본 연구에서는 집중력이 중요한 학령기 아동을 대상으로 '비 집중 상태'와 '집중 상태'에 대한 뇌파의 차이를 분석하기 위해 비선형 해석 방법의 하나인 반복 정량 분석(Recurrence Quantification Analysis, RQA)을 이용하였다. 건강한 아동 21명(남성 12명, 여성 9명)을 대상으로, 청각 자극이 나오는 시점 전 500msec를 '비 집중상태' 자극 후 500msec를 '집중 상태'로 실험을 진행하였다. 실험결과 반복 정량 분석의 파라미터 값은 '비 집중 상태'보다 '집중 상태'가 큰 것을 확인하였다(p < 0.05). 또한, 상태에 따른 유발 전위의 반복궤적과 색상 반복궤적을 도식화하여 비선형 특성을 확인하였고, '비 집중 상태'보다 '집중 상태'일 때 뇌가 복잡한 특징을 나타내는 것을 알 수 있었다. 본 실험을 통하여 청각 자극에 대한 비 집중 집중 시 뇌의 비선형 특성을 반복 정량 분석을 통해 해석할 가능성을 확인하였다.
스테레오 비전 시스템(stereo vision system)은 2차원 영상정보를 이용하여 3차원 깊이 정보를 획득하는 데 유용한 방법으로, 그동안 많은 연구가 진행되었다. 3차원 깊이 정보를 획득하기 위해서는 영상의 대응점을 찾아야 하는데, 속도와 정확성을 동시에 만족시키기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 적응적 가중치(weight)를 적용한 cost aggregation 기반의 스테레오 정합 기법을 제안한다. 이 방법은 스테레오 영상의 특징을 이용하여 가중치를 획득하고, 색상정보, 밝기정보에 거리정보를 이용하여 가중치를 적용한 후, 이를 이용하여 대응점을 찾아 깊이 정보를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 ground truth가 존재하는 다양한 스테레오 영상을 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 다양한 영상에서도 향상된 결과를 보였다.
최근 수기에 의한 맵핑 방식을 탈피하고자 고해상도 카메라, 레이저스캐너 등의 장비를 이용한 디지털 맵핑에 대한 관심이 높아지고 있으며 관련 연구도 보고된바 있다. 본 연구에서는 고해상도 화상기술이 연동된 레이저스캐너를 활용하여 굴진면의 공학적 특징 중 하나인 풍화도를 정량적으로 분석 및 산출하고자 실내 및 현장시험을 수행하였다. 레이저스캐너의 반사율(reflectance)값과 풍화도의 상관관계를 분석하고자 현장테스트를 통해 반사율에 영향을 미치는 인자를 파악하였다. 또한 반사율에 영향을 미치는 주요 인자 중 하나인 색상값(RGB value)에 대한 영향을 최소화하고자 실내테스트를 통해 보정식을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 보정식은 실제 현장에서 취득한 스캐닝 데이터를 이용하여 보정 전과 후의 결과를 비교하여 검증하였다. 검증결과 보정 반사율 값을 통해 산정된 풍화도 index는 현장에서 관찰된 우세 풍화도 등급 및 풍화도 비율 등과 매우 유사한 결과를 보이는 것으로 확인되었다.
본 연구는 거창 정장리 유적에서 복원이 불가능한 유리구슬 편 24점과 완형 유리구슬 26점에 대하여 형태적 특성 관찰과 화학 조성 분석을 통해 재질 및 특성을 밝히고자 하였다. 유리구슬의 형태적 특성은 색상, 크기, 풍화 상태, 제작 기법에 따라 크게 다섯 가지 유형으로 구분된다. 화학 조성에 따른 분류에서 첫 번째와 두 번째 유형은 소다유리군, 세 번째 유형은 포타쉬유리군, 네 번째와 다섯 번째 유형은 납바륨유리군으로 확인된다. 이를 통해 거창 정장리 유적의 유리구슬은 형태적 특성에 따라 화학 조성이 변화되는 양상을 보이며 다양한 화학 조성이 확인되었다. 본 유적의 유리문화의 흐름을 살펴보면 납바륨유리군 II형과 포타쉬유리군 I, II형이 나타나는 유구는 비교적 선행 시기인 목곽묘 단계, 소다유리군과 납바륨유리군 III형이 나타나는 유구는 비교적 후행 시기인 목곽묘 단계의 유리 문화가 형성된 것으로 추정할 수 있다.
과일의 품질은 여러가지 파라미터에 의해 측정되며, 크기를 측정하기 위한 선과시스템은 회전 드럼식 방식이 사용되며 크기 등급을 선별할 때 과실의 손상이 발생된다. 또한, 당도측정을 위해 사용되는 광검출기는 고가의 선별장비 비용을 초래한다. 제안한 시스템에서는 과일의 특징을 추출하기 위해 3대의 카메라를 이용하였으며, 과일 선별을 위해부피와숙성도정보를사용하므로당도 자체는 측정할 수없지만색상과파손의정보를검출할수있으므로 고해상도의 디지털영상이 필요치 않아 저렴한 비용으로 선과시스템을 개발하였다. 제안한 시스템의 성능평가를 위해 인간의 시각판단과 비교하여 샘플을 분류한 결과 약 96.7%의 정확도를 나타내었다.
심희수 초상화 2점의 채색 안료에 대한 분석과 현미경 관찰을 통해 채색 안료의 특성을 조사하였으며 비파괴분석 결과와 비교 검토하였다. 심희수 초상화에 사용된 안료는 색상에 따라 유사한 안료를 사용한 것으로 확인되었다. 적색 안료는 진사/주, 연단을 사용하였으며, 청색 안료는 석청, 녹색 안료는 녹염동광, 백색 안료는 연백을 사용한 것으로 확인되었다. 또한 유사한 형식으로 제작된 17~18세기 조선시대 관복초상화 6점과의 채색 안료를 비교한 결과 제작 시기에 따라 차이를 보였다. 적색 안료의 경우 18세기에 제작된 초상화에서 산화철 계통의 안료가 추가적으로 사용된 특징을 보인다. 청색 안료의 차이점은 18세기 초반까지 사용되지 않았던 회청 안료가 18세기 후반에 제작된 초상화에서 확인된 점이다.
사용자의 상황에 따라 적절한 서비스를 제공하는 컴퓨팅 환경을 구현하려는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 사람과 기계간의 효과적인 상호작용과 사용자의 상황 인식을 위해 사용자의 얼굴 표정 기반의 감정 인식이 HCI의 중요한 수단으로 이용되고 있다. 본 연구는 새로운 베이지안 분류기를 이용하여 상황에 민감한 얼굴 표정에서 기본 감정을 강건하게 인식하는 문제를 다룬다. 표정에 기반한 감정 인식은 두 단계로 나뉘는데 본 연구에서는 얼굴 특징 추출 단계는 색상 히스토그램 방법을 기반으로 하고 표정을 이용한 감정 분류 단계에서는 학습과 테스트를 효과적으로 실행하는 새로운 베이지안 학습 알고리즘인 EADF(Extended Assumed-Density Filtering)을 이용한다. 상황에 민감한 베이지안 학습 알고리즘은 사용자 상황이 달라지면 복잡도가 다른 분류기를 적용할 수 있어 더 정확한 감정 인식이 가능하도록 제안되었다. 실험 결과는 표정 분류 정확도가 91% 이상이며 상황이 드러나지 않게 얼굴 표정 데이터를 모델링한 결과 10.8%의 실험 오류율을 보였다.
본 논문은 모노 카메라로 입력받은 영상에서 실시간으로 전경과 배경을 분리하여 배경을 자연스럽게 대체 하는 방법을 제안한다. 기존 연구는 대부분 단일 색상의 배경을 이용하여 전경 색에 대한 제약이 있거나, 깊이 정보를 추출을 위한 스테레오 카메라와 같은 장치에 대한 제약이 있거나, 제한적인 전경의 모양 모델을 이용하여 분리할 수 있는 전경의 모양에 대한 제약이 있었다. 이에 본 논문에서는 일반적으로 사용되는 웹캠과 같은 고정된 모노 카메라를 이용하여 실시간으로 전경 분리가 가능한 전경 분리 방법을 제안한다. 또한, 전경 분리의 성능 향상을 위하여 통영상의 시간적인 특징 정보를 이용한 시간적 전경 확률 모델을 제안한다. 또한 분리된 전경과 새로운 배경의 자연스러운 합성을 위한 알파 매트를 이용한 경계선 영역 처리방법과 간단한 후 처리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실제의 화상통신에서 개인의 사적인 정보가 포함된 배경을 자연스럽게 대체시켜 개인의 사생활을 보호할 수 있다.
사상의학은 우리나라의 대표적인 의학으로 사람의 체질을 4가지로 분류하고 각 체질별로 처치방법을 달리하는 독특한 의학이다. 이러한 사상체질에서 가장 중요한 것은 사상체질의 분류이며 이를 정확히 감별하는 일은 매우 어려운 과제이다. 이를 위해 본 논문에서는 체질별 분류를 행할 수 있는 하이브리드 형태의 진단기기 개발을 목표로 하고 이 중 본 논문은 용모사기론에 입각하여 이목구비에 대한 형태학적인 특징을 파악하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 본 논문에서는 1단계에서 QSCC II 프로그램을 통해 사상체질군을 분류하고 이를 검증하였으며, 2단계에서 이목구비에 대한 실측으로 각 체질 간 이목구비 계측치를 분석하여 보다 정확하고 편리하게 체질을 분류할 수 있는 방법을 제시하고 이를 검증하였다. 또한 3단계에서는 정면 얼굴과 측면 얼굴에 대한 체질 분류 기반의 주요 영역을 추출, 분석하고 검증하였다. 이와 같은 실험, 고찰 및 검증과정을 통해 정확한 사상체질 분류 진단기기 개발을 위한 정면 얼굴과 측면 얼굴에서 안면 색상 기반의 주요 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다.
얼굴 검출 기법들의 경우 조명과 배경에 따라 검출의 정확도가 떨어지는 현상이 발생하여, 이를 해결하기 위한 기법들이 요구되고 있다. 본 연구에서는 얼굴의 눈과 입의 성분을 분석하여 인간의 감성 정보를 추출하기 위한 데이터를 획득하고자 한다. 이를 위해 처리속도가 빠르고 환경 요소들에 강인한 검출율을 보이는 얼굴 특징 검출 방법을 제안하였다. 본 방법은 적분 이미지를 적용한 Haar-like Feature기법을 이용하여 얼굴 성분(두 눈, 입)을 검출한 후, 색상 정보를 바탕으로 검출된 성분들을 이진화하고 피부영역과 얼굴 성분영역을 구분한다. 그 후, 빠르고 정확한 shape를 생성하기 위해 베지어 곡선을 이용하여 검출된 성분들의 shape를 생성한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 Face Recognition Homepage의 데이터를 이용하여 실험을 진행하였으며, 이를 통해 정교한 얼굴 성분 검출이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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