e-Learning 시스템은 원격지에 위치하여 학습자의 원격교육 및 멀티미디어 교육을 지원할 수 있는 차세대 교육 기술로 주목받고 있다. 그러나 학습자가 원격지에 위치하기 때문에 학습일탈 여부나 다수의 학습자에 대한 확인이 어려운 문제점을 안고 있어 이러한 문제점들에 대처하기 위하여 실시간 동영상 전달을 통한 학습자의 감시나 실시간 메시지 교환과 같은 대안들이 시도되고 있다. 반면에 이러한 대안들은 학습자의 인권 침해 소지와 다중 사용자의 영상 전달이라는 측면에서 시스템에 커다란 비용을 초래하게 되며, 수시로 전달되는 메시지는 학습의 효과를 반감시킬 수 있다. 따라서 학습자의 상태를 실시간으로 확인하는 동시에 시스템의 비용을 줄일 수 있는 방안으로 얼굴인식기술 기반의 지능형 시스템을 제안하고자 한다. 웹 상에서 이뤄지는 얼굴인식 기반 지능형 e-Learning 시스템은 학습자가 지속적으로 교육에 집중하는 동안 학습자의 얼굴을 이용해 학습일탈 여부를 확인하고, 확인된 학습자의 얼굴 영상은 중앙에서 학습자를 지도하는 교수에게 통보하게 된다. 본 시스템의 실험을 위하여 20명의 학습자와 1명의 교수가 각각 원격지에 위치한 PC를 사용하여 얼굴 등록 및 인식에 참여하였으며, 학습자의 일탈 방지 및 인식 성공을 위한 주의력 향상의 결과를 얻을 수 있었다.
무선 인터넷과 모바일 기기의 보급으로 언제 어디서나 원하는 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 환경을 위한 인프라가 구축되면서 교육을 포함한 다양한 분야에서 오프라인과 온라인 컨텐츠를 동시에 이용함으로써 정보 전달의 효율성을 높일 수 있는 방법에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 사용자에게 모바일 기기를 이용하여 오프라인과 온라인 컨텐츠를 함께 제공하여 교육의 효과를 높일 수 있는 혼합형 모바일 교육 시스템(Mixed Mobile Education System: MME)을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 연구와 달리 사용자에게 자연스러운 환경을 제공하기 위해서 부가적인 태그를 사용하지 않는다. 태그를 사용하는 시스템의 경우 새로운 데이터의 등록이 어렵고 유사한 내용의 오프라인 컨텐츠 사용이 불가능하기 때문이다. 본 논문에서 우리는 저화질의 카메라를 통해 입력받은 영상에서 잡음 색상 왜곡, 크기 및 기울기 변화에 영향을 적게 받는 특징점을 추출하고 오프라인 컨텐츠를 인식하기 위해 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 사용하였다. 또한 클라이언트-서버 구조를 사용함으로써 모바일 장치의 제한적인 저장 능력 문제를 해결하고 데이터의 등록 및 수정이 용이하도록 하였다. 실험을 통해 기존의 흔합형 교육 시스템과의 성능을 비교하고 제안된 시스템의 장단점을 확인하였으며, 시스템을 실생활에 적용하였을 경우 다양한 상황에서도 사용자에게 만족할만한 성능을 제공함을 확인하였다.
반려견을 키우는 가구 수가 급격하게 증가함에 따라 유기, 유실견도 많이 증가하고 있다. 국내에서는 2014년부터 반려동물 등록제를 시행하고 있지만, 안전성과 실효성 문제로 등록률이 높지 않은 실정이다. 이러한 문제를 해결할 방법으로 반려견 생체인식 기술이 주목을 받고 있다. 생체인식률을 높이기 위해서는 최대한 정면에서 같은 형태로 생체정보 이미지를 수집해야 한다. 하지만 반려견은 사람과 달리 비협조적이기 때문에 생체정보 이미지 수집이 어렵다. 본 논문에서는 반려견 생체인식에 적합한 생체정보 이미지 수집을 위해 실시간 영상에서 반려견 얼굴 방향이 정면인지를 판별하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 딥러닝을 활용하여 반려견 눈과 코를 검출하고, 검출된 눈과 코의 상대적 크기와 위치를 통해 5가지의 얼굴 방향 정보를 추출하여 기계학습 분류기로 정면 여부를 판별한다. 2,000개의 반려견 이미지를 분류하여 학습, 검증 및 테스트에 사용하였다. 눈과 코 검출에는 YOLOv3와 YOLOv4를 사용하였고, 분류기는 MLP(Multi-layer Perceptron), RF(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)을 사용하였다. YOLOv4와 RF 분류기를 사용하고 제안하는 5가지 얼굴 방향 정보 모두를 적용하였을 때 얼굴 정면 판별 성능이 95.25%로 가장 좋았으며, 실시간 처리도 가능한 것으로 나타났다.
의료장비의 정도관리는 시스템 성능평가와 시스템의 유지.보수를 지속적으로 수행하고 다양한 측정 및 평가하여 의료정보의 정확성을 나타내기 위해 필요하여 한국의료영상품질관리원은 특수의료장비의 품질 관리 교육은 매년 정기적으로 실시하고 있다. 하지만 품질관리교육은 영상의학과 전문의 위주로 행해지고 있으며 의료기관에서도 영상의학과 전문의와 일부 방사선사에게 교육의 기회가 주어지지만 이차적인 내부교육의 실시 또는 내용 전달 등이 미비하여 장비를 직접 다루는 방사선사들은 잘 모르거나 교육을 이수하였더라도 정확히 모르고 있다. 본 연구는 2008년 대한자기공명기술학회에 등록된 전국의 방사선사를 대상으로 설문을 실시하여 2008년 5월부터 9월까지 5개월 동안 자료를 수집하여 분석하였다. 500명을 대상으로 우편 설문조사를 실시하였으며, 설문응답률은 6%(n=180)이었다. 본 연구 결과는 품질관리검사의 필요성은 86.7%가 필요하다고 느끼지만 특수의료장비 관리자 교육이수는 27.8%밖에 되지 않았고, 품질관리검사를 숙지하는 사람도 53.9%로 거의 절반 밖에 되지 않았다. 품질관리교육의 이수는 성별, 나이, 근무지의 규모, 근무지의 방사선사 인원, MR실내의 방사선사 인원, 방사선사 경력 및 MR실내의 경력과 병원에 의공학과의 유무와 상관관계는 없었다. 한국의료영상품질관리원에서 실시하는 품질관리교육 이수자 중 78.0%가 검사숙지를 하고 있는 것(p<0.05)에 비교하여 병원자체의 교육은 43.9%의 병원이 하고 있었지만 검사 숙지자는 54.4%에 이르기 때문에 병원자체교육은 검사숙지에 큰 영향을 미치지 못하였다. 이는 교육의 내용, 교육의 방법, 교육이수에 대한 전반적인 환경요인이 품질관리교육에 얼마나 중요한지를 알 수가 있다.
본 연구는 우리나라의 벌채제도에 대한 벌채관련자들의 인식을 조사 분석하여 바람직한 벌채제도 개선방안을 모색하고자 수행되었다. 국유림 벌채업무를 담당하고 있는 5개 지방산림청과 27개 국유림관리소의 담당자와 팀장 64명, 공 사유림 벌채업무를 담당하고 있는 161개 지방자치단체의 담당자와 팀장 322명, 조사대상 지자체에서 벌채사업을 가장 많이 실행하고 있는 대표 벌채업자 308명에 대해 현행 벌채제도 실태와 개선사항에 대한 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과를 요약하면 다음과 같다. 현행 국, 공 사유림에 상이하게 적용하고 있는 기준벌기령은 하나로 통합하여 운영해야 한다는 의견이 5점 척도에서 3.73점을 나타났으나 그룹 간 유의한 차는 보이지 않았다. 친환경 벌채제도에 대해서는 국유림 벌채업무 담당자 그룹의 95.1%가 개선 필요성을 강하게 제시하였는데, 현재 적용되고 있는 불량 활엽수 및 수종갱신지역에서의 친환경벌채 적용은 제외하여야 한다(4.14), 현지 임상 및 입지여건(경사, 토양 등)을 고려한 친환경벌채 기술이 필요하다(3.87)라고 현장에서의 기준 적용 개선이 필요하다는 점에 높은 인식정도를 나타냈다. 또한, 2009년 벌채업자의 원목취급 실적이 국내재 총 공급실적(3,176천$m^3$)의 10.6%, 원목 총 판매실적에서 50.1%를 차지하였듯이 국내 목재공급에 대한 역할 비중이 높은 상황에서 조사 대상자 중 72%가 벌채업자의 올바른 벌채사업을 유도하기 위해 벌채업자 등록제의 도입이 필요하다는 의견을 제시하였다. 특히 시장, 군수에게 벌채업에 대한 사업자 등록을 필하고 신고한 자만이 벌채사업을 실시해야 한다는 의견에 4.11점으로 높은 반응을 보였다. 본 연구는 벌채관계자의 의식조사를 통해 현장 상황을 감안한 친환경벌채 기준의 개정을 제시한 점과 목재벌채업자의 체계적 관리를 통해 책임 있는 벌채활동을 할 수 있도록 벌채업자 등록제의 필요성을 제안하였다는 점에서 그 의의가 있다 하겠다.
본 논문에서는 지문의 영상 품질, 특징점의 구조, 융선의 주파수와 방향성 등의 정보들을 이용하여 추출된 특징점들을 기반으로 임베디드 시스템에 적합한 지문인식 알고리즘을 제안하였다. 추출된 특징점들은 전처리 및 후처리 과정을 통해 참 특징점만을 선택함으로 정합과정의 신뢰도를 높였다. 정합과정에서는 지문 획득시 천이, 회전, 눌림 등으로 인한 오차를 고려함으로써 신뢰도를 개선하였으며, 인근 특징점만의 부분 정합을 통하여 전체정합을 위한 참조쌍을 택함으로써 수행시간을 단축하였다. 제안된 지문인식 알고리즘은 Arm920T .프로세서 환경하에서 구현되어 검증되었으며 실시간처리를 위한 다양한 방법이 적용되었다. 지문 등록부터 인식까지 처리시간은 0.541초로 실시간 임베디드 응용분야에 적용 가능함을 보여주었으며 이때 FRR(본인 거부율)과 FAR(타인 승인율)는 각각 0.079과 0.00005로 높은 신뢰도를 갖는다.
지구온난화로 인하여 세계 선진국을 중심으로 온실가스를 감축하기 위한 국제협약을 체결해 왔으며, 우리나라도 2013부터 의무대상국 지정이 유력해짐에 따라 이산화탄소 배출량 감축을 위한 다양한 사업 및 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 산림바이오매스 량과 이산화탄소 량을 관리하기 위하여 이중화된 객체형 공간정보를 관리하던 방식에서 벗어나 단일화된 격자형 공간객체를 기반으로 다양한 정보를 관리 할 수 있는 데이터베이스 제작함으로서 다양한 속성에 따른 주제도를 제작할 수 있는 방안을 마련하였다. 또한 LiDAR자료와 KOMPSAT-2 위성영상을 활용한 산림바이오매스 최적의 산정방법을 이용하여 산림바이오매스를 제작할 수 있는 시스템을 설계하였으며, 다양한 기관에서 산림바이오매스를 등록하고 활용할 수 있는 산림바이오매스 모니터링 시스템을 설계함으로서 산림바이오매스의 추출, 관리, 활용이 가능한 실질적 방안을 제시할 수 있었다.
현재 수입차 차량의 등록대수가 해를 거듭할수록 증가하는 추세이다. 그에 맞춰 수입차와 같은 고급 차량을 정비하기 위한 차량 정비 업체의 환경 개선이 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 정비 차량의 고객 신뢰도를 제공하기 위한 스마트 차량 관리 시스템을 구현하기 위해 HSV 색상모델 기반의 키 프레임 추출 기법을 제안한다. 수리 차량의 입고 시 차량 번호판 인식 프로세스를 통해 차량의 번호판을 자동으로 인식 후, 이를 기준으로 차량의 수리 이력 확인 및 수리 요청을 처리한다. 차량 수리 동영상을 토대로 차량 수리 키 프레임을 추출하여 사용자의 스마트폰으로 제공하는 서비스를 구현한다. 아울러 제안하는 기법을 스마트 차량 관리 시스템에 적용함으로써 서비스의 우수성을 검증한다. 마지막으로 키 프레임 추출 기법의 성능을 향상시키기 위해 RGB 색상을 HSV 색상으로 변환하여 처리한다. 그 결과 제안된 방법의 키 프레임 추출을 위한 성능 평가에서 기존의 RGB 색상모델보다 HSV 색상모델이 재현율 측면에서 약 30% 더 우수함을 확인하였다.
향후 전자정부 시대에는 행정 업무 담당자가 PDA와 같은 단말기를 이용하여 언제, 어디서나 업무처리가 가능하게 되고 일반 사용자 역시 어느 장소에서나 최신의 정보 서비스를 제공받을 수 있는 편리한 시대가 도래할 것으로 예측되고 있다. 교통행정분야도 텍스트뿐 아니라 카메라 이미지, 동영상과 같은 디지털 자료를 이용함으로써 기관 업무 및 민원 서비스의 획기적인 개선이 이루어지고 있다. 이러한 전자교통행정 서비스의 공통된 요구사항 중의 하나는 다양한 멀티미디어 정보를 수시로 등록하고, 언제, 어디서나 다양한 단말기를 이용하여 구독해 볼 수 있도록 하는 미들웨어인 메시징(MOM: Message Oriented System) 서비스를 필요로 하고 있다. 이러한 배경으로 본 연구는 유선 및 무선의 분산 환경에서 수행되는 다양한 전자정부의 교통행정서비스를 지원하는 멀티미디어 컨텐츠의 유통시스템인 메시징 엔진 미들웨어 소프트웨어를 아키텍처 설계방법론에 따라 설계한 내용을 다루었다. 또한, 설계과정에서 비대칭 채널 패턴과 메시지 스위치 패턴, 쓰레드 풀 패턴의 3가지 아키텍처 패턴의 활용에 대해 설명하며, 아울러 다른 엔진과의 구조적 차이를 비교 및 평가를 수행하였다.
본 논문에서는 모서리점, 경계선 및 영역, 적응적 임계값 등과 같은 복합특징을 이용하여 증강현실 시스템에서 마커의 차단현상이 발생되거나 어두운 환경에서도 사용 가능하면서 정합 성능을 개선한 마커검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 ARToolkit에서는 마커의 일부분이 사용자에 의해 가려지거나 주위 조명 변화에 의해 입력영상의 밝기 변화가 크게 될 경우, 마커를 추출할 수 없는 반면 제안한 마커추적 알고리즘에서는 마커영역 추출시 적응적 임계값 기법을 사용하여 조명의 변화에 둔감하게 반응하여 정확한 마커영역만을 분리 추출할 수 있다. 그리고 모서리 여부를 판단하고 모서리점이 가려진 경우, 추출된 직선의 교점으로부터 모서리점을 추출하므로 차단에 의해 마커가 가려졌을 때에도 정확한 마커 영역을 추출할 수 있다. 또한, 등록된 마커와의 정합시, 와핑에서 발생되는 마커의 크기 및 중심위치 변화를 보정하는 기법을 추가하여 정합 성능을 개선 시켰다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 주위 조명 변화와 차단 현상에 강인하게 마커를 검출하였으며, 유사한 마커 태그를 구분 할 수 있는 정합 유사도가 종전보다 30% 증가한 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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