본 논문에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 3차원 스캐너를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 설계한다. 일반적으로 2차원 영상을 이용한 얼굴인식 시스템은 사진의 명암도를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하게 된다. 그렇기 때문에 빛이나 조명, 또는 얼굴 포즈와 같은 환경 변화들은 시스템의 성능을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서 제안된 얼굴인식 알고리즘은 2차원 얼굴인식 시스템의 한계를 극복하기 위하여 3차원 스캐너를 사용하여 설계한다. 먼저 3차원 스캐너를 이용하여 얼굴 형상을 스캔하고 스캔된 얼굴 형상은 포즈 보상 과정을 통하여 정면으로 변환된다. 그 후에 Point Signature 기법을 사용하여 얼굴의 깊이 정보를 추출하고 마지막으로 고차원 패턴인식 문제에 대한 해결을 위하여 최적화된 pRBFNNs (Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 모델을 사용하여 인식성능을 확인한다.
본 연구에서는 3차원 시뮬레이션을 통해 70-80대 노년 남성의 보디스 원형 4종을 제작한 후 가상착의를 통해 외관평가를 실시하였다. 객관성을 위해 공극률, 단면도, 색분포도 등을 분석하여 패턴 간의 차이를 비교 분석하였다. 노년 남성용 보디스 원형의 패턴형태는 L패턴을 제외하고 모든 패턴이 다트가 없는 패턴이었다. 가상착의에 대한 외관평가 결과, 노년 남성용 보디스 패턴은 앞면, 옆면, 뒷면 모든 항목에서 패턴 간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, 옆면의 진동둘레 형태를 제외한 모든 항목에서 H패턴이 가장 우수한 패턴으로 분석되었다. 공극량, 색분포도, 단면도 등의 평가에서도 H패턴이 가장 우수하여 노년 남성에게 가장 적합한 패턴으로 분석되었다. H패턴을 기준으로 노년 남성의 상반신 체형에 적합한 패턴 개발이 이루어져야 할 것으로 생각된다.
자율신경계 반응은 인간의 각성을 측정하는 변수가 될 수 있다(황민철 외, 2001). 본 연구에서는 자율신경계 반응만으로 인간의 2차원 감성 분류를 할 수 있는지를 살펴보았다. 5명의 피험자에게 대중가요나 효과음 등과 같은 다양한 청각자극을 제시하여 감성을 유발한 후, 자율신경계의 반응을 3가지 생리신호(GSR, SKT, PPG)를 통해 측정하여 반응 패턴을 분석하였다. 결과적으로, 자율신경계 반응 패턴은 각성/이완뿐만 아니라 쾌/불쾌간 감성 구분의 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 복잡한 비선형 모델링 방법인 다항식 기반 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 벡터공간에서 임의의 비선형 경계를 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 주어진 조건하에서 수학적으로 최적의 해를 찾는 SVM(Support Vector Machine)를 사용하여 3차원 얼굴인식 모델을 설계하고 두 모델의 3차원 얼굴 인식률을 비교한다. 3D스캐너를 통해 3차원 얼굴형상을 획득하고 획득한 영상을 전처리 과정에서 포인트 클라우드 정합과 포즈보상을 수행한다. 포즈보상 통해 정면으로 재배치한 영상을 Multiple Point Signature기법을 이용하여 얼굴의 깊이 데이터를 추출한다. 추출된 깊이 데이터를 RBFNN과 SVM의 입력패턴과 출력으로 선정하여 모델을 설계한다. 각 모델의 효율적인 학습을 위해 PCA 알고리즘을 이용하여 고차원의 패턴을 축소하여 모델을 설계하고 인식 성능을 비교 및 확인한다.
나노 스케일의 구조물 제작에 있어서 기존의 리소그래피 공정들이 가지는 한계점을 극복하기 위해서 다양한 방식의 새로운 공정들이 개발되고 있다. 특히, 기계-화학적 가공공정을 이용한 미세탐침 기반의 나노리소그래피 기술(Mechano-Chemical Scaning Probe based Lithography; MC-SPL)은 기존의 포토리소그래피 공정의 단점을 극복하고, 보다 경제적이며 패턴 디자인 변경이 유연한 미세 패턴 제작 기술임이 확인되었다.(중략)
본 연구에서는 3차원 시뮬레이션 프로그램으로 40-50대 중년남성의 보디스 원형을 제작한 후 가상착의로 외관평가 및 공극률, 단면도, 색분포도 등을 분석하여 패턴 간의 차이를 비교 분석해 봄으로써 중년남성에게 적합한 보디스 패턴 제도 방법을 선정하고자 하였다. 이를 통하여 중년남성용 의복을 제작 생산하는 업체에 패턴 개발에 필요한 기초자료를 제공하고자 하였다. 보디스 원형 분석 결과, J패턴이 중년남성의 체형에 가장 적합한 보디스 패턴으로 분석되었다. E패턴은 너무 여유가 없고, L패턴과 N패턴은 여유가 너무 많은 것으로 평가되었다. 그러나 J패턴도 등길이와 앞중심길이의 설정에 있어서 수정이 요구되었다. 등이 앞으로 굽고 어깨도 앞으로 기우는 노화현상에 따라 앞뒤길이 및 어깨각도, 어깨길이 치수의 조정이 요구되었다. 향후 J패턴을 수정하여 연구용 패턴을 제작한 후, 중년남성에 대한 실제 착의실험을 통한 중년남성용 보디스 원형개발이 이루어져야 할 것으로 생각된다.
4-step 알고리즘을 이용하여 3차원 이미지 위상 정보를 분석하였다. Carre(1966)에 의하여 제시된 위상 분석 기술은 위상이동에 대하여 설명하고 있다. Wyant(1982)에 의한 4-step 알고리즘은 수많은 PSI(Phase-Shift Interferometry)법[1] 중에서 가장 일반적인 내용이다. 그러나 실험장비 설치 시, 매우 어렵다는 단점이 있다. 실험 과정에서 물체의 3차원 형상을 얻기 위해 매우 간단히 실험 설치를 하였다. 간섭 패턴은 추가적인 렌즈, 거울, 모터와 같은 광학장비 없이 랩뷰 프로그램과 비젼 시스템을 사용하여 구축하였다. 4-step method와 컴퓨터 프로그램에 의해 생성된 unwrapping image에 의해 물체의 wrapped된 이미지를 얻었다. 실험에 의하여 얻어진 간섭패턴을 분석 함으로써, 웨이브 프론트, 강도 그래프, 3차원 형상, 상수 데이터와 같은 다양한 정보를 얻을 수 있었다.
2차원으로 제도, 재단 과정을 거친 의복 패턴이 3차원의 형상을 갖는 의복으로 만들어져 인체와의 접촉의 결과 생기는 착장 상태를 확인하는 작업에 3차원 의복 CAD 시스템을 이용하면, 직접 재단 봉제 시착(찰볼) 등 일련의 과정을 거치지 않고도, 만들어진 의복의 형상과 착장 상태를 확인해볼 수 있다는 장점이 있다. 이러한 3차원 시스템에서는 의복의 자연스런 처짐, 이른바 드레이프(4.ape)를 잘 표현하여야만 실제에 최대한 가까운 의복의 형상을 보여줄 수 있다. (중략)
문양이나 패턴이 없는 민 무늬의 물체에는 동일점 정합에 의해 3 차원 계측을 하는 스테레오 정합방식을 적용할 수 없다. 본 논문에서는 난수 발생 함수로 제작한 랜덤 칼라 패턴을 대상물체에 투영하여, 대상 물체 표면에 특징적인 문양을 인위적으로 생성시키는 것에 의해 민 무늬의 물체를 스테레오 정합법으로 측정하는 방식을 제안한다. 투사된 패턴으로 자체 문양을 지니게 된 물체를 스테레오 카메라로 촬영하였고, 동일점 정합은 전역 스테레오 정합 방식의 일종인 TRW 방식에 의한 컬러 매칭 방식을 사용하였다. 제안된 방식은 원형의 흰색 석고상 3 차원 계측에 적용되었고, 안정적이고 정확한 스테레오 정합 계측 결과를 보였다.
얼굴을 마주보며 인간끼리 대화하는 것처럼 인간과 자연스럽게 대화할 수 있는 휴먼인터페이스를 실현하기 위해서는 임성의 합성과 얼굴영상의 합성이 필요하다. 본 논문은 얼굴영상의 합성을 대상으로 한다. 얼굴영상의 합성에서는 표정변화와 입모양의 변화를 3차원적으로 실현하기 위하여 얼굴의 3차원 형상모델을 이용한다. 얼굴의 3차원 모델을 얼굴 근육의 움직임에 따라 변형하므로서 다양한 얼굴표정과 음절에 어울리는 입모양을 합성한다. 우리말에서 자모의 결합으로 조합가능한 음절은 14,364자에 이른다. 이 음절에 대한 입모양의 대부분은 모음에 따라 형성되고, 일부가 자음에 따라 달라진다. 그러므로, 음절에 어울리는 입모양의 변형규칙을 정하기 위해, 이들을 모두 조사하여 모든 음절을 대표할 수 있는 입모양패턴을 모음과 자음에 따란 분류한다. 그 결과, 자음에 영향을 받는 2개의 패턴과 모음에 의한 8개의 패턴, 총 10개의 패턴으로 입모양을 분류할 수 있었다. 나아가서, 분류된 입모양패턴의 합성규칙을 얼굴근육의 움직임을 고려하여 정한다. 이와같이 분류된 10개의 입모양패턴으로 모든 음절에 대한 입모양을 합성할 수 있고, 얼굴근육의 움직임을 이용하므로써 다양한 표정을 지으면서 말하는 자연스런 얼굴영상을 합성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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