본 연구는 DSP(Digital signal processor)상에서 영상 처리 기술을 이용한 안전모 미착용 인식 기술을 개발한다. 이는 산업 현장에 배치된 영상 입력 장치를 통해 입력된 영상을 영상 처리하고, 안전모를 미착용한 사람이 발견될 경우 감독관에게 해당 인식 결과를 전송하여 조치를 취함으로써 만약의 사고 발생시 안전모를 착용하지 아니하여 발생할 수 있는 추가적인 인명피해를 미연에 방지한다. 안전모 미착용을 인식하기 위해서는 입력된 영상에서의 오브젝트 추출, 노이즈 제거, 사람/사물 판단, 머리 영역 추출, HSV 색공간을 이용한 안전모 착용 유/무 판단 등의 과정을 거친다. 영상입력 및 영상처리는 DSP를 이용해 처리하고 알고리즘의 속도 개선을 위하여 C언어 기반의 코드를 DSP가 제공하는 고유 함수(Intrinsics)들을 이용하여 최적화 한다.
본 연구는 영상콘텐츠 산업과 과학문화 산업의 지형 변화에서 시작되었다. 모바일 과학기술 영상 콘텐츠는 수요와 정책적 지원에 따라 성장 가능성이 예견된다. 본 연구의 목적은 과학기술 관련 모바일 영상콘텐츠 활성화를 위해 현황을 분석하여 기획 및 제작시의 시사점을 제시하는 것이다. 따라서 본 논문은 모바일 영상 중 영향력이 가장 큰 유튜브의 과학기술 채널의 영상을 사례로 하여 유형 및 스토리텔링 분석을 시도하는 융복합적 연구를 진행하였다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 과학기술 유튜브 채널 글로벌 선도그룹의 영상 콘텐츠는 과학기술의 맥락과 활동에 따라 활동형, 해설형, 비평형의 세 유형으로 범주화된다. 둘째, 언어의존성이 낮고 재매개 가능성이 높은 활동형 채널은 다시 라이프 해킹형, 소품 제작형, 파괴형, 탐구형으로 분류된다. 셋째, 활동형 채널들의 핵심 스토리텔링 전략은 일상적 소재를 전문과학기술적 방법을 통해 다루는 익숙함과 낯섦의 조화이다. 이러한 연구결과를 바탕으로 국제적 경쟁력을 가질 수 있는 킬러 콘텐츠 기획 및 제작을 기대한다.
목 적 : 언어 발달 지연아들에게 흔히 시행되는 검사들로서 뇌 자기공명 영상, 염색체 핵형분석, 뇌 전위 유발검사, 뇌파, Tandem mass 선별검사 및 6종 선천성 대사질환 선별검사가 원인 질환의 진단에 유용한 지를 알아보고자 본 연구를 시행하였다. 방 법 : 2000년 1월부터 2007년 6월까지 언어 발달 지연을 주소로 영남대학교 부속병원 소아신경클리닉에서 신경심리검사와 원인 질환에 대한 검사를 받았던 122명의 환아를 대상으로 의무 기록을 검토하여 증례별로 현상학적 질환의 범주로 나누고 원인/연관 추정 소견 여부를 확인한 후 검사의 양성률과 원인 질환의 진단에서의 유용성을 분석하는 후향적 연구를 시행하였다. 결 과 : 대상 환아 122예에서 정신지체 47예(38.5%), 발달성 언어장애 40예(32.8%), 경계선 지능이 23예(18.9%) 그리고 자폐 범주 질환이 12예(9.8%)였다. 원인/연관 추정 소견은 26예(21.3 %)에서 찾을 수 있었으며 이형 증후군이 5예, 소두증이 4예, 미숙아 분만 및 신생아 가사의 병력을 가진 경우가 3예, 저출생 체중아가 3예, 양육된 환경적인 요인이 문제였던 경우가 3예 등의 순으로 많았다. 검사 소견으로 자기공명 영상 77예 중 8예(10.4%), 뇌파 75예 중 6예(8.0%)에서 이상 소견이 관찰되었고 뇌 전위 유발검사 80예 중 양측 이상을 보인 경우가 4예(5%)있었으나 2예에서는 추적 관찰시 정상화되었다. 염색체 핵형분석 80예, Tandem mass 선별검사 67예와 대사질환에 대한 신생아 선별검사 15예에서 이상 소견이 관찰된 경우는 없었다. 검사 소견 중 뇌 자기공명 영상은 대뇌 겉질 형성 이상 1예의 확진과 뇌량 형성 부전 3예와 뇌연화증 1예의 원인 질환 추정에, 그리고 뇌 전위 유발검사는 청각 장애 2예의 확진에 도움이 되었다. 결 론 : 언어 발달 지연의 원인 질환의 진단 시 흔히 시행되는 검사들은 유용성이 크지 않으며 검사의 시행은 증례의 특징에 따라 선별적으로 시행하는 것이 바람직하다. 그러나 원인 질환의 진단에는 도움이 되지 않는다고 하더라도 검사에서 이상 소견이 관찰되는 경우가 적지 않으므로 언어 발달 지연의 전체적인 평가에는 이들 검사의 의미에 대해서는 좀 더 연구가 필요하다.
본 논문에서는 영상처리를 위한 웨이브렛 변환 디지틀 필터 설계의 하드웨어 구조를 제안한다. 웨이브렛 변환을 위하여 필터 뱅크 피라미드 알고리즘을 이용하고 각각의 필터는 FIR 필터로 구현하였다. 그리고 메모리 제어기를 하드웨어로 구현하여 DWT 계산이 수행되므로 단순한 파라미터 입력만으로 영상 데이터의 다중해상도 분해를 효율적으로 처리할 수 있었다. 본 논문에서의 영상처리 결과는 FPGA의 하드웨어적 제한으로 인한 11bit의 가수처리 때문에, 512×512 흑 백영상에 대하여 33㏈의 PSNR이 나타났다. 그리고 QMF(Quadrature Mirror Filter)의 특성을 이용하여 DWT(Discrete Wavelet Transform) 계산에 필요한 승산기의 수를 절반으로 줄임으로써 하드웨어의 크기도 감소하였다. 그러므로 제안된 방법은 하드웨어 크기의 감소에 따른 영상처리의 효율성을 증대할 수 있다. DWT 필터 뱅크의 제안된 하드웨어 설계는 VHDL 코딩으로 설계합성을 하여 테스트 보드가 제작되었으며, 실행프로그램은 MFC++로, 영상복원 디코드 응용프로그램은 C++언어를 이용하여 구현하였다.
최근 들어 매년마다 낮아지고 있는 출산율에 비해서 자녀 1인당 평균 교육비는 증가하면서 나날히 교육에 대한 비용은 증가하며 이에 따라서 교육의 질 또한 달라지고 있다. 본 논문에서는 유니티의 뷰포리아 기술을 사용하여 언어 학습에 대하여 더욱 효율적인 제공을 목적으로 한다. 유니티를 기반으로 하여 스마트폰의 카메라를 활용한 어플리케이션을 이용하여 그림을 비추면 입체적인 그림과 함께 소리를 통해서 학습자에게 흥미를 유발해 효과적인 언어 발달을 제공한다. 부모들은 이러한 교육을 제공함으로 써 아이에게 질 높은 교육을 제공하는 만족감을 얻을 수 있다. 학습을 하는 아이에게는 스마트폰이 단순히 동영상 시청, 게임을 하는 기기가 아닌 교육적인 요소로 자리 잡는 효과를 가진다. 최종적으로 교육의 질을 높임으로 써 부모에게 만족감을 주고 학습을 하는 아이에게는 언어 학습과 함께 스마트폰이 교육용 기기의 역할도 한다는 인식을 심어주는 효과가 있다.
최근 개인의 성향을 반영한 맞춤형 서비스가 각광 받고 있다. 이와 관련하여 개인의 개성을 인식하고 활용하고자 하는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 각 개인의 개성을 인식하고 평가하는 방법은 다수가 있지만, OCEAN 모델이 대표적으로 사용된다. OCEAN 모델로 각 개인의 개성을 인식할 때 언어적, 준언어적, 비언어적 정보를 이용하는 멀티 모달리티 기반 인공지능 모델이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 비언어적 정보인 사용자의 표정을 기반으로 OCEAN을 인식하는 인공지능 모델에서 영상 데이터에서 얼굴 영역을 추출할 때 지정하는 얼굴 영역 여유값(Margin)에 따른 개성 인식 모델 정확도 성능을 분석한다. 실험에서는 2D Patch Partition, R2plus1D, 3D Patch Partition, 그리고 Video Swin Transformer에 기반한 개성 인식 모델을 사용하였다. 얼굴 영역 추출 시 여유값을 60으로 사용했을 때 1-MAE 성능이 0.9118로 가장 우수하였다. 따라서 개성 인식 모델의 성능을 최적화하기 위해서는 적절한 여유값을 설정해야 함을 확인하였다.
본 연구는 경도인지장애가 동반된 환자를 대상으로 뇌 자기공명영상에서 인지 영역에 대한 대뇌 피질 두께를 측정하고 신경심리검사 결과와 비교하여 신경해부학적 상관관계를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 파킨슨병으로 최초 진단 받고 신경심리검사를 시행한 78명(경도인지장애군: 39명; 비인지장애군: 39명)과 정상인 그룹 32명을 선정하였다. 신경심리검사에서 경도인지장애군과 비인지장애군의 상관관계와 신경심리검사와 뇌 자기공명영상에서 대뇌 피질 두께의 상관관계는 독립표본 T 검증 또는 피어슨 상관분석을 실시하였으며 수집된 자료의 유의 수준은 p<0.05에서 검증하였다. 결론적으로 경도인지장애를 동반한 파킨슨병 환자는 뇌 자기공명영상에서 양측 쐐기압소엽과 우하측두엽의 대뇌 피질 두께가 통계적으로 유의하게 감소하였으며 인지 기능 평가를 위한 신경심리검사에서 시공간 기능, 언어 및 시각 기억력 기능이 저하되었다. 특히 언어 및 시각 기억력 영역에 대한 신경심리검사와 신경해부학적으로 좌측 쐐기앞소엽에서 상관관계가 있었다.
학습자 중심이라는 큰 장점을 가지고 급속도로 발전해 가는 온라인 교육의 세계적인 흐름에서 어린이 영어 교육사이트에 있어 어린이들에게 흥미를 높여주고 동기를 유발시키며, 추상적인 언어를 살아있게 해 주며, 적은 용량으로 애니메이션을 표현할 수 있는 플래시 애니메이션 활용의 필요성을 알아보았고, 기존 영어교육사이트의 플래시 애니메이션을 분석해 본 결과. 작업이 제대로 이루어지지 않아 동영상으로 보여줄 수 있는 상황의 이해, 학습동기 유발, 집중력 향상 등의 학습효과를 기대하기 어렵다. 사용자에 대한 많은 연구와 플래시 애니메이션의 적극적인 활용과 개선을 통해 어린이를 위한 온라인 영어 교육이 충분히 제 역할을 다 할 수 있는 계기가 되리라 기대한다.
비디오 정보를 자동으로 학습하고 관련 문제를 해결하기 위해서는, 비디오의 기본 구성요소인 영상, 음성, 언어 정보의 학습을 기반으로 고차원의 추상적 개념을 파악하는 기술이 필수적이다. 최근 딥러닝이 실용적인 수준으로 이러한 기술을 가능하게 함에 따라, 보다 도전적인 비디오 스토리 분석과 이해 문제 해결을 시도할 수 있게 되었다. 본 고에서는 비디오의 요소별 분석에 적용 가능한 최신 딥러닝 기술을 소개하고, 딥러닝 기술을 핵심으로 한 TV 드라마의 스토리 분석 사례를 살펴본다.
본 연구에서는 장애인은 물론 일반 어린이들이 쉽고 재미있게 수화 언어를 배울 수 있게 도와주는 구연 동화 시스템을 구현하고자 한다. 본 시스템은 흥미를 유발할 수 있도록 이미지나 배경 소리와 같은 멀티미디어 자료와 동영상을 포함한다. 아울러, 본 시스템은 인터넷 상에서 누구나 쉽게 접근하여 배울 수 있고 단어별 수화 학습이 가능하도록 HTML 문서 형식을 가지며, 여기에 XML를 도입하여 사용자의 편리성과 단어에 대한 수화DB가 없는 경우를 고려하여 자동 지화가 생성되도록 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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