얼굴 검출은 개인 인증이나 보안 등 그 응용분야가 다양하여 활발히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 분포맵에 기반한 얼굴 검출의 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 빈도수를 고려한 피부색 분포맵을 입력 영상에 적용하여 일차적으로 얼굴 후보영역을 구하고, 이 영역에서 눈동자색 분포맵을 이용하여 눈후보영역을 결정함으로써 얼굴 구성 요소를 탐색하는 탐색공간을 축소한다. 결정된 눈 후보영역에서 가중치가 있는 윈도우를 이용하여 휘도성분과 색상성분의 상관값을 특징벡터로 한 템플릿 정합 방법으로 눈 후보점을 검출한다. 최종적으로 각 눈 후보점 쌍에 대하여 눈과 입의 위치관계 정보와 입을 인식하는 평가함수를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 좋은 성능을 보였다.
본 논문은 한 장 혹은 여러 장의 실세계의 사진 영상을 입력으로 받아 영상 기반 모델링 방법 중 하나인 영상 분할 모델링 방법을 통해 환경을 3차원으로 모델링을 하고 주어진 실세계 사진 영상을 비사실적 렌더링하여 환경 탐색시 환경맵으로 사용하도록 하여 비사실적 탐색 영상을 생성하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 세밀한 3차원 환경 메쉬 모델을 생성하여 2차원 환경맵의 비사실적 랜더링 과정을 통해 비사실적 애니메이션 효과를 손쉽게 만들어 낼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한, 환경맵의 비사실적 렌더링을 통한 환경 매핑방법으로 각 프레임 간의 유사성을 유지하며 렌더링하는 특징을 가지고 있어 자연스러운 비사실적 탐색 영상을 생성 할 수 있다.
통신은 기본적으로 사람과 사람 간의 의사소통에서 출발한다. 그러나 만물지능통신은 통신의 대상을 사람-사물-공간-시스템으로 확장한 초연결(hyperconnectivity) 네트워킹을 전제로 한다. 본고에서는 이러한 만물지능통신 기반의 초연결 산업 구도를 분석하기 위하여, 스마트 혁명 이후의 IT 산업 분석틀로 부상한 CPNT(Content, Platform, Network, Terminal) 계층구조를 적용함과 동시에 초연결 산업의 준거틀로 일본 경제산업성 기술전략맵에 포함된 미래 사회의 삽화 내용을 원용했다. 동 기술전략맵에서는 2025년을 실현연도로 상정하여, 기술이 개발된 미래 생활환경을 삽화를 통하여 기술하고 있다. 동 삽화의 구도와 내용을 분석한 결과 초연결 산업은 사람-사물-공간-시스템 간의 초연결로 특징지을 수 있고, 콘텐츠-플랫폼-단말-네트워크 계층구조로 재구성할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 작업을 통하여 초연결 산업 생태계의 기본 구도로서 천지인(天地人) 모델을 제안하였다.
본 논문에서는 XNA Framework 기반의 모바일 게임을 설계하고 구현한다. 이 모바일 게임의 특징은 스토리, 이미지, 단계별 맵 클리어, 장애물 등의 4개 요소를 고려하여 개발한다. 바다에 등장하는 다양한 캐릭터를 사용하였으며 메인 캐릭터가 단계별 맵에서 주어진 아이템을 획득하면 해당 맵이 클리어 되고 다음 단계로 진행되도록 구현한다. 전통적인 게임, 흥미 외에도 메인 캐릭터가 경로를 찾는 방법과 게임에 생명을 주는 알고리즘을 구현한다.
본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network[1]를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하고 이를 통해 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes[2] 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze[3] 데이터 셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 0.0396 MSE(Mean Square Error)의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame Per Second)를 나타내었다.
본 논문에서는 자율주행 장치의 효율적인 자율주행을 위한 특징 맵 기반 SLAM(simultaneous localization and mapping)과 수정된 유전자 알고리즘을 이용한 경로계획을 제안하였다. 현재 연구되고 있는 자율주행 장치들에 있어서 가장 큰 문제점 중 하나는 환경 적응성이다. 이는 새로운 환경에서 자신의 위치를 인식해야 하는 경우와 "kid napping" 문제와 연계되어 자율주행 장치가 새로운 위치 혹은 알려지지 않은 위치에서 자신의 위치를 인식해야하는 경우로 구분된다. 본 논문에서는 이러한 환경 적응성 문제를 해결하기 위해 초음파 센서를 이용한 특징맵 기반 SLAM을 적용하였으며, 지능형 자율주행 장치의 효율적인 주행을 위해 수정된 유전자 알고리즘(genetic algorithm: GA)을 적용한다. 본 논문에서는 성능을 분석하기 위해 직접 설계 제작한 자율주행 장치를 대상으로 임의의 위치에서 자율주행 장치 스스로 자신의 위치를 인식한 후, 주어진 작업을 수행하기 위해 유전자 알고리즘을 통하여 최적화 된 경로를 따라 주행하는 가를 실험하였다. 실험 결과, 빠르고 최적화된 경로계획과 효율적인 SLAM이 가능함을 확인 할 수 있었다.
XML의 대표적인 특징은 기존의 다른 컨텐츠와는 달리 문서의 구조를 기술할 수 있다는 것이다. 구조적 정보는 활용 방법에 파라 XML문서의 다양한 처리에 있어 성능을 향상시키는 핵심적인 요소가 될 수 있다. 그러나 XML 태그의 자기 서술적인 특성에서 비롯되는 구조적 표현의 차이는 오히려 문서의 식별을 어렵게 하는 원인이 된다. 본 논문에서는 기존의 비트맵 인덱스(Bitmap Index)를 이용한 XML 문서 검색 시스템이 다양한 구조적 유사성을 판별할 수 없는 단점을 보완 가능하도록 경로 중심의 유사 문서 인식 기법을 제안한다. 이 기법은 '경로 구성 유사도'와 '유사 경로 테이블'을 통해 기존의 비트맵 인덱스가 갖는 유사 경로를 인식하지 못하는 단점을 해결하고 검색의 유연성을 부여함으로써 보다 양질의 검색 결과를 도출할 수 있다. 또 이것은 기존 시스템의 Bit-wise 연산에 완전히 이식됨으로써 비트맵 인덱스의 장점인 빠른 성능을 그대로 유지할 수 있게 된다.
인간의 시각 주의 시스템은 주어진 시각장면을 모두 다 처리하기보다는 주의가 집중되는 일정한 작은 영역들을 순간적으로 선택하여 그 부분만을 순차적으로 처리함으로써 복잡한 시각장면을 단순화시켜 쉽게 분석할 수 있는 능력을 가지고 있다. 본 논문에서는 주의 기반 시각정보 처리체계 시스템 구현을 위한 새로운 특징맵 구성 및 통합 방법을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 시각특징으로서 색상, 명도, 방위, 형태 외에 2개의 스테레오 영상 쌍으로부터 얻을 수 있는 깊이 정보를 추가하여 사용하였다. 실험결과를 통해 깊이 정보를 사용함으로써 주의 영역의 정탐지율이 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 U-시차맵과 조감도를 이용한 스테레오 비전 기반의 장애물체 검출 및 차량 검증 방법을 제안한다. 먼저 최대 빈도 값을 이용하여 V-시차맵 상에서 도로 특징 정보를 추출하고, 추출된 도로 정보를 이용하여 대략적인 도로상의 장애물체 영역을 추출한다. 좀 더 정확한 장애물체 영역 추출을 위하여 U-시차맵을 생성하는데, 이때 시차값과 카메라 파라미터를 이용하여 계산된 문턱치를 이용하여 높이 제한된 U-시차맵을 생성함으로써, 일정한 높이의 장애물체만을 검출 할 수 있다. 그러나 검출된 장애물체 영역 내에는 여전히 다수의 장애물체와 배경이 존재하므로, 세그먼테이션 과정을 수행한다. 전 단계에서 추출된 장애물체 영역을 카메라 모델링과 파라미터를 이용하여 조감도 맵핑을 수행한다. 조감도는 시차맵과 카메라 정보를 기반으로 계산된 장애물체들의 위치를 평면상에 표시함으로써 장애물체들을 좀 더 쉽게 분리할 수 있다. 마지막으로 각각 분리된 장애물체들 별로 차량 특징 기반의 차량 검증 과정을 수행한다. 도로 접점 여부, 일정한 수평크기, 가로 세로 비율 및 텍스쳐 정보를 이용하여 최종적으로 도로상의 차량만을 검출한다. 그리고 실제 도로에서 획득한 영상에 제안한 알고리즘을 적용함으로써 장애물체 검출 및 차량 검증 성능을 검증한다.
로드맵 기반 계획은 목표 지향적인 이동을 위해 로보틱스 분야에서 많이 사용되는 경로 계획 방식이며 최근 컴퓨터 게임과 같은 컴퓨터 애니메이션 세계에서 많이 응용되고 있다. 그러나 컴퓨터 캐릭터가 로드맵 방식으로 계획된 경로 이동을 기존의 로보틱스 분야와 같은 방식으로 하면 자연스럽게 보이지 않는 단점이 있다. 컴퓨터 애니메이션 분야에서 실제적이고 자연스러운 이동을 가능하게 하는 플로킹은 로드맵과는 달리 계획에 의존하지 않고 몇 가지 규칙만으로 빠르게 캐릭터의 이동을 가능하게 하지만 상태를 갖지 않으므로 목표 지향적인 이동은 불가능하다. 그러므로 본 논문에서는 로드맵에 의해 경로를 계획하고 계획된 경로를 그룹이 자연스럽게 이동하도록 반응적 행동과 결합하여 시뮬레이션하는 방법을 제안한다. 이를 위해 로드맵 기반 경로의 특징을 분석하여 그룹의 리더가 자연스럽게 궤적을 추종하는데 필요한 조타 행동들과 나머지 멤버들이 주변 장애물 상태를 파악하면서 다양한 방법으로 리더를 따르도록 하는 조타 행동을 정의하고 구현하도록 한다. 구현된 조타 행동들을 이용하여 로드맵 기반 계획 방법들과 형상공간 모델링의 가능한 조합에 대해 이동 시뮬레이션하고 결과를 보여준다. 또한 경로 계획이 움직이는 물체는 점을 환산한 형상공간에서 이루어져 장애물 충돌 감지를 효과적으로 할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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