이 논문은 색상과 위치정보를 이용한 새로운 내용기반 영상검색 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서. 질의가 주어졌을 경우, 데이타베이스의 검색공간을 줄일 목적으로 두 가지 종류의 색인 키(Key)를 제시하는데 하나는 영상의 고유한 색상 구성적 특성을 나타내는 주요 색상세트(MCS, Main Colors' Set)이고 다른 하나는 주요 색상마다의 분포 및 위치적 특성을 나타내는 분포 블록기호(DBS, Distribution Block Signature)이다. 이 두 가지 필터(Filter)를 연속적으로 적용하면 영상 데이터베이스로부터 잠재성이 높은 유사 후보 영상만을 걸러내게 된다. 이어서 보다 높은 검색성능을 얻기 위해 새롭게 제안한 쿼드모델 (Quad Modeling)과 유사도 피드백 메커니즘을 이용한다. 이 방법은 색상과 위치정보에 대한 가중치를 역동적으로 조절함으로써 검색성능을 향상시킨다. 실험을 통해서 제안된 알고리즘이 성공적으로 영상검색에 사용될 수 있음을 보인다.
Relevance Feedback(RF)은 사용자의 인지적 피드백(perceptual feedback)을 사용하는 영상 검색 기법 중의 하나로서, 사용자 피드백을 통해 얻게 되는 적합성 정보(relevance information)를 이용하여 사용자 질의(query)를 점진적으로 구체화하게 된다. 그러나, 기존 RF 기법에서는 이러한 적합성 정보가 매우 유용한 정보임에도 불구하고, 검객이 끝나는 순간 없애버리고 만다. 그래서, 본 논문에서는 사용자의 인지적 피드백 정보를 버리지 않고, 저장하는 새로운 개념의 RF를 제안한다. 새로 제안된 RF는 시간의 흐름에 따라 축적되어 저장된 상위 레벨의 적합성 정보(high-level relevance information)를 하위 레벨의 특징벡터(low-level feature vectors)와 동적으로(dynamically) 결합하여 사용함으로써, 검색의 효율성을 크게 향상시킨다. 제안 방법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험 결과도 제시한다.
비실시간 온라인 수업은 학습자가 원하는 시간에 학습을 할 수 있고, 공간의 제약이 없다는 장점이 있다. 그러나 실시간으로 이루어지는 수업이 아니다 보니 수업 콘텐츠에 문제가 있거나, 설명이 부족한 부분에 대한 학습자들의 의견이 교수자에게 전달하는 것에 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 수업 콘텐츠를 듣는 학습자들의 피드백 정보를 교수자에게 전달하는 시스템을 제안한다. 학습자에게는 온라인 녹화 수업 콘텐츠를 정지했을 시 정지 사유를 조사하고, 정지 사유와 정지한 콘텐츠의 시간 정보를 교수자에게 전달할 수 있고, 교수자에게는 학습자들의 온라인 녹화 수업 영상의 피드백 정보와 정지시간을 교수자에게 그래프로 나타내어 한눈에 수업 콘텐츠의 문제점이 많은 부분을 파악할 수 있게 해서 전달한다. 교수자는 피드백을 반영해 콘텐츠를 재업로드하여 질 높은 수업 콘텐츠로 인해 학습자들은 학업 성취도를 높일 수 있을 것이다.
이 연구는 a) 예비교사들이 생각하는 학생의 대답에 대한 피드백 패턴 및 교실 담화양상을 확인하고, b) 예비교사들의 피드백 패턴과 교실 담화를 개혁 지향적인 수업 동영상과 비교 분석하여, 교실 담화에 대한 교수전문성의 신장 방안에 시사점을 얻는 것을 목적으로 하였다. 동일한 교수 상황에 대해 예비교사들이 작성한 가상적 교실 담화인 lesson play와 개혁 지향적 수업에 나타난 교사 피드백 패턴을 분석하여, 네 가지 피드백 패턴으로 구분하고 그에 따른 교실 담화의 특징을 논의하였다. 대부분의 예비교사들이 생각했던 교사 피드백은 주로 학생의 대답을 평가하고 의미를 전달하는 단성적 기능(univocal function)을 수행하는 것이었으나, 개혁 지향적 수업은 학생 전체에게 제기된 답에 대한 정당화-반박의 기회를 부여함으로써 학생들의 의미 생성을 촉진하는 대화적 기능(dialogical function)의 피드백을 포함하고 있었다. lesson play의 단성적 담화와 수업 동영상의 대화적 담화의 비교 분석은, 교사의 피드백 발화가 교실 담화의 주 기능과 학생들의 인지적 참여 수준을 결정하는 중요한 '지표' 이자 '변수'임을 보여주고 있다. 이상의 결과는 교사들이 높은 질의 교실 담화를 구현하기 위하여, (예비) 교사들이 구체적인 담화 맥락에서 선택할 수 있는 피드백의 다양한 가능성을 인지하고, 피드백 발화에서 '의미 전달'과 '의미 생성' 기능을 어떻게 조화시킬 수 있는지 성찰하는 경험이 필요함을 시사한다.
본 논문은 전문 스킬 트레이너들의 개인 농구 기술 분석 및 피드백 영상에 더빙을 자동으로 적용하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 농구 용어집 기반 번역, 음성-텍스트 변환 모델 간의 비교 분석, 영상과 더빙 트랙 동기화 알고리즘을 통해 다양한 언어로의 신속한 자동 번역과 더빙을 가능하게 함으로써 선수와 코치 간의 언어 장벽 없는 소통을 지원한다. 본 연구는 자동 더빙 기술에 힘입어 원격 농구 교육 효율성과 질의 재고 및 저변 확산에 기여하고자 한다.
가상 현실 시뮬레이션은 다양한 분야에서의 교육과 훈련에 활용이 되며, 특히 최근에는 의료 분야에서 많이 사용되고 있다. 교육/훈련용 시뮬레이터는 의사가 실제 수술 도구를 이용하여 실제 환자에 대해 처치를 하는 것과 같은 느낌이 나게 하는 촉감/역감 생성 및 영상/음향 출력 하드웨어와 여기에 실감 나는 영상과 촉감을 생성해주는 소프트웨어로 이루어진다. 기존의 시뮬레이터들은 수술 시에 사용되는 다양한 수술 도구들을 모사하기 위해 다양한 형태의 하드웨어들을 사용해야 하므로 복잡하고 비용이 많이 소요되는 문제가 있다. 이 논문에서는 포스 피드백 장치와 변형 가능한 햅틱 컨트롤러를 이용한 치과 수술 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 햅틱 하드웨어들은 수술 도구와 수술 부위의 충돌 여부를 파악하고 그에 따른 저항감과 진동감을 제공한다. 특히 길이 변화, 굽힘과 같은 변형이 가능한 햅틱 컨트롤러는 여러 수술 도구들의 형태에 따라 느껴지는 다양한 감각을 표현할 수 있다. 사용자가 햅틱 피드백 장치를 조작하면 햅틱 피드백 장치의 움직임이나 버튼 클릭 등의 이벤트가 시뮬레이션 시스템에 전달되어 치과용 수술 도구와 구강 내부 모델들 사이의 상호작용이 발생하고 이에 따른 햅틱 피드백이 햅틱 피드백 장치로 전달된다. 이러한 기반 기술들을 활용하여 정교한 3차원 모델로 표현된 가상 환경에서 대표적인 치과 수술기법인 매복 사랑니 발치 수술의 현실적인 훈련 경험을 제공한다.
대부분의 영상에 존재하는 그림자는 다양한 딥러닝 기반 영상처리 작업을 수행함에 방해가 되는 요소이다. 영상 내 그림자는 다양한 광원과 다양한 물체들의 상호작용에 의해 복잡하게 생성되며 이를 제거하는 것을 통해 다양한 Computer Vision task의 성능을 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 영상 내 그림자를 감지하여 Attention mechanism을 통해 그림자를 제거하고 Recurrent 하게 작업을 수행하며 복잡한 그림자를 단계적으로 제거하는 네트워크를 구현하였으며, Recurrent 한 네트워크에서 이전 단계의 데이터를 다음 단계에 효율적으로 전달하는 방식에 대한 실험을 수행하였다.
본 논문은 원격제어(teleoperation)시스템에서 카메라로부터의 실시간 영상정보를 이용하여 조작대상이 되는 물체의 물리기반모델(physically-based model)을 만들고 이를 기반으로한 햅틱 렌더링 알고리즘의 개발에 관한 것이다. CCD 카메라를 통한 영상정보와 물성치(mechanical properties)를 이용하여 변형체(deformable object)의 물리적 기반 모델이 구현되고 햅틱장치로 조종되는 평면 로봇(planar robot)을 제어하여 변형체에 변형을 가하면 구현된 물리적 모델에 의해 햅틱 피드백을 위한 반력값이 계산된다. 스네이크 알고리즘을 이 용하여 영상정보로부터 변형체의 외형정보(geometry information)를 추출하며, 변형체의 경계(boundary)에서의 반력값을 계산하기 위해 경계요소법(boundary element method)을 사용한다. 제안된 햅틱 렌더링 알고리즘을 이용하여 원격조작간에 힘센서를 사용하지 않고 사용자에게 햅틱 피드백을 제공할 수 있다.
내용 기반 영상 검색에서 대부분의 기존 방법들은 서로 다른 특징들 사이의 선형 관계를 가정하고 또 사용자가 직접 각 특징의 가중치를 설정하도록 한다 허나 특징들 사이의 관계가 선형적으로 가정된 하에서는 고차원의 개념과 인간의 지각 주관성을 충분히 표현할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 신경망에 기반한 영상 검색 모델이 제안된다. 이는 RBFN을 이용한 내용 기반 영상 검색 기법과 인간컴퓨터 상호작용의 접근 방법을 기반으로 구축되었다. RBFN을 이용하여 특징들 사이의 비선형적 관계를 추출해낼 수 있고 사용자가 처음에 질의 영상을 선택하고 관련성 피드백을 통하여 점차적으로 목표 영상을 찾아나가도록 함으로써 영상의 비교를 더 정확하게 할 수 있다. 실험은 145개의 클래스로 구분되며 1,015개의 영상을 포함하는 데이타베이스를 사용하여 재생과 정도를 계산하였다. 실험 결과는 제안된 방법의 재생과 정도가 각각 93.45%과 80.61%로서, 기존의 선형 결합 방법이나 순위 기반 방법 그리고 역전파 알고리즘에 기반한 방법보다 더 뛰어난 검색 성능을 지님을 보여준다.
원격기반 실시간 PLC 교육시스템은 인터넷을 이용한 e-laboratory 학습 시스템으로 실습실 환경에 시간적, 공간적으로 유연성을 제공하는 차세대 실습시스템으로 부각되고 있다. 본 시스템의 특정은 비교적 저가의 PLC를 이용하여 구축되었으며 저가의 일반 PC 카메라를 이용한 영상피드백 프로그램의 개발로 시스템 구축비용을 최소화 하였다. 실습 환경과 결과를 실시간 영상피드백으로 감시 할 수 있도록 하여, 인터넷 이용 실습이라는 흥미유발로 학습효과를 높일 수 있었으며, 실습에 직접 참여하지 않는 다수의 다른 학생들에게 동시에 실습 모니터링을 할수 있는 기회를 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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