차세대 시퀀싱(Next generation sequencing) 기술의 발달로 여러 생물 종의 유전체 데이터를 다양한 관점에서 비교 분석한 결과를 직관적으로 해석할 수 있게 해 주는 다양한 유전체 브라우저(Genome browser)들이 활발하게 서비스되고 있다. 그러나 기존 유전체 브라우저들은 현존 생물 종의 유전체 데이터에 국한되어 있기 때문에 생물의 진화 현상에 주목하는 연구자들의 수요를 충족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 현존 생물 종의 유전체 데이터를 이용하여 복원된 조상 유전체 정보를 열람할 수 있게 해주는 유전체 브라우저인 AGB (Ancestral Genome Browser)를 소개한다. AGB를 이용하면 진화 과정 중에서 발생한 유전체 변이 현상을 직관적으로 빠르게 추적할 수 있다. AGB는 현재 http://bioinfo.konkuk.ac.kr/genomebrowser/에서 이용 가능하다.
본 논문에서는 실시간으로 건설현장의 공정과정 및 작업 결과를 파악하고 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 기존의 일반적인 건설현장 관리 및 모니터링의 경우 작업 현장의 영상을 작업자가 촬영한 후 이를 관리감독 본부에 직접 전송하여 작업의 진도나 작업결과 정확도에 대한 통제를 받는 오프라인 형식으로 진행된다. 이와 같은 모니터링 과정은 진행 방법의 특성상 많은 시간적 금전적 제약사항이 존재하며 신속한 의사결정 및 작업 현장과의 실시간 의사소통이 불가능하다는 단점이 존재한다. 이러한 단점을 최소화하기 위해서 본 논문에서는 증강현실 기술을 이용한 실시간 건설 공정 모니터링 시스템을 제안하였다. 그리고 최근 각광받는 스마트 모바일 장비를 기반으로 시스템을 구성함으로써 작업자의 사용성을 극대화하고자 하였다. 실험 및 구현 결과를 통하여 제안된 시스템의 효율성을 확인하였다.
이 연구는 심우주 추적망(Deep Space Network) 측정 시스템의 구현을 위한 한국형 심우주 항법 예비 소프트웨어(Korean Deep Space Orbit Determination Program version 1; K-DSODP ver.1)의 개발을 목표로 한다. 연구의 주 내용은 심우주 항법을 위한 기초 기술 연구로 지구로부터 달까지 진행하는 탐사선의 궤적 추정에 대한 것이며, 연구의 시작에 앞서 사용될 관측 데이터를 얻기 위해 한국형 심우주 항법 관측데이터 생성 소프트웨어(Korean Deep Space Observation Data Generation Program version 1; K-DSODGP ver.1)를 개발하여 사용하였다. 임의의 잡음이 추가된 가상의 관측 데이터를 생성한 후, 이 관측 데이터를 실제 궤도로 상정하여 기하학적인 관측 모델을 수립하였고, 일정한 시간 간격동안 모은 임의의 관측 데이터를 가지고 궤도 결정을 수행하여 추정된 궤도를 전파하였다. 궤도 결정 알고리즘을 구성하기 위해 기본적인 좌표계, 탐사선에 미치는 지구의 중력에 대한 동역학 모델, 천체력과 탐사선의 동역학 모델로 구성된 관측 모델들을 유도하였으며, 탐사선의 위치와 속도를 추정하는 과정에서 가중치 최소 자승법을 적용하여 추정 궤도와 실제 궤도의 최소화를 유도하였다. 이러한 일련의 과정을 통해 요구한 시각의 탐사선의 위치와 속도를 결정하는 궤도결정 시스템을 구현하였고, 궤도 결정 시스템의 성능을 평가하기 위해 전파된 궤도와 실제 궤도의 차이를 분석하였다. 결과적으로 300초마다 관측데이터를 받을 경우, 2일 이상의 궤도결정 시간간격을 상정했을 때 평균 오차는 각각 약 0.26km RMS(range), 6.84km/s RMS(range-rate) 이내의 결과를 얻었고, 600초마다 관측데이터를 받을 경우, 평균 오차는 각각 약 0.30km RMS (range), 6.35km/s RMS(range-rate) 이내의 안정적인 결과를 얻었다. 이 연구의 결과를 통하여 추후 심화된 심우주 항법 소프트웨어 개발을 위한 기반이 마련될 것이다.
The technique for Eye-tracking is to trace the movements of pupils so that the eye's exploration response to be digitized. The procedure of Observation Experiment shows a mutual environmental characteristics between men and measuring devices. In order to improve the reliability and to secure the objectivity of the data acquired from eye-tracking, it is very important to analyze the procedures for the experiment to be prepared and the test data to be saved. Based on this viewpoint, the convergent exploration activities at the observation experiment with the objects of sport images were examined to find out what influences the context effect given by experimental environments have on this experiment. In addition, the starting time of attention affecting the reliability of observation data has been estimated. When the observation time is to be subdivided by the unit of second. The attention disperses for the individual characteristics to be appreciated. However, in case of analysis by the overall average, there was the problem that the section of attention dispersed to make it difficult to analyze the subjects' observation features. The study results made it possible to understand the physiological characteristics which were near unconsciousness, when there was an intensive attention for the first 3 seconds and the observation data were shown to be in ordinary range after 4 seconds. The analysis of observation with the focus of the intensive attention enabled the analysis with the first 3 seconds excepted so that it might approach the ordinary range of observation data. The distribution of attention for the first 3 seconds showed the intensive attention, which was on the center. The emergence of intensive attention and the overlapping of the centers can be considered as a context effect due to the correction for the preparing process of experiment. Accordingly, it is thought to be helpful to the security of objectivity and the construction of reliability of eye-tracking data to analyze the observation features shown after the deletion of the data for the first 3 seconds.
현재 가장 일반적인 데스크 탑 PC환경에서는 정보 입력을 위해 키보드와 마우스가 사용되고 출력장치로는 시각적으로 정보를 보여주는 모니터를 기반으로 하고 있다. 이런 환경에서는 디지털 정보를 다루기 위해서는 가상의 마우스를 움직여 모니터 상의 원하는 그래픽 아이콘을 선택해야 한다. 이때 가상의 커서는 테이블 위의 물리적인 마우스의 상대적인 움직임을 표현해 준다. 이런 데스크탑 메타포는 사용자에게 물리적인 감각을 통한 직관적인 인터페이스를 제공하지 못한다. 본 논문에서는 사용자가 "스마트퍽"이라는 물리적 도구를 가지고 컴퓨터와 상호작용 할 수 있는 실감인터페이스를 소개하고자 한다. 스마트퍽 시스템은 인간의 아날로그적인 지각과 반응 그리고 컴퓨터상의 디지털 정보와의 거리를 줄여주는 역할을 한다. 이 시스템은 PDP기반의 테이블 디스플레이 장치와 그 위에서 보여지는 정보와 직접적이고 직관적인 인터렉션이 가능한 물리적인 도구인 스마트 퍽, 그리고 스마트 퍽의 위치 추적 장치 등으로 구성되었다. 마지막으로 이러한 시스템을 적용한 예들을 보여주고자 한다.
인간의 동작 인식에 대한 이전 연구는 주로 관절체로 표현된 신체 움직임을 추적하고 분류하는데 초점을 맞춰 왔다. 이 방식들은 실제 이미지 사용 환경에서 신체 부위에 대한 정확한 분류가 필요하다는 점이 까다롭기 때문에 최근의 동작 인식 연구 동향은 시공간상의 관심 점과 같이 저수준의, 더 추상적인 외형특징을 이용하는 방식이 일반화되었다. 하지만 몇 년 사이 자세 예측 기술이 발전하면서 자세 기반 방식에 대한 시각을 재정립하는 것이 필요하다. 본 연구는 외형 기반 방식에서 저수준의 외형특징만으로 분류기를 학습시키는 것이 충분한지에 대한 문제를 제기하면서 자세 예측을 이용한 효과적인 자세기반 동작인식 방식을 제안하였다. 이를 위해 다양한 감정을 표현하는 동작 시나리오를 대상으로 외형 기반, 자세 기반 특징 및 두 가지 특징을 조합한 방식을 비교하였다. 실험 결과, 자세 예측을 이용한 자세 기반 방식이 저수준의 외형특징을 이용한 방식보다 감정 동작 분류 및 인식 성능이 더 나았으며 잡음 때문에 심하게 망가진 이미지의 감정 동작 인식에도 자세 예측을 이용한 자세기반의 방식이 효과적이었다.
본 논문에서는 립모션 디바이스를 이용하여 사용자의 손 움직임을 계산하고, 이로부터 저글링 동작뿐만 아니라 이것을 활용하여 팔 근육을 연습 및 분석할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안하는 방법은 실시간으로 사용자의 손동작에 맞춰 가상환경에서 공의 움직임을 매핑 할 수 있고, 근육의 이완과 수축을 시각화하여 운동량을 분석할 수 있다. 제안하는 프레임워크는 크게 세 부분으로 구성된다 : 1) 립모션 디바이스를 이용하여 사용자의 손 위치를 추적한다. 2) 저글링을 하듯이, 사용자가 공을 던지는 행동 패턴을 이벤트로 정의한다. 3) 사용자의 손 위치를 기준으로 저글링 형태의 움직임을 공에 매핑하기 위한 포물선 기반 입자 기법을 제안한다. 결과적으로 본 논문의 프레임워크를 이용하면 실시간 저글링 게임을 할 수 있다.
본 연구에서는 사용자의 시점을 인지하고 이에 대응하는 원격지의 스테레오 영상을 획득하여 제공함으로서, 공간적 한계를 탈피하여 원격지를 관찰할 수 있는 시스템을 제공하고자 한다. 시스템 구성을 위하여 인간의 시점 변화에 가장 큰 요인이 되는 좌,우 움직임과 머리의 회전 등의 신체적 동작을 고려하여 설계하였다. 따라서 본 시스템은 크게 사용자의 시선을 분석하기 위한 연산, 3차원 영상획득과 제공을 위한 시스템 제어 및 데이터 전송을 위한 네트워크 통신 등으로 구현되어, 사용자가 동일한 공간에서 특정 대상을 관찰하는 것처럼 자유롭게 동작하며 원격지의 대상을 관찰하더라도 시점에 대응하는 스테레오 영상을 획득하고 3차원 영상으로 제공함으로서 직접적인 관찰과 동일한 시각 효과를 제공하는 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 대용량 비디오 영상에서 오토인코더를 이용하여 파랑 전파시 수리동역학적 장면만을 분리하는 방법에 대해 소개한다. 연안에서 센서를 이용한 파랑의 직접적 관측의 어려움으로 인해 비디오 영상을 이용한 입자 추적, 옵티컬 플로우 등의 이미지 분석 방법이 주로 활용되고 있다. 하지만 이미지 분석 방법은 주변광 및 기상상태 등 외부 요인에 의한 영향으로 파랑에 대한 정확한 분석에 어려움이 있다. 제안하는 방법은 비디오 영상으로부터 주변광의 영항을 최소화하고, 순수 파랑 전파시 파랑의 움직임 만을 분리하여 수리동역학적 장면을 추출한다. 실제 해역 및 수리 모형 실험에서 촬영된 비디오 영상에 제안하는 방법을 적용하여 원본 영상으로부터 주변광에 의한 영향과 배경을 잘 분리하여 파랑 전파에 따른 수리동역학적 파랑 이동 장면이 잘 추출되었음을 시각적으로 확인하였다. 또한 변분 오토인코더의 잠재표현 학습을 통해 얻은 원본 비디오 영상에 대한 잠재 표현은 주변광과 배경 요인에 의해 지배적으로 결정되는 반면, 파랑 이동 장면은 해당 요인에 관계없이 독립적으로 잘 표현되는 것을 알 수 있었다.
운전자의 안전 운전을 위한 첨단 운전자 보조시스템(ADAS; Advanced Driver Assistance System)은 자율주행 자동차에서 중요한 연구 분야 가운데 하나이다. 특히, 이전에 자동차에 부착된 영상센서를 기반으로 한 ADAS 소프트웨어는 구축 비용이 저렴하고 그 활용도가 우수하다. 본 논문에서는 선행차의 주행 상황을 인지할 수 있는 선행 차량 후미등(Tail-Lamp)의 정지등(Break-Lamp) 영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 주행 영상으로부터 객체 추적에 우수한 성능을 보이고 있는 YOLO 기술을 이용하여 자동차 객체를 추출하고, 추출된 자동차 관심 영역의 HSV 영상을 이용하여 정지등의 밝기 변화 영역을 검출한다. 그 다음 검출된 각 정지등 후보 고립영역을 라벨링하여 후보 영역들 간의 모양 대칭성을 인지하는 선택적 주의집중 모델(Selective Attention Model)을 적용하여 정지등 영역을 검출한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위하여 다양한 주행 영상에 적용하여 실험한 결과 ADAS에 적용 가능한 성공적인 검출 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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