본 논문에서는 마르코프 네트워크로 모델링된 다관절체(Articulated body) 사람을 양안 영상(stereo image)을 통해 획득 되어진 디스패리티 맵(disparity map)을 이용해 효과적으로 추적하는 방법을 제안한다. 기존의 색상 정보만을 사용하여 에너지함수의 우도(likelihood)를 계산하는 방법은 조명 및 그림자의 영향과 배경 색상의 임의성 때문에 강건하지 못 하다. 본 논문에서는 색상 정보에 더불어 디스패리티 정보를 활용하여 우도를 계산하는 방법을 제안한다. 원통형 모양의 사람의 신체 요소(body part)는 2차원 영상으로 사영될 때 직사각형으로 사영되므로 이 직사각형의 디스패리티의 분포가 불연속 하지 않다는 특성을 이용한다. 또한 본 논문에서는 디스패리티 맵을 사용한 조건적 메시지 생성 방법을 제안해 신뢰 전파에서 불필요한 메시지 업데이트 수행을 줄이는 방법을 보여준다. 메시지 업데이트는 신뢰 전파 알고리즘의 전체 수행 시간에 80% 이상을 차지하므로, 조건적 메시지 생성 방법은 기존 대비 9~45%의 속도 향상을 보였다. 또한 사람의 연속적인 움직임 특성을 이용한 다이나믹 모델을 제안해 추적 속도를 향상하였다. 자세한 내용은 4장에 설명되어 있다. 실험 결과 제안하는 디스패리티 정보를 활용한 신뢰 전파를 사용해 다관절체를 추적하는 방법은 기존 대비 강건한 추적 결과와 함께 빠른 속도로 추적할 수 있었다.
본 논문에서는 사용자의 손을 인식하여 가상현실 게임 환경에서 가상의 손을 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 카메라를 통해 획득한 영상을 통하여 사용자의 손 이동과 가리키는 방향에 대한 정보를 획득하고 이를 이용하여 가상의 손을 게임 화면에 나타낸다. 사용자의 손의 움직임은 가상의 손이 물건을 선택하고 옮기도록 하는 입력 인터페이스로 활용할 수 있다. 제안하는 방법은 비전 기반 손 인식 기법으로 먼저 RGB 컬러영역에서 HSV 컬러영역으로 입력영상을 변환하고 H, S 값에 대한 이중 임계값과 연결 요소 분석을 이용하여 손 영역을 분할한다. 다음으로 분할된 영역에 대하여 0, 1차 모멘트를 적용하고 이를 이용하여 손 영역에 대한 무게 중심점을 구한다. 구해진 무게중심점은 손의 중심에 위치하게 되며, 분할된 손 영역의 픽셀 집합 중 무게중심점으로부터 멀리 떨어진 픽셀들을 손가락의 끝점으로 인식한다. 마지막으로 무게중심점과 손 끝점에 대한 벡터를 통하여 손의 축을 구한다. 인식 안정성과 성능을 높이기 위하여 누적 버퍼를 이용한 떨림 보정과 경계상자를 이용한 처리 영역을 설정하였다. 본 논문의 방법은 기존의 비전 기술을 통한 손 인식 방법들에 비하여 별도의 착용 마커를 두지 않고 실시간으로 처리가 가능하다. 다양한 입력 영상들에 대한 실험 결과는 제안 기법으로 정확하게 손을 분할하고, 안정된 인식 결과를 고속으로 처리할 수 있음을 보여주었다.
본 연구에서는 설계모델과 주물 응고의 유한차분법 기반 해석결과를 결합하여 가시화하는 새로운 방법을 제안하고 VR 디스플레이를 도입하여 입체 가시화함으로써 보다 효과적인 분석작업 환경을 제공한다. 먼저 기존 해석 소프트웨어를 사용하여 얻어진 응고해석 결과를 사각형 메쉬모델로 복원하여 복원모델의 모든 정점의 색이 해당 위치의 온도수치를 표현하도록 한다. 다음으로 설계모델의 모든 정점에 대해 가장 가까운 복원모델의 정점을 탐색함으로써 두 모델을 대응하고 대응점의 색을 설계모델 정점에 지정한다. 이때 설계 모델은 최소의 정점으로 모델의 형상이 이루어져 있어 정점의 분포가 복원모델에 비해 균일하지 않으므로 특정 임계값을 설정하여 삼각형 변의 길이가 이보다 큰 경우 정점을 추가함으로써 형태를 유지하는 메쉬 분할을 수행한다. 구현된 시스템은 설계모델 상에서 응고해석 데이터를 가시화함으로써 사용자가 분석객체 세부영역의 정확한 기하정보를 파악할 수 있으며 VR 디스플레이를 통해 실감나는 작업환경을 제공함으로써 보다 빠르고 효과적으로 문제발생여부를 판단할 수 있다.
태블릿 PC 사용자 수가 날로 증가되고 있는 배경 하에, 온라인 쇼핑 방면에 관한 애플리케이션도 상응하게 빠른 발전을 가져 왔다. 하지만 실제 상황으로 사용자 사용능력의 차이는 쇼핑 애플리케이션이 사용자 수요의 만족에 영향을 준다. 하여, 쇼핑 애플리케이션은 GUI 디자인에서 사용자 사용성을 제고하는 방면에 있어 개선이 필요하고, 이로써 각종 유형의 사용자 사용수요를 만족해야 한다. 따라서 본 논문은 태블릿 PC용 애플리케이션의 GUI 디자인 상관연구를 진행하면서, 정보전달에 대한 시각화 그래픽요소를 충분히 고려하고, 이제 중국시장에 순위 5개 쇼핑 애플리케이션을 대상으로 아이콘, 레이블과 컬러 3가지 GUI 디자인 시각적 구성요소에 대한 내용을 비교 분석하였다. 또한, 태블릿 PC 쇼핑 애플리케이션의 중국 사용자를 대상으로 설문조사를 진행하고, 조사결과를 기초로 하여 기능성과 GUI 디자인을 조화롭게 반영할 수 있는 쇼핑 애플리케이션의 GUI 디자인 제안을 제출하였다. 본 연구 결과를 통해 아이콘, 레이블, 컬러 3가지 시각적인 GUI 구성요소가 사용자에게 사용성에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 또한, 본 연구가 쇼핑 앱 GUI 디자인 분야에 참고할 만한 자료로 기대된다.
최근 3D 프린팅 기술은 의료에 여러 방향으로 접목되고 있다. 이에 본 연구에서는 의료영상의 표준인 DICOM 영상을 이용하여 만든 3차원 영상을, 3D 프린팅으로 출력하여 그 형상표면의 정밀성을 검토하고자 하였다. 실험은 동물 뼈를 피사체로 의료영상을 획득하였으며, 3D 프린팅 출력을 위해 STL 파일로 변환하는 과정을 거친 후 피사체 형상을 출력하였다. 최종적으로 원본 동물 뼈 와 3D 프린팅에서 얻은 3차원 형상을 3D Scanner로 획득한 후 3차원 모델링을 서로 병합(Merge)하고 그 차이를 비교하였다. 결과분석은 시각적 형상비교, 모델링의 Scale 값에 대한 색상(Color)비교, 수치적 형상비교를 하였다. 형상표면은 시각적으로는 구분이 어려웠으며, 수치적 형상비교는 X, Y, Z 좌표가 있는 임의의 4곳에서 측정된 값으로 비교하였다. 병합된 모델링의 형상표면은 원본 피사체(동물 뼈)에 비해 평균 -0.49 mm 만큼 3D프린팅으로 출력된 형상에서 작게 나타났다. 하지만 모든 형상 표면이 균일하게 작아지진 않았으며, 실험에서는 그 차이가 -0.83 mm 내에 있었다.
지속적으로 우주파편이 증가하고 있는 상황에서 국가 우주자산을 안전하게 보호하고 우주개발국으로서 우주환경 보호에 관심을 가지는 것은 중요하다. 우주파편의 급격한 증가를 막기 위한 효과적인 방법 중 하나는 충돌위험이 큰 우주파편들, 그리고 임무가 종료된 폐기위성을 직접 제거해 나가는 것이다. 본 논문에서는 영상기반 우주파편 추적시스템의 안정적인 인식모델을 위해 인공신경망을 적용한 연구에 대해 다루었다. 한국항공우주연구원에서 개발한 지상기반 우주쓰레기 청소위성 테스트베드인 KARICAT을 활용하여 우주환경이 모사된 영상을 획득하였고, 깊이불연속성에 기인한 영상분할 후 각 객체에 대한 구조 및 색상 기반 특징을 부호화한 벡터를 추출하였다. 특징벡터는 3차원 표면적, 점군의 주성분 벡터, 2차원 형상정보, 색상기반 정보로 구성되어있으며, 이 범주를 기반으로 분리한 특징벡터를 입력으로 하는 인공신경망 모델을 설계하였다. 또한 인공신경망의 성능 향상을 위해 입력되는 특징벡터의 범주에 따라 모델을 분할하여 각 모델 별 학습 후 앙상블기법을 적용하였다. 적용 결과 앙상블 기법에 따른 인식 모델의 성능 향상을 확인하였다.
특수 분장을 이용하여 매우 정교하게 제작된 가면을 쓴 얼굴 위변조의 경우 일반적인 밝기 영상으로는 검출이 용이하지 않다. 최근의 획기적인 특수 분장 기술 발전을 고려할 때 성공적인 얼굴 인식시스템 개발을 위해 가면을 쓴 얼굴 위변조 검출 연구는 매우 중요하다. 본 연구에서는 물질의 재질 및 표면 색상에 따른 반사율의 차이를 기반으로 가면을 착용하는 얼굴 위변조 검출 방법을 제안한다. 우선 실제 얼굴 인식 시스템의 적용 환경을 고려할 때 알비도(albedo)를 단순히 빛의 반사량, 즉, 영상에서의 그레이 값으로 간략화 할 수 있음을 보였다. 이를 기반으로 850nm 적외선 조명이 얼굴 피부와 가면재질의 구분에 가장 적합하고, 인종 간 다른 피부색에 대해서는 685nm 조명에서 뚜렷한 차이를 보임을 알 수 있었다. 이 두 파장대의 조명하에서 측정한 영상의 그레이 값으로 2D 특징 벡터를 만들어 사용하면 특징 공간 상에서의 얼굴 피부와 가면 재료의 분포는 선형적으로 분리가 가능한 분포를 갖게 되는 것을 알 수 있었다. Fisher Linear Discriminant(FLD)를 적용하여 97.8%의 가면 얼굴 검출율을 얻을 수 있었다. 제안하는 방법은 기존의 상용 얼굴 인식 시스템에 매우 적은 비용과 간단한 방법으로 추가 적용하여 모든 인종에 대한 얼굴 위변조 검출이 가능하다.
국립중앙박물관 소장 목제보살입상(본8239)은 조선총독부 박물관에서 중앙아시아유물을 수집하는 과정에서 구입한 것으로 전형적인 중국 송대(宋代) 양식을 갖추고 있으며 전체적으로 채색이 되어있다. 2014년 전시를 위하여 상태점검을 실시한 결과 채색안료의 변색과 박락, 목재의 갈라짐 등 손상이 심하여 보존처리를 실시하였다. 이와 함께 엑스선투과조사와 엑스선형광분석, 수종분석을 실시하여 제작기법과 재질을 확인하였다. 그 결과 보살입상은 여러 조각의 목재를 접합하여 제작한 것으로 확인되었고, 채색에 사용된 안료로 백색은 호분(CaCO3)이나 석고(CaSO4·2H2O), 녹색은 양록(Cu(C2H3O2)2·3Cu(AsO2)2), 적색은 연단(Pb3O4), 청색은 울트라마린 블루(3Na2O·3Al2O3·6SiO2·2Na2S)를 사용한 것으로 추정되며, 각 안료는 모두 후대에 다시 채색하면서 사용된 것으로 나타났다. 수종분석결과 제작과정에서 사용된 목재는 버드나무과의 사시나무류(Salicaceae Populus spp.)로 확인되었다. 목제보살입상은 천연재료를 사용하여 복원 및 강화처리를 하여 안정적인 상태가 되어 효과적인 전시가 가능하였다.
디자인된 사물은 형태, 색채, 소재를 통해 그 의미나 이미지를 전달한다. 이 세 가지 요소 중에서 소재는 촉각적·시각적 특성을 함께 지님으로써 디자인 작업에 있어서 좀 더 독특한 영향을 준다. 한국에서는 전통적으로 생활용품의 고안에 있어서 색채나 장식보다 소재 자체의 특성이 더 중요하게 사용되어왔으며 이에 대한 현대적 활용이 탐구되어야할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 한국 전통 생활환경에서 사용된 소재를 수집하고, 그 표면에 나타난 질감적 특성에 의해 이를 체계적으로 분류하려는 것이다. 이 연구를 위해 민속촌 둥의 현장조사와 더불어 문헌고찰을 통해 한국 전통소재가 표현된 사진들을 수집하였다. 수집 대상은 전통건축 및 실내, 가구, 의복 및 직물소재, 예술 및 공예품, 생활용품 등 생활의 각 분야가 모두 포함되도록 하였다. 수집된 소재의 총 사례 수는 543개였으며 이는 금속재, 토재, 석재, 지재, 목재, 초재, 섬유재 둥 7가지로 나눌 수 있었다. 각 소재들의 사례 수는 금속재가 59개, 토재 115개, 석재 62개, 지재 73개, 목재 80개, 초재 47개, 섬유재 97개, 기타 10개였다. 각 소재들은 표면의 질감적 특성에 의해 성형방법과 표면장식으로 나누어 정리 되었다. 본 연구를 통해 한국에서 전통적으로 사용되어온 각 소재들은 그 성형방법과 표면장식이 다양하고 독특함을 알 수 있었다. 또한 각 소재별로 개발된 가공방법들에 의한 다양한 질감은 오늘날의 디자이너들에게도 풍부한 정보와 아이디어를 제공할 수 있을 것으로 전망한다.
본 논문은 모바일 환경 하에서 효과적인 그래프 기반의 이미지 분할 적용 시, 실행시간 및 메모리 사용량 향상시키고, 이를 이용해 surface layout의 전처리 작업으로 수퍼 픽셀을 얻기 위한 효율적인 방법을 제안한다. 그래프기반의 이미지 분할은 영상으로부터 오브젝트 영역을 추출하는 알고리즘으로 입력 영상의 각 화소 정보를 이용한 에지 생성 및 그래프를 구성한다. 그래프 구성 시 기준 화소 및 주변 화소 위치 정보 및 색상 강도 차이 값(edgeweight)을 이용하여 에지를 구성하며, 색상 강도 차이 값에 따른 문턱치 값을 기준으로 각 에지를 연결함으로써 객체 영역을 추출하고 있다. 따라서 에지의 수는 그래프 기반의 이미지 분할의 실행시간 및 메모리 사용량을 결정하게된다. 모바일 디바이스는 PC에 비해 프로세서 속도 및 메모리 사용량 등 하드웨어적인 제약사항이 많으며, 프로그램 응답 시간이 주요 이슈가 되고 있다. 이러한 모바일 디바이스 상의 영상 처리 기술 적용 시 빠른 프로그램 응답시간 제공은 반드시 이루어져야 하며, 이미지 분할 단계에서도 보다 빠른 응답 시간을 위한 프로세싱 시간과 메모리사용량을 줄여야만 한다. 본 논문은 그래프 상의 에지의 수를 효과적으로 선택하는 효과적인 에지 선택 알고리즘 적용을 통해 그래프 기반의 이미지 분할 알고리즘을 모바일 디바이스에 적용 시, 프로세싱 시간 및 메모리 사용량의 개선을 보이도록 하고, 수퍼 픽셀 당 정확도가 입력영상 사이즈에 관계없이 70%이상 생성되며, 그 정확도가 96%동일하다는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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