모바일기기가 발달함에 따라 핸드폰에 수많은 기능들이 탑재되고 있다. 영상 통화 기능도 그 중 하나이다. 본 논문에서는 화자와 스마트폰 사이의 거리를 측정하기 위한 다중 색좌표계와 다중 임계치를 사용하는 방법을 제시한다. 첫 번째로 피부색의 색상정보에 근거하여 얼굴영역을 검출한다. 두 번째로 검출된 얼굴영역의 크기를 이용하여 스마트폰과 화자 사이의 거리를 측정한다. 특히 본 논문에서 제시하는 얼굴영역 검출 알고리즘 개발에 있어 고려한 점은 스마트폰의 기본기능과 함께 실시간으로 처리가 가능할 정도로 연산량이 적어야 하며, 움직임이 많은 핸드폰의 특성상 프레임과 프레임 사이의 움직임과 조명 및 배경에 따라 검출된 얼굴 영역이 급격히 변화하는 문제를 해결할 수 있는 얼굴영역 검출 알고리즘을 개발하고자 하였다.
UCC 서비스가 등장한 후 WiFi 등 통신망의 발전으로 웹 이외의 다양한 단말에서 UCC 서비스를 즐길 수 있게 되었다. 특히 모바일 환경에서는 스마트폰이 대두되면서 풀 브라우징 환경에서 촬영한 영상을 편집하여 손쉽게 UCC를 올리고, 수많은 UCC 서비스 웹사이트의 콘텐츠를 즐길 수 있게 되었다. 하지만 모바일 단말은 저처리 속도, 화면크기의 제한, 불편한 입력방식을 가지고 있어 웹서비스를 모바일 단말에 최적화 시켜야한다. 본 연구에서는 다양한 UCC 서비스 웹사이트의 카테고리를 분석하여 모바일 환경에 최적화 된 UCC 메타 서비스 카테고리를 제안하고자 한다.
모바일은 사용자의 여섯 번째 감각의 도구로써 신체의 일부가 되고 있으며 사용자의 감정이나 행동패턴 등의 상황 정보를 분석하여 사용자의 의도나 요구사항을 예측할 수가 있다. 본 논문에서는 안드로이드를 기반으로 사용자의 감정을 포함한 다양한 상황을 인지하고 감정과 상황에 따른 사용자의 행동을 추론할 수 있는 상황인지 스마트 폰을 제안한다. 상황인지 스마트폰은 카메라에서 입력된 사용자의 얼굴 영상을 통해 감정을 인지하고 감정에 따른 행동과 그 때의 상황정보를 조합하여 히스토리 DB에 축적된다. 또한 현재의 감정과 상황 정보에 따라 과거의 히스토리DB를 비교 분석하고 현재의 행동을 추론한다. 이것은 사용자에게 고차원적인 서비스를 제공해줄 수 있다. 상황인지 스마트폰은 감정을 인지하는 감정인지 매니저와 상황 정보를 수집하고 관리하는 컨텍스트 매니저, 행동을 추론하는 추론 매니저로 구성된다.
본 논문에서는 사물인터넷 기반의 홈/사무실을 구현하기 위해 사용자 등급, 사용자의 실내/외 구분을 통한 지능형 도어락을 소개한다. 도어락을 제어하기 위하여 오픈 소스 하드웨어인 '가상오브젝트 기반의 게이트웨이 라즈베리파이'와 '통합 컨트롤러 플랫폼 아두이노'를 이용하였으며 모바일 플랫폼으로는 안드로이드 스마트폰을 이용하였다. 본 지능형 도어락은 모바일 어플리케이션을 통해 문개/폐, 이력 조회, 실시간 영상 조회를 할 수 있으며, 사용자의 등급을 Owner(주인)와 Guest(손님)으로 나누어 도어락 제어의 제한을 두는 지능적인 도어락이다.
본 논문에서는 스테레오 카메라 추적을 이용한 모바일 3차원 디스플레이 상의 실시간 증강현실 프레임웍에 대하여 기술한다. 모델 기반 추적 방법에 기초하여 카메라 포즈는 스테레오 카메라 간의 기하 관계를 만족하도록 동시 추정된다. 동시 추정된 카메라 포즈를 통해 가상 콘텐츠는 교정된 스테레오 영상에 올바르게 증강된다. 스테레오 카메라 추적과 스테레오 영상 교정은 서로 다른 쓰레드에서 수행하고, 영상 형식 변환 및 스테레오 영상 교정은 GPU로 고속으로 처리함으로써 실시간으로 수행된다. 제안된 프레임웍은 스테레오 카메라와 3차원 디스플레이가 장착된 스마트폰에서 구현되었다.
본 논문에서는 저성능 컴퓨터나 스마트폰의 카메라를 통해 입력받은 영상을 기반으로 사용자의 포즈를 추정하고, 실시간으로 사용자의 포즈에 따라 3D 모델의 모션이 제어되어 가시화 될 수 있는 클라이어트-서버 구조의 "자세추정 및 3D 모델 모션 제어 시스템"을 제안한다. 제안 시스템은 소켓통신 기반의 클라이언트-서버구조로 구성되어, 서버에서는 실시간 자세 추정을 위한 딥러닝 모델이 수행되고, 저성능 클라이언트에서는 실시간으로 카메라 영상을 획득하여 영상을 서버에 전송하고, 서버로부터 자세 추정 정보를 받아 이를 3D 모델에 반영하고 렌더링 함으로써 사용자와 함께 3D 모델이 같은 동작을 수행하는 증강현실 화면을 생성한다. 고성능을 요구하는 객체 자세 추정 모듈은 서버에서 실행하고, 클라이언트에서는 영상 획득 및 렌더링만을 실행하기 때문에, 모바일 앱에서의 실시간 증강현실을 위한 자세 추정 및 3D 모델 모션 제어가 가능하다. 제안 시스템은 "증강현실 기반 영상 찍기 앱" 에 반영되어 사용자의 움직임을 따라하는 3D 캐릭터들의 영상을 쉽게 생성할 수 있도록 할 수 있다.
스마트폰 등과 같은 모바일 단말에서 3차원 지형정보 처리 기술에 대한 민간과 공공 수요는 계속 증가하고 있으나 실제 개발 및 활용 사례는 많지 않다. 이 연구에서는 HTML5의 OpenGL ES 2.0을 기반으로 한 웹 기반의 그래픽 라이브러리인 WebGL을 적용하여 위성영상자료와 DEM 자료를 이용한 3차원 지형정보 가시화기능을 프로토타입으로 구현하고 시험 적용한 결과를 제시하고자 한다. WebGL을 사용함으로써 웹 환경 뿐만 아니라 뿐 모바일 브라우저에서도 별도의 추가 프로그램 없이 브라우저 만으로 구동이 가능하다. 실험 결과로 HTML5 WebGL을 지원하는 개인용 컴퓨터나 스마트폰에서 구동되는 서로 다른 운영체제와 브라우저에서 위성영상정보와 DEM 자료의 중첩에 따른 3차원 지형의 가시화 결과가 동일함을 확인하였다. 또한 적용된 자료는 각각 공간 메타데이터를 검색하고 확인할 수 있도록 하여 실무적인 활용 가능성을 증가 시킬 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 상용 스마트폰에서의 첨단운전자보조시스템(ADAS)을 위해 모바일 플랫폼에 최적화된 cascade 방식의 HOG 특징을 이용한 보행자 검출 방법을 제안한다. 제한된 모바일 플랫폼 자원을 효율적으로 사용하기 위해 OpenCL 병렬처리 라이브러리를 이용하였고 크게 두 가지 방법으로 수행속도를 향상시켰다. 첫째, 호스트 코드에서 OpenCL 프로그램 빌드 옵션을 특정하고 작업 그룹 크기를 조절하였다. 둘째, 커널 코드에서 지역 메모리와 LUT 등을 사용하여 가속화하였다. 성능 평가를 위하여 널리 알려진 영상처리 라이브러리인 OpenCV for Android 함수의 모바일 CPU 수행 결과와 비교하였으며 실험 결과, OpenCV의 hogcascade 함수보다 25% 향상된 처리속도를 보였다.
본 논문에서는 스마트 폰과 휴리스틱 방법을 이용하여 수액 낙하 속도를 측정하고, 수액 투여 시 종료하는 시간을 측정할 수 있는 의료 IT융합 시스템을 안드로이드 환경에서 개발하였다. 먼저 스마트 폰을 사용하여 수액이 낙하하는 영상을 촬영하고, 이를 임계값을 이용하여 이진영상으로 변환한 후 n번째 프레임과 n-1번째 프레임의 차영상을 계산하였다. 이때 휴리스틱을 사용해서 수액 낙하 속도를 정확하게 측정할 수 있기 위한 이진화 변환시에 최적의 임계값을 구하는 일은 중요하다. 그리고 모바일 응용 프로그램 화면의 진행 상태바를 보면서 정확하게 의사 처방에 맞는 수액 주입 속도를 조절할 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법으로 실험한 결과 영상 처리 기법을 이용하여 정확하게 일반 환자들에게 충분히 적용할 수 있도록 수액 낙하 속도를 측정할 수 있음을 알 수 있었다.
최근 차량용 블랙박스는 무선 네트워크를 통해 블랙박스에 저장된 동영상을 휴대폰으로 전송하는 기능을 제공하여, 해당 동영상을 여러 용도로 활용할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 블랙박스 촬영 동영상을 이용하여 교통법규 위반 신고를 자동화하는 방법에 대해 소개한다. 제안하는 방법에서는 교통법규 위반 사례가 포착되었을 때, 간단한 사용자 인터페이스 조작을 통해 촬영된 블랙박스 동영상을 휴대폰으로 전송시킨다. 해당 동영상은 촬영시간 및 위치 등의 관련정보와 함께 HTTP 요청의 형태로 생성되어, 신고센터에 자동으로 전송된다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개하고, 실제 활용을 위해 필요한 부가적인 사항들에 대해 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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