• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.685-695
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• 2008

본 논문은 다시점에서 물체를 촬영한 영상들의 집합, 즉, 다시점 영상 집합(multi-view image set)이 주어진 경우, 적은 사용자 입력을 통해 효율적으로 영상 집합 내 관심 물체의 영역을 추출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자가 직접 입력을 통해 영역화한 하나의 영상을 바탕으로, 그 영상의 배경 및 전경과 인접 영상 간의 변형을 각각 근사하여 전경 및 배경에 대응되는 인접 영상의 영역을 파악하고, 이 영역들을 통해 인접 영상을 영역화한 후, 영역화된 영상을 바탕으로 다음 인접 영상을 영역화하는 과정을 순차적으로 반복하여 영상 집합 전체를 영역화한다. 이때 전경 및 배경의 변형은 각각 특징점 기반 레지스트레이션(registration) 기법과 선형성 거리비율 보존(affine) 변형을 가정한 대응점 기반 변형행렬(homography)을 통해 근사되며, 각 대응 영역을 기반으로 하는 화소 색 분포 및 형상 정보(shape prior)를 마르코프 랜덤 장(Markov random field)에서의 에너지 최소화에 기반을 둔 영역화 기법에 적용하여 영역화를 수행한다. 제시하는 실험 결과는 제안하는 기법이 적은 사용자 입력으로 다시점 영상 집합 전체를 효과적으로 영역화한다는 것을 뒷받침한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.786-792
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• 2010

본 논문은 복잡한 도로 환경에서 차선을 정확하게 찾는 실시간 차선 검출법을 보인다. 기존의 많은 방법들은 대게 후처리 과정에서 차선 안쪽에 존재하는 잡음을 찾아 차선의 위치를 찾지만, 제안하는 방법은 특징 추출 단계에서 가능한 많은 잡음을 제거하므로 후처리 과정에서 검색 영역을 최소화한다. grid기반 모폴로지 연산은 우선 관심영역을 능동적으로 생성한 후, 모폴로지의 닫기 연산을 통해 에지 들을 연결한다. 그리고 방향성 에지 연결 기법을 통하여 유효한 방향에지를 찾고 사전에 구해진 영상 내 차선의 높이와 두 차선 간의 폭 관계를 이용하여 두 개의 차선을 군집화한다. 마지막으로 차선의 색상은 YUV색상 공간에서 두 개의 연결된 에지 안쪽을 검사하여 Bayesian확률 모델을 사용하여 추정한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 다수의 불필요한 에지 군집이 존재하는 복잡한 도로 환경에서 효과적으로 도로 에지를 감별하였으며, 제안하는 알고리즘은 해상도 $320{\times}240$ 영상으로 10ms/frame의 속도에서 약92%의 정확도를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.74-86
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• 2006

본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.197-205
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• 2020

한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.

• 디자인학연구
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• 제19권2호
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• pp.283-292
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• 2006

플라스틱은 19C중반 부족한 자연 재료를 대체하기 위한 물질로 개발되었고, 특히 새롭게 등장한 전기산업 분야에 효율적인 재료로 제공되면서 그 사용성이 확대되었다. 이와 같이 발생 확대된 플라스틱은 제품 디자인 활동과 깊은 연관성을 맺으면서 오늘날 디자인의 주요 재료로 자리하고 있다. 그러나, 플라스틱의 재료적 특성은 디자인 작업과 매우 긴밀하게 연결됨에도 불구하고 재료와 디자인에 대한 면밀한 연구는 거의 볼 수 없다. 본 연구는 플라스틱 재료의 개발이 제품 디자인 활동에 미친 영향에 대해서 고찰함으로써 재료가 미치는 중요성을 밝히기 위함이다. 이를 위해 플라스틱 재료가 개발되어 제품 디자인과 긴밀하게 연결되었던 1920-30년대의 유선형 스타일을 중심으로 고찰하였다. 본 연구를 통해 플라스틱은 제품 디자인 활동과 크게 3가지의 측면에서 깊은 연관성을 맺어 왔음을 알 수 있다. 첫째, 플라스틱의 무형의 재료 특성은 성형 기술과의 긴밀한 관계 속에서 형태화가 가능하며 이러한 특성은 디자인 형태접근에 중요하게 작용하였다. 둘째, 플라스틱은 생산 방식과 재료 특성에서 대량 생산 시스템에 효율적 재료였으며 이러한 특성은 생산비용을 낮추는 경제적인 디자인 방식의 확대를 가져왔다. 셋째, 플라스틱은 다양한 색채와 질감, 광택, 패턴을 만들어 내어 천연 재료의 감각으로부터 인위적인 감각까지 무한히 넓은 변화의 가능성을 가졌으며 따라서 디자인의 다양성의 폭을 넓혔다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.25-36
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• 2008

본 논문은 조명의 변화가 심한 영상에서 손 형태를 안정적으로 인지하는 기법에 관한 것이다. 제안한 방법은 HSI 색상공간에서 색상(Hue) 및 색상 기울기(Hue-Gradient)를 기반으로 정의된 배경모델을 구축하고, 실시간으로 입력되는 영상과의 배경차분(background subtraction)기법을 이용하여 배경과 손을 구분한다. 추출된 손의 영역으로부터 18가지의 특징요소를 추출하고 이를 기반으로 다중클래스 SVM(Support Vector Machine) 학습 기법을 사용하여 손의 형태를 인지한다. 제안 기법은 색상 기울기를 배경 차분에 적용함으로써, 조명 환경이 배경 모델의 조명과 다르게 급격한 변화가 이루어졌을 때도 안정적으로 손의 윤곽정보를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 실시간 처리를 저해하는 복잡한 손의 특성정보 대신, OBB의 크기에 대하여 정규화된 두 개의 고유값과 객체 기반 바운딩 박스(OBB)를 구성하는 16개 세부 영역에서의 손 윤곽픽셀의 개수를 손의 특성정보로 사용하였다. 본 논문에서는 급격한 조명 변화 상황에서 기존 RGB 색상요소를 기반으로 하는 배경차분법과 색상을 기반으로 하는 배경차분법, 본 논문에서 제안하는 색상 기울기 기반 배경 차분법의 결과를 비교함으로써 제안 기법의 안정성을 입증하였다. 6명의 실험대상자의 1부터 9까지의 수지화 2700개의 영상으로부터 손 특성 정보를 추출하고 이에 대하여 훈련을 통한 학습 모델을 생성하였다. 학습모델을 기반으로 실험자 6인의 손 형태 1620개의 데이터에 대하여 인지 실험을 실시하여 92.6%에 이르는 손 형태 인식 성공률을 얻었다.

• 한국지구과학회지
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• 제40권1호
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• pp.46-55
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• 2019

본 연구는 광화문 월대로 사용된 석재를 대상으로 암석학적 연구를 활용한 석재공급지를 추정하기 위해 수행되었다. 월대는 2010년에 일부 구간이 다시 복원된 것으로 원부재인 담홍색 화강암과 신석재인 회백색 화강암이 사용되었다. 석재공급지 추정을 위해 북한산과 수락산의 지질조사를 수행하였으며 채취한 시료는 모두 담홍색 화강암과 유사한 특징을 보였다. 전암대자율은 북한산에 비해 수락산의 값이 크고 암석의 색에서 부분적인 차이를 보이지만 수락산이 상대적으로 선명한 담홍색을 띤다. 수락산은 월대에 사용된 원부재와 비슷한 암석기재적 특징, 전암대자율, 역사적 사료 그리고 야외조사 시 발견된 채석흔적 등을 통해 최종 복원용 석재공급지로 판단된다. 물성시험 결과, 월대 원부재는 풍화로 인해 147 MPa로 다소 낮은 수치를 보이며 석재공급지로 생각되는 수락산은 244 MPa 높은 값을 보여 안정성까지 확보되어 양질의 석재로 사용 가능하다. 수락산 일대는 주거지역이 일부 포함 되어 있어 행정적인 문제, 자연파괴, 인근 주민 생활권 침해가 발생하여 채석활동은 어렵다. 또 다른 대안으로 QAP조성, 광물조직, 암색 등의 암석학적특징 및 물리적 특성까지 유사한 중-조립질 담홍색화강암의 포천 창수석과 영중석을 제안할 수 있다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제50권4호
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• pp.20-37
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• 2017

북제시기 유도 중에는 흰색 혹은 옅은 황색 유약 바탕에 녹색, 갈색, 황색 등으로 채색한 것이 있는데, 이는 "채회유도(彩繪釉陶)"로 통칭된다. 1971년 하남성(河南省) 안양시(安陽市) 홍하둔촌(洪河屯村)에 소재한 범수묘(範粹墓)에서 백유녹채삼계관(白釉綠彩三系罐)과 백유녹채장경병(白釉綠彩長頸甁)이 출토되었으나, 연구자들의 주목을 받지 못한 채 공반 출토된 백유기(白釉器)만이 중국에서 기년 자료가 확실한 가장 이른 백자의 증거로 제시되어 끊임없는 논쟁이 이루어졌다. 필자는 이 채회유도에 주목하여, 지금까지 무덤과 가마터에서 발견된 자료들을 정리하였으며, 이를 바탕으로 장식특징과 제작 기술을 파악하였다. 또한 이들이 부장된 무덤의 연대를 통한 출현 상한시점 및 피장자의 신분을 특정하여 채회유도의 사회적 가치를 알아보았다. 북제시기 채회유도는 이전 시기와 구별되는 제작특징이 확인되었는데, 구체적으로는 자토(瓷土)를 이용한 태토, 2차 소성, 유상회채(釉上繪彩) 기법이 새로 채용되었다. 이러한 특징은 이미 북위(北魏) 시기 유도에서 일부 나타난 변화로, 이것이 북제까지 이어져 백유 채회유도의 출현으로 나타났다고 볼 수 있다. 또한 채회유도의 기형은 동시기 남방지역 자기 기형과 북위시기 이래 생산된 채회의 속성이 결합되어 형성되었음을 확인하였다.

• 인지과학
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• 제32권3호
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• pp.117-139
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• 2021

짧은 시차를 두고 출현하는 기억과 검사배열 사이에 차이 항목의 유무를 찾아내는 변화탐지 원리는 검사배열 출현 시 기억항목들과 견주어 차이가 있는 한 항목을 탐색한다는 점에서 시각탐색 원리와 닮아있다. 본 연구는 두 과제 사이의 이러한 유사성을 배경으로, 시각단기기억 기반 변화탐지 과제에서 변화의 출현 가능성 증감이 변화탐지 반응의사결정에 미치는 영향 즉 변화출현확률 효과의 양상을 조사했다. 이를 위해 네 개의 색상 사각형에 뒤이어 출현한 또 다른 네 개의 색상 사각형 사이의 색상들을 비교해 색상 변화 항목의 유무를 판단하는 단순세부특징 변화탐지 과제를 실시했다. 변화 항목의 출현 가능성은 전체 시행 대비 20, 50 및 80% 확률로 처치되었으며 그에 따른 변화탐지 수행 오류와 탐지민감도 및 반응시간을 분석했다. 그 결과 변화 항목의 출현 가능성이 증가할수록 오경보는 증가하고 실수 반응은 감소했으며 정기각 반응시간 또한 지연된 것이 관찰되었다. 이 변화출현확률 효과는 시각탐색 과제에서 표적의 출현 가능성 증감에 따라 관찰되는 표적출현확률 효과와 매우 유사했으며 이는 두 효과를 초래하는 배경 원리가 서로 닮아있을 가능성을 시사한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.43-50
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• 2021

본 논문에서는 키넥트 센서를 기반으로 한 휘트니스(Fitness) 동작의 정확성을 피드백 하는 윈도우 애플리케이션 KITNESS를 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션의 특징은 키넥트의 카메라와 관절 인식 센서를 활용하여 사용자가 정확한 휘트니스 자세로 운동할 수 있도록 피드백을 주는 것이다. 이때 키넥트의 IR Emitter와 IR Depth Sensor를 이용하여 사용자와 키넥트 간의 거리를 측정하고, 사용자의 관절 위치인 조인트(Joint)와 각 관절의 스켈레톤(Skeleton) 데이터를 측정한다. 이러한 데이터를 이용하여 사용자의 관절 위치와 자세마다 일정 거리를 계산하고 자세의 정확도를 판단한다. 그리고 키넥트의 RGB 카메라를 통해 사용자가 본인의 자세를 확인할 수 있도록 구현한다. 즉, 사용자의 자세가 정확하면 스켈레톤 정보를 초록색 선으로 표시하고, 정확하지 않으면 정확하지 않은 부분을 빨간색 선으로 표시하여 직관적으로 알려준다. 사용자는 이 애플리케이션을 통하여 운동하는 자세의 정확도를 피드백 받기 때문에 혼자서도 정확한 자세로 운동할 수 있다. 이 애플리케이션은 운동 부위를 목, 허리, 다리 세 가지 영역으로 분류하고, 각 운동 부위의 자세에서 관절이 겹쳐서 키넥트가 인식하지 못하는 자세를 제외함으로써 키넥트의 인식률을 높인다. 그리고 애플리케이션 종료 시에는 마지막 운동 모습을 이미지로 5초간 보여줌으로써 성취감을 고취시키고 지속적으로 운동할 수 있도록 구현한다.