본 논문은 효과적인 물체 검출이 가능하도록 명도값의 변화방향에 따라 수렴하는 경우와 발산하는 경우의 대칭기여도를 적응적으로 제어할 수 있도록 가우시안 함수형태의 위상가중함수를 이용한 적응적 대칭기여도 제어 기반 일반화 대칭변환을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저 수렴영역과 발산 영역을 정의한 후 정의된 수렴/발산 영역에서 대칭극점과 거리 함수로 표현된 대칭정도에 따라 대칭기여도의 반영 비율을 달리 할 수 있도록 가우시안함수 형태의 위상가중 함수를 사용하였으며, 가우시안함수 형태의 위상 가중함수에서 차단주파수 조절을 통한 대칭기여도의 적응적인 제어를 통해 효과적인 물체 검출이 가능하도록 하였다. 제안한 방안의 성능을 평가하기 위해 IR영상을 포함한 다양한 영상에서 대해 차단주파수 조절을 통한 대칭기여도의 적응적 제어가 물체검출에 미치는 영향을 기존의 GST와 비교, 분석하여 제안한 방법의 우수한 성능을 증명하였다.
인체의 형상 및 크기는 인류학뿐만 아니라 일상 생활용품의 설계에서도 중요한 요소가 되고 있다. 비록 새로운 기법의 3차원 계측이 도입되고 제안되었지만, 여전히 결과분석 및 계측방법에 대한 많은 문제점들이 있다. 본 연구에서는 취득된 영상의 내·외부 표정요소, 사진좌표를 얻고 광속조정을 통해 대상물 좌표를 계산하고 다중영상을 접합하여 대상물을 도화하고 Auto-CAD나 다른 Graphic 처리 Utility를 이용하여 3차원 수치모형을 생성하였다. 그 결과, 인체의 수치모형이 일단 생성되면, 많은 응용분야에서 설계자가 필요로 하는 정보를 얻을 수 있고, 기하학적인 많은 정보를 쉽게 얻을 수 있음을 알았다. 따라서 수치모형 생성을 통한 간접적인 인체계측의 가능성을 제시하고자 한다.
정보화 사회에서 지역주민을 위한 진보적 인간자원개발의 방향성 연구는 정보화사회와 IMF 시기에 중요한 연구다. 인간자원개발은 지역사회에서 적시적소에 훌륭하게 대처할 수 있도록 하는 지역사회의 삶의 질을 높이는 사회보장의 한 과정이라고 할 수 있다. IMF 시절에 이 프로그램에 참여폭이 높아지고 있으며 특히 자신의 분신상승과 재취업과 기술 제고 등은 인간자원의 진보적이며 확고한 능력을 제고하는 것이라 할 수 있다. 이러한 분야는 정보화 사회에서 생산의 효율과 유익성에 중요한 전략적인 요소로 작용하고 있다. 역시 인간자원 개발은 국제적인 경영의 한 장으로 다이나믹한 요소로 작용한다. 과거 산업사회의 조직의 세 가지 요소는 바로 자본과 기술 노동이라고 하였지만 정보화 사회에서는 지식과 정보 및 창의력이데 이는 인간적인 능력이라 할 수 있다. 인간자원개발의 요소를 개인적인 개발, 경력개발, 동기유발, 이미지메이킹, 창의력개발, 교육 및 시간관리로 구성하였다.
This paper presents an approach to segment an image into areas of surfaces, and to compute the surface properties from a gray-scale image in order to describe the surfaces for reconstruction of the 3-D shape of the objects. In general, an rigid body has several surfaces and many edges. But if it is not polyhedoron, it is necessary not only to describe the relation between surfaces, i.e. its line drawings but also to represent the surfaces' equations itself. In order to compute the surfaces' equation we use a probability of edge distribution. At first it is extracted edges from a gray-level image as much as possible. These are not only the points that maximize the change of an image intensuty but candidates which can be seemed to be edges. Next, other character of a surface (color, coordinates and image intensity) are extracted. In our study, we call the all feature of a surface as "texture", for example color, intensity level, orientation of an edge, shape of a surface and so on. These features of a surface on a pixel of an image plane are mapped to a point of the feature space, and segmented to each groups by cluster analysis on this space. These groups are considered to represent object surface in an image plane. Finally, the states of object surface in 3-D space are computed from distributional probability of local and overall statistical features of a surface, and from shape of a surface.a surface.
본 논문에서는 물체의 모양에 대한 개략적인 정보가 주어질 때, 그 물체의 윤곽선을 획득하는 알고리즘을 제안한다. 이 기법은 주어진 모델을 확률적으로 이용하여, 결과 윤곽선의 모양이 모델의 모양과 비슷하도록 유도하며, 윤곽선 분할 과정에서 밝기의 변화량 뿐만 아니라 밝기 변화의 방향까지 고려하여 저화질 영상에도 적용될 수 있도록 하였다. 제안한 알고리즘은 다음 두 단계의 영역 분할 기법으로 구성된다. 첫 번째 근사적 영역 분할 단계에서는 밝기 변화의 방향을 고려하여 에지와, 모델들을 근거로 확률적 모델링에 의해 산출된 윤곽선이 될 확률을 이용하여 물체의 근사적인 윤곽선을 획득한다. 두 번째 세부적 영역 분할 과정에서는 제안한 씨앗점 추출 및 에지 연결(seed-point extraction and edge linking) 알고리즘을 이용하여, 근사적 윤곽선을 중심으로 윤곽 후보점을 검출하고 이들을 물체의 윤곽선을 따르도록 적절히 연결하여 최종적으로 세밀한 물체 윤곽선을 획득한다. 실험 결과에서는 제안한 기법이 영상의 배경 혹은 물체 내부의 복잡함과 잡음에 강인하며, 적외선 영상과 같은 저화질의 영상에도 적용될 수 있음을 보인다.
Dropped objects are among the top ten causes of fatalities and serious injuries in the oil and gas industry (DORIS, 2016). Objects may accidentally fall down from platforms or vessels during lifting or any other offshore operation. Proper planning of lifting operations requires the knowledge of the risk-free zone on the sea bed to protect underwater structures and equipment. To this end a three-dimensional (3D) theory of dynamic motion of dropped cylindrical object is expanded to also consider ocean currents. The expanded theory is integrated into the authors' Dropped Objects Simulator (DROBS). DROBS is utilized to simulate the trajectories of dropped cylinders falling through uniform currents originating from different directions (incoming angle at $0^{\circ}$, $90^{\circ}$, $180^{\circ}$, and $270^{\circ}$). It is found that trajectories and landing points of dropped cylinders are greatly influenced by the direction of current. The initial conditions after the cylinders have fallen into the water are treated as random variables. It is assumed that the corresponding parameters orientation angle, translational velocity, and rotational velocity follow normal distributions. The paper presents results of DROBS simulations for the case of a dropped cylinder with initial drop angle at $60^{\circ}$ through air-water columns without current. Then the Monte Carlo simulations are used for predicting the landing point distributions of dropped cylinders with varying drop angles under current. The resulting landing point distribution plots may be used to identify risk free zones for offshore lifting operations.
본 논문에서는 다양한 3D 게임 진행에서 NPC들을 속성에 따라 그룹핑하는 방법을 제시한다. 움직임이 없는 NPC는 가버필터링 결과에서 특이한 방향성 특성을 띄는 경향이 있지만 사람이나 동물과 같은 NPC는 그렇지 않다. 그룹핑을 위해 우선 NPC 객체 내부의 방향성과 주파수 영역의 특징을 분석하고 각각을 24개의 가버 필터뱅크로 구성하며 필터의 스케일과 방향에 따른 24차원 특징 벡터를 산출한다. 추출된 벡터는 특정 방향에 따른 에너지를 나타낸다. 이러한 에너지는 NPC 내부에 있는 객체 질감의 특정 방향에 대한 크기를 나타내고 있기 때문에 NPC들을 그룹핑 속성으로 이용하였다. 제안한 방법은 게임진행에서 유사한 속성을 가진 NPC들이 자동으로 그룹핑되어 전략적이고 속도감 있게 플레이 할 수 있는 기능을 제공한다.
Mean-Shift 알고리즘은 목표모델과 후보영상 사이의 컬러분포의 유사도를 이용하는 국부적 탐색기법으로서, 그 기법의 단순성 및 안정성 면에서 뛰어나 얼굴추적에 많이 이용되고 있다. 그러나 컬러분포를 이용한 얼굴추적은 목표모델과 유사한 컬러분포를 갖는 객체나 배경의 영향에 취약하다. 또한 얼굴 추적에서 결정되는 얼굴영역은 얼굴인식 혹은 얼굴방향 등을 계산할 때 중요한 단서가 되는데, 완전히 다른 컬러분포를 갖는 객체의 가려짐으로 얼굴영역의 크기나 위치가 변동될 위험이 있다. 대체로 거리정보는 얼굴과 배경의 구분에 효율적이고 컬러정보는 객체 구분에 유리하다는 가정으로부터, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 거리 정보와 컬러 정보를 함께 이용하는 양방향 필터를 고안하고, 이것을 Mean-Shift 알고리즘에 활용하였다. 일련의 실험을 통해 성공적인 실험결과를 얻었다.
최근 리테일 산업계에서는 COVID-19 등의 다양한 외부 환경 위협으로부터의 대응과 AI 기술을 활용한 경쟁력을 갖추기 위한 정보기술 융합 및 활용 요구가 증가하고 있으나 리테일 산업에서의 데이터를 활용하기 위한 연구와 응용 서비스의 활용사례가 매우 부족하다. 본 연구는 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 활용 응용 서비스 활용 사례연구로 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터 수집, 객체 탐지 및 추적 AI 모델 활용, 실시간 추적된 객체와 트래킹 데이터를 저장하기 위한 시계열 데이터베이스 활용, 시계열 데이터를 활용한 모니터링, 리테일 공간의 혼잡도와 관심도를 분석하기 위한 히트맵, 리테일 공간에서의 실시간 상황 모니터링, COVID-19와 같은 사회적 위협으로부터의 접촉자 분석과 추적을 위한 사회적 거리 두기 현황, 비인가자의 보안 구역의 접근 모니터링 애플리케이션을 설계하고 이를 실제 구현하여 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터를 활용한 애플리케이션 설계를 통해 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 융합 응용 서비스 활용 모델을 제시하였으며, 실제 구현을 통해 설계된 활용 모델을 검증하였다.
조절부합은 개인의 조절초점 성향과 평가 및 판단 전략이 지닌 조절초점이 서로 일치할 때 일어난다. 본 연구에서는 평가 및 의사결정의 영역이 유발하는 조절초점과 개인의 조절초점간의 부합이 평가에 영향을 미칠 것이라고 가정하고, 향상적 영역으로는 제품 디자인 평가를, 예방적 영역으로는 도덕적 평가를 사용하여 조절부합 효과를 알아보았다. 향상초점과 관련된 영역인 미적 제품에 대한 평가 과제를 사용한 실험 1에서는 향상초점인 사람들이 예방초점인 사람들에 비해 긍정적인 것은 더 긍정적으로, 부정적인 것은 더 부정적으로 평가하였다, F(1, 95) = 4.87, p < .05. 반면 금지와 규범적인 도덕 상황을 사용한 실험 2에서는 금지적 상황에서만 예방초점인 사람들이 향상초점인 사람들에 비해 도덕적으로 옳지 않은 결정에 대해서는 더 비 도덕적인 것으로 평가하였다, F(1, 139) 4.14, p < .05. 반면 규범적 상황에 대한 평가에서는 이러한 조절부합 효과가 나타나지 않았다. 이러한 연구결과는 평가 및 의사결정 영역과 관련해서도 조절부합이 나타날 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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