본 논문은 모바일 환경에서의 BCG기반 심박 수 측정을 위한 향상된 심박 신호 추출 방법을 제안한다. 우선, 모바일 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴을 촬영한 비디오로부터 얼굴 특징과 배경 특징을 동시에 추적함으로써 손 떨림에 의한 영향을 제거한 머리 움직임 신호를 추출한다. 그리고 머리 움직임 신호로부터 심박 신호를 정확하게 분리해내기 위해 신호의 주기성을 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 모바일 얼굴 비디오로부터 강건하게 심박 신호를 추출할 수 있으며, 기존 방법에 비해 보다 정확하게 심박 수 측정(측정 오차가 3-4 bpm 감소)을 할 수 있다.
가상현실 산업은 Covid-19 이후 비대면 콘텐츠 수요 급증과 메타버스에 대한 관심과 더불어 재도약할 기회를 얻었다. 따라서 이러한 흐름과 함께 가상현실 콘텐츠를 대중화를 위해서는 양질의 콘텐츠 제작과 가상현실 특성에 맞는 스토리텔링 연구가 지속적으로 이루어져야 한다. 이처럼 가상현실 특성을 적용한 콘텐츠가 사용자 피드백을 통해 효과적으로 제작되기 위해서는 해당 콘텐츠를 평가할 수 있는 정량적 지표가 필요하다. 본 연구에서는 가상현실 콘텐츠를 관람하는 과정을 분석하여 머리 움직임을 정량적 지표로 설정하였다. 이후 실험자는 5개 애니메이션을 관람하고 이에 따라 기록된 머리 움직임 정보와 몰입도 간의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과는 머리 움직임 속도가 상대적으로 느릴 때 높은 몰입도를 나타내었고, 머리 움직임 속도가 콘텐츠 몰입도 정도를 나타내는 지표로 유의미하게 사용될 수 있다는 것을 알 수 있었다. 이렇게 도출된 결과는 이후 창작자가 가상현실 콘텐츠 제작을 할 때 프로토타입 제작 후 적용된 스토리텔링 방식의 유효성을 검증할 수 있는 정량적 지표로 사용될 수 있다. 이러한 방식은 제안된 스토리텔링 방식 문제점을 빠르게 파악하고 더 나은 방식을 제안할 수 있어 콘텐츠의 질을 향상시킨다. 본 연구는 머리 움직임 속도라는 정량적 지표를 기반으로 몰입도를 분석하는 기초연구로 양질의 가상현실 콘텐츠 제작과 가상현실 콘텐츠 대중화에 기여하고자 한다.
다감각 자극을 사용한 유치원 교육콘텐츠 서비스를 제공하기 위해 머리중심적 움직임 분석을 사용한 감성인식 기술을 개발하였다. 유치원 교육콘텐츠는 청각/후각/시각 등의 다감각 자극을 통해 교육서비스의 효과를 극대화하기 위한 목적으로 제작되었다. 본 연구에서는 다감각 자극동안 유치원생들의 감성유발을 측정하여 교육서비스 효과를 검증하는 것을 목적으로 인식기술을 개발하였다. 개발한 인식기술은 카메라를 사용하여 상단영상을 측정하고, 머리중심점 움직임을 지속적으로 측정하여 분석함으로써 유발된 감성을 인식한다. 또한 감성인식 결과는 다감각 자극을 제어하는 시스템에 전달되어 다감각 자극을 제시하기 위한 정보로 활용된다. 본 연구의 결과로 교육콘텐츠의 감성유발 결과를 평가할 수 있으며, 효과를 극대화 하기 위한 도구로써 활용가능하였다. 더욱이, 교육콘텐츠 뿐만 아니라 다양한 콘텐츠 서비스 공간에 적용하여 효과 검증 및 서비스 효과 증가에 활용될 수 있는 기술로써 가치가 있을 것으로 예상된다.
본 연구에서는 무구속적으로 사용자의 활동상태를 모니터링하고 이를 기반으로 산만도를 추정하기 위한 연구를 수행하였다. 사용자의 활동상태 모니터링을 위해서는 키넥트 센서를 활용하여 머리에서의 관절정보와 어깨관절정보를 검출하고, 각 검출지점의 시간당 좌표변화를 인덱스화하여 움직임 변화정도를 측정하였다. 이러한 움직임정보로부터 산만도의 추정을 위하여 움직임의 빈도와 움직임의 강도를 분석하고 이로부터 산만도를 추정하기위한 인덱스를 개발하였다. 실제 사용자의 활동상태로부터 추출된 움직임정보 및 산만도 추정인덱스의 모니터링을 위하여 PC기반의 모니터링 및 스마트폰기반의 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 키넥트를 이용한 산만도 추정 어플리케이션과 동시에 비디오 계측을 통해 움직임의 정도에 따른 산만도 추정식의 결과를 비교분석한 결과 개발된 산만도 추정시스템과 비디오분석결과의 상관관계가 높음을 실험으로 확인하였다.
최근 다양한 형태의 착용형 컴퓨터가 연구되고 있다. 본 논문에서는 사용자가 음악을 들으며 사용할 수 있는 모션헤드셋의 동작분류기 제작을 위해 머리 움직임 정보의 특징을 분석한다. 모션헤드셋 프로토타입은 스마트폰과 블루투스 통신 방법을 이용하여 음악을 수신받으며, 가속도센서가 측정한 동작정보를 스마트폰으로 전송한다. 그리고 스마트폰에서는 모션 분류기를 통해 머리의 움직임을 분류한다. 실험을 위해 프로토타입을 제작하였다. 사용자 머리의 '위', '아래', '왼쪽', 그리고 '오른쪽' 머리 움직임을 베이지안 분류기를 이용하여 분류하였다. 그 결과 '위'와 '아래'의 머리 움직임의 경우 x, z축의 가속도 센서값이 큰 변화가 있었다. 추후에 사용성 평가를 통해 동작 분류기를 제작할 수 있는 적합한 변수를 찾아 낼 계획이다.
A minimally appropriate time delay of audio data processing is investigated for rendering virtual sound source direction in real-time head-tracking environment under headphone listening. Less than 3.7 degree of angular mismatch should be maintained in order to keep desired sound source directions in virtually fixed while listeners are rotating their head in a horizontal plane. The angular mismatch is proportional to speed of head rotation and data processing delay. For 20 degree/s head rotation, which is a relatively slow head-movement case, less than total of 63ms data processing delay should be considered.
목적: 수용체 결합능 정량화를 위해서는 방사성추적자의 동태를 충분히 관찰하기 위해서 보통 뇌 PET 영상을 60-120분 정도 얻어야 한다. 이처럼 장기간 PET 영상을 얻게 되는 경우 보통 피험자의 수의적/불수의적 움직임을 피할 수 없고 이러한 피험자의 머리 움직임은 재구성된 PET 영상의 공간해상도를 저하시키고 측정된 방사능 농도의 정확성을 떨어뜨리는 요인이 된다. 이 연구에서는 동적 영상 정보만을 이용하여 피험자의 머리 움직임을 보정할 수 있는 방법을 개발하고 이를 피험자의 움직임이 불가항력적인 뇌활성화 도파민 D2 수용체 영상에 적용하여 움직임 보정이 리간드 결합능 및 외부 자극에 의한 도파민 유리(release) 정량화에 미치는 영향을 평가하였다. 대상 및 방법: 4명의 정상인 자원자에서 비디오 게임에 의한 도파민 유리를 평가하기 위한 실험으로 순간+연속 주입법을 이용하여 얻은 $[^{11}C]raclopride$ PET 영상을 이용하였으며 실제로 도파민 유리를 계산하기 위해서 필요한 프레임들만을 선별해서 영상 정합 기법을 적용하였다. 즉, $[^{11}C]raclopride$을 투여한 후 선조체에서의 리간드의 특이적 결합이 항정상태(steady state)에 최초로 도달하는 과제 수행 전 (30-50 분) 영역과, 비디오 게임 과제에 의해 도파민이 유리된 후 다시 항정상태에 도달하는 70-90분, 비디오 게임을 멈춘 후 다시 항정상태에 도달하는 110-120 분 데이터에만 움직임 보정 기법을 적용하는 방식이다. 각 항정상태 구간은 보통 2-4개의 프레임으로 구성되므로 먼저 이들 프레임들간의 영상정합을 수행(intra-condition registration)하여 평균 영상을 만들고 이들 평균 영상들을 정합하여 최종적으로 움직임 보정(inter-condition registration)을 하였다. 게임 수행 전후의 도파민유리를 평가하기 위하여 머리 움직임 보정 전후의 게임 과제 수행 전후의 결합능 백분율 변화를 구하였으며 각 조건에 대한 결합능 파라미터 영상을 구하고 움직임 보정 전후의 결합능 영상의 화소별 차이를 SPM2를 이용한 t-test(쌍체 검정)로 알아보았다. 결과: 움직임 보정 전후의 영상을 비교하였을 때, 움직임 보정 전 영상에서, 게임 수행시 영상이 게임을 위한 스크린 위치에 따른 시야 변동으로 게임 수행전 영상에 비하여 앞쪽 아래로 기울어져 있음을 알 수 있었으며 이러한 경향은 대상 피험자 모두에서 관찰되었다. 보정 전 영상으로부터 측정된 비디오 게임에 의한 도파민 유리는 putamen에서 29%, caudate head에서 57%, ventral striatum에서 17% 였으나, 보정 후 영상으로부터 구한 도파민 유리는 이들 영역에서 각각 3.9%, 14,1%, 0.6%로 움직임 보정을 하지 않은 경우 선조체 모든 구소물에서 결합능 감소, 즉 게임에 의한 도파민 유리가 과대평가됨을 알 수 있다. SPM 분석결과에서도 움직임을 보정하지 않은 영상을 이용한 경우, 선조체 구조물에서의 결합능 감소와 움직임에 의한 영상강도 저하가 복합적으로 영향을 주어 결합능 차이가 매우 유의하게 평가되었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다.
본 연구는 HMD(Head Mounted Display), 적외선 카메라, 웹 카메라, 데이터 글러브, 그리고 생리신호 측정 센서를 이용한 증강현실 게임 플랫폼 설계를 목적으로 하고 있다. HMD 는 사용자의 머리의 움직임을 파악하고, 사용자에게 가상 물체를 디스플레이화면에 제공한다. 적외선 카메라는 HMD 하단에 부착하여 사용자의 시선을 추적한다. 웹 카메라는 HMD 상단에 부착하여 전방 영상을 취득 후, 현실영상을 HMD 디스플레이를 통하여 사용자에게 제공한다. 데이터 글러브는 사용자의 손동작을 파악한다. 자율신경계반응은 GSR(Galvanic Skin Response), PPG(PhotoPlethysmoGraphy), 그리고 SKT(SKin Temperature) 센서로 측정한다. 측정된 피부전기반응, 맥파, 그리고 피부온도는 실시간 데이터분석을 통하여 집중 정도를 파악하게 된다. 사용자의 머리 움직임, 시선, 그리고 손동작은 직관적 인터랙션에 사용되고, 집중 정도는 직관적 인터랙션과 결합하여 사용자의 의도파악에 사용된다. 따라서, 본 연구는 멀티모달 인터랙션을 이용하여 직관적 인터랙션 구현과 집중력 분석을 통하여 사용자의 의도를 파악할 수 있는 새로운 증강현실 게임 플랫폼을 설계하였다.
본 논문은 인체의 일정한 운동을 하는 동안에 시간의 변화에 따른 자세균형을 분석한다. 자세균형은 자세에 움직임 변화를 주어 다중파라미터로 변화 산출 값으로 나타냈다. 이렇게 산출된 값을 분석하여 균형자세 시스템을 구성하였다. 자세의 움직임 변화는 3가지 방법으로 눈을 감고 뜨는 방법, 머리를 앞뒤로 움직이는 방법과 상체 움직임 방법이다. 측정한 다중파라미터의 항목은 시각(Vision), 전정기관(Vestibular), 체성감각(Somatosensory), 중추신경계(CNS)이고, 측정파라미터의 평가는 안정성(Stability)으로 확인하였다. 균형자세 시스템은 이러한 변화에서 발생한 신호를 데이터 획득 장치에서 얻고, 신호를 신호 전달 장치를 통하여 전달하였으며, 데이터 분석을 통하여 자세에 대한 평가로 활용하였다. 궤환 시스템은 획득한 데이터를 재조정하는데 사용하였다. 발생되는 신호는 푸리에변환 하였고, 사용되는 주파수는 0.1Hz, 0.1-0.5Hz, 0.5-1Hz와 1Hz 이상을 사용하였다. 본연구의 결과로 시간 변화에서 운동부하를 부여함에 따라 인체의 자세변화에 따라 발생된 신호를 멀티파라미터 상에서 장시간 변화에 대한 파라미터 간의 변화를 통하여 개별 신체의 자세균형에 검증할 수 있는 시스템이 이루어져야 하며, 이를 통하여 새로운 검증 시스템에 활용할 수 있을 것으로 예상한다.
본 논문에서는 가장 최근의 동영상 표준인 H.264에서 가변 블록 움직임 예측 시 인접한 블록과의 상관성을 분석하여 병합 절차를 추가함으로써 매크로블록의 최종 모드를 결정하는 시간을 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. H.264에서는 매크로블록의 모드를 결정하기 위하여 총 7가지 모드를 사용하여 움직임 예측은 실시함으로써 부호화 효율을 극대화시킨 반면 이러한 움직임 예측이 부호화기의 복잡도를 높이는 주요 요인으로 현재 커다란 단점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 $8{\times}8$ 움직임 예측이 끝난 후 인접한 두 블록 사이의 거리론 임계값(Threshold)과 비교하여 다음 모드의 움직임 예측의 실시 여부를 먼저 절정함으로써 필요한 움직임 예측에 소비되는 시간을 단축시켰다. 여기서 실험 조건으로 명시하고 있는 것은 대표적인 단일모드 중에서 수행 성능이 가장 좋은 $8{\times}8$ 모드를 기본모드로 사용하고 병합 시 $16{\times}16$ 모드 쪽으로 상향식(bottom-up) 방법의 병합을 수행해 나아간다 모의실험을 통해 수행 성능과 전체 부호화 시간 측면을 본 논문에서 제안한 방법과 4가지 모드인 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8$ 모드를 모두 사용한 경우, $8{\times}8$ 단일모드를 사용한 경우를 비교하였다. 실험 결과 $8{\times}8$ 단일모드보다 수행 성능이 향상되었으며, 시간 단축 면에서 제안한 방법이 4가지 모드인 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8$ 모드를 모두 사용한 경우와 $8{\times}8$ 단일모드를 사용한 경우보다 계산 시간이 감소하였음을 확인하였다.행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다. 답이 없는 문제, 문제 만들기, 일반화가 가능한 문제 등으로 보고, 수학적 창의성 중 특히 확산적 사고에 초점을 맞추어 개방형 문제가 확산적 사고의 요소인 유창성, 독창성, 유연성 등에 각각 어떤 영향을 미치는지 20주의 프로그램을 개발, 진행하여 그 효과를 검증하고자 한다. 개방형 문
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[게시일 2004년 10월 1일]
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