컴퓨터와 영상기술의 발달로 디지털 미디어의 제공방법이 다양해지고 이에 관한 관심이 커짐에 따라 많은 콘텐츠가 제작되고 있다. 이 콘텐츠들은 카메라나 컨트롤러를 통해 인체의 움직임과 사용자 정보를 활용하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 사용자의 정보를 이용한 콘텐츠는 공공장소에서 다양한 사람들에게 노출되어 광고로 사용 될 수 있다. 본 논문에서 사용자의 키 정보와 움직임 정보를 사용하여 구현되는 캐릭터 플로팅 홀로그램 시스템을 제안한다. 시스템은 깊이 영상에서 사용자의 키와 움직임을 감지하고 이 정보를 토대로 캐릭터를 생성한다. 생성된 캐릭터는 플로팅 홀로그램 디바이스를 이용하여 표현된다. 이 시스템은 사용자 정보를 이용한 마케팅, 광고 및 전시에서 사용될 수 있다.
센서 네트워크는 무선 네트워킹 기능이 있는 작고, 독립적인 장치이다. 실제 응용에서의 적응성을 향상시키기 위해서 에너지 소모를 최소화하는 것이 중요한 문제 중의 하나이다. 그러므로 무선 센서 네트워크를 평가하기 위해서는 정확한 에너지 모델이 필요하다. 센서 노드의 수명을 추정하기 위해 TinyOS로 동작하는 Telosb 플래폼 기반의 센서 노드의 에너지 특성을 측정하였다. 제안한 모델을 사용하면 배터리로 구동되는 센서 노드는 1시간 동안 10번 움직임을 감지한다면 약 6.925개월을 사용할 수 있다.
본 논문에서는 단일 비디오카메라와 초음파센서를 이용한 스마트 에어백용 승객 감지 시스템을 제안하였다. 승객의 체형과 얼굴 위치를 검출하기 위하여, 실시간 검출이 용이한 얼굴색 및 움직임 정보를 이용한다. 비디오 카메라 영상에서 얼굴색에 해당하는 색차신호 (U/V)의 경계값과 휘도신호 (Y)의 현재 프레임과 이전 프레임간의 차이값을 이용하여 후보 얼굴 블록 영상을 만든 후 모폴로지 및 라벨링 과정을 거쳐 얼굴 위치를 검출한다. 제안한 승객 자세감지 시스템의 성능을 평가하기 위하여 차량 지그에 IEEE 카메라, 초음파 센서 및 적외선 LED를 설치하여 다양한 실험을 수행하였다.
본 연구는 CCD카메라로부터 입력된 영상을 분석하여 특징값을 추출하고, 패턴인식기술을 이용하여 화재연기영상을 감지하는 방법을 제안한다. 우선 CCD카메라로부터 획득된 영상들간의 차영상을 이용하여 움직임 영역만을 검출하고, 이후 연기색상모델을 적용하여 후보영역을 생성한다. 연기영역은 유사색상의 군집화를 이루고, 주변에 비해 단순한 질감을 가지며, 시간에 따른 모션정보의 상승 방향성을 가지는 특징을 가진다. 본 논문에서는 연기영역의 이러한 특성을 이용하여 학습영상으로부터 연기의 밝기, 웨이블릿 고주파 성분, 모션 벡터 등의 특징 값을 추출하고 이들 특징 값들에 대해 가우시안 확률 모델을 생성한다. 이렇게 추출된 확률모델은 연기영역의 시간적 연속성을 고려하기 위해 본 논문에서 새롭게 구성한 동적 베이지안 네트워크의 관찰노드에 적용된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 산불을 비롯한 다양한 연기를 감지하였으며, 기존의 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 나날이 늘고 있는 주거침입 범죄에 대응하여 아두이노와 스마트폰 앱을 이용하여 효율적으로 범죄에 대응하는 것을 목표로 하고 있다. 집 안 곳곳에 설치된 센서의 신호를 받아 스마트 폰의 앱과 연동을 시킨다. 앱을 사용하기 위해서 사용자의 스마트폰에서 앱을 다운받아 앱을 실행시키고 실행된 앱의 연동을 통해 집 내부에서만이 아닌 집 밖에서의 조작을 구동할 수 있다. 집안에 설치된 센서들 중 움직임 감지 센서를 통해 보안적인 면에서 활용도를 높이고, 가스누출 센서와 불꽃감지 센서들을 사용하여 화재의 위험을 쉽게 감지하여 초기에 예방을 할 수 있도록 하였다. 또한, 현관문을 스마트폰으로 원격 제어하는 기능이 있기 때문에 보안이 한 층 강화되었다. 향후 다양한 센서들을 추가하고, 블루투스 모듈 외에 와이파이 모듈로 발전시킬 수 있다.
지금까지의 내용을 요약하면 먼저, 인체의 각 관절 주위에는 관절의 움직임과 위치를 파악하는 감지기 역할을 하는 기계적 감수기가 있다. 이러한 감수기는 크게 네가지로 구분되어지는데 대개 I형 감수기, II형 감수기 등의 용어를 사용한다. 각각의 감수기의 특성(표 2.)을 알아보면, 루피니(Ruffini)감각기와 유사한 모양을 하고 있는 I형 관절감수기는 주로 운동의 속도(speed)와 방향(direction)을 감지(detection) 하며, 파시니안(Pacinian)감각기와 유사한 형태를 하고 있는 II형 관절감수기는 매우 작은 움직임에 대한 감지를 하는데, 예를 들어 속도가 가속(acceleration)되는 것과 같은 움직임 등을 알아낸다. 이외에 골지건과 비슷한 모습을 하고 있는 III형 관절감수기는 운동의 자세(position)와 방향에 대한 정보를 전달하게 된다 (Carpanter, 1990). 관절의 자세 유지 혹은 안정성 즉, 정적(static) 운동에 주로 관여하는 I형 관절감수기와, 역동적(dynamic)인 운동에 감지를 주로 하는 II형 관절감수기는 진동(oscillation)자극에 잘 촉진된다. 이러한 자극은 동통이 심하게 발생된 관절에 나타나는 근육의 과긴장(hypertonicity)과 동통을 경감시킬 수 있다. III형 관절감수기는 억제 (inhibitory)감수기라 할 수 있는데, 골지건(golgi tendon organ)의 기능과 매우 관련이 깊다. 이 감수기는 관절의 가동범위를 기계적인 자극으로 증가시키기 위해 관절의 가동 끝범위에서 강한 신장(strong strectch)이나 thrust 기술로 감수기를 촉진할 수 있다. 이러한 자극은 결국 근육에 이완을 얻게 할 수 있다. 위에서 언급한 관절 주위의 조직에 분포한 특별한 기계적 감지를 환자들의 임상 증상에 따라 선택적으로 자극하는 치료를 적용할 수 있다면, 현재 물리치료사들이 적용하고 있는 관절 가동운동을 좀더 전문적인 수준으로 수행할 수 있을 것이다.
지금까지의 내용을 요약하면 먼저, 인체의 각 관절 주위에는 관절의 움직임과 위치를 파악하는 감지기 역할을 하는 기계적 감수기가 있다. 이러한 감수기는 크게 네가지로 구분되어지는데 대개 I 형 감수기, II 형 감수기 등의 용어를 사용한다. 각각의 감수기의 특성(표 2.)을 알아보면, 루피니(Ruffini)감각기와 유사한 모양을 하고 있는 I 형 관절감수기는 주로 운동의 속도(speed)와 방향(direction)을 감지(detection)하며, 파시니안(Pacinian)감각기와 유사한 형태를 하고 있는 II 형 관절감수기는 매우 작은 움직임에 대한 감지를 하는데, 예를 들어 속도가 가속(acceleration)되는 것과 같은 움직임 등을 알아낸다. 이외에 골지건과 비슷한 모습을 하고 있는 II 형 관절감수기는 운동의 자세(position)와 방향에 대한 정보를 전달하게 된다. 관절의 자세 유지 혹은 안정성 즉, 정적(static) 운동에 주로 관여하는 I 형 관절감수기와, 역동적(dynamic)인 운동에 감지를 주로하는 II 형 관절감수기는 진동(oscillation)자극에 잘 촉진된다. 이러한 자극은 동통이 심하게 발생된 관절에 나타나는 근육의 과긴장(hypertonicity)과 동통을 경감시킬 수 있다. III 형 관절감수기는 억제(inhibitory)감수기라 할수 있는데, 골지건(Golgi tendon organ)의 기능과 매우 관련이 깊다. 이 감수기는 관절의 가동범위를 기계적인 자극으로 증가시키기 위해 관절의 가동 끝범위에서 강한 신장(strong stretch)이나 thrust 기술로 감수기를 촉진할 수 있다. 이러한 자극은 결국 근육에 이완을 얻게 할 수 있다. 위에서 언급한 관절 주위의 조직에 분포한 특별한 기계적 감지를 환자들의 임상 중상에 따라 선택적으로 자극하는 치료를 적용할 수 있다면, 현재 물리치료사들이 적용하고 있는 관절 가동운동을 좀 더 전문적인 수준으로 수행할 수 있을 것이다.
배경 영상에서 움직이는 물체 검출은 대상의 정확한 분류나 움직임, 패턴의 이해 또는 감시 시스템에 활용이 된다. 동적 물체 검출을 위한 여러 방법이 연구되고 제시되었으며, 그 중 일반적으로 차 영상 검출 방법이 많이 사용된다. 이는 시간적으로 연속된 영상 프레임간의 차를 구하고, 이 차 영상에 임계값을 설정하여 이진 영상을 만들어 물체를 검출한다. 기존 여러 연구에서는 이 임계값을 대부분을 고정하여 사용하거나 특정 환경에만 적합하게 설정하였다. 본 논문에서는 주변 환경에 적응하여 임계값을 자동으로 설정하는 방법을 제시하였고, 차 영상 검출 방법에 실제 적용하여 기존 방법에 비해 더 나은 결과를 확인하였다.
1990년 후반 이후, 스마트 카메라가 널리 대중화되면서 비디오 감시(video surveillance) 분야와 머신 비전(machine vision) 분야의 산업에서 스마트 카메라가 사용되기 시작했다. 스마트 카메라는 단순히 영상정보를 획득하고 획득한 영상정보를 저장하는 기존의 카메라 기능에서 벗어나, 미리 정해진 여러 가지 필요한 작업을 수행하는 비전시스템으로 정의할 수 있다. 특히, 최근 들어 마이크로프로세서의 기능이 확대되면서 카메라 내부에서 지능형 영상처리나 패턴인식 알고리즘을 수행할 수 있게 되었으며, 이러한 기술을 이용해서 스마트 카메라는 움직임 감지, 오브젝트 측정, 차량의 번호판 인식뿐만 아니라 인간의 행동까지도 인식할 수 있게 되었다. 오늘날 스마트 카메라는 빌딩관리나 빌딩제어 분야 애플리케이션의 핵심 디바이스가 되었으며, 향후에는 우리 주변 곳곳에 스며들어 주변 환경에 따라 지능적으로 대처할 수 있는 유비쿼터스 환경의 핵심 기술로 자리매김하게 될 것이다. 본 고에서는 스마트 카메라의 기술적인 정의와 특징을 살펴본 후에 스마트 카메라의 기술적인 동향들을 살펴볼 것이다.
사회적 소외계층이 증가함에 따라 무연고 사망자가 늘어나는 사례가 늘고 있다. 따라서 본 논문은 자체 제작한 웨어러블 디바이스를 활용하여 무연고 소외계층의 건강을 관찰 및 응급상황을 대처하고 고독사를 방지하는 서비스를 제안한다. 제안한 웨어러블 디바이스는 사용자가 착용 시 심장 박동, 온도, 습도의 생명 정보를 측정 및 저장하고, 저장된 데이터와 움직임을 감지할 PIR 센서의 움직임 데이터 값을 비교하여 응급 상황을 보여준다. 이를 위해서 사용자 용 웨어러블 디바이스, DB 관리서버 및 웹 페이지를 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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