본 논문에서는 일곱 가지의 기본적인 감정 정보를 자동으로 파악하고 얼굴을 PDA 상에서 렌더링할 수 있는 얼굴 표정의 인식 및 합성 시스템을 제시한다. 얼굴 표정 인식을 위해서 먼저 카메라로부터 획득한 영상으로부터 얼굴 부분을 검출한다. 그리고 나서 기하학적 또는 조명으로 인한 보정을 위해 정규화 과정을 거친다. 얼굴 표정을 분류하기 위해서는 Gabor wavelets 방법을 enhanced Fisher 모델과 결합하여 사용할 때가 가장 좋은 결과를 보였다. 본 표정 분류에서는 일곱 가지 감정 가중치가 결과로 제시되고, 그러한 가중 정보는 모바일 네트웍을 통하여PDA 상으로 전송되어 얼굴 표정 애니메이션에 이용되어진다. 또한 본 논문에서는 고유한 얼굴 캐릭터를 가진 3차워 아바타를 생성하기 위하여 카툰 쉐이딩 기법을 채택하였다. 실험 결과 감정 곡선을 이용한 얼굴 표정 애니메이션은 선형 보간법 보다 감정 변화의 타이밍을 표현하는데 더 효과적인 것으로 나타났다.
웨이브렛 변환을 이용하여 방송용 HD-VCR(high definition video cassette recorder)의 요구조건들을 충족시키는 부호화 기법을 제안한다. 고정 비트율(constant bit rate)을 얻기 위하여, 앞 화면(frame)의 부호화 결과를 토대로 현재 화면의 양자화 간격을 결정하는 전망 제어 기법(forward rate control)과, 독립부호(IDC : independently decodable code) 와 종속부호(DOC: dependently dccodable code)로 구성되는 2단계 부호기(2 level codcr) 기법을 제안한다. 에러(error)의 확산을 최소화시키기 위하여, 전체 변환영상을 변환블록(transform block)으로 재구성하고, 각 변환 블록을 트리구조(tree structure)로 표현하여 독립적으로 부호화한다. 실험 결과 제안한 부호화 기법은 기존의 DCT(discrete cosine transform)를 사용한 부호화 기법 보다 같은 압축률에서 블록현상(block effect)이 없는 우수한 화질을 나타냈다. 제안한 전방 제어 기법과, 2단계 부호기를 이용하여 매우 정교한 비트량 제어(rate control)를 구현하였다.
본 논문은 컬러 영상에서 화염의 후보 영역을 검출하기 위해 화염의 온도 분포 특성을 이용하여 화염의 영역을 분할한다. 기존 화염 검출 알고리즘에서는 단순히 화염의 색상을 황색에서 적색사이를 화염 후보 영역으로 검출하여 많은 오검출을 포함한다. 하지만 실제 화재에서 화염은 백색에서 적색사이의 색상을 보이고 있고, 화염의 영역 위치에서 따라 서로 다른 색상을 보인다. 본 논문에서는 화염의 온도 분포에 따른 색상을 분리하여 오검출 요소를 최소화한다. 제안하는 방법은 화염의 온도 분포 특성을 표현할 수 있는 색상 모델을 찾고, 색상 모델의 값을 비선형 양자화 단계로 나누어 히스토그램으로 분석하여 화염 후보 영역을 결정한다. 제안된 방법은 기존의 수 작업한 결과와 비교하면 정합도가 71.8%가 되고, 비화염 화소의 비율은 기존의 방법 중 최대 비화염 화소 수와 비교하면 약 27배 개선된 성능을 확인하였다.
실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.
본 논문에서는 디졸브 모델링 오차를 이용한 디졸브 검출 방법을 제안한다. 디졸브 모델링 오차는 디졸브 구간을 구성하는 두 장면 사이에 상관성이 없는 이상적인 디졸브 모델과 상관성이 존재하는 실제 디졸브 사이의 차이로 정의된다. 제안된 방법은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 분산 곡선에서 나타나는 디졸브 구간의 특성인 아래로 볼록한 포물선을 검출하여 디졸브 후보 구간을 설정한다. 두 번째 단계에서는 선택된 후보 구간 자각에 대해 디졸브 모델링 오차를 정의하고 모델링 오차가 기준치와 비교한다. 기준치는 목표 모델링 오차로 각 후보 구간의 분산과 사용자에 의해 주어지는 목표 상관성에 대한 함수로 표현됨으로 제안된 기준치, 목표 모델링 오차는 각 후보 구간의 분산 변화에 적응적이다. 제안한 디졸브 검출 방법은 디졸브 구간을 구성하는 두 장면의 상관성을 고려하므로, 의미론적 디졸브 검출 방법이 될 수 있다. 제안된 방법을 다양한 동영상에 적용하여 성능을 평가하였다. 실험 결과 제안한 방법이 다양한 분산의 변화에도 불구하고 기존의 방법보다 정확하고 신뢰성 높은 디졸브 검출 결과를 나타내었다.
교차로의 신호시간 계획이나 간선도로 축의 제어에 있어서 가장 대표적인 문제는 수시로 변화하는 교통상황이다. 또한 이러한 변화로 인해 정확한 교통 데이터를 얻기 힘들고, 그에 대한 분석 또한 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 불명확한 교통데이터를 이용하여 교차로 및 간선도로의 제어를 하기 위해, 인간의 사고와 유사한 추론이 가능하다고 판단되는 Fuzzy Logic을 적용함으로써 불명확한 상황에 대하여 수학적인 함수로 표현되지는 않지만 언어적인(Linguistic) 제어가 가능하도록 하여, 기존의 교통제어 방법보다 교통상황에 민감하게 대처할 수 있는 새로운 제어전략을 제시하였다. 본 연구는 "영상검지기를 이용한 실시간 교통신호 감응제어(김성호, 1996)"의 독립교차로의 신호 제어 부분을 기초로 하여 간선도로 상의 연속진행 제어에 대한 전략을 제안하고, 그 효과를 기존의 제어 방법에 의한 효과와 비교·분석하였다. 또한 각 제어 방법에 대한 분석을 위하여, 교통 시뮬레이션 소프트웨어인 TRAF-NETSIM을 이용하여 각각의 효과를 비교하였다.
본 논문에서는 Kinect 카메라를 통해 촬영된 영상 처리를 통해 상반된 감성 자극 관점에서 안면 움직임의 차이를 분석하는 연구를 진행하였다. Russell의 2차원 감성 모델에서 원점 대칭 위치에 존재하는 두 상반된 감성인 "Sad - Excitement", "Contentment - Angry" 감성을 유발하기 위해 피험자에게 시각자극과 청각자극을 동시에 제공하였다. Kinect Face Tracking SDK에서 제공되는 121개 특징점으로 구성된 안면 active appearance model에서 안면 움직임을 잘 표현하는 31개의 주요 특징점 주변의 화소 변화를 측정하였다. 안면 근육의 비선형적 움직임 문제를 해결하기 위해 지역 이동 기반 최소거리 결정 방법(local minimum shift matching)을 사용하였다. 분석 결과, sad 감성에서는 우측 안면 움직임이 많이 나타났고, excitement 감성에서는 좌측 안면 움직임이 많이 나타남으로써 두 상반된 감성 자극에 대한 안면 움직임의 위치 또한 상반된 결과를 보였다. 또한 "Contentment" 감성에서는 좌측 안면 움직임이 많이 나타났고, "Angry" 감성에서는 안면의 좌우 구분 없이 움직임이 나타남으로써, 두 상반된 감성 자극에 대해서는 우측 안면에서 차이를 확인할 수 있었다.
최근에 인공지능기법을 적용한 자연어 처리 프로그램을 개발하기 위한 연구가 많이 진행되고 있으나 아직까지는 자연어 형태소 분석 등에 대부분 많은 노력을 기울이고 있으며 형태소 분석 결과를 활용하기 위한 기법에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 자연어의 형태소 분석 결과와 규칙 추론 기법을 활용하여 게임에서 사용되는 NPC(Non-Player Character)가 사용자와 자연어 문장으로 대화를 가능하게 하는 자연어 대화 프로그램을 개발하였다. 이를 위하여 기존에 개발되어 있는 규칙 추론 엔진인 NEO를 이용하여 자연어 대화 처리에 적합한 규칙의 표현과 구현 기법을 제안하였다. 실험을 위하여 다이어트에 대한 상담을 해 주는 NPC를 가상으로 설정하여 다이어트에 관련된 지식을 규칙과 사실들로 생성하였으며 다이어트와 관련된 보편적인 문장들로 프로그램을 수행한 결과 자연스러운 대화 내용이 생성됨을 알 수 있었다.
원거리 지점간의 정보 전송을 위한 통신 시스템은 반도체 기술과 컴퓨터 기술의 발전으로 아날로그에서 디지탈 방식으로 변환되어 기존의 음성에서 데이타, 동 영상등 비음성급 데이타의 고속 전송이 가능하게 되었다. 디지탈 방식으로 변환되므로써 잡음의 영향, 저가격화를 이룰 수 있는 반면 전송 대역폭이 넓어지는 문제점이 있다. 특히 무선 전송의 경우 전송 과정에서 발생하는 페이딩은 전송 대역폭에 비례하므로 고속, 광대역의 통신 시스템에서는 이의 영향이 커지므로 새로운 대책이 필요하다. 디지탈 통신 시스템을 설계하는 경우 송신 전력, 변/복조 방식, 전송 속도, 비트 오율 특성을 결정하기 위해서는 전송 과정에서 발생되는 현상등을 반드시 고려하여야 되는데 본 논문은 채널에서 일어나는 페이딩 영향을 컴퓨터 모델로 표현하기 위한 채널 시뮬레이터의 구성과 송신 신호와 수신 신호를 이용하여 무선 채널의 필터 모델링에 관한 것으로 모델링된 필터 특성의 역수를 취하므로써 채널에서 발생되는 찌그러짐과 부호간 간섭 현상을 감소하여 설계하고자 하는 통신 시스템의 성능을 개선할 수 있다.
본 논문에서는 급진적 장면전환부터 점진적 장면전환까지 모두 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 지역적 $X^{2}$-테스트로서 기존의 컬러 히스토그램과 $X^{2}$-테스트를 결합한 방법이다. 본 논문을 위하여 기존의 히스토그램 기반 알고리즘과 비교하여 좋은 성능을 보여주는 $X^{2}$-테스트를 변형하였고. 컬러 값의 세분화 작업에 따른 검출효과를 높이기 위하여 명암도 등급에 따른 가중치를 적용한 지역적 $X^{2}$-테스트를 이용하였다. 이 방법은 복잡하고 다양한 시세계의 영상 변화를 가장 일반적이고 표준화된 방법으로 분석하고 분할하며 표현할 수 있는 방법이다. 기존의 $X^{2}$-테스트와 제안된 지역적 $X^{2}$-테스트 방법의 비교는 실험을 통해 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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