표정은 인간의 감정을 전달할 수 있는 중요한 수단으로 표정 인식은 감정상태를 알아낼 수 있는 효과적인 방법중 하나이다. 일반적인 표정 인식 시스템은 얼굴 표정을 표현하는 특징점을 찾고, 물리적인 해석 없이 특징을 추출한다. 하지만 특징점 추출은 많은 시간이 소요될 뿐 아니라 특징점의 정확한 위치를 추정하기 어렵다. 그리고 표정 인식 시스템을 실시간 임베디드 시스템에서 구현하기 위해서는 알고리즘을 간략화하고 자원 사용량을 줄일 필요가 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 격자점 위치에서 얻어진 가버 웨이블릿(Gabor wavelet) 특징 기반 표정 공간을 설정하고, 각 표정 공간에서 얻어진 주성분을 신경망 분류기를 이용하여 얼굴 표정을 분류한다. 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 화남, 행복, 평온, 슬픔 그리고 놀람의 5가지 표정이 인식 가능하며, 다양한 실험에서 평균 10.25ms의 수행시간, 그리고 87%~93%의 인식 성능을 보였다.
본 논문은 설비진단에 있어 크랙 성장부터 누설에 이르기까지 결함으로 발생하는 AE 신호를 통하여 위치를 표정하여 진단 시스템의 오차를 줄이는 것이다. wavelet을 이용한 잡음 제거로서 위치표정의 개선을 제안하였고, 실험을 위한 신호원으로 알루미늄 평판에 샤프심 파단음을, 공기압축기의 누설음을 사용하였다. 신호원에 대하여 웨이블릿 Shrinkage방법과 Soft Threshold을 이용한 신호의 잡음제거 및 시간 도달차 법과 물성치를 적용한 속도 값으로 시뮬레이션을 통하여 위치표정 결과를 확인하였다. 그 결과 웨이블릿 변환을 이용한 잡음제거는 크랙실험의 경우 평균거리 10.46mm이하로 30% 이상과 누설 실험의 경우 평균필터에 비해 2%의 개선된 위치표정을 확인하였다.
방위탐지기술은 위치표정 정확도를 높이기 위해서 매우 중요하다. 도착시간차(TDOA) 방위탐지 방식은 정확도가 매우 높은 기술이며 1990년대부터 고주파신호 방위탐지에 사용되었다. TDOA 방식은 송신기에서 송신된 신호가 거리가 다른 위치에 있는 두 개의 수신기에 도착하는 시간차를 이용하여 송신기의 방위를 측정하는 방식으로서 수신신호의 신호대잡음비(SNR)와 안테나 기준선이 방위탐지 정확도에 매우 큰 영향을 미치며, 본 논문에서는 SNR과 안테나 기준선에 대한 방위각 정확도와 위치표정 정확도를 모사하였다. 기준선의 길이가 50m이고 SNR이 40dB 이상이면, 입사방위각 $0^{\circ}$에서 약 $0.51^{\circ}$의 방위탐지 정확도를 얻었다.
항공기 구조를 모사하여 일련의 리벳 구멍을 갖는 AA2024-T3 박판 구조를 대상으로 피로하중에 의한 단균열(short crack)의 발생시점과 성장거동을 음향방출(AE)을 위주로 한 측정으로 평가하였다. AE 위치표정에 의해 단균열의 좌표를 정확하게 결정하였으며, 이동식 현미경으로 균열의 크기를 측정하였다. 누적 AE 발생수 곡선은 단균열의 발생과 성장에 따라 일정한 간격을 두고 급격히 증가하는 양상을 보임으로써 여러 차례의 계단식 곡선을 형성하였다. AE 위치표정에서는 리벳 구멍을 중심으로 파괴역학에 근거한 관심영역(ROI)을 설정하였으며, 웨이블릿변환 잡음제거 방법을 사용하여 위치표정의 정확도를 향상할 수 있었다. 실제로 탐지된 신호의 대부분이 단 균열의 발생 및 성장과 관계없는 외부 잡음신호로 나타났으며, ROI 내에서 발생한 AE 발생원의 위치도 구조의 기하학적 특징이나 신호대잡음비의 영향에 의해 왜곡될 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.
음향방출기법은 구조물에 존재하는 손상 및 손상 메커니즘을 규명하는 가장 유효한 비파괴검사 수단으로 널리 이용되고 있다. 그러나 기존의 손상위치표정 기법은 탄성파 전파 속도에 크게 의존하는 기법의 한계에 의하여 복합재료 또는 이종의 재료로 구성된 구조물에서의 손상을 탐지하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 최근 다양한 분야에서 사용되고 있는 압축천연가스(CNG) 저장용기는 무게와 강성의 효율을 위하여 복합재료를 사용하여 외부를 보강하는 새로운 형태의 구조를 사용하고 있다. 이러한 다층 복합소재의 사용으로 기존의 손상탐지기법으로는 저장용기의 외부에서 가해지는 충격 혹은 결함에 의한 저장탱크에 발생한 손상의 측정이 매우 어렵게 되었다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구에서는 선행연구를 통하여 개발된 에너지 기반 contour D/B map 기법을 이용하여 4 가지 형식의 CNG 저장탱크에 발생한 외부 충격 신호의 손상 위치를 측정하였다. 각각의 형식의 저장탱크에서 측정된 손상 위치 결과를 비교 분석하여 새로운 기법의 측정 성능을 알아보았다.
본 논문은 사용자로 하여금 표정공간으로부터 일련의 표정들을 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 표정을 제어할 수 있는 표정공간의 단계적 가시화 기법을 기술한다. 본 기법에 의한 시스템은 무표정 상태를 포함하여 11개의 서로 다른 모션들로 구성된 2400여개의 표정 프레임으로 2차원 표정공간을 구성하였으며, 3차원 아바타의 표정 제어는 사용자가 표정공간을 항해함으로서 수행되어진다. 그러나 표정공간에서는 과격한 표정 변화에서부터 세밀한 표정 변화까지 다양한 표정 제어를 수행할 수 있어야하기 때문에 단계적 가시화 기법이 필요하다. 표정공간을 단계적으로 가시화하기 위해서는 퍼지 클러스터링을 이용한다. 초기 단계에서는 11개의 클러스터 센터를 가지도록 클러스터링하고, 단계가 증가될 때 마다 클러스터 센터의 수를 두 배씩 증가시켜 표정들을 클러스터링한다. 이때 클러스터 센터와 표정공간에 분포된 표정들의 위치는 서로 다른 경우가 많기 때문에, 클러스터 센터에서 가장 가까운 표정상태를 찾아 클러스터 센터로 간주한다. 본 논문은 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 사용자들로 하여금 본 시스템을 사용하여 3차원 아바타의 단계적 표정 제어를 수행하게 하였으며, 그 결과를 평가한다.
본 논문에서는 크게 2단계에 걸쳐 다양한 형태의 얼굴을 가진 2차원 애니메이션 상의 캐릭터 얼굴구성요소를 추출하고 표정을 분석한다. 첫 번째 단계에서는, 기존의 얼굴인식 및 표정인식 분야에서 이용되었던 동적메쉬모델을 간소화하여 캐릭터 얼굴에 적용하기 위한 최적의 표준 메쉬모델을 제작하고, 이 모델을 사용하여 얼굴구성요소의 위치 및 형태정보를 추출한다. 두 번째 단계에서는, 앞 단계에서 추출된 3가지 얼굴구성요소(눈썹, 눈, 입)를 사용하여 FACS(Facial Action Coding System)에 정의된 AU(Action Units) 44개 중 12개의 AU를 사용하여 캐릭터의 5까지 기본적인 얼굴 표정에 대해 분석 및 정의한다. 본 논문에서 정의한 AU로 기본적인 5가지 얼굴표정에 대해 표정분석 정확도를 측정하였고, 서로 다른 캐릭터에 실험함으로써 제안된 AU정의의 타당성을 제시한다.
전력 에너지는 안정하고 신뢰할 수 있도록 고장에 대한 빠른 대처가 필요하다. 고장시 빠른 수리를 위해서는 보수 승무원에게 고장 위치를 정확하게 알려주어 올바른 위치에 도착할 수 있도록 고장점 표정 알고리즘의 정확도가 요구된다. 본 논문에서는 기존 1회선 분기점을 갖는 병행 2회선 송전선로의 고장점 표정 알고리즘을 이용하여 정확한 고장 위치를 찾는 방법으로 개선된 NVP(N-version programming) 모델을 적용한 새로운 계산 방법을 제안한다. 송전선로의 고장 데이터는 EMTP(Electro Magnetic Transients Program)을 사용하여 154[kV], 25[km] 분기된, 병행 2회선 송전선로에서 고장지진과 고장저항의 데이터존 이용하여 시뮬레이션했다.
최근 개발되는 드론은 저가이면서 운용의 편의성 또한 높아 드론을 이용한 공간정보 제작 및 활용이 나날이 증대되고 있다. 그러나, 대부분 저가형의 드론은 저정밀도 GNSS (Global Navigation Satellite System), IMU (Inertial Measurement Unit)를 탑재하여 영상을 취득하기 때문에 영상이 초기에 가지고 있는 위치정보 및 회전각 요소의 정확도가 낮다. 또한, 기체가 작고 가벼워 바람의 영향을 많이 받기 때문에 일정한 중복도를 유지하기에 어려움이 있으며 이러한 문제가 위치결정 정확도에 영향을 미친다. 이에 본 연구에서는 외부표정요소 변화에 따른 위치 정확도 변화를 분석하기 위하여 서로 다른 시기에 촬영한 영상을 Pix4D Mapper로 영상처리하고 성과물의 정확도를 분석하였다. 외부표정요소에 따른 정확도 변화를 세밀하게 분석하기 위하여 1차 처리 결과의 외부표정요소를 2차 처리 시 메타데이터로 활용하였다. 이후 외부표정요소를 스트립별로 나누어 변화량을 분석하였다. 분석 결과 회전각 요소 중 Omega, Phi값의 변화는 표고위치 정확도, Kappa값은 평면위치 정확도의 저하에 더욱 관련되어 있음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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