일반적으로 눈 화장은 화장을 처음 하는 사람뿐만 아니라 화장에 능숙한 사람에게도 어려운 일이다. 또한 눈 형태는 사람마다 다르고, 형태에 따라 어울리는 눈 화장 방법 역시 다양하다. 본 논문에서는 눈 형태를 기반으로 효과적인 눈 화장 방법을 제안한다. 효과적인 눈 형태에 따른 검색을 하기 위해 에지(edge)를 기반으로 데이터베이스 영상과 입력영상의 눈 형태를 비교하여 유사한 눈 형태를 검색한다. 검색된 눈 화장 영상을 입력 영상의 눈 형태로 와핑(Warping)하여 눈 화장 스타일을 적용한다.
본 연구는 디지털 환경에 적용될 수 있는 디지털 눈 콘텐츠의 감성 표현 요소를 정립하는데 목적이 있다. 특히, 스마트 인형의 적용 가능한 감성을 도출하고, 각 감성에 대한 표현 요소의 가이드라인을 제안하고자 한다. 본 연구를 위하여 첫째, 문헌 정보, 애니메이션, 실제 사람의 영상을 바탕으로 눈으로 표현되는 감성 표현에 대한 개념 및 특징을 연구한다. 둘째, FGI를 통해 스마트 인형의 디지털 눈에 필요한 6가지 감정 -Happy, Angry, Sad, Relaxed, Sexy, Pure-을 정의하고, 각 감성에 따른 표현 요소를 추출하였다. 셋째, 추출된 요소를 분석하여 디지털 눈의 감성 표현에 대한 가이드라인을 정립하였다. 연구 결과 각 감성을 구분하고 표현하기 위한 요소는 눈매, 시선, 홍채 크기, 특수 효과의 총 4가지로 나타났고 각 감성 별로 구분되는 요소별 정의와 특징을 도출하였다. 얼굴 표정에 있어서 가장 중요한 요소인 눈에 대한 감성 표현 연구는 애니메이션을 포함한 디지털 콘텐츠와 로봇, 스마트 인형 등의 감성 커뮤니케이션 효과를 높일 수 있는 방법으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 디지털 카메라를 이용하여 사진을 촬영할 때 눈의 감긴 상태를 확인하여 이를 자동으로 보정하여 출력해주는 모듈의 구현에 관하여 연구하였다. 먼저 촬영된 영상에 대하여 얼굴 및 눈의 영역을 검출하고 눈의 상태를 인식한다. 만약 눈이 감긴 영상이 촬영되었을 때 버퍼에 임시로 저장된 이전 프레임 영상들에 대하여 눈의 상태를 인식한 후, 가장 눈의 상태가 만족스러운 영상을 이용하여 눈을 보정한 후에 사진을 출력한다. 얼굴 및 눈을 정확하게 인식하기 위해서 SURF 알고리즘과 호모그래피 방법을 적용하여 영상을 보정하는 전처리 과정을 수행한다. 얼굴 영역과 눈 영역을 검출하는 것은 Haar-like feature 알고리즘을 이용하였다. 눈을 뜨고 있는 상태인지 감은 상태인지를 눈의 영역에 대한 템플릿매칭을 이용한 유사도를 판단하여 확인한다. 본 연구에서 개발된 기능을 다양한 형태의 얼굴 환경에서 테스트한 결과 얼굴이 포함된 영상에 대하여 효과적으로 보정이 수행됨을 확인하였다.
최근 급격히 발전한 휴대폰은 다양한 기능을 가지고 있다. 그 중 디지털 카메라의 기능을 겸비한 휴대폰은 디지털 카메라의 판매량을 앞서고 있고, 메가픽셀의 고화소 디카폰의 개발로 대중화가 더욱 가속화되고 있다. 카메라폰을 응용한 연구분야로는 생체인식기술을 적용할 수 있으며, 본 논문은 제약이 많은 휴대폰 환경에서 홍채인식기술을 적용하기 위한 휴대폰 카메라로 취득된 얼굴영상에서의 눈 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 얼굴영상에서 눈은 피부나 머리카락보다 빛에 대한 반사율이 높아 각막에 specular reflection이 생기게 되고, 동공은 눈의 다른 지역에 비해 흑화소가 많다는 특징을 가지고 있다. 이러한 두 가지 특징을 이용하여 동공 후보 영역을 선정하였고, 선정된 이진영상에서 수평 프로파일과 수직 프로파일을 적용하여 동공 후보 영역을 줄이면서 동공의 중심 위치를 검출한다. 본 연구는 휴대폰 환경을 고려하였기 때문에 최소한의 메모리 사용과 적은 연산량을 목표로 하여 눈의 위치를 검출 한다. 실험 결과, 입력 영상 내에 일정크기의 동공영역이 존재할 경우 높은 눈 영역 추출 성공률을 보이며, 본 연구에서 제안한 알고리즘을 실제 휴대폰에서 수행한 결과 평균571.6ms의 시간이 소요됨을 알 수 있었다.
본 논문은 눈의 무게에 따른 압력센서의 전압변화를 이용하여 모터 구동 제어 및 제설이 가능한 방법을 제안하였다. 자동 제설 장치는 눈의 무게에 따른 압력 센서의 전압변화를 MCU의 내부 ADC를 이용하여 센서의 아날로그 값을 디지털 값으로 변환 한다. 변환한 디지털 값을 이용하여 MCU에서 무게를 판단하고, 그에 따라 모터의 구동을 제어 하게 된다. MCU의 무게 판단은 압력 센서에 가해지는 무게에 따라 변하는 압력센서의 가변저항 특성을 이용하게 되며, 직렬 저항 회로를 구성하여 압력센서의 전압 변화의 값을 ADC의 입력으로 주게 된다. 입력된 아날로그 값을 ADC로 디지털 값으로 변환하게 된다. 변환된 디지털 값을 MCU에서 판단하게 되며, 판단의 결과로 모터의 구동을 제어하게 된다. 즉, 이러한 시스템을 통하여 비닐하우스의 지붕의 눈을 실시간으로 자동 제설하게 된다.
본 연구는 디지털기기 중독 위험군에 속하는 남자 중학생의 VDT증후군 자각증상 정도를 확인하고, 이에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 하였다. 서술적 관계 조사연구로 디지털중독 위험군에 속하는 남자 중학생 169명을 대상으로 온라인 게임 중독, 스마트폰 사용 중독, VDT 증후군의 자각증상, 컴퓨터 사용 환경을 조사하였다. 결과적으로 디지털중독 위험군인 남자 중학생의 VDT 증후군 자각증상은 심리적 증상, 전신증상, 눈 증상, 근골격계 증상순으로 경험하는 것으로 분석되었다. 가장 다빈도 자각증상은 눈 관련 증상으로 눈의 피로감, 시력저하로 나타났다. VDT 증후군 자각증상의 영향요인은 스마트폰 사용 중독, 주중 컴퓨터 사용시간, 컴퓨터 사용 환경으로, 28.1%를 설명하였다. 본 연구는 디지털 중독에 대한 포괄적인 관점에서 건강문제를 탐색하고, 이에 영향을 미치는 요인을 예측해 보고자 시도된 연구로서 의의를 갖는다.
세밑이면 으레 신문과 방송에 단골로 등장하는 메뉴가 있다. 무엇이든 정리하는 것이 숙명인 언론은 한해를 가장 쉽게 요약해 독자에게 전달하기 위해 10대 뉴스를 선정, 발표한다. 상투적이고 식상한 듯 하지만 독자들의 귀와 눈이 되는 주요한 기사이다. 올해 디지털콘텐츠 산업에도 많은 변화의 바람이 불었다. 이에 <디지털콘텐츠>는 10대 뉴스로 한해를 정리해 봤다.
건성안은 다양한 환경노출로 인해 생길 수 있다. 본 연구에서는 눈에 자극감을 줄 수 있는 자외선 차단제와 건성안의 연관성에 대해 조사하고자 하였다. 총 30명(남28명, 여2명)을 대상으로 하여 비침입성 눈물막 파괴시간 검사(NIBUT)와 맥모니 설문, 자각설문을 실시하였다. 자외선 차단제를 바른 후의 NIBUT값이 바르기 전보다 감소하는 것을 알 수 있었고, NIBUT값의 차이가 심했던 C제품이 자각 설문에서도 가장 불편했다고 답변하였다. 자각 설문에서 자극이 있다고 답한 대상자는 15명(50%), 자극이 없다고 답한 대상자는 15명(50%) 이였으며, 자극이 있는 집단의 맥모니 설문 점수가 높게 나왔다. 건성의안 기준에서도 위와 같은 결과이었으며, 모두 경계성 유의성을 나타냈다(p=0.049, p=0.051). 본 연구를 통해 자외선 차단제가 눈에 영향을 줄 수 있고, 건성안에 연관이 있다는 것을 알 수 있었다. 디지털 환경 요인들로 인해서도 눈에 자극증상과 변화를 줄 수 있으므로 환경유해물질 및 디지털 환경이 눈건강에 미치는 영향을 파악하는 융합 연구가 필요할 것이다.
본 논문에서는 조명 및 Pose 등의 다양한 환경변화에 강인한 얼굴 및 눈 검출 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 눈 검출은 얼굴검출과 동시에 수행되며 조명 및 Pose의 변화에 따라 검출 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 Modified Census Transform 알고리즘 사용하여 환경변화에 강인한 얼굴검출을 수행한다. 눈은 얼굴영역의 중요한 특징으로 주변의 조명 변화 및 안경 등의 다양한 요인으로 검출 성능의 저하 요인이 된다. 이러한 문제점의 해결을 위하여 Gabor transformation과 Feature from Accelerated Segment Test 알고리즘 기반의 눈 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴검출 알고리즘은 27.4ms의 검출속도와 98.4%의 검출율을 보이며, 눈 검출 알고리즘의 경우 36.3ms의 검출속도와 96.4%의 검출율을 보이는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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