최근 시맨틱 웹 문서는 클라우드 기반으로 생성 및 유통되고 문서유형 분류에 따른 쉽고 신속한 정보 검색을 위해 지능형 시맨틱 에이전트를 요구하고 있다. 기존의 웹 문서의 검색은 키워드를 이용하여 해당하는 질의어가 포함된 문서 목록을 결과로 가져오며 사용자의 요구시에 내용을 제시하는 것이 일반적인 형태이다. 이는 웹 문서의 유사도와 시맨틱 관련성을 고려하지 않음으로써 사용자가 내용 검색과 분석에 많은 시간과 노력을 요구한다. 이의 해결을 위해서 빅 데이터 요소 기술인 하둡과 NoSQL을 활용하여 시맨틱 웹 문서에 포함된 키워드 빈도에 기반한 웹 문서의 유형 분류와 유사도를 제시하는 시맨틱 클러스터링 모델을 제안한다. 제안 모델은 실시간 데이터 처리가 요청되는 이종 모델을 가진 공공 데이터와 웹 데이터를 취합하여 일반 사용자가 쉽게 질의할 수 있는 대용량 지식 기반 시스템을 구축하는데 응용 모델로 활용될 수 있다.
최근 물리적 디바이스의 도움 없이 사람이 시스템과 인터랙션 할 수 있는 인간 친화적인 인간-기계 인터페이스가 많이 연구되고 있다. 이중 대표적인 것이 본 논문의 주제인 비전기반 제스처인식이다. 본 논문에서 우리는 설정된 가상세계의 객체와의 인터랙션을 위한 손 제스처들을 정의하고 이들을 인식할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 먼저, 웹캠으로 촬영된 저해상도 영상에서 사용자의 양손을 검출 및 추적하고, 손 영역을 분할하여 손 실루엣을 추출한다. 우리는 손 검출을 위해, RGB 공간에서 명암에 따라 두개의 타원형 모델을 이용하여 피부색을 모델링하였으며, 블랍매칭(blob matching) 방법을 이용하여 손 추적을 수행하였다. 우리는 플러드필(floodfill) 알고리즘을 이용해 얻은 손 실루엣의 행/열 모드 검출 및 분석을 통해 Thumb-Up, Palm, Cross 등 세 개의 손모양을 인식하였다. 그리고 인식된 손 모양과 손 움직임의 콘텍스트를 분석해서 다섯 가지 제스처를 인식할 수 있었다. 제안하는 제스처인식 방법론은 정확한 손 검출을 위해 카메라 앞에 주요 사용자가 한 명 등장한다는 가정을 하고 있으며 많은 실시간 데모를 통해 효율성 및 정확성이 입증되었다.
웨어러블 기기를 이용한 생체 신호 모니터링 어플리케이션들이 큰 관심을 끌면서 측정된 생체 신호를 무선링크를 통해 효율적으로 외부기기에 전달할 수 있는 방법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전도성 섬유를 이용해 제작한 안테나를 옷에 부착하고 이를 심전도 센서 모듈 및 무선 통신 모듈과 결합하여 심전도 신호를 모니터링할 수 있는 시스템을 구현하는 과정에 대해 서술하였다. 사용한 전도성 섬유는 40가닥의 은도금 한 실 묶음으로 직류 선저항이 30 ohm/m 이하, 도전율이 105 S/m 이상이다. 전도성 섬유 기반 안테나를 설계하고 제작하는데 있어 3차원 전파 시뮬레이션 소프트웨어 및 자수기 소프트웨어를 이용하였으며, 제작한 안테나 시작품의 반사계수를 네트워크 분석기를 이용해 측정한 결과 지그비 2.4GHz 통신 주파수 대역에서 -10dB 이하의 우수한 안테나 임피던스 매칭 특성을 보임을 확인하였다. 해당 웨어러블 안테나를 지그비 통신 모듈, 심전도 데이터 처리 모듈 및 마이크로 프로세서로 구성한 심전도 측정 시스템에 연결하여 최대 220m 떨어진 수신기에 심전도 데이터가 실시간으로 전송됨을 시연하였다.
비디오 영상 프레임들에서 2D 특징점들을 지속적으로 추적하는 문제는 프레임 간의 빈번한 특징점 매칭 실패로 인하여 어려움을 겪어왔다. 본 논문에서는 긴 비디오 프레임들에서 강건하게 2D 특징점들을 추적하는 기법을 제안한다. 이전 프레임까지 추적되어온 각 특징점에 대해 움직임 상태변수를 정의하고 이들 상태변수로부터 현재 프레임에서의 움직임을 예측한다. 예측된 움직임은 추적을 위한 탐색 윈도우를 설정을 위한 초기 위치로 지정된다. 유사성 검사를 통해서 탐색 윈도우 내에서 대응점을 결정한다. 측정 데이터를 반영하여 현재 프레임에서의 특징점의 움직임 상태 변수를 수정하는 과정을 갖는다. 특징점의 추적 결과는 오차를 포함하고 있고 잘못된 추적이 발생될 수 있다. 잘못 추적된 이상값들은 RANSAC 알고리즘을 적용하여 제거함으로써 정확한 특징점 추적이 지속될 수 있도록 한다. 실제 비디오 프레임들에 대해 특징점 추적을 실시한 결과 긴 비디오 프레임들에 대해서도 특징점 추적이 안정적으로 수행됨을 확인할 수 있었다.
2차원 영상으로 부터 3차원 영상으로 복원하는 일은 일반적으로 카메라의 초점에서 영상 프레임의 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 식나과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 카메라의 움직임이 포함되어 있는 단안 영상 시퀸스로부터 3차원 영상 제작에 필요한 상대적인 깊이 정보를 실시간으로 추출하는 알고리즘을 제안하고, 하드웨어를 구현하기 위한여 알고리즘을 단순화하였다. 이 알고리즘은 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보의 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 불록매칭 알고리즘에 기반을 둔 전역 움직임 탐색에 의한 움직임 벡터를 추출한 후, 카메라 회전과 확대/축소에 관한 카메라 움직임 보상을 실행하고 깉이 정보 추출 과정이 전개된다. 깊이 정보 추출 과정은 단안 영상에서 객체의 이동처리를 분석하여 움직임 벡터를 구하고 프레임내의 모든 픽셀에 대한 평균 깊이를 계산한 후, 평균 깊이에 대한 각 블록의 상대적 깊이를 산출하였다. 모의 실험 결과 전경과 배경에 속하는 영역의 깊이는 인간 시각 체계가 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.
헌혈원에서 현재 헌혈원 혈액백에 부착된 바코드를 하나씩 스캔하여 관리하는 것을, 관리의 효율성을 높이고 정확성을 높이기 위해 UHF RFID 혈액관리시스템 BIS(Blood information system)을 구현하였고, 고유전율인 혈액이 들어있는 헌혈용 혈액백 (blood bag)에 부착 가능한 UHF RFID Tag 안테나를 설계하였다. RFID Tag 안테나는 부착된 물체의 전기적인 특성으로 인하여 영향을 받으므로, 고유전율인 혈액에 근접 시 태그 안테나의 임피던스 성분이 변하게 되어 태그의 반사손실 및 대역폭에 영향을 주게 된다. 고유전율에 부착된 일반 태그가 냉장고 안에서 인식률이 20%도 미치지 못한다. 그래서 이러한 영향을 고려하여 일반 다이폴 형태의 태그에 반사판을 사용하여 설계하였다. 반사판이 있을 때와 없을 때, 반사판과 다이폴 태그와의 간격, 다이폴 안테나에 T 매칭 구조의 존재에 따라 임피던스를 조절하여 칩과의 정합 회로를 구성하여 최적화된 태그를 설계 및 제작하였으며 제작된 태그의 특성과 인식거리 패턴을 측정 비교하였다. 또한 본 태그를 사용하여 BIS를 구현하여 혈액관리가 실시간으로 되도록 하였다.
본 논문에서는 이동차량 양상 안정화를 위한 효율적인 흔들림 보정 기법을 제안한다. 제안된 흔들림 보정 기법은 입력으로 받은 영상 이미지 프레임의 색상 분리를 통한 변환 및 분리정보에 대한 누적 히스토그램을 계산하였고, 흔들리는 차량용 영상 이미지를 보정한 결과에서 색상 정보를 맞추기 위해 히스토그램 매칭을 하였다. 본 논문에서 제안된 흔들림 보정 기법은 기존 차량 영상 안정화 기술과 비교하였을 때, 휘도 및 컬러 레벨의 비교를 통해 노이즈가 가장 적고 영상의 자연스러움이 더 뛰어난 복원 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 흔들림 보정 기법은 메모리를 사용하지 않고 실시간으로 처리를 통해 다른 방법과 비교하여 효율성을 입증하였다.
3차원 도시환경의 디지털기반의 가시화는 도시계획 및 통신계획, 건설, 건축, 입체적인 도시공간정보시스템 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 필요와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 2차원적인 지도정보와 등고선을 이용한 DEM 방식은 3차원 공간을 표현하기에는 많은 한계를 가지고 있다. 최근 레이저와 GPS 측량기술을 이용한 높은 정확도와 보정이 용이한 LiDAR Data로 표고값을 측정하는 연구가 선진국에서 시도되고 있다. 본 연구에서는 해외 선진기술을 도입하여 우리 실정에 적합한 유비쿼터스 입체 도시 건설을 위해 3차원 공간영상 도시모델 생성 기법 및 알고리즘을 개발하여 u-City의 최적 관리를 위한 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 원격탐사 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 이에 매칭할 수 있는 벡터와의 실시간 통합 및 전환으로 U-city에서의 3차원 영상 도시 모델의 생성과 다양한 활용을 제시하였다.
가버 웨이브릿을 이용한 얼굴 그래프기반 안면 인식 알고리즘들은 우수한 인식 성능을 갖고 있지만 계산양이 많고 초기 그래프 위치에 따라 성능이 달라지는 등의 문제점들이 있다. 본 연구에서는 이를 개선하여 가버 피쳐기반 기하학적 가변형 얼굴 그래프 매칭방식을 이용한 완전 자동 안면 인식 알고리즘을 제안하였다. Adaboost를 이용해서 얼굴을 검출하고 얼굴 그래프의 초기 정합 위치와 크기를 결정하였다. 얼굴 그래프를 기하학적으로 가변시켜 가면서 얼굴 모델 그래프와 유사도가 가장 높은 얼굴 그래프를 고속으로 찾기 위해 매개변수들을 정의하고 최적화 알고리즘을 이용하여 최적 얼굴 그래프를 추출하였다. 제안한 알고리즘을 FERET 데이터베이스의 인식에 적용해 본 결과 96.7%의 인식률로서 기존 연구들에 비해 우수한 결과를 얻을 수 있었고 평균 0.26초의 인식 속도로서 실시간 적용이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 스마트폰에서 OTT 서비스 이용이 활성화되고 있는 것에 주목하여 텔레비전 콘텐츠 시청 행위 추적 방법의 설계를 제안한다. 이를 위해 기존 OTT서비스 어플리케이션을 활용하여 시청 맥락의 흐름(flow)과 패턴을 기록하는 로그 파일 기록 어플리케이션을 개발하였다. 본 논문에서 제시한 로그 파일 포맷은 기존의 분단위 시청률 조사방법이 아닌 초단위 측정으로 이용자 스마트폰을 통한 시청 행위와 시청 시간을 정확하고 정밀하게 측정할 수 있었다. 또한 실시간 방송 VOD 광고 콘텐츠 속성 및 플레이 모드에 따라 나타나는 시청 행태를 발생 이벤트에 따라 추적할 수 있었으며, GPS 데이터를 로그 파일 기록과 매칭한 결과 시청의 공간적 맥락을 분석할 수 있었다. 연구 결과를 바탕으로 패널을 이용한 통합시청률 조사 또는 모바일 민속지학(Mobile Ethnography) 에서의 방법론적 활용과 같은 학문적 실무적 의의를 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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