본 논문은 실사 객체를 360도 전방위에서 관찰이 가능한 3D 그래픽 모델로 변환하는 시스템에서 뼈대를 추출하는 방법을 제시한다. 각 카메라로부터 촬영된 텍스쳐 영상을 이용하여 뼈대를 추출하고, 깊이 정보로부터 얻어진 포인트 클라우드 정보를 이용하여 뼈대 정보를 정합, 보정하는 과정을 수행한다. 카메라로부터 촬영된 텍스쳐 영상에 대해 딥러닝 기술 등을 이용하여 뼈대를 획득한다. 텍스쳐 영상으로부터 획득된 뼈대 정보는 동일 위치에서 획득된 외부 파라미터를 이용하여 월드좌표계로 변환하여 공간상에 위치시킨다. 이러한 과정을 모든 카메라로부터 획득된 뼈대 정보에 동일하게 적용함으로써 모든 뼈대 정보를 공간상에 표현하여 최종적인 뼈대 정보를 추출하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 승강기 내에서 사람과 사람 사이의 접촉되는 부분을 추출하고자 한다. 승강기에 사람이 많이 타는 경우에는 접촉 현상은 흔히 발생하지 않는다. 하지만 승강기에 사람이 한 두 명 정도 적게 타는 경우에는 종종 발생하곤 한다. 신체적 접촉을 추출하기 위한 방법은 영상을 이진으로 변환하여 이 이진영상에서 뼈대를 추출하여 접촉 여부를 판단한다.
본 논문에서는 쇼크(shock) 그래프 기반의 뼈대 특징을 이용하여 모양 정보를 분류하기 위해 그래프 편집 거리(edit cost) 기반의 k-means 군집화 알고리즘을 적용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 질의 영상과 대상 데이터베이스 영상으로부터 뼈대 기반의 쇼크 그래프를 추출한 후 종점(end points)과 분기점(branch points)을 가중치를 이용하여 적응적으로 선택한다. 그런 다음, 두 영상 사이의 편집 거리를 구하여 이를 k-means 군집화 알고리즘의 거리 척도로 적용함으로써 대용량의 영상을 보다 효과적으로 분류한다. 성능을 평가하기 위해서 제안된 알고리즘을 MPEG-7 데이터베이스에 적용하였으며, 그 결과 제안된 영상 분류 방법이 기존의 영상 분류 방법에 비해서 보다 효과적으로 모양 기반의 영상을 분류하였음을 확인하였다.
인간의 관절은 인간의 신체를 구성하는 요소로 인간의 행동을 분석하는데 유용한 정보로 활용될 수 있기 때문에 관절 정보를 이용한 행동인식에 대한 많은 연구가 진행되었다. 하지만 각각의 독립적인 관절 정보만을 이용해서 시시각각 변화하는 인간의 행동을 인식하는 것은 매우 복잡한 문제이다. 따라서 학습에 사용할 부가적인 정보 추출 방법과 과거의 상태를 기반으로 현재 상태를 판단하는 고려하는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 연결된 관절들의 위치 관계와 각 관절의 위치가 시간의 흐름에 따라 변화하는 것을 고려한 행동 인식 기법을 제안한다. 사전 학습된 관절 추출 모델을 이용하여 각 관절의 위치 정보를 획득하고 연결된 관절 사이의 차 벡터를 이용하여 뼈대 정보를 추출한다. 그리고 두 가지 형태의 입력에 맞춰 간소화된 신경망을 구성하고 LSTM을 더하여 시·공간적 특징을 추출하도록 한다. 9개의 행동으로 구성된 데이터 셋을 이용하여 실험한 결과 각 관절 및 뼈대의 시·공간적 관계 특징을 고려하여 행동 인식 정확도를 측정하였을 때 단일 관절 정보만을 이용한 결과에 비해 뛰어난 성능을 보임을 확인하였다.
Comparative Genomic Hybridization (CGH)은 세포 내 특정 DNA 서열 이상을 염색체상에 보여주는 중요한 분자 세포 유전학 기법이다. CGH 기법에서는 세포 분열 중기의 염색체에서 준비한 형광 비율 영상의 정량적 분석을 위해서 Digital 영상 처리 기술이 쓰여야 한다. 본 논문에서는 최근 연구 개발된 영상 처리 algorithm들이 어떻게 CGH 기법에 쓰이는 지를 소개하려 한다. 각 염색체의 형광 비율 profile를 평균하기 위해, 염색체 영상의 이원화, 염색체 영상 뼈대 변환(skeletonization), 뼈대 정보의 변수화와 영상 명암의 재추출을 통한 굽은 염색체 영상 펴기 등이 언구되었다. 개발된 algorithm 들은 바이오메드랩 사의 ChIPS 핵형 정렬 시스템에 구현했다.
본 논문에서는 벡터 기반 데이터 증강 기법(Data augmentation)을 제안하여 학습 데이터를 구축한 뒤, 이를 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)으로 실제 균열과 가까운 패턴을 표현할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 건축물의 균열은 인명 피해를 가져오는 건물 붕괴와 낙하 사고를 비롯한 큰 사고의 원인이다. 이를 인공지능으로 해결하기 위해서는 대량의 데이터 확보가 필수적이다. 하지만, 실제 균열 이미지는 복잡한 패턴을 가지고 있을 뿐만 아니라, 위험한 상황에 노출되기 때문에 대량의 데이터를 확보하기 어렵다. 이러한 데이터베이스 구축의 문제점은 인위적으로 특정 부분에 변형을 주어 데이터양을 늘리는 탄성왜곡(Elastic distortion) 기법으로 해결할 수 있지만, 본 논문에서는 이보다 향상된 균열 패턴 결과를 CNN을 활용하여 보여준다. 탄성왜곡 기법보다 CNN을 이용했을 때, 실제 균열 패턴과 유사하게 추출된 결과를 얻을 수 있었고, 일반적으로 사용되는 픽셀 기반 데이터가 아닌 벡터 기반으로 데이터 증강을 설계함으로써 균열의 변화량 측면에서 우수함을 보였다. 본 논문에서는 적은 개수의 균열 데이터를 입력으로 사용했음에도 불구하고 균열의 방향 및 패턴을 다양하게 생성하여 쉽게 균열 데이터베이스를 구축할 수 있었다. 이는 장기적으로 구조물의 안정성 평가에 이바지하여 안전사고에 대한 불안감에서 벗어나 더욱 안전하고 쾌적한 주거 환경을 조성할 것으로 기대된다.
월드와이드웹(WWW) 기술은 폭발적으로 증가하고 있는 웹 데이터들의 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 1999년 말에 제안된 시맨틱 웹은 온톨로지를 기반으로 하고 있다. 그러나 온톨로지 생성에 관한 많은 연구들은 많은 시간과 비용이 소비된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 우리는 데이터베이스에서 온톨로지를 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 데이터베이스는 도메인을 잘 나타내고 있는 정보의 저장소이므로 데이터베이스로부터의 온톨로지 생성은 분석, 설계 등의 사전 작업이 필요하지 않다. 우리는 데이터베이스에서 스키마를 추출, 뼈대그래프를 생성하고 개념그래프로 확장하여 도메인을 잘 나타낼 수 있는 온톨로지를 생성한다. 끝으로 알고리즘을 통한 생성을 함으로서 제안된 생성방법을 검증한다.
기존의 외곽선 방식을 사용해 폰트의 스타일을 바꾸기 위해서는 제작과 동일한 시간과 비용이 소비된다. 메타폰트는 글자의 뼈대를 펜으로 채우는 방식으로 폰트를 표현하여 펜의 모양만 바꾸어도 글자의 스타일을 쉽게 바꿀 수 있다. 하지만 메타폰트는 프로그래밍 언어로 제공되기 때문에 관련 지식이 없는 폰트 디자이너와 일반 사용자들이 사용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 한글의 특징을 기반으로 하는 한글 매개변수를 추출하여 메타폰트로 만든 한글 글꼴 생성 프로그램에 적용한 후, GUI를 제공하여 손쉽게 한글 폰트를 편집할 수 있는 메타폰트 편집기를 제안한다.
본 논문은 영화의 스토리 인식을 위해 인물 간 상호작용 중 물리적 상호작용 즉, 물리접촉을 검출하는 방법을 제안한다. YOLO를 사용해 영상에서 인간객체를 탐지하고, Mediapipe를 사용해 골격 감지를 진행함으로써 인물의 뼈대를 랜드마크화 하고 타 객체 간의 랜드마크가 일정값 이하로 내려오면 Threshold를 적용해 객체 간의 물리적 접촉을 판단한다, 실험 결과, 50개 17,741 frame의 영상에서 정확도 99.66%의 정밀도 77.27%, 재현율 62.38%로 모델의 전반적인 성능을 나타내는 F1점수는 69%로 나타났다.
월드와이드웹 (WWW) 기반의 전자상거래는 주로 데이터베이스를 기반으로 서비스를 제공하고 있다. 그러나 월드와이드웹 기반의 전자상거래는 단순 키워드 검색에만 의존하고 있다. 이러한 검색은 데이터베이스 자체로는 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 1999년 말에 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기 할 수 있는 시맨틱 웹 이 제안되었다. 시맨틱 웹은 의미적인 정보를 담고 있는 지식베이스(Knowledge Bases)인 온톨로지를 기반으로 하고 있다. 그러나 온툴로지의 생성은 많은 부분을 휴리스틱에 의존하고 있기 때문에 많은 시간과 비용이 소비된다. 따라서 우리는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 데이터베이스에서 온톨로지를 생성하는 방법을 제안한다. 데이터베이스는 도메인을 잘 나타내고 있는 정보의 저장소이므로 데이터베이스로부터의 온톨로지 생성은 분석, 설계 등의 사전 작업이 필요하지 않아 시간과 비용의 소비를 줄 일 수 있는 장점이 있다. 우리는 데이터베이스에서 스키마를 추출, 뼈대그래프$^{1}$ 를 생성하고 개념그래프로 확장하여 도메인을 잘 나타낼 수 있는 온톨로지를 생성하는 알고리즘을 제안하고 제안된 알고리즘을 통하여 온톨로지를 생성을 함으로서 제안된 생성 방법을 검증한다. 제안한 방법으로 생성된 온톨로지는 단순 키워드 검색에서 의미적인 검색을 할 수 있는 시맨틱 웹 서비스의 기반이 되므로 의미적 검색이 가능한 전자상거래 서비스를 구축하는데 시간과 비용의 소비를 줄임으로 차세대 전자상거래의 초석이 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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