• Title/Summary/Keyword: 머리 크기

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청취자의 머리 크기와 거리에 따른 머리전달함수 보정 방법 (The HRTF compensation method according to the audiences head width and distance)

  • 명현;김현빈
    • 한국감성과학회:학술대회논문집
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    • 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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    • pp.76-80
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    • 2000
  • 본 논문은 입체 음상 정위 시스템에 있어서 청취자의 머리 크기와 음상 정위를 원하는 위치와의 거리에 따른 머리전달함수 (HRTF; Head Related Transfer Function)의 보정 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 먼저 표준 반경에서 표준 머리 크기의 더미 헤드를 이용해 측정된 표준 머리전달함수 데이터베이스로부터 실제의 왼쪽 또는 오른쪽 귀를 기준으로 한 방위각과 고도각을 산출한다. 이렇게 산출된 방위각과 고도각을 기준으로 머리전달함수 데이터베이스의 인덱스를 보정한다. 음상 정위하고자 하는 3차원 공간상의 위치를 입력받게 되면, 입력받은 위치로부터 청취자의 왼쪽 또는 오른쪽 귀를 기준으로 한 방위각과 고도각을 산출한 후에 보정된 머리전달함수 데이터베이스로부터 머리전달함수를 가져와서 입력 모노 신호를 보정된 머리전달함수와 콘볼루션하여 입체음향을 생성하게 된다.제안된 방법에 의해 청취자의 머리 크기 및 거리에 따라 보정된 머리전달함수를 사용함으로써 청취자에게 보다 실감나는 3차원 음상 정위 효과를 제공할 수 있다.

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주성분 분석법을 이용한 머리전달함수 모형화 기법의 성능 비교 (Comparison of Head-related Transfer Function Models Based on Principal Components Analysis)

  • 황성목;박영진;박윤식
    • 한국소음진동공학회논문집
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    • 제18권6호
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    • pp.642-653
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    • 2008
  • 이 연구는 중앙면 상에서 주성분 분석법을 이용하여 시간 및 주파수 영역에서 머리전달함수의 모형화 기법들을 다룬다. 시간영역의 머리전달함수, 복소수 값의 머리전달함수, 확장된 머리전달함수, 로그 크기의 머리전달함수에 기반하여 각각 주성분 분석법을 수행하여 얻은 네 가지 머리전달함수 모형들에 대해서 최소자승오차 관점에서 모형화 성능을 비교하고, 모형들간의 이론적인 관계를 살펴보는 것이 이 연구의 목적이다. 모형화에 사용되는 기저함수의 수가 동일하다면, 시간영역에서의 머리전달함수 혹은 확장된 머리전달함수에 기반한 모형이 복소수 값의 머리전달함수에 기반한 모형보다 최소자승오차 관점에서 더 효율적인 모형화 성능을 지닌다. 시간영역에서의 머리전달함수에 기반한 모형과 확장된 머리전달함수에 기반한 모형은 이론적으로 동일한 모형이며 서로 푸리에 변환 관계가 있다. 로그 크기의 머리전달함수에 기반한 모형은 다른 모형들과 모형화 성능 및 이론적인 관계를 비교할 수가 없는데, 이는 로그 크기의 머리전달함수에 기반한 모형은 머리전달함수의 크기 정보만을 로그 크기로 다루는 반면에 다른 모형들은 선형 크기로 머리전달함수의 크기와 위상정보를 모두 다루기 때문이다.

보행자 깊이 정보를 이용한 군중 밀집도 추정 (The Crowd Density Estimation Using Pedestrian Depth Information)

  • 노유진;이상민
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.705-708
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    • 2023
  • 다중밀집 사고를 사전에 방지하기 위해 군중 밀집도를 정확하게 파악하는 것은 중요하다. 기존 방법 중 일부는 군중 계수를 기반으로 군중 밀집도를 추정하거나 원근 왜곡이 있는 데이터를 그대로 학습한다. 이 방식은 물체의 거리에 따라 크기가 달라지는 원근 왜곡에 큰 영향을 받는다. 본 연구는 보행자 깊이 정보를 이용한 군중 밀집도 알고리즘을 제안한다. 보행자의 깊이 정보를 계산하기 위해 편차가 적은 머리 크기를 이용한다. 머리를 탐지하기 위해 OC-Sort를 학습모델로 사용한다. 탐지된 머리의 경계박스 좌표, 실제 머리 크기, 카메라 파라미터 등을 이용하여 보행자의 깊이 정보를 추정한다. 이후 깊이 정보를 기반으로 밀도 맵을 추정한다. 제안 알고리즘은 혼잡한 환경에서 객체의 위치와 밀집도를 정확하게 분석하여 군중밀집 사고를 사전에 방지하는 지능형 CCTV시스템의 기반 기술로 활용될 수 있으며, 더불어 보안 및 교통 관리 시스템의 효율성을 향상하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

최소자승법과 음향학적 모델링 기반의 적은 개수의 측정점에 대한 머리전달함수 보간 기법 (Interpolation method of head-related transfer function based on the least squares method and an acoustic modeling with a small number of measurement points)

  • 이석진
    • 한국음향학회지
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    • 제36권5호
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    • pp.338-344
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    • 2017
  • 본 논문에서는 머리전달함수 보간 알고리즘을 제안하며, 특히 작은 크기의 측정 데이터를 다루는 경우를 고려한다. 제안하는 알고리즘은 머리전달함수의 음향학적 모델링에 기초하며, 모델링 계수를 추정함으로써 머리전달함수를 보간한다. 이 때 측정 위치의 개수가 부족할 경우 모델링 계수를 추정하는 것은 매우 어려우며, 따라서 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법을 이용하여 데이터를 확장함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법 기반의 데이터 확장 단계와, 최소자승법 기반의 모델링 계수 추정 단계의 두 단계로 이루어져 있다. 제안하는 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 CIPIC(Center for Image Processing and Integrated Computing) 머리전달함수 데이터베이스의 측정 데이터 중 일부를 이용한 시뮬레이션을 진행하였으며, 시뮬레이션 결과 약 1.5 dB ~ 4 dB의 최소 자승 오차가 감소됨을 확인할 수 있었다.

다중 크기 블록 지역 이진 패턴을 이용한 랜덤 포레스트 기반의 머리 방향 분류 기법 (Head Pose Classification using Multi-scale Block LBP and Random Forest)

  • 강민주;이하연;강제원
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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    • pp.253-255
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    • 2016
  • 본 논문에서는 다중 지역 이진 패턴(Multi-scale Bock LBP, MB-LBP) 특징과 랜덤 포레스트에 기반한 새로운 기법의 머리 방향 분류 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 occlusion 과 조명의 변화에 강인한 분류 정확도를 얻기 위해서 랜덤화된 트리를 학습하는 것을 목표로 한다. 우선, 얼굴 이미지로부터 많은 MB-LBP 특징을 추출하고, 얼굴 영상들을 랜덤하게 입력하고 MB-LBP 크기 파라미터와 같은 랜덤 특징과 블록 좌표들을 사용하여 트리를 생성한다. 게다가 각 노드에서 정보 이득을 최대화 하는 트리의 내부 노드를 생성하기 위해서 uniform LBP 의 특성을 고려한 분할 함수를 개발한다. 랜덤화된 트리는 랜덤 포레스트에 포함되어 있으며 마지막 결정단계에서 Maximum-A-Posteriori criterion 으로 최종 결정을 한다. 실험 결과는 제안 기법이 다양한 조명, 자세, 표현, occlusion 상황에서 기존의 방법보다 개선된 성능으로 머리 방향을 분류 할 수 있음을 보여준다.

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조명에 강인한 머리카락을 포함한 얼굴 영역 추출 방법 (Illumination Robust Extraction of Facial Region including Hair Method)

  • 박성수;이형수;김대진
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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    • pp.415-418
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    • 2007
  • 본 논문은 머리카락을 포함한 얼굴 영역 추출에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 조명변화에도 강인 한 얼굴영역 추출방법과 다양한 머리카락의 모양과 색의 변화에도 신뢰성 있는 머리카락 추출 방법에 관한 것이다. 일반적으로 얼굴영상은 개인의 특징을 잘 표현할 수 있는 정보로써, 영상에서 얼굴 영역을 추출하여 이를 실제 얼굴영상정보를 이용한 얼굴인식, 관상정보 서비스를 위한 전처리, 기반기술을 제공하고, 실사 캐릭터 제작에도 바로 적용될 수 있다. 기존의 템플리트 매칭, 곡선추적 알고리즘 등과의 같은 추출방법에서는 얼굴크기 변화, 안경 및 장신구의 착용 여부 그리고 조명의 변화에 따라 얼굴영역 추출하는 처리속도가 많이 걸리고, 성능이 크게 저하되는 문제점이 있다. 상기한 바와 같이 종래의 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 얼굴의 크기변화, 안경 및 장신구의 착용 여부 그리고 조명의 변화에서도 얼굴 영역을 잘 추출 할 있는 방법과 다양한 머리카락의 색, 형태 변화에도 신뢰성 있는 머리카락 추출방법을 제안하였다.

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한국산 도롱뇽의 포식압과 서식지에 따른 polyphenism (The different Polyphenism by the Level of Predation Risk and Habitat in Larval Salamander, Hynobius ieechii)

  • 황지희;정훈
    • 한국환경생태학회지
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    • 제24권6호
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    • pp.744-750
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    • 2010
  • 본 연구는 서식지와 포식압에 따라 머리 크기가 서로 다르게 나타나는 polyphenism에 대하여 한국산 도롱뇽 유생을 대상으로 이루어졌다. 인왕산과 수락산, 경기도 광주에서 채집해 온 도롱뇽의 알(난괴)을 서식지 특성과 포식압에 따라 4가지 그룹으로 나누었다. 서식지는 계곡 형과 웅덩이 형 두 그룹으로 나누었고, 포식압은 높음과 포식압 없음, 두 그룹으로 나누었다. 포식압 수준은 하루에 포식자의 cue에 노출된 빈도로 나누었으며 높은 수준은 하루 세 번으로 하였다. 포식 cue는 버들치의 냄새를 추출하여 사용하였고, 알 채집일 다음날부터 부화 후 일주일까지 cue에 노출시켰다. Chemical cue 노출 처리가 끝나는 부화 후 일주일이 되는 날, 각 도롱뇽 유생의 머리 중 가장 넓은 부분과 눈이 있는 부분의 길이, 그리고 snout-vent length를 측정하였다. 눈이 있는 부분의 길이는 머리 중 가장 넓은 부분으로 나눈 수치를 이용하여 통계 처리를 하였으며 결과는 다음과 같다. 도롱뇽 유생의 머리 크기 비율은 포식압의 수준이 높음에 따라 의미 있게 증가하였다. 또한 계곡형 서식지에 사는 도롱뇽 유생의 머리는 버들치의 cue에 반응하여 포식압이 높을 때 머리 크기 비율이 의미 있게 증가하지만, 웅덩이형 서식지에 사는 도롱뇽 유생은 무의미한 결과가 나타났다. 그리고 snout-vent length의 길이는 서식지와 상관없이 높은 포식압에서 증가하는 경향이 나타났다.

수치해석을 이용한 머리전달함수의 계산 및 음장해석 (Numerical Simulation of Head Related Transfer Functions and Sound Fields)

  • 최성훈
    • 한국음향학회지
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    • 제20권6호
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    • pp.94-103
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    • 2001
  • 수치해석 방법을 이용하여 실험으로 구한 머리전달함수 (Head Related Transfer Function: HRTF)를 컴퓨터 시뮬레이션으로 대치하고, 청취자의 머리 주변에서의 음장을 가시화하는 방법에 대해 다룬다. 본 논문에서는 경계요소법 (Boundary Element Method)과 무한요소법 (Infinite-Finite Element Method)의 두 가지 방법을 이용한다. 지금까지는 더미헤드 (Dummy-Head)등을 이용한 실험으로 머리전달함수를 구하였는데 이 실험에는 상당한 시간과 장비가 필요하다. 3차원 레이저스캐너를 이용하여 KEMAR 더미헤드의 형상을 측정하고 이것을 여러 다른 요소 수를 가지는 경계요소모델 및 무한요소모델로 변환하여 머리전달함수를 계산하고 모델의 요소 크기와 적용 가능한 주파수 대역과의 관계에 대해 분석한다. 측정을 통해 구한 머리전달함수와 비교하여 모델을 검증하고 음향학의 상반원리를 적용하여 머리전달함수의 데이터베이스를 구한다. 또한 몇 가지 가상음향 시스템에 대한 음장해석을 통해 주파수 및 시간영역에서의 음장을 가시화한다.

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쇠살모사 개체군의 성적 크기이형 (Sexual Size Dimorphism in the Red-tongued viper snake(Gloydius ussuriensis) of Population)

  • 김병수;오홍식
    • 한국환경생태학회지
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    • 제28권5호
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    • pp.542-549
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    • 2014
  • 이 연구는 2006년 5월부터 2009년 6월까지 제주도와 작은 부속섬인 가파도 두 지역에 서식하는 쇠살모사 개체군간 몸의 크기와 성적크기이형 및 이에 따른 환경요인을 밝히고, 종 다양성 유지에 필요한 자료를 제공하기 위하여 이루어졌다. 연구결과, 제주도 개체군의 몸길이는 암컷 242-532mm ($422.0{\pm}46.7mm$, n = 100), 수컷 296-580mm ($434.5{\pm}51.7mm$, n = 63)이었고, 가파도 개체군의 몸길이는 암컷 205-395mm ($335{\pm}43.6mm$, n = 55), 수컷 215-430mm ($328{\pm}39.4mm$, n = 73)으로 암수 모두 제주도 개체군이 가파도 개체군에 비해 큰 것으로 나타났다(암컷 t = 17.343, df = 115, P<0.001; 수컷 t = 19.128, df = 101, P<0.001). 성적크기이형 지수(SSD)는 제주도 개체군이 -0.03으로 수컷이 다소 크고, 가파도 개체군은 0.02로 암컷이 다소 컸다. 이처럼 제주도 개체군과 가파도 개체군이 몸의 크기에 있어 차이가 나타나는 것은 서로 다른 환경에 적응된 결과라 판단된다. 또한 두 지역 개체군 및 새끼의 성적크기이형은 제주도 개체군의 몸길이는 수컷이 암컷보다 다소 컸으나(t = -2.011, df = 117, P<0.05), 가파도 개체군과 새끼에서는 유의한 차이가 없었다. 제주도 개체군에서 머리 길이(F = 6.318, $df_{1,2}$ = 1,117, P<0.05), 머리 폭(F = 8.090, $df_{1,2}$ = 1,117, P<0.01), 눈 사이 거리(F = 15.898, $df_{1,2}$ = 1,117, P<0.001) 및 꼬리 길이(F = 238.488, $df_{1,2}$ = 1,111, P<0.001)에서 수컷이 암컷보다 컸으며, 체중은 암컷이 수컷보다 무거운 것으로 나타났다(F = 64.111, $df_{1,2}$ = 1,114, P<0.001). 가파도 개체군에서는 머리 길이, 머리 폭, 눈 사이 거리에서는 암컷과 수컷 간에 유의한 차이는 없었고, 꼬리 길이에서 수컷이 암컷보다 길었으며(F = 168.555, $df_{1,2}$ = 1,74, P<0.001), 체중은 암컷이 수컷보다 무거운 것으로 나타났다(F = 17.812, $df_{1,2}$ = 1,76, P<0.001). 새끼에서는 머리길이, 머리 폭, 눈 사이 거리에서 유의한 차이가 없었으나, 꼬리 길이(F = 67.793, $df_{1,2}$ = 1,72, P<0.001)와 체중(F = 4.558, $df_{1,2}$ = 1,72, P<0.05)에서 수컷이 암컷보다 크게 나타났다. 새끼에서 성적크기이형 현상이 나타나지 않았던 몸길이, 머리길이, 머리 폭 및 눈 사이 거리가 제주도 개체군에서는 모두 수컷이 암컷보다 큰 것으로 나타나 제주도 개체군에서의 성적크기이형 현상은 성장과정에서 생기는 것이라 판단된다.

스마트폰 기반 몰입형 가상 환경에서의 크기 인지 분석 (Size Perception Analysis on Smartphone-based Immersive Virtual Environment)

  • 김남규
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권8호
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    • pp.1067-1073
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    • 2021
  • 가상 환경 속의 참여자는 가상 객체와의 상호작용을 통해 실제와는 다른 몰입감과 인지적 경험을 하게 된다. 최근에는 누구나 쉽고 저렴하게 가상 환경을 경험할 수 있는 스마트폰 기반의 머리 착용형 디스플레이(HMD)들과 광시야각의 고품질 HMD들도 폭넓게 상용화되고 있다. 하지만, HMD의 근본적 수렴-초점조절 불일치 구조와 현실 세계에서 학습된 인지 차이로 인한 어지러움, 메스꺼움 등의 부작용은 여전히 극복해야 할 문제로 남아 있다. 본 연구는 여러 인지 차이 요인 중 가상 객체와의 상호작용에 중요한 일관된 크기 인지에 초점을 두고 있다. 실제 환경에서 물체의 크기 인지에 영향을 주는 시각도가 가상 환경에서도 주된 요인인지 검증하고, 그 시각도와 가상 객체 크기 인지에 도움을 주는 환경 구성 요소인 그림자와 격자 표현과의 관계를 분석한다. 회귀 분석 결과 시야각이 작은 HMD 환경에서 시각도는 크기 인지에 영향을 미치며, 그림자와 격자 표현도 크기 인지와 유의미한 결과를 얻었다.