전세계 국가는 21세기 메가 트렌드인 기술 융합(Technology Convergence) 추세에 발 맞춰 미래비전 및 전략수립에 몰두하고 있다. 그리고, 공통적으로 정보통신(IT)기술 및 서비스를 기반으로 한 자국의 국부 증대와 신산업 창출을 시나리오 기법을 활용하여 이야기 하고 있다. 하지만 국내의 경우 비전연구 및 전략수립에 대한 연구가 초보단계로 기존의 IT 단독 기술에 의한 연구개발 방법을 그대로 활용할 경우, 기술 융합 메가 트렌드 연구개발에 능동적으로 대처하기에는 미흡하다는 지적이다. 따라서, 본 논문에서는 시나리오 기법을 활용한 비전연구 사례를 분석하고, 향후 시나리오 비전연구 방향을 제시한다.
현재의 머신비전 솔루션은 수많은 주변 시장으로 확산되고 있으며, 실제로 비전기술은 어느 공장 자동화 시스템과도 융합할 수 있는, 속도가 빠르고 유연성을 가진 솔루션이 되고 있다. 특히, 기술 혁신으로 인해 비전 센서와 스마트 카메라, PC 기반 머신비전 시스템과의 경계가 희미해졌고, 더불어 머신비전기술이 제조 공정 및 로봇 기술들과 계속 융합되면서 대폭 성장 가능성이 창출될 것이다. 본 특집호에서는 다양한 분야의 머신비전과 융합된 기술들을 소개하고자 한다.
본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위해 학습을 통해 손 모양과 손 구조 간 유사도를 결정하는 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 가림 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인해 인식에 어려움이 따른다. 따라서 비전 기반 손 모양 인식의 경우, 카메라와 손 간의 상대적인 각도에 제한을 두거나 여러 대의 카메라를 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라와 손 간의 상대적 각도에 제한을 두는 경우에는 사용자의 움직임에 제약이 따르게 되며, 여러 대의 카메라를 사용할 경우에는 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대해서 추가적으로 고려해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식의 과정에서 사용되는 손 모양 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 영상 특징으로 나누고, 학습을 통해 각 특징 간 연관성을 정의한다.
정보통신 기술의 고도화${\cdot}$융합화로 미래의 정보통신 기술 개발은 과거의 기술 자체의 분석을 통한 필요한 기술 개발보다는, 미래사회의 비전 제시 및 사용자의 요구사항을 분석한 미래생활상을 기반으로 한 기술 개발이 요구되고 있다. 본 논문을 아직 국내에서 초보단계에 있는 비전 연구에 대한 방향을 제시하고자, 선진국 및 국제 포럼의 시나리오 기반의 비전 연구의 사례 연구를 통하여 기존 메가트랜드 방법과 접목된 시나리오 개발 방법론을 제시하였다. 향후 비전 시나리오 연구의 합리적인 방법정립을 위하여 지속적으로 국내 비전 연구결과에 대한 평가를 반복적으로 실시하여 우리 현실에 맞는 방법론을 정립하고, 국제 공동 연구를 병행하여 국제적인 신뢰성을 높여야 한다. 또한, 국내외 산학연 전문가들의 적극적인 참여를 유도하여 연구 결과의 현실성을 높여야 한다.
인간의 몸의 값이 1000냥이라고 하면 그중의 눈의 값은 900냥이라는 말이 있다. 그만큼 눈이 차지하는 즉 시각이 차지하는 비중이 매우 크다고 할 수가 있겠다. 또한 하등동물보다 고등동물로 진화해갈수록 시각의 활용도가 높아지는 것과 같이 각종 기계에 있어서도 자동화가 진전될수록 머신비전(Machine Vision)기술의 의존도 또한 높아지게 되었다. 따라서 산업이 발전함에 따라 머신 비전의 기술은 여러 분야에 걸쳐 요구되고, 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 패키지 형식의 머신 비전 시스템은 산업 현장에 적용하는데 가격이 비싸고, 인터페이스 문제, 환경이나 필요조건 및 요구에 의한 시스템의 대처능력이 떨어지는 문제 등을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 PC 기반의 머신비젼 시스템에 관한 연구가 필수적일 수 있다. 이러한 점을 궁극적인 목표로 설정하고 본 연구는 산업현장에 적용할 수 있는 머신 비전 시스템의 최적화 설계 에 대한 기술을 연구하였다.
콩 추출물은 노화, 암, 비만 및 심혈관 질환과 같은 질병의 예방 및 치료에 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 최근 연구에 따르면 콩 추출물은 in vitro, in vivo 및 임상 연구에서 모발 성장에 강력한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 최근에는 발효추출물이 일반추출물에 비해 다양하고 높은 효능을 나타내는 것으로 보고되고 있다. 그러나 발효된 콩 추출물의 모발 성장을 유도하는 근본적인 매커니즘은 잘 알려져 있지 않다. 본 연구는 미녹시딜과 유사한 기본 매커니즘에 초점을 두고 제주푸른콩발효(FJS)추출물이 모발 성장에 미치는 영향을 확인하였다. 우리는 in vitro, ex vivo와 임상 연구를 수행하였다. 우리의 연구결과, FJS 추출물은 모낭모유두세포증식, VEGF 수준 및 포타슘 채널 활성을 향상시킴을 확인하였다. 이러한 효과는 FJS 추출물 이 함유된 토닉을 사용하였을 때, 24주 후 모발 밀도 개선을 확인한 임상결과에서도 종합적으로 입증되었다. 결론적으로, 본 연구의 결과는 FJS 추출물이 모낭의 미녹시딜과 유사한 매커니즘을 통해 모발 성장을 촉진하고 탈모를 억제한다는 것을 보여준다.
인공지능이 점차 직무에 확대됨에 따라 비전공자에게 요구되는 AI 리터러시 역량을 갖춘 인재 육성이 필요하다. 이에 본 연구에서는 AI 교육의 필요성 및 현황을 기반으로 향후 전공과 관련하여 AI 학습이 지속 가능하도록 비전공자에 맞는 AI 리터러시 역량 향상 교육을 실시하였다. D 대학의 비전공자를 대상으로 프로젝트 기반 데이터 분석과 시각화를 통한 문제 해결방안 도출을 15주에 걸쳐 적용하고, 학습자들의 교육 전후에 대한 AI 능력 향상 및 효과성을 분석하여 검증하였다. 그 결과, 학습자들의 데이터 분석 및 활용 능력, AI 리터러시 능력, AI 자기효능감 부분에서 통계적으로 유의미한 수준의 긍정적 변화를 확인할 수 있었다. 특히, 학습자들에게 공공데이터를 직접 활용하여 분석하고 시각화하는 능력뿐만 아니라 이를 AI 활용과 연결하여 문제를 해결할 수 있는 자기효능감까지 향상시켰다. 이는 비전공자의 AI 교육에 매우 유용하고 효과성이 있음을 확인할 수 있다. 향후 본 연구를 바탕으로 AI 활용을 확장하여 데이터와 AI 기술을 일상 속에서 자유롭게 활용 가능하도록 다양한 계열의 비전공자에 맞는 확장된 AI 교육 과정 연구를 진행할 예정이다.
사물 인터넷(Internet of Things: IoT)이 M2M의 궁극적 비전이라면, 만물지능통신 기반 초연결은 사람 사물 공간 그리고 시스템 간에 끊김 없는 콘텐츠를 기반으로 인식 판단 처리가 이루어지는 초연결(hyper-connectivity) 인터넷의 궁극적인 비전이라고 할 수 있다. 본고에서는 인터넷의 기본 이념인 '모든 것들 간의 상호연결'이 실현되는 2030년 어느 날의 하루를 시나리오로 소개한다. 그리고 동 시나리오에서는 지구 규모로 모든 컴퓨터, 기기, 데이터, 콘텐츠가 상호작용하는 초연결 디지털 세상의 진면목을 보여준다. 이 과정에서 미래 만물지능통신 기반 초연결 관련 기술, 사회생활 등을 엿볼 수 있는 용어를 각 상황별로 쉽게 설명함으로써 시나리오 이해와 가독성을 높이고자 하였다. 마지막으로 분석을 토대로 사람의 생각, 기술 그리고 사회를 분산적이고 유기적으로 상호 연결할 수 있다는 월드와이드웹(WWW)의 담대한 비전을 포괄하는 초연결 혁명 시대의 함의를 고찰하고자 하였다.
본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 강화학습에 의한 손 모양 인식 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 겹침 (self-occlusion) 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인식에 어려움이 따른다. 따라서 비전 기반 손 모양 인식의 경우, 카메라와 손 간의 상대적인 각도에 제한을 두거나 여러 대의 카메라를 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라와 손 간의 상대적 각도에 제한을 두는 경우에는 사용자의 움직임에 제약이 따르게 되며, 여러 대의 카메라를 사용할 경우에도 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대하여 추가적인 고려를 해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식 과정에서 사용되는 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 윤곽선 정보로 나누고 강화학습을 통하여 각 특징간의 연관성을 정의하는 방식을 제안한다. 또한 제안된 방법을 세 대의 카메라를 이용한 손 모양 인식 시스템에 적용하여 유용성을 검증한다.
본 고에서는 병렬 영상처리를 이용한 고속 머신 비전(Machine Vision) 기술의 동향에 관해 다룬다. 머신 비전에서 사용되는 대표적인 고속 상용 영상처리 라이브러리인 MIL, HALCON, IPP에 대해 소개하고 현재 활발히 연구되고 있는 SSE, OpenMP, CUDA와 같은 병렬 처리 기술에 대하여 알아 본다. 이러한 병렬 처리 기술을 실제 영상처리 알고리즘에 적용하여 그 성능을 고속 상용 영상처리 라이브러리의 성능과 비교하여 소개된 병렬 처리 기술을 실제 PCB 기판 자동검사와 같은 머신 비전에 적용한 연구사례에 대해서 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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