본 논문에서는 고정된 카메라 환경에서 카메라의 흔들림에 강인한 배경 영상을 생성할 수 있는 배경 모델링 방법을 제안한다. 흔들리지 않은 영상을 기준 영상으로 설정하고 기준 영상에서 해리스 코너 검출기를 이용하여 특징점들을 검출한다. 이후 입력 영상에 대해 동일한 방식으로 특징점을 추출한 뒤 탬플릿 매칭과 거리 비교를 이용하여 공통적으로 나타나는 배경 영역들에 대한 특징점만을 선별한다. 기준 영상에서의 특징점과 목표 영상에서의 대응되는 특징점 쌍을 이용하여 보정을 위한 호모그래피 행렬을 계산한다. 이렇게 계산된 보정 행렬을 이용하여 흔들린 목표 영상을 보정하게 된다. 흔들린 영상들을 보정한 후 보정된 영상들로 배경 모델을 생성하게 되면 정확한 배경 모델을 생성할 수 있다.
인터넷 상에서의 다양한 멀티미디어 응용 및 정보 서비스의 요구가 급증하게 되고, 이에 따른 효율적인 운영 및 서비스에 대한 표준 기술의 개발 또한 활발히 진행되게 되었다. 이에 1998년 W3C(World Wide Web Consortium)에서 웹 기반 동기화 된 멀티미디어 통합 언어인 SMIL이 제안되었다. 선언적 마크업 언어인 XML(eXtended Markup Language)에 기반을 둔 SMIL은 웹 상에서의 멀티미디어 프리젠테이션을 위한 다양한 기능들을 제공하지만, SMIL 또한 HTML(HyperText Language)과 같은 태그 기반 마크업 언어이므로 각 태그의 사용법을 숙지하여 텍스트 편집기를 이용한 비효율적인 저작에 치중되어 있었다. 이에 SMIL 응용업무에서의 효율적 활용을 위한 SMIL 전용 저작도구의 필요성이 대두되었고, 국내외에서의 활발한 연구 개발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 UML(Unified Modeling Language) 표기법에 기반 한 객체지향 모델링 툴을 사용하여 체계적인 소프트웨어 설계에 따른 SMIL 저작도구를 구현하였다. 템플릿 기능의 지원으로 효율적이고 편리한 SMIL 컨텐츠 생성을 위하여 인턴넷 망(network)의 대역폭에 따른 저작이 가능하도록 구현되었으며, 미리 보기 기능을 활용한 멀티미디어 데이터의 직관적이 운영을 지원하도록 구현하였다.
본 논문에서는 조각 병리 영상을 강체 정합을 통해 하나의 영상으로 자동 스티칭하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 영상의 위치 초기화, 위치 보정, 강체 정합의 세 단계로 이루어진다. 첫째, 영상의 위치 초기화 단계에서는 순서 없이 흩어진 부분 영상을 탬플릿 매칭 기법을 사용한 영상 내 문자 인식을 통해 위치를 초기화한다. 둘째, 강체 정합의 정확성을 높이기 위해 코너점을 이용해 부분 영상의 위치를 보정한다. 셋째, 조각 영상 간 거리를 최소화하는 강체 정합을 수행한다. 실험 결과, 부분 영상 간 간격이 최소화되어 하나의 영상으로 스티칭되는 것을 확인하였고, 최적화 반복 횟수와 변환 벡터에 따른 정확성, 견고성 평가를 통해 거리 차의 제곱 합이 최소화되어 수렴됨을 알 수 있었다. 본 논문의 제안 방법은 조각 영상을 하나의 영상으로 스티칭함으로써 병리 조직의 전체적인 구조 파악과 이를 이용한 전립선암 확진에 사용될 수 있다.
한국수화언어가 2016년 2월 제정된 한국수화언어법(약칭, 한국수어법)을 통해 한국어와 동일한 대한민국 공식 언어로 인정받았지만, 사회적 인식 부족과 서비스 비용 문제로 널리 사용되지 못하고 있다. 그리고 일상생활에서 접하는 많은 한국어 정보들 조차도 농인들은 쉽게 이해하기 어렵기 때문에 정보 접근에 대한 차별성 문제가 지속적으로 언급되고 있다. 이를 해결하기 위한 대안으로 아바타를 이용한 수어 서비스가 대두되고 있지만, 한국어-한국수어 번역을 위한 자연어처리 기술의 한계로 인해 일기예보와 같이 탬플릿 기반의 서비스에 국한되거나 비수지신호 표현에 대한 기술 부족으로 인해서 서비스 상용화까지 도달하지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반으로 한국어에서 한국수어로 변환하기 위한 병렬 말뭉치 데이터 전사 및 변환 시스템 설계 방법을 제안하고자 한다.
파이썬 및 데이터 분석, 인공지능 코딩 교육을 수행하기 위한 플랫폼인 에듀비(EduB)에서 AI 융합 및 STEAM 교육을 위해 추가 블록을 생성할 수 있는 저작 도구를 개발하였다. 이를 위해 기존에 블록클리 에디터를 작성해서 처리하는 방식 대신 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 블록 형태의 탬플릿을 제공하여 새로운 기능과 블록을 쉽게 추가할 수 있는 방법을 제안하고 해당 블록 생성기를 구현하였다.
최근 군수 산업, 해양수산업, 농업, 공업, 서비스 등의 거의 모든 산업 분야에서는 소형 무인항공기를 사람이 접근하기 힘들거나 CCTV가 설치되지 않은 영역에 대해 공중 촬영이나 근접 비행 등에 활용하고 있다. 또한 소형 무인기 촬영 정보를 토대로 감시나 통제, 또는 관리를 효율적으로 수행하기 위한 응용 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일련의 설정된 작업을 부여하고 자동으로 그 임무를 수행하도록 하는 임무 기반 형태의 작업을 수행하기 위해서는 소형 무인항공기가 안정적으로 비행해야 할 뿐만 아니라 일정시간마다 에너지를 충전할 수 있어야 하며, 또한 무인항공기가 임무 종료 후에는 특정 지점에 자동으로 그리고 정밀하게 착륙해야 할 필요가 있다. 이를 위해서는 소형 무인항공기 자체에서 촬영하는 동영상으로부터 착륙 지점에 설치되어 있는 마커를 탐지하고 인식하는 과정을 통해 착륙을 유도하는 자동 정밀 착륙 방법이 필요하며, 본 논문에서는 저가의 범용 소형 무인비행체를 사용함에 있어서 고 사양을 요구하는 다른 여러 가지 인식 기법들을 사용하지 않고 단순한 탬플릿 매칭 기법을 적용하여서도 정밀하고 안정된 자동 착륙이 가능함을 나타내고, 시뮬레이션과 실제 실험을 통해서 수 센티미터 이내의 오차를 보이는 정밀 착륙이 가능하며, 이는 산업 현장에 유용하게 활용될 수 있음을 보이고자 한다.
본 논문에서는 다양한 색상을 가지는 입력 영상의 화질올 잘 유지하면서, 객체들 간 시각적인 차이를 뚜렷하게 표현하기 위해 색의대비 기반 템플릿을 이용하는 색상 변환 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 CIE $L^{\ast}a^{\ast}b^{\ast}$색상 공간 중 유채색의 $a^{\ast}b^{\ast}$평면상에 분포된 입력 영상파 템플릿의 색상 데이터를 이용한다. 템플릿은 색상간의 대비효과를 고려하여 만들어지며, 사용자가 임의로 지정한 가준 색상들을 기반한 그라데이션 영상의 색상 분포를 표시하는 칙선 또는 곡선의 형태를 가진다. 또한, 만들어진 템플릿을 스플라인 곡선으로 모델링하고, 모텔링된 곡선의 제어점을 변형함으로써 간단하게 다른 기준 색상을 가지는, 새로운 탱플릿을 만들 수도 있다. 탬플릿을 이용한 색상 변환은 회귀분석과 칼라 매칭을 통해 이루어지며, 입력 영상의 색상분포를 템플릿의 색상 분포와 유사하게 변형함으로써 입력 영상의 색상 일관성올 유지하였다.
전문가의 지식을 다양하고 효율적으로 활용하기 위해서는 복잡한 지식을 구조적으로 표현하고 변화에 유연하게 적응하도록 관리하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 XML 템플릿(template)을 기반으로 한 지식베이스 관리 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 복잡하고 다양한 정보를 구조적으로 표현하는데 효과적인 XML을 이용하면서, XML 문서의 종류와 개수가 많아지면서 발생하는 문서관리상의 비효율성 문제를 해결하기 위하여, 복잡한 지식을 XML로 표현된 다수의 탬플릿으로 분류하여 작성하고, XML 템플릿들 사이의 연관관계 등을 정의한 메타템플릿을 이용하여 구조적으로 관리한다. 제안한 방법의 효용성을 입증하기 위해 개인의 건강과 체력에 적합한 운동을 처방하는 데 필요한 지식베이스와 운동처방 프로세스 중 대상자의 체력유형을 분류하는 프로그램을 개발하고 그 결과를 분석하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 XML 템플릿 기반 지식베이스 관리 방법은 복잡한 전문지식을 구조적으로 표현하고, 새로운 유형의 정보가 필요하거나 기존 정보의 변경이 필요할 경우 유연하게 대처할 수 있으며, 메타템플릿을 이용하여 XML 템플릿들을 구조적으로 관리함으로써 효율적으로 추론할 수 있음이 확인되었다.
최근 지능형 범죄가 늘면서 첨단 보안 기술에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 현재까지 보고된 위장한 얼굴의 검출방법은 실용화를 위하여 정확도 개선이 요구된다. 본 논문에서는 사람의 얼굴에 대하여 템플릿 매칭을 통한 유사도와 아다부스트를 사용한 얼굴 위장판별 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 다중 스케일 가버특징 벡터를 기반으로 눈의 위치를 찾은 후 템플릿 매칭을 통해서 눈에 대한 유사도를 측정하여 선글라스 착용여부를 판단하고 아다부스트를 사용한 코의 검출을 통하여 마스크 착용 여부를 판단한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 신뢰성 높은 위장 판별 시스템임을 확인하였다.
비전기반 인간컴퓨터 상호작용은 컴퓨터와 인간의 상호소통을 자연스럽게 제공하는 측면에서 과학과 산업분야에서 주목받는 연구 분야이다. 그러한 측면에서 얼굴표정인식에 의한 인간의 심리적 상태를 추론하는 기술은 중요한 이슈이다. 본 연구에서는 감성인식 HMM 모델과 광류에 기반한 얼굴 움직임 추적 방법을 이용하여 동영상으로부터 얼굴표정을 인식하는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 기존의 감성상태 변환을 설명하는 HMM 모델은 특정 표정상태 간의 전환 시 항상 중립 상태를 거치도록 설계되어 있다. 그러나 본 연구에서는 기존의 표정상태 전환 모델에 중간상태를 거치는 과정 없이 특정 표정 상태간의 변환이 가능한 확장된 HMM 모델을 제시한다. 동영상으로부터 얼굴의 특성정보를 추출하기 위하여 탬플릿 매칭과 광류방법을 적용하였다. 광류에 의해 추적된 얼굴의 표정특성 정보는 얼굴표정인식을 위한 HMM의 매개변수 정보로 사용된다. 실험을 통하여 제안된 얼굴표정인식 방법이 실시간 얼굴 표정인식에 효과적임을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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