본 논문에서는 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 영상 내에 존재하는 사람의 얼굴 및 얼굴 특징점들을 자동으로 추출한 후, 추출된 정보를 이용하여 3차원 얼굴 모델의 표정을 실시간으로 제어함으로써 현실감 있는 얼굴 애니메이션 처리가 가능한 새로운 방법을 제시한다. 입력 영상의 각 프레임으로부터 얼굴을 효과적으로 추출하기 위해 기존에 일반적으로 사용되는 색상 공간을 이용한 파라미터 검출 방법에 대변되는 새로운 비파라미터 검출 방법을 제시하였다. 기존의 파라미터 검출 방법은 일반적으로 얼굴의 피부 색상분포를 가우지언 형태로 표현하며 특히 주변조명의 변화 및 배경 영상 등에 민감하게 반응하므로 정화한 영역의 검출을 위한 부가적 작업을 필요로 한다. 이러한 문제점을 효과적으로 해결하기 위하여 본 논문에서는 Hue와 Tint 색상 성분에 기반을 둔 새로운 스킨 색상 공간을 제시하고 모델의 분포특성을 직선 형식으로 표현하여 얼굴검출 시 발생되는 오류를 축소시킬 수 있었다. 또한, 검출된 얼굴 영역으로부터 정확한 얼굴특성 정보를 추출하기 위하여 각 특징영역에 대한 에지검색 결과와 얼굴의 비율 비를 적용하여 효과적으로 얼굴의 특징 영역을 검출하였다. 추출된 얼굴 특징점 변화 정보는 3차원 얼굴 모델의 실시간 표정 변화에 적용되며, 보다 실감 있는 얼굴 표정을 생성하기위하여 사람의 근육 정보와 근육의 움직이는 방법을 나타내는 Waters의 선형 근육 모델에 새로운 근육 정보들을 새롭게 추가함으로써 화장 적용하였다. 실험결과 제안된 방법을 이용하여 실시간으로 입력되는 대상의 얼굴표정을 3차원 얼굴 모델에 자연스럽게 표현할 수 있다.
본 논문에서는 공부하는 사용자의 상황을 감지하여, 학습의욕을 고취시키고 집중력 향상을 도와주기 위한 학습능률 확인 시스템을 구현하고자 한다. 이를 위해 실시간 카메라를 통해 사용자의 얼굴이나 몸의 움직임을 추출하여 학습 태도, 집중력에 대한 데이터를 측정한다. 실시간 임베디드 시스템 구현을 위해 Jetson 보드를 사용하였으며, 영상인식을 위한 CNN(Convolution Neural Network)를 구현하였다. CNN 을 이용해 대상의 특징 부분을 검출한 후 움직임 검파를 수행한다. 캡처한 영상을 PYQT5 로 작성된 GUI 에서 영상을 보여주며, 각각 방해되는 행동을 했을 때 푸시메시지를 보내며 데이터를 수집한다. 또한 GUI 로 만든 메인 화면에서 각각의 기능들을 실행 가능하며, 수집한 데이터를 산출해주는 통계그래프와 작업관리 목록, 화이트 노이즈 등의 기능을 수행한다. 구축된 학습능률 확인 시스템을 통해 대상의 데이터를 수집 및 분석을 비롯한 다양한 기능을 사용자에게 제공하였다.
본 논문에서는 행동 탐지 기반으로 사람의 지시행위를 인식하여 지시방향의 객체를 선택하고 이를 추적하는 시스템을 제안한다. 일반적으로 사람은 무엇인가를 지시할 경우, 얼굴 방향을 목표물에 두게 된다. 따라서 얼굴과 손끝을 연결한 직선을 지시방향이라 간주하고, 지시된 객체를 선택한다. 제안된 알고리듬에서는 카메라를 통해 입력된 영상으로부터 움직임 영역을 검출하기 위해 배경 차분을 사용하여 실시간으로 관심 객체의 움직임을 추출한다. 보행 여부의 판단은 주성분(PCA) 분석과 객체의 움직임 변위로 결정되며, 이 때 사람이 정지 상태면, 머리를 기준으로 손에 이르는 벡터 관계를 계산하여 사용자의 지시방향을 최종적으로 결정한다. 실험결과를 통하여 다시점 카메라를 이용한 다각도의 영상에서 사람의 지시 방향을 정확하게 추정해 냄으로서 제안된 알고리즘의 유효성을 검증하였다.
금융회사는 인터넷뱅킹, 스마트폰뱅킹 등 비대면 서비스를 위해 다양한 사용자 단말 환경을 통해 전자금융거래 서비스를 제공하고 있다. 그러나, 이러한 서비스는 기본적으로 사용자의 보안인식 및 기술적 대응의 한계로 인한 금전사고가 빈번하게 발생하고 있어 금융 감독 당국으로부터 보다 근본적인 보호대책이 요구되고 있다. 이에 따라, 금융권에서는 전자금융거래에서 발생하는 금전사고를 예방하기 위해 사용자의 전자정보, 접속정보, 거래내용 등을 종합적으로 분석하고 탐지하여 이상 금융거래를 차단하는 금융보안연구원에서 제시한 "이상 금융거래 탐지시스템 구축 가이드"에 따른 시스템을 구축하거나 계획하고 있다. 본 논문에서는 금융회사에 구축되어 운영 중인 이상 금융거래 탐지 및 차단시스템의 구축사례와 운영현황을 살펴보고, 좀 더 개선된 방식의 시스템을 구성하여 분석을 통한 사고예방의 효과성과 이후 보안대책에 대한 개선방안을 제안하고자 한다.
복잡한 배경을 지닌 이미지에서 얼굴을 검출하기란 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 신경망 모델을 기반으로 한 제한생성모델(CGM: Constrained Generative Model)을 제안한다. 학습 과정의 목표라 할 수 있는 생성은 신경망 모델이 입력 데이터를 발생시킬 확률을 계산하도록 하는 것이고, 계산하는데 걸리는 시간을 줄이기 위해서 고속 탐지 알고리즘을 제안한다. 얼굴 측면 검출과 오 인식의 수를 줄이기 위해서 조건을 혼합한 신경망을 사용하였고 반증으로 인한 제한을 둠으로써 모델의 측정 품질을 증가시켰다. 본 논문에서 제안한 검출 알고리즘이 0$_{\circ}$${\sim}$60$_{\circ}$ 사이에서는 90%정도의 검출율을 나타냄을 알 수 있었다.
코로나바이러스-19(COVID-19)의 대유행에 따라 전 세계 수많은 확진자가 발생하고 있으며 국민을 불안에 떨게 하고 있다. 바이러스 감염 확산을 방지하기 위해서는 마스크를 제대로 착용하는 것이 필수적이지만 몇몇 사람들은 마스크를 쓰지 않거나 제대로 착용하지 않고 있다. 본 논문에서는 영상 이미지에서의 효율적인 마스크 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 우선 입력 이미지의 모든 얼굴의 영역을 YOLOv5를 사용하여 감지하고 감지된 얼굴의 수에 따라 3가지의 장면 복잡도(Simple, Moderate, Complex) 중 하나로 분류한다. 그 후 장면 복잡도에 따라 3가지 ResNet(ResNet-18, 50, 101) 중 하나를 기반으로 한 Faster-RCNN을 사용하여 얼굴 부위를 감지하고 마스크를 제대로 착용하였는지 식별한다. 공개 마스크 감지 데이터셋을 활용하여 실험한 결과 제안한 장면 복잡도 기반 적응적인 모델이 다른 모델에 비해 가장 성능이 뛰어남을 확인하였다.
본 논문에서는 영상 편집이 익숙하지 않은 시니어 동영상 크리에이터를 위한 동영상 편집 시스템을 설명한다. 영상분석 기술을 이용하여 편집소스 동영상을 분석하여 각종 정보를 제공하고, 자동으로 일부 장면을 삭제한다. 사용자가 다수의 소스 콘텐츠를 입력하였을 때, RNN(Recurrent Neural Network) 기술을 기반으로 샷 단위로 분할하고, 이 중 동영상 편집에서 배제할 부분을 구분한다. 각 샷 별로 중요도를 계산하여 샷 단위로 자동 삭제가 가능하도록 한다. 중요도 계산을 위해서 동영상 초점 정보를 추출하여 활용하는데, 이는 초점이 맞지 않는 영상 또는 흔들린 영상을 배제할 수 있도록 한다. 이후 시스템은 객체 인식을 수행하고, 얼굴이 나온 영상에 대해서 감정, 나이, 성별 등의 정보를 추출하여 사용자에게 제공한다. 사용자는 이런 정보를 활용하여 동영상을 제작한다. 동영상에 자막을 삽입하는 등 동영상을 꾸미기 위한 기능들도 포함되어 있으며, 이런 기능들을 활용할 시, 사용자의 과거 정보를 이용해서 선호 디자인을 쉽게 찾을 수 있도록 앞서 배치하고 있다. 시니어 동영상 크리에이터들이 본 시스템을 통해서 쉽고 빠르게 동영상 콘텐츠를 제작할 수 있다.
사람이 느끼는 피로는 다양한 생체신호로부터 측정이 가능한 것으로 알려져 있으며, 기존 연구는 질병과 관련된 심각한 피로수준을 산정하는데 주된 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 피실험자의 영상을 이용하여 딥러닝 기반의 영상 분석 기술을 적용, 피로 여부를 판단하기 위한 모델을 제안한다. 특히 화상 분석에서 통상적으로 사용되는 객체 인식, 요소 추출과 함께 영상 데이터의 시계열적 특성을 고려하여 방법론을 교차한 3개 분석모델을 제시했다. 다양한 피로상황에서 수집된 정면 얼굴 영상 데이터를 이용하여 제시된 모델을 실험하였으며, CNN 모델의 경우 0.67의 정확도로 피로 상태를 분류할 수 있어 영상 분석 기반의 피로 상태 분류가 유의미하다고 판단된다. 또한 모델별 학습 및 검증 절차 분석을 통해 영상 데이터 특성에 따른 모델 적용방안을 제시했다.
Human can rapidly detect and deal with dangerous elements in their environment, and they generally manifest as attentional bias toward threat. Past studies have reported that this attentional bias is affected by anxiety level. Other studies, however, have argued that children and adolescents show attentional bias to threatening stimuli, regardless of their anxiety levels. Few studies directly have compared the two age groups in terms of attentional bias to threat, and furthermore, most previous studies have focused on attentional capture and the early stages of attention, without investigating further attentional holding by the stimuli. In this study, we investigated both attentional bias patterns (attentional capture and holding) with respect to negative emotional stimulus in neurotypical adults and adolescents. The effects of anxiety level on attentional bias were also examined. The results obtained for adult participants showed that abrupt onset of a distractor delayed attentional capture to the target, regardless of distractor type (angry or neutral faces), while it had no effect on attention holding. In adolescents, on the other hand, only the angry face distractor resulted in longer reaction time for detecting a target. Regarding anxiety, state anxiety revealed a significant positive correlation with attentional capture to a face distractor in adult participants but not in adolescents. Overall, this is the first study to investigate developmental tendencies of attentional bias to negative facial emotion in both adults and adolescents, providing novel evidence on attentional bias to threats at different ages. Our results can be applied to understanding the attentional mechanisms in people with emotion-related developmental disorders, as well as typical development.
Influenced by the alternating effects of dynamic and static pressure during the mining process of close range coal seams, the surrounding rock support of cross mining roadway is difficult and the deformation mechanism is complex, which has become an important problem affecting the safe and efficient production of coal mines. The paper takes the inclined longwall mining of the 10304 working face of Zhongheng coal mine as the engineering background, analyzes the key strata fracture mechanism of the large inclined right-angle trapezoidal mining field, explores the stress distribution characteristics and transmission law of the surrounding rock of the roadway affected by the mining of the inclined coal seam, and proposes a segmented and hierarchical support method for the cross mining roadway affected by the mining of the close range coal seam group. The research results indicate that based on the derived expressions for shear and tensile fracture of key strata, the ultimate pushing distance and ultimate suspended area of a right angle trapezoidal mining area can be calculated and obtained. Within the cross mining section, along the horizontal direction of the coal wall of the working face, the peak shear stress is located near the middle of the boundary. The cracks on the floor of the cross mining roadway gradually develop in an elliptical funnel shape from the shallow to the deep. The dual coupling support system composed of active anchor rod support and passive U-shaped steel shed support proposed in this article achieves effective control of the stability of cross mining roadways, which achieves effective control of floor by coupling active support and preventive passive support to improve the strength of the surrounding rock itself. The research results are of great significance for guiding the layout, support control, and safe mining of cross mining roadways, and to some extent, can further enrich and improve the relevant theories of roof movement and control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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