피부색 영역의 검출을 위한 기존 연구들은 영상의 각 픽셀을 피부에 속하는 픽셀(피부픽셀)과 속하지 않는 픽셀(비피부픽셀)로 나누게 된다. 이때 정확한 피부색 영역을 검출하는 작업은 영상의 조명효과 및 화장에 의한 피부색 변형 등으로 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 피부 영역 검출을 어렵게 하는 여러 가지 요인을 포함한 영상들로부터 효율적으로 피부영역을 검출하기 위해 계층화된 피부 모델과 컨텍스트 정보를 통합하여 피부 영역 검출의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 먼저, 획득된 영상들로부터 뽑아낸 피부색 색깔 값들의 확률분포를 YCbCr칼라 공간에 만들고, 그 확률 값에 따라 피부(Skin), 피부후보(Skinness), 비피부(Non-skin)의 3계층으로 분류한 3차원 피부색 모델을 만든다. 계층화된 피부색 모델을 이용하여 각 픽셀의 피부색 여부를 결정하고, 피부후보(Skinness)색에 해당하는 경우에는 이웃 화소의 정보를 고려하여 피부색 또는 비 피부색으로 정하게 된다. 제안 방법의 사용으로 피부색이 왜곡 되었거나 피부색과 유사한 객체가 포함된 다양한 영상들에서도 효율적으로 피부 영역을 분할할 수 있었다.
본 논문에서는 라이팅 환경을 구성하고 있는 광원과 물체의 광학적인 특성을 모델링하여 특정 위치의 관찰자의 시야에 들어오는 3차원 영상을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 이전의 논문에서 제안했던 기법을 개선하고, 실제의 자동차 리어램프를 실험에 적용하여 추정한 빛자극과 측정된 빛자극을 비교하여 검증하였다. 랜더링 알고리즘으로는 컴퓨터 그래픽에서 많이 사용되고 있는 광선추적기법을 이용하고, 정확한 실사영상(realistic image)을 재현하기 위하여 물체의 물리적 특성을 반영하는 분광분포를 고려하였다. 물체의 빛 표면반사 및 투과특성과 광원의 빛방출 기하특성을 모델링하여 시점으로 들어오는 빛에너지 추정의 정확도를 개선하였다. 또한 추정된 빛에너지를 인간시각이 느끼는 동일한 색자극으로 디스플레이에 표시할 수 있도록 모니터특성화기법을 적용하여 실사영상에 근접한 영상을 재현하였다.
아두이노 플렛폼을 활용하여 스마트 주얼리에 보석처럼 빛나는 효과를 나타내기 위해 감성적인 주얼리로 색을 표현하였다. 감성적인 색 표현을 위해 플러칙의 감정 팽이 모형을 활용하여 감정과 색의 유사성을 적용하였다. 스마트폰에서 쉽게 접할 수 있는 온도, 조도, 소리, 자이로 센서와 스마트 주얼리의 맥박센서로부터 인식된 값을 입력받아 감성을 인식하고 처리하는 과정은 온톨로지 기반의 추론규칙을 적용하고, 상황정보에서 나타난 감성에 따라 감성 색을 찾고 그 감성 색을 스마트 주얼리의 LED에 적용하였다. 주얼리 착용자의 감정에 따라 스마트 주얼리에 내장된 LED에 결정된 감성 색으로 빛을 냈다.
u-City 활용을 위한 u-공공시설의 개발은 첨단 건축기술과 유비쿼터스 컴퓨팅의 통합으로 새로운 형식의 공간계획과 공공시설물을 내외부에 설치하기 위해 건물의 기반 서비스 시설인 냉난방, 공조, 조명 그리고 전력 관련 시설들의 기반이 구축되어야 한다. 따라서 이 논문에서는 이러한 기반 서비스를 위한 가장 기본적인 것 중 하나인 단기 전력 시스템의 수요와 공급 문제를 해결하기 위하여 시계열 분석을 적용한 시간 패턴 분석을 통해 전력 수요 예측 기술을 제안한다. 시간 패턴 분석을 위해 SOM 알고리즘과 k-means 기법을 적용하여 요일별, 시간별 데이터를 군집화하고 그 자료를 이용하여 시간 패턴 분석 방법인 지수평활기법과 ARIMA 모형을 비교 분석하였다. 제안 시스템 성능 평가 결과 지수평활기법 보다 ARIMA 모형을 적용한 시스템이 더 좋은 결과를 보였다. 따라서, 이러한 전력 부하 예측 결과를 이용하여 전력 공급의 수요에 따른 계획이나 시스템 운영을 효과적으로 할 수 있다.
An IPA model was used to evaluate customer service encounters at a large food court; also the gaps between importance and performance from were also evaluated from both perspectives. The findings of this study will be applied in order to improve service quality at various large food service operations. A total of 298 customers from a large shopping mall food court completed the study questionnaire, asking them to evaluate the important and performance attributes of service. Seven underlying dimensions were identified and labeled by factor analysis: factor 1 was "safety": factor 2 "time": factor 3 "atmosphere": factor 4 "quality of food": factor 5 "menu attributes": factor 6 "comfort": and the last and seventh factor was "comprehension". As a result of IPA analysis the overall mean scores between the importance attributes and performance attributes showed significant differences by independent t-tests(p<0.001). Quadrant I was classified with unnecessary items including interior design, proper lighting, suitable chairs, and proper room temperature. In quadrant II thirteen variables showed high scores for both importance and performance, such as various menu choices, hygienic food, dishes, chairs, food court, kitchen, and employees; proper ventilation, employee kindness, waiting time to order, and received food; automatic system for ordering-serving. Quadrant III included eight variables identified as low priority, including appearance of food, nutrient content of food, proper portions, new menu, proper music, proper location of cashier, services for children and efficiency of movement. In quadrant IV six variables were included as areas to focus management's efforts, such as food taste, proper food temperature, use of safe food materials, maintenance of food quality, existence of preferred foods, and proper food prices. These results suggest that food court customers have interests that are distinct from restaurant customers and may need to be treated differently. It is anticipated that this data will be useful to the foodservice industry in order to segment customer characteristics by different dinning behaviors.
Camera pose information from 2D face image is very important for making virtual 3D face model synchronize with the real face. It is also very important for any other uses such as: human computer interface, 3D object estimation, automatic camera control etc. In this paper, we have presented a camera position determination algorithm from a single 2D face image using the relationship between mouth position information and face region boundary information. Our algorithm first corrects the color bias by a lighting compensation algorithm, then we nonlinearly transformed the image into $YC_bC_r$ color space and use the visible chrominance feature of face in this color space to detect human face region. And then for face candidate, use the nearly reversed relationship information between $C_b\;and\;C_r$ cluster of face feature to detect mouth position. And then we use the geometrical relationship between mouth position information and face region boundary information to determine rotation angles in both x-axis and y-axis of camera position and use the relationship between face region size information and Camera-Face distance information to determine the camera-face distance. Experimental results demonstrate the validity of our algorithm and the correct determination rate is accredited for applying it into practice.
비정상행위 탐지는 데이터로부터 특징을 추출하여 정상 행위 모델을 만들어, 이 정상 모델로부터 얼마나 벗어나 있는 가를 찾아내어 탐지하는 기법이다. 즉, 특정 기기가 생성하는 데이터를 기반으로 기기의 오류를 탐지하거나 사회망 데이터에서의 사용자 행위 변화를 찾아내어 비정상행위를 탐지하는 데 활용할 수 있다. 본 논문에서는 순위 상관 계수를 이용하여 건물 내의 기기의 비정상적인 데이터를 탐지하고자 한다. 에너지 절약 문제에 대한 관심이 높아짐에 따라 에너지를 효율적으로 사용하기 위해 여러방법들이 제안되었다. IT 기술의 발달과 더불어 공조 시스템(HVAC)이 건물에 도입되어 활용되고 있으며, 이 시스템을 통하여 에너지 소비의 문제점을 찾고 에너지를 효율적으로 관리할 수 있다. 따라서 본 논문은 공조 시스템에 속한 각 기기간의 순위 관계 변화를 관찰함으로써 이상 현상 탐지의 효율성을 높이는 방법을 제안하며, 사회망 데이터 내에서의 비정상행위 탐지 가능성도 함께 제안한다.
The purpose of this study is to provide fundamental data that can improve added value of commercial space strategically using the identification of relationship between the process of consumers' purchasing psychology (AIDMA : Attention, Interest, Desire, Memory, Action) and elements of interior design. For this purpose, case study and survey were carried out on food and beverage spaces, where they were doing business for more than two years, were selected from the ones appeared in the interior journal "A." Based on the study, basic details including a ground plan, design summary and representative image were identified through preliminary research, and a researcher visited the target spaces and carried out a research and analysis on interior design elements. Three spaces among targets of the case study were selected to identify the relation between design elements and AIDMA items which consumers feel, and the survey was conducted on the customers of the selected food and beverage spaces. Results of the case study on the 18 food and beverage spaces showed that features of the each of AIDMA items in material and color elements were most well expressed. As a result of survey conducted on visitors of each food and beverage space, features of each item were expressed in overall design elements. In particular, space elements and color elements in "Space 1," space elements and lighting elements in "Space 2" and space elements, furniture & objet elements in "Space 3" were most well expressed in each space. There were slight differences depending on individual characteristics such as design concept, location and business operation of target food and beverage spaces but attributes of AIDMA items were remarkably recognized in common in the space elements.
점집합을 매끄러운 다양체 표면으로 가시화하는 과정에서 전역 조명 기법을 사용하면 다양한 조명 효과로 사실적인 장면을 렌더링 할 수 있다. 광선 추적법에 대한 지속적인 요구와 그래픽스 하드웨어의 발전을 바탕으로 광선 추적법을 위한 전용 GPU와 프로그래머블 파이프 라인이 근래에 소개되었다. 본 논문에서는 광선 추적법의 가속을 지원하는 GPU와 렌더링 파이프라인을 사용하여 점집합 모델에 대한 실시간 전역 조명 렌더링을 수행하는 방법을 제시한다. 즉, 이동 최소 자승법을 적용하여 점집합을 부드러운 음함수 표면으로 근사한 후, GPU기반 광선 추적법을 이용하여 표면과의 광선 교차 검사를 수행하고 교차점에서 쉐이딩 효과를 적용하여 전역 조명 렌더링을 수행한다. 그 결과 오십만개 이상의 점으로 구성된 복잡한 점집합 모델이 포함된 장면을 실시간에 생성할 수 있다.
최근 지능형 로봇에 대한 관심이 모아지고 있다. 지능형 로봇의 가장 큰 특징은 사용자를 추적, 인식하고 그 결과를 기반으로 상호활동적인 대응을 할 수 있다는 점이다. 얼굴인식이 다른 생채인식과의 비교에서 장점을 가질 수 있는 점은 비 강제성과 비 접촉성을 들 수 있다. 그러나 얼굴인식은 얼굴 취득단계부터 차원의 감소가 발생하고 인식하고자 하는 얼굴 및 주변 환경 변화가 매우 심하기 때문에 다른 생체인식에 비하여 인식률이 낮다. 얼굴인식의 성능을 저하시키는 요인들로는 조명변화, 포즈변화, 표정변화, 카메라와의 거리 등을 들 수 있다. 본 논문에서는 실제 환경에서 얼굴 인식 성능에 가장 많은 영향을 미치는 포즈변화에 대응하기 위하여 새로운 선형이동 능동형 카메라를 개발하여, 정면 얼굴에 근접한 영상을 취득하고 주성분 분석 및 Hidden Markov Model 알고리듬을 이용하여 인식률을 개선하고자 한다. 제한된 방법은 지능형 보안시스템 및 모바일 로봇에 적용하는 것을 목표로 개발 되었지만, 높은 정확도의 얼굴인식을 요구하는 응용분야에 널리 적용할 수가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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