원격지 모형 물체에 대한 추출정보의 실시간 정보의 인식 및 전송을 위하여 실시간 신경회로망을 제안하였다. 제시된 신경회로망 기법은 내부 노드의 확산을 통하여 실시간 계산 기법으로 수행된다. 회로망 내에서 노드는 양자화 된 입력 영역내의 한 상태로 결정되며, 각 노드는 자신의 입력신호와 이웃하는 정보입력의 가중치 신호의 합에 의해 새로운 정보 유닛으로 산출되어진다. 모형 물체의 실시간 인식을 위하여 제안되는 가장 이상적인 알고리즘은 순서적 정합기법인데, 임의의 위치 정보를 주변의 상태 공간에 신속하게 전파시켜 자연스런 정보의 보간 상태를 이룬다. 비선형 불규칙적 영상정보를 실시간인식을 위하여 다양한 시뮬레이션을 실행하였다. 1차원 정보전파 신경망 하드웨어를 제작하여 정적 및 동적 신호가 있는 다양한 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 원근 와핑 보정을 이용한 선광원 레이저 거리 검출 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 카메라와 선광원의 선형성의 왜곡이 있을 경우에도 정확도를 높일 수 있는 장점이 있다. 먼저 보정 패널에 표시된 수직이면서 병렬로 배치된 보정점과 투사된 선광원 레이저의 중심 위치를 검출한다. 얻어진 선광원 레이저의 중심위치는 원근 와핑을 이용하여 가까이 있는 보정점들로부터 실제 좌표를 계산함으로써 보정 데이터를 구하고, 동일한 과정을 보정패널을 이동하면서 반복함으로써 보정 파일을 작성한다. 거리데이터 검출은 입력된 선광원 레이저 영상으로부터 중심위치를 구하고, 보정 파일에서 가장 가까운 보정 데이터를 찾아서 선형 보간으로 검출한다. 실험에서는 제안한 선광원 레이저 거리 검출 방법은 비선형적인 광학계에도 불구하고 130mm 깊이 범위에서 0.08mm 내의 오차로 거리 측정이 가능함을 보인다.
본 연구는 스마트폰 사용이 건강한 성인의 보행패턴에 미치는 영향을 알고자 하였다. 건강한 성인 20명이 본 연구에 동원되었다. 모든 대상자는 보통보행과 스마트폰 보행을 각각 2회씩 수행하였다. 보통보행은 대상자가 선택한 속도로 걸었으며, 스마트폰 보행은 동영상 시청을 하면서 걸었다. 보행 동안 GAITRite 시스템을 이용하여 보행패턴과 관련된 시, 공간적 변수를 확인하였다. 통계분석은 두 보행에 대한 시, 공간적 변수를 비교하기 위하여 대응 표본 t 검정을 이용하였다. 시간적 변수비교에서 스마트폰 보행은 보통보행보다 보행속도, 분속수에서 유의하게 낮았으며(p<.05), 한쪽 다리 지지 시간, 양쪽 다리 지지 시간에서는 유의하게 길었다(p<.05). 공간적 변수 비교에서 스마트폰 보행은 보통보행보다 한 발짝 길이, 한걸음 길이에서 유의하게 짧았으며(p<.05), 보행 시 보간에서는 유의하게 길었다(p<.05). 본 연구의 결과는 보행 동안 스마트폰 사용이 올바른 보행패턴에 부정적인 영향을 줄 수 있음을 증명한다.
본 논문은 사각형 특징 기반 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안한 알고리즘은 특징 생성, 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출의 세 단계로 구성된다. 특징 생성은 제안된 5개의 사각형 특징으로 특징 집합을 구성하며, SAT(Summed-Area Tables)를 이용하여 특징 값을 효율적으로 계산한다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 분류기를 계층적으로 생성한다. 또한 중요한 얼굴 패턴은 다음 레벨에 반복적으로 적용함으로써 우수한 검출 성능을 가진다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 사각형 특징 기반 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 또한 얼굴 영역을 검출한 영역을 인식의 입력 영상으로 사용하여 PCA와 KNN 알고리즘을 이용하여 기존의 매칭 방법인 Point to point 방법이 아닌 Class to Class 방식을 이용하여 인식률을 향상시켰다.
본 논문에서는 칼라 장치들간에 색을 일치시키기 위하여 색 공간 분할에 기반한 색역 사상 방법을 제안하였다. 각각의 칼라 장치들이 표현할 수 있는 색은 제한되어 있기 때문에, 동일한 칼라 영상들을 서로 다른 매체에서 재현하게 되면 많은 차이를 보인다. 이러한 색 오차를 줄이기 위해, 제안한 방법은 장치의 색역을 휘도 성분의 just noticeable difference(JND)와 색역의 경계선과의 교차점을 기준으로 포물선의 형태로 분할한다. 이렇게 나뉜 색역은 사상의 방향성을 결정하는 기본 단위로 사용되어, 이들 영역을 기점으로 영역 대 영역별 사상 방법을 적용함으로써 색역의 형태학적인 특성에 대한 고려와 사상의 균일성을 획득할 수 있다. 또한 인간 시각에 상대적으로 민감한 특성을 가지는 휘도 성분의 JND를 색역 사상에 사용함으로써 휘도 성분의 변화폭을 인지되지 않는 범위로 제한하여 휘도 대비와 채도 향상의 결과를 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 저가의 칼라 출력 장치에서 고화질의 칼라를 재현할 수 있게 한다.
본 논문에서는 실시간 색역 사상을 위한 3차원 룩업 테이블을 좀더 효과적으로 구현하기 위한 하드웨어 구조를 제시하였다. 기존의 해상도 절감 3차원 룩업 테이블에 대해서 기술하고 하드웨어의 구조를 간소화시킨 해상도 절감 3차원 차분 룩업 테이블의 개념을 소개한다. 새로 제안하는 3차원 차분 룩업 테이블의 경우 기존의 방법과 같이 3차원 룩업 테이블을 8개의 1차원 룩업 테이블로 분해하여 구성하며 색역 사상 규칙은 현재 입력 영상 값과 색역 사상된 출력 값과의 차분 값만을 저장시키고 삼차원 보간 이후에 최종적으로 덧셈기를 추가함으로써 구성한다. 이를 통하여 필요로 하는 하드웨어의 양을 더욱 감축시킬 수 있으며 기존의 방법에 비해서 좀 더 고속으로 구현이 가능하다. 새로 제안된 하드웨어 구조는 FPGA나 ASIC으로 쉽게 구성이 가능하며 실시간 화질 개선의 용도로 쉽게 적용이 가능하다.
수화 통신은 이종 언어간의 통신 수단으로 사용될 수 있다. 이 논문에서는 3차원 모델을 이용하여 한-일간 수화 통신 시스템을 구현하여 그 가능성을 실험하였다. 실시간 통신을 위하여 통신 시스템을 클라이언트/서버 구조로 하였으며, 지적 통신방식을 도입하였다. 각 클라이언트에 3차원 모델을 준비하여 놓고, 실제의 수화영상 대신에 애니메이션 생성을 위한 파라미터 만을 전송하였다. 클라이언트에서 입력된 문장은 서버로 전송되어 한국 또는 일본 수화 파라미터로 변환한 다음 다시 클라이언트로 전송되어 수화 애니메이션으로 재생된다. 또한 자연스러운 수화 애니메이션을 위하여 감정 표현과 가변 프레임 방식 및 3차 스플라인 보간식을 이용하였다. 실험을 위한 통신 시스템은 윈도우 플랫폼에서 Visual $C^{++}$ 와 Open Inventor 라이브러리를 이용하여 구현하였다. 실험 결과 제안 시스템이 언어의 장벽을 넘을 수 있는 비언어 통신수단으로 이용될 수 있는 가능성을 보였다.
분산 비디오 부호화 기법(DVC, Distributed Video Coding)은 복잡한 통계 특성을 복호기측에서 처리하고, 간단한 연산만 수행하는 부호기를 구현할 수 있다. 이러한 응용 분야에서는, 복호기에서 Wyner-Ziv 프레임에 대한 예측치 즉, 보조정보(SI, Side Information)의 우수한 예측치를 구하는 것은 Wyner-Ziv 부호화에서 전체 성능을 결정하는데 매우 중요한 역할을 한다. 기존의 움직임 보상 프레임 보간에 기초를 둔 방식들은 키 프레임의 블록 기반 또는 물체 기반으로 움직임을 각각 예측하지만, Wyner-Ziv 프레임에 대한 초기 정보를 고려하지 않는다. 본 논문에서는 평균 영상에 기초한 블록 적응적인 움직임 예측을 통한 보조정보 생성 방식을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안 기법은 최대 0.4dB 정도의 개선을 보이며, Wyner-Ziv 코덱에 대한 모의실험에서도 우수한 주관적 및 객관적 화질을 제공함을 보인다.
본 논문에서는 일곱 가지의 기본적인 감정 정보를 자동으로 파악하고 얼굴을 PDA 상에서 렌더링할 수 있는 얼굴 표정의 인식 및 합성 시스템을 제시한다. 얼굴 표정 인식을 위해서 먼저 카메라로부터 획득한 영상으로부터 얼굴 부분을 검출한다. 그리고 나서 기하학적 또는 조명으로 인한 보정을 위해 정규화 과정을 거친다. 얼굴 표정을 분류하기 위해서는 Gabor wavelets 방법을 enhanced Fisher 모델과 결합하여 사용할 때가 가장 좋은 결과를 보였다. 본 표정 분류에서는 일곱 가지 감정 가중치가 결과로 제시되고, 그러한 가중 정보는 모바일 네트웍을 통하여PDA 상으로 전송되어 얼굴 표정 애니메이션에 이용되어진다. 또한 본 논문에서는 고유한 얼굴 캐릭터를 가진 3차워 아바타를 생성하기 위하여 카툰 쉐이딩 기법을 채택하였다. 실험 결과 감정 곡선을 이용한 얼굴 표정 애니메이션은 선형 보간법 보다 감정 변화의 타이밍을 표현하는데 더 효과적인 것으로 나타났다.
본 논문은 비디오로부터 추출한 프레임으로부터 3차원 인체 형상과 자세 복원을 수행하고 이를 시간 축에서 자연스럽고 부드러운 움직임을 나타내도록 보정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선 비디오로부터 추출한 개별 프레임으로부터 convolutional neural network을 이용하여 관절의 위치와 인체의 윤곽을 추정한다. 인체의 형상 및 자세는 매개변수 기반의 3차원 변형가능 모델(morphable model)을 2차원 영상으로 투영후 정합하여 최적의 매개변수 값을 추정한다. 이 때 각 프레임에 대한 복원이 개별적으로 수행되면 시간 축에서 자세의 연속성과 체형의 일관성이 보장되지 못하고 올바르지 못한 복원 결과가 나타난다. 제안하는 기법은 이러한 문제점을 보완하기 위하여 각 프레임으로부터 복원된 3차원 변형가능 모델의 주성분 매개변수의 분석 및 보간을 수행한다. 실험결과 3차원 인체 복원에 오류가 발생한 프레임에 대해 이전과 이후 프레임들 사이의 관계를 통해 오류가 보정되어 개선된 복원 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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