Direct Georeferencing을 이용한 항공사진측량 방법에서는 항공기에 탑재한 GPS와 INS로 센서의 위치와 회전각을 정확히 결정함으로써 외부표정요소 결정을 위한 지상기준점 측량을 생략하거나 또는 최소한의 기준점만을 사용하여 외부표정요소를 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 측량 시에 항측기에 GPS와 INS 및 CCD 카메라를 탑재하여 동시에 측량을 하고, Direct Georeferencing에 의한 CCD 영상으로 수치정사영상을 제작하여, 수치정사영상의 적용 가능성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서 제작된 결과물에 대한 정확도 검증을 위하여 GPS로 측량한 지상 검사점을 기본으로 하여 Direct Georeferencing에 의하여 제작된 수치정사영상의 위치 정확도를 평가하였다. 수치정사영상은 소수의 기준점을 사용한 경우와 기준점을 사용하지 않은 경우의 두 가지로 제작하였다. Direct Georeferencing에 의한 수치정사영상의 제작 작업은 소수의 기준점을 사용하는 경우에 1:1,000 수치지도를 수정·갱신할 수 있으며, 기준점 없이 제작된 정사영상의 경우에는 축척 1:5,000 수치지도를 수정·갱신할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 사용자로 하여금 얼굴표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 실시간 적으로 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 얼굴 표정을 제어하는 기법을 제안하고, 해당 시스템을 구축한다. 본 시스템에서는 얼굴 모션 캡쳐 데이터로 구성된 2400여개의 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 본 기법에서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴특징 점들 간의 상호거리를 표시하는 거리행렬을 사용한다. 이 거리행렬의 집합을 표정공간으로 한다. 그러나 이 표정공간은 한 표정에서 다른 표정까지 이동할 때 두 표정간의 직선경로를 통해 이동할 수 있는 그런 공간이 아니다. 본 기법에서는 이 경로를 표정 데이터로부터 근사적으로 유추한다. 우선, 각 표정상태를 표현하는 거리행렬간의 거리가 일정 값 이하인 경우 두 표정을 인접해 있다고 간주한다. 임의의 두 표정 상태가 일련의 인접표정들의 집합으로 연결되어 있으면 두 표정간에 경로가 존재한다고 간주한다. 한 표정에서 다른 표정으로 변화할 때 두 표정간의 최단경로를 통해 이동한다고 가정한다. 두 표정간의 최단거리를 구하기 위해 다이내믹 프로그래밍 기법을 이용한다. 이 거리행렬의 집합인 표정공간은 다차원 공간이다. 3차원 아바타의 얼굴 표정은 사용자가 표정공간을 항해하면서 원하는 표정을 실시간 적으로 선택함으로써 제어한다. 이를 도와주기 위해 표정공간을 다차원 스케일링 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화 했다. 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 사용자들로 하여금 본 시스템을 사용하여 3차원 아바타의 얼굴 표정을 제어하게 해본 결과, 3차원 아바타의 실시간 얼굴 표정 제어가 필요한 각 분야에서 매우 유용하게 사용될 것으로 판단되었다.24시간 경과시킨 후 치아의 장축에 따라 절단하여 침투된 색소의 정도를 광학현미경상에서 40배로 관찰하였다. 각각의 실험결과는 ANOVA/Tukey's test 및 Kruskal-Wallis non-parametric independent analysis와 Mann-Whitney U test에 의하여 통계 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 대조군에 있어서 혼합형 복합레진의 미세인장 결합강도는 미세혼합형에 비하여 높았으며, 실험군 사이에는 유의차를 보이지 않았다. 2.모든 복합레진의 미세인장 결합강도는 와동의 C-factor증가에 따라 감소하는 경향을 나타내었고, 혼합형 복합레진의 실험군은 대조군에 비하여 낮게 나타났으며, 미세혼합형 복합레진에서는 유의차를 보이지 않았다. 3. 절단측 및 치은측 변연부의 미세누출정도는 혼합형 복합레진이 미세혼합형에 비하여 대체로 높게 나타났다. 4. 모든 실험군에서 미세누출은 C-factor증가에 따라 증가하였고 절단측에 비하여 치은측 변연이 높게 나타났으나 통계학적 유의차는 보이지 않았다. C-factor의 변화에 대하여 필러함량과 탄성계수가 높은 혼합형 복합레진이 미세혼합형에 비하여 더 민감한 결과를 보인다. 이는 복합레진 수복시 재료의 선택과 중합수축의 적절한 조절이 중요한 요소임을 시사한다.s에서는 1주, 2주에서 강한 염증반응을 보였으나 12주에서는 염증반응이 감소하였다. 4) 새로 개발된 봉함제 Adseal-1,2는 1주, 2주에서는 가장 약한 염증반응을 보이나 4주, 12주 후에는 AH Plus와 비슷한 수준의 염증 반응을 보였다. 5) Pulp Canal Sealer를 제외한 모든 군에서 인정할 만한 생체친화성을 보였다. 6)
본 논문에서는 세종시 우주측지관측센터에 위치한 VLBI 안테나를 대상으로 모바일폰 카메라의 캘리브레이션을 수행하고, 촬영된 스테레오 영상으로부터 3차원 위치좌표를 산출하였다. 모바일폰에 탑재된 카메라의 캘리브레이션을 위한 초기값으로 DLT방법과 상용 수치사진측량시스템인 PhotoModeler $Scanner^{(R)}$ ver. 6.0을 활용하였다. DLT와 PhotoModeler방법으로 산출한 표정결과를 초기값으로 사용하여 광속조정을 통해 카메라 내 외부 표정요소를 계산하고, 두 결과의 정확도를 비교하였다. 두 가지 방법으로 산출한 표정결과는 상당한 편차가 발생하지만, 비선형의 공선조건식을 이용한 광속조정계산으로 두 가지 방법의 최종 표정결과가 거의 일치함을 알 수 있었다. 또한, 두 가지 방법으로 결정된 카메라 내 외부 표정요소들을 이용하여 VLBI 안테나 특징점에 대한 3차원 좌표를 계산하고 토탈스테이션을 통해 측정된 기준좌표들과 비교하였다. 그 결과, 두 가지 방법 모두 표준편차가 $X=0.004{\pm}0.010m$, $Y=0.001{\pm}0.015m$, $Z=0.009{\pm}0.017m$로서, cm급의 높은 정확도를 나타내었다. 이러한 결과를 통해 정밀 사진측량의 목적이 아닌 허용오차의 범위가 상대적으로 큰 다양한 사진측량 분야에 모바일폰 카메라를 활용할 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구는, 발전하는 3D 애니메이션 영상산업의 캐릭터 개발과 관련하여, 심리변화를 중심으로 감정의 표현방법을 위한 캐릭터의 외형별 특징 분석에 대한 연구로, 2015년 픽사의 인사이드 아웃을 중심으로 심리의 시각적 형태를 위한 5명 캐릭터의 감성별 외형 특징을 대상으로 분석논문을 진행하였다. 이를 위해 선행연구로 인간의 심리적 범주의 변화를 심리학자 Paul Ekman과 Robert Plutchik의 기본감정을 연구배경으로 선택, 이를 바탕으로 애니메이션 인사이드아웃 속 사춘기 소녀의 심리요소를 대표하는 다섯 캐릭터의 외형적 특징 요소를 감성별 표정변화와 감성별 색상변화를 심리적 관점에서 접근, 시각적인 표현의 방식에 대하여 분석하였다. 본 연구는 3D 애니메이션 제작과 관련하여 감성 표현을 통한 캐릭터 설정에 필수적인 외형 특징 연구가 필요하다고 판단, 향후 애니메이션 제작을 위한 차별화된 캐릭터 설정 및 개발에 필요한 가이드라인을 제시하는 것에 본 연구의 목적과 의의를 두었다.
회전식 라인 카메라로 취득한 전방위 영상을 실내 공간정보 서비스에 활용하려면 취득한 영상을 실내 좌표계를 기준으로 정교하게 참조할 수 있어야 한다. 이에 본 연구는 실내 전방위 영상의 외부표정요소 - 취득한 시점의 카메라의 위치와 자세를 정확하게 추정 할 수 있는 지오레퍼런싱 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 회전식 라인 카메라를 기하학적으로 모델링하여 전방위 영상에 대한 공선방정식을 유도한다. 실내 기준점을 공선방정식에 적용하여 실내 전방위 영상의 외부표정요소를 추정한다. 실측데이터에 적용한 결과 외부표정요소의 위치는 1.4mm의 정밀도로, 자세는 $0.05^{\circ}$의 정밀도로 추정할 수 있었다. 수평방향으로 약3픽셀, 수직방향으로 약 10픽셀 정도의 잔차가 남아 있었다. 특히 수직방향으로는 렌즈의 왜곡에 의한 시스템적 오차가 포함되어 있는 것으로 분석되었고 이는 카메라 캘리브레이션을 통해 제거되야 할 것으로 판단된다. 제시된 방법을 이용하여 정밀하게 지오레퍼런싱된 전방위 영상으로부터 고해상도 실내 3차원 모델을 생성하고 이에 기반한 정교한 증강현실 서비스가 가능할 것으로 기대된다.
해양에서는 선박충돌, 침몰 등으로 인하여 기름이 유출되는 사고가 간헐적으로 일어난다. 이러한 사고가 발생하였을 때 신속한 대책 마련을 위해 유출유 현황을 정확히 파악해야 한다. 이를 위해 해양경찰은 고정익비행기 또는 헬기로 대상 지역을 순찰하며 육안이나 영상 촬영을 통해 확인하는데, 유출유로 오염된 면적과 지도 상의 정확한 위치를 파악하는데 어려움이 있었다. 이에 본 연구는 유출유 현황 파악을 위해 해경에서 수집한 항공 영상을 개별적으로 지상기준점 없이 자동으로 직접 지오레퍼런싱(georeferencing)하여 정사보정하는 기술을 개발한다. 먼저, 영상 등 센서 정보를 가시화한 화면에서 지오레퍼런싱에 필요한 메타정보를 문자인식기술을 통해 추출한다. 추출된 정보를 바탕으로 영상의 외부표정요소를 결정한다. 결정된 외부표정요소를 이용해서 영상을 개별적으로 정사보정한다. 이러한 방법으로 통해 생성한 개별정사영상의 정확도는 수십 미터에서 최대 100 m 정도로 평가되었다. 지상기준점을 사용하지 않았고, 위치와 자세 센서의 관측 오차, 카메라 초점거리 등 내부표정요소의 오차를 고려할 때 상당히 양호한 수준이었다. 해양에서 유출유 오염 지역에 대한 현황 파악을 위해 적절한 수준으로 판단된다. 향후 비행 중 촬영 영상에 대한 실시간 전송이 가능해지면, 제안된 개별정사보정 기술을 통해 실시간으로 개별 정사영상을 생성할 수 있게 된다. 이를 기반으로 유출유 오염 현황에 대한 신속한 파악과 대책 수립에 효과적으로 활용할 수 있다.
얼굴인식의 신뢰도를 높이기 위하여 현재 입력되어지는 상황정보를 활용하여 현 상황에 맞도록 구성된 처리를 수행하는 방법을 연구한다. 사용자로부터 획득된 조명, 포즈, 표정등의 상황정보를 바탕으로 수행하기위한 순서 및 파라메터 값들을 학습을 통하여 구성하며, 해당 Data는 Knowledge Base를 구성하며, 추후 추가되는 상황정보를 받아들일 수 있도록 구성한다. 상황 정보를 추출하여 얼굴인식에 활용하게 된다면, 현재 얼굴인식 및 영상정보를 활용하여 인식을 수행하는 모든 요소에서 사용자에게 실뢰성 있는 결과를 제공할 수 있을 것이다. 또한 본 논문에서는 조명 환경을 9개의 상태로 구분하고 이를 검출하는 상황판단을 실험하였으며, 구성한 조명상황을 정확히 추출하는 실험결과를 도출하였다.
오늘날 비즈니스의 글로벌화, 사업장의 분산화는 필연적으로 영상회의의 활성화를 가져왔으나, 기 구축된 SD(Standard Definition)급 화질의 영상회의는 실감성 및 장시간 사용시 피로감 등에 따른 이용율 저조로 기대 만큼의 성화를 이루지 못하였다. 또한 기존 영상회의 시스템에서의 dec는 보조적 채널, 시스템 조작과 운영의 복잡성, 낮은 해상도로 인한 표정 및 눈짓 등의 요소 포착이 어려운 한계를 극복하지 못하였고, 기업들은 기업 내부 및 국내외 타기업들과의 협업을 위해 막대한 비용과 시간이 요구되고 있는 실정이다. KT는 기존 영상회의 문제 극복을 위해 서울<->대전 연구소간 전용선 연결, 비용 및 여러 site 확장을 위한 VPN으로의 전환 방안등 최상의 영상회의 구축을 위한 검토를 통해 Full HD실감 화질의 영상회의를 구축하였으며, 향후에는 Full HD 데이터 압축 기술 향상 및 데이터 전송 방안에 대한 더 많은 연구가 필요하다고 판단된다. 본 고에서는 KT에서 구축한 영상회의 사례를 중심으로 기본적인 기술과 구조, 국내외 시장의 현황 및 활용 방안에 대해 논하였다.
본 논문에서는 시니어를 위한 라이프 데이터 수집 및 행동분석 프레임 워크를 설명하고, 이의 부분적 구현을 자세히 설명한다. 본 연구는 시니어를 위한 라이프 데이터를 바탕으로 보호자가 없는 시니어를 보살핌과 동시에, 보호자가 미처 인지하지 못하는 시니어의 비정상적인 상태를 분석하여 판단하는 시스템을 연구한다. 먼저, 시니어가 시간을 많이 소요하는 TV 앞 상황을 가정하고, 방영되는 TV 콘텐츠와 TV 카메라를 이용한 시니어의 영상/음성 정보로 이상상태와 감정상태, TV 콘텐츠에 대한 반응과 반응속도를 체크한다. 구체적으로는 딥 러닝 기반의 API 와 멀티미디어 데이터 분석에서 사용되는 오픈 패키지를 바탕으로, 영상/음성의 키 프레임을 추출하여 감정 및 분위기를 분석하고 시니어의 얼굴 표정 인식, 행동 인식, 음성 인식을 수행한다.
본 논문에서는 StyleGAN Encoder를 활용한 표정 이미지 생성에서의 연령 왜곡을 감소시키는 방법을 제안한다. 표정 이미지 생성 과정은 StyleGAN Encoder를 사용하여 얼굴 이미지를 생성하고, SVM을 이용하여 학습된 boundary를 잠재 벡터에 적용하여 표정을 변화시킨다. 그러나 웃는 표정의 boundary를 학습할 때 표정 변화에 따른 연령 왜곡이 발생한다. 웃는 표정에 대한 SVM 학습에서 생성된 smile boundary는 표정 변화로 인해 생긴 주름이 학습 요소로 포함되어 있으며 연령에 대한 특성도 함께 학습된 것으로 판단한다. 이를 해결하기 위해, 제안된 방법에서는 smile boundary와 age boundary의 상관계수를 계산하고, 이를 이용하여 smile boundary에서 age boundary를 상관계수에 비례하여 조절하는 방식을 도입한다. 제안된 방법의 효과를 확인하기 위해 공개된 표준 얼굴 데이터셋인 FFHQ 데이터셋을 사용하고 FID score를 측정하여 실험한 결과는 다음과 같다. Smile 이미지에서는 기존 방법에 비하여, Ground Truth와 제안된 방법으로 생성된 smile 이미지의 FID score가 약 0.46 향상되었다. 또한, Smile 이미지에서 기존 방법에 비하여, StyleGAN Encoder로 생성된 이미지와 제안된 방법으로 생성된 smile 이미지의 FID score가 약 1.031 향상되었다. Non-smile 이미지에서는 기존 방법에 비하여, Ground Truth와 본 논문에서 제안된 방법으로 생성된 non-smile 이미지의 FID score가 약 2.25 향상되었다. 또한, Non-smile 이미지에서 기존 방법에 비하여, StyleGAN Encoder로 생성된 이미지와 제안된 방법으로 생성된 non-smile 이미지의 FID score가 약 약 1.908 향상됨을 확인하였다. 한편, 각 생성된 표정 이미지의 연령을 추정하여 StyleGAN Encoder로 생성된 이미지의 추정된 연령과 MSE를 측정한 결과, 기존방법 대비 제안하는 방법이 smile 이미지에서 약 1.5, non-smile 이미지에서 약 1.63의 성능 향상되어 제안한 방법에 대한 성능의 효율성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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