‘벼락공부’로 지난 10년 인터넷 인프라에 전력투구한 수험생을 연상시키는 우리나라의 손에 쥐어진 정보화 사회의 비전은 과연 무엇일까. ‘부끄러운 자화상’일까, 정보강국의 장밋빛 미래일까. 최근 고학력실업이 사회문제로 대두되고 있다. 이론 중심의 대학교육과 실무형 전문인재를 원하는 기업의 시각차가 크기 때문이다. 이제 대학교육도 바뀌어야 한다. 실습위주의 교과과정 편성으로 새로운 도전에 나선 경원대학교를 찾아봤다.
우리나라의 양계산업은 규모면과 기술면에서는 고도의 성장을 이룩하였으나 아직까지도 많은 사람들의 손을 빌어 일을 해야하는 인력 중심의 산업에서 탈피하지 못하고 있다. 따라서 우리나라에도 근년에 인건비의 상승과 함께 종업원의 구입난이 심해지고 있어 양계기계화의 시급성이 구체적으로 제시되고 있다. 이에 본지에서는 적은 시설비로 쉽게 기계화하여 많은 효과를 거둘수있는 기구부터 차례로 소개하여 양계인들에게 도움이 되어주고자 한다.
청소년의 건강증진을 위한 보건교육 프로그램 중 손씻기에 대한 교육을 기획하는데 있어 기초자료를 제공하고자 2011년, 2012년, 2013년의 청소년건강행태온라인조사 원시자료를 이용하여, 중학생 및 고등학생의 손 씻기 실천 행태를 분석하였다. 자료 분석은 조사에 참여한 표본이 우리나라 청소년의 대표성을 갖도록 지정된 가중치를 적용하였으며, 자료는 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 빈도 분석 및 교차분석을 실시하였다. 우리나라 청소년의 손 씻기 실천 행태는 학교에서 식사하기 전 '전혀 씻지 않았다'로 응답한 학생수가 2011년도에 22,257명(29.4%), 2012년도 22,375명(30.5%), 2013년도 13.153(18.5%)명으로 다른 항목과 달리 계속적으로 주의깊게 관찰해야 하는 상태로 유지되었다. '학교에서 식사하기 전 전혀 씻지 않았다'는 항목에 대해 최근 3개년간의 추이를 확인한 결과 도시구분에서는 대도시와 중소도시가 군단위의 소도시 보다 유의하게 전혀 손을 씻지 않는 경향을 보였고, 학교유형에서는 여학교가 남녀 공학이나 남학교 보다 학교에서 식사 전 전혀 손을 씻지 않았다고 응답한 비율이 지난 3개년 간 계속해서 높은 경향을 보였다. 또한 학교구분에서는 중학교와 일반 고등학교가 특성화 고교보다, 성별에서는 여학생이 남학생보다, 학년 구분에서는 고학년으로 학년이 올라갈수록 '학교에서 식사 전 전혀 손을 씻지 않았다'고 응답한 학생이 유의하게 많은 것으로 나타났다. 이로써 손 씻기에 대한 학교 보건 교육 시 '식사 전 손 씻기'에 대한 교육을 특히 강조해야 하고, 학교에서 식사 전 '전혀 손을 씻지 않았다'고 응답한 비율이 높았던 인구학적 특성의 대상에 대해 보다 세심한 교육과 계속적인 관찰이 요구된다.
본 연구는 남자고등학생 숙련자와 비 숙련자의 던지기 동작을 역학적으로 비교 분석하기 위해 3차원 영상분석 및 지면반력분석을 수행하였다. 연구 결과 숙련자는 공 던지기 동작의 총 소요 시간이 비숙련자보다 짧게 나타났으며, 숙련자는 (1) 왼발 착지 시 신체중심의 수평속도 (2) 전 구간에서 전완 분절의 수평속도 (3) 착지 시 손 분절의 수평속도가 비숙련자보다 빠르게 나타난 반면, 비숙련자는 (1) 착지이후에 신체중심의 수평속도 (2) 왼발이 지면에 닿는 시점에서 손 분절의 수평속도가 숙련자보다 빠르게 나타났다. 전후경각도에서 숙련자는 전 구간에서 후경자세를 취하는 것으로 나타났으나, 비 숙련자는 릴리즈 전까지는 후경자세를 취하다 릴리즈 순간에서는 전경자세를 취한 형태에서 릴리즈를 하는 것으로 나타났다. 또한 숙련자는 공 던지기 동작에서 (1) 어깨각도 (2) 이지 후 오른발의 착지에서 팔꿈치 각도 (3) 최대수직지면반력 (4) 오른발의 착지 시 최대전후지면반력이 비숙련자보다 크게 나타났다. 이와 같은 결과에서 숙련자는 비숙련자보다 안정된 자세로 신체의 중심을 후방에 위치시키는 후경자세를 유지하고 신체의 중심이동을 부드럽게 전환하는 효과적인 던지기 동작이 이루어짐을 알 수 있다.
본 논문에서는 손을 이용한 컴퓨터 비전 기술 기반의 증강 현실 시스템을 제안한다. 입력 영상에 가상의 물체를 정합하기 위해서는 정확한 특징점 추출과 추적 기술이 중요하다. 기존의 마커를 이용한 증강현실 시스템은 매우 안정성이 있지만 마커가 없이는 증강이 불가능하고 증강된 물체를 조작하는데 제한적인 상황을 제공하는 경향이 있다. 제안한 시스템은 손의 기하학적인 특성을 고려하여 적응적 최적 타원 검출 방법을 통해 손끝점을 특징점으로 추출한다. 그리고 손바닥 중심점을 기준으로 한 최단 거리 검출 방법을 이용하여 손끝점의 움직임을 추출해 가상의 객체를 안정적으로 정합한다. 실험을 통하여 특징점 추출이 약 82.0%의 정확도를 보였고 특징점 판별과 추적 성능 평가에서는 단지 약 1.8%와 2.0%의 오류를 보였다. 또한 제안한 시스템이 가상 객체의 안정적인 증강 측면에서, 효과적으로 카메라 사영 행렬을 획득하여 마커를 이용한 시스템을 대체할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 물리적 제약이 없는 자연스러운 인터페이스에서 획득한 장문영상을 효과적으로 인식하는 방법을 제안한다. 손의 위치 이동이나 회전으로 인하여 손바닥 영상에서 관심영역의 위치나 방향이 다양하게 나타나므로, 장문인식을 위해서는 안정적인 관심영역 추출이 필요하다. 본 논문은 검지와 중지, 소지와 약지 사이의 손 가랑이 구간의 중심점을 기준으로 관심영역을 추출하는 방법을 제시하고, 국부 이진패턴 히스토그램을 이용한 장문인식 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 측정하기 위하여 100인으로부터 획득한 총 1,597개의 장문영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과 ROI 추출 성공률이 99.5%였고, 장문인식 성능을 보여주는 동일오류율과 결정계수 d'를 측정한 결과 각각 0.136, 3.539를 보였다. 이러한 결과는 제안된 방법이 손의 위치나 회전 변형에 강인함을 나타낸다.
본 연구는 손, 머리, 복부 등의 X선 촬영 시에 발생되는 공간선량이 어느 정도인지를 알아보고, 산란선에 의한 공간선량의 강도가 "거리 역자승 법칙"에 의해 감쇠하는지를 파악했다. 첫째, 손처럼 X선 산란선 발생량이 적은 촬영의 공간선량은 대부분 "거리 역자승 법칙"에 근접한 감쇠가 이루어지면서, 2m 거리에서는 전혀 측정되지 않았다. 둘째, 머리나 복부처럼 X선 산란선 발생량이 많은 촬영의 공간선량은 조사야 중심을 기준으로 30cm에서 1m 거리까지는 "거리 역자승 법칙"보다 더 높은 비율의 감쇠가 이루어지고, 1m에서 2m 거리까지는 "거리 역자승 법칙"에 의한 감쇠가 이루어졌다. 따라서 X선 촬영실 내에서는 손 촬영의 경우 조사야 중심으로부터 적어도 2m 이상 떨어져 있어야 하고, 머리나 복부 촬영의 경우 촬영실 내 모든 공간에서 보호용구를 이용한 X선 피폭 방어조치가 요구된다.
본 논문에서는 손동작 인식을 위한 새로운 방법을 제안한다. 손 추출을 위한 방법으로는 피부색과 boundary energy 정보를 이용하고 moment method로 손바닥의 중심을 구하게 된다. 손동작 인식은 두 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계는 손 형상 인식으로 병렬 신경망을 이용하였다. 손 형상의 패턴을 추출하기 위해서 fitting ellipses method를 이용하였다. fitting ellipses method는 추출된 손 영역을 12개의 타원형으로 분류하고 타원 외곽선의 흰 픽셀 비율을 계산한다. 패턴은 12개의 입력 노드로 신경망에 입력되고 4개의 출력 노드로 출력되는데 각 출력 노드는 0~1사이의 값을 갖게 된다. 손 형상은 4개의 출력 노드의 구성으로 나타낼 수 있다. 두 번째 단계는 손동작 추적과 인식이다. 손동작 추적과 인식을 위해서는 손동작의 위치 정보를 예측 할 수 있는 Kalman Filter를 이용하였다. 실험은 Windows XP상에서 수행되었고 제안한 알고리즘의 효율성을 평가하였다. 손 형상을 인식하기 위해서 300개의 이미지를 인식기에 훈련시키고 200개의 이미지를 실험에 사용하였다. 194개 이상의 이미지가 정확하게 인식 되었다. 그리고 손동작 추적 인식을 실험하기 위해서 1200번의 손동작(각 동작은 400번)을 사용하였고 그 중 1002번의 손동작이 정확하게 인식 되었다.이러한 결과는 제안된 방법이 손 영역을 추출하고 손 동작을 인식하는데 유용함을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 복잡한 배경에서 표식없는 손을 추적하여 한글 수화를 인식하는 시스템에 관한 것이다. 제안한 방법은 먼저 인접한 프레임간의 차 영상에 대하여 엔트로피를 측정한다. 큰 값을 갖는 영역에 대해 피부색에 가까운 분포를 갖는 색상 정보를 추출하여 배경 영상으로부터 손 영역만을 추출한다. 추출된 손 영역에 대해 윤곽선을 검출하고 개선된 무게중심 프로필(centroidal profile) 방법을 적용하여 수화를 인식한다. 6가지 모양의 수화를 사용한 실험결과 기존의 방법들과 달리 표식을 사용하지 않고도 복잡한 배경과 조명의 변화에서 안정적으로 수화를 인식할 수 있다. 또한 초당 15프레임 정도의 처리속도로 각 사람별로 95%이상, 각 수화별로 $90\sim100%$의 인식률을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌, 우 영상의 변이를 추정하여 3차원 공간 좌표(x, y, z)를 얻어내고, 거리측정과 가상공간 제어를 통해 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 3차원 공간 인식 시스템을 제안한다. 스테레오 카메라로 부터 획득된 좌, 우 영상은 시점의 차이 때문에 동일 물체에 대한 좌, 우 영상의 좌표 값의 차이를 발생시키는 데 이를 변이(disparity)라 정의한다. 관심 영역의 변이를 추정할 때 일반적으로 관심 영역의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 알고리즘에서는 관심 영역의 2차원 중심 좌표(x, y)의 변이만을 추정하여 계산량을 줄이고 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 카메라 파라미터를 이용하여 획득된 변이로부터 깊이 정보(depth)를 얻어내고 3차원 공간 좌표를 획득한다. 손을 관심 영역으로 설정한 시스템에서 3차원 공간 좌표는 실시간으로 사용자의 손의 움직임에 의해 획득되고, 가상공간(virtual space)에 적용되어 사용자가 가상공간을 조작할 수 있는 듯한 느낌을 준다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 1.5m 거리 내에서의 깊이 측정시 평균 0.68cm의 오차를 가짐을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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