본 논문에서는 보다 효율적인 영상 처리를 위해 생물 시각 시스템의 특성을 반영하는 영상 표현 방법을 제안한다. 기존의 방법들이 단순화된 특성들만을 이용한 것인데 비해 본 논문에서 제안하는 방법은 고등 생물의 시각이 독립된 처리 경로를 가진 다는 점에 기반을 두고 있으며, 각 처리 경로의 시작이 되는 두 가지의 신경절 세포가 가지는 수용장의 분포 및 크기의 특성을 독립적으로 고려하여 각각 인식 및 움직임 정보 처리에 효율적인 영상 표현을 얻어낸다. 제안된 방법에 대한 실험 및 분석을 통하여 본 방법이 영상의 데이터를 효율적으로 축약시켜줄 수 있음을 알 수 있다.
통계적으로 일반인보다 청각장애인의 교통 사고율이 높은 것으로 나타나는데, 이는 청각 장애로 대표되는 차량을 포함한 위험 요소를 인식하기 힘든 상태나 조건에서 기인한다. 자동차가 접근하는 등의 소리를 듣지 못한다는 것은 결국 어떠한 위치에 위험요소가 존재하는지 인지하지 못함에 따라 사고로 이어질 가능성이 존재함을 의미하는데 이러한 문제점을 개선함과 동시에 대화중인 사람의 목소리를 시각화하여 정보를 제공함으로써 청각장애인으로 하여금 더 안전하고 쾌적한 삶을 누리게 하는 것이 청각장애인을 위한 사운드 정보 시각화 안경의 개발 목적이다. 위와 같은 배경을 통해 딥 러닝 기술에 기반하여 분류 과정을 거친 소리 정보의 판별을 통해 위험 요소를 인식한 후 시각화 하여 정보를 제공하는 디바이스를 제안한다.
시각 장면은 중복적인 정보가 많이 포함되어 있다. 우리의 시각체계는 다양하고 중복적인 정보를 처리하기 위해 뇌 용적을 늘이기보다는 들어오는 외부 정보를 요약한다. 유사한 형태의 다양한 정보가 시각체계에 주어지면 시각체계는 정보의 통계적 특성을 추출해 낸다. 이런 통계적 표상의 대표적 형태가 바로 평균 표상이다. 평균 표상의 한 예로 시각 체계에서 계산해 내는 유사한 여러 크기들의 평균 크기를 들 수 있다. 평균 표상은 빠르고 정확하며 비교적 오랜 시간 지속되는 표상이고 평균 표상의 처리과정 또한 병렬적인 처리과정이다. 하지만 지금까지의 통계 표상에 관한 연구는 행동측정방법에 의한 연구였다. 따라서 본 연구는 기능적 자기 공명 영상 기법을 사용하여 통계 표상에 관한 신경기제를 찾고자 하였다. 사전 연구 결과들에 따르면 특정 자극을 연속하여 제시하였을 때 특정 자극을 담당하는 영역에서 자기 공명 영상 신호가 감소함을 알 수 있다. 본 연구에서는 이 반복 감소 현상을 사용하여 원들의 평균이 동일한 자극을 제시하였을 때 우측 후두 영역에서 유의미하게 자기 공명 영상 신호가 감소하는 것을 발견하였다. 이것은 우측 후두 영역이 시각자극에 대한 평균 표상을 처리하는 영역일 수 있음을 시사한다.
최근 SNS(social networking service)의 사용이 급증함에 따라 SNS에서 발생하는 데이터의 분석이 활발해졌다. 하지만 SNS 데이터는 빠르게 생성되며 정형화 되어 있지 않은 빅데이터이기 때문에 그대로 수집할 경우 분석하기가 어렵다. 본 논문은 분산 스트리밍 처리 기술인 Storm을 사용하여 트위터에서 실시간으로 발생하는 데이터를 수집 및 집계하고, 태그 클라우드를 사용하여 집계 결과를 동적으로 시각화하고자 한다. 또한 사용자가 쉽게 키워드를 입력하고 시각화 결과를 실시간으로 확인할 수 있도록 웹 인터페이스를 구현한다. 그리고 결과를 통해 태그 클라우드의 결과가 시간에 따라 바르게 시각화되었는지 확인한다. 본 논문은 빠르게 발생하는 SNS 데이터로부터 각 키워드와 관련된 정보를 시각화하여 각 사용자에게 제공할 수 있는 우수한 결과가 사료된다.
통신망에서 시각/주파수 동기(synchronization)를 맞추기 위해서는 지상망을 이용하거나 위성을 이용하는 방법이 있다. 위성을 이용한 방법에서 지상의 송신국은 정밀시각정보, 위성위치데이타 및 오차보정데이타 등을 위성으로 송신한다. 이를 위해서 송신국의 위성데이터처리장치는 데이터 수집 및 가공, 베이스 밴드부로의 전송시 외부 기능블럭들과 신뢰성 있고 신속한 데이터처리를 수행하여야 한다. 본 논문에서는 한국통신의 무궁화위성을 이용한 시각/주파수 전송시스템 개발의 일환으로 송신국의 위성데이타처리장치에 대한 설계 및 구현 알고리즘을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 위한 시각 질의어 VRQL 을 소개하고 이를 구현한 프로토타입 시스템 VRQPS(Visual Relational Query Processor System)를 소개한다. VRQL(Visual Relational Qurey Language)은 기존의 객체지향 데이터베이스를 위한 시각질의어 VOQL 을 수정, 보완하여 설계된 시각질의어로 벤 다이어그램과 그래프를 기반으로 하여 직관적이며 관계적으로 완전하다는 특성이 있다. 한편 투플 관계 해석 기반의 형식 시맨틱을 가지고 있어 이론적 기반이 확실한 시각질의어이다. VRQPS 는 VRQL로 정의된 질의문을 SQL로 변환하고 이를 실행하여 그 결과를 화면에 보여 주어 사용에 편리하고 직관적이다.
시각장애인이 책을 읽을 수 있는 방법은 점자책 또는 오디오북이 있다. 그러나 점자책과 오디오북은 그 개수가 한정적이다. 또한, 점자책과 오디오북을 제작하는 데에는 상당한 시간이 소요된다. 이로 인해 시각장애인의 기본적인 독서권이 침해 받고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 영상처리, OCR, TTS 기법을 적용해 시각장애인용 독서 스탠드를 개발하였다. 제안하는 시스템에서는 문자 인식률 향상을 위해 왜곡된 이미지를 보정한 후 단편 블록화 과정을 추가로 적용하여 문자 인식률을 93%까지 증가시켜 실용성을 높였다. 개발된 시스템은 도서관 및 서점 등에 설치되어 시각장애인의 독서권을 확보하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
인맥이란 정계, 재계, 학계 따위에서 형성된 사람들의 유대 관계를 뜻한다. 인맥은 거미줄과 같이 서로 뒤엉켜 있고 여러 요인들이 작용하기 때문에 효율적인 인맥 관리를 하기 위해선 많은 시간과 노력이 필요하다. 스마트폰 명함관리 어플리케이션은 모바일 카메라를 이용하여 명함정보를 디지털화 하여 이용하고 있지만 모바일에 정리된 명함의 정보들을 시각화하는 기술은 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 명함의 요인들 중 이름, 직급, 회사명, 회사주소, 전화번호, 이메일 주소의 데이터를 이용하여 데이터 시각화 요소를 설계하고 사회연결망 이론을 적용하여 소시오그램 형태로 나타내어 효율적인 인맥 관리가 이루어 질 수 있는 명함관리 시스템 시각화 모형을 설계하였다.
본 논문은 국내 스타트업의 상품-서비스에 적합한 해외 바이어를 찾아 맟춤형으로 추천해주는 시스템을 설계하고자 한다. 추천 알고리즘은 CNN 기반의 Word2Vec과 Doc2Vec 알고리즘을 활용하며, 정확도를 높이기 위해 시각정보를 활용한다. 추천 시스템에 사용되는 데이터는 비정형 데이타인 회사 소개 및 상품/서비스 소개 문장 데이터이며, 제품 사진을 시각정보로 이용한다. 유사도가 높은 순으로 추천하기 위해 문장데이타를 키워드 리스트로 변환하고, Word2vec 모델에 이식시켜 키워드 좌표를 만들어 벡터화한다. 그리고, 문장의 중심점간 거리를 계산해 기업간 유사성 및 연관성을 도출한다. 이를 바탕으로 국내 스타트업의 문장데이타 및 시각정보와 유사도가 높은 순으로 해외바이어를 추천한다.
공간 주파수 대역 변화로 대표되는 이심률(eccentricity)에 따른 시각 정보처리의 특성 변화는 많은 시각연구에서 보고된 바 있다. 그러나, 연구된 시자극들의 단순성에 의하여 이 특성의 인공시각 기술개발에의 활용에는 어려운 부분이 많았다. 이에 본 연구에서는 실생활에서 쉽게 접하는 얼굴영상을 이용하여 이심률에 따른 공간 주파수 대역 변화를 정량화 하였다. 이 결과는 최근 관심이 고조되고 있는 생물 시각체계의 인공시각 기술개발의 다양한 방면에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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