본 논문은 빛을 이용한 영상 투사 매체인 프로젝터와 사용자의 신체를 인식하는 키넥트 센서를 이용하여 움직이는 사람의 손에 영상을 프로젝션 매핑하는 시스템 개발을 제안한다. 기존 프로젝션 매핑은 고정된 물체에 영상을 투사하는 경우가 대부분이지만, 본 시스템은 움직이는 손을인식해 손바닥의 중심점에 영상을 투사하여 사용자에게 새로운 인지 경험을 제공하기 위해 개발되었다. 본 논문에서는 시스템 제작 과정과 이를 기반으로 제작된 콘텐츠와 응용 예에 대해 설명한다. 하드웨어구성과 조립방법을 구체적으로 제시하고객체지향개발 방법을 통한 오픈 소프트웨어 구조 개발과정에 대해 자세히 서술한다. 안정적인 사영을위해 3차원 공간상에서 프로젝터와 키넥트 센서 좌표 캘리브레이션, 그리고 키넥트 센서 좌표 노이즈, 손떨림으로 인해 발생하는 노이즈 감소 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.

본 논문에서는 복부 CT 영상에서 다중 확률 아틀라스 기반 형상제한 그래프-컷을 사용한 신실질 자동 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음의 세 단계로 구성된다. 첫째, 신실질의 다양한 형상정보를 이용하기 위해 피질기반 유사정합을 통한 다중 확률 아틀라스를 생성한다. 둘째, 최대사후확률 추정을 통해 그래프-컷의 초기 씨앗을 추출하고, 형상제한 그래프-컷을 통해 신실질을 분할한다. 셋째, 확률 아틀라스의 정합 오차를 줄이고 분할 정확도를 높이기 위해, 정합 및 분할을 반복적으로 수행한다. 제안방법의 성능을 평가하기 위해 정성적 평가 및 정량적 평가를 수행하였다. 실험결과 제안방법이 신실질과 유사한 밝기값을 갖는 주변 영역으로의 누출을 방지하여 개선된 분할 정확도를 보여준다.

위험관리 시스템은 단 시간에 의사결정하기 위해 스트림 데이터를 실시간으로 분석 할 수 있어야 한다. 많은 데이터 분석 시스템은 CPU와 디스크 데이터베이스로 구성되어 있다. 하지만, cpu 기반 시스템은 스트림 데이터를 실시간으로 분석하는데 어려움이 있다. 스트림 데이터는 1ms부터 1시간, 1일까지 생성주기가 다양하다. 한 개의 센서가 생성하는 데이터는 작다. 하지만 수 만개의 센서가 생성하는 데이터는 매우 크다. 예를 들어 10만개 센서가 1초에 1GB 데이터를 생성한다면, CPU 기반 시스템은 이를 분석 할 수 없다. 이러한 이유로 실시간 스트림 데이터 분석 시스템은 빠른 처리 속도와 확장성이 필요하다. 본 논문에서는 GPU와 하이브리드 데이터베이스를 이용한 시각화 가속 기술을 제안한다. 제안한 기술을 평가하기 위해 우리는 지하 파이프라인에 설치된 센서와 트윗 데이터를 활용하여 실시간 릭 탐지 시각적 분석 시스템에 적용했다.