• 한국운동역학회지
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• 제24권2호
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• pp.181-187
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• 2014

In this study, a real-time evaluation system for quantitative dynamic fitting during pedaling was developed. The system is consisted of LED markers, a digital camera connected to a computer and a marker detecting program. LED markers are attached to hip, knee, ankle joint and fifth metatarsal in the sagittal plane. Playstation3 eye which is selected as a main digital camera in this paper has many merits for using motion capture, such as high FPS (Frame per second) about 180FPS, $320{\times}240$ resolution, and low-cost with easy to use. The maker detecting program was made by using Labview2010 with Vision builder. The program was made up of three parts, image acquisition & processing, marker detection & joint angle calculation, and output section. The digital camera's image was acquired in 95FPS, and the program was set-up to measure the lower-joint angle in real-time, providing the user as a graph, and allowing to save it as a test file. The system was verified by pedalling at three saddle heights (knee angle: 25, 35, $45^{\circ}$) and three cadences (30, 60, 90 rpm) at each saddle heights by using Holmes method, a method of measuring lower limbs angle, to determine the saddle height. The result has shown low average error and strong correlation of the system, respectively, $1.18{\pm}0.44^{\circ}$, $0.99{\pm}0.01^{\circ}$. There was little error due to the changes in the saddle height but absolute error occurred by cadence. Considering the average error is approximately $1^{\circ}$, it is a suitable system for quantitative dynamic fitting evaluation. It is necessary to decrease error by using two digital camera with frontal and sagittal plane in future study.

• 한국안광학회지
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• 제14권3호
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• pp.43-49
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• 2009

목적: 본 연구는 운동 선수와 일반 대학생 남녀를 대상으로 정지 시력과 동체 시력, 정적 입체시와 동적 입체시를 측정, 분석함으로써 앞으로의 동체 시력과 동적 입체시 연구에 기초 자료를 얻고자 하였다. 방법: 양안의 정지 시력이 1.0 이상인 대전고등학교 야구부 선수 20명과 건양대학교 남학생 20명, 여학생 20명을 대상으로 본 연구에서 제작한 회전 거울식 동체 시력 측정장치와 동적 입체시 측정 프로그램을 이용하여 정지 시력, 동체 시력, 정적 동적입체시를 측정하였다. 결과: 운동 선수군과 일반 남자군, 일반 여자군에서 정지 시력과 정적 입체시에는 유의한 차이를 나타내지 않았다. 동체 시력은 세 그룹 모두 유의한 차이를 보였으며, 운동 선수군에서 가장 높은 동체 시력을 나타내었고, 일반 남자군, 일반 여자군 순으로 동체 시력이 낮게 측정되었다. 또한, 일반 남자군과 일반 여자군의 동적 입체시에는 유의한 차이가 나타나지 않았으나, 운동 선수군은 이 두 그룹에 비해 유의한 수준으로 높은 동적 입체시를 나타내었다. 결론: 본 연구의 결과를 토대로 앞으로의 연구에 도움을 줄 수 있을 것으로 보이며, 다양한 분야에 동체 시력과 동적 입체시 검사를 응용한다면 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 비교문화연구
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• 제19권
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• pp.39-77
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• 2010

The cinema of Peter Greenaway has consistently engaged questions of the relationship between the arts and particularly the relations of image and writing to cinema. When different types of images are correlated and merged with each other on the borders of painting, photography, film, video and computer animation, the interrelationships of the distinct elements cause a shift in the notion of the whole image. This analysis proposes to articulate the complex relationship between the 'interartial' dimension and the 'intermedial' dimension in Peter Greenaway's film, (1991). If the interartiality is interested in the interaction between various arts, including the transition from one to another, the intermediality articulates the same type of relationship between two or more media. The interactional relationship is the same on both sides; on the contrary, the relationship between art and media does not show the same symmetry. All art is based on one or more media - the media is a condition existence of art - but no art can't be reduced to the status of media. This suggests that if the interartiality always involves the intermediality, this proposal may not be reversed. First, we analyse a self-conscious investigation into digital art and technology. Prosospero's Books can be read as a daring visual essay that self-consciously investigates the technical and philosophical functions of letters, books, images, animated paintings, digital arts, and the other magical illusions, which have been modern or will be post-modern media to represent the world. Greenaway uses both conventional film techniques and the resources of high-definition television to layer image upon image, superimposing a second or third frame within his frame. Greenaway uses the frame-within-frame as the cinematic equivalent of Shakespeare's paly-within-play : it offer him the possibility to analyse the work of art/artist/spectator relationship. Secondly, we analyse the relationship between the written word, oral word and the books. Like the written word, the oral word changes into a visual image: The linguistic richness and nuances of Shakeaspeare's characters turn into the powerful and authoritative, but monotone, voices of Gielgud-Prospero, who speaks the Shakespearean lines aloud, shaping the characters so powerfully through his worlds that they are conjured before us. Specially each book is placed over the frame of the play's action, only partially covering the image, so that it gives virtually every frame at least two space-time orientations. Thirdly, we try to show how Peter Greenaway uses pictorial references in order to illustrate the context of the Renaissance as well as pictorial techniques and language in order to question the nature of artistic representation. For exemple, The storm is visualised through reference to Botticelli's : the storm of papers swirling around the library is constructed to look like a facsimili copy of Michelangelo's Laurentiana Library in Florence. Greenaway's modern mannerism consists in imposing his own aesthetic vision and his questioning of art beyond the play's meta-theatricality: in other words, Shakespeare''s text has been adapted without being betrayed.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1149-1161
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• 2021

컴퓨터 비전 기술이 위성영상에 적용되면서, 최근 들어 딥러닝 영상인식을 이용한 구름 탐지가 관심을 끌고 있다. 본연구에서는 SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset과 영상자료증대 기법을 활용하여 U-Net 구름탐지 모델링을 수행하고, 10폴드 교차검증을 통해 객관적인 정확도 평가를 수행하였다. 512×512 화소로 구성된 1800장의 학습자료에 대한 암맹평가 결과, Accuracy 0.821, Precision 0.847, Recall 0.821, F1-score 0.831, IoU (Intersection over Union) 0.723의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 그러나 구름그림자 중 14.5%, 구름 중 19.7% 정도가 땅으로 잘못 예측되기도 했는데, 이는 학습자료의 양과 질을 보다 더 향상시킴으로써 개선 가능할 것으로 보인다. 또한 최근 각광받고 있는 DeepLab V3+ 모델이나 NAS(Neural Architecture Search) 최적화 기법을 통해 차세대중형위성 1, 2, 4호 등의 구름탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.125-131
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제47권2호
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• pp.229-238
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• 2019

목재의 결점은 생장과정에서 또는 가공 중에 다양한 형태로 발생한다. 따라서 목재를 이용하기 위해서는 목재의 결점을 정확하게 분류하여 용도에 맞는 목재 품질을 객관적으로 평가할 필요가 있다. 하지만 사람에 의한 등급구분과 수종구분은 주관적 판단에 의해 차이가 발생할 수 있기 때문에 목재 품질의 객관적 평가 및 목재 생산의 고속화를 위해서는 컴퓨터 비전을 활용한 화상분석 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 SIFT+k-NN 모델과 CNN 모델을 통해 옹이의 종류를 자동으로 구분하는 모델을 구현하고 그 정확성을 분석해보고자 하였다. 이를 위하여 다섯 가지 국산 침엽수종으로부터 다양한 형태의 옹이 이미지 1,172개를 획득하여 학습 및 검증에 사용하였다. SIFT+k-NN 모델의 경우, SIFT 기술을 이용하여 옹이 이미지에서 특성을 추출한 뒤, k-NN을 이용하여 분류를 진행하였으며, 최대 60.53%의 정확도로 분류가 가능하였다. 이 때 k-index는 17이었다. CNN 모델의 경우, 8층의 convolution layer와 3층의 hidden layer로 구성되어있는 모델을 사용하였으며, 정확도의 최대값은 1205 epoch에서 88.09%로 나타나 SIFT+k-NN 모델보다 높은 결과를 보였다. 또한 옹이의 종류별 이미지 개수 차이가 큰 경우, SIFT+k-NN 모델은 비율이 높은 옹이 종류로 편향되어 학습되는 결과를 보였지만, CNN 모델은 이미지 개수의 차이에도 편향이 심하지 않아 옹이 분류에 있어 더 좋은 성능을 보였다. 본 연구 결과를 통해 CNN 모델을 이용한 목재 옹이의 분류는 실용가능성에 있어 충분한 정확도를 보이는 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.161-170
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• 2019

다품종 대량 생산 중소기업 공장에서는 제품의 종류가 다양하고 그 수량이 많기 때문에 재고의 관리를 위한 인력과 경비가 낭비되고 있다. 또한 재고의 현황을 실시간으로 확인 할 방법이 마련 되있지 않아서 재고의 과적재, 과부족 현상으로 인한 경제적 피해를 받고 있다. 실시간 데이터 수집 환경을 구축하기 위한 많은 방안이 있지만 대부분 구축비용과 시간이 중소 중견기업이 감당하기 어려운 수준이다. 그렇기 때문에 중소 중견기업의 스마트 공장은 구현되기 어려운 현실을 마주하고 있으며, 적절한 대책을 찾기 힘든 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 생산품 관리 기술로 많이 채택되는 바코드, QR코드와 함께 라벨에 표기되어 있는 글자추출을 통해 기존 재고관리 방법의 확장에 대한 내용을 구현하고 그 효과를 평가하였다. 기술적으로는 컴퓨터 이미지 처리를 통해서 기존의 생산품의 입출고 관리를 위한 방법인 재고라벨 및 바코드에 대한 자동인식 및 분류를 하기 위한 OpenCV를 이용한 전처리, 구글 비젼 API의 OCR(Optical Character Recognition)기능을 통해서 글자를 추출하고, Zbar를 통해서 바코드를 인식할 수 있게 설계하였고, 값비싼 장비를 사용하지 않고 라즈베리파이를 통해 실시간 영상을 통한 인식으로 재고를 관리할 수 있는 방법을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권8호
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• pp.101-111
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• 2021

최근 다양한 사회경제적 이슈 및 갈등을 야기하고 있는 비정규직은 대체로 고용에 대한 불안감으로 인해 조직에 대한 충성도나 직무만족도가 낮을 수밖에 없는데, 이를 개선하기 위한 방안으로 본 연구는 비정규직의 조직커뮤니케이션 만족도가 직무만족과 조직몰입에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 제 7차 인적자본기업 패널조사 자료 중 비정규직 설문데이터를 구조방정식 모형분석 등을 활용하여 분석하는 방식으로 연구를 진행하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 비정규직이 인식한 조직커뮤니케이션은 직무만족과 조직몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 둘째, 비정규직의 직무만족은 조직몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 셋째, 비정규직의 커뮤니케이션 만족과 조직몰입의 관계에 있어서 직무만족이 매개작용을 하고 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 기존의 서비스업 위주의 연구에서 연구대상을 비정규직으로 확대하였으며, 보다 다양한 업종을 아울렀다는데 의의가 있다. 본 연구의 결과는 비정규직의 조직유효성 향상을 위해 미션 및 비젼 공유, 커뮤니케이션 활성화 제도가 필요함을 시사하고 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.26-38
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• 2021

본 논문에서는 원격 탐사 영상에 대한 특징 기반 영상 정합 (Image Registration) 방법의 고속화를 위한 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법인 DLKF (Deep Learning Keypoint Filtering)를 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. DLKF는 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 서브 샘플링 (Subsampling)된 영상을 사용한다. 또한 영상 분할 (Image Segmentation) 방법을 위해 패치 단위로 잘라낸 영상을 다시 합칠 때 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라낸다. DLKF의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 검출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. SIFT 기반 정합 방법을 기준으로 SURF 기반 정합 방법은 특징점의 수를 약 18% 감소시키고 속도를 약 2.6배 향상시켰지만 정확도가 3.42에서 5.43으로 저하되었다. 제안하는 방법인 DLKF를 사용하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시키고 속도를 약 20.5배 향상시키면서 정확도는 4.51로 저하되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.577-582
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• 2021

최근 AR, VR 및 스마트 디바이스 기술의 발전에 따라 피트니스 산업에서도 비대면 환경을 기반으로 한 서비스 수요가 증가하고 있다. 비대면 온라인 홈트레이닝 서비스는 기존의 오프라인 서비스에 비해 시간과 장소의 제약이 없다는 장점이 있으나 운동 기구의 부재 및 사용자의 정확한 운동 자세 유지여부, 운동량의 측정이 어려운 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완할 수 있는 표준 운동 프로그램을 개발하고 딥러닝 기반 신체 자세 추정 영상처리를 통하여 새로운 비대면 홈트레이닝 어플리케이션 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 알고리즘 기반 어플리케이션을 활용한다면 표준 운동 프로그램 영상의 트레이너를 사용자가 직접 보고 따라하면서 사용자 스스로 자세를 교정하며 정확한 운동이 가능하다. 나아가 본 연구의 알고리즘을 용도에 맞게 커스터마이징 한다면 공연, 영화, 동아리 활동, 컨퍼런스 분야로의 적용도 가능할 것이다.