현재 각광받고 있는 텔레매틱스 서비스는 궁극적으로 움직이고 있는 자동차 내 공간을 대상으로 다양한 정보제공서비스를 구현하는 데 초점이 맞추어져 있다. 따라서 무엇보다도 핵심적인 정보는 실시간 교통정보로서 이를 통해 현재의 위치와 앞으로의 모바일 상태를 파악할 수 있게 된다. 이는 실제 텔레매틱스 서비스 수요자를 대상으로 한 수요조사에서도 가장 높은 만족도와 선호도를 나타내고 있다. (중략)
고강도 집중 초음파(High-Intensity Focused Ultrasound, HIFU) 치료에서 HIFU 초점의 효과적인 위치 파악은 안전한 치료 계획을 개발하는 데 중요하다. 자기 공명 영상 유도 HIFU(Magnetic Resonance Imaging guided HIFU, MRIgHIFU)는 HIFU 초점을 영상화하여 치료 중에 초음파 경로를 시각화 할 수 있지만 초음파 이미징 유도 HIFU(Ultrasound imaging guided HIFU, USIgHIFU)에서는 어려움이 있다. 본 연구에서는 USIgHIFU에 대해 HIFU 초점을 영상화할 수 있는 실시간 초음파 빔 시각화 기법을 제시 하였다. 제안 된 방법에서, 음향 강도(Ispta < 720 mW/㎠) 아래의 이미징 초음파 변환자의 동일한 중심 주파수를 갖는 짧은 펄스가 HIFU 변환기를 통해 전송되고, HIFU 빔 경로를 시각화하기 위해 수신 신호는 동적 수신 포커싱 및 후속 에코 처리를 거쳤다. 소 혈청 알부민 젤 팬텀을 이용한 생체외 실험으로부터, HIFU 빔 경로는 낮은 음향 강도 (Ispta = 94.8 mW/㎠)에서도 명확히 영상화 할 수 있었고 HIFU 초점은 손상이 생성되기 전에 성공적으로 시각화하였다. 이 결과는 제안 된 초음파 빔 경로 시각화 방법이 USIgHIFU 치료에서 원치 않는 조직 손상을 최소화하면서 실시간으로 HIFU 초점을 영상화하는 데 사용될 수 있음을 나타낸다.
청각 장애인은 집에서 발생하는 여러 가지 소리나 가전 제품의 신호를 감지하지 못하므로 생활의 불편을 상당히 느끼고 있다. 이러한 사람들을 위해 소리 정보를 시각 정보로 변경하여, 사용자들의 시야에 보여주는 것을 목적으로 연구를 시작하였다. 본 연구에서는 집이라는 환경에서 사용자의 위치와 오리엔테이션 정보를 습득하여, 사용자에게 필요한 정보를 시야에 들어오는 범위에 방해되거나 불편하지 않게 표시하는 시스템을 제안한다. 프로젝터에 부착된 카메라를 이용하여 사용자를 인식하고, 사용자를 따라다니며 화면을 디스플레이 하는 기존 방법의 단점들을 해결하기 위해 위치 센서로 사람의 위치와 방향을 파악하여 사용자에게 필요한 정보를 사용자가 현재 바라보는 곳에 디스플레이 하는 방법을 제안한다. 3D 모델로 제작된 집의 구조를 이용하여, 프로젝터의 방향과 초점 제어를 사전에 계산하여 보다 정확한 위치에 정보가 디스플레이 되도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 PDA 나 PC 모니터를 이용해 정보를 제공하는 방법보다 사용자들이 정보를 인지하는 데 걸리는 시간이 좀더 빠르고 이 방법을 선호하기 때문에, 청각 장애인에게 정보를 제공하는 시스템으로 적합하다는 결론을 도출하였다.
최근 스마트폰을 이용한 증강현실 기반 건물 안내 어플리케이션들은 사용자의 위치와 목표 건물의 위치 간의 거리에 상관없이 동일한 고정 형태로 정보를 보여주고 있고, 특히 다수의 목표 건물들이 근접하여 위치하고 있을 때 제공 정보들이 중첩하여 디스플레이 됨에 따라 정보 전달력이 떨어지는 제한점이 있다. 또한, 기존 증강현실 기반 어플리케이션에서 사용자의 현재 위치를 직관적으로 파악하는 데는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 제한점을 해결하고자 사용자와 건물의 위치에 따라 정보객체의 위치와 크기가 적응적으로 제공되고, 사용자의 위치가 실시간으로 표 시되는 3D 지도를 제 공함으로써 사용자들이 직관적으로 자신의 위치와 건물의 위치를 파악할 수 있도록 하는 안내 시스템을 설계 구현하였다. 본 논문에서 제시한 증강현실 기반 건물 안내 시스템은 서울시 중구에 위치한 덕수궁내의 건물 안내에 초점을 맞추어 제작되었다.
하천에서 유사이동 분석이 중요한 이유는, 지속가능한 하천관리의 관점에서 하도, 구조물, 생물 서식처와 수질에 이르기까지 하천 내 유사이동이 미치는 영향이 광범위하기 때문이다. 특히, 유사가 어느 지점에서 유실되며 어느 지점에 쌓이는지와 같은 이슈는 하천 지속가능한 관리를 위한 핵심이라 해도 과언이 아니다. 상대적으로 크기가 작은 부유사 입자의 이동은 일상적인 하천의 흐름에서도 대부분 관찰되기 때문에, 그 이동패턴을 파악하는 것이 하천의 효율적 관리에 밑바탕이 된다. 기존연구들에서 주로 연구되었던 부유사 농도 또는 플럭스 산정은 유사에 의한 영향을 파악하기 위한 좋은 지표임은 분명하지만, 유사 입자가 움직이기 시작하는 지점이나 침전하는 지점 등 공간적 분석을 위해서는 입자의 움직임에 초점을 맞춘 분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 부유사 입자를 추적하는 모의 방법을 이용하여, 개수로에서 부유사 입자를 방류하는 형태가 바뀌었을 때, 입자의 공간적 분포가 어떤 식으로 영향을 받는지에 대하여 분석하였다. 모의결과와 실험결과를 비교하여 연구의 접근방법이 부유사 이동의 공간적 분석을 위한 타당한 방법을 검증하였으며, 나아가 실험으로 측정하기 어려운 부유사 이동 패턴을 제시하였다. 입자의 방류 위치나 방류 간격 등 부유사 입자의 분산에 영향을 미치는 요인들 또한 함께 분석하였다.
이 논문에서는 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 모니터 상에 사용자가 쳐다보고 있는 시선 위치를 파악하기 위한 새롭고 실용적인 방법을 제안한다. 일반적으로 사용자가 모니터 상의 한 위치를 쳐다보기 위해서는 얼굴 및 눈동자를 동시에 움직이는 경향이 있다. 기존의 시선 위치 추적 시스템은 사용자의 얼굴 전체를 취득할 수 있는 단 하나의 광각 카메라 시스템을 주로 많이 이용하였다. 그러나 이러한 경우 영상의 해상도가 많이 떨어져서 사용자의 눈동자 움직임을 정확하게 추적하기 어려운 문제점이 있다. 그러므로 이 논문에서는 광각 카메라(얼굴의 움직임에 의한 시선 위치 추적용) 및 눈 영역을 확대하여 취득하는 협각 카메라(눈동자 움직임에 의한 시선 위치 추적용), 즉 이중 카메라를 이용하여 시선 위치 추적 시스템을 구현하였다. 얼굴의 움직임 시 전체적인 위치가 변화될 눈동자의 움직임을 정확히 추적하기 위해, 협각 카메라에는 광각 카메라로부터 추출된 눈 특징점의 위치를 기반으로 한 자동 초점 및 자동 상하/좌우 회전 기능이 포함되어 있으며, 눈 특징점을 보다 빠르고 정확하게 추출하기 위해 이중 적외선 조명을 사용하였다. 실험 결과, 본 논문에서는 실시간으로 동작하는 시선 위치 추적 시스템을 구현할 수 있었으며, 이때 얼굴 및 눈동자 움직임을 모두 고려하여 계산한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 3.44cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
시선 위치 추적이란 현재 사용자가 쳐다보고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법을 이용하여 파악하는 연구이다. 일반적으로 사용자가 모니터 상의 한 위치를 쳐다보기 위해서는 얼굴 및 눈동자를 동시에 움직이는 경향이 있다. 기존의 시선 위치 추적 시스템은 사용자의 얼굴 전체를 취득할 수 있는 단 하나의 광각 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴 및 눈동자 움직임을 추적하였다. 그러나 이러한 경우, 광각 카메라 내에 포함된 눈동자 영상의 해상도가 많이 떨어져서 사용자의 눈동자 움직임을 정확하게 추적하지 못하는 문제점이 있었다. 그러므로 이 논문에서는 얼굴 영상을 취득하기 위한 광각 카메라 및 눈 영역을 확대하여 취득하는 협각 카메라, 즉 2개의 카메라를 이용하여 시선 위치추적 시스템을 구현하였다. 또한, 얼굴의 움직임 시 전체적인 위치가 변화될 눈동자의 움직임을 정확히 추적하기 위해, 협각 카메라에는 광각 카메라에서 추출된 얼굴 특징점의 위치를 기반으로 한 자동 초점 및 자동 상하/좌우 회전 기능이 포함되어 있다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 실험자가 눈동자는 고정으로 하고 얼굴만 움직여서 쳐다보는 경우에 약 3.1cm, 흐리고 얼굴 및 눈동자를 같이 움직여서 쳐다보는 경우에 약 3.57cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다. 처리 속도도 Pentium-IV 1.8 GHz에서 약 30ms 이내의 처리 속도를 나타냈다.
미국의 외식산업은 계속 증가하는 추세로 2005년의 레스토랑 매출은 U.S. GDP의 4%인 4,760억 달러에 달할 것으로 예측되며 약 4.9%의 성장이 기대되고 있다. 약900,000 레스토랑에서 식사와 간식을 제공하며 또한 레스토랑에서 근무하는 종업원의 숫자도 약 1억 2천만 명에 이르러서 민간부문에서 가장 큰 규모를 나타내고 있다. 미국 내 외식 산업의 환경은 사회변화와 함께 빠른 속도로 변화하고 있다. 베이비 붐 세대가 장년기에 들어서면서 노인 인구가 급증하고 있으며, 비만과 성인병의 증가로 인해 레스토랑 메뉴의 영양표시에 대한 요구도가 커지고 있다. 또한 외식이 비만에 미치는 영향에 대한 사회적인 문제가 관심의 초점이 되면서 레스토랑에서 건강 메뉴 개발이 요구되고 있다. 이와 함께 건강지향 고객의 증가로 인해 보다 건강한 외식에 대한 필요성도 증가하고 있는 추세이다. 따라서 이러한 환경변화에 대응하기 위한 레스토랑의 노력이 어느 때 보다도 필요한 시점이다. 외식산업 시장에서 민족음식(ethnic food)은 중요한 위치를 차지하게 되었으며 고객의 보다 다양한 문화적 욕구를 충족시키기 위한 마케팅이 요구되고 있다. 미국 내 외식 시장에서 한식의 위치는 한식의 영양적 우수함에도 불구하고 낮은 인지도와 전략적 마케팅의 부재로 인해 아직 미약한 실정으로 보인다. 미국 시장 개척을 위해서는 미국의 현재 외식 산업의 추이를 파악하고 그 안에서 한식의 위치를 재정립하는 것이 매우 중요하다. 그러므로 본 연구에서는 미국 외식 산업의 현재 추이와 영양과 건강문제가 외식 산업에 미치는 영향에 대해 조사하고 한식의 대미 진출을 위한 기초 자료를 제공 하고자 한다.
차세대 정보통신 기술의 가장 중요한 패러다임으로 '유비쿼터스 컴퓨팅'이 새롭게 주목 받고있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스 시스템을 개발하기 위한 중요한 초점 중의 하나는 이동 객체(사용자)의 시간과 이벤트의 관계를 파악하고 이동 객체의 위치 데이타로부터 시공간 이동 패턴을 추론하는 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경 내에서 사용자에게 시간과 관련된 서비스를 적절히 제공하기 위해서 다음과 같은 연구를 한다. 첫째, 서비스 관점에서의 시간적 추론(Temporal Reasoning)이다. 둘째, 사용자의 취향을 기록하기 위한 시간적 추론(Temporal Reasoning)이다. 각 사용자들은 각자의 취향을 가지고 있으며 이는 시간과 밀접한 관계를 가지고 있다. 시간과 관련된 사용자의 취향이 기록된 각 사용자 프로파일을 기반으로 서비스 지원 시스템은 적절한 서비스를 제공할 수 있다.
본 논문에서는 사전학습이 필요 없는 능동 특징점 모델(non-prior training active feature model; NPT AFM) 기반에서 광류(optical flow)를 이용한 객체추적 기술을 제안한다. 제안한 알고리듬은 비정형 객체에 대한 분석[1]에 초점을 두고 있으며, 실시간에서 NPT-AFM을 사용한 강건한 추적을 가능하게 한다. NPT-AFM 알고리듬은 관심 객체의 위치를 파악하는 과정 (localization)과 이전 프레임 정보와 현재 프레임 정보를 이용하여, 객체의 위치를 예측(prediction), 보정(correction)하는 과정으로 나눌 수 있다 위치 파악 과정에서는 움직임 분할(motion segmentation)을 수행한 후 개선된 Shi-Tomasi의 특징점 추적 알고리듬[2]을 사용 하였다. 예측 및 보정 과정에서는 광류 정보를 사용하여 특징점을 추적하고[3] 만약, 특징점이 적절히 추적 되지 않거나 추적에 실패하면 특징점들의 시간(temporal), 공간(spatial)적 정보를 이용하여 예측, 보정하게 된다. 객체의 형태 (shape)대신 특징점을 사용하였으며, 객체를 추적하는 과정에서 특징점들은 능동 특징점 모델(active feature model; AFM)을 위한 학습 집합(training sets)의 요소로 갱신된다. 실험결과, 제안한 NPT-AF% 기반 추적 알고리듬은 실시간에서 비정형 객체를 추적하는데 강건함을 보석준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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