• 정보교육학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.57-63
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• 2008

본 연구는 인간의 자아표현 욕구와 창조적 욕구로 인해 자신을 대체할 산물들을 끊임없이 만들어 내는 과정에서 중요하게 작용되는 자기노출이라는 심리를 이용하여 아바타와 학습자의 얼굴을 합성하는 증강가상을 통하여 가상세계에서의 현실감을 부여함으로써 학습자의 몰입을 유도하여 그 교육적 효과를 증대하고자 하였다. 이를 실증하기 위하여 컴퓨터기반으로 콘텐츠를 개발한 후, 로봇 콘텐츠로써의 활용을 위해 컨버팅하고 자동 로딩을 통한 학습자의 사진을 아바타와 합성시켰다. 실험 결과 자기노출 기반 콘텐츠의 효과는 모든 집단의 경우에서 학습에 대한 집중도에는 긍정적인 영향을 주었으며, 학업성취도에는 유의미하지는 않지만 긍정적 효과를 가지는 것으로 나타났다. 이는 교육용 로봇을 활용한 자기노출 개념 적용에 대하여 긍정적인 결과라고 보여지는데, 보다 유의미한 결과를 얻기 위해서는 단순히 사진을 찍어 로딩하는 증강가상보다는 얼굴검출을 통한 실시간 증강가상과 같은 증강가상 효과의 증대가 필요하다고 하겠다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.185-195
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• 2013

본 논문에서는 스마트폰의 플랫폼으로 하여 시공간적 중요도 기반으로 비디오를 요약하는 효율적인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주어진 비디오에서 카메라 및 물체의 움직임에 강건한 색상 히스토그램의 차분으로 장면 전환을 검출하고 연속적인 프레임간의 유사성, 얼굴의 영역, 개별 프레임(frame)의 중요도를 통해 시공간적 중요도를 분석한다. 그리고 검출된 장면 전환을 이용하여 과분할된 계층적 트리를 생성하고 비디오 분석 과정에서 계산한 병합 및 유지 에너지를 이용하여 반복적으로 갱신한다. 또한 갱신된 계층적 트리에서 사용자가 요구하는 재생 길이와 최소 구간 길이를 충족하고 동시에 높은 중요도를 가진 노드들로부터 탐욕 알고리즘(greedy algorithm)을 통해 프레임을 추출한다. 실험 결과 상용 스마트폰에서 2분길이 분량의 입력 비디오를 10초 내외의 수행시간으로 요약할 수 있었으며, 그 결과는 상용 비디오 편집 소프트웨어인 Muvee보다 우수함을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.182-192
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• 2017

본 논문에서는 컬러와 운동 정보를 혼합한 손 추적 시스템을 제안하고자 한다. 손의 검출 및 추적은 많은 경우 피부색을 모델링하여 검출을 하는 방식을 사용한다. 하지만 이와 같은 방법으로는 빛이나 주변 사물에 의해 영향을 많이 받기 때문에 정확한 값을 일정하게 도출해 낼 수 없었다. 또한, 피부색에 의존하므로, 손뿐만 아니라 얼굴 및 비부 색과 비슷한 색을 갖는 배경 등에 의해 추적이 방해받을 수 있다. 이에 본 논문은 운동 히스토리 기법(MHI)을 이용하여 움직임을 파악한 후 이를 CamShift와 결합함으로서, 효과적으로 추적할 수 있도록 설계하였다. 제안된 시스템은 C/C++을 기반으로 구현하였으며, 실험에서 제안 방법이 안정적이고 우수한 성능을 보여줌을 증명하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.15-21
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• 2018

낮은 계수 표현(Low-Rank Representation, LRR) 기반 방법은 얼굴 클러스터링, 객체 검출 등의 여러 실제 응용에 널리 사용되고 있다. 이 방법은 그래프 기반 준지도 학습에서 그래프 구축에 사용할 경우 높은 예측 정확도를 확보할 수 있어 많이 사용된다. 그러나 LRR 문제를 해결하기 위해서는 알고리즘의 매 반복마다 데이터 수 크기의 정방행렬에 대해 특이값 분해를 수행하여야 하므로 계산 비효율적이다. 이를 해결하기 위해 속도를 향상시킨 발전된 LRR 방법을 제안한다. 이는 최근 발표된 Fast LRR(FaLRR)을 기반으로 하며, FaLRR이 속도는 빠르지만 실제로 분류 문제에서 성능이 낮은 것을 해결하기 위해 기반 최적화 목표에 추가 제약 조건을 도입하고 이를 최적화하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 방법은 LRR보다 더 좋은 해를 빠르게 찾아냄을 확인할 수 있다. 또한, 동일한 해를 도출하는 방법을 찾아내기는 어렵지만 최소화하는 목표가 추가될 경우 더 좋은 결과를 나타내는 Fast MLRR(FaMLRR)을 제안한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제29권6호
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• pp.600-606
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• 2012

Upon investigation of the damaged wheels for high speed train it was determined that the damage was caused by rolling contact fatigue during operation of train. The major problems that railway vehicle system using wheel-rail has to face during operation of railway vehicle are rolling contact fatigue, cracks in wheels, cracks in rails and wheel-rail profile wear. If these deficiencies are not controlled at early stages the huge economical problems due to unexpected maintenance cost in railway vehicle can be happened. Also, If the accurate knowledge of contact conditions between wheel and rail can be evaluated, the damage of wheel can be prevented and the maintenance operation can save money. This paper presents the applicability of electro-magnetic technique to the detection and sizing of defects in wheel. Under the condition of continuous rolling contact fatigue the damage of wheel has continuously monitored using the applied sensor. It was shown that the usefulness of the applied sensor was verified by twin disc test and the measured damaged sizes showed good agreement with the damaged sizes estimated by electro-magnetic technique.

• 한국안전학회지
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• 제21권2호
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• pp.138-142
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• 2006

직업성 천식은 시안화물의 폭로에 의해 발생되는 것으로 알려져 있다. 남호주에 있는 가구산업에서는 일반적으로 목재판 위를 피복하기 위해 이중분사도포를 할 때 이소시안화물 도포제가 사용된다. 이 연구는 이와 관련 된 분야의 자료부족으로 관련 산업에서의 환경 및 피부와 안구폭로에 대한 모니터링을 위하여 수행되었다. 이 연구결과에 의하면 저압다량(HVLP)의 분사기 사용, 페인트 용액중의 저농도 경화제 및 전면 호흡보호구와 같은 적절한 보호구의 사용시에는 대기로부터 오염물질의 유입은 거의 없었고, 분사실 주변의 일반적인 작업범위에도 HDI 가 거의 감지되지 않았다. 페인트분사시의 일회용 장갑착용으로 피부폭로는 발견되지 않았으나, 칼라 모니터링에 의하면 장갑을 착용하지 않거나 청결하게 관리할 수 있는 공정이나 안전한 장소에 보관하지 않으면 작업장으로부터 피부폭로가 있었다. 페인트분사로부터 눈의 오염은 감지되지 않았고, 호흡기, 피부 및 안구에도 폭로되지 않았으며 유입과 가장 관련성이 있는 것은 작업형태이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.9-18
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• 2011

본 논문에서는 모델 기반으로 추정한 사람의 시선 방향을 이용하여 실내 환경에서 발생 할 수 있는 사람의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 두 단계로 구성된다. 첫째, 행동 인식을 위한 사전 정보를 얻는 단계로 사람의 머리 영역을 검출하고 시선 방향을 추정한다. 사람의 머리 영역은 색상 정보와 모양 정보를 이용하여 검출하고, 시선 방향은 머리와 얼굴의 관계를 표현한 베이지안 네트워크 모델을 이용하여 추정한다. 둘째, 이벤트와 사람의 행동을 나타내는 시나리오를 인식하는 단계이다. 이벤트는 사람의 상태 변화로 인식하고, 시나리오는 이벤트들의 조합과 제약 사항을 이용하여 규칙 기반으로 인식한다. 본 논문에서는 시선방향과 연관이 있는 4 가지의 시나리오를 정의하여 실험 한다. 실험을 통해 시선 방향 추정의 성능과 시선 방향이 고려된 상황에서의 행동 인식 성능을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.251-256
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• 2008

많은 연구자들은 여러 개의 채널을 가진 Electroencephalogram(EEG) 신호를 기반으로 한 사람의 감정인식을 위해 두뇌와 컴퓨터의 인터페이스에 관한 연구를 하고 있다. EEG 신호를 이용한 연구들은 주로 의학 분야와 심리학의 영역에서 간질이나 발작 등을 알아내고 거짓말 탐지기로써의 역할로 많이 사용되어져 왔다. 최근에는 사람의 두뇌와 컴퓨터 간의 인터페이스에 관한 연구들이 뇌파를 이용한 로봇의 제어하거나 게임을 하는 등의 여러 가지 공학적인 접근으로써 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, EEG 신호를 통해서 두뇌를 연구하는 분야에서 EEG 신호의 잡음을 제거해서 보다 정확한 신호를 추출하는 연구에도 많이 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 사람의 감정에 따른 EEG 신호를 측정하고 측정된 EEG 신호를 5개 부분의 주파수 영역으로 분류하였다. 영역별로 분류된 EEG 신호들은 전체영역에 대한 상대적인 비율의 값으로 계산하게 된다. 그 값들은 Bayesian Networks를 통해서 현재 어떠한 감정을 나타내는지 확률 값으로 나타낸다. 그 결과 값에 따라 사람의 감정은 아바타로 표현하게 된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.349-356
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• 2020

본 논문은 교통사고 방지를 위한 운전자의 눈 영상비를 이용한 상태 경고시스템의 설계에 대해 소개하고 있다. 제안하는 운전자 상태 경고 시스템은 눈 인식을 위한 카메라, 카메라를 통해 들어오는 정보를 처리하는 라즈베리파이, 그리고 그 정보를 통해 운전자에게 경고를 줄 때 필요한 부저와 진동기로 구성되어 있다. 운전자의 눈을 인식하기 위해서 기울기 방향성 히스토그램 기술과 딥러닝 기반의 얼굴 표지점 추정 기법을 사용하였다. 동작을 시작하면, 시스템은 눈 주변의 6개의 좌표를 통해 눈 영상비를 계산한다. 그리고 눈을 뜬 상태와 감은 상태의 눈 영상비를 각각 계산한 후 이 두 값으로부터 눈의 상태를 판단하는데 사용하는 문턱 값을 설정한다. 문턱 값이 운전자의 눈 크기에 적응하면서 설정되기 때문에 시스템은 최적의 문턱 값을 사용하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다. 또한 낮은 조도에서도 눈을 인식할 수 있도록 회색조 변환 이미지와 LAB모델 이미지를 합성하여 사용하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.457-464
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• 2009

The weak classifier of AdaBoost algorithm is a central classification element that uses a single criterion separating positive and negative learning candidates. Finding the best criterion to separate two feature distributions influences learning capacity of the algorithm. A common way to classify the distributions is to use the mean value of the features. However, positive and negative distributions of Haar-like feature as an image descriptor are hard to classify by a single threshold. The poor classification ability of the single threshold also increases the number of boosting operations, and finally results in a poor classifier. This paper proposes a weak classifier that uses multiple criterions by adding a probabilistic criterion of the positive candidate distribution with the conventional mean classifier: the positive distribution has low variation and the values are closer to the mean while the negative distribution has large variation and values are widely spread. The difference in the variance for the positive and negative distributions is used as an additional criterion. In the learning procedure, we use a new classifier that provides a better classifier between them by selective switching between the mean and standard deviation. We call this new type of combined classifier the "Mixed Weak Classifier". The proposed weak classifier is more robust than the mean classifier alone and decreases the number of boosting operations to be converged.