본 연구는 비접촉식 센서 기반의 웨어러블 디바이스를 이용한 딥러닝 기반의 제스처 인식에 대한 연구이다. 이를 위하여 Flexible MSG 센서를 기반으로 한 Flexible Epidermal Tactile Sensor를 사용하였으며, Flexible Epidermal Tactile Sensor는 손, 손가락 제스처를 취했을 때 손목, 손가락과 연결되어 있는 근육들의 움직임에 따라 발생하는 피부 표면의 전극을 취득하는 센서이다. 실험을 위하여 7가지 손, 손가락 제스처를 정의하였으며, 손목의 꺾임, 손목의 뒤틀림, 손가락의 오므림과 펴짐, 아무 동작도 취하지 않은 기본 상태에 대한 제스처로 정의하였다. 실험 데이터 수집에는 손목이나 손가락에 부상, 장애등이 없는 일반적인 8명의 참가자가 참가하였으며 각각 한 제스처에 대하여 20번씩 반복하여 1120개의 샘플을 수집하였다. 입력신호에 대한 제스처를 학습하기 위해 본 논문에서는 1차원 Convolutional Neural Network를 제안하였으며, 성능 비교를 위해 신호의 크기를 반영하는 특징벡터인 Integral Absolute Value와 Difference Absolute Mean Value를 입력신호에서 추출하고 Support Vector Machine을 사용하여 본 논문에서 제안한 1차원 CNN과 성능비교를 하였다. 그 결과 본 논문에서 제안한 1차원 CNN의 분류 정확도가 우수한 성능을 나타냈다.
어린이 장난감은 과거보다 더 안전성의 필요가 되고 있다. 현대 사회의 가족변화로 인한 구성원으로 인하여 어린이가 귀한 존재가 입장이 되었기 때문이다. 이에 따른 어린이 용구에 대한 관심의 집중도가 높아졌으며 장난감에 대한 인식 변화와 안전성을 추구하고자 하는 노력도 많이 커졌다. 이는 어린이들이 장난감을 가장 많이 신체로 접촉하고 있기 때문이다. 장난감의 특성상 어린이, 특히 유아들이지만 입에 물거나 피부에 문지르고 소리나는 것에 민감하고 장난감의 재질에 따른 향, 촉감 등에 반응할 수 있기 때문이다. 이는 어린이의 처음 부딪히는 감각의 느낌과도 연결되어 감각의 기능에서 발전을 가져올 수 있다고 본다. 어린이들의 연령층에 따라 표현력이 부족하기 때문일 것이므로 어린이 장난감의 안전성에 어른들이 주의해야할 이유라고 여긴다. 즉 어린이 장난감의 안전성을 추구할 수 있는 어린이뿐만 아니라 제2의 소비자인 부모, 친척, 친지, 어린이와 연관된 직종의 어른들일 것이다. 장난감의 시장은 서구보다 발전되지 않았지만 근래에 들어 어린이 장난감은 중국이나 동남아에서 제조되어 한국으로 들어오는 경우가 많다. 따라서 안전성에 대한 인식의 제고와 실질적 노력 추구가 더욱 더 필요하다.
어린이 가구는 어른 가구의 축소가 아닌 새로운 제품 분야이다. 이미 많은 업체에서 어린이 가구를 출시하는데 대체적으로 안전성을 이유로 고가의 제품이다. 지금 사회의 가구 구성의 다양화로 인한 어린이가구가 한 제품의 분야가 되었기 때문이다. 이에 어린이 가구에 대한 안전성이 높아졌으며 실용성과 안전성을 최우선으로 하고 있다. 이는 어린이들이 가구를 놀이용으로 신체적 접촉을 하고 있기 때문이다. 가구의 특징으로 어린이들의 피부에 접촉이 잦고 가구의 재질에 따른 촉감 등에 반응할 수 있기 때문이다. 이는 어린이가 어린이가구에 부딪히는 느낌, 이용성, 재미와도 연결되어 감성을 키울 수 있다고 본다. 어린이들은 표현성이 미흡하기 때문에 어린이가구의 안전성에 보다 더 주의해야한다고 여긴다. 즉 어린이가구의 안전성을 추구는 실제적 구매욕구를 가지고 있는 소비자인 부모들의 인식에 변화가 필요하가다. 어린이 가구의 시장은 중국이나 동남아에서 제조되어 한국으로 들어오는 경우가 있다. 그러므로 안전성에 대한 인식을 위해 재질과 실용성을 가미한 어린이 가구가 필요하다.
In this paper, we proposed hand detection and hand gesture recognition from USB camera video. Firstly, we extract hand region extraction using skin color information from a difference images. Background image is initially stored and extracted from the input images in order to reduce problems from complex backgrounds. After that, 16-directional chain code sequence is computed from the tracking of hand motion. These chain code sequences are compared with pre-trained models using DP matching. Our hand gesture recognition system can be used to control PowerPoint slides or applied to multimedia education systems. We got 92% hand region extraction accuracy and 82.5% gesture recognition accuracy, respectively.
본 논문에서는 임의의 장면에도 얼굴 인식에 영향을 받지 않는 통합된 얼굴 인식 방법을 제안한다. 크기 정규화는 피부 색 분할과 log-poler 매핑 절차의 새로운 조합을 통하여 얻어지고, 주요 얼굴 구성 요소 분석은 자세 변화들을 처리하기 위하여 제안된 멀티 뷰 접근을 통해 이루어진다. 주어진 컬러 입력 이미지로부터 검출기는 얼굴을 원형 경계 안에 둘러싸고 코의 위치를 표시하며 다음 인식을 위해, 원형 경계 내에 배치하는 방사형 격자는 특징 벡터 코 중심에 두었다. 컬러로 분할된 영역의 폭으로서 얼굴의 크기를 평가하고, 추출된 특징 벡터는 평가된 크기에 의하여 정규화된 크기이다. 특징 벡터는 얼굴 인식을 위해 훈련된 신경망 분류자에게 입력된다. 시스템은 서로 다른 복합적인 배경에서 다양한 크기와 자세를 가진 20명의 얼굴 데이터 베이스를 사용하여 실험한 결과 얼굴 인식기의 수행능력은 매우 작은 크기의 얼굴 이미지 외에는 87%에서 92%의 평균 인식율을 얻을 수 있었다.
손 제스처를 이용한 사람과 컴퓨터간의 상호 작용은 오랜 기간 많은 사람들이 연구해 오고 있으며 커다란 발전을 보이고 있지만, 여전히 만족스러운 결과를 보이지는 못하고 있다. 본 논문에서는 동적 베이스망 프레임워크를 이용한 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 유선 글러브를 이용하는 방법들과는 달리, 카메라 기반의 방법에서는 영상 처리와 특징 추출 단계의 결과들이 인식 성능에 큰 영향을 미친다. 제안하는 제스처 모델에서의 추론에 앞서 피부 색상 모델링 및 검출과 움직임 추적을 수행한다. 특징들간의 관계와 새로운 정보들을 쉽게 모델에 반영할 수 있는 동적 베이스망을 이용하여 두 손 제스처와 한 손 제스처 모두를 인식할 수 있는 새로운 모델을 제안한다. 10가지 독립 제스처에 대한 실험에서 최대 99.59%의 높은 인식 성능을 보였다. 제안하는 모델과 관련 방법들은 수화 인식과 같은 다른 문제들에도 적용 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 임의의 장면에도 얼굴 인식에 영향을 받지 않는 통합된 얼굴 인식 방법을 제안한다. 크기 정규화는 피부 색 분할과 log-polar 매핑 절차의 새로운 조합을 통하여 얻어지고, 주요 얼굴 구성 요소 분석은 자세 변화들을 처리하기 위하여 제안된 멀티 뷰 접근을 통해 이루어진다. 주어진 컬러 입력 이미지로부터 검출기는 얼굴을 원형 경계 안에 둘러싸고 코의 위치를 표시하며 다음 인식을 위해, 원형 경계 내에 배치하는 방사형 격자는 특징 벡터 코 중심에 두었다. 컬러로 분할된 영역의 폭으로서 얼굴의 크기를 평가하고, 추출된 특정 벡터는 평가된 크기에 의하여 정규화 된 크기이다. 특징 벡터는 얼굴 인식을 위해 훈련된 신경망 분류자에게 입력된다. 시스템은 서로 다른 복합적인 배경에서 다양한 크기와 자세를 가진 20 명의 얼굴 데이터 베이스를 사용하여 실험한 결과 얼굴 인식기의 수행능력은 매우 작은 크기의 얼굴 이미지 외에는 87%에서 92%의 평균 인식율을 얻을 수 있었다.
본 연구는 여성 청소년의 주관적 체형인식과 치주질환의 관련성에 대하여 제6기 3차년도(2015년) 국민건강영양조사 자료를 활용하여 파악하고자 하였다. 연구대상은 만 12~18세 여성 청소년 211명이며, 분석 결과, 여성 청소년의 주관적 체형인식은 연령, 수면시간, BMI, 체중조절, 칫솔질 횟수와 관련이 있으며, 치주질환 여부에는 연령, 흡연, 수면시간, 스트레스, BMI, 칫솔질 횟수가 영향을 주는 것으로 나타났다. 여성 청소년의 주관적 체형인식과 치주질환의 관계에 대하여 교란변수를 통제하고 분석한 결과, 체형을 보통으로 인식하는 경우에 비하여 비만으로 인식하는 경우 치주질환이 3.18배(OR = 3.18, 95% CI: 1.21, 8.38) 높게 나타났다. 앞으로 여성 청소년의 정신건강을 고려한 구강건강관리를 통하여 치주질환을 예방하여야 할 것이다.
피부색 정보는 비전 기반 시스템에서 인체 인식에 널리 쓰이는 중요한 정보이다. 그러나 기존의 픽셀 단위의 피부색 분할 방법은 피부색 영역 내부와 외부에 발생하는 오분할로 인해 여러 가지 피부색 관련 시스템의 인식률을 저해시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 양자화 영역 정보로부터 프레임 간에 근접한 유사 피부색의 영역별 분할을 통한 피부색 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 피부색 영역분할을 위해 JSEG 알고리즘을 통해 영상의 칼라를 양자화하여 영역을 분할한다. 분할된 영역으로부터 근접한 유사 피부 영역의 후보를 결정하고, 각 영역의 히스토그램 비교를 통해 피부색 영역을 결정한다. 이렇게 결정된 영역으로부터 피부색 표본을 추출하여 다음 프레임을 위한 피부색 모델을 갱신한다. 성능 평가를 위해 ECHO 데이타베이스와 조명이 변화하는 환경에서 실제 촬영한 영상을 이용하여 기존 연구의 분류 방법 비교 실험을 실시하였고, 기존보다 향상된 영역 분할 및 조명 적응 성능을 보였다.
이 연구는 1997년 3월부터 1999년 2월까지 경상북도 소재 일개 군지역에서 피부질환으로 피부과 전문의의 검진을 받은 환자 847명 중 설문조사가 가능하였던 760명의 환자를 대상으로 이들 환자별 성별연령별 분포를 조사하고 치료 경험 여부와, 처음 치료를 시작한 곳과 민간 요법이나 개인적인 치료법 사용여부 및 치료 경험이 있을 경우 그 효과에 대한 만족도를 조사하여 환자들이 피부 질환의 진료 및 치료에 있어 어떤 경로를 밟고 그 일반적인 치료 행태의 경향은 어떠한지를 분석하고자 시행하였으며 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 총 760명의 조사대상자는 남자가 283명으로 37.2%였고 여자가 477명으로 67.3%였다. 총 대상환자 중 20대 환자가 3.3%로 가장 적었고 60대 환자가 21.3%로 가장 많았다. 2. 대상 환자들에게 빈도가 높은 15개 질환은 족부 백선이 34.9%로 가장 많았고 노인성 소양증, 접촉성 피부염, 주부습진, 지루성 피부염, 화폐상 습진, 아토피성 피부염, 체부 백선, 조갑 백선, 심상성 여드름, 전염성 농가진, 박탈성 각질용해층, 만성 두드러기 및 전염성 연속중의 순이었다. 3. 환자들이 피부질환을 위해 최초로 치료받은 곳은 약국이 39.6%로 가장 많았으며, 피부과 전문의가 아닌 개인의원, 피부과 의원 및 종합병원 피부과의 순이었다. 4. 대상환자 760명 중 121명(15.9%)이 민간 요법을 사용한 경험이 있었으며 이 중 가장 많이 사용하는 방법으로서는 환부를 식초에 담그거나 도포하는 방법이었다. 이러한 민간 요법을 시행한 후 환자 본인이 느끼는 자각증상은 변화가 없었다는 경우가 가장 많았고 호전되었다, 악화되었다의 순으로 빈도가 높았다. 결론적으로 농촌지역의 경우 다수의 피부과 환자들이 약국에서 일차진료를 받고 있는 현실이며 피부질환에 대한 인식이 낮음으로 인해 의학적 근거가 없는 다양한 민간요업을 시행하고 있었다. 그러므로 환자들이 잘못된 치료 행태로 인해 경제적, 시간적 손실을 입지 않게 올바른 보건교육이 이루어져야 될것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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