사람의 얼굴은 정체성의 시각적 상징이다. 사람마다 각기 다른 얼굴 모습은 타인과 구별할 수 있도록 하는 중요한 역할을 하면서 개인의 정체성과 직결된다. 역사적으로 볼 때 얼굴에 대한 시대적 인식의 변화와 함께 표현매체와 커뮤니케이션매체가 다양해지고 발전함에 따라 얼굴을 표현하는 것에도 많은 변화가 있었다. 그러나 지금처럼 얼굴에 대한 사람들의 관심과 주목이 컸던 적이 없었다. 기술적으로는 컴퓨터그래픽스의 등장으로 얼굴표현의 새로운 전기를 맞이하게 되었다. 특히 시각 이미지들이 디지털형태로 제작, 저장, 전송할 수 있게 되어 시간적, 공간적제약이 없어지면서 시각이미지정보는 커뮤니케이션에서 그 비중이 전보다 더 커지고 있다. 그 중에서 디지털로 만들어진 얼굴 이미지는 그 활용도가 점차 확대되고 있다. 이에 따라 컴퓨터그래픽스를 이용한 얼굴의 3d (3-dimensional) 표현은 수년전부터 얼굴 각 부분의 형태와 텍스추어 맵 등 각 요소들을 필요할 때 마치 퍼즐 조각처럼 조립해서 전문적인 기술이 없이도 손쉽게 표현할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 3d 얼굴표현의 제작단계별 내용을 연구하고 그 결과를 바탕으로 케이스 스터디에서 시각화함으로써 3d 전문가가 아닌 일반 시각디자이너들이 3d 형태의 얼굴을 효과적으로 표현하는 방법을 연구한다.
본 연구는 초기 화면의 차원 정보와 초기-검사 화면의 차원 일치 여부가 목표 대상이 $0^{\circ}$, $90^{\circ}$, $180^{\circ}$, $270^{\circ}$로 회전하는 상황에서 참가자들의 위치 탐색 수행에 어떠한 영향을 미치는지를 보고자 했다. 실험 결과, 초기 화면이 2차원으로 제시되었을 때 참가자들의 수행 정확도가 높았고, 특히 3차원 초기 화면의 경우 검사 화면과 차원이 일치할 때 위치 정보의 심적 회전이 요구되는 상황에서 위치 탐색에 어려움을 겪는 것을 발견하였다. 이러한 결과는 운전 상황과 같이 보조 자료로부터 위치 정보를 얻는 것과 동시에 운전자의 위치와 방향이 변하는 경우, 실제와 시각적으로 유사하게 설계된 3차원 자료보다는 정확한 위치 정보를 제공하는 2차원의 자료가 유리할 수 있음을 시사한다.
항공영상은 디지털 광학 영상 기술의 성장과 무인기(UAV)의 발달로 인하여 영상의 도입 및 공급이 크게 증가하였고, 이러한 항공영상 데이터를 기반으로 지상의 속성 추출, 분류, 변화탐지, 영상 융합, 지도 제작 형태로 활용되고 있다. 특히, 영상분석 및 활용에 있어 딥 러닝 알고리즘은 패턴인식 분야의 한계를 극복하는 새로운 패러다임을 보여주고 있다. 본 논문은 딥 러닝 알고리즘인 ConvNet기반으로 항공영상의 영역분할 및 분류 결과를 통한 더욱더 넓은 범위와 다양한 분야에 적용할 수 있는 가능성을 제시한다. 학습데이터는 도로, 건물, 평지, 숲 총 3000개 4-클래스로 구축하였고 클래스 별로 일정한 패턴을 가지고 있어 특징 벡터맵을 통한 결과가 서로 다르게 나옴을 확인할 수 있다. 본 연구의 알고리즘은 크게 두 가지로 구성 되어 있는데 특징추출은 ConvNet기반으로 2개의 층을 쌓았고, 분류 및 학습과정으로 다층 퍼셉트론과 로지스틱회귀 알고리즘을 활용하여 특징들을 분류 및 학습시켰다.
Support vector machine (SVM)은 패턴인식 분야에 많이 사용되어지고 있고 그 한 예로서 3GPP2 selectable mode vocoder(SMV)와 같은 규격화된 코덱에 쓰여 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 SVM을 개선시켜 음성/음악의 분류성능을 더욱 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 음성/음악신호의 각 프레임들은 서로 강한 상관관계를 가지고 있는데, 이를 바탕으로 2차 조건 사후 최대 확률기법을 SVM에 적용하여 음성/음악 분류성능을 향상시킨다. 또한 SVM을 학습시킬 때 적용되는 기존의 기법들과는 달리 제안되는 기법은 SVM이 패턴분류를 행할 때 사용된다. 그렇기 때문에 기존의 기법들과 독립적으로 개발되고 사용될 수 있고, 따라서 패턴분류의 성능을 한층 더 향상시킬 수 있다. 실험을 통해 제안된 기법의 독립성과 성능향상을 기존의 기법들과 비교하여 증명하였다.
The use of unmanned aerial vehicles (UAV) for the estimation of tree height is gaining recognition. This study aims to assess the effectiveness of tree height estimation of Pinus densiflora Sieb. et Zucc. and Pinus koraiensis Sieb. et Zucc. using digital surface model (DSM) generated from UAV-acquired imageries. Images were taken with the $Trimble^{(R)}$ UX5 equipped with Sony ${\alpha}5100$. The generated DSM, together with the digital elevation model (DEM) generated from a digital map of the study areas, were used in the estimation of tree height. Field measurements were conducted in order to generate a regression model and carry out accuracy assessment. The obtained coefficients of determination (R2) and root mean square error (RMSE) for P. densiflora (R2=0.71; RMSE=1.00 m) and P. koraiensis (R2=0.64; RMSE=0.85 m) are comparable to the results of similar studies. The results of the paired two-tailed t-test show that the two tree height estimation methods are not significantly different (p-value=0.04 and 0.10, alpha level=0.01), which means that tree height estimation using UAV imagery could be used as an alternative to field measurement.
최근 RFID 기술의 급속한 확산은 기존 인식매체의 한계를 극복하고, 기업 및 산업 전반에 새로운 혁신을 가져올 것으로 예상된다. 특히 항만물류산업의 경우 RFID 기술이 적용될 경우 많은 파급효과를 가져올 것으로 예상된다. 우리나라에서는 정부의 각종 시범사업을 통해 RFID 기술을 항만물류산업에 도입하고 있으나 현실적인 개선과제 및 기술도입 전략 등에 대한 연구 부족 등으로 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 기존 문헌 조사와 현업 설문 분석을 통해 단위 업무별 RFID 기술도입을 위한 우선순위를 선정하여 기술도입을 위한 로드맵을 제시하고자 한다. 향후 본 연구는 항만물류산업의 RFID 기술도입에 성공적인 가이드라인이 될 것이라 기대된다.
<승람도놀이>는 조선시대부터 즐겼던 전통 보드게임으로 실용화할 가치가 놓은 게임이다. 이 논문에서는 <승람도놀이>를 인생게임과 같이 지금의 현실에 맞게 게임화하기 위해서 <승람도놀이>의 특징을 파악하고 그 현대적 응용 가능성에 대해 살펴보았다. <승람도놀이>의 특징은 선진적인 이동방법, 캐릭터성의 이용 및 공간인지의 교육적 특성을 갖춘 Move and Roll 주사위 게임이라는 점에 있다. 한국의 지도 모양의 보드관을 이동하면서 주요한 한국의 명승지와 명승지에 얽힌 역사와 문화를 학습할 수 있다. 특히 다양한 경로를 통한 이동 방법 및 캐릭터성은 이 놀이의 큰 장점이라고 할 수 있다. <승람도놀이>의 실용화는 이러한 특징을 바탕으로 놀이판의 현재화, 다른 주제로의 확장, 주제에 따른 캐릭터의 변용, 디지털화 둥을 통해 기대해 볼 수 있을 것이다.
최근 보행자의 교통안전 개선을 위한 목적으로 차량에 장착되는 보행자 보호 시스템(PPS, Pedestrian Protection System)에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 보행자 검출 후보 윈도우 추출과 셀(cell) 단위 히스토그램 기반의 HOG 특징 계산 방법을 제안하였다. 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 주변밝기 비율체크, 수직방향 에지투영, 에지펙터(edge factor), 그리고 PCA(Principal Component Analysis) 복원 영상을 이용하였다. Dalal 의 HOG 는 겹침 블록 상의 모든 픽셀에 대해 가우시안 가중치와 삼선형보간에 의한 히스토그램 계산이 필요한데 반하여 제안하는 방법은 단위 셀마다 가우시안 가중 및 히스토그램을 계산하고 그것들을 인접 셀과 결합하므로 연산 속도가 빠르다. 제안하는 PCA 복원 에러 기반의 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 보행자의 머리와 어깨 영역과의 차이를 기준으로 배경을 효율적으로 분류한다. 제안하는 방법은 카메라 컬리브레이션이나 스테레오 카메라를 이용한 거리 정보 없이도 영상만으로 전통적인 HOG 에 비하여 연산속도가 크게 개선된다.
The purpose of this study was to investigate the consumer's current use and recognition for foodservice social enterprises type cafe. During the research, problems regarding the developmental directions of foodservice social enterprises type cafe. A one-to-one survey method was used for data collection, and 301questionnaires among the 309 distributed questionnaires to consumers were analyzed (97.4% response rate). The main results of the study were as follows : with reference to the awareness of the foodservice social enterprise type cafe, a majority of respondents (81.1%) replied that they had knowledge related to the business of social enterprise. Furthermore, regarding how customers came to know about the foodservice social enterprise type cafe results showed that 28.2% of respondents knew about the cafe by acquaintances such as friend, co-worker, family, 23.2% by mass media, and 27.2% by others. Data concerning a companion when visiting the cafe, revealed that more than half of the respondents (80.0%) had visited with friend and co-worker. On problems with using the cafe, approximately 46.2% of the respondents replied that there was lack of public relation and 28.9% replied that it was an uncommon store. Since the findings suggested that the major problem is a lack of promotion, foodservice social enterprises type cafe should prepare organized brochures and guide system to attract customers with various purposes and values. Finally, the promotion for foodservice social enterprise type cafe requires a guidance map.
In this study, a mouse monoclonal antibody (mAb) against gp41(584-618), the immunodominant epitope protein, was generated. For this purpose, BALB/c mice were immunized with double branched multiple antigenic peptides derived from the HIV-1 gp41(584-618) sequence, and antibody-secreting hybridoma were produced by fusion of mice splenocytes with SP2/0 myeloma cells. One clone producing an antigen specific mAb, termed KI-41(isotype IgG1) was identified, whose specific reactivity against gp41(584-618) could be confirmed by ELISA and Western blot analysis. Epitope mapping revealed the recognition site of the mAb KI-41 to be located around the sequence RILAVERYLKDQQLLG, which comprises the N-terminal region within the immunized gp41(584-618) peptied. Since this mAb recognizes this specific epitope within the HIV-1 gp41 without any cross-reactivity to other immunodominant regions in the HIV-2 gp35, KI-41 will provide some alternative possibilities in further applications such as the development of indirect or competitive ELISA for specific antibody detection in HIV-1 infection or for other basic researches regarding the role and function of HIV-1 gp41.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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