최근 기계학습 기술의 급속한 발전에 힘입어 자율주행을 위한 객체 인식 및 처리 기술 역시 비약적으로 발전하고 있다. 그러나 이러한 기계학습의 성능은 모델의 구조와 학습용 데이터의 품질에 영향을 받는다. 특히 주행환경을 잘 표현하는 학습데이터가 중요한데 전혀 새로운 도로, 주행환경, 장애물, 정적 혹은 동적 객체 등을 마주하면 정확도와 안정성에서 부정적인 영향을 받을 수 있는 것이다. 해외의 주행 데이터들에 크게 의존하고 있는 우리나라의 현실에 비춰 볼 때 국내 환경에 맞는 학습데이터를 쉽고 효율적으로 확보/관리/분석할 수 있게 하는 환경의 구축이 시급하다. 따라서 본 논문에서는 자율주행을 위한 기계학습 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 소프트웨어를 설계하고 개발하였다. 구체적으로는 수집된 영상들을 관리하는 기능, 영상에 존재하는 노이즈 제거 및 화질 개선 처리 기능, 학습 및 검증을 위한 메타 정보 태깅 기능, 태깅 정보의 통계적 분석 기능들을 포함한다. 개발한 소프트웨어는 우리나라에서 자체 촬영한 자율주행 학습 영상들에 대해 딥러닝 모델들을 학습하고 검증하는데 활용할 예정이다.
갑상선 결절(thyroid nodule)은 검진 인구에서 빈번하게 진단되는 질환이지만 현재까지 진단방법은 경험적이며 정성적 판단에 의존하고 있는 실정이다. 본 연구는 갑상선 결절을 평가하기 위하여 시행한 초음파 의료영상을 이용하여 정량 분석할 수 있는 소프트웨어를 개발하였으며 갑상선 양성 결절환자에서의 임상활용 가능성을 평가하고자 한다. 임상 연구는 총 13명의 갑상선 양성 결절 환자를 대상으로 하였다. 환자별 갑상선 초음파영상을 이용하여 정상부위와 병변부위에서 정량 지표인 변동계수를 각각 측정하였다. 환자별 정상부위와 병변부위의 변동계수 차이는 대응표본 T 검정을 사용하여 비교하였으며 유의한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 개발한 정량분석 소프트웨어를 실제 갑상선 양성 결절 환자에서 갑상선 결절을 분석·평가하는데 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
실시간 인터넷 화상회의 시스템을 위한 H.263 동화상 부호화 소프트웨어의 처리속도를 개선하는 기법을 개발하였다. 화상회의 영상의 특성과 H.263 프로토콜의 구조를 분석하여 데이터의 압축률이나 화질에 미치는 영향을 최소화하면서 처리시간을 크게 단축하는 기법을 개발하였다. 처리 속도의 개선을 위해서 움직임 조기 검출 기법을 개발, 적용하므로서 압축률과 화질에 미치는 영향을 최소화하면서 계산량을 크게 줄이도록 하였다.
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.
영상 정합은 물리적으로 유사한 영상 내의 영역들을 기하학적으로 일치시키는 처리이며 지형 정보, 영상검색, 원격탐사, 의료영상 등의 많은 영상처리 응용에서 사용된다. 영상 정합에 관한 연구는 주로 회전, 크기, 위치 등의 인자 추출에 소요되는 시간과 정확성에 중점을 두어 왔다. 본 연구에서는 영상의 특징 점들에 대한 일차 고유벡터의 방향 분포를 히스토그램으로 표현하고 이를 비교 분석함으로써 정합하는 방법을 제안한다. 일차 고유벡터를 이용함으로써 특징 묘사의 단순성을 제공하고. 히스토그램을 이용하여 정합 인자를 미리 추정함으로써 정합 인자 추출 시 목적함수의 연산에 소요되는 비용을 현저하게 줄였다. 본 연구의 결과를 평가하기 위해 제안한 방식을 일반 영상과 ICG(IndoCyanine Green)망막 영상에 적용한 결과를 보여주고 목적함수의 연산횟수와 시간 복잡도를 기존의 방법들과 비교하였다.
안저 영상 촬영기술이 발달되며 진단에 사용되는 안저 영상에는 시각적으로 많은 변화가 일어났다. 새로운 촬영 기법인 초광각 안저 영상은 기존 영상에 비해 넓은 범위의 영상을 생성할 수 있다. 촬영 범위가 넓어짐에 따라 이미지에는 왜곡이 발생하고, 이로 인해 안저 영상을 통한 황반 부위 진단에 어려움을 야기하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 왜곡을 보정하고 초광각 안저 영상을 기존 안저 영상의 영역으로 변환하는 시스템을 강화학습을 통해 구축한다. 제안하는 방법은 A3C 강화학습법을 사용하며 실험 결과는 제안 방법을 통해 안저 영상을 자동으로 변환할 수 있음을 보여준다.
영상전송에 있어서 주변 환경에 대한 영상인식은 대단히 중요하다. 최근 정보인프라의 대중화에 따라 모바일 환경에서까지 유, 무선을 통한 대상의 상태를 영상으로 확인하려는 사용자 중심적 욕구가 증가하였다. 하지만 기존의 모바일용 솔루션은 저대역폭을 가지는 모바일 단말기 기반의 네트웍 특성상 소프트웨어 코덱만을 지원하므로서 소프트웨어적인 처리의 한계로 인한 고화질의 영상은 기대할 수 없었다. 이러한 단점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 모바일 환경에서까지 고화질 지원과 실시간적 요소를 고려하여 높은 압축률을 가지는 국제 비디오 압축 표준인 MPEG-4에 기반을 두어 하드웨어 코덱 설계에 관하여 기술하였다. 이를 위한 하드웨어의 최적화된 설계를 위하여 임베디드용 전용 CPU 채용과 MPEG-4에 기반한 하드웨어 코덱을 설계하였다. 구현된 시스템은 모바일 환경에서도 전송속도 및 해상도 등에 있어서 우수한 성능을 나타내었다.
시간과 공간제약이 없는 다양한 사이버 원격 교육이 제공되고 있으나, 이러한 사이버 원격 교육은 이론을 중심으로 한 강의식 교육이 일반적이며, 실습이 요구되는 경우에는 수강생이 별도의 환경에서 실습을 수행하여야 한다. 특히 소프트웨어 사용법 교육의 경우에는 사용자의 행위에 대해서 강사의 확인과 지도가 요구되므로, 현재의 사이버 원격 교육 시스템으로는 교육적 효율성이 낮다. 본 논문에서는 실습이 요구되는 소프트웨어의 원격 교육의 효율성을 골이기 위한 방안으로, 소프트웨어의 조작 과정을 보여주는 동영상을 제공하고 실습 행위의 정확성을 판정하여 주는 원격 소프트웨어 교육 및 실습 시스템을 제안하고 이의 구현에 대하여 설명한다.
최근 다양한 영상 매체가 활발히 발전함에 따라 1인 방송자가 늘어나는 추세이다. 방송 중 타인의 동의 없이 얼굴이 노출되는 경우 초상권 침해가 발생한다. 이러한 경우를 방지하고자 본 논문에서는 딥러닝 기반 실시간 객체 인식 기술을 통하여 방송자의 얼굴을 인식하고 방송자의 얼굴이 아닌 일반인으로 인식되는 얼굴은 실시간 모자이크 처리를 통하여 일반인의 초상권 보호를 목적으로 한다.
본 서비스는 코로나 19 로 인한 비대면 수업에 따른 학생들의 학업성취도를 증진시키기 위한 것이다. 이를 위해서 비대면 수업동안의 사용자의 시선을 추적하여 몰입도를 분석한다. 사용 기술로는 사용자의 시선을 추적하는데 Gaze-Tracking 기술과 영상에서 수업에 있어 유의미한 영역을 분석하는 deeplabv3 기술을 사용한다. Gaze-Tracking 기술은 웹캠 등을 통하여 사용자가 화면의 어느 부분을 쳐다보고 있는지를 고개, 눈, 눈동자의 각도를 통하여 알아낸다. 해당 기술들을 활용하여 실시간 몰입도를 분석하여 알림을 제공한다. 수업이 종료되고 나서는 마지막에 몰입도 통계를 제공한다. 추가적으로 몰입도 향상을 도와주는 미니게임도 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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