본 논문에서는 영상처리 및 패턴인식 관련 과목에서 알고리즘의 효과적인 교육과 학습 흥미 유발이 가능하게 하는 LEGO Mindstorms 기반의 설계 프로젝트의 운영 방안에 대해 제안한다. 또한 실제 적용 사례를 분석하여 그 타당성을 검증한다. Mindstorms는 10여 년 전부터 여러 나라의 정규 교과목 수업에 활발하게 사용되고 있으며 수업에 적용한 사례에 대한 연구도 다수 발표되었다. 연구 결과는 대체적으로 Mindstorms의 사용이 수업에 긍정적인 효과를 나타내는 것으로 보고하고 있지만 일부 부정적 의견도 존재한다. 부정적 견해의 주요 원인은 Mindstorms의 사용으로 인한 비예측적인(unpredictable) 요소의 발생이다. 이런 비예측성은 주로 로봇의 아날로그적인 특징에 기인하며 학습 효율의 저하를 초래하고 있다. 본 논문에서 기술하는 설계 프로젝트는 로봇에 대한 의존도를 최소화하여 비예측적인 요소의 발생을 억제함으로써 로봇 사용으로 인한 수업 흥미도는 증가시키되 추가적으로 발생할 수 있는 학습내용과 고려사항은 최소화하여 알고리즘 학습에 집중할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 저해상도 영상들 사이의 움직임 정보를 사용하지 않고 서로 다른 형태의 열화영상들로부터 초해상도 영상을 복원하는 기술을 제안한다. 초해상도 영상 복원을 위해서 직사각형 조리개 마스크를 90도 회전하여 두 장의 영상을 취득하기 위한 렌즈시스템을 제안한다. 제안한 기술은 저해상도 영상에서 발생한 초점열화를 프레임마다 추정할 필요가 없고, 조리개 마스크 형태에 해당하는 초점열화만 추정하면 된다. 취득한 영상 간에는 평행 이동이 없기 때문에 영상정합이 필요하지 않다. 직사각형 조리개 마스크를 직교하여 취득한 두 장만의 영상으로 충분히 배타적인 정보를 얻을 수 있다. 따라서 저해상도 영상들 사이의 정합오류와 정합을 위한 계산량을 감소시킬 수 있기 때문에 고해상도 영상을 추정하기에 용이하다. 또한 기존의 카메라 렌즈 시스템에 조리개 마스크를 추가하여 적용할 수 있기 때문에 새로운 형태의 렌즈 시스템을 제작할 필요 없이 초해상도 영상을 복원할 수 있는 카메라 시스템으로 확장 가능하다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방향성 직사각형 열화를 사용한 초해상도 영상복원 기술의 성능을 검증하기 위해서 기존의 초해상도 영상복원 기술과 비교하였으며, 그 결과 해상도가 상당히 개선되었음을 보였다.
본 연구에서는 3차원 영상처리와 노팅험 스케일을 이용하여 안면마비 평가 시스템을 개발하였다. 시스템은 측정부, 영상처리부, 연산부, 그리고 안면마비 평가 및 출력부로 구성되어 있다. 두 개의 웹캠을 사용하여 안면부의 8곳에 부착된 마커의 3차원 위치를 계산하였으며, 이를 이용하여 노팅험 스케일을 계산하고 화면에 보여준다. 피험자의 자세변화와 측정방식이 노팅험 스케일에 미치는 영향을 조사하였다. 측정방식은 2차원과 3차원을 비교하였으며, 피험자자세는 정면응시와 $11^{\circ}$ 측면응시를 비교하였다. 측면응시한 피험자를 2차원 방식으로 측정한 경우의 오차가 가장 컸다. 3차원 측정방식이 피험자의 자세변화에 따른 오차에 가장 덜 민감하였다.
최근 인간과 에이전트 간의 감성적인 상호작용을 지원하기 위해 에이전트의 기쁨, 슬픔 등의 얼굴 표정에 대한 사용자의 반응을 분석하는 연구들이 진행되었다. 그러나 기존의 연구에서는 사용자가 긍정적 혹은 부정적으로 평가하는 지를 검증하기 위해 주로 설문지를 통해 사용자 피드백을 획득하는 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 인간과 에이전트 상호작용에서 에이전트의 얼굴 표정에 대한 사용자의 생체신호를 측정하여 감성적인 영향이 있는지 살펴보았다. 일관성 있는 생체 신호 해석 결과를 도출하기 위해 실시간으로 심박수와 피부전도도 등의 생체 신호를 획득하고, 명시적 혹은 비명시적인 피드백 분석방법을 통합하여, 해석을 안정적으로 하도록 하였다. 실험결과 에이전트의 긍정(혹은 부정)적인 얼굴 표정이 사용자의 긍정(혹은 부정)적인 반응을 이끌어 냄을 확인할 수 있었다. 또한, 인간과 에이전트와의 상호작용에서도 인간과 인간의 상호작용과 유사하게 에이전트의 긍정적인 얼굴 표정이 사용자의 부정적인 감정을 감소시킴을 확인할 수 있었다. 본 연구는 인간과 에이전트의 감성적인 상호작용을 위해 에이전트의 얼굴 표정을 디자인하기 위한 근거로 활용할 수 있다.
방사선 치료에 있어서 정상 조직에는 방사선을 최소화 하고 종양 부위에 정확한 방사선을 집중해서 조사하여 국소 종양 제어율(Local Tumor Rate)을 극대화 하는 것이 가장 중요하다. 이를 위해서 초기에는 치료사들이 직접 환자의 움직임을 감지했으나 정확도가 떨어지고 치료사들의 피로가 가중되는 문제점들이 있었다. 또한 웹카메라를 이용하여 기준영상과 갱신되는 영상의 차분값을 계산하여 그 결과가 기준값을 초과하면 움직임이 발생한 것으로 판단하는 시스템을 사용하였다. 그러나 이 시스템은 환자의 움직임을 정량적으로 분석할 수 없고 토모치료기의 치료베드 이동시 변화되는 배경을 환자와 가려낼 수 없었다. 이에 본 논문에서는 이러한 한계점을 해결하고자 지수가중치(${\alpha}$) 필터를 이용하여 환자의 움직임을 정량화 하고 환자와 치료환경의 배경이미지를 분리하여 치료중 환자의 움직임만을 감지하여 환자의 움직임으로 인한 문제를 줄일 수 있었다.
최근 홈 쇼핑 이용자의 수가 급증하면서 각 매장에서는 소비자의 눈높이에 맞는 서비스를 제공하기 위한 많은 노력들이 있어왔다. 특히 의류 관련 매장에서는 온 오프라인에서 소비자들의 취향에 맞는 의상들을 실시간으로 체험해볼 수 있는 증강현실 기술 기반의 가상 피팅룸에 대한 연구가 진행되어왔으며 일부에서는 이미 서비스를 진행하고 있다. 이를 위해서는 일반적으로 OpenCV, 증강현실용 API 및 Kinect 등과 같은 시스템을 사용하여 사용자 인터페이스를 구축한다. 그러나 장비가 고가라는 단점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 일반 가정에서도 특별한 장비 없이 쉽게 시뮬레이션해볼 수 있는 OpenCV 및 libsigc$^{++}$을 사용한 증강현실 기술 기반의 3D 가상 피팅룸 시뮬레이터를 개발한다. 본 시뮬레이터는 홈 쇼핑뿐만 아니라 온 오프라인 매장에서 매우 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
홀로그램은 아날로그 홀로그램과 디지털 홀로그램으로 구분되지만 일반인이 구현하기에는 고가의 장비나 콘텐츠 구현의 한계가 존재한다. 또한 정해진 동영상을 통해 무한 반복되는 콘텐츠나 수동적인 관람 등 기존의 정적인 형태에서 벗어나 인터랙션이 가미된 홀로그램 콘텐츠를 연구해야 할 필요성이 있다고 사료된다. 따라서 유사 홀로그램 중 플로팅 홀로그램을 중심으로 융복합형 영상시스템을 제안하고자 한다. 홀로그램 인터랙션 요소는 3차원 공간에서 카메라 높이, 3D 모델간의 간격, 모델의 중복, 스케일, 애니메이션, 포지션, 칼라, 3D 모델체인지 등 8가지이며, 관람자가 실시간으로 직접 컨트롤하는 플로팅 홀로그램은 값비싼 홀로그램 장비를 사용하지 않고 플로팅 홀로그램을 쉽게 제작, 융복합 영상시스템을 활용함으로서 보다 대중적이면서도 능동적인 홀로그램 콘텐츠 제작 방법론을 제시하였다. 연구한계점으로는 실제 전시를 통해 개발된 영상시스템과 피드백을 통하지 못한 점이며, 이를 지속적으로 보완하여 보다 완성된 홀로그램 영상시스템이 개발되기를 기대해 본다.
본 논문에서는 웹 브라우저에서 사용자가 직접 마우스를 사용하여 3차원 대칭형 도자기를 모델링하고 그 결과를 실시간으로 확인할 수 있는 새로운 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 가장 큰 특징은 3D에 대한 전문지식이 없는 일반인들도 쉽게 3D 물체를 생성할 수 있다. 그리고 부가적으로 값비싼 햅틱(haptic)이나 카메라와 같은 장비의 필요 없이 네트워크에 연결된 PC와 마우스만 있으면 이용할 수 있다. 제안된 시스템 개발을 위하여 가상현실과 3차원 그래픽을 위한 국제 표준 언어인 VRML/X3D 언어를 사용하였다. VRML/X3D는 다른 3D 그래픽과 달리 웹을 기반으로 만들어진 언어이기 때문에 사용자와 상호작용하며 가상공간을 탐색할 수 있는 특징이 있다. 이러한 특징과 함께 마우스를 사용한 3D 도자기의 완성도 높은 구현이라는 점에서 매우 유용하고 다른 도자기 모델링 시스템보다 우수한 성능을 나타내었다.
멀티미디어 원격강의 컨텐츠를 학습자에게 전달하는 효율은 저작방식에 의해 달라질 수 있다. 영상녹화장치를 사용하여 동영상으로 녹화된 강의는 미디어 서버를 이용하여 스트리밍 방식으로 전송하며, 원격강의 저작도구를 사용하여 저작된 강의는 컨텐츠 파일을 학습자가 다운로드 하여 재생하게 된다 최근에는 플래시 등의 기술을 이용하여 수작업으로 저작한 컨텐츠의 서비스 방식도 늘어나고 있다. 본 논문에서는 미디어 동기화 기법으로 저작된 원격강의 컨텐츠를 재생 시간별고 블록화 하여 인터넷의 여러 서버에 분산배치하고, 이를 학습자 시스템에서 스트리밍 형태로 수집하고 재생하는 시스템을 제안하고 구현한다. 제안한 시스템은 다운로드를 기반으로 한 스트리밍 시스템으로, 일반적인 동영상 스트리밍 방식과는 달리 컨텐츠 자체의 QoS를 보장할 수 있으며, 컨텐츠의 자료를 최신의 것으로 보완하는데 필요한 노력을 줄일 수 있다. 또한, 라 컨텐츠 블록별로 별도로 저작과 관리가 이루어지는 특성으로 인하여 전자게시판과 같은 동적 웹페이지를 컨텐츠 내에 포함시키는 복합 컨텐츠를 쉽게 구성할 수 있다.
Kim, Yonghwi;Park, Jaehong;Park, Changbom;Kim, Juhan;Singh, Ankit;Lee, Jaehyun;Shin, Jihye
천문학회보
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제46권2호
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pp.45.1-45.1
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2021
Horizon Run 5 (HR5) is a cosmological hydrodynamical simulation which captures the properties of the Universe on aGpc scale while achieving a resolution of 1kpc. This enormous dynamic range allows us to simultaneously capture the physics of the cosmic web on very large scales and account for the formation and evolution of dwarf galaxies on much smaller scales. On the back of a remarkable achievement of this, we have finished to run follow-up simulations which have 2 times larger volume than before and are expected to complementary to some limitations of previous HR simulations both for the study on the large scale features and the expansion history in a distant Universe. For these simulations, we consider the sub-grid physics of radiative heating/cooling, reionization, star formation, SN/AGN feedbacks, chemical evolution and the growth of super-massive blackholes. In order to do this project, we implemented a hybrid MPI-OpenMP version of the RAMSES code, 'RAMSES-OMP', which is specifically designed for modern many-core many thread parallel systems. These simulation successfully reproduce various observation result and provide a large amount of statistical samples of Lyman-alpha emitters and protoclusters which are important to understand the formation and expansion history of early universe. These are invaluable assets for the interpretation of current ΛCDM cosmology and current/upcoming deep surveys of the Universe, such as the world largest narrow band imaging survey, ODIN (One-hundred-square-degree Dark energy camera Imaging in Narrow band).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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