• 문화기술의 융합
• /
• 제9권5호
• /
• pp.563-568
• /
• 2023

정부가 정신질환자의 기준을 강화하고 검진 대상을 전 국민으로 확대한 것은 달라진 시대 상황을 반영한 것이다. OECD의 발표(2021)에 따르면 세계 각국에서 코로나19 팬데믹의 장기화로 이후 우울증과 불안증의 발생이 2배 이상 증가 했으며, 그 중 한국의 유병률이 1위이기 때문이다. 하지만 그러나 정신장애로 진닫받은 사람 중 전문가의 상담과 치료를 받은 비율은 12.1%에 불과하다. 우울증과 단순 우울감의 차이는 의학적으로도 치료 대상이냐 일시적인 현상이냐에 따라 그 의미가 상당히 크지만, 우울감의 지속이 곧 우울증이라는 사실을 알 수 있다. 이러한 우울감의 감소를 위해 칸딘스키의 작품을 영상화하여 창작물을 제작하였다. 제작된 칸딘스키 영상의 재생 속도에 변화를 주어 진행한 실험에서 우울증 환자와 정상인을 비교했을 때 가장 큰 편차를 보였던 베타와 감마값이 90fps로 시청하였을 때 많이 증가하는 수치를 보여 우울감 완화에 가장 효과적이었다. 예술적 창작물은 개인의 시각에 따라 다르게 받아들여 질 수 밖에 없지만, 향후 인공지능과 전통적인 정신 건강 접근 방식을 통합하여 우울증을 겪는 개인의 현상을 개선할 수 있는 연구가 더욱 발전하여 치료에도 널리 이용되기를 희망한다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제42권6호
• /
• pp.1-8
• /
• 2005

이 논문에서는 팬-틸트-줌 기능을 가지는 실시간 능동카메라 시스템에 적합한 2단계 머리 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 색 수렴 단계에서는 머리의 모양을 타원으로 가정하고 모델 색-히스토그램을 얻는다. 그 후, 모델과 후보 타원의 색-히스토그램간의 유사도를 검사하여 목표 물체의 대략적인 위치를 구하기 위해 mean-shift 방법을 이용한다. 여기에서 영상 내 물체 영역의 색 분포가 카메라의 관찰 방향에 따라 달라지는 것을 고려하기 위하여, 모델 히스토그램 뿐 아니라 이전 프레임에서 얻어진 타원의 색 히스토그램도 함께 고려함으로써 mean-shift의 수렴성을 향상시킨다. 특히, 이전 프레임에서 결정된 타원 내부의 가장자리 영역에 포함되어 있는 배경 색 성분에 의한 오류 누적 문제를 해소하기 위해, 모델 히스토그램을 이용하여 타원의 크기를 적응적으로 축소함으로써 이전 추적 결과중 머리 영역에 해당되는 색 히스토그램을 얻는다. 또한 영상 내의 전역 움직임을 예측하고 이를 보상하여 정확한 초기 위치를 찾음으로써 mean-shift의 색 수렴성을 더욱 향상시킨다. 이 때, 고속 움직임 추정을 위해 1-D 투사 데이터 기반의 방법을 제안한다. 다음 단계에서는, 모양 정보를 이용하여 수렴단계에서 얻어진 타원의 위치와 크기를 보다 정확히 재조정한다. 이를 위해 영상 내 경사도의 방향에 기반한 강건한 모양 유사도 함수를 정의하고 사용한다. 다양한 환경을 고려한 실험을 통하여, 사람의 움직임이 빠른 경우, 영상 내 머리 크기의 변화가 심한 경우, 그리고 배경의 색과 모양이 매우 복잡한 경우에 대해서도 제안한 알고리즘이 비교적 정확히 추적을 수행함을 보였다. 아울러 제안한 알고리즘은 추적을 수행하는데 일반 PC에서 약 30fps의 처리 속도를 보여 실시간 시스템에 적합하다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제46권6호
• /
• pp.6-15
• /
• 2009

본 논문에서는 H.264 움직임추정의 고속처리를 위하여 2D PE 아키텍처의 메모리 대역폭을 개선할 수 있는 새로운 4-방향 검색윈도우를 설계 및 구현하였다. 기존의 2D PE 아키텍처는 메모리 대역폭을 줄이기 위하여 스캔경로 내에서 인접한 검색윈도우간 중복되는 데이터를 재사용하였으나, 본 연구에서는 재사용을 증대시키기 위하여 인접한 스캔경로 간의 검색윈도우에 대해서도 재사용할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해서 검색윈도우를 하나의 스캔경로 내에서 래스터 및 사행 스캐닝을 수행하는 기존 방식을 개선하여, 인접한 복수 스캔경로를 4방향(상, 하, 좌, 우)으로 스캐닝하면서 이동할 수 있는 검색윈도우를 설계하였다. 기존 검색윈도우가 제한적인 데이터 재사용으로 $7.7{\sim}11$회 정도의 중복적인 검색(redundancy access factor)을 요구하는데 비하여, 제안된 4-방향 검색윈도우는 3.1/1.4회 정도로 중복검색을 감소시킨 성능을 보인다. 이에 따라서 4-방향 검색윈도우는 기존의 1-방향 검색윈도우에 비하여 70%, 4-방향 검색윈도우에 비하여 60%/81%의 메모리 대역폭 개선 효과를 가져을 수 있게 된다. 제안된 4-방향 검색윈도우의 H.264 정수화소 움직임추정 아키텍처는 절대차분 연산을 위한 $16{\times}16$의 2D PE어레이와 인접 스캔경로 간 검색윈도우 데이터를 재사용하기 위한 $5{\times}16$의 RE어레이로 구성되어 있다. 2D PE어레이는 스캔방향에 따라 상/하 양방향으로 참조데이터를 입력받을 수 있으며, 인접한 복수 스캔경로들의 데이터 재사용을 위한 RE 어레이가 2D PE어레이와 함께 좌/우 양방향으로 로테이트가 가능하도록 구성되어 있다. 4방향 검색윈도우는 Magnachip 0.18um공정으로 구현되어 H.264 움직임추정 메모리대역폭을 개선하여 2D PE 아키텍처 사양 참조 프레임 1장, 검색영역 $48{\times}48$, 매크로 블록 $16{\times}16$의 HD영상($1280{\times}720$)을 149.25MHz에서 실시간처리하는 성능을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권12호
• /
• pp.558-569
• /
• 2020

본 연구는 국내 육계농가의 사육규모 대형화에 따라 정밀축산(PLF)의 관점에서 ICT기반 영상분석기법을 활용하여 사육밀도에 따른 육계의 영역별 머무는 빈도(%)에 대해 평가하고, 일령별 육계의 정상적인 행동패턴을 이해하고자 수행하였다. 경기도 소재 육계농장 내 설치된 시험계사(3.3×2.7 m)에서 Ross308 육계를 공시축으로 이용하였다. 사육 밀도는 각각 9.5 수/㎡ (n=85), 19 수/㎡ (n=170)로 하였으며, 탑뷰(top view) 카메라를 이용해 급이·급수 및 휴식공간 영역별 머무는 빈도(%)를 모니터링 하였다. 사육밀도에 따라 개체 식별된 육계 3수에 대해 일령별(12, 16, 22, 27, 및 29일)로 6시간씩 영상이미지 데이터를 획득하였다. 수집된 영상데이터는 물체 추적(object tracking) 기법으로 초당 30프레임으로 약 64만장의 프레임을 연결하여 누적 이동경로를 기록하여 영역별 머무는 빈도(%)를 수치화하였다. 각 사육밀도에서 영역별 머무는 빈도(%)는 휴식공간, 급이영역, 급수영역 순으로 유의적인 차이를 나타내었다(p<0.001). 사육밀도(9.5 수/㎡)에서는 57.9, 24.2, 17.9%으로 나타났으며, 사육밀도(19 수/㎡)에서는 73.2, 16.8, 10.0%로 나타났다. 결과적으로 ICT기반 영상분석기법을 활용해 육계의 스트레스를 최소화하는 방법으로 사육밀도에 따른 육계의 영역별 머무는 빈도(%)를 평가할 수 있으며, 향후 본 연구결과는 실시간 모니터링을 통한 ICT기반 사양관리 시스템을 개발하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권6호
• /
• pp.403-417
• /
• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.