본 논문은 주변탐색(Surrounder Search: SuSe)이라는 새로운 공간질의 방법을 제안한다. 이 기법은 현재 사용자의 위치를 중심으로 주변에서 가까운 관심영역의 공간객체를 탐색하는 것이다. 사용자 중심의 주변탐색은 증강현실과 같이 사용자가 관심 있어 하는 공간객체 중 가까운 것을 찾기 때문에 기존의 공간질의와 구별된다. 기존 기법은 질의점과 객체 사이의 최단거리(MINDIST)를 기준으로 주변을 탐색하지만 제안 기법에서는 객체들 사이에 숨어있지만 관심의 대상인 숨은 객체를 식별하기 위해서 각도(Angle)를 함께 고려하여 탐색한다. 제안 기법의 특징은 기존기법이 거리만을 사용하여 가까운 객체를 탐색한 것과 달리 거리는 멀지만 숨은 객체까지도 찾아냄으로써 사용자의 선호도를 더 세밀하게 반영한다. 실험결과에서 제안기법인 SuSe는 최근접 이웃 탐색기법인 NN(Nearest Neighbor)과 비교하여 보다 정밀한 공간객체 탐색이 가능하며 향상된 탐색성능을 타나낸다.
최근 몇 년간 의학 분야에서는 인체의 해부학적 구조를 컴퓨터 그래픽스 기술을 통해 컴퓨터로 재구성하려는 많은 시도가 있었다. 이러한 시도는 치의학 분야에서도 이루어져 왔으며, 여러 분야에 응용되고 있다. 예를 들어, 치과 자료의 3차원 가시화와 측정, 임플란트 식립 위치 찾기, 보철학에서 인공치아 재건을 위한 곡면 재구성과 교정학에서 치아의 재위치 등이 그 예이다. 본 논문에서는 이들 치의학 응용 분야에서 가장 중요하게 사용되고 있는 교두, 능선, 열구 및 피트와 같은 치아의 기하학적인 특징을 검출하기 위한 기법을 제시한다. 제안된 방법은 석고 모형의 3차원 입력으로 만들어진 3차원 치아 모델에서 계산된 근사 곡률에 기초한다. 제안된 방법을 사용하여 검출된 결과는 기하학적인 특징을 보여주며, 제안한 방법과 다른 기존의 방법의 가시적 비교를 통해, 제안한 방법이 좀더 정확한 기하학적인 특징을 검출하는데 유용하게 사용될 수 있음을 알았다.
색상 정보를 이용한 프로젝션 화면(projection display)상의 전경물체 검출(foreground object detection)은 조명 변화나 복잡한 배경 때문에 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 프로젝터의 입력 영상과 프로젝션 화면을 촬영한 카메라 영상들로부터 얻어진 색상 정보를 이용한 전경물체 검출 방법을 제안한다. 두 영상사이에 기하 왜곡과 색상 왜곡이 존재한다고 가정한다. 두 영상사이의 관련된 화소를 찾기 위해 투영변환방법(projective transformation)을 사용하여 기하 왜곡을 보정한다. 프로젝션화면상에 전경물체가 없을 때 관련된 화소사이의 색상 차이를 프로젝션 화면상의 자연스러운 왜곡으로 모델링한다. 이를 다항식 근사 방법(polynomial fitting)으로 모델링한다. 영상 내 어떤 위치에서 관련된 화소 사이의 차이가 주어진 다항식에서 예측된 색상차이보다 클 때 전경물체가 있는 것으로 간주한다. 실험 및 결과에서 제안된 전경물체 검출 방법이 디지털 데스크(DigitalDesk)같은 프로젝션 화면 시스템에 적용 가능하다는 것을 보였다.
칼라 교통 영상열에서의 물체 추출을 위해 우선 MOG(Mixture of Gaussians)에 기반한 배경차이 방법을 이용한다. 추출한 물체에는 그림자가 포함되어 있을 수 있다. 이 그림자로 인해 물체의 정확한 위치를 찾기 힘들고 때에 따라서는 옆의 물체와 붙어 버릴 수도 있다 그림자 제거를 위한 여러 가지 방법이 제안되었다. 기존 연구는 대개 칼라나 텍스쳐 성분이 그림자 밑에 유지되고 있는 것으로 가정하였으며 이 가정이 성립하지 않는 경우에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이 가정이 성립하지 않는 경우에도 견고하게 그림자를 제거하는 방법을 제안하였다. 우선 색정보에 기반하여 그림자 화소 후보를 추출하고 전체 물체 크기에 대한 그림자 화소수의 비율을 계산한다. 비율이 적절하면 그림자 화소 후보를 제거하고, 과도하면 예전 제거 기록을 가지고 있는 history way를 활용하여 그림자를 제거한다. 제안된 방법을 실제 칼라 교통 영상열에 적용하여 좋은 결과를 얻었다.
본 논문에서는 비디오의 시공간적인 특성과 인접 블록 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하는 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 제안된 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 벡터와 이진트리 구조로 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 FS를 제외한 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비교하여 부호화 성능의 저하 없이 움직임 추정을 위한 탐색점 수 및 연산량이 급격히 감소되었다.
본 논문은 임베디드 환경에서의 실시간 립리딩 방법을 제안한다. 기존 PC 환경에 비하여 임베디드 환경은 사용할 수 있는 자원이 제한적이므로, 기존 PC 환경의 립리딩 시스템을 임베디드 환경에서 실시간으로 구동하기는 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 임베디드 환경에 적합한 입술영역 검출 방법과 입술 특징추출 방법, 그리고 발성 단어 인식 방법을 제안한다. 먼저 정확한 입술영역을 찾기 위해 얼굴 색상정보를 이용해 얼굴영역을 검출하고 검출된 얼굴 영역에서 양쪽 두 눈의 위치를 찾아 기하학적 관계를 이용해 정확한 입술영역을 검출한다. 검출된 입술영역에서 주위 환경 변화에 따른 조명 변화에 강인한 특징을 추출하기위해 히스토그램 매칭과 입술 폴딩, RASTA 필터를 적용하고 주성분 분석(PCA)을 이용한 특징계수를 추출해 인식에 사용하였다. 실험결과 CPU 806Mhz, RAM 128MB 사양의 임베디드 환경에서 발성 단어에 따라 1.15초에서 2.35초까지의 처리 속도를 보였으며, 180개의 단어 중 139개의 단어를 인식해 77%의 인식률을 얻을 수 있었다.
모바일 통신과 사물 인터넷(IoT) 환경에서 시간에 따른 데이터의 분석 기술은 주로 의미 있는 정보를 찾기 위해 수집 된 데이터에서 의미있는 패턴을 추출하기 위해 사용된다. 기존의 데이터 마이닝을 이용한 분석 방법은 데이터 수집이 어렵고 시간의 경과와 관련된 시계열 데이터의 변경을 반영하기 위해 완료 상태에 기초하여 해석되어야 한다. 이러한 패턴의 다양성, 대용량성, 연속성 등의 여러 가지 특성을 가진 데이터 스트림의 분석을 위한 방법으로 멀티 블록 스트리밍 데이터 분석(AM-MBSD) 방법을 제안한다. 의미 있는 데이터 추출을 위해 멀티 블록 스트리밍 데이터의 패턴을 추출하고 추출된 연속적 데이터를 여러 개의 블록으로 정의하고 제안 방법의 검증을 위해 각 데이터 블록의 데이터 패턴 생성 시간, 주파수를 수집하고 시계열 데이터를 분석, 실험하였다.
본 논문에서는 사용자의 경로를 기반으로 가중치 맵을 계산하고, 이를 이용하여 게임이나 가상현실과 같은 인터랙티브 가상 환경에서 논플레이어 캐릭터(Non-playable characters, NPC)의 위치를 효율적으로 제어할 수 있는 방법을 제시한다. 우리의 방법은 사용자의 움직임을 참조하여 NPC에 새로운 경로를 제공하는 네비게이션 메쉬를 자동으로 구성한다. 우리의 방법은 시간이 지남에 따라 사용자가 주로 다니는 길목을 정확하게 찾아내기 때문에 가상환경에 적응형으로 자동 변경이 가능하고, 사용자가 선호하는 경로를 가중치로 스마트 에이전트와 같은 움직임을 만들어 낼 수 있다. 우리는 비디오 게임이나 가상현실과 같은 인터랙티브 환경의 몇 가지 예제 시나리오를 통해 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 유용성 테스트를 실험했다. 실제로 우리의 프레임워크는 인터랙티브 환경을 활용하는 모든 유형의 탐색에 쉽게 적용 할 수 있다.
물리 시뮬레이션 기반의 캐릭터 동작 제어 문제를 강화학습을 이용하여 해결해나가는 연구들이 계속해서 진행되고 있다. 강화학습을 사용하여 문제를 풀기 위해서는 네트워크 구조, 하이퍼파라미터 튜닝, 상태(state), 행동(action), 보상(reward)이 문제에 맞게 적절히 설정이 되어야 한다. 많은 연구들에서 다양한 조합으로 상태, 행동, 보상을 정의하였고, 성공적으로 문제에 적용하였다. 상태, 행동, 보상을 정의함에 다양한 조합이 있다보니 학습 성능을 향상시키는 최적의 조합을 찾기 위해서 각각의 요소들이 미치는 영향을 분석하는 연구도 진행되고 있다. 우리는 지금까지 이뤄지지 않았던 상태 표현 방식에 따른 강화학습성능에 미치는 영향을 분석하였다. 첫째로, root attached frame, root aligned frame, projected aligned frame 3가지로 좌표계를 정의하였고, 이에 대해 표현된 상태를 이용하여 강화학습에 미치는 영향을 분석하였다. 둘째로, 상태를 정의 할 때, 관절의 위치, 각도로 다양하게 조합하는 경우에 학습성능에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다.
소비자는 본인의 건강을 위해서 화장품 및 식품의 성분을 보고 알레르기 유발이나, 주의 성분이 포함되어 있는지 여부를 확인 후 구매를 해야 하지만, 실상은 포장지나 패키징 용기에서 표기가 작고 상세 성분 표기를 찾기 어려우며 바쁜 일상 가운데 일일이 확인하는 과정이 소홀해지기 쉽다. 이에 본 논문은 소비자에게 용기에 부착된 성분을 보다 알기 쉽게 전달하도록 곡면 용기에 표시된 배합 성분표를 자동으로 인식하기 위한 인공지능 기반 스마트폰 애플리케이션을 제안한다. 제안한 스마트폰 기반 성분표 자동인식 어플리케이션은 곡면 용기에 표시된 성분표를 인식할 수 있도록 텍스트 추출 후 원근변환을 통해 인식을 정확도 95% 달성하였다. 또한, 성분명이 곡면에 표시되기 때문에 변형되거나 길이가 길어서 줄 바꿈이 있는 텍스트를 위해 텍스트영역의 경계영역과 위치를 계산하여 처리하였다. 이를 통해 제안한 스마트폰 어플리케이션은 내장된 카메라를 통해 용기에 부착된 성분표 영상을 획득한 뒤, 성분과 관련된 텍스트를 발견하고 인식하여 배합제한성분 정보를 추출하도록 하였다. 마지막으로 다양한 테스트를 통하여 개발한 애플리케이션으로 원통형 곡면 용기에 담긴 화장품의 성분표 인식에 문제가 없다는 것을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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