안구 입력 시스템은 '아이트래킹 기술'과 '화상키보드 문자 입력 기술'을 기반으로 설계된 디지털 키보드 형식의 문자 입력 시스템이며, 이때 사용하는 화상키보드 구조는 직사각형의 QWERTY 배열로 양손 10개의 손가락을 동시에 활용하는 다중 입력 방식에 최적화된 구조이다. 하지만 '아이트래킹 기술'은 한 개의 초점만으로 입력해야 하는 안구운동 기반의 단일 입력 방식이기 때문에 다중 입력 방식인 직사각형 구조의 화상키보드와 함께 사용할 때 문제점이 발생한다. 이를 해결하고자 우선 안구에 연결된 근육의 형태와 종류 및 움직임에 관한 선행연구를 조사하였다. 그 후 안구의 동작원리가 직선이 아닌 원형으로 움직이는 것을 파악했다. 따라서 본 연구는 양손 입력에 최적화된 현재의 직사각형 구조로 배치된 화상키보드의 키 배열보다 회전운동에 적합한 원형 구조로 배치된 새로운 키 배열을 제안한다. 또한, 기존 직사각형 키 배열과 비교하여 원형 키 배열에 대한 성능 검증 실험을 진행하였고, 실험을 통해서 원형 배열의 키보드로 직사각형 배열 키보드를 대체 가능한지 확인하였다.
본 연구에서는 효과적인 손 제스처 인식을 위하여 다중 특징을 이용한 견고한 손 추적 방법을 제시한다. 기존의 많은 손추적 장치들이 칼라 정보나 모션 정보와 같은 단일한 정보를 바탕으로 손을 검출하고, 이를 바탕으로 손의 추적하는 방법들을 제시하고 있다. 이러한 방법들의 경우에는 손 추적 중에 환경이나 상황이 변하게 되면, 손추적의 정확도가 현저하게 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 보완하기 위하여, Adaboost를 이용한 손 검출, 역투영을 기반으로 손 색상을 이용한 추적, KLT를 바탕으로 한 모션 추적을 이용한 검출을 동시에 수행하며, 각 센서의 추적 결과에 대한 칼만 필터 적용뿐 아니라, 각 센서 정보를 통합하여 견고한 결과를 얻기 위한 방법을 제시한다. 이를 바탕으로 손제스처 인식 시스템을 개발하였으며, 개발된 제스처 인식을 바탕으로 비디오 플레이를 제어하는 시스템을 구현하였다.
ICT 기술이 발전함에 따라 교통사고 발생시 ICT기술을 활용하여 신속하게 처리하기 위한 연락체계 구축에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. e-Call(Emergency call)은 교통사고를 인식하고 신고가 이루어지는 차량ICT기반 긴급구난체계를 말한다. 한편, 기존의 버스정보시스템은 버스에 장착된 위치추적시스템을 통해 측위 데이터를 수집하여 센터로 전송한 후 센터에서는 수집된 버스의 운행정보를 기반으로 다양한 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 대중버스에서 사고, 고장, 긴급상황이 발생했을 때 이를 신속하게 처리하기 위하여, 기존의 버스정보시스템을 활용한 긴급구난체계를 설계하고 구현하였다.
Human Pose Estimation (HPE) which localizes the human body joints becomes a high potential for high-level applications in the field of computer vision. The main challenges of HPE in real-time are occlusion, illumination change and diversity of pose appearance. The single RGB image is fed into HPE framework in order to reduce the computation cost by using depth-independent device such as a common camera, webcam, or phone cam. However, HPE based on the single RGB is not able to solve the above challenges due to inherent characteristics of color or texture. On the other hand, depth information which is fed into HPE framework and detects the human body parts in 3D coordinates can be usefully used to solve the above challenges. However, the depth information-based HPE requires the depth-dependent device which has space constraint and is cost consuming. Especially, the result of depth information-based HPE is less reliable due to the requirement of pose initialization and less stabilization of frame tracking. Therefore, this paper proposes a new method of HPE which is robust in estimating self-occlusion. There are many human parts which can be occluded by other body parts. However, this paper focuses only on head self-occlusion. The new method is a combination of the RGB image-based HPE framework and the depth information-based HPE framework. We evaluated the performance of the proposed method by COCO Object Keypoint Similarity library. By taking an advantage of RGB image-based HPE method and depth information-based HPE method, our HPE method based on RGB-D achieved the mAP of 0.903 and mAR of 0.938. It proved that our method outperforms the RGB-based HPE and the depth-based HPE.
빅데이터는 막대한 경제적 기회뿐만 아니라 공적 가치를 낳을 것으로 예상된다. 하지만 공공기관은 물론 민간기업의 빅데이터 사용은 프라이버시 침해에 대한 우려를 지속적으로 제기하고 있다. 행위패턴의 프라이버시 등 기존에는 없었던 새로운 위험을 유발함으로써 빅데이터는 프라이버시에 대한 기존 논의의 틀을 와해시킬 우려가 크다는 것이다. 반면, 빅데이터는 쿠키 등 행위추적에 근거한 개인정보의 부작용을 불식시키는 대안으로 인식되기도 한다. 본 논문은 빅데이터가 행위정보를 기반으로 하는 개인정보와는 어떻게 다른지를 밝히는데 초점을 둔다. 나아가, 개인정보로부터 파행되는 기존의 프라이버시 문제를 해결하기 위해 빅데이터에 대한 정책이 어떠한 대안을 가질 수 있는지도 제시할 것이다.
최근, 전 세계적으로 신 재생에너지에 대한 관심이 증가됨에 따라 친환경적이고 무한한 태양에너지를 이용하는 태양광 발전의 설치가 매년 급증하고 있다. 그러나, 태양광발전시스템은 일반적으로 태양광 전지에서 발생한 에너지로부터 전력변환장치(DC/AC)를 거쳐 계통연계 지점까지 약 25[%]의 전력손실을 발생시키고 있다. 이 전력손실 가운데, 일부 태양광 모듈에 음영이나 환경변화(일사량, 온도, 습도 등)로 인해 스트링의 출력 전압이 인버터의 동작전압보다 낮아지면 해당 스트링이 동작하지 않아 전체의 발전효율이 감소하거나, 최악의 경우 인버터가 탈락되어 계통의 출력 전력이 저하되는 등의 손실이 큰 부분을 차지하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 상기의 문제점을 개선하기 위하여, 각각의 스트링별로 DC/DC 전압 레귤레이터를 도입하여 환경변화에 따른 전압 저하로 발생하는 스트링의 탈락을 방지하는 제어방식을 제시하였고, 기존 인버터의 MPPT(P&O) 제어와 정전압 제어기능을 전압 레귤레이터에서 수행하는 방식을 채택하였다. 또한, 제안한 알고리즘을 바탕으로 2kW급의 전압 레귤레이터를 구현하여 기존의 운용방식과 비교, 분석한 결과, 환경변화에 따른 다양한 시나리오에서 제안한 운용방식의 운용효율이 크게 향상됨을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권2호
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pp.159-165
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2015
Motion control schemes are generally classified into three categories (point stabilization, trajectory tracking, and path following). This paper deals with the problem which is associated with the initial deployment of a group of Unmanned Surface Vehicle (USVs) and corresponding point stabilization. To keep the formation of a group of USVs, it is necessary to set the relationship between each vehicle. A forcing functions such as potential fields are designed to keep the formation and a graph Laplacian is used to represent the connectivity between vehicle. In case of fixed topology of the graph representing the communication between the vehicles, the graph Laplacian is assumed constant. However the graph topologies are allowed to change as the vehicles move, and the system dynamics become discontinuous in nature because the graph Laplacian changes as time passes. To check the stability in the stage of deployment, the system is modeled with Kronecker algebra notation. Filippov's calculus of differential equations with discontinuous right hand sides is then used to formally characterize the behavior of USVs. The stability of the system is analyzed with Lyapunov's stability theory and LaSalle's invariance principle, and the validity is shown by checking the variation of state norm.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제18권3호
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pp.61-72
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2011
Trust for the data created, processed and transferred on e-Science environments can be estimated with provenance. The information to form provenance, which says how the data was created and reached its current state, increases as data evolves. It is a heavy burden to trace and verify the massive provenance in order to trust data. On the other hand, it is another issue how to trust the verification of data with provenance. This paper proposes a fast and exact verification of inter-domain data transfer and data origin for e-Science environment based on PKI. The verification, which is called two-way verification, cuts down the tracking overhead of the data along the causality presented on Open Provenance Model with the domain specialty of e-Science environment supported by Grid Security Infrastructure (GSI). The proposed scheme is easy-applicable without an extra infrastructure, scalable irrespective of the number of provenance records, transparent and secure with cryptography as well as low-overhead.
Yoo, Gyeongji;An, Hyeong Jeon;Yeou, Sanghun;Lee, Nam Ki
Molecules and Cells
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제45권11호
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pp.806-819
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2022
Synaptic accumulation of α-synuclein (α-Syn) oligomers and their interactions with VAMP2 have been reported to be the basis of synaptic dysfunction in Parkinson's disease (PD). α-Syn mutants associated with familial PD have also been known to be capable of interacting with VAMP2, but the exact mechanisms resulting from those interactions to eventual synaptic dysfunction are still unclear. Here, we investigate the effect of α-Syn mutant oligomers comprising A30P, E46K, and A53T on VAMP2-embedded vesicles. Specifically, A30P and A53T oligomers cluster vesicles in the presence of VAMP2, which is a shared mechanism with wild type α-Syn oligomers induced by dopamine. On the other hand, E46K oligomers reduce the membrane mobility of the planar bilayers, as revealed by single-particle tracking, and permeabilize the membranes in the presence of VAMP2. In the absence of VAMP2 interactions, E46K oligomers enlarge vesicles by fusing with one another. Our results clearly demonstrate that α-Syn mutant oligomers have aberrant effects on VAMP2-embedded vesicles and the disruption types are distinct depending on the mutant types. This work may provide one of the possible clues to explain the α-Syn mutant-type dependent pathological heterogeneity of familial PD.
본 논문에서는 77GHz를 사용하는 밀리미터파 레이더 센서의 반향 신호를 이용하여 손동작의 움직임을 추적한 후 얻어진 데이터로 0부터 9까지의 숫자들을 인식하는 알고리즘을 개발하였다. 손동작을 감지하여 레이더 센서로부터 얻어진 반향 신호들은 산란 단면적의 차이 등에 의해 불규칙한 점들의 군집형태를 보인다. 이들로부터 유효한 중심점을 얻기 위해 3차원 좌푯값들을 이용해 K-Means 알고리즘을 적용하였다. 그리고 얻어진 중심점들을 연결하여 숫자 형태의 이미지를 생성하였다. 얻어진 이미지와 스무딩 기법을 적용해 사람의 손글씨 형태와 유사하게 만든 이미지를 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology database)로 훈련된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델에 입력하여 인식률을 비교하였다. 실험은 두 가지 방법으로 진행되었다. 먼저 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서는 각각 평균 77.0%와 81.0%의 인식률을 얻었다. 그리고 학습데이터를 확장(augmentation)한 CNN 모델의 실험에서는 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서 각각 평균 97.5%와 평균 99.0%의 인식률을 얻었다. 본 연구는 레이더 센서를 이용한 다양한 비접촉 인식기술에 응용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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