• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권1호
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• pp.75-83
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• 2008

본 논문에서는 얼굴의 다중 특징을 이용하여 마우스의 다양한 동작을 효율적으로 구현할 수 있는 복지형 인터페이스를 제안한다. 제안된 시스템은 5개의 모듈로 구성 된다 : 얼굴의 검출(Face detection), 눈의 검출(eye detection), 입의 검출(mouth detection), 얼굴특징 추적(lariat feature tracking), 마우스의 제어(mouse control). 첫 단계에서는 피부색 모델과 연결 성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 그 후 얼굴영역으로부터 정확히 눈을 검출하기 위하여 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 얼굴 영역에서 눈 영역과 비 눈 영역을 구분한다. 일단 눈 영역이 검출되면 눈의 위치에 기반 하여 에지 검출기(edge detector)를 이용하여 입 영역을 찾는다. 눈 영역과 입 영역을 찾으면 각각 mean shift 알고리즘과 template matching을 사용하여 정확하게 추적되고, 그 결과에 기반 하여 마우스의 움직임 또는 클릭의 기능이 수행된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위하여 제안된 인터페이스 시스템을 다양한 응용분야에 적용 하였다. 장애인과 비장애인으로 나누어 제안된 시스템을 실험한 결과 모두에게 실시간으로 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용 될 수 있다는 것이 증명 되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.222-222
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• 2021

도시 내 하천 친수공간은 레저 및 여가를 위한 공간과 더불어 자연경관 및 생태체험 등의 다목적으로 활용되어 지역사회에 있어 중요한 공간으로 활용되고 있다. 과거 4대강 사업으로 국가하천 내 휴식공간을 조성하였다. 그 후 친수지구 중에서 이용도가 저조한 곳을 해제하였으며, 현재 297개의 친수지구를 중점으로 관리하고 있다. 이러한 친수지구를 유지하는데 필요한 보수 비용들을 지자체에서 담당하고 있으나, 상당한 비용이 소요되므로 친수지구 지정 후 운영단계에서 지역 주민들의 특성 및 요구를 정확히 파악할 필요가 있다. 하천 친수공간에 대한 정보구축은 조사원 조사, 유지관리 기관 조사 등 인적 조사 방식을 통한 데이터 수집으로 많은 비용이 필요할 뿐만아니라 DB 갱신 부분에도 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 RS/GIS를 기반으로 친수시설에 대한 정보맵 작성 방안 연구와 친수시설 뿐만 아니라 유역조사 시 하천공간에서 수행할 수 있는 기술에 대한 연구를 수행하였다. 연구대상지역은 대저생태공원과 삼락생태공원을 대상으로 선정하였다. 해당 지역 항공영상의 정합 및 전처리를 실시한 후 QGIS를 활용하여 LSMS(Large-Scale Mean Shift) 기법으로 시설물 분류를 실시하였다. 공원 내 친수시설 분류를 위해 공간 반경(Spatial radius)를 10 ~ 25까지 변화시키면서 최적 분류 결과를 도출하는 공간 반경을 찾았으며 친수시설 규모와 시설의 특성에 따라 공간 반경을 조절하여 친수시설 분류맵을 작성하였다. 친수지구 내 친수시설 분류맵과 친수지구 내 친수시설 현황 및 친수시설별 코드와, 위치정보(위도, 경도 및 표고), 면적 및 관리현황으로 분류하여 입력 할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 구축한 친수시설 자동분류 알고리즘을 통해 전국 단위 통합 하천관리체계 구축 및 친수시설에 대한 정보맵을 작성할 수 있는 기반 마련이 가능할 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.1597-1609
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• 2004

립리딩은 잡음 환경에서 저하되는 음성 인식률의 보상과 음성을 청취하기 어려운 상황에서의 음성인식보조 수단으로 많은 연구가 시도되고 있다. 기존 립리딩 시스템은 인위적인 조명 환경이나 얼굴과 입술 추출을 위하여 미리 정해진 제한된 조건에서 실험되어 왔다. 본 논문에서는 화자의 움직임이 허용되고 컬러나 조명과 같은 환경 변화에 제한조건을 완화한 영상을 이용하여 실시간 립리딩 시스템을 구현하였다. 본 논문의 시스템은 범용으로 사용되는 PC 카메라를 통해 입력받은 영상에서 얼굴과 입술 영역을 실시간으로 검출한 후, 립리딩에 필요한 영상정보를 추출하고 이 입술 영상 정보를 이용하여 실시간으로 발성 단어를 인식할 수 있다. 얼굴과 입술 영역 검출을 위하여 조명환경에 독립성을 갖는 색도 히스토그램 모델을 이용하였고 움직이는 화자의 얼굴 추적을 위하여 평균 이동 알고리즘을 이용하였다. 검출된 입술 영역에서 학습과 인식에 필요한 영상 정보를 추출하기 위하여 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하였고, 인식 알고리즘으로는 HMM을 이용하였다. 실험 결과 화자종속일 경우 90%의 인식률을 보였으며 잡음이 있는 음성과 합병하여 인식률 실험을 해 본 결과, 음성 잡음비에 따라서 음성 인식률을 약 40～85%까지 향상시킬 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1767-1772
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• 2021

장기간에 걸친 전 지구적인 위성관측 지표면 알베도 자료는 전 지구 기후 및 환경의 변화 감시에 활발히 이용되고 있으며 그 활용도와 중요성이 크다. 우리나라의 경우 정지궤도위성 천리안위성 1호(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) MI(Meteorological Imager) 센서와 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK-2A) AMI (Advanced Meteorological Imager) 센서의 세대교체를 통해 지속적인 지표면 알베도 산출물의 확보가 가능하다. 그러나 COMS/MI 및 GK-2A/AMI의 지표면 알베도 산출물은 센서 및 알고리즘의 차이로 인해 산출물 간의 차이가 존재한다. 따라서 COMS/MI와 GK-2A/AMI 지표면 알베도 산출 기간을 확장하고 지속적인 기후변화 감시 연계성 확보를 위해 두 위성 산출물 간의 오차 분석이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 COMS/MI 및 GK-2A/AMI 지표면 알베도 자료의 중복기간을 대상으로 지상관측자료 AERONET (Aerosol Robotic Network)와 타 위성자료 GLASS (Global Land Surface Satellite)와 함께 비교 분석하였다. 오차 분석 결과 AERONET과의 검증에서 COMS/MI의 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 0.043로 GK-2A/AMI의 RMSE인 0.015보다 높게 나타났다. 또한 GLASS와 비교하였을 때 COMS/MI의 RMSE는 0.029로 GK-2A/AMI의 0.038보다 낮게 나타났다. 이러한 오차특성을 이해하고 COMS/MI 및 GK-2A/AMI의 지표면 알베도 자료를 사용할 때 장기간 기후변화 감시에 적극적으로 활용할 수 있을 것이다.