본 논문에서는 공통 지도 양식에 의한 교환, 지리정보의 상호 운영성을 위한 국제 표준 GML 기반 지도를 가시화하는 GML 지도 서버를 개발한다. 또한, GML 지도 서버는 동적 지도 분할 및 캐싱을 사용하여 효율적으로 GML 지도를 모바일 디바이스에 전송한다. 모바일 디바이스에 실시간으로 지도를 제공하고 가시화하기 위해 모바일 디바이스의 가시영역을 기준으로 분할 관리하며, 분할 영역은 전송상의 이점을 위해 바이트화하여 전송한다. 그리고 모바일 디바이스에서는 수신된 분할영역을 조합한 후 모바일 디바이스의 디스플레이를 기준으로 4개의 가시영역으로 재분할하여 가시화를 하고, 자원의 효율적 운영을 위해 이전에 전송받은 지도의 중복성을 고려한 캐싱 알고리즘을 적용하여 관리한다. 지도의 밀집 지역에 대해서는 전송시간의 지연을 방지하기 위해 적응적 지도 분할 메커니즘을 제안하여 전송시간을 일정함을 유지한다. 본 논문에서는 WPI 환경에서 모바일 디바이스들의 위치 추적 모니터링 기능을 제공한다. 즉 필드 에뮬레이터를 만들어 모바일 디바이스들을 생성, 위치 이동을 시키고 위치들을 추적한다. 비쥬얼 인터페이스를 사용하여 GML 기반 POI 정보들의 계층적 관리와 개인화 태깅 기술에 의해 효과적인 POI 정보 생성, 수정, 저장 및 검색 기능을 제공하는 POIM(POI Management)를 구현한다.
위성 영상의 정확한 구름 판별 여부는 이를 활용하여 생산되는 다른 산출물들의 정확도에 민감한 영향을 미치므로 매우 중요하다. 특히 해양에서 구름에 오염된 화소는 해수면 온도(Sea Surface Temperature: SST), 해색(ocean color), 클로로필-a(chlorophyll-a) 등 다양한 해양 기반산출물의 주된 오차 요인으로써 해양에서의 정확한 구름 탐지는 필수적이며 이는 해양 순환을 이해하는데 기여한다. 그러나 현재 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Advanced Himawari Imager (AHI) 등 대부분 실시간 운영을 위한 알고리즘에서 사용되고 있는 고정 경계값 검사 방법은 태양-해양-센서의 상대적인 위치에 따라 변화하는 해양의 분광 특성을 고려하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 NOAA의 Himawari-8 구름 산출물을 이용하여 Himawari-8/AHI 반사도 채널에서의 태양 천정각(Solar Zenith Angle: SZA), 위성 천정각(Viewing Zenith Angle: VZA) 변화에 따른 청천 해양 표면 화소의 반사도를 수집하여 분광 라이브러리를 구축하였고 이를 이용하여 동적 경계값 방법인 Dynamic Time Warping (DTW)기법에 적용하여 구름탐지를 수행하였다. 본 연구의 구름탐지 결과를 Japan Meteorological Agency (JMA)의 구름 산출물과 정성적 비교한 결과 JMA 구름 산출물은 청천 화소를 불확실(unknown)으로 오탐지 및 과대탐지 하는 경향을 보였다. 이에 반해 본 연구에서는 태양 천정각이 고각인 지역에서 과대 탐지 및 오탐지되는 문제점을 개선하였다.
사시 진단을 위해 임상에서는 다양한 사시각 측정 방법들이 개발되어 이용되어 왔다. 그러나 기존 방법들은 대부분 육안 검사에 의해 이루어지므로 사용자의 주관적인 판단이 개입할 가능성이 크며 협조적인 대상에 대해서만 측정이 용이하다는 단점이 있다. 따라서 보다 이를 보완할 수 있는 객관적이고 신뢰성 있는 사시각 측정 방법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 임상 측정 방법의 문제점들을 보완할 수 있는 컴퓨터 기반의 새로운 자동 사시각 측정 소프트웨어의 개발을 소개한다. 먼저 간단하게 촬영된 환자의 전안부 영상을 획득하고 구형 RGB 모델을 이용하여 전처리를 수행하였다. 이후 새롭게 개발된 3차원 안구모델과 수학적인 측정 알고리즘을 이용하여 사시각 측정이 자동적으로 이루어지도록 하였다. 유효성 평가를 위해 10명의 환자 데이터를 대상으로 두 명의 검사자가 임상 측정 방법 중의 하나인 크림스키 테스트 방법을 통해 측정한 결과와 개발 소프트웨어를 이용하여 측정한 결과를 비교하였다. 그 결과, 두 명의 검사자의 상관계수는 각각 0.955, 0.969로 나타났으며, 두 검사자 간의 상관계수는 0.968로 나타나 객관성과 재현성이 매우 높음을 확인하였다. 향후 기존 사시진단 검사 방법들의 보조 수단이나 새로운 대안으로써 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Lee, Ji Eun;Lee, Da Eun;Kim, Kirang;Shim, Jae Eun;Sung, Eunju;Kang, Jae-Heon;Hwang, Ji-Yun
Nutrition Research and Practice
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제11권3호
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pp.247-256
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2017
BACKGROUND/OBJECTIVES: Easy access to intervention and support for certain behaviors is important for obesity prevention and management. The available technology such as smartphone applications can be used for intervention regarding healthy food choices for obesity prevention and management in elementary-school students. The transtheoretical model (TTM) is comprised of stages and processes of change and can be adopted to tailored education for behavioral change. This study aims to develop TTM-based nutrition contents for mobile applications intended to change eating behaviors related to weight gain in young children. SUBJECTS/METHODS: A synthesized algorithm for tailored nutrition messages was developed according to the intake status of six food groups (vegetables, fruits, sugar-sweetened beverages, fast food and instant food, snacks, and late-night snacks), decision to make dietary behavioral changes, and self-confidence in dietary behavioral changes. The messages in this study were developed from December 2014 to April 2015. After the validity evaluation of the contents through expert consultation, tailored nutrition information messages and educational contents were developed based on the TTM. RESULTS: Based on the TTM, stages of subjects are determined by their current intake status, decision to make dietary behavioral changes, and self-confidence in dietary behavioral changes. Three versions of tailored nutrition messages at each TTM stage were developed so as to not send the same messages for three weeks at most, and visual materials such as figures and tables were developed to provide additional nutritional information. Finally, 3,276 tailored nutrition messages and 60 nutrition contents for applications were developed. CONCLUSIONS: Smartphone applications may be an innovative medium to deliver interventions for eating behavior changes directly to individuals with favorable cost-effectiveness. In addition, using the TTM for tailored nutrition education for healthy eating is an effective approach.
다중 모달리티 영상정합은 서로 다른 성격의 두 영상의 중요정보를 결합하여 복합적 정보를 얻기 위해 널리 사용되는 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 정합 대상 객체의 초기위치 및 방향에 종속적이지 않고, 낮은 정합오차 범위 내에서의 안정적인 정합을 지원하기 위하여 기존의 표면기반 정합 기법을 개선한 모멘트 정보 및 표면거리 기반의 정합 기법을 제시한다. 제안방법에서는 우선 정합대상객체의 표면 윤곽 점을 추출하고, 이를 기반으로 대상객체의 모멘트 정보를 추출하여, 표면거리 기반 상세 정합 이전에 모멘트 정보를 일치시키는 변환을 수행함으로써, 정합이전 대상객체의 위치 및 방향이 상이한 경우에 있어서도 정합이 안정적으로 수행되도록 한다. 또한 테스트 영상에 대한 표면 대표점 추출 시, 표면 코너추출법을 적용함으로써, 기존 표면 정보 기반 정합기법에서 일반적으로 사용하고 있는 무작위 샘플링 및 일정간격 샘플링에 의한 취약점을 보완한다. 본 논문에서 제안기법의 검증을 위하여 뇌 부위 자기공명단층영상(MRI)과 양자 방출 단층 촬영 영상(PET)을 적용하고, 정합오류율과 정합결과에 대한 2,3차원 가시화 영상의 육안평가를 통하여 정확성 및 안정성 측면을 검증한다.
삼차원 입체조형방사선치료나 세기조절방사선치료와 같은 다엽시준기(Multileaf Collmator, MLC)를 이용하는 보다 복잡한 방사선 치료 기술은 다엽시준기의 위치 및 운동의 검증의 중요성을 증가시키고 있다. 이러한 다엽시준기의 검증은 신뢰성과 그동안 축척된 경험적 검증능력으로 인하여 주로 필름을 가지고 수행되어왔다. 그러나 전자포탈영상장치(Electornic Portal Imaging Device, EPID)의 사용의 편이성과 디지털 영상 제공 능력은 낮은 임상편이성, 효율성, 비용대 수익률에도 불구하고 정기적인 정도확립(Quality Assurance, QA)에 현실적인 필름의 대체재로 관심을 모아왔다. 본 연구에서는 EPI를 활용한 다엽시준기의 정기적인, 특히 일간 정도확립법을 개발하였다. 정기적 정도확립을 위한 전자포탈영상(Electronic Portal Imaing, EPI)의 적용가능성에 대한 검증은 방사선 조사시 동시에 획득된 필름과 다엽시준기의 제어장치에 입력한 다엽시준기의 처방과의 비교를 통해 수행되었다. 특별히 설계된 두가지 형태의 시험형(test pattern)이 영상 획득 및 비교에 적용되었다. 정성적인 온라인 육안 검증과 함께 윤곽 검출 알고리듬을 이용한 정량적인 오프라인 분석이 검증 절차에 이용되었다. 결론적으로, 본 연구에서 개발된 EPI를 이용한 다엽시준기의 일간 정도확립법은 필름의 정확도를 가지고 편리하게 수행될 수 있었다.
최근 HCI 분야에서 정서 인식은 정서 지능을 구현하기 위한 핵심적인 단계 중의 하나이다. 생체신호를 이용하여 정서 인식을 시도하는 연구들이 시도되고 있으나, 기본 정서 이외의 다른 정서에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구의 목적은 무료함, 통증, 그리고 놀람의 세 가지 정서 간 자율신경계 반응의 차이를 확인하는 것이다. 실험자는 217명의 실험참여자(남 96명)들을 대상으로 시/청각 자극을 조합하여 무료함과 놀람 정서를 유발하였고, 혈압기를 이용하여 통증 정서를 유발하였다. 정서 자극이 제시되는 동안 피부전기활동, 피부온도, 심전도와 광혈량도를 측정하였고, 실험참여자들이 경험한 정서 범주와 강도를 정서평가척도 상에 평정하게 하였다. 정서 자극에 대한 평가 결과, 사용된 정서 자극은 평균 92.5%의 적합성과 5.43의 효과성을 보였는데, 이는 각 정서 자극이 해당 정서를 효과적으로 유발한 것을 의미한다. 자율신경계 측정 결과, 피부전기활동, 피부온도, 심박률, 심박률의 저주파수 성분과 평균 혈류량은 안정 상태와 정서 상태 간의 유의한 차이를 보였다. 또한 각 정서에 의해 유발된 자율신경계 반응은 정서 간에도 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 정서이론의 확장과 자율신경계 반응 측정 지표를 활용하여 정서를 인식하는 알고리즘 및 인간 정서를 변별하는 컴퓨터 시스템 개발에 응용 가능할 것이다.
제조 산업에서 인력은 로봇으로 대체되지만 전문 기술은 데이터 변환이 어려워 산업용 로봇에 적용이 불가능하다. 이는 비전 기반의 모션 인식 방법으로 데이터 확보가 가능하나 이미지 데이터에 따라 판단 값이 달라질 수 있다. 따라서 본 연구는 비전 방법을 사용해 사람의 자세를 추정 시 영향을 미치는 인자를 고려해 정확성 향상 방법을 찾고자 한다. 비전 방법 중 OpenPose의 3가지 모델 MPII, COCO 및 COCO + foot을 사용했으며, CNN(Convolutional Neural Networks)을 사용한 OpenPose 구조에서 얼굴 가림 및 이미지 전처리에 미치는 영향을 확인하고자 액세서리의 유무, 이미지 크기 및 필터링을 매개 변수로 설정했다. 각 매개 변수 별 이미지 데이터를 3 가지 모델에 적용해 실제 값과 예측 값 사이 거리 오차와 PCK (Percentage of correct Keypoint)로 영향도를 판단했다. 그 결과 COCO + foot 모델은 3 가지 매개 변수에 대한 민감도가 가장 낮았다. 또한 이미지 크기는 50% (원본 3024 × 4032에서 1512 × 2016로 축소) 이상 비율이 가장 적절하며, MPII 모델만 emboss 필터링을 적용할 때 거리 오차 평균이 최대 60pixel 감소되어 향상된 결과를 얻었다.
본 논문은 질 들뢰즈와 장 보드리야르의 시뮬라크르 개념을 바탕으로 디지털 사진 이미지의 존재론에 관해 살펴보고자 하는 데 그 목적이 있다. 전통적으로 아날로그 사진 이미지는 원본 대상과의 유사성으로 재현의 논리를 따른다. 따라서 아날로그 사진 이미지의 시각적 현실은 주관적 시각에서 조명되고 해석되며 묘사될 수 있지만 해석된 그 현실을 벗어나지는 못한다. 그러나 디지털 사진 이미지는 물질적으로는 존재하지 않고 디지털 알고리즘인 수학적 데이터로 구성된 정보로 존재하게 된다. 이러한 디지털 사진 이미지는 모든 재현에 나타나는 현재성인, 즉 '한때 거기 존재했었음'이라는 피사체의 본질이 이제는 존재하지 않는 것으로 외부의 대상을 지시하거나 재현하지 않는다. 따라서 디지털 이미지는 유사성이 존재하지 않고 더 이상 지표적 지시 능력을 지니지 않는다. 이러한 디지털 사진 이미지는 가상의 영역으로 전환되었다는 것을 의미하는데, 이는 이미 존재하는 것의 재현이 아닌, 아직 존재하지 않는 것의 현시라 할 수 있다. 이러한 디지털 사진 이미지의 비실재성은 현실과 실재 그리고 가상에 대한 이해를 변화시킨다. 이제는 무엇이 실재이고 가상인지 구분하는 것 자체가 무의미하게 되고, 이는 기술의 발달로 디지털 이미지가 발생한 것이 아닌, 기존의 이미지와는 근본적으로 완전히 다른 새로운 이미지라는 것이다. 결국, 오늘날의 디지털 이미지는 존재했으니 대상을 가시화하는 단계를 넘어, 이제는 존재하지 않았던 것들이 가시화되고 있으며, 현실도 가상으로 작동한다는 것이다. 이는 디지털 이미지가 우리 현실을 재현한 것이 아니라 다른 현실을 사실적으로 재현한 것이라 할 수 있다. 즉 대상과 아무런 관련이 없는 이미지 생성을 하는 가상적 재현, 즉 시뮬라크르라 할 수 있다. 가상으로서의 시뮬레이션 된 세계에서 현실은 무한한 가능성을 가질 수 있고 그것은 과거나 현재의 모습이 아닌 고정되지 않고 무한히 변화할 수 있는 아직 현실화되지 않은 무한한 잠재태로서의 가능성을 가진다.
압축센싱은 성긴(Sparse) 또는 압축가능한(Compressible) 신호에 대해 Nyquist rate 미만의 샘플링으로도 신호 복원이 가능하다는 것을 수학적으로 증명한 새로운 패러다임의 신호 획득 방법이다. 단순한 신호 획득 과정을 이용하면서도, 동시에 우수한 압축센싱 복원 영상을 얻기 위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 그러나, 에너지 분포 및 인간 시각 시스템 등 컬러 영상에 대한 기본적인 특성을 복원 과정에 활용한 기존 압축센싱 관련 연구는 많이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 컬러영상의 압축센싱 복원을 위한 평활 그룹-희소성 기반 반복적 경성 임계 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 그룹-희소성에 기반한 경성 임계치 적용과 프레임 기반 필터의 사용을 통해 영상의 변환 영역에 대한 희소성을 증대시키는 동시에 화소 영역의 평활 정도를 복원 과정에 활용할 수 있도록 한다. 또한, 그룹-희소화 경성 임계 과정은 자연 영상의 에너지 분포 및 인간 시각시스템 특성에 따라 중요하다고 판단되는 RGB-그룹 계수들을 보전하도록 설계하였다. 실험 결과 객관적 화질 측면에서 제안방법이 대표적인 그룹-희소화 평활 복원 기법 보다 평균 PSNR이 최대 2.7dB 높은 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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