• Biomolecules & Therapeutics
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• 제23권3호
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• pp.251-260
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• 2015

Propofol is an anesthetic agent that gained wide use because of its fast induction of anesthesia and rapid recovery post-anesthesia. However, previous studies have reported immediate neurodegeneration and long-term impairment in spatial learning and memory from repeated neonatal propofol administration in animals. Yet, none of those studies has explored the sex-specific long-term physical changes and behavioral alterations such as social (sociability and social preference), emotional (anxiety), and other cognitive functions (spatial working, recognition, and avoidance memory) after neonatal propofol treatment. Seven-day-old Wistar-Kyoto (WKY) rats underwent repeated daily intraperitoneal injections of propofol or normal saline for 7 days. Starting fourth week of age and onwards, rats were subjected to behavior tests including open-field, elevated-plus-maze, Y-maze, 3-chamber social interaction, novel-object-recognition, passive-avoidance, and rotarod. Rats were sacrificed at 9 weeks and hippocampal protein expressions were analyzed by Western blot. Results revealed long-term body weight gain alterations in the growing rats and sex-specific impairments in spatial (female) and recognition (male) learning and memory paradigms. A markedly decreased expression of hippocampal NMDA receptor GluN1 subunit in female- and increased expression of AMPA GluR1 subunit protein expression in male rats were also found. Other aspects of behaviors such as locomotor activity and coordination, anxiety, sociability, social preference and avoidance learning and memory were not generally affected. These results suggest that neonatal repeated propofol administration disrupts normal growth and some aspects of neurodevelopment in rats in a sex-specific manner.

• Journal of Magnetics
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• 제8권1호
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• pp.50-59
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• 2003

Spatial light modulators (SLMs) are centrally important devices in volumetric recording, data Processing, Pattern recognition and other optical systems. Various types of reusable SLMs with two-dimensional pixel arrays have been intensively developed. Of these, magneto-optic spatial light modulators (MOSLMs) have advantages of high switching speed, robustness, nonvolatility, and radioactive resistance. In this article, we review recent development work on MOSLMs, mainly in relation to our own studies.

• 방송공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.569-577
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• 2016

위치 기반 서비스(LBS; Location Based Service)를 위한 장소 인식 기술은 사용자 중심의 서비스를 위한 중요 기술 중 하나이다. 이미지 특징을 이용한 장소 인식 방법 중에서 FLANN(Fast Library for performing Approximate Nearest Neighbor)의 이미지 어휘 트리를 이용하면 처리 속도가 빠르지만 가려짐 등으로 인해 인식의 정확도가 높지 않다. 본 논문에서는 SURF(Speeded Up Robust Features)를 사용한 쿼드(quad) 어휘 트리 기반의 장소 인식 방법을 제안한다. 학습 단계에서 데이터베이스 이미지를 세 단계의 공간 피라미드로 표현하고 각 영역에 대한 어휘 트리를 구성한다. 질의 이미지도 세 단계의 공간 피라미드로 표현하고 각 단계별로 어휘 트리 기반 인식을 수행한다. 또한 매칭된 특징 간의 호모그래피(homography) 관계를 측정하고 이를 만족하는 영역의 개수를 고려함으로써 최종 인식의 성능을 향상시켰다.

• ETRI Journal
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• 제37권6호
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• pp.1220-1230
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• 2015

An autonomous valet parking (AVP) system is designed to locate a vacant parking space and park the vehicle in which it resides on behalf of the driver, once the driver has left the vehicle. In addition, the AVP is able to direct the vehicle to a location desired by the driver when requested. In this paper, for an AVP system, we introduce technology to recognize a parking space using image sensors. The proposed technology is mainly divided into three parts. First, spatial analysis is carried out using a height map that is based on dense motion stereo. Second, modelling of road markings is conducted using a probability map with a new salient-line feature extractor. Finally, parking space recognition is based on a Bayesian classifier. The experimental results show an execution time of up to 10 ms and a recognition rate of over 99%. Also, the performance and properties of the proposed technology were evaluated with a variety of data. Our algorithms, which are part of the proposed technology, are expected to apply to various research areas regarding autonomous vehicles, such as map generation, road marking recognition, localization, and environment recognition.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권1호
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• pp.305-326
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• 2019

Discriminative correlation filter (DCF) based tracking algorithms have recently shown impressive performance on benchmark datasets. However, amount of recent researches are vulnerable to heavy occlusions, irregular deformations and so on. In this paper, we intend to solve these problems and handle the contradiction between accuracy and real-time in the framework of tracking-by-detection. Firstly, we propose an innovative strategy to combine the template and color-based models instead of a simple linear superposition and rely on the strengths of both to promote the accuracy. Secondly, to enhance the discriminative power of the learned template model, the spatial regularization is introduced in the learning stage to penalize the objective boundary information corresponding to features in the background. Thirdly, we utilize a discriminative multi-scale estimate method to solve the problem of scale variations. Finally, we research strategies to limit the computational complexity of our tracker. Abundant experiments demonstrate that our tracker performs superiorly against several advanced algorithms on both the OTB2013 and OTB2015 datasets while maintaining the high frame rates.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.343-352
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• 2012

본 논문에서는 DID 시스템에서 사용할 수 있는 제스쳐 인식을 이용한 비접촉식 인터페이스를 구현하였다. 비접촉식 인터페이스는 별도의 부착물 없이 키넥트 카메라만을 사용함으로, 사용자의 편의와 공간적인 활용도를 높일 수 있다. 손 동작인식에는 사용자의 손 움직임의 기울기와 속력을 인식하는 방향성 기반의 인식 기법을 채용하였고 손 모양인식을 위해서 YCbCr 칼라모델을 이용한 손 영역 추출과 손 넓이의 원을 이용한 영상처리 기술로 손가락의 수를 인식하였다. 이러한 손 동작인식과 손 모양인식을 이용하여 다음 페이지, 이전 페이지, 화면 위로, 화면 아래로, 커서 움직임, 클릭 등의 이벤트를 발생시켜 DID 시스템 제어 명령으로 사용하였으며, 구현한 시스템을 갖고 동작 실험한 결과 93%의 명령 인식률을 보여 실용화의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권1호
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• pp.81-93
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• 2022

최근 자율주행 기술에서 차량 주변 객체 인식과 교통표지판 및 차량 신호 인식을 위한 연구가 활발히 수행되고 있으며, 특히 차량 신호 인식은 자율주행 기술에 있어서 핵심 요소로 평가되고 있다. 이에 차량 신호 인식을 위한 다양한 연구가 진행되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반 객체 인식 모델을 활용한 차량 신호 인식 연구가 크게 증가하고 있다. 또한 AIHub에서 음성, 비전, 자율주행 등을 위한 양질의 국내 인공지능 학습데이터 셋이 공개됨에 따라 이들 데이터를 활용한 국내 환경에 적합한 차량 신호 인식 모델의 개발도 가능하게 되었다. 이에 본 연구에서는 AIHub의 학습데이터와 객체 인식모델 YOLO를 적용한 국내 차량 신호 인식 모델을 개발하였다. 특히 차량 신호의 인식 성능을 개선하기 위하여 YOLOv4와 YOLOv5의 다양한 모델을 적용하였으며 학습데이터의 클래스도 다양하게 분류하여 실험을 수행하였다. 결론적으로 YOLOv5가 YOLOv4보다 차량 신호 인식에 조금 더 적합함을 확인할 수 있었으며, 두 모델의 아키텍처 비교를 통하여 YOLOv5 성능이 우수한 이유를 확인할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.795-800
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• 2016

이미지 분류 문제는 인간 수준의 성능을 보이지만 일반적인 인식 문제는 어려운 점들이 남아있다. 실내 환경은 다양한 정보를 담고 있어 정보 처리의 양을 효율적으로 줄일 필요성이 있다. 정보의 양을 효율적으로 줄일 수 있도록 대상 객체의 위치 측정을 위한 변분 추론, 변분 베이지안 등의 방법이 소개되었지만, 모든 경우에 대한 주변(marginal) 확률 분포를 구하기 어렵기 때문에 현실적으로 계산하기 어렵다. 본 연구에서는 공간 변형 네트워크(Spatial Transformer Networks)을 응용하여 능동 시각을 이용한 이미지-텍스트 통합 인지 체계를 제안한다. 이 체계는 주어진 텍스트 정보를 바탕으로 이미지의 일부를 효율적으로 샘플링 하도록 학습한다. 이를 통해 전통적인 방법으로 해결하기 어려운 문제를 상당한 격차로 성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 보인다. 제안하는 모델을 통해 샘플링 된 이미지를 정성적으로 분석하여 이 모델이 가지는 특성도 함께 살펴본다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제19권6호
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• pp.197-205
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• 2010

For the spatial experience of spectators visiting a museum, the route search of trying to follow the spatial structure or production of exhibition and the information search of trying to see are accomplished at the same time. In such process, the spectator's reaction of visual perception produces the result of emotional reaction and action exchanged between human and space by going through the recognition and perception on the target of environment factor. For the spatial experience of a spectator, the reaction of visual perception which interacts according to the exhibit and exhibition environment within space according to viewing purpose, interest and concern of spectator comes out as visual activity which is an activity to understand the spatial information shown as various activities according to spatial structure and unfolding characteristics of the display. The purpose of this study is to identify The Correlation of Spectator Movement Created According to Structural Form of Exhibition Area Based on Interaction between Exhibition Area Structure and Spectator to utilize as basic material while designing museum exhibition using isovist field which is a quantitative analysis tool of spectator's visual behavior and spatial structure at each exhibition area.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.89-98
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• 2007

This paper studied the spatial factors activating the personal interaction based on case studies of $M\'{e}diath\'{e}ques$ in France. The spatial factors are analyzed into material factors and dematerial factors. The material factors have physical features in space and directly or indirectly activate the personal interaction. They consist of 8 elements including pocket space, balcony, atrium, stairs, elevators, windows, conference rooms and furnitures. The dematerial factors consist of 6 elements including polycentrism, continuance, mixture, interpenetration, dematerialization, transparency. They are compounded of material factors and explain them conceptually. But dematerial factors are abstract concepts. To provide reliability I confirm the relationship with dematerial factors by using a connections, topology, a phased depth of the Depthmap as the framework of the visual recognition of the space syntax covering the characteristic of dematerial factors. The result of the quantitative analysis human-behavior in $V\'{e}nissieux$ $M\'{e}diath\'{e}que$ and the result of applying the spatial factors of $M\'{e}diath\'{e}ques$ as the community center to the $V\'{e}nissieux$ $M\'{e}diath\'{e}que$ proved that the spatial factors are significant factors of the $M\'{e}diath\'{e}ques$ as the community center.