Kim Sung June;Jung Hum;Yu Young Suk;Yu Hyeong Gon;Cho Dong il;Lee Byeong Ho;Ku Yong Sook;Kim Eun Mi;Seo Jong Mo;Kim Hyo kyum;Kim Eui tae;Paik Seung June;Yoon Il Young
한국가시화정보학회:학술대회논문집
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한국가시화정보학회 2002년도 마이크로/바이오 가시화기술부문 학술강연회
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pp.51-78
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2002
A number of research groups worldwide are studying electronic implants that can be mounted on retinal optic nerve/visual cortex to restore vision of patients suffering from retinal degeneration. The implants consist of a neural interface made of biocompatible materials, one or more integrated circuits for stimuli generation, a camera, an image processor, and a telemetric channel. The realization of these classes of neural prosthetic devices is largely due to the explosive development of micro- and nano-electronics technologies in the late $20^{th}$ century and biotechnologies more recently. Animal experiments showed promise and some human experiments are in progress to indicate that recognition of images can be obtained and improved over time. We, at NBS-ERC of SNU, have started our own retinal implant project in 2000. We have selected polyimide as the biomaterial for an epi-retinal stimulator. In-vitro and in-vivo biocompatibility studies have been performed on the electrode arrays. We have obtained good affinity to retinal pigment epithelial cells and no harmful effect. The implant also showed very good stability and safety in rabbit eye for 12 weeks. We have also demonstrated that through proper stimulation of inner retina, meaning vision can be obtained.
본 연구에서는 포도 수확기 개발을 위하여 가장 중요한 영상처리 알고리즘을 개발하고자 두 대의 카메라를 이용한 스트레오 영상 시스템을 개발하였다. 따라서 3차원 공간상의 포도를 카메라로부터 얻어진 2차원 평면 영상을 분석한 후 알고리즘을 개발하였다. 이를 이용하여 포도 수확을 위한 3차원 공간영상의 거리정보를 획득할 수 있도록 알고리즘을 연구한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 가. 모형 포도를 이용한 실내에서의 스트레오 영상 거리 계측 결과 실제거리 1100mm까지는 오차가 5mm 이하로 비교적 정확하게 계측할 수 있었다. 그러나 실제거리 1200mm이상에서는 10mm 이상으로 비교적 오차가 크게 나타났다. 이는 거리가 멀어지면서 영상의 화소값을 통한 거리 계측에서 단위화소에 해당하는 실제거리의 정확도가 감소하였기 때문인 것으로 판단되었다. 나. 현장에서 획득한 포도 영상을 이용한 스트레오 영상 거리계측 결과 실제거리와 계측거리간의 오차가 5mm 이내로서 비교적 정확하게 측정되었다. 따라스 스트레오 영상을 이용한 포도까지의 거리계측용 영상처리 시스템은 현장에서도 적용가능 할 것으로 판단되었다.
Background : There is increased recognition that rigorous approach to functional assessment will complement the assessment of clinical status. This study is to develop the appropriate visual function index in Korean patients with cataracts by the assessment of the reliability, validity of visual function indexes including VF-14. Methods : An prospective study was performed with 92 patients who had undergone either one eye or both eye cataract surgery by 3 ophthalmologists practicing at a university hospital. Patients were interviewed. and clinical data were obtained. Doctors were questioned with self-entered questionnaire forms. Medical record was examined to understand surgery process. The survey was conducted at 1-2 days before cataract surgery. Results : We used following measures : 7 visual function indexes, global measures of patients' trouble and satisfaction with vision, and best-corrected visual acuity(VA) in each eye. 7 visual function indexes showed a high internal consistency reliability (Cronbach's alpha coefficients ${\geq}$ 0.86). The better visual acuity(operated eye, better eye), the higher patient satisfaction with vision, the lower symptom score, the lower patient trouble with vision was correlated with preoperative visual function index scores. Among 7 indexes, VF-12 with the exclusion of 2 items drivings from VF-14 is a high Cronbach's alpha coefficient and correlation coefficient and the highest $R^2$. Conclusion : We conclude that VF-12 is reliable and valid in Korea. So we suggest that in Korea, all items of VF-14, the visual function index, which is in use internationally, ought to be surveyed and VF-12 which has been excluded by 2 items of drivings from VF-14 ought to be used for analysis.
This paper presents a novel algorithm for nighttime detection of the lane markers painted on a road at night. First of all, the proposed algorithm uses neighborhood average filtering, 8-directional Sobel operator and thresholding segmentation based on OTSU's to handle raw lane images taken from a digital CCD camera. Secondly, combining intensity map and gradient map, we analyze the distribution features of pixels on boundaries of lanes in the nighttime and construct 4 feature sets for these points, which are helpful to supply with sufficient data related to lane boundaries to detect lane markers much more robustly. Then, the searching method in multiple directions- horizontal, vertical and diagonal directions, is conducted to eliminate the noise points on lane boundaries. Adapted Hough transformation is utilized to obtain the feature parameters related to the lane edge. The proposed algorithm can not only significantly improve detection performance for the lane marker, but it requires less computational power. Finally, the algorithm is proved to be reliable and robust in lane detection in a nighttime scenario.
A deep learning based real-time painting surface inspection algorithm is proposed herein, designed for developing an autonomous inspection drone. The painting surface inspection is usually conducted manually. However, the manual inspection has a limitation in obtaining accurate data for correct judgement on the surface because of human error and deviation of individual inspection experiences. The best method to replace manual surface inspection is the vision-based inspection method with a camera, using various image processing algorithms. Nevertheless, the visual inspection is difficult to apply to surface inspection due to diverse appearances of material, hue, and lightning effects. To overcome technical limitations, a deep learning-based pattern recognition algorithm is proposed, which is specialized for painting surface inspections. The proposed algorithm functions in real time on the embedded board mounted on an autonomous inspection drone. The inspection results data are stored in the database and used for training the deep learning algorithm to improve performance. The various experiments for pre-inspection of painting processes are performed to verify real-time performance of the proposed deep learning algorithm.
Park Ho Sik;Nam Kee Hwan;Seol Jeung Bo;Cho Hyeon Seob;Ra Sang Dong;Bae Cheol Soo
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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pp.862-866
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2004
Non-intrusive methods based on active remote IR illumination for eye tracking is important for many applications of vision-based man-machine interaction. One problem that has plagued those methods is their sensitivity to lighting condition change. This tends to significantly limit their scope of application. In this paper, we present a new real-time eye detection and tracking methodology that works under variable and realistic lighting conditions. Based on combining the bright-pupil effect resulted from IR light and the conventional appearance-based object recognition technique, our method can robustly track eyes when the pupils are not very bright due to significant external illumination interferences. The appearance model is incorporated in both eyes detection and tracking via the use of support vector machine and the mean shift tracking. Additional improvement is achieved from modifying the image acquisition apparatus including the illuminator and the camera.
본 논문은 마커 기반의 증강현실 시스템을 이용하여 사용자의 지능 개발을 위한 게임형 인지 재활 시스템을 제안한다. 기존의 인지 재활은 타인의 도움을 받거나 키보드나, 마우스 조작을 필요로 하는 불편을 해소 하고자, 마커 카드 제어만을 통해 진행 되는 방식을 적용하였다. 이를 위해 카메라를 통해 얻은 영상의 보정을 위한 영상처리 과정과 마커 검출 및 증강 표현이 가능하도록 하였다. 제시된 완성 모형의 회전을 통해 전체 형태를 확인하고, 멀티 마커의 조합을 통해서 원하는 오브젝트 완성이 가능하며, 대화형 방식으로 처리되어 사용자에게 흥미와 치료에 대한 집중도를 증진할 수 있도록 하였다.
입력된 영상을 유해영상인지 아닌지 판단하기 위해 여러 가지 방법이 사용 될 수 있다. 현재, 대부분의 유해영상검출에 대한 연구는 피부색상이 전체영상에서 차지 하는 비율에 기반하고 있다. 본 논문에서는 YCbCr에서 피부영역을 검출 하는 기법을 제안한다. 피부영역은 YCbCr에서 특정적인 분포를 나타내는데 이를 이용하여 배경영역과 피부영역을 분리하고자 한다. 먼저 Eye-Map을 이용하여 눈의 영역을 찾은 후 그 주변 영역의 색상을 이용해 피부영역의 색상값 분포를 찾고, 전체 영상에서 그 분포와 근거리에 있는 영역들을 피부영역으로 검출하는 방식이 된다.
증강현실(Augmented Reality)을 위한 효과적인 비전 기반 인터페이스 개발은 꾸준히 진행되어 왔으나, 대부분 환경적 제약을 받거나, 특수한 장비 혹은 복잡한 모델을 요구한다. 예를 들어, 마커를 이용하면 구현 상의 편의성과 정확성을 보장하지만, 일반적으로 마커는 환경과 대비되는 모양을 가지기 때문에, 사용자에게 거부감을 줄 수 있으며 무엇보다 복잡한 인터랙션에는 적용되기 힘들다. 한편, 손동작을 이용할 경우, 자연스럽고 다양한 인터랙션을 수행할 수 있지만, 색을 이용한 손동작 인식은 복잡한 환경에서 인식률이 크게 저하되고, 3 차원 모델 기반의 손동작 인식은 많은 연산량을 필요로 한다는 문제점을 가진다. 이로 인해 지금까지 제안된 방법을 증강현실 시스템에 적용하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 기본적으로 손동작을 이용한 인터페이스를 제안하는데, 손동작 인식을 위한 알고리즘을 효율적으로 개선함으로써, 복잡한 환경에서 적은 연산량으로 자연스러운 인터랙션을 제공하고자 한다. 제안방법은 손목에 컬러 밴드를 착용하고, 색 정보를 이용하여 손을 포함하는 최소 영역을 용이하게 검출함으로써, 손 동작 인식률이 좋아지도록 하였다. 제안된 인터페이스는 손의 자연스러운 움직임을 감지해서 손의 모양과 동작에 따라서 가상의 물체를 자연스럽게 제어할 수 있도록 해 준다. 예를 들어, 손이 지정한 위치에 가상의 물체를 나타내고, 가상의 물체를 잡고 다양한 조작을 하는 등의 제어를 할 수 있다. 다양한 환경에서의 실험 및 사용자 평가를 통해 제안된 인터페이스의 유용성을 검증하였다.
본 연구에서는 게임에서의 몰입도 증가를 위해 기존 버튼 방식의 입력에 사용자의 자연스러운 동작을 이용한 입력과 진동 촉감을 출력하는 게임 컨트롤러를 제안한다. 동작을 이용한 입력장치는 가속도 추적기와 적외선 비디오 카메라를 동시에 사용한다. 두 정보의 장단점을 보완/융합해서 컨트롤러의 움직임을 추적하고, 사용자의 동작을 인식한다. 다양한 종류의 진동촉감은 보이스코일 진동자를 이용하여 제공된다. 또한, 제안하는 게임 컨트롤러를 게임의 상호작용에 적용하는 방법을 제공하고, 응용 프로그램에의 적용가능성을 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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