비접촉식 시선추적 기술은 인간과 컴퓨터간의 인터페이스로서 장애가 있는 사람들에게 핸즈프리 통신을 제공하며, 최근 코로나 바이러스 등으로 인한 비접촉시스템에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서는 인간 중심의 상호 작용을 위한 상황인식 다중영역 분류기 및 ASSL 알고리즘을 기반으로 한 사용자 인터페이스 기술을 개발한다. 이전의 AdaBoost 알고리즘은 안구 특징 사이의 공간적 맥락 관계를 이용할 수 없기 때문에 눈의 커서 포인팅 추정을 위한 안면 추적에서 충분히 신뢰할 수 있는 성능을 제공 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 비접촉식 시선 추적 및 마우스 구현을 위한 눈 영역의 상황기반 AdaBoost 다중 영역 분류기를 제시한다. 제안된 방식은 여러 시선 기능을 감지, 추적 및 집계하여 시선을 평가하고 온 스크린 커서 기반의 능동 및 반 감독 학습을 조정한다. 이는 눈 위치에 성공적으로 사용되었으며 눈 특징을 감지하고 추적하는 데에도 사용할 수 있다. 사용자의 시선을 따라 컴퓨터 커서를 제어하며 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 추적하며, 가우시안 모델링을 적용함으로써 후처리하였다. Fits law에 의해 실험하였으며, 랜덤하게 대상객체를 생성하여 실시간으로 시선추적성능을 분석하였다. 제안하는 상황인식을 기반 인식기를 통하여 비접촉 인터페이스로서의 활용이 높아질 것이다.
아동학대는 어린이의 정상적이고 건강한 발달을 방해하고, 여러 가지 후유증과 문제행동의 원인이 되는 경우가 많다. 특히, 발육중인 어린이에 대한 신체적, 정서적학대나 방임 또는 성학대로 인한 후유증은 어린이가 성장한 이후까지도 심각한 영향을 미칠 수 있다. 신체학대로 인한 손상의 형태는 다양하나, 일부는 공통점이 있다. 상당수가 안면이나 구강 및 치아에서 외상의 형태로 나타나므로 치과검진 과정에서 발견할 수 있다. 학대아동의 경우, 구강악안면을 포함한 두경부와 함께 구강주위에 손상의 빈도가 높으므로 치과검진을 통해 학대의 증거를 찾아내는 것이 중요하다. 소아치과의사가 전문인으로서 아동학대를 조기에 발견하고 예방을 위해 노력하는 것은 법적, 사회적 책무이다. 이 연구는 소아치과에서 진료에 참여하는 모든 사람이 아동학대와 관련한 임상증상을 찾아내고 대처하기 위한 방법에 대하여 고찰했다.
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.
본 논문은 전 방향을 감시할 수 있는 Pan-Tilt-Zoom(PTZ) 카메라를 이용한 파노라마 배경 생성과 객체 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속되는 두 영상의 외곽 영역에서 미리 정한 지역만 위상정합(phase correlation)을 하여 카메라의 지역 움직임을 빠르게 추정하고 벡터 양자화를 통하여 움직임 추정 오차를 최소화 한다. 추정된 움직임 값을 이용하여 겹침 영역이 존재하는 영상들을 획득하여 실린더에 투영시키고 영상을 재 정렬함으로써 파노라마 배경 영상을 생성할 수 있다. 객체 추적은 미리 생성된 파노라마 배경과 입력 영상의 차분 방법을 이용하여 배경과 객체를 분리하고 객체의 움직임을 추적한다. 제안된 객체 추적 방법은 PTZ 카메라를 이용하여 빠르고 안정적인 배경 생성이 가능하고, 전방향의 객체를 지속적으로 추적하는 것이 가능하다. 제안된 방법은 실시간 처리가 가능하며 넓은 감시 지역에서 객체의 형태를 추적하거나 얼굴인식과 같은 분야에서 이용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 자동으로 사용자의 얼굴 표정을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 휴리스틱 정보를 기반으로 설계된 트리 구조를 이용하여 행복, 역겨움, 놀람의 감정과 무표정을 인식한다. 카메라로부터 영상이 들어오면 먼저 얼굴 특징 검출기에서 피부색 모델과 연결성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 획득한다. 그 후에 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 눈 영역과 비 눈 영역으로 구분한 뒤 눈의 중심 영역과 에지 정보를 기반으로 하여 눈, 눈썹, 입 등의 얼굴 특징을 찾는다. 검출된 얼굴 특징들은 얼굴 표정 인식기에 사용되며 얼굴 인식기는 이를 기반으로 한 decision tree를 이용하여 얼굴 감정을 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 MMI JAFFE, VAK DB에서 총 180장의 이미지를 사용하여 테스트하였고 약 93%의 정확도를 보였다.
Background: This study aimed to analyze the prehospital process and reperfusion therapy process of acute ischemic stroke in Busan metropolitan area and examine the impact of living arrangement on the early management and functional outcomes of acute ischemic stroke (AIS). Methods: The patients who diagnosed with AIS and received reperfusion therapy at the Busan Regional Cardiovascular Center between September 2020 and May 2023 were selected. We investigated the patients' hospital arrival time (onset to door time) and utilization of 119 emergency ambulance services. Additionally, various time matrices related to reperfusion therapy after hospital were examined, along with the functional outcome at the 90-day after treatment. Results: Among the 753 AIS patients who underwent reperfusion therapy, 166 individuals (22.1%) were living alone. AIS patients living alone experienced significant delays in symptom detection (p<0.05) and hospital arrival compared to AIS patients with cohabitants (370.1 minutes vs. 210.2 minutes, p<0.001). There were no significant differences between the two groups in terms of 119 ambulance utilization and time metrics related with the reperfusion therapy. Independent predictors of prognosis in AIS patients were found to be age above 70, National Institutes of Health Stroke Scale score at admission, tissue plasminogen activator, living alone (odds ratio [OR], 1.785; 95% confidence interval [CI], 1.155-2.760) and interhospital transfer (OR, 1.898; 95% CI, 1.152-3.127). Delay in identification of AIS was shown significant correlation (OR, 2.440; 95% CI, 1.070-5.561) at living alone patients. Conclusion: This study revealed that AIS patients living alone in the Busan metropolitan region, requiring endovascular treatment, face challenges in the pre-hospital phase, which significantly impact their prognosis.
비전 기반의 감시 시스템에서 동일인의 식별은 매우 중요하다. 감시 시스템에서 주로 사용되는 CCTV 카메라의 영상은 상대적으로 낮은 해상도를 가지므로 얼굴 인식 기법을 이용하여 동일인을 식별하기는 어렵다. 본 논문에서는 CCTV 카메라 영상에서 의상 특징을 이용하여 동일인을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 건물의 주출입구에서 출입자가 인증을 받을 때, 의상 특징이 데이터베이스에 저장된다. 그 후, 건물 내에서 촬영한 영상에 대해 배경 차감 및 피부색 발견 기법을 이용하여 의상 영역을 발견한다. 의상의 특징 벡터는 텍스처와 색상 특징을 이용하여 구성한다. 텍스처 특징은 지역적 에지 히스토그램을 이용하여 추출된다. 색상 특징은 색상 지도의 옥트리 기반 양자화(octree-based quantization)를 이용하여 추출된다. 건물 내의 촬영 영상이 주어질 때, 데이터베이스에서 의상 특징이 가장 유사한 사람을 발견함으로써 동일인을 식별하며, 의상 특징 벡터 간의 유사도 측정을 위해서는 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과, 얼굴인식 기법이 최대 43%의 성공률을 보인 데 비해, 의상 특징을 이용하여 80%의 성공률로 동일인을 식별하였다.
본 연구는 강편 빌레트의 표면 결함을 검출하기 위한 건식 자분 탐상에 관한 것으로 자분 탐상능을 대상체에 흘리는 자화 전류, 대상체의 온도, 자분의 총 분사량 등에 대하여 평가하였다. 선재 제품의 등급에 따라 필요로 하는 몇 가지 강종을 선택하여 강종별 자기적 특성을 평가하였으며, 이를 입력 자료로 하여 유한 요소법에 의한 자기 해석을 행하였고, 그 결과를 직류 자화 전류에 의한 누설 자속 측정 결과와 비교 분석하였다. 교류 자화 전류에 의한 건식 자분 탐상능을 직류 자화 전류에 의한 탐상능과 비교하여 강종 및 자화 전류의 유형에 따른 자화 전류치를 결정하였다. 직류 자화 전류에 의한 자분 탐상 결과를 유한 요소법에 의한 계산과 비교하였고, 빌레트의 표면과 표면 결함 부위에서 측정한 누설 자속으로 비교 결과를 평가하였다. 각 강편재의 경우 직류 자화 전류에 의한 표면 자장은 그 형상에 의한 영향으로 코너 부위에서는 면 중앙의 표면 자장치에 비해 30% 정도였으며, 교류 자화 전류에 의해서는 그 비율이 70% 정도였다. 교류 자화 전류는 코너로부터 면중앙으로 10mm 되는 영역을 제외하고는 전 면에서 균일한 표면 자장을 발생하였다. 대상체의 온도에 따른 자분의 흡착은 대상체의 온도 $150^{\circ}C$ 까지는 큰 변화가 없으나 자분의 고착에 있어서 $60^{\circ}C$ 이상의 고온재에 대해서는 융착 용매로 메틸렌 크로라이드를 사용하는 것이 부적합하였다. 자분의 총분사량은 자분 탐상능에 상당히 큰 영향을 미침을 확인하였고 이에 대한 정량적 평가를 행하였다.
본 논문에서는 복잡한 배경을 갖는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해 DCM(Dilation of Color and Motion information) 마스크와 동적 윤곽선 모델 (Active Contour Models; Snakes)을 적용한다. 먼저, 얼굴의 색상 정보와 움직임 정보를 모폴로지의 팽창과 AND 연산으로 결합한 DCM 마스크를 제안하여, 복잡한 배경이 제거된 얼굴 영역을 검출하고 영상 에너지의 잡음을 제거하기 위해 사용한다. 또한, 초기 곡선에 민감한 동적 윤곽선 모델의 단점을 극복하기 위해 얼굴 요소의 기하학적인 비율에 의해 추정된 회전정도에 따라 초기곡선을 자동으로 설정하고, 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해 스네이크의 영상에너지로 에지강도와 밝기를 함께 사용한다. 실험을 위해, 복잡한 배경이 있는 실내 영상과 방송 영상으로부터 양 눈이 보이는 총 16명의 다양한 헤즈 포즈 영상을 총 480장 취득하였다. 결과적으로, 얼굴의 회전정도에 따라 보간된 초기곡선을 사용하고 에지강도와 밝기의 결합 영상에너지를 사용하는 경우에 평균 처리시간은 0.28초에서 보다 정교한 얼굴 윤곽선이 추출되는 것으로 나타났다.
데이터 전송 기술의 발달과 디지털 기기의 다양한 보급으로 소비자들은 디지털 콘텐츠를 생산하는 주체로 변화하였다. 생성되는 다양한 콘텐츠 중 사용자는 동영상 제작에 큰 관심을 보였으며, 그 중 음악과 사진으로 동영상을 제작하는 방법은 사용자에게 보다 손쉽게 동영상을 만들 수 있도록 제공되었다. 그러나 현재의 방법은 사진과 사진간의 연관성이 결여되었을 뿐 아니라, 음악의 리듬과 관계없이 일정 시간 간격에 따라 사진이 변화한다. 본 논문에서는 음악 분석을 통하여 음악 리듬에 따라 사진이 변화하고, 사진 분석을 통하여 사진 간의 연관성을 나타낼 수 있는 동영상 제작 방법을 제안한다. 음악 분석은 RMS를 이용하여 리듬이 강한 부분을 찾았으며, 사진 분석은 구조 단순도와 얼굴 영역 추출을 이용하여 인물 사진과 풍경사진으로 분류하였다. 사진 분석은 86.4%의 성공률을 보였으며, 이를 이용하여 음악 리듬에 맞은 사진 변화 위치와 사진간의 연관성을 가진 순서 배치를 할 수 있었다. 따라서 음악 분석과 사진 분석을 이용한 자연스럽고 효과적인 동영상을 제작 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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