운전자에게 차량의 현재 위치 및 도로 주변 상황 인지는 안전하고 쾌적한 운전 환경 조성을 위해 반드시 필요한 정보들이다. 본 논문에서는 도로시설물 및 도로표지 등의 도로정보를 모니터링 하고 시각적으로 알리기 위해 도로주행영상 내 좌표정보 결합 및 시점변환 기법을 이용한 도로주행환경 자동인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 차량 내 탑재된 카메라와 GPS를 이용하여 공간정보가 반영된 도로주행영상을 생성한 후, 생성 영상의 시점 변환 및 정합, 도로정보 검출을 수행하여 사용자에게 도로정보를 시각적으로 제공할 수 있도록 한다. 제안한 방법을 도로 주행 영상에서 실험한 결과, 도로주행영상 내 GPS 좌표정보의 결합 시간은 66.5ms, 교통 표지판 검출율은 95.83%, 프레임당 표지판 검출 처리 시간은 평균 227.45ms 이었다. 따라서 15프레임/초 이하의 입력 동영상에 대하여 효과적으로 도로주행환경을 자동으로 인식하는 것이 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 국내 비도심 지역의 교통사고 저감을 위해 충청권을 대상으로 기존연구에서 수행된 관련 문헌 검토, 교통사고분석시스템 자료를 통한 요인분석 및 군집분석과 설문조사, 충청권 교통사고 특성을 분석하여 실정에 맞는 3가지 교통안전기술을 제안한 바에 이어, 실제 적용 가능한 교통안전시설물의 상세 설계 및 테스트베드 적용, 만족도 조사 및 기술개선에 초점을 맞추고 추가 연구를 수행하였다. 제안된 3가지 기술은 충청권 교통안전수준의 향상을 위한 교통안전시설물로서, 보행자 건널목 인식등, 교통약자 노견용 인식 등, 농기계 운행 안전 LED전광판이다. 각각의 기술은 기존 교통안전시설물의 비도심 지역에 적용시 발생가능한 빛 공해 및 제설작업 문제점을 보완하고, 태양광기반 자생기술로서 농촌지역의 교통안전에 기여할 것으로 판단된다.
본 연구는 외부 관광객이 많은 인천광역시 월미공원을 대상으로 지역주민과 외부 관광객 사이의 공원 운영과 관리에 대한 인식 차이를 조사 분석함으로써 공원 이용 활성화와 효과적인 운영관리 방안을 모색하기 위해 수행되었다. 자료 수집은 2009년 5월 1일부터 4일간 총 222명의 공원 방문객을 대상으로 현지설문조사를 통해 이루어졌다. 조사결과, 방문횟수 및 목적, 보완 시설물 등에서 지역주민과 외부 관광객 간 차이를 보였으며, 두 집단 모두 인근 관광지에 대한 인식이 공원 이용만족도에 영향을 미치는 것으로 인식함에 따라 공원 구역 내뿐만 아니라 주변지역의 운영 관리에도 만전을 기해야 할 것이다.
본 연구는 학교도서관과 공공도서관간의 협력 분야 중에서 문화프로그램을 중심으로 사서(사서교사)들의 인식과 선호도를 조사하였다. 본 연구의 결과, 학교도서관과 공공도서관의 사서(사서교사)는 문화프로그램의 중요성을 긍정적으로 인식하고 있으며, 이들이 선호하는 문화프로그램의 유형은 참여형과 체험형이고, 선호하는 홍보수단은 온라인 공간(카페, 클럽, 홈페이지)이었다. 학교도서관과 공공도서관간의 협력사업 운영 시, 효과적 으로 활용할 수 있는 방법은 공공도서관 사서의 현장 방문을 통한 프로그램 진행과 개별 학교의 특성에 맞춘 연계프로그램의 참여였다. 협력수준으로는 기관간의 업무협약(MOU) 체결과 담당자간 협조체제를 선호하며, 평가 및 보고 방법은 문화프로그램 참여자의 만족도 조사였다.
최근 마이크로소프트사의 키넥트(Kinect)를 이용하여 객체를 추적하거나 인식하는 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 같은 환경에서 손을 검출하고 추적하는 기술은 휴먼-인터페이스 개발의 가장 기본적인 기술이다. 본 논문에서는 키넥트를 이용하여 단색으로 제한되지 않은 환경에서 검출된 손의 경계를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 키넥트 센서의 깊이영상(Depth Image)에서 추출된 손의 영역과 칼라영상에서 피부색(Skin Color)의 검출 결과를 결합하여 손 영역의 정확도를 개선한다. 제안된 방법으로 손 영역의 검출을 수행한 결과 깊이영상만 사용한 방법 보다 손 영역을 검출하는 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 제안된 방법이 수화나 제스처 인식 시스템에 적용된다면 정확도 개선에 많은 기여를 하리라 기대한다.
본 연구에서는 수정된 구조의 FMM 신경망으로부터 패턴 인식을 위한 규칙 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 학습데이터에서 특징값에 대한 빈도 요소를 반영하는 하이퍼박스 정의를 기반으로 하는데, 이로부터 특징과 패턴클래스 간의 상호 연관도 요소를 정의 하였다. 이는 기존의 모델에서 사용되는 하이퍼박스 중첩테스트 및 축소(contraction) 기법을 사용하지 않아도 하이퍼박스의 중첩에 의한 분류의 모호성을 해결할 수 있게 한다. 본 연구에서는 패턴 클래스의 각 차원별로 퍼지 분할을 기반으로 하는 수정된 하이퍼박스 멤버쉽 함수와 이를 사용하는 학습방법을 제시한다. 제안된 기법으로부터 특정패턴의 분류를 위한 자극성(excitatory) 특징 및 억제성(inhibitory) 특징을 구분하고 이들 정보는 규칙 생성과정에 적용된다. 수화 인식에 관한 실험에 제안된 방법론을 적용함으로써 제안된 이론의 타당성을 실험적으로 고찰하였다.
청각장애인들은 건청인에 비해 의사소통의 기회가 적어 원만한 상호관계를 유지하는데 어려움이 있다. 이러한 문제는 청각장애인들이 구화를 대신해 몸짓이나 손짓을 이용하여 의사를 전달하는 수화를 건청 인들이 대부분 습득하고 있지 않아 청각장애 인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것에서 초래된다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 가능하게 하기 위한 전단계로 FCM 알고리즘을 이용한 지화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법 은 화상 카메라를 통해 얻어진 영상에서 YCbCr 컬러 공간과 HSI 컬러 공간을 이용하여 피부영역을 검출한 후, 추출된 피부영역에 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 두 손의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 두손의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 FCM 알고리즘을 적용하여 지화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상 카메라에서 획득한 지화 영상을 대상으로 실험한 결과, 두 손 영역의 추출과 지화 인식에 있어서 효과적인 것을 확인하였다.
인간과 컴퓨터 사이의 보다 자연스러운 상호적인 인터페이스를 효과적으로 구현하기 위해서 사람의 제스처를 활용하려는 노력이 최근 들어 지속적으로 시도되고 있다. 본 논문에서는 연속적으로 입력되는 3차원의 깊이 영상을 받아들여서 손 모델을 정의하고, 정의된 손 모델을 기반으로 사람의 손 영역을 강인하게 추출하는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시된 알고리즘에서는 먼저 21개의 관절을 사용하여 손 모델을 정의한다. 본 논문에서 정의한 손 모델은 6개의 손바닥 관절을 포함하는 손바닥 모델과 15개의 손가락 관절을 포함하는 손가락 모델로 구성된다. 그런 다음, 입력되는 3차원의 깊이 영상을 적응적으로 이진화함으로써, 배경과 같은 비관심 영역들은 제외하고, 관심 영역인 사람의 손 영역만을 정확하게 추출한다. 실험 결과에서는 제시된 알고리즘이 연속적으로 입력되는 깊이 영상으로부터 배경과 같은 영역들은 제외하고 사람의 손 영역만을 기존의 알고리즘에 비해 약 2.4% 보다 강인하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 손 영역 추출 알고리즘은 제스처 인식, 가상현실 구현, 3차원 운동 게임, 수화 인식 등과 같은 컴퓨터 비전 및 영상 처리와 관련된 여러 가지의 실제적인 분야에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
최근 자율주행자동차에 대한 관심이 증가함에 따라 교통 상황을 인식하는 방법에 대한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 특히 교통신호등의 인식은 치명적인 결과를 야기하는 교통사고와 밀접하게 연관된다는 점에서 중요성이 더욱 부각되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 시스템을 기반으로 한 교통신호등 인식 방법을 제안한다. 차선, 표지판 등과는 다르게 교통신호등은 빛을 발하는 특징이 있으며 그 모양과 형태 또한 규격화 되어 있다. 이러한 특징 중 색상과 형태 특징을 이용하여 두 단계의 추출과정을 거쳐 교통신호등을 인식한다. 먼저 HSV 색 공간에서 적색, 녹색, 주황색의 빛을 발하는 영역을 찾아낸 뒤, 신호의 원형 특징을 이용해 가로, 세로 사이즈와 크기로 신호의 후보를 추출한다. 다음, 신호등의 검은 박스 영역을 찾기 위해 추출한 신호 후보군의 주변부가 검정색인지를 확인한다. 최종적으로 신호등의 박스 부분을 검출하여 신호를 발하는 위치를 기반으로 신호를 인식한다. 실험결과 많은 계산량을 요구하는 기계학습을 사용하지 않고도 실시간 처리와 높은 인식률로 교통 신호를 인식할 수 있음을 확인하였다.
We are report on three cases of typical clinical characterstics and treatment response in neuroleptic maligant syndrome(NMS), and reviewed the literatures of NMS. NMS was first recognized as a life-threatening complication of dopamine receptor antagonists, and defined as a catatonic-like states associated with fever, obtundation, muscle rigidity, and unstable vital sign in patients taking neuroleptic agents. Concepts of NMS have changed because medications other than classic neuroleptic drugs have been implicated as triggering agents and syndromes identical to NMS have been observed in other conditions. The important neurochemical features are probably functional dopamine deficiency and ensuing hyperactivity of excitatory amino acid neurotransmission in the basal ganglia and hypothalamus. Recognition of NMS and early discontinuation of neuroleptics are the most important step in its management. Supportive care includes management of hyperthermia and fluid replacement. Controversial therapeutic measures include the application of dopamine receptor agonists, excitatory amino acid antagonists, or dantrolene. Psychiatric patients with a history on NMS and psychotic relapse necessitating antipsycotics do not commonly redevelop NMS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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