스마트 환경 구축이 보편화됨에 따라 사람과 컴퓨터 사이의 상호작용(HCI)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 인간-컴퓨터 상호작용에서 사람의 얼굴과 시선 방향을 안다는 것은 그 사람의 의도나 관심의 대상을 파악하는데 중요한 정보를 제공할 뿐만 아니라 신체 구조를 이해하는데도 하나의 기준이 될 수 있으므로 중요한 연구 테마이다. 본 논문에서는 랜덤 포레스트를 이용하여 얼굴 방향을 미리 정해놓은 각도로 분류하는 방법을 제안한다. 먼저 영상은 전처리를 거친 뒤 회전정보를 얻기 위하여 평균 정면 얼굴과의 차영상을 이용하여 회전정보를 추출한다. 캐니에지 검출법을 이용하여 얼굴의 특징을 검출하고 이를 이용하여 에지 영상을 구한 뒤, 이 영상에 대해 가로 세로축 각각에 대해 픽셀 수를 누적하여 히스토그램을 작성한다. 누적히스토그램을 특징으로 랜덤 포레스트를 생성하였으며, 랜덤 포레스트의 학습과 테스트에는 CAS-PEAL-R1 데이터를 사용하여 80.6%의 인식률을 얻었다.
본 연구는 머리뼈 후전축방향 촬영(Haas)에서 선예한 영상을 얻어 진단하고자 Skull -Phantom을 이용하여 자세 각도를 변경하여 영상을 획득한 후 대학병원 영상의학과에 근무한 방사선사 5명에게 주관적 영상평가한 결과 머리를 엎드린자세에서 머리 뒤쪽의 뒤통수점에서 4 cm 아래로 내리고 머리쪽을 향하여 25° 입사하여 촬영시에 뒤통수뼈와 큰구멍내에 투영된 안장등, 뒤침대돌기등 영상평가 점수가 20점으로 높았으며, 뒤통수점에서 아래로 8 cm 내려서 머리쪽으로 30° 입사 시 바위모뿔대칭의 음영, 바위능선과 시상봉합, 시웃자봉합 등 19점으로 높은 영상평가를 받았다. 또한, 점수 유의성을 검증하였으며, Cronbach Alpha 값이 0.789 신뢰도가 좋음을 평가 받았다. 영상의 관심영역(ROI)을 설정하여 신호대잡음비(SNR)를 산출한 결과 머리 뒤쪽 뒤통수점에서 4 cm 아래로 내리고 머리쪽으로 25° 입사 시 5.957로 가장 높으며, 뒤통수점에서 아래로 8 cm 내려서 입사 시는 머리쪽으로 30° 기울여 촬영하였을 때 6.430으로 가장 높았다. 연구결과에 의하면 머리 후전축방향 촬영시 뒤통수뼈와 안장, 뒤침대돌기의 선예한 영상을 얻기 위해서는 뒤통수점에서 아래로 4 cm 에서 머리쪽으로 25° 입사하여 촬영하고 바위모뿔대칭의 음영과 바위능선과 시상봉합, 시웃자봉합의 선예한 영상을 얻기 위해서는 뒤통수점에서 아래로 8 cm 내려서 머리쪽으로 30° 기울여 촬영한다면 임상에서 활용에 도움이 있으리라 사료된다.
자연스러운 머리 움직임 하에서 응시점을 추정할 수 있는 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 하나의 카메라와 2개의 거울로 구성되어 있으며, 이 거울은 안구에서 눈동자의 영상을 언제나 카메라로 획득할 수 있도록 유지시키는 기능을 한다. 그러나 영상의 획득 속도가 초당 30 프레임이므로 거울의 제어가 빠른 머리 움직임을 보상할 수 없다. 이러한 문제점을 극복하고자 현재 안구 이미지에서 다음 안구 이미지의 위치를 추정하기 위하여 Kalman filter를 적용하였다. 그 결과 수평방향으로 평균 55cm/s, 수직 방향으로 평균 45cm/s정도의 속도의 머리 움직임에 대한 보상이 가능하였다. 그리고, 머리 움직임의 공간도 수평 60cm, 수직 30cm의 넓은 범위까지 가능하였다. 공간 해상도는 수평과 수직 각각 $4.5^{\circ}$와 $5^{\circ}$ 였고, 자연스러운 머리 움직임 아래에서의 응시점의 정확도는 92% 였다.
본 논문은 기존의 Haar 유사 특징 기반 얼굴검출 기법의 한계를 보완하는 수평 및 수직방향픽셀 히스토그램 분석 기반의 머리영역 검출 방법을 제안한다. 제안 기법은 배경차감 영상에서 수평과 수직 방향으로 전경 픽셀의 수를 표시하는 픽셀 히스토그램 영상을 생성한 후, 해리스 코너 검출기법을 이용하여 머리 영역을 특징짓는 특징점을 검출한다. 제안한 방법은 기존의 얼굴 특성 기반 검출에 비해 머리를 포함한 몸체의 수직과 수평 픽셀 히스토그램을 이용함으로써 정면 영상뿐만 아니라 측면 및 후면 영상이나 이마가 가려진 입력 영상의 경우에도 머리 영역을 안정적으로 검출하는 결과를 보여주었다.
본 연구에서는 확대머리 정착이음을 갖는 연결부의 상세에 따른 구조거동을 유한요소해석을 통해 분석하였다. 복잡한 접촉조건과 비선형 거동을 나타내는 연결부의 유한요소해석을 위하여 외연적 동해석을 활용한 준정적 해석 기법을 적용하였다. 기존 실험결과와 해석결과를 비교하여 유한요소모델의 정확성을 검토하였으며, 준정적 해석 기법은 확대머리 연결부의 비선형성을 잘 반영하는 것을 확인하였다. 다양한 정착길이, 횡방향 철근지수를 갖는 21가지 유한요소모델을 활용하여 구조해석을 수행한 결과 정착길이와 횡방향 철근지수의 증가는 강도와 연성도를 증가 시키는 것을 확인하였으나, 충분한 구조성능을 확보하기 위해서는 두 가지 설계변수 모두 일정수준을 확보해야 함을 확인하였다. 최근 개정된 확대머리 정착이음 설계기준에서는 정착길이와 횡방향 철근지수를 모두 고려하는 설계식을 제시하고 있으며, 본 연구의 결과에서도 정착길이 뿐만 아니라 횡방향 보강철근이 매우 중요한 영향을 미치는 것을 확인하였다.
인간의 청각기관은 소리의 방향과 거리인지에 있어서 양 귀에 들어오는 소리세기의 차이, 위상의 차이, 그리고 주파수 스펙트럼의 차이 등의 정보들을 복합적으로 이용한다. 이런 정보를 종합적으로 포함하고 있는 것을 머리전달함수라 하며, 이를 이용하여 실질적으로 존재하지 않는 음원을 근사적으로 생성할 수 있는 입체음향 시스템을 구현할 수 있다. 그러나 비개인화 된 머리전달함수는 음상정위 성능을 떨어뜨리는 주된 원인이 된다. 이에 본 논문에서는 이 머리전달함수를 이용한 3차원 음상정위를 위해 사람의 청각 특성을 이용한 알고리즘을 제안한다. 청자가 정확한 방향을 인지하기 위해 1차로 측정된 머리전달함수의 청각 자극 에너지를, 2차로 전역 마스킹 임계치와 라우드니스를 이용하여 방향감을 강조하였다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 청감 테스트를 수행하였으며 실험결과 기존의 알고리즘에 비해 입체음향의 전체적인 인지도가 50% 이상 증가하였음을 확인할 수 있었다.
최근 게임, 멀티미디어 콘텐츠, 가상현실 등을 제공하는 멀티미디어 장치에서 2개의 스피커나 헤드폰을 이용하여 3차원 입체 음향효과를 내고자 하는 가상 입체음향 기법에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 가상 입체음향 기법 중 가장 대표적인 것으로는 소리가 음원으로부터 청자의 두 귀에 이르는 정보를 포함하고 있는 머리전달함수를 사용하는 방법이 있다. 그러나 이 방법은 혼돈원추 상에서 음상정위의 혼돈을 주게 됨으로서 입체감이 저하된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 인간의 청각특성에 따른 여기에너지를 이용하여 현실감있는 입체음향을 생성하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 서로 대칭되는 각 머리전달함수의 여기에너지를 계산하고 각 bark 대역에 따른 비율을 추출한 후 앞방향에 해당하는 머리전달함수의 저주파 영역을 보상해줌으로서 스펙트럼 특성을 부각시키는 새로운 방법을 제안하였으며 청감테스트를 통하여 제안한 방식이 기존의 방법보다 방향감을 개선시킴을 확인할 수 있었다.
말뚝의 허용횡방향지지력을 결정하는 방법으로는 지반반력법과 극한횡방향지지력에 근거한 방법이 많이 쓰이고 있는데 설계시 지반반력법에 근거한 방법만을 적용하는 경우가 있다. 본 연구에서는 지반조건과 말뚝머리 구속조건 그리고 말뚝길이에 따른 말뚝의 허용지지력을 이들 두 가지 방법을 적용하여 구하고 상호 비교함으로써 해석에서 고려한 조건들이 말뚝의 허용횡방향지지력 결정법에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구결과에 따르면 말뚝머리 구속조건 및 말뚝길이에 상관없이 연약 점성토 지반에 설치된 말뚝의 경우 지반반력법에 의한 허용횡방향지지력이 설계를 지배함을 알 수 있었고 점성토의 비배수강도가 커짐에 따라 극한횡방향지지력을 통한 허용횡방향지지력이 설계를 지배함을 알 수 있다. 사질토 지반에 설치된 말뚝의 경우 느슨한 사질토지반에 설치된 말뚝머리 자유인 짧은말뚝의 경우를 제외하고 모든 경우에 있어 극한횡방향지지력을 통한 허용횡방향지지력이 설계를 지배함을 알 수 있다. 횡방향말뚝의 설게시 허용 횡방향변위량에 근거한 설계만으로 충분하다는 견해도 있지만 본 연구결과에 따르면 극한횡방향지지력에 근거한 허용횡방향지지력의 계산 또한 필요함을 알 수 있었다. 수평지반반력계수는 허용횡방향변위량 이내에서는 말뚝폭에 큰 영향을 받지 않음을 알 수 있었으며 실제 많이 쓰이는 말뚝폭의 범위인 20~90cm 인 경우 말뚝폭의 영향을 무시해도 될 것으로 생각된다.
본 논문은 위성의 자세정보를 획득하는 센서로서 과학기술위성2호에 장착하기 위해 개발 중인 이중 머리 별 추적기를 소개한다. 대부분의 별 센서는 위성의 한쪽 방향만 지향하기 때문에 태양 및 지구 영역으로 지향할 경우 별 인식이 불가능하다. 그래서 시스템은 두개의 카메라를 직각의 방향으로 지향하여 동시에 두개의 영상을 입력 받고 하나의 영상에서 별 인식을 실패할 경우 다른 영상에서 별 인식을 수행하여 별 인식률을 높이도록 구현하였다. 논문에서는 이중머리 별 추적기의 시험모델을 소개하고 별 인식 및 별 추적 알고리즘을 제안하였다.
입체음향 시스템의 방향감 제어에서 필수적인 머리전달함수(Head-Related Transfer Function)는 일반적으로 FIR 또는 IIR 필터로 구현되며, IIR 필터의 경우 FIR 보다 비교적 저차 모델링이 가능한 장점을 갖는다. 본 논문에서는 Balanced Model Reduction(BMR) 방법을 이용하여 비교적 높은 차수를 가지는 FIR 형태의 HRTF 필터를 IIR 필터로 설계하고, 입체음향 시스템의 실시간 구현시 필수적인 계산의 효율을 높이는 방법을 제시한다. 또한 IIR 필터로 근사화된 HRTF 필터의 주파수 패턴을 분석하여, 음상정위에 큰 영향을 미치는 주파수 대역을 좀 더 나은 해상도를 갖도록 설계하여 저차 모델 설계시 발생하는 오차가 음상정위에 미치는 영향을 최소화 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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