인공망막의 효율성을 높이기 위해 생물학적 인간의 시각정보과정에 여러 연구가 진행 중이다. 인간의 시각정보처리과정에는 시각정보를 축약하는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 인간의 시각체계를 기반으로 영상 자체를 인식하지 않고 정보를 압축한 후 복원된 영상에 대한 인식 모델을 제안하고자 한다. 실험결과, 제안된 인식 모델과 일반적 인식모델과의 차이가 없음을 알 수 있었다.
기계학습은 문제가 복잡하여 수학적으로 정의를 하는 것이 어려울 때 유용하게 쓸 수 있는 방법으로 최근 패턴 또는 영상을 인식하기 위하여 급속도록 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 학습 모델과는 다르게 인간의 시각정보처리과정 중 망막의 특성과 시각피질의 특성을 고려한 모델을 제시하여 학습의 첫 단계인 원시 데이터를 가공하는 과정을 개선함으로써 좀 더 효율적인 인식모델을 제안하고자 한다.
본 논문은 시각정보를 공장자동화에 적용하기 위한 모델을 제안하였다. 제안된 모델에서 클라이언트-서버 모델과 RPC(Remote Procedure Calling)를 이용하여 시각정보를 획득하는 시스템, 공장자동화 전체를 총괄하는 메인서버, 그리고 시각정보만을 처리하는 처리서버로 분산처리 한다. 그 유효성을 지폐인식시스템으로 구현하였다.
시각장애인이 단순히 눈을 가리는 용도로 쓰이는 안경에 장애물 감지를 위한 초음파 센서와 바라보는 시선의 영상을 담기 위한 카메라모듈, 기울기와 방향을 감시하기 위한 9축센서를 탑재시켜 전자 안경을 만들고, 전자안경에서 수집된 데이터를 처리하기 위해 스마트폰과 연동하여 영상처리 기술을 접목시켜 보이지 않는 시각을 청각으로 대체해주는 장치이다. 또한 보호자에게 웹을 통해서 실시간으로 시각장애인 위치정보를 구글맵 지도에 표시하여 알려준다.
최근 다양한 분야에서 대량의 데이터를 수집하여 처리하고 분석하는 빅데이터 기술이 활용되고 있다. 빅데이터 분석을 위해서는 데이터 시각화 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 REST API를 사용하여 시계열 데이터베이스에 데이터를 질의하고, 응답받은 시계열 데이터를 다양한 형태의 차트로 시각화하는 마이크로서비스(Graphgen)를 설계하고 구현한다. 이 서비스는 데이터의 변동에 따라 실시간으로 시각화 객체를 갱신하며, 대용량 데이터 처리의 성능저하를 최소화하도록 개발된다. Graphgen은 InfluxDB와 OpenTSDB 시계열 데이터베이스와 Bokeh 시각화 라이브러리를 지원하며, 추후 서비스 확장이 용이하도록 개발된다. 또한 부하 분산과 통합 배포 관리를 위하여 컨테이너를 기반으로 개발된다.
본 논문에서는 촉각전달장치를 기반으로 수식에 대한 그래프와 도형과 같은 시각교육정보들을 촉각 정보로 자동 변환하여 제공하는 프로그램을 구현하였다. 구현한 프로그램으로는 입력된 그래픽 정보를 촉각정보전달 장치의 해상도에 적합하게 다운샘플링(downsampling)을 수행한 후, 이진화(binarization)를 통해 촉각신호를 생성한다. 그리고 이를 촉각정보전달 장치에 전달하여 출력함으로써, 시각장애인들에게 그래픽 정보를 촉각정보로 변환하여 제공할 수 있다. 결과적으로 본 프로그램을 통해 수학 및 과학과 같은 이공계열의 교육정보를 편리하고 빠르게 촉각정보로 변환하여 시각장애인들에게 제공할 수 있었다.
본 연구는 한자를 이용하여 시각 정보 (Visual Information)와 음성 정보(Phonological Information)가 단어 재인과 단어 명명 과정에 어떻게 영향을 주는 지를 조사하기 위하여 실시되었다. 기존의 영어를 이용한 연구에서는 시각 정보와 음성 정보를 독립적으로 조작할 수 없었기에 두 요소가 단어 재인에 어떤 영향을 주는 지를 살피는데 어려움이 있었다. 그러나 한자단어를 이용하면 시각 정보와 음성 정보를 독립적으로 조작할 수 있기 때문에 영어 단어를 사용하는 것보다 유리하다. 본 실험에서는 한자 단어를 이용하여 점화 단어 (Prime Word)와 목표 단어(Target Word)간의 시간간격(SOA)을 100 ms, 200 ms, 750 ms, 그리고 2000 ms로 변화시키면서 시간이 흐름에 따라 시각적 유사성과 음성적 유사성에 의한 점화 효과(Priming Effect)가 어떻게 변화하는 지를 조사하였다. 이 실험 결과에 의하면, 100 ms 조건에서는 시각적 유사성에 의한 점화 효과만 있었다. 그러나, 200 ms, 750 ms, 2000 ms 조건들에서는 시각적 유사성뿐만 아니라 음성적 유사성에 의해서도 점화효과가 있었다. 이와 같은 실험 결과는 최초의 한자 단어의 어휘 접근 (Lexical Access)이 시각 정보에 의해 결정됨을 보여주고 있다.
정보의 다양화와 고도화에 따라 지도정보 시스템 구축에 대한 요구가 급격히 대두 되고 있다. 본 논문에서는 생체 시각신경계(Opitcal Neural Field)의 처리과정에서 시 각영역의 특징추출 기구인 수용영역 즉, RF(Receptive Field) 모델을 이용하여 지도도 형의 도로정보를 추출하는 방법을 제안한다. 지형도에는 각종화상 정보가 다양하게 중 첩 포함되어 있는데 대한 복잡한 정보의 분리추출과 계층화 및 데이터베이스화등 시각 적으로 더욱 명백한 처리과정이 필요하다. 본 기법의 특징은 일반적인 처리과정에서 사용한 평행선 추출수법과 윤곽선 추출방법과는 달리 새로운 접근에 의한 특징추출방 법으로 국소적인 처리에서 얻어진 도로정보를 대국적인 처리로 통합 추출하는 것으 로서 실제 국립 지리원에서 발생한 1/25000 지도에 적용하여 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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