멀티미디어 기기의 일반화로 여러 분야에서 영상처리 기술인력에 대한 수요가 증가하고 있으나, 실무능력을 가진 전문인력의 수는 시장의 요구에 비해 매우 적다. 영상처리 분야에 실무능력을 갖춘 전문인력을 양성하기 위해서는 이론교육과 함께 학습한 이론을 실제 영상에 적용하고 적용된 결과를 분석해 볼 수 있는 실습과정을 체계적으로 지원할 수 있는 비주얼 프로그래밍 환경이 필요하다. 본 논문에서는 효율적인 영상처리 교육이 이루어지도록 이론적인 내용과 이론에 따른 다양한 해법을 직접 체험해 볼 수 있고 학습과정에서 얻어진 새로운 아이디어를 쉽게 구현해 볼 수 있는 통합 환경인 비주얼 프로그래밍 환경을 제안한다. 제안된 시스템은 교육받은 내용을 실제 응용 시스템 개발 과정까지 일괄적으로 지원하는 통합 환경을 제공하고 있으며, 교재 및 학습자료들을 누적 관리하여 학생이나 교수자 모두에게 이상적인 영상처리 교육 및 연구 환경을 제공한다.
멀티미디어 기술의 광범위한 보급으로 여러 분야에서 영상처리 기술 인력에 대한 수요가 증가하고 있으나, 실무능력을 가진 전문 인력의 수는 시장의 요구에 비해 매우 적다. 영상처리 분야에 실무능력을 갖춘 전문 인력을 양성하기 위해서는 이론 교육과정과 함께 학습한 이론을 실제 영상자료에 적용하고 적용된 결과를 분석해 볼 수 있는 실습과정을 체계적으로 지원할 수 있는 통합된 교육 환경이 필요하다. 본 논문에서는 효율적인 영상처리 교육이 이루어지도록 이론적인 내용과 이론에 따른 다양한 해법을 직접 체험해 볼 수 있고 학습과정에서 얻어진 새로운 아이디어를 쉽게 구현해 볼 수 있는 통합 환경인 MTES(Multimedia Technology Education System)를 제안한다. MTES는 영상처리 개발 환경인 Hello-Vision을 시뮬레이션 환경으로 사용할 수 있도록 수정하였으며, 이론교육환경과 이론과 실습이 체계적으로 이루어지도록 제어하는 제어관리자를 개발하여 효과적인 영상처리 교육 환경이 되도록 개발하였다.
최근 들어 위성영상 및 항공사진은 국토환경관리에 매우 중요한 수단으로 인식되고 있으며, 이러한 추세에 따라 환경부 및 환경부 산하 기관의 많은 공무원들이 이러한 영상자료를 빠르게 업무에 활용할 수 있는 시스템이 필수적으로 요구되고 있다. 그러나 기존 시스템은 고가의 영상처리소프트웨어를 사용자 PC에 설치한 뒤 이를 이용하여 사용자 개인 컴퓨터에 저장되어 있는 대용량의 영상자료를 처리하여 업무에 활용하는 방식을 택함으로써, 영상자료 유출의 위험성, 소프트웨어의 중복적 구매에 따른 비용증가, 대용량 영상자료의 이동성 감소, 관련 소프트웨어 교육 시간 및 비용 증가 및 대용량 자료 처리에 따른 처리시간 증가 등의 문제를 야기해 왔다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하고 환경부 공무원의 사용자 활용도를 증가시킨 '대용량 영상자료를 활용한 환경지리정보 인트라넷 시스템'을 개발했다. 본 시스템은 최신 영상 압축 및 전송 기술을 활용하여 영상자료의 물리적 파일 크기에 관계없이 사용자가 원하는 부분만을 압축 전송함으로써 매우 빠른 속도로 사용자가 원하는 지역을 인트라넷을 통해 서비스할 뿐만 아니라, 이렇게 전송된 영상을 웹 상에서 실시간으로 영상처리함으로써 사용자 편의성과 속도를 매우 향상시켰다. 또한 본 시스템은 환경부가 제작한 34종 이상의 벡터 자료와 함께 통합되어 서비스됨으로써 영상자료와 벡터자료의 통합적 활용성을 증가시켰다.용성을 증가시켰다.
본 연구에서는 영상처리 및 패턴인식기법의 온라인 교육을 위한 컴퓨터 비전 실습에 대한 사례 연구를 다룬다. 컴퓨터 비전 실습내용은 원격 영상획득방법, 기초 영상처리 및 패턴인식방법, 렌즈 및 조명 선택방법, 통신을 포함한다. 본 연구는 원격 학습환경에서의 컴퓨터 비전 실습교육에 대한 사례연구로써, 원격 실습환경 구축방법과 영상처리 실습사례들이 소개되었다. 인터넷 환경구축보다는 원격 환경에 적합한 컴퓨터 비전실습 내용과 방법에 본 연구의 주안점을 두었다. 마지막으로, 온라인 컴퓨터 비전실습을 향상시킬 수 있는 방법과 추후연구과제를 제안하였다.
비대면 교육 형식이 보편화됨에 따라 온라인 학습 및 시험 형태가 교육기관에서 일반화되고 있다. 이러한 급격한 변화로 교육의 공정성 문제와 온라인 시험의 부정행위 문제가 대두되고 있다. 시험응시자의 다양한 환경을 고려하여 정확하게 부정행위자를 판별하는 방법이 중요해지고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 온라인 시험환경에서의 응시자의 행동 데이터와 영상데이터 분석을 진행하여 부정행위자를 감별하는 연구를 진행하였다. 분석 결과 기존의 부정행위자 감별방식의 한계점을 보완할 수 있는 방식에 대해 제안하였으며 온라인 시험환경에 대한 시사점을 제공하였다.
코로나19 대유행으로 비대면 교육이 보편화되어 온라인 학습과 시험이 교육기관에서 일반화되고 있다. 이러한 급격한 변화로 교육의 공정성 문제와 온라인 시험의 부정행위 문제가 대두되고 있다. 온라인 시험은 대면 시험과는 달리 시험 감독관이 부정행위를 적발하기 어렵기 때문에 응시자의 다양한 환경을 고려하여 정확하게 부정행위를 판별하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 시험환경에서 응시자의 행동 데이터와 영상데이터를 분석하여 부정행위를 감독관에게 추천하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 구현을 통해 온라인 시험 환경에서 부정행위를 탐지 기능을 확인한다.
최근 코로나19 발생으로 산업 및 교육의 형태가 변화하였다. 많은 교육 기관에서 갑작스러운 비대면 수업이 진행됨에 따라 교수자와 교육생 모두에게 온라인 수업 환경에 대한 불편이 존재하고 있다. 기존 원격 회의 플랫폼의 경우 화상회의를 주 목적으로 개발된 기업용 플랫폼이기에 수업 환경에 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 해당 질병이 안정화 된 이후에도 이와 같이 집합 교육이 불가능한 상황에 대비하여 수업은 교육자 중심의 발언으로 진행되며 교육자는 교육생의 상태를 확인하거나 교육생과 교육자로 그 역할이 완전히 구분되고, 클라우드 PC를 통해 고사양 PC를 가지고 있지 않은 교육생도 고화질 영상 전송 및 프로젝트 실습이 가능하기를 희망한다.
초창기의 컴퓨터 교육에서 사용된 데이터의 대부분은 텍스트와 간단한 그래픽이 전부를 차지하고 있었다. 컴퓨터의 발전과 인터넷의 사용자의 증가는 점진적으로 교육에도 변화를 가져왔으며, 멀티미디어 환경과 교육의 접목을 통한 가상교육이 시도되었다. 기존의 HTML기반의 웹환경의 단점을 극복하고자 1998년에 발표된 SMIL 1.0은 멀티미디어 요소들간의 동기화를 목적으로 개발되었다. 기존의 멀티미디어 요소들에 시간과 이벤트간의 연결관계를 표현이 가능하도록 하여, 실행시에 각 요소들간의 시간과 이벤트의 작용에 따라 실행이 가능하도록 하였다. 하지만, 통신망의 보급과 활용의 증가로 인해 실시간처리의 필요성을 가진 멀티미디어 요소들도 증가를 가져왔다. SMIL은 현재 기존의 멀티미디어 요소들간의 동기화를 위주로 설계되어서 실시간 처리에 미흡한 점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서 이러한 SMIL을 확장함으로써 기존의 SMIL의 기능을 모두 가지고 있으면서, 각 실시간으로 실행되는 멀티미디어 요소들 동기화 가능하도록 하는 실시간 영상강의 시스템을 설계하였다.
영상은 그래픽, 교육,의료 분야의 멀티미디어 정보에서 중요한 역할을 하고 있다. 특히 지문 영상은 정보화 시대에 매우 중요한 정보로서 보안이나 인증 시스템에 널리 쓰이고 있다. 그러나 기존의 시스템에서는 지문 영상의 데이터 양이 많아 지문의 특징 정보만 일부 추출하여 저장하는 방식을 취하고 있어 지문이나 검색 등의 다양한 응용에 제약을 주고 있다. 정지 영상 압축 표준으로는 JPEG이 있지만, 20:1이상의 고압축에서는 많은 부호화 결점들 때문에 그러한 시스템에서의 실제적인 사용은 매우 어렵다. 따라서 고압축을 수행하면서 선명한 화질을 제공하는 지문 영상 압축 코덱 개발이 매우 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 요구에 맞게, 최근 새로운 영상 압축 기법으로 등장한 WSQ를 근간으로 하는 FBI 지문 영상 압축 표준을 EK르는 영상 압축 코덱을 개발하였으며, Windows95 환경하에서 동작하는 소프트웨어를 개발하여 실제로 지문 영상을 압축하는데 사용할 수 있도록 하였다. 또한 원래의 FBI 코덱과의 호환성을 유지하면서 코덱의 성능을 향상시키는 기법을 적용하여 원래의 FBI 코덱 보다 성능이 나아진 코덱을 개발하였다. 개발된 지문 영상 압축 코덱은 전자 주민 카드 및 각종 인증 시스템용 코덱으로 활용 가능하다.
생체 신호를 분석하여 사용자의 건강과 정신 상태를 예측하고, 관련 질병에 관해 예방하는 연구가 늘어나고 있다. 생체 신호 중 심박은 사람의 육체, 정신적인 상태를 반영하는 대표적인 신호이지만 기존의 접촉 패드를 통한 ECG나 광학 센서를 통한 PPG로 심박을 예측할 때는 구속적인 환경이 필요하여 일상적인 상황 속에 적용하기 어려웠다. 이러한 단점을 해결하고자 본 논문은 UBFC-RPPG 데이터셋의 동영상 프레임을 RGB 채널마다 다른 가중치를 적용하는 전처리를 하여 학습 데이터의 크기를 줄이면서 정확도를 높이고, 3D-CNN을 활용한 딥러닝으로 순간적인 영상에서도 PPG 신호를 예측할 수 있도록 1초 전처리 영상을 학습한 후, 신호를 예측하는 것을 목표로 한다. 이렇게 비접촉식으로 취득된 신호는 더 다양한 환경에서의 감정분류, 우울증 진단, 질병 감지 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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