본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정확하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. 동공을 추적하여 GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 1m 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다. 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84%보다 약 9% 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.
For this research with the objects of spaces in two department stores which can be referred to as representative facility of commercial space, observation test has carried out to estimate how much visitors rivet their eyes to the display of shops. In addition, to find out what effect the difference among the department types has on the selective attention to space element, the observation time was applied as a medium for estimation. The followings are the result from analyzing the observation frequency and the observation intensity feature of each section where the characteristics of design could be found at attention. First, both images of A and B had concentrative dominant-observation at left shops. In case of Image A, Customers began to observe the right shops very attentively after 25 seconds, and with Image B, the attentive observation at right and left took place alternatively after 35 seconds. In other words, regardless of the characteristics of shop displays, the left shops were observed first while in case of the observation after the early and middle time-frame the characteristics of shops were found to have effects on observation. Second, the normal observation showed some difference among attention sections over time while on the whole both images of A and B had the same highly attentive observation at the middle space. Accordingly, it could be concluded that the middle space was playing a faithful role as background for commercial spaces. Third, the ignorant observation, which is the opposite to the attentive observation, was found different between the images of A and B. When the ignorant observation is considered to have intentionality, it will be possible to set up the display which may attract the attention aggressively by the process of figuring out the characteristics of ignored shops.
본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안 하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정확하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. 동공을 추적하여 GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 1m 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다. 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84%보다 약 9% 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.
본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정화하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 Im 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84$\%$보다 약 9$\%$ 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.
일반적인 지상통제 시스템은 단일 무인항공기 운용을 위한 통제 및 정보 전시 기능을 갖추고 있다. 현대에서는 단일 지상통제 시스템을 사용하여 복수 무인항공기의 운용이 요구되고 있다. 이로 인하여 무인기 운용자는 과거보다 다양한 임무 수행이 요구되며, 임무 수행 중 다양한 요인에 의하여 임무과부하를 받게 된다. 본 연구에서는 복수무인기 운용자의 임무과부하 측정을 통해 운용자의 상태를 반영한 적응형 지상통제 시스템을 제안한다. 복수무인기를 운용할 수 있는 지상통제 소프트웨어를 개발하고, 또한 시뮬레이터를 구성하여 운용자가 지상통제 시스템의 운용을 통해 시스템의 기능을 검증한다. 적응형 지상체 실험을 분석한 결과, 비적응형 지상체 실험 결과와 대비하여 운용자의 동공지름이 감소하고, 임무 성능이 증가하는 등 적응형 지상체의 효용성을 확인하였다.
Surgery with the computer navigation system can make it possible to identify important anatomical structures which are difficult to be confirmed with the naked eye in the operation, and has extended their applications in various surgical fields. The head and neck surgery especially requires detailed anatomical knowledges and these knowledges have influences on postoperative functions and esthetics of a patient. In the orthognathic surgery, we should take osteotomies in the precise locations of the jawbones and move segments to the intended positions. There are so many important anatomical structures around the osteotomy-sites in the orthognathic surgery that the prevention of damage to these structures to obtain satisfactory results without any complication. There are vessels of the pterygoid plexus posterior to the pterygoid plate in the maxilla and the mandibular nerve enters the mandibluar foramen in the mandibular ramus. These locations should be confirmed perioperatively to avoid any injury to these structures. The navigation-assisted surgery may be helpful for this purpose. We performed navigational orthognathic surgeries with preoperative CT images and obtained satisfactory results. The osteotomy was performed in the proper location and damaging the surrounding important anatomical structures was avoided by keeping the saw away from them with the real-time navigation. It may be required to develop proper devices and protocols for the navigation-assisted orthognathic surgery.
실천공학 교육을 위하여 피교육자가 효율적으로 관련 기술을 습득하고 문제를 해결할 수 있도록 하는 것이 필요하다. 디자인 교육에서 사용성은 제품의 사용자 중심 디자인을 위하여 가장 중요하게 고려되어야 할 요소 중의 하나이다. 디자인을 전공하는 학생에게 사용성의 중요성을 인식시키고 사용성을 고려한 디자인 문제해결을 효율적으로 습득할 수 있도록 하는 방법은 학생 스스로 문제를 해결하고 그 과정에 참여하는 과제 중심 및 참여 학습(Project and participation based learning)을 통한 교육이다. 본 연구에서는 학생들 스스로의 과제 중심 및 참여 학습을 통한 사용성 평가 및 디자인 사례를 진행하였다. 이를 위하여 학생들이 관심을 갖는 주제를 선정하였고, 디자인 문제해결 및 사용성 연구를 위한 목적으로 디자인공학 대학원생, 학부생, 디자인전공을 준비하는 고등학생으로 팀을 구성하여 연구를 진행하였다. 이 과정을 통하여 대학원생은 사용성 디자인의 연구능력을 습득하고, 대학생은 디자인과정에서의 실무능력을 습득하며, 고등학생은 디자인의 전반적 이해를 습득할 수 있도록 하였다.
Objectives: The purpose of this study was to identify the needs of bio-signal devices for the diagnosis, assessment, and analysis of neurocognitive disorder in Korean medicine (KM) hospitals and clinics. Methods: A questionnaire was developed to survey the current status of medical device use, and diagnosis and interventions for patients with cognitive disorders in KM hospitals and clinics. November 11~December 2, 2019, 114 responses (71.9% completed) were collected by internet-based questionnaires from the members of the Korean society of Oriental Neuropsychiatry. Results: The clinical requests were in the descending order of hematology analyzer, ultrasound imaging system, and electroencephalography among the 15 most commonly used devices of which research would support for their clinical usability. The biosignal-based devices showed the highest research demands for patients with mild cognitive impairment rather than more severe stages of cognitive impairment. Prevention rather than diagnosis, or several treatment regimens was the strongest clinical area of the KM for patients with neurodegenerative cognitive impairment. Many responded that five to 10 minutes of test duration and 20,000 won to 30,000 won of cost would be appropriated for a new device to be developed. Conclusions: There were strong demands for the development of bio-signal devices for neurocognitive disorders among the KM doctors. Specifically, it showed high needs for the technology that can be used in the prevention area of cognitive disorders. Additionally, new medical devices to assess cognitive functions and to obtain KM pattern-related information were the high needs.
소비자들은 모바일 쇼핑에서 개인정보 노출을 염려하지만 동시에 그로 인한 절차 복잡성에 따른 불편을 회피하는 경향이 있다. 본 연구는 스마트폰을 이용한 모바일 쇼핑에서 개인정보 사용에 관한 옵트인(opt-in) 절차의 복잡성이 위험지각, 호감도, 재구매 의도와 같은 쇼핑행동에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이를 위해 쇼핑상황을 설정하는 가상의 모바일 웹사이트를 만들고, 개인정보 보호 동의절차의 복잡성을 조작하여 쇼핑행동을 측정하였다. 또한 시각적 주의의 양을 측정하기 위해 아이트래커를 활용하였다. 연구결과, 개인정보 사용에 관한 옵트인 절차의 복잡성은 위험지각, 호감도, 재구매 의도와 직접 관련되었고, 호감도와 재구매 의도에서 절차 복잡성의 효과는 시각적 주의에 의해 조절되는 것으로 나타났다. 마지막으로 연구결과에 기초하여 모바일 쇼핑에서 소비자들이 지각하는 절차적 복잡성과 개인 정보 보호의 균형을 위한 이론적 및 실무적 함의를 다루었다.
현재의 출입국 관리는 여권을 제시하면 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권 데이터베이스와 대비하는 것이다. 본 논문에서는 여권의 정보를 인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다. 추출된 문자열 영역을 이진화하고 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM 마스크를 적용한 후에 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 개별 코드의 인식은 ART2 알고리즘을 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법으로 동작하는 RBF 네트워크를 적용한다. 사진 영역은 코드의 문자열 영역을 추출한 후에 코드의 문자열 영역이 시작되는 좌표를 중심으로 사진 영역을 추출한 후, Luminance, Edge, Hue 정보를 이용하여 사진 부분을 검증한다. 검증된 사진 부분 영상은 ART2 알고리즘을 적용하여 사진의 특징들을 분류하고, 이를 이용하여 사진 인증을 하게 된다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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