최근 코로나-19의 유행에 따른 전염병 예방 및 차단을 위해 비접촉 생체 정보 취득 및 분석 기술이 주목을 받고 있다. 습식 및 부착형 생체정보 취득 방법은 정확하게 생체정보를 측정 할 수 있는 장점이 있지 만 밀 접촉에 따른 전염이 높아지는 위험성을 내포하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사람의 지문, 얼굴, 홍채, 정맥, 음성, 서명 등의 생체 정보를 자동화된 장치로 추출하는 비접촉 방식은 빅데이터와 AI 기술 적용으로 데이터 처리 속도가 빨라지고 인식 정확도가 높아지면서 다양한 산업에서 활용이 증가하고 있다. 그러나, 비접촉식 생체 데이터 취득 기술의 정확도가 개선되었지만, 비접촉 방법은 측정 대상 객체를 둘러싸고 있는 외부 온도, 습도, 조도 등의 주위 환경에 많은 영향을 받아 측정정보가 왜곡되는 현상이 발생하고 또한 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 생체정보 분석을 위한 개인화 정보(이미지, 신호 등)의 해석을 위한 맥락기반 생체신호 모델링 기법을 제안 한다. 맥락기반 생체정보 모델링 기법은 성능 개선을 위해 생체정보 측정의 정황 정보와 사용자 정보를 복합적으로 고려하는 모델을 제시한다. 제안 모델은 예측 값 확률을 최대화할 수 있는 맥락기반 신호 해석을 통한 특징 확률분포를 기반으로 신호 정보를 분석한다.
현대 사회에서 평생 건강의 약속으로 소아 건강에 대한 관심이 증가되고 있다. 소아 건강은 질병의 예방이나 치료도 중요하지만 무엇보다도 정확한 진단을 통해 소아의 상태를 파악하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 한의학의 진단 방법 중 망진(望診)을 영상 처리 기술을 적용하여 소아의 건강 상태를 진단하는 방법을 제안한다. 이를 위해 살색에 기반 하여 소아 안면 영상을 추출하고 이에 오관을 추출하는 방법과 위치 정보에 기반한 명당 영역을 추출하는 방법에 대해서 제안하고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
시각 정보를 이용한 기계 학습 기술은 주변 상황 인지, 결함 감지, 보안 그리고 사용자 분석과 같이 산업, 서비스 분야에서 활용성이 높아졌다. 그 중 CCTV 영상 분석을 통한 사용자 분석은 시각 정보를 잘 활용하는 실용적인 부분이라고 할 수 있다. 또한 이러한 임베디드 환경에서의 실용성을 높이기 위한 신경 회로망 경량화에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 디스플레이형 자판기인 키오스크에서 활용할 수 있는 사람 및 얼굴 검출과 사용자의 나이 및 성별 분류 시스템을 제안한다. 제안하는 모델은 MobileNet, YOLOv2, 생략 연결을 기반으로 설계되었으며, 검출과 분류 망을 개별적으로 학습한 뒤 결합한 2-stage 구조를 띈다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 시스템의 성능을 향상시키고자 하였다. 제안하는 시스템에 대한 구동과 성능 평가는 소형 그래픽 처리 유닛인 Nvidia Jetson Nano에서 진행하였다.
멀티미디어 환경의 급속한 발전에 의해 영상처리 기술은 인간의 인체와 관련하여 얼굴인식, 제스처 인식에 관한 응용과 더불어 스포츠 관련분야로 깊숙히 정착하고 있다. 그러나 입력영상으로부터 움직이고 있는 선수들의 동작을 추출 및 추적하는 일은 컴퓨터비전 연구의 난 문제 중의 하나로 알려져 있다. 이러한 축구경기의 TV 중계에 있어서 하이라이트 장면의 자동추출(자동색인)은 그 경기의 가장 집약적인 표현이며, 축구경기 전체를 한 눈에 파악할 수 있도록 해주는 요약(summary)이자 intensive actions이고 경기의 진수이다. 따라서 축구경기와 같이 비교적 기 시간(대체로 1시간 30분) 동안 다수의 선수(양 팀 합해서 22명)들이 서로 복잡하게 뒤얽히면서 진행하는 경기의 하이라이트 장면을 효과적으로 포착하여 표현해 줄 수 있다면 TV를 통해서 경기를 관람하는 시청자들에게는 경기의 진행상황을 한 눈에 효과적으로 파악할 수 있게 해주어 흥미진진한 경기관람을 할 수 있게 해주고, 경기의 진행자들(감독, 코치, 선수 등)에게는 고차원적이고 과학적인 정보를 효과적으로 제공함으로써 한층 진보된 경기기법을 개발하고 과학적인 경기전략을 세울 수 있게 해준다. 본 논문은 이상과 같이 팀 스포츠(Team Spots)의 일종인 축구경기 하이라이트 장면의 자동색인을 위해 뉴럴네트워크 기법을 이용하여 그룹 포메이션(Group Formation) 중의 공격패턴 자동분류 기법을 개발하고 이를 검증하였다. 본 연구에서는 축구경기장 내의 빈번하게 변화하는 장면들을 자동으로 분할하여 대표 프레임을 선정하고, 대표 프레임 상에서 선수들의 위치정보와 공의 위치정보 등을 기초로 하여 경기 중에 이루어지는 선수들의 그룹 포메이션을 추적하여 그룹행동(group behavior)을 분석하고, 뉴럴네트워크의 BP(Back-Propagation) 알고리즘을 사용하여 축구경기 공격패턴을 자동으로 인식 및 분류함으로써 축구경기 하이라이트 장면의 자동추출을 위한 기반을 마련하였다. 본 연구의 실험에는 '98 프랑스 월드컵 축구경기의 다양한 공격패턴에 대한 비디오 영상에서 각각 좌측공격 60개, 우측공격 74개, 중앙공격 72개, 코너킥 39개, 프리킥 52개의 총 297개의 데이터를 추출하여 사용하였다. 실험과는 좌측공격 91.7%, 우측공격 100%, 중앙공격 87.5%, 코너킥 97.4%, 프리킥 75%로서 매우 양호한 인식율을 보였다.
데이터 전송 기술의 발달과 디지털 기기의 다양한 보급으로 소비자들은 디지털 콘텐츠를 생산하는 주체로 변화하였다. 생성되는 다양한 콘텐츠 중 사용자는 동영상 제작에 큰 관심을 보였으며, 그 중 음악과 사진으로 동영상을 제작하는 방법은 사용자에게 보다 손쉽게 동영상을 만들 수 있도록 제공되었다. 그러나 현재의 방법은 사진과 사진간의 연관성이 결여되었을 뿐 아니라, 음악의 리듬과 관계없이 일정 시간 간격에 따라 사진이 변화한다. 본 논문에서는 음악 분석을 통하여 음악 리듬에 따라 사진이 변화하고, 사진 분석을 통하여 사진 간의 연관성을 나타낼 수 있는 동영상 제작 방법을 제안한다. 음악 분석은 RMS를 이용하여 리듬이 강한 부분을 찾았으며, 사진 분석은 구조 단순도와 얼굴 영역 추출을 이용하여 인물 사진과 풍경사진으로 분류하였다. 사진 분석은 86.4%의 성공률을 보였으며, 이를 이용하여 음악 리듬에 맞은 사진 변화 위치와 사진간의 연관성을 가진 순서 배치를 할 수 있었다. 따라서 음악 분석과 사진 분석을 이용한 자연스럽고 효과적인 동영상을 제작 할 수 있다.
최근 관람객의 반응에 따라 실시간으로 대응하여 관객의 몰입과 만족도를 증대시키는 인터랙티브 전시 서비스에 대한 학계와 산업계의 관심이 높아지고 있다. 이러한 인터랙티브 전시 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 관객의 반응을 통해 해당 관객이 느끼는 감정 상태를 추정할 수 있는 지능형 기술의 도입이 요구된다. 인간의 감정 상태를 추정하기 위한 시도들은 많은 연구들에서 이루어져 왔고, 그 중 대부분은 사람의 얼굴 표정이나 소리 반응을 통해 감정 상태를 추정하는 방식을 도입하고 있다. 하지만, 최근 소개되고 있는 연구들에 따르면 단일 반응이 아닌 여러 반응을 종합적으로 고려하는 이른바 멀티 모달(multimodal) 접근을 사용했을 경우, 인간의 감정 상태를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 키넥트 센서를 통해 측정되는 관객의 얼굴 표정, 몸짓, 움직임 등을 종합적으로 고려한 새로운 멀티모달 감정 상태 추정 모형을 제안하고 있다. 제안모형의 예측 기법으로는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해, 몬테칼로(Monte Carlo) 방법인 계층화 샘플링(stratified sampling) 방법에 기반한 다중회귀분석을 적용하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해, 15명의 피실험자로부터 274개의 독립 및 종속변수들로 구성된 602,599건의 관측 데이터를 수집하여 여기에 제안 모형을 적용해 보았다. 그 결과 10~15% 이내의 평균오차 범위 내에서 피실험자의 쾌/불쾌도(valence) 및 각성도(arousal) 상태를 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안 모형은 비교적 구현이 간단하면서도 안정성이 높아, 향후 지능형 전시 서비스 및 기타 원격학습이나 광고 분야 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 교통사고 방지를 위한 운전자의 눈 영상비를 이용한 상태 경고시스템의 설계에 대해 소개하고 있다. 제안하는 운전자 상태 경고 시스템은 눈 인식을 위한 카메라, 카메라를 통해 들어오는 정보를 처리하는 라즈베리파이, 그리고 그 정보를 통해 운전자에게 경고를 줄 때 필요한 부저와 진동기로 구성되어 있다. 운전자의 눈을 인식하기 위해서 기울기 방향성 히스토그램 기술과 딥러닝 기반의 얼굴 표지점 추정 기법을 사용하였다. 동작을 시작하면, 시스템은 눈 주변의 6개의 좌표를 통해 눈 영상비를 계산한다. 그리고 눈을 뜬 상태와 감은 상태의 눈 영상비를 각각 계산한 후 이 두 값으로부터 눈의 상태를 판단하는데 사용하는 문턱 값을 설정한다. 문턱 값이 운전자의 눈 크기에 적응하면서 설정되기 때문에 시스템은 최적의 문턱 값을 사용하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다. 또한 낮은 조도에서도 눈을 인식할 수 있도록 회색조 변환 이미지와 LAB모델 이미지를 합성하여 사용하였다.
소셜 네트워킹 서비스(SNS)가 인터넷, 스마트폰과 함께 크게 발전하고 있다. 친근한 SNS이지만 그 실체를 깊이 생각해 보면 정말 다양한 얼굴을 갖고 있다는 것을 알게 된다. 사용자간의 커뮤니케이션 툴이기도 하고, 정보를 전달하는 매체이기도 하며, 어플리케이션을 제공하는 인프라이기도 하고, 공통의 관심을 가진 사람들이 모이는 커뮤니티이기도 하다. 최근 몇 년간은 사업도구와 쇼핑, 결제수단도 삼키려 하고 있다. SNS의 확산이 현실 사회에 미치는 영향도 확대되고 있으며 사회학의 관점에서 다루어지는 일도 늘어나고 있다. 또한 SNS의 기술적인 측면에 주목하면, 대규모 액세스를 처리하는 인프라, 쾌적한 이용을 지지하는 유저 인터페이스, 사람들의 행동을 보다 깊게 이해하기 위한 빅데이터 분석인 아무래도, 여러 가지 기술요소로 구성되어 있다. 그러나 이렇게 평소에는 아무렇지 않게 이용하고 있다. 하지만 SNS를 통해 들여다보면 그 실태는 의외로 심오하고 다면적인 것을 알 수 있다. 본 연구는 SNS의 역사와 현황을 조감하는 것으로 시작하여 다른 매체와의 비교를 통해 그 위상을 찾고자 시도하였다. 사회와의 관계 관점에서는 악플이나 SNS를 이용한 범죄 등의 SNS 활용시의 리스크, 법적 문제가 될 수 있다. SNS상의 행위나 사업자가 제정하는 가이드라인에 대해 해설도 필요하다. 따라서 SNS에 대한 다양한 법적 문제를 논의하도록 할 것이다. 또, SNS의 활용 사례로서 재해대응에 있어서의 SNS 활용 사례를 소개하겠다. 더 기술적인 관점에서, SNS의 네트워크 기반 기술과 SNS의 정보활용에 대한 해설을 받고, 이런 기사들이 SNS를 이해하고 안전하게 이용하는데 도움을 주고 SNS를 더욱 활용하거나 발전시키는 데 도움이 될 것이다.
오늘날 활발하게 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 관련 기술 연구는 사용자가 시간과 장소에 구애받지 않고 네트워크에 접근해 다양한 컴퓨터 관련 서비스를 제공 받을 수 있는 방법에 초점을 맞추고 있다. 이 처럼 시간과 공간의 한계를 뛰어 넘은 네트워크로의 자유로운 접근은 일상 생활의 패러다임을 바꾸어 놓게 될 것이다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 통해 가장 큰 변화가 일어나는 분야는 일반 가정환경에서 일어나는 인텔리전트 홈 네트워크 (Intelligent Home Network) 라고 할 수 있다. 집에 들어오면, 자동으로 문을 열어주고, 불을 켜주며, 놓쳤던 TV 프로그램을 자동으로 녹화해 놓았다가 원하는 시간에 보여주고, 적당한 시간에 목욕물을 미리 받아준다. 또한 집밖으로 나가기 전, 일기예보에 따라 우산을 챙겨주고, 일정을 확인시켜주며 입고 나갈 옷을 골라줄 수도 있다. 이 모든 일들이 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 가져올 인텔리전트 홈 네트워크의 모습이다. 그러나, 모든 사용자에게 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는 홈 네트워크 상의 자원 관리에서 일어날 수 있는 에이전트들간의 자원 접근 권한 충돌을 효율적으로 방지할 수 있는 기술이 필요하다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 자원관리 특성은 점유의 연속성, 자원 사이의 연관성, 그리고 자원과 사용자 사 사이의 연계성의 3 가지 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 일어날 수 있는 자원 충돌 상황을 효율적으로 처리하기 위한 자원 협상 방법을 제안한다. 본 방법은 자원 관리 특성을 바탕으로 시간논리에 기반을 둔 자원 선점과 분배 규칙으로 구성된다.트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.타났다. 또한, 스네이크의 초기 제어점을 얼굴은 44개, 눈은 16개, 입은 24개로 지정하여 MER추출에 성공한 영상에 대해 스네이크 알고리즘을 수행한 결과, 추출된 영역의 오차율은 각각 2.2%, 2.6%, 2.5%로 나타났다.해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data b
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.608-611
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2006
COSPAS-SARSAT 시스템은 위성체와 지상 설비를 이용하여 항공기 또는 선박 등이 조난 시에 탐색구조(SAR: Search and Rescue) 활동을 도울 수 있도록 조난경보와 위치정보를 제공하는 시스템이다. COSPAS-SARSAT 서비스의 경우, 조난신호 접수에서 조난위치확정까지 평균 1시간 이상이 소요되고, 위치정확도가 수 Km 정도로 범위가 넓은 편이다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 중궤도 위성을 이용한 차세대 탐색구조 시스템 개발이 추진 중에 있으며 EU에서 2011년 FOC(Full Operation Capability)를 목표로 개발중인 갈릴레오 항법위성 프로젝트의 경우 SAR 중계기를 탑재하여 탐색구조 서비스를 제공할 계획에 있다. 갈릴레오 탐색구조(SAR/Galileo) 서비스는 수 m급의 위치정확도, 10분 이내의 조난신호 접수에서 구조까지 소요시간, 및 조난자에게 회신링크 서비스 제공 등 보다 향상된 탐색구조 성능을 제공하기 위해 개발 중에 있으므로, 갈릴레오 위성 서비스가 시작되면 탐색구조시스템 체계에 보다 신속하고 정확한 구조가 가능할 것으로 예상된다. 우리나라에서는 COSPAS-SARSAT 회원국으로 가입하여 현재 송도 해양경찰청 내에 LEOLUT와 MCC가 설치되어 운용되고 있다. 날로 더해가는 다양한 재난에 대한 인명구조를 신속하고 효과적으로 대처하기 위해 차세대 갈릴레오 탐색구조 지상국 도입이 절실하다고 할 수 있다. 따라서, 탐색구조 단말기를 포함한 지상국 인프라의 구축 등 갈릴레오 탐색구조 지상시스템 개발의 참여 방안에 관한 연구는 매우 시기적절하고 중요한 연구이다. 본 논문은 갈릴레오 사업에 참여하여 SAR/Galileo 개발을 주관하고 있는 중국의 사례를 분석함으로 우리나라가 차세대 갈릴레오 탐색구조 지상시스템 개발에 참여하기 위해서 필요한 참여방법 및 절차 등을 도출하고, 참여 가능한 개발범위, 참여전략 및 추진체계에 대해서 제안한다.법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실시간 자료들을 이용한 학습은 학생들의 학습 의욕과 탐구 능력을 향상시켰으며 컴퓨터 활용 능력과 외국어 자료 활용 능력을 향상 시키는데도 도움을 주었다.지역산업 발전을 위한 기술역량이 강화될 것이다.정 ${\rightarrow}$ 분배 ${\rightarrow}$ 최대다수의 최대행복이다.는 역할을 한다. 따라
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[게시일 2004년 10월 1일]
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