본 논문에서는 사이버 멀미 발생 예측에 활용 할 CNN 기반의 신경망의 성능 향상을 위하여, 다양한 형태의 신경망 구조에 대한 성능 분석을 수행한다. 특히, 대뇌 구조의 특성을 반영한 CNN을 차별적으로 구현하여 각 CNN(Convolution Neural Network)의 성능을 비교 분석하였으며, 이를 기반으로 사이버 멀미 발생 예측에 최적화된 신경망 구조의 설계와 관련한 기본적인 이론을 제시한다. 사이버 멀미 발생에는 많은 원인이 있지만 가장 중요한 원인은 뇌와 관련된 전정 기능의 장애에 기인한 것으로 판단된다. 뇌파는 뇌 활동 상태를 나타내는 지표 역할을 하며 외부 자극과 뇌 활동에 따라 차이를 나타낸다. 2019년에 출판된 Tony Ro의 Martijn E. Wokke 논문을 포함한 많은 연구와 실험에 의해 외부 자극과 뇌 활동으로 인한 뇌파의 변화가 입증되었으며, 본 논문에서는 이러한 상관관계를 바탕으로 사이버 멀미 유발 환경에서 수집 한 뇌파 데이터를 분석하고 뇌 구조의 특성을 반영하는 사이버 멀미 예측 인공 신경망의 구현 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 사이버 멀미 예측에 활용되는 CNN의 최적 성능 도출을 위하여, 고려하여야 할 신경망의 기본 구조 설계에 활용될 수 있으며, 다양한 가상현실(VR) 환경 등 대뇌 활동이 관여하는 분야에서 응용 될 신경망 구조 설계의 기초를 제공 할 것으로 기대된다.
연구배경 및 목적: 수정된 바델지수(MBI)는 지역사회 재활세팅 및 재활 병원에서 흔히 사용되어지는 기본적인 일상생활 평가 도구이다. 선행 연구들에 의하면 노인 혹은 뇌졸중 환자들의 운전 능력과 일상생활활동의 수준은 유의미한 상관성이 있음을 보고된 바 있다. 그러나, 뇌졸중 환자의 운전능력을 예측함에 있어 임상에서 흔히 사용되는 일상생활 활동 기본 평가인 수정된 바델지수의 유용성을 밝힌 연구는 미비하다. 본 연구에서는 한국형 수정된 바델 지수(K-MBI)룰 활용하여 뇌졸중 환자의 운전 가능성을 알아봄으로서 운전 수행 능력을 예측함에 있어 한국형 수정된 바델 지수의 임상적 유용성을 알아보고자 하였다. 연구방법: 서울 소재 재활병원에서 재활치료를 받고 있는 뇌졸중 환자 48명이 연구에 참여하였다. 모든 연구 대상자에게 K-MBI 검사를 통해 기본적인 일상생활 활동 수준을 측정하였고 가상현실 운전시뮬레이터를 이용하여 운전 수행능력을 측정하였다. 운전 시뮬레이터상의 운전 수행 검사의 합격/불합격에 따른 K-MBI 점수의 예측 타당도를 ROC curve를 이용하여 검증하였다. 결과: 뇌졸중 이후 운전재활을 권고할 만한 기본적인 일상생활 활동 수준은 K-MBI 점수가 최소 86.5점인 경우가 적절한 것으로 나타났다. 결론: 본 연구는 뇌졸중 환자의 운전 재활을 권고하는 시기를 예측함에 있어 유용한 기초 자료가 될 것으로 판단된다.
본 연구는 일상 속에서 스트레스를 관리할 수 있는 VR 컬러테라피 힐링콘텐츠 '노르니르'를 구현하고 이를 제안한다. '노르니르'는 CRR 분석법을 적용하여 사용자가 선택한 3가지 컬러에 따라 맞춤형 VR 컬러테라피 체험의 여정을 제공한다. 사용자는 해당 컬러 여정을 통해 자신에 대해 이해하고, 앞으로 실천할 목표를 다양한 색채 인터랙션과 자극으로 제공받으며, 스트레스 수준을 낮추는 힐링이 가능하도록 설계하였다. 구현된 결과를 바탕으로 콘텐츠 시연 후의 사용자의 스트레스 변화를 확인하기 위해 한국판 기분 상태 검사 'K-POMS'를 실험 참가자들을 대상으로 시연 전후에 실시하였다. 실험 결과 사용자들은 부정적 감정의 감소와 긍정적 감정의 증가를 뚜렷이 보였다. VR 기술을 활용하여 색채심리치료룰 접목하여 일상에서 잦은 스트레스에 노출되는 사용자들의 스트레스를 완화 시켜줄 수 있는 가능성을 제시하였다.
360도 전방향을 촬영한 파노라마 이미지를 디스플레이 하기 위해서는 기존의 플랫하고 좁은 시야 각을 커버하는 스크린 시스템으로는 큰 비효율을 갖는다. 반면, 환경에 직접 이미지를 투사하는 방식인 몰입 형 환경 투사 시스템을 활용하면 보다 넓은 화각의 디스플레이 시스템의 구현이 가능하다. 기존의 환경 투사 시스템은 다수의 프로젝터로 넓은 화각을 커버하는 형태인 다중 투사 기술을 활용하여 왔으나 다수의 장비로 인한 넓은 공간의 필요성, 유지관리에 대한 어려움, 다소 비싼 설치비용과 같은 문제점을 가지고 있었다. 반면, 거울투사 시스템은 상대적으로 간단한 구조로 이루어져 이에 좋은 대안이 될 수 있으나, 정교한 설치의 필요성과 거울의 왜곡으로 인해 캘리브레이션이 쉽지 않다는 문제점을 지니고 있었다. 본 논문에서는 임의의 공간에서 보다 쉽고 편리한 파노라마 디스플레이 시스템을 만들 수 있도록 단일 프로젝터와 단일 구형 반사경을 활용한 전방향 환경 거울 투사 시스템을 제안한다. 빠르고 쉬운 캘리브레이션 과정을 위해 사용자에게 직관적이고 최적화된 캘리브레이션 시스템을 제공하여 시스템 설치과정의 효율성을 높였다. 또한, 캘리브레이션 정보를 바탕으로 이미지를 워핑하고 보정하여 투사 환경에 최적화된 이미지를 만드는 제작 방법을 제시한다. 다양한 실험들을 통해 제시된 결과는 우리 방식이 전방향 환경 투사 시스템을 구축하는데 보다 빠르고 최적화된 결과물을 만드는데 있어 효율을 증진시켰음을 확인하였다. 결론적으로, 우리가 제안한 시스템을 통해서 임의의 공간에서 적은 수의입력을 통해 쉽고 편리하게 전방향 투사 시스템을 만들 수 있다. 이는 파노라마 이미지의 활용도와 디스플레이 환경을 개선하였고, 또한 이러한 환경에 최적화된 이미지 제작 방법을 제안하여, 해상도 손실 없이 이미지 제작을 가능하게 하였다.
이 논문에서는 다양한 종류의 응용프로그램에 바로 적용할 수 있는 GPU 레이캐스팅 기법에 기반 하는 효율적인 실시간 지형 렌더링 방법을 제안한다. 여기에서 제안되는 방법은 별도의 메시 구조 없이 이미지(높이맵) 만으로 지형을 표현하는 것이 가능하며, 공중과 지상에서의 활동이 자유로워 가상현실은 물론 게임에 바로 사용할 수 있다. 메시에 기반 하지 않으므로 별도의 LOD조절이 필요하지 않으며, 높이맵과 컬러맵의 해상도에 따라 기하표현의 정밀도와 화질이 결정된다 더욱이 GPU-only 기법은 CPU가 더 일반적인 작업 에 집중할 수 있도록 함으로써 시스템의 전반적인 성능을 향상시킨다. 지금까지 높이맵을 사용한 많은 지형렌더링 관련 연구는 대부분이 상당부분 CPU 의존하거나 그 응용범위를 비행 시뮬레이션 등에 제한하여 왔다. 우리는 기존의 변위매핑 기법을 개선하여 지형 렌더링에 적용함으로써 기존 폴리곤기반 기법에서 나타나던 크랙이나 팝핑 등의 문제점들을 근본적으로 배제하였다. 이 논문이 기여하는 바는 지표면 탐색(walk-through)시의 임의 시선에 대한 효율적 처리와 높이장(height field)의 곡면 재구성을 통한 화질의 획기적인 개선이다. 우리는 재구성된 곡면과 시선의 교차점을 계산하는 효율적인 방법을 제시한다. 우리가 제안하고 있는 알고리듬은100% GPU에서 구현되었으며, $256{\times}226{\sim}4096{\times}4096$까지의 다양한 해상도에서 실험한 결과 초당 수십${\sim}$수백 프레임을 얻었다.
인터넷 쇼핑몰 시장의 급성장 속에서 의류 쇼핑몰이 선결해야 할 가장 중요한 과제는 바로 구매 후의 높은 반품률이다. 이러한 반품률은 감성적 구매를 요구하는 소비자들의 인터넷 의류 쇼핑몰에 대한 불만족과 불신으로 이어지고, 이로 인한 고객 만족의 하락으로 인터넷 의류 쇼핑몰의 미래를 어둡게 하는 가장 큰 장애요소로 부각되고 있는 상황이다. 즉 보고, 만져보고, 느껴보려는 소비자들의 감성적 구매요구를 충족시키지 못하고 있다는 것이다. 최근에는 사이버 피팅(cyber fitting)형 쇼핑몰이 등장해 이 같은 인터넷 쇼핑의 단점을 보완해 주고 있지만 시각적 흥미를 유발시키는 데는 성공했지만 기존 서술형 사이트에 비해 정보 제공성이라는 면에서 그리고 구매자의 필요한 감성적 욕구를 충족시키지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자 중심의 인터넷 홈쇼핑에 대한 해결 방안을 다음과 같이 모색하고자 한다. 첫째, 사용자들이 쉽게 접근할 수 있는 새로운 형태의 프로토타입(Prototype)의 개발이며, 둘째, 프로토타입(Prototype)에 따른 인터페이스를 통해 3D 가상현실로 내용적으로 그리고 감성적 욕구를 충족 시켜 소비자들이 정확한 판단을 이끌어낼 수 있도록 정보를 시각화하여 전달하고자 한다. 즉, 현재까지의 일방적이고, 정형화되어진 인터넷 전자 상거래 쇼핑몰을 소비자의 감성적 요구를 충족시킬 수 있는 사용자 중심의 3D 아바타를 이용한 인터넷 쇼핑몰 프로토타입(Prototype) 유형을 제시 하고자 한다.
증강현실 분야에서 호모그래피(Homography)를 이용한 비마커 기반의 객체 추적 기술(Markerless tracking)은 카메라의 방향, 위치를 파악하여 실세계의 영상에 가상의 객체를 정확하고 자연스럽게 증강할 수 있는 기술이다. 이와 같은 호모그래피를 추정하기 위한 방법으로 RANSAC 알고리즘이 많이 사용되고 있으며, 최근 기존의 RANSAC 알고리즘에 제약 조건 문제(Constraint Satisfaction Problem)를 적용하여 정확도를 향상시키고, 처리시간을 줄인 CS-RANSAC 알고리즘에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 CS-RANSAC 알고리즘은 샘플링 단계에서 정확도가 낮은 호모그래피를 추정하게 하는 특징점이 선택되어 불필요한 연산으로 인해 알고리즘의 효율성이 저하되는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 평면 호모그래피 추정을 위한 CS-RANSAC 기반의 특징점 필터링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 호모그래피 평가 단계에서 Symmetric Transfer Error로 정확도가 높은 호모그래피를 추정하게 하는 특징점인지를 평가하고 불필요한 특징점들을 다음 샘플링 단계에서 제외함으로써 정확도를 향상키고 처리시간을 줄였다. 제안하는 CS-RANSAC 기반의 특징점 필터링 방법의 성능평가를 위하여 제안하는 방법을 적용한 알고리즘과 기존의 RANSAC 알고리즘, CS-RANSAC 알고리즘의 수행시간과 오차율(Symmetric Transfer Error), 참정보 포함비율을 비교하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존 CS-RANSAC 알고리즘보다 수행시간이 평균적으로 약 5% 단축되었고 오차율은 약 14% 줄어들어 더욱 정확한 호모그래피를 추정 할 수 있게 되었다.
최근 가상현실 기반의 콘텐츠들이 늘어나면서 이미지 Stitching 기술의 사용이 증가하고 있다. 이미지 Stitching이란 고해상도 이미지 및 넓은 시야(Wide Field of View)의 이미지를 생성하기 위해 다중의 영상을 정합하는 방법이다. 이런 이미지 Stitching은 하나의 카메라로부터 생성되는 영상의 한계를 넘어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이미지 Stitching은 다중의 영상을 정합하기 위해 특징 점 및 대응점을 검출하고 RANSAC 알고리즘을 이용하여 영상간의 변환관계(Homography)를 계산한다. 일반적으로 변환관계 계산을 위해 대응점들이 필요하다. 그러나 대응점들에는 변환관계에 대한 잘못된 가정이나 오류로 인해 발생할 수 있는 다양한 유형의 노이즈(Noise)가 포함되어 있다. 이러한 노이즈는 변환관계를 정확히 예측하는 방해 요인이 된다. 이처럼 일반적으로 사용되는 대응점 매칭(Matching) 방법들은 잘못된 대응점들을 매칭할 수 있는 경우가 발생하기 때문에 모델 파라미터의 예측을 방해하는 대응점(Outlier)로부터 정확한 변환관계를 구축하기 위해 RANSAC 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘에 사용되는 대응점 관계 정보를 이용하여 좀 더 정확한 대응점(Inlier)을 추출하고 정확한 변환관계를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 대응점 관계 정보는 이미지 매칭에 사용되는 대응점 간의 거리 비율을 사용하며, 본 논문은 기존 RANSAC 알고리즘과 같은 성능을 유지하면서 처리 시간을 단축시키는데 있다.
4차 산업혁명으로 현실세계와 가상세계의 경계가 사라지는 현실에서 시공간을 초월하여 발생하는 사이버범죄에 대하여 실정법 체계 하에 구축된 정부조직의 경찰 공권력으로만 경찰의 임무를 다 하는데 분명한 한계를 갖고 있다. 본 논문은 문헌적 연구와 보안업무 경험을 토대로 사이버범죄에 대하여 실시간 대응할 수 있도록 각 사회분야의 집단지성이 자발적으로 참여할 수 있는 사회적 시스템을 구축하여 사이버공간에서의 범죄를 예방하고 사회적 공감대를 형성할 수 있는 대책방안을 제시하는 것을 목적으로 연구하였다. 집단지성 네트워크형 사이버폴리스 자원봉사시스템 구축을 위한 방안으로 우선, 집단지성 네트워크형 사이버폴리스 자원봉사시스템 구축이 필요하다. 이 구성은 제반 안전관리 전문가 등으로 구성한다. 그리고 경찰청의 경비업법상 민간조사업무 규정이 신설되어야 한다. 또한 집단지성 사이버폴리스 자원봉사시스템의 안전지킴이 봉사활동을 강화해야 하며, 선진국들의 사이버범죄에 대한 연구교훈 및 법적 대응방안이 도입되어야 한다. 끝으로 개인정보 보호법, 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률, 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률 등의 과도한 규제 규정을 개정하여야 하며, 경찰관은 사전예방활동을 위한 사이버범죄 위해 인지능력을 배양해야 한다.
본 연구의 목적은 가상현실과 로봇보조재활치료를 이용하여 뇌졸중 후 푸셔 증후군에 대한 치료적인 효과를 조사하고자 하기 위함이다. 총 10명의 뇌졸중 후 푸셔 증후군을 보이는 환자가 모집되었다. 환자는 각각 5 명씩 로봇보조재활치료와 대조군으로 배정되었다. 실험군은 로봇보조재활치료와 일반적인 재활치료를 함께 받았으며, 대조군은 하루 2회 일반적인 재활치료를 받았다. 중재 시간은 30분간 진행되었으며, 주 5회, 4주간 시행하였다. 치료 전후 변화는 Scale for contraversive pushing (SCP), Berg balance scale (BBS), falling index (FI), Timed up and go test (TUG)을 이용하여 측정하였다. 4 주간의 중재 치료 후 로봇보조재활치료 군에서 SCP (p=0.046), BBS (p=0.046), FI (p=0.038), TUG (p=0.038)은 대조군에 비하여 유의하게 향상되었다. 또한 SCP와 BBS (p=0.024), FI (p=0.039), TUG (p=0.030)는 유의한 상관관계가 관찰되었다. 결과적으로 가상현실을 이용한 로봇보조재활치료는 일반적인 재활치료에 비하여 뇌졸중 후 푸셔 증후군을 회복하는데 더 도움이 되었으며, 푸셔 증후군의 회복은 균형과 보행기능의 향상과 관련이 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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