• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 추계공동학술대회
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• pp.502-511
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• 2002

컴퓨터의 기술적 발전은 사회 여러 분야에 막대한 영향을 끼쳤다. 그중 악보인식분야에도 커다란 영향을 주었다. 그러나, On-line 상에서 그린 악보를 실시간으로 정형화된 악보형태로 변환하는 처리에 대한 연구가 미흡하여 이에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 실시간으로 악보를 인식하고, 사용자의 편의를 도모하기 위해 DP(Dynamic Programming) 매칭 법을 이용한 On-Line 악보인식에 관한 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 실시간으로 입력되는 악상기호를 인식하기 위해, 가장 유효한 정보인 악상 기호내의 방향, x, y 좌표를 이용하여 벡터형태로 추출한 후 음표와 비음 표(쉼표, 기타기호)의 두개의 그룹으로 나누어진 표준패턴과의 DP매칭을 통해 인식한다. 먼저 tablet을 통해 실시간으로 악상 기호를 입력할 때 생기는 x, y좌표를 이용하여, 펜의 움직임에 대한 16방향 부호화를 수행한다. 음표와 비 음표를 구분하기 위한 시간을 줄이고자 16방향 부호화를 적용하지 않고 사사분면부호화를 적용한다. 음표를 약식으로 그릴 경우 음표 머리에 해당하는 부분의 좌표는 삼사분면에 분포하고, 폐곡선의 음표일 경우에는 좌표가 사사분면에 고르게 나타난다. 폐곡선을 제외한 음표의 머리는 폐곡선과 같은 조건이면서 입력받은 y좌표 값들 중에서 최소 값과 최대 값을 구한 다음 2로 나눈 값을 지나는 y좌표의 개수가 임의의 임계값 이상이면 음표로 판단한다. 위 조건을 만족하지 않을 경우 비 음표로 취급한다. 음표와 비 음표를 결정한 다음, 입력패턴과 표준패턴과의 DP매칭을 통하여 벌점을 구한다. 그리고 경로탐색을 통해 벌점에 대한 각각의 합계를 구해 최소 값을 악상기호로 인식하였다. 실험결과, 표준패턴을 음표와 비음표의 두개의 그룹으로 나누어 인식함으로써 DP 매칭의 처리 속도를 개선시켰고, 국소적인 변형이 있는 패턴과 특징의 수가 다른 패턴의 경우에도 좋은 인식률을 얻었다.리되고 이원화된 코드체계와 데이터 형태의 이질화를 통일하는 방법으로 데이터웨어하우스 시스템을 제시하였다. 결국 병원에서 데이터웨어하우스 시스템의 구축은 임상, 연구, 교육의 유기적 순환관계를 정립하여 지식의 순환적 고리인 수집, 공유, 확산, 재창출을 지속적 유지할 수 있는 인프라를 구축해 준다. 반면 상이한 정보들간의 충돌과 이에 따른 해석의 오류로 잘못된 의사결정을 위한 정보를 제공할 수 있고 기초정보의 접근 및 추출의 유용성에 의해서 정보유출에 대한 문제가 한계점으로 나타났다.로세스 개선을 위해서 무엇을 정말로 필요로 하는지를 밝힘으로써, 한국 소프트웨어 산업의 현실적인 특수성을 고려한 소프트웨어 프로세스 평가와 개선 모델의 개발을 위한 기초적인 자료를 제공할 것으로 예상된다. 또한, 본 연구 결과는, 우리나라 소프트웨어 조직들이 실제로 무엇을 필요로 하는지를 밝힘으로써, 우리나라의 소프트웨어 산업을 육성하기 위한 실효성 있는 정책 입안을 위한 기초 자료를 제공할 것으로 예상된다.를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(關係)있음을 시사(示唆)해 주고 있다.ble nutrient (TDN) was highest in booting stage (59.7%); however no significant difference was found among other stages. The concentrations of Ca and P were not different among mature stages. According to these results, the yellow ripe period is appropriate to harvest the whole crop rice for forage considering

• Radiation Oncology Journal
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• 제12권1호
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• pp.109-115
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• 1994

본 연구의 목적은 뇌정위적 방사선수술시 최적 선량분포를 얻기 위하여 빠른 multiple isocenter 계획을 효과적으로 수행할 수 있는 방법을 개발하는 데 있다. 18cm 직경의 구형 머리 팬톰과 정확한 선량 알고리듬을 이용하여 선량값을 계산한 뒤 fltting 기술을 이용하여 빠른 구형선량 모델을 개발하였다. 구형선량 모델을 이용하여 single isocenter에 대한 선량값은 합산에 의하여 쉽게 얻어졌다. Isocenter들간의 이동에 따른 선량분포의 변화를 이용하여 컴퓨터 자동추적 방법이 개발되었으며, isocenter 간격 및 collimator 크기가 빠른 시간내에 결정될 수 있었다. 구형선량모델은 beam data에 의한 선량데이타와 같은 선량분포를 나타냈으며 고속으로 삼차원 선량계산을 가능하게 하였다. 컴퓨터 자동추적 방법은 지금까지의 시행착오적 방법에 비해 보다 빠르게 최적 isocenter setting을 제공할 수 있었다. 구형선량모델 및 컴퓨터 자동추적방법은 multiple isocenter를 이용한 수술 계획시 최적선량 분포를 보다 빨리 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권1호
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• pp.17-26
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• 2006

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델 (HMM: hidden Markov model)을 이용한 제스처 인식 방법을 제안하고, 이를 게임 시스템의 인터페이스로 적용한 사례를 소개한다. 제안된 방법은 다음의 두 가지 특징을 가진다. 첫 번째는 사전에 분할된 데이터 열을 입력으로 사용하는 기존의 방법과는 달리, 제안된 방법은 카메라로부터 입력되는 비디오 스트림을 HMM의 입력으로 사용한다는 것이다. 두 번째는 제안된 HMM은 제스처의 분할과 인식을 동시에 수행한다는 것이다. 제안된 방법에서 사용자의 제스처는 13개의 제스처들을 인식하는 13개의 specific-HMM들을 결합하는 하나의 통합된 HMM을 통해 인식된다. 제안된 HMM은 사용자의 머리와 양손의 2D-위치 좌표로 구성된 포즈 심볼들의 열을 입력받는다. 그리고 새로운 포즈가 입력될 때마다, HMM의 상태 확률 값을 갱신한다. 그때, 만약 특정 상태의 확률 값이 미리 정해둔 임계치보다 큰 경우, 그 특정 상태를 포함하고 있는 제스처로 인식한다 제안된 방법의 정당성을 입증하기 위하여, 제안된 방법은 Quake II라는 컴퓨터 게임에 적용되었다. 실험결과는 제안된 방법이 높은 인식 정확률과, 계산 시간을 확연하게 감소시킬 수 있었음을 보여주었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.115-122
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• 2016

본 논문은 차량의 내부 및 외부 정보를 통합하여 운전자의 인지 상태를 측정하고, 안전운전을 보조하여 주는시스템을 제안한다. 구현된 시스템은 운전자의 시선 정보와 외부 영상을 분석하여 얻은 주변정보를 mutual information기반으로 통합하여 구현되며, 차량의 앞부분과 내부 운전자를 검출하는 2개의 카메라를 이용한다. 외부 카메라에서 정보를 얻기 위해 선택적 집중모델을 기반으로 하는 게슈탈트법칙을 제안하고, 이를 기반으로 구현된 saliency map (SM) 모델은 신호등과 같은 중요한 외부 자극을 두드러지게 표현한다. 내부 카메라에서는 얼굴의 특징정보를 이용하여 운전자의 주의가 집중되는 외부 응시 정보를 파악하고 이를 통해 운전자가 응시하고 있는 영역을 검출한다. 이를 위해서 우리는 실시간으로 운전자의 얼굴특징을 검출하는 알고리즘을 사용한다. 운전자의 얼굴을 검출하기 위하여 modified census transform (MCT) 기반의 Adaboost 알고리즘을 사용하였으며, POSIT (POS with ITerations)알고리즘을 통해 3차원 공간에서 머리의 방향과 운전자 응시 정보를 측정하였다. 실험결과를 통하여 제안한 시스템이 실시간으로 운전자의 응시하고 있는 영역과, 신호등과 같은 운전에 도움이 되는 정보를 파악하는데 도움이 되었음을 확인할 수 있으며, 이러한 시스템이 운전보조 시스템에 효과적으로 적용될 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.416-421
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• 2010

한국과학기술정보연구원(KISTI)는 2000년부터 한국인의 고유한 인체 특징을 나타낼 수 있는 디지털코리언, 비저블 코리언이라는 한국인 인체정보 구축사업을 시작하였다. 비저블 코리언 사업은 한국인 시신에 대해 CT, MRI 영상을 촬영한 다음 연속 절단하여 절단면 영상을 얻고 이 절단면 영상에서 인체장기를 구역화하여 구역화 영상을 제작하였다. 남성 및 여성 전신과 남성 머리 및 여성 골반의 절단면영상 제작을 마쳤으며 현재 구역화 영상을 이용한 3D 영상 제작이 진행 중이다. 디지털 코리언 사업은약 100여명의 한국인 시신에 대해 촬영한 CT 영상으로 구성되어 있는데 CT 영상으로부터 개별 뼈를 구역화하여 3D 골격 모델을 제작하였고 피부 모델도 추가하였다. 또한 개별 뼈들의 기계적 물성값도 측정하여 제공하고 있다. 이러한 인체정보들은 2001년부터 국내외 연구자들에게 제공되어 왔는데 지금까지 국내 약 70여개 기관, 해외 약 20여개 기관들이 한국인의 인체 데이터를 제공받아 연구 활동을 진행하고 있으며 지금까지 약 160여 논문이 발표되었다. 향후에도 이러한 한국인의 인체정보는 의료 교육, 생체공학, 가상현실 등의 다양한 분야에 활용될 의료정보 인프라의 역할을 담당할 것으로 기대하고 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.227-235
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• 2018

본 연구는 가상현실 콘텐츠 경험 이전에 기본 주시눈 위치의 패턴을 이용해 영상멀미의 민감도를 예측할 수 있는 방법론 개발에 그 목적이 있다. 본 실험에는 20명 (여자 10명, 평균 나이: $28.42{\pm}3.17$세)의 피험자가 참여하였다. 실험 참가자들은 5분 동안 기본 주시눈 위치의 패턴을 측정하고 가상현실 콘텐츠를 15분 동안 시청하였다. VR 콘텐츠 시청 후에 'Simulator Sickness Questionnaire (SSQ)' 설문을 통해 영상멀미에 대한 주관적인 경험을 실험 참가들로부터 보고 받았다. 기본 주시눈 패턴과 SSQ 점수는 피어슨 상관분석 및 독립성분 t검정을 통해 유의성을 확인하고 다중회귀분석을 통해 예측모델을 도출하였다. 분석결과, 기본 주시눈 위치의 패턴 (PCPA & PCPR)은 SSQ 점수와 통계적으로 유의한 차이가 있었고 강한 혹은 중간 양의 상관관계가 있음을 확인하였다. 또한, 도출된 예측모델은 새로운 실험참가자 10명을 대상으로 정확도를 검증하였고 설문과 예측모델에 의한 SSQ 점수 사이에 강한 양의 상관관계와 낮은 편차가 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.1-8
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• 2005

얼굴 분석은 얼굴 인식 머리 움직임과 얼굴 표정을 이용한 인간과 컴퓨터사이의 인터페이스, 모델 기반 코딩, 가상현실 등 많은 응용 분야에서 유용하게 활용된다. 이러한 응용 분야에서는 얼굴의 특징점들을 정확하게 추출해야 한다. 본 논문에서는 눈, 눈썹, 입술의 코너와 같은 얼굴 특징을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 입력 영상으로부터 AdaBoost 기반의 객체 검출 기법을 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 그 다음에는 계곡 에너지. 명도 에너지, 경계선 에너지의 세 가지 특징 에너지를 계산하여 결합한다. 구해진 특징 에너지 영상에 대하여 에너지 값이 큰 수평 방향향의 사각형을 탐색함으로써 특징 영역을 검출한다. 마지막으로 특징 영역의 가장자리 부분에서 코너 검출 알고리즘을 적용함으로써 눈, 눈썹, 입술의 코너를 검출한다. 본 논문에서 제안된 얼굴 특징 추출 방법은 세 가지의 특징 에너지를 결합하여 사용하고 계곡 에너지와 명도 에너지의 계산이 조명 변화에 적응적인 특성을 갖도록 함으로써, 다양한 환경 조건하에서 견고하게 얼굴 특징을 추출할 수 있다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제20권5호
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• pp.81-87
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• 2012

New car assessment program (NCAP) originated from USNCAP in 1979 has been implemented in several countries or markets, for instance USA, Europe, Korea, Japan, China and Australia. NCAP has contributed greatly to reduce accidental tolls. But recently, NCAP performance has no distinction between cars because manufacturer have been continuously developed to improve NCAP performance. Therefore, NHTSA announced new USNCAP protocol becoming effective from MY2011. NHTSA had carried out many NCAP tests based on the new test protocol and announced these test results. In this paper, USNCAP test results were reviewed by statistical method. This review was focused on passenger cars and frontal crash test results in order to investigate effect of changes in new NCAP protocol. There are two key changes, one is sited female dummy in passenger position, the other is enlarged to 4 scoring body regions in each dummy. Results of this review were summarized as followings. Performance in Passenger (12.5%) is lower than Driver's (50%) for number of 5 star vehicle. Neck injury criterion is dominant to NCAP star rating for both dummies in the mean sense. For standard deviation, chest deflection is showed largest value in driver dummy but neck injury criterion is showed for passenger's. DKAB and PKAB were equipped 28.1% and 6.2%, respectively. Consequently, the countermeasure for new USNCAP frontal crash test is essential to control well dummy kinematics with some safety features including KAB to reduce neck injuries.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권4호
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• pp.385-391
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• 2014

차륜형전투차량은 보병부대의 전투력 강화와 기동성 향상을 목적으로 운용하는 군용차량이다. 전투차량은 운용 특성상 험난한 지형의 주행이 불가피하고 높은 무게 중심으로 인해 전복 사고의 위험성이 크다. 이러한 이유로 전투차량의 내부는 전복 사고에 따른 승무원의 안전성을 고려하여 설계해야 할 필요가 있다. 하지만 실제 차량을 이용한 시험은 현실적으로 많은 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 차륜형전투차량의 전복 시험을 모사하여 승무원의 안전성을 측정하기 위한 컴퓨터 시뮬레이션 및 모델링 방법에 관한 연구를 수행한다. 본 논문의 연구 범위는 전투차량 전복 시험 조건, 전투차량 유한요소 모델링, 유한요소 인체 더미의 적용 방법, 전복 시험 시뮬레이션, 시뮬레이션 적용 시 발생 가능한 문제와 해결 방안 제시, 인체 상해치 계산 및 평가를 포함한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.84-92
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• 2007

본 연구는 원거리에서 걸음걸이 (보행)의 특성을 분석하여 인간을 식별하는 보행인식 (gait recognition) 기술을 다중 특징점 기반으로 확장하여 인식률 및 오류 내성을 향상시키는 기술을 제안한다. 보다 구체적으로 i)움직임 검출, ii) 객체 영역 검출, iii) 머리 영역 검출, 그리고, iv) 능동 형태 모델을 이용하여 기본 알고리듬 (gait baseline algorithm)의 문제점인 전처리 과정없이 그림자 영향과 낮은 인식률을 개선하였다. 제안된 알고리듬은 HumanID Gait Challenge (HGCD) 데이터집합을 이용한 실험을 통해 환경 변화요인에도 강건한 인간 보행인식이 가능함을 확인할 수 있다.