3D 얼굴 모델링은 33공간에서 얼굴을 자유롭게 회전 시켜 다양한 얼굴 자세를 표현하고 조명 효과도 적절하게 모델링 할 수 있으므로, 얼굴 자세, 조명, 표정 등의 표현에 있어서 2D 얼굴 모델링에 비해 보다 정교하며 사실감이 뛰어나 얼굴 인식, 게임, 아바타 등에서 많은 요구가 존재한다. 본 논문에서는 3D 변형 가능 형상 모델에 기반을 둔 3D 얼굴 모델링 방법을 제안한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법은 먼저 3D 스캐너를 통하여 획득한 3D 얼굴 스캔 데이터를 이용하여 3D 얼굴 변형 가능 형상 모델을 구축한다. 다음, 3D 얼굴 모델링을 하고자 하는 얼굴의 2D 이미지 시퀀스로부터, 해당 얼굴의 특징점들을 검출하고 이들을 매칭하여, 매칭된 특징점들로부터 인수분해 기반 SfM 기법을 이용하여 해당 특징점의 3D 버텍스 좌표 값을 구한다. 이후, 구한 3D 버텍스들을 3D 변형 가능 형상 모델에 정합하여 해당 얼굴의 3D 형상 모델을 얻는다. 또한, 2D 얼굴 이미지 시퀀스들로부터 뷰 독립적인 2D 원통 좌표 텍스쳐 맵을 구하고 이를 이용하여 3D 형상 모델을 렌더링 함으로써, 최종적으로 3B 얼굴 모델을 완성한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법에 의한 3D 얼굴 모델 생성 과정을 통해서, 본 논문에서 제안한 3D 얼굴 모델링 방법이 기존의 얼굴 모델링 방법들에 비해 상대적으로 빠르고 비교적 정교하게 수행됨을 볼 수 있었다.
최근 자율주행 자동차에 대한 연구가 활발하다. 이러한 자율주행을 실현하기 위해서는 ITS, Connected Car, V2X, ADAS 등의 여러 가지 기술이 있다. 그 중에서도 차선의 변경과 목적지까지 운행하기 위해서는 도로상에서 차량이 어디에 있는가를 인식하는 것이 특히 중요하다. 일반적으로 GPS 및 카메라 영상처리를 통하여 이루어지고 있다. 그러나 GPS의 경우 터널과 같은 음영 지역으로 인한 위치 확인의 신뢰성에 한계가 있으며, 카메라 영상처리를 실행할 경우 도로 차선의 상태 및 도로 주변 환경에 따라 인식 및 측위에 한계가 있다. 본 논문에서는 GPS 음영지역인 터널에서 자율주행 자동차를 위한 LED 조명이 설치되어야 함을 제안한다. 본 논문의 실험에서는 차로별 다른 색온도의 빛을 조사하는 터널 LED 조명 모의 환경을 구성한 후, 색온도를 분석하여 자율주행차의 현재 차로의 위치를 측정할 수 있음을 보였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 터널 LED 조명을 이용한 차로 위치측위 기술을 제안한다.
영상처리라는 것은 문자를 인식하거나 물체를 인식하는 등 어떠한 물체의 특징을 추출하여 그에 대한 정보를 가지고 자동제어 시스템이나 인식시스템에 도입하는 것이다. 그러나 이러한 시스템들에 도입시키기 위해서는 찾고자 하는 물체의 특징을 잘 검출할 수 있어야 하며 검출된 특징의 패턴도 잘 잘 구별해야 한다. 그러나 본 논문에서 다루고 있는 고무 타이어의 특성은 배경과 문자열이 존재하는 특징면이 잘 구분되지 않는다는 것이다. 이것은 곧 특징 추출이 어렵다는 것을 간접적으로 나타내고 있는 것이다. 그러므로 수많은 논문에서 손실된 특징 정보를 복원하기 위한 기술과 끊어진 문자 정보를 유추하여 맞춰 내는 등의 기술을 많이 연구해 왔다. 그러나 우리는 무엇보다 처음에 입력받는 영상이 좋아야만 나머지 필터링이나 영상 처리기법이 쉽다고 생각하여 입력 영상을 개선시킬 수 있는 광학적인 환경에 관심을 두기로 하였다. 본 논문은 이리한 영상처리기법 중에서 입력 영상을 보다 선명하게 받아들이기 위한 조건을 찾고 광학적인 이론을 찾고자 하는 논문이다. 본 논문은 타이어를 생산하는 라인에서 타이어에 각인되어 있는 문자를 인식하고 상위 컴퓨터인 호스트 컴퓨터에 자료를 전송함으로써 물류를 관리하고, 다음 공정인 전수 검사공정에서 각 타이어에 맞는 휠을 끼우기 위한 작업을 위한 것이다. 이러한 시스템을 위해서는 나은 양질의 입력영상을 획득해야만 인식과정에서 오인식을 줄일 수 있고 자동화 공정에 응용할 수 있다. 양질의 입력영상을 획득하기 위해서는 빛의 입사각도와 피사체가 이루는 각도가 어떠한 각의 형태를 가지는가 하는 것이 중요하며 또한 이것을 받아들이는 카메라의 각도가 피사체와 어떠한 각을 이루는가? 하는 것도 중요한 문제이다. 본 논문에서는 이에 대한 최적조건을 실험적인 방법으로 찾고, 이에 대한 결과를 광학적으로 증명해 보고자 한다.
최근 이미지 인식 및 탐지 분야에 딥러닝 기반의 기술이 도입되면서 영상 처리 산업이 활성화되고 있다. 딥러닝 기술의 발전과 함께 적대적 공격에 대한 학습 모델 취약점이 계속해서 보고되고 있지만, 학습 시점에 악의적인 데이터를 주입하는 포이즈닝 공격의 대응 방안에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 종래 포이즈닝 공격의 대응 방안은 매번 학습 데이터를 검사하여 별도의 탐지 및 제거 작업을 수행해야 한다는 한계가 있었다. 따라서, 본 논문에서는 포이즌 데이터에 대해 별도의 탐지 및 제거과정 없이 학습 데이터와 추론 데이터에 약간의 변형을 가함으로써 공격 성공률을 저하시키는 기법을 제안한다. 선행연구에서 제안된 클린 라벨 포이즌 공격인 원샷킬 포이즌 공격을 공격 모델로 활용하였고, 공격자의 공격 전략에 따라 일반 공격자와 지능형 공격자로 나누어 공격 성능을 확인하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방어 메커니즘을 적용하면 종래 방법 대비 최대 65%의 공격 성공률을 저하시킬 수 있었다.
확산강조영상 (diffusion weighted image, DWI)은 급성 뇌경색, 뇌종양, 뇌백질 질환, 뇌 막질의 확산 정도 등 여러 뇌질환의 진단을 획기적으로 향상시켰으며 그 활용도가 증가하고 있다. 본 연구는 $10{\sim}60$대 환자들의 뇌를 대상으로 두 기법간의 신호강도, 현성확산계수의 평균치를 측정하였다. 그 결과, 확산강조영상에서의 신호강도 평균값은 편도체부 (amygdala)가 가장 높고, 뇌척수액(cerebrospinal fluid)에서 가장 낮았다. 현성확산계수의 평균값은 뇌척수액이 높고, 교뇌 (pons)가 낮게 측정되었다. 확산강조 신호강도와 현성확산계수의 평균값은 $T_2^*$-DW-EPI 기법이 FLAIR-DW-EPI 기법보다 높고, b-value의 변화에 따른 평균값은 두 기법의 b-value에 모두 반비례하였다. 또한 뇌경색환자의 뇌의 시간 경과에 따른 분석결과, 초급성뇌경색 환자의 일반적인 MR 영상에서는 병변부분이 명확하지 않았으나 확산강조영상에서는 고신호강도로 나타났다. 출혈성 뇌경색, 급성 뇌경색 등 여러질환별로 분석한 결과 그 두 기법의 특성에 따라 신호강도의 값이 차이가 클수록 현성확산계수는 낮게 나타났다. 결론적으로 뇌 질환이 자주 발생되는 부위와 뇌 질환의 확산강조 신호강도 및 현성확산계수 값은 b-value의 변환과 영상기법에 따라 각각 다르게 나타났다. 이러한 정량적인 결과를 바탕으로 보다 안정적인 기법과 적절한 b-value 값을 이용하여 검사를 한다면 여러 뇌의 질환 및 병변 등을 발견, 판독하는 것뿐만 아니라 정상부위나 질환에 따른 기법별 신호의 인지를 통한 정확한 질병 진단과 치료에 중요한 의미가 있다고 사료된다.
이 연구의 목적은 중학생의 배경 변인에 따른 특성화고의 이미지를 조사하여 특성화고에 대한 인식을 확인함으로써, 특성화고의 올바른 인식 확대 방안 및 발전방안 마련에 기초 자료를 제공하는 것이다. 연구의 모집단은 전국 중학교 3학년 학생이며, 2012년 교육통계연보를 기준으로 하였다. 협조를 허락해주신 학교를 대상으로 편의표집을 통한 학급 선정을 통해 최종적으로 50개의 학교에 3학년 한 학급씩을 선정하였다. 자료의 수집을 위한 조사 도구로는 Osgood(1957)이 제안한 의미분별법을 사용하여 최종적으로 11개의 형용사 군을 선정하였다. 자료의 수집은 방문과 우편을 통하여 이루어졌고, 총 1,441매의 설문지가 배포되어 그 중 1,198매가 회수되어 83.14%의 회수율을 나타냈으며, 이 중 불성실한 응답을 제외한 935매의 설문지가 분석에 활용되었다. 수집된 자료는 SPSS 20 Statistics 프로그램을 사용하여 분석하였다. 이때 통계적 유의수준은 0.05로 설정하였다. 이 연구의 주요 결론은 다음과 같다. 첫째, 성별에 따른 특성화고 이미지의 평균은 여학생이 남학생보다 긍정적이었으나 유의미한 차이는 11개 항목 중에서 5개 항목에서만 나타났다. 둘째, 특성화 고등학교에 대한 진로 교육을 받은 학생은 20%에 불과하였다. 보다 빠른 진로에 대한 탐색과 적성에 맞는 진로 결정이 이루어지기 위하여 중학교 단계에서부터 진로 교육이 제대로 이루어져야 한다. 셋째, 특성화 고등학교 진학을 희망하는 학생들의 이미지가 다른 고교 진학을 희망한 학생보다 특성화 고등학교에 대하여 9개 항목에서 긍정적인 이미지를 가지고 있는 유의미한 차이가 나타났다. 넷째, 진로 교육 유무별 특성화고 이미지 차이에서도 8개의 항목에서 유의미한 차이가 나타났는데, 특성화 고등학교에 대한 진로 교육이 확대될 필요성이 있음을 나타내는 것이다. 다섯째, 특성화 고등학교에 대한 인지의 차이에 따른 특성화고 이미지 차이에서는 7개 항목에서 특성화 고등학교에 대하여 잘 알고 있을수록 특성화 고등학교에 대한 이미지가 긍정적이었다. 이는 진로 교육이나 홍보 활동을 통하여 특성화 고등학교에 대한 인식의 폭을 증대시켰을 때, 그에 따른 효과가 긍정적이라는 것을 의미한다.
최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.
주성분분석(Principal component analysis, PCA)은 고차원 변수들 사이의 복잡한 상관성 구조를 더 낮은 차원으로 단순화하여 상관성의 구조를 쉽게 설명하기 위한 다변량분석기법으로 뇌영상 분석에서 자주 사용되는 방법이다. 주성분분석의 기본개념은 서로 직교하는 변수들의 선형결합을 통해서 원래의 뇌영상 자료가 가지고 있는 전체정보를 최대한 설명할 수 있는 서로 독립적인 새로운 변수들을 유도하는 것이다. 뇌영상분석에서 주성분분석의 효율성과 유용성을 알아보기 위해서 C[11]-PIB 영상을 이용하여 분석하였다. 대상 및 방법으로는 평균나이가 같은 9명의 정상인, 10명의 알츠하이머/경도인지장애환자들의 C[11]-PIB 영상을 이용하였다. PET-CT 장비로는 Biograph 6 Hi-Rez (Siemens-CTI, Knoxville, TN)를 영상을 획득하였고 9.6 MBq/kg C[11]-PIB를 정맥주사 한 후 40분 후에 20분 동안 3D acquisition mode로 방출영상을 얻었다. Attenuation map은 X-ray CT scan을 이용하여 재구성하였다(130 kVp, 240 mA). PIB template을 만들기 위해서 정상인에서 3T MRI T1-weighted 영상을 동시에 얻었다. 주성분분석을 위한전처리과정으로서 공간정규화 및 공간편평화를 SPM8을 이용하여 실시하였고 주성분분석은 Matlab2012b를 이용하여 분석하다. 결과는 주성분분석을 통해서 서로 독립적인 주성분영상들을 얻을 수 있었다. 주성분분석을 통해서 얻어진주성분영상은 C[11]-PIB brain PET 영상의 패턴을 몇 개의 주성분으로 단순화 할 수 있었으며 주로는 neocortex를 변동 나타내는 영상, white matter의 변동을 나타내는 영상 그리고 pons등 deep brain의 변동을 나타내는 영상 등으로 단순화되었다. 결론으로는 주성분분석은 C[11]-PIB brain 영상을 단순화하여 영상의 패턴을 해석하는데 매우 유용하였다. 이러한 주성분분석은C[11]-PIB영상 분석뿐만 아니라 뇌의 포도당 대사를 측정하는 FDG-PET 또는 뇌기능영상등의 다변량분석 방법으로서 그 적용범위가 클 것으로 기대된다.
본 연구는 1960년대의 우리나라에서의 PR 상황 및 PR에 대한 사회적 수용에 대해 고찰하였다. 이를 위해 당시의 PR 개념의 수용상황과 기업 PR과 행정 PR을 중심으로 살펴보았다. 기업 PR의 경우 일반기업, 금융계, 공공기업의 PR 인식 및 실제 활동 및 수출증대를 위한 해외 PR활동을, 행정 PR의 경우 정부홍보기구 조직 및 업무, 농촌 PR활동, 경찰 PR의 고찰을 통해 1960년대에 우리나라 기업 및 행정기관들의 PR인식과 활동 상황을 살펴보고자 하였다. 당시의 PR 개념은 PR의 'PR' 필요성이 제기될 정도로 많은 부분 오용되거나 본래의 의미대로 수용되지 못했던 측면이 강하다. 기업의 PR활동은 홍보업무에 치중됨으로써 기술적 측면이 강조되었고, 특히 이 시기에는 은행과 보험업, 공공기업들에서 PR의 중요성을 인식하고 활동들을 수행해나갔으며, 수출증대를 위한 해외 PR활동을 본격적으로 행하기 위한 기반이 마련되었다. 1960년대에 정부 PR은 홍보기구의 확장과 더불어 홍보정책의 강화에 주력하였던 것이 특징적이다. 또한 농업기술 관련 지식전달과 농가생활 개선을 목적으로 농촌에 대한 PR 활동이 활발하였고, 경찰 PR의 경우 공보활동을 통한 관계증진과 함께 개개 경찰관의 대민처우 방식 쇄신 측면에서 PR의 중요성이 부각되었다.
산업정보화 사회의 진전과 이에 따른 산업디자인의 개발 방법과 프로세스는 시대적 흐름에 따라서 많은 방법의 변화를 가져왔다. 최근에 와서는 기존의 방법론과 가치 평가가 시대 오류 적 상황을 발생시키기도 하였으며, 많은 시간적 혹은 경제적인 총체적 문제들이 거론되게 되었다. 디자인 프로세스의 개발은 문제인식과 해결하려는 도구의 발전에 의해 많은 변화를 가져왔고, 디자인 테크놀로지가 컴퓨터 테크놀로지로 상당부분 대체 되어 가는 상황을 직시할 수 있다. 따라서, 관념적인 것(Thought ware)과 현실적인 것(Hard ware)을 연결시키는 웨어 적 디자인 프로세스가 많은 부분의 디자인 문제를 담당하게 되었다. 이에 본 연구는 컴퓨터를 응용한 제품 디자인 개발 단계에서 아이디어를 3차원 가상 실물 화시킬 수 있는 3차원 모델 링을 독자적으로 구현할 수 있는 방법을 사례를 통해 제시하는데 있으며, 이 효과와 가치는 디자인 문제 협의-평가-해결의 과정에 있어 결정적 요인으로 작용할 수 있다. 실질적인 모델 링과 렌더링의 프로세스는 다음과 같이 이루어지고 있다. 평면 화 간이 도면 상태의 구성과 이에 대한 입체물의 형성과정을 통하여 3차원 솔리드 모델을 제작하는 것이다. 연출효과를 높이기 위하여 카메라, 조명, 재질감, 색상을 첨부하여 하나의 디자인 시안 물을 작성하게 되며, 이 시안 물은 다양한 방법의 구성과 퍼트에 의하여 대상물을 평가할 수 있다. 이렇게 구체적으로 얻어진 시안 물은 디자인 평가에 의해서 완벽한 캐드시스템(CAD SYSTEM)으로 옮겨지며, 정선된 자료와 데이터로 양산 적 개념의 디자인 플로우 챠트에 돌입하게 되고, 현실적으로 요구되는 디자인 욕구를 최대한 만족시킬 수 있게 되는 것이다. 결국 이러한 디자인 프로세스는 기존 방법에 대한 새로운 제안 방법으로 제시되며, 여러 요인의 평가요소에서 효율적 가치 평가가 이루어 질 수 있도록 한 것이 본 논문의 목적이라고 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.