본 논문에서는 지능형 자동차의 주행보조 시스템 중의 하나인 교통 표지판 인식을 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 잡음, 회전, 크기 등의 변형된 교통 표지판으로부터 기하학적 방법을 이용하여 변형된 정도를 추정하여 교통 표지판 원형으로 보정한다. 그리고 교통 표지판 인식을 위해서 보정된 표지판 영상으로부터 순차적 색기반 군집화(Sequential color-based clustering)에 의한 주의, 규제, 지시, 보조 등의 1차적 분류에 따라서 해당 교통 표지판의 형태 특징인 인식 심벌을 추출한다. 그리고 추출된 인식 심벌에 원형 추척법을 적용하여 교통 표지판 최종 인식 작업을 수행한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해서 교통 표지판 영상에 잡음, 회전, 크기 등의 임의 변형을 적용하여 다양한 실험 영상을 만들고, 적용한 결과 단일 변형에서는 95%, 혼합 변형에서는 93% 이상의 인식률을 보인다.
본 연구는 전산화단층촬영에서 간 질환의 자동 인식으로 질감특징분석(texture feature analysis. TFA) 알고리즘을 제안하고자 하였으며, 간세포암(Hepatocellular carcinoma. HCC)에 대한 컴퓨터보조진단(computer-aided diagnosis. CAD) 시스템을 설계하고, 제안하는 각 알고리즘의 성능을 평가하고자 하였다. HCC 영상에서 분석영역($40{\times}40$ 픽셀)을 설정하고 각 부분영상에 통계적 특징을 이용한 6가지 TFA 파라메터(평균 밝기, 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도, 균일도, 엔트로피)비교하여 간세포암 인식률(recognition rate)을 구하였다. 결과적으로 TFA는 간세포암 인식률을 나타내는 척도로 유의함을 알 수 있었으며 6가지 파라메터에서 균일도가 가장 인식률이 높았으며 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도가 비교적 높았고 평균 밝기와 엔트로피는 상대적으로 낮은 인식률을 나타내었다. 이와 관련하여 높은 인식률을 보인 알고리즘(최대 97.14%, 최소 82.86%)을 간세포암 영상의 병변을 판별하여 임상의 조기 진단을 보조하여 치료를 시행한다면 진단의 효율성이 높아 질 것으로 판단되었으며, 향후 효율적이고 정량적인 분석을 추가함으로써 질병인식의 일반화에 대한 기준 연구가 필요 할 것으로 사료되었다.
본 논문에서는 시각장애인들이 보행 시 장애물이나 위험요소로부터 보다 안전하게 보행 할 수 있도록 보조장치를 구현하였다. 초음파 센서를 통해 전방에 있는 장애물을 감지하여 거리별, 각도별로 부저의 소리의 간격과 진동의 세기를 다르게 울리도록 했으며 그에 따라 보행자가 상황을 인지할 수 있게 설계하였다. 조도 센서의 CdS 저항값을 이용해 설정해놓은 빛의 밝기보다 주변이 어두워 졌을 시 LED가 자동 점등 되어 주변 보행자들이 시각장애인을 쉽게 인식할 수 있게 하였으며, 또한 자이로 센서의 기울기를 이용해 보행자가 보조 장치를 놓쳤을 시 부저를 통하여 보조 장치의 위치를 인식할 수 있게 하였다. 그리고 GPS와 블루투스를 이용하여 시각장애인의 위치 및 상황을 보호자에게 전송하여 안전보행을 확인할 수 있게 구현하였다.
시각이 온전한 사람들은 식사를 할 때 시각에 대한 의존도를 깊게 인지하지 못한다. 그러나 시각장애인은 식단에 어떤 음식이 있는지 알지 못하기 때문에 옆에 있는 보조인이 시각장애인 수저로 음식의 위치를 시계방향 또는 전후좌우 등 일정한 방향으로 설명하여 그릇 위치를 확인한다. 본 논문에서는 시각장애인이 스마트폰의 카메라를 이용하여 자신의 식단을 비추면 각각의 음식 이미지를 인식하여 음성으로 음식의 이름을 알려주는 식사보조 시스템의 개발 내용에 대해 기술한다. 이 시스템은 음식과 식기도구(숟가락)의 이미지를 학습한 YOLO모델을 통해 숟가락이 놓인 음식을 추출해 내고, 이 음식이 무엇인지를 인식하여 이를 음성으로 알려준다. 본 시스템을 통해 시각장애인은 식사보조인의 도움없이 식사를 할 수 있음으로써 자립의지와 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
최근 미디어 기술의 발달에 따라 문서 형태로 제공되던 기존의 서비스가 다양한 형태로 제공되고 있다. 그 중 요리의 경우, 사용자의 노하우가 부족하면 간접적인 도움으로는 한계가 있기 때문에 주방보조시스템을 구성하여 사용자에게 직접적인 도움을 제공하고자 하며 재료를 손질하거나 불을 사용할 때 시스템의 도움을 받을 수 있도록 했다. 우선 재료를 손질하는 경우 웹캠이나 핸드폰을 이용하여 요리 재료를 인식하고 사용자가 잘라야 할 요리 재료에 절취선을 제공하여 특별한 도구 없이도 시각적인 도움을 받을 수 있도록 구현했으며 요리 재료를 인식하고 절취선을 제공하기 위해 물체 인식, Object Segmentation 알고리즘을 사용하여 재료의 영역을 파악한 뒤 OpenCV 라이브러리를 통해 실시간으로 절취선을 생성한다. 불을 사용하는 경우 적외선 온도 센서가 지속적으로 요리의 온도를 측정하여 UI에 표시한다. 이러한 서비스를 요리의 진행상태와 연동하여 제공함으로써 요리에 필요한 정보를 한눈에 확인할 수 있고 차후 가전제품과 연동되면 다양한 레시피를 누구나 편리하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
하지 웨어러블 로봇의 근력 보조 성능을 극대화하기 위해서는 착용자의 보행 상태를 인식하는 보행 위상 추정 기술이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 착용자의 보행 속도 변화 및 착용자 간 보행 특성 차이에도 강인하게 보행 위상을 추정할 수 있는 LSTM 기반 보행 위상 강건 인식 기술을 개발하였다. 웨어러블 고관절 보조 로봇을 착용한 총 5명의 트레드밀 및 실외 overground의 보행 센서 정보를 바탕으로 학습을 수행하였다. 저속 및 고속 보행을 포함한 다양한 보행 속도에서 정밀한 보행 위상 추정이 가능한 웨어러블 센서 조합을 도출하였고, 보행 위상 인식 정밀성은 5-Fold Cross Validation 기준 RMSE 약 1.68% 수준의 결과를 얻을 수 있었다.
현재의 언어자동인식은 목소리의 음성 정보와 얼굴영상의 화상정보를 병행처리하여 초기의 음성 정보만을 처리한 경우보다 높은 인식률을 가져왔다. 이러한 연구는 언어의 인식에서 뿐만 아니라, 신체가 부자연스러운 장애니에게는 간단한 의미 전달의 수단이나 각종 재활보조기기의 제어 등에도 매우 유용하게 활용될 수 있다. 음성정보처리를 배제한 영상정보처리 면에서, 본 논문의 대상이 되는 장애인은 신체의 부자연스러움으로 인해 처리되는 얼굴의 영상이 정상인과 같은 바른 자세가 되지 못하고, 기울어진다든지 틀어져서 기존의 방법들로는 정상인보다 현저히 낮은 입모양의 인식률을 보인다. 본 논문에서는 기존의 방법들과는 달리 청색 표식을 이용한 색상불할법과 라벨링을 통해 입 모양을 인식하는 방법을 제안하였으며, 이는 장애인과 같은 기울어진 얼굴영상에 대해서도 정상인과 같은 입 모양 인식률을 나타내었다.
본 논문에서는 생체인식기술(biometrics)의 한 유형인 치아의 패턴과 특징을 기반으로 하여 사람을 구분하여 출입을 통제할 수 있는 시스템에 대해서 고찰하였다. 본 논문에서는 고정적이며, 구조가 간단한 치아를 첨단영상 이해기법을 이용하여 치아인식을 이용한 출입통제 시스템에 대한 연구개발을 목적으로 얼굴 인식의 전단계 또는 보조 수단으로 활용하여 큰 효과를 거둘 수 있을 것으로 보고 있다.
본 실험에서 제안된 질감특징분석 알고리즘은 지방간 환자의 CT영상을 이용하여 정상영상과 질환영상으로 구분하여, 정상 간 CT영상과 지방간 CT영상을 생성하고 제안된 질감특징분석을 이용한 컴퓨터보조 진단 시스템에 적용하여 6개의 파라메타로 정량적 분석을 통해 지방간 CT영상의 질환 인식률을 도출하고 평가하였다. 결과로 지방간 CT영상 30증례 중에서 각각의 파라메타별 질감특징 값에 대한 인식률은 평균 밝기의 경우 100%, 엔트로피의 경우 96.67%, 왜곡도의 경우 93.33%로 높게 나타났고, 평탄도의 경우 83.33%, 균일도의 경우 86.67%, 평균대조도의 경우 80%로 다소 낮은 질환 인식률을 보였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 의료영상의 컴퓨터보조진단 시스템으로 발전된 프로그램을 구현한다면 지방간 CT영상의 질환부위 자동검출 및 정량적 진단이 가능해 컴퓨터보조진단 자료로서 활용이 가능할 것으로 판단되며 최종판독에서 객관성, 정확성, 판독시간 단축에 유용하게 사용 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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