본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 얼굴의 움직임 정보를 추정하고 3차원 모델을 합성하기 위한 기법을 제안한다. 먼저 단일 카메라 입력 영상에서 사용자의 얼굴 영역 특징 점 취득을 위한 4개의 하부 이미지를 획득한다. 획득된 4개의 하부 이미지를 템플릿으로 사용하여 사용자 얼굴 영역의 정보를 추출하며, 이들 4개의 특징 점을 사용하여 사용자 얼굴과 카메라 영상 평면 사이의 사영 관계를 계산한다. 취득된 카메라 행렬로부터 얼굴의 움직임 정보인 이동과 회전 성분을 추정할 수 있으며, 이를 기반으로 3차원 모델의 자세 정보를 설정한 다음 이를 사용자 얼굴에 가상의 객체를 합성하기 위한 정보로 이용한다. 다양한 실험을 통하여 사용자 얼굴의 움직임에 대한 정보 추출의 정확도를 검증하였다.
이동 객체 정보로 이루어진 디스크립터 및 시간적 히스토그램 기반 움직임 패턴 분석 알고리즘을 제안한다. 이동객체의 검출, 추적 및 분석을 위하여 배경으로부터 이동객체를 분리하는 배경학습을 수행한다. 무게중심의 좌표연관성을 이용하여 객체를 식별한 후 객체별로 추적한다. 시간적 히스토그램은 객체의 무게중심의 위치와 시간 정보를 이용해 움직임 특징 패턴을 정의한 것으로서 시간적 히스토그램으로부터 각 객체의 좌표정보와 비교하여 움직임특징 및 행동정보를 파악한다. 검출된 각 객체의 시작프레임, 종료프레임, 위치 등 행동정보를 연결리스트에 저장하여 관리한다. 저장된 정보들을 바탕으로 디스크립터를 작성하고 비디오 검색 알고리즘을 설계한다. 다양한 객체 이동 비디오에 대한 검색 실험을 통해 기존 방법보다 높은 검색 정확도를 보임을 확인하였다.
서비스 로봇은 비전 카메라, 초음파 센서, 레이저 스캐너, 마이크로폰 등과 같은 다양한 센서를 장착하고 있다. 이들 센서들은 이들 각각의 고유한 기능을 가지고 있기도 하지만, 몇몇을 조합하여 사용함으로써 더욱 복잡한 기능을 수행할 수 있다. 음성영상 융합은 서로가 서로를 상호보완 해주는 대표적이면서도 강력한 조합이다. 사람의 경우에 있어서도, 일상생활에 있어 주로 시각과 청각 정보에 의존한다. 본 발표에서는, 음성영상 융합에 관한 두 가지 연구를 소개한다. 하나는 음원 방향 검지 성능의 향상에 관한 것이고, 나머지 하나는 음원 방향 검지와 얼굴 검출을 이용한 로봇 어텐션에 관한 것이다.
비디오 시퀀스에서 움직임 있는 객체의 실시간 검출 및 추적은 스마트 감시 시스템에서 매우 중요한 요소로 분류되고 있다. 본 논문에서 우리는 움직임이 있는 객체의 검출을 위해 클라우지우스 엔트로피와 적응적 가우시안 혼합모델을 사용한 객체 검출 방법을 제안한다. 먼저, 엔트로피의 증가는 일반적으로 불안전한 조건에서 많은 엔트로피의 변화가 발생한 경우 복잡성 및 객체의 움직임이 증가함을 의미한다. 만약 순간적으로 엔트로피 변화가 큰 화소는 움직임 객체에 속한다고 고려하여 움직임 분할 특성을 적용한다. 따라서 우리는 먼저 클라우지우스 엔트로피 이론을 적용하여 엔트로피에 대한 에너지 변화량을 dense 맵으로 변환한다. 두 번째로 우리는 움직임 객체를 검출하기 위해 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하였다. 실험 결과에서 제안된 방법이 효율적으로 움직임이 있는 객체를 검출할 수 있었다.
가상환경에서 학습 방식에 따른 학습 효과를 학습자의 주의와 기억량 분석을 중심으로 연구하였다. 교안유도 방식(Guided learning)과 고안 비유도 방식(Unguided learning)의 학습이 주어진 상태에서 뇌파, 심전도, 피부저항과 시선추적 생체신호장비를 사용하여 학습자 주의측정을 하였고, 학습자의 학습태도, 느낌, 기억량 등을 실험시 비디오와 실험 후 설문분석을 이용하여 분석하였다. 실험 결과는 교안유도 방식이 학습자의 주의를 교안으로 끄는 데는 효율적이어서 많은 교안내용을 기억하게 했으나, 교안비유도 방식에 비해 상대적으로 학습자가 느끼는 체감 흥미는 떨어진 것으로 나타났다. 그와는 대조적으로 교안비유도 방식에서 학습자들은 교안과 교안외 내용을 모두 비교적 광범위하게 기억하고 있었고, 능동적이며 자율적인 학습을 하였다. 또한 교안비유도 후 교안유도 방식의 학슬을 했을 경우 그 반대의 경우보다 훨씬 더 학습호과가 좋았다. 이는 교안비유도 방식이 사전 예비학습 효과를 주었기 때문으로 해석된다. 실험결과를 통해 본 논문에서는 교안비유도 방식을 먼저 학습한 후에 교안유도방식으로 학습을 진행하는 것이 학습자의 학습 효과와 체감흥미에서 더욱 효율적임을 제시하였다.
실시간 가상이미징 시스템은 스포츠 중계 방송에서 팀의 문양이나 점수, 거리와 같은 정보를 실제 운동장 위에 합성해 줌으로써, 일반적인 자막기의 단점을 보완할 수 있는 새로운 기술로 주목받고 있다. 카메라의 움직임에 그래픽을 정확히 연동시키기 위해서는 카메라의 각 축에 센서를 장착하는 방식과 실제 카메라 영상 자체를 분석하는 방식이 사용된다. KBS 기술연구소에서는 방송용 렌즈 기 줌(zoom), 포커스(focus) 부와 팬(Pan), 틸트(tilt) 축에 센서를 부착하여, 실시간으로 3차원 그래픽의 가상 카메라를 제어하는 센서기반 가상이미징 시스템 'VIVA'를 개발하였다. 본 논문에서는 VIVA 시스템과 그 구현 기술을 소개하고자 한다. 정확한 카메라 추적을 위하여 주밍(zooming)시 발생하는 카메라 시점(view-point)의 이동을 렌즈의 광학주점 변이 데이터를 이용하여 계산하였으며, 줌 뿐만 아니라 포커스에 따른 화각 변화를 반영하였다. 3차원 그래픽에 기반하여 가상 이미징 시스템을 구현함으로써, 키프레임(keyframe) 애니메이션과 같은 유용한 그래픽 기술이 사용될 수 있도록 하였다. VIVA는 2002년 부산 아시안게임과 대선 개표 방송에 사용되어, 스포츠 프로그램뿐만 아니라 근거리 촬영이 요구되는 스튜디오 프로그램 제작에도 사용이 가능함을 확인하였다.
객체기반 이미지 매칭 알고리즘 기술은 이미지 프로세싱 및 컴퓨터 비전 분야에서 광범위하게 사용되어 왔다. 이러한 이미지 매칭 알고리즘 기반의 수 많은 응용 프로그램은 객체인식, 3D 모델링, 비디오 추적 및 바이오 정보학 분야에서 개발되어 왔다. 이미지 매칭 알고리즘의 좋은 예는 Scale invariant Feature Transform(SIFT) 이다. 하지만 SIFT 알고리즘 기술을 이용한 많은 응용 프로그램은 클라이언트-서버 구조가 아닌 하나의 시스템으로 운영되어 왔다. 본 논문은 모바일 플랫폼 기반에서 SIFT 알고리즘 기술을 이용하여 클라이언트-서버 구조로 이미지 매칭 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 바이오 이미지 객체를 매칭하고 식별하여 사용자에게 유용한 정보를 제공한다. 또한 본 논문의 주요 방법론적 기여는 모바일 장치에 유비쿼터스 인터넷 연결을 활용하여 편리한 사용자 인터페이스와 객체간의 상호작용적인 묘사, 분할, 표현, 매칭 및 바이오 이미지를 검색한다. 본 논문은 이러한 기술과 함께 바이오 정보학에 대한 의미론적 이미지 검색을 수행하며 응용 프로그램에서 객체 이미지의 다른 점을 추출하여 신뢰할 수 있는 이미지 매칭을 수행하는 예를 제시해주었다.
본 논문은 유비쿼터스 네트워크의 텔레매틱스 기술을 기반으로 자동차에 장착된 블랙박스에 IPv6에 의한 고유한 주소를 부여한다. 블랙박스는 시동 시에 운전자의 인증을 받아 작동하며 자동차의 주행기록을 영상신호 처리부와 센서신호 처리부회 분석하여 실시간으로 기록한다. 기록된 자료는 유비쿼터스 네트워크를 통하여 암호화되어 전송되며 도로변의 기지국 센서들을 통해 끊김 없는 위치 추적과 이동성 자료를 생성한다. 이 자료는 교통운영관리센터의 교통기록 데이터베이스에 IPv6 고유주소로 저장된다. 블랙박스를 장착한 자동차가 교통사고나 범죄에 사용된 경우에, 자동차용 블랙박스에서 회수된 코드와 IPv6주소, 교통기록 데이터베이스에 저장된 자료를 비교하여 검증과 인증을 통해 무결성을 확보한다. 이 포렌식 자료는 법정에서 책임소재와 판단의 증거자료로 인정받아 고도지식정보화사회에 편리하고 안전한 인간생활에 기여하게 될 것이다.
Kim, Hee-Jin;Joo, So-Hyun;Choi, In-Ha;Kim, Pitna;Kim, Min-Kyoung;Park, Seung-Hwa;Cheong, Jae-Hoon;Shin, Chan-Young
Journal of Ginseng Research
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제34권1호
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pp.8-16
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2010
Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) affects 4-12% of chool-age children worldwide and is characterized by three core symptoms: hyperactivity, inattention, and impulsivity. Although standard pharmacological treatments, such as methylphenidate and atomoxetine, are available, concerns about drug-induced psychological and cardiovascular problems, as well as growth retardation and sleep disturbances, highlight the continuing need for new therapeutic interventions. Using a neonatal hypoxia-induced hyperactivity model in rats, the potential positive role that oral administration of red ginseng extract may have in relation to the hyperactive phenotype was investigated. Hypoxia was induced in 2-day-old male Sprague-Dawley (SD) rat pups by placing them in a nitrogen chamber for 15 min. The neonatal hypoxia-induced rats showed a significant increase in hyperactivity phenotype, such as increased movement duration, movement distance, and rearing frequency, which was determined by monitoring their spontaneous locomotor activity using the Ethovision video tracking system. One week of oral treatment with red ginseng extract decreased the hyperactivity phenotype of the neonatal hypoxia-induced rats and increased the locomotor activity of the control rats. In the neonatal hypoxia-induced rats, expression of the norepinephrine transporter in the forebrain was increased, and red ginseng treatment partially prevented its up-regulation, while increasing its level in the control rats. Taken together, these results suggest that red ginseng extract decreased the neonatal hypoxia-induced hyperactivity phenotype, although it increased locomotor activity in normal animals.
최근, 군사나 산업 응용 목적으로 UAV를 활용하는 연구가 매우 고무적으로 진행되고 있다. 이들 응용 중의 한 가지는 적의 의심스러운 정찰 비행체의 비행경로를 뒤따라 은밀하게 추적할 필요가 있을 때 앞서가는 비행체를 추적하는 것으로, Roll, Yaw, Pitch와 같은 대상 비행체의 비행 자세 정보들을 매 순간마다 실시간으로 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 뒤따르는 비행체에 장착되어 있는 외부 카메라에서 제공하는 비디오 정보를 사용해서 대상 비행체의 자세를 실시간으로 추정할 수 있는 방법을 제시한다. 키 포인트와 오일러 각을 탐지하고 추정하기 위해서 컬러 공간 분할, 템플레이트 정합 등과 같은 여러 가지 영상 처리 방법들과 선형 회귀와 같은 통계적 방법이 적용되었다. 시뮬레이션 실험을 통해서 X-플레인 비행데이터와 추정한 비행데이터를 비교한 결과 제안하는 방법이 앞서가는 비행체의 비행 자세 정보를 추정하는데 효과적인 방법이 될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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