• 제목/요약/키워드: 음성획득장치

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멀티미디어 콘텐츠 제어를 위한 사용자 경험 기반 동작 인식 기술 (Human Gesture Recognition Technology Based on User Experience for Multimedia Contents Control)

  • 김윤식;박상윤;옥수열;이석환;이응주
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제15권10호
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    • pp.1196-1204
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    • 2012
  • 본 논문에서는 다양한 멀티미디어 매체의 제어 및 인터랙션을 위하여 별도의 입력장치 없이 사용자의 경험기반의 동작 인식을 통하여 멀티미디어 콘텐츠를 제어 하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 사용자 경험 기반 멀티미디어 콘텐츠 제어를 위한 휴먼 동작 인식 방법은 먼저, 카메라로부터 입력받은 영상을 조명의 변화에 크게 영향을 받지 않는 YCbCr컬러 영역으로 변환하여 피부색 추출과 모폴로지에 의한 잡음제거, Boundary Energy 및 Depth 영상을 이용하여 손 영역을 검출하였다. 검출된 손 영상에서 PCA 알고리즘을 이용하여 손 모양을 인식하고 차영상 및 모멘트 이론을 이용하여 손의 중심점 검출 및 궤적을 획득한 후, 손의 궤적을 시간을 기준으로 8분할하여 8방향 체인코드를 이용하여 심볼화하였다. 심볼화된 정보로 부터 HMM 알고리즘을 이용하여 손동작을 인식, 사용자의 동작 인식을 통하여 멀티미디어 콘텐츠를 제어하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 실험에 적용한 결과 손 영역 검출은 94.25%, 손 모양 인식은 92.6%, 손 동작 인식은 85.86%, 얼굴 검출은 89.58%의 성능을 나타내었으며 이를 기반으로 컴퓨터 환경에서 생성 구축된 영상, 음성, 동영상, MP3, e-book 등과 같은 다양한 콘텐츠들을 동작인식만으로 제어할 수 있도록 하였다.

비접촉식 유도성 결합기를 이용한 다중경로 전력선 채널 특성 (Channel characteristics of multi-path power line using a contactless inductive coupling unit)

  • 김현식;손경락
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제40권9호
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    • pp.799-804
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    • 2016
  • 광대역 전력선 통신은 전류의 흐름과 함께 효과적인 양방향 통신을 얻기 위하여 전력선 분배망을 통신 매체로 이용한다. 그러나 전력선은 통신에 최적화된 채널이 아니므로 인터넷, 음성 및 데이터 서비스에 대한 통신 시스템의 개발은 시뮬레이션에 의한 성능 분석에 적합한 측정 기반의 전송 모델을 필요로 한다. 본 논문에서는 복잡한 전달 함수를 기술하는 분석 모델을 다중 전력선 모델의 감쇠 및 경로 파라미터를 획득하는데 이용하였으며 이를 바탕으로 주파수 응답특성을 계산하였다. 계산된 결과는 다중경로에 의한 주파수 선택성 페이딩과 주파수에 대한 신호의 감쇄를 보여주었으며 이는 실험 결과와 잘 일치하였다. 이론모델에 적용한 배전선을 실험적으로 구성한 후 배전선에 전기적인 신호를 인가하는 방법으로 비접촉식 결합을 위한 페라이트 코어로 구성된 유도 결합 장치를 사용하였다. 신호 결합 손실은 커플러에 감긴 권선수에 의해 최소화 될 수 있다. 3회 권선 결합 효율은 일회 권선 결과보다 6dB 이상 개선됨을 보였다.

진단 엑스선 영상에서 환자 위치잡이의 자동화 (Auto-Positioning of Patient in X-ray Diagnostic Imaging)

  • 양원석;손정민;천권수
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.793-799
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    • 2018
  • 인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따라 의료분야에서도 활발하게 인공지능이 연구되고 있다. 현재 국내에서는 엑스선 촬영, 컴퓨터단층촬영(Computer Tomography), 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging) 등의 의료영상장치에 인공지능이 접목되고 있으며 향후 방사선사 없이 환자의 방사선 영상을 획득 할 수 있는 인공지능을 탑재한 의료기기가 발명 될 것으로 예상된다. 본 연구는 엑스선 촬영에 있어서 환자 위치잡이에 대한 자동화에 대해서 초기 연구를 했다. 위치잡이에 대한 평가를 위해 엑스선 장비와 인체 팬텀을 사용했다. 프로그램은 Visual Studio 2010 MFC로 구현했으며 영상은 $1,450{\times}1,814$ 크기로 했다. 픽셀 값을 눈으로 식별 가능한 0 ~ 255 값을 갖는 명암으로 변환하여 모니터에 출력했다. 출력한 영상에 세 픽셀 좌표 값을 통해 각도를 예측하고 각도에 따른 음성안내에 따라 환자가 바른 위치잡이를 하도록 유도하는 절차 알고리즘 프로그램을 개발 했다. 다음 연구에서는 사용자가 좌표의 기준을 인공지능에게 전달하는 것이 아닌 인공지능 스스로 구조물을 파악하여 각도를 계산하는 연구를 진행할 것이다. 향후 위치잡이의 자동화를 통해 촬영부터 위치잡이까지 인공지능이 실시하도록 하는 연구에 도움이 될 것으로 예상된다.