이 연구는 자폐 스펙트럼 장애(ASD)를 가진 아이들을 대상으로 한 디지털 치료제의 필요성을 탐구하고자 한다. ASD는 사회 생활 및 관심사에 제한을 가지고 있으며, 현재까지는 진단과 치료에 대한 효과적인 방법이 없는 상황이다. 최근 디지털 기술과 의료가 결합된 치료제의 중요성이 부각되고 있기에, 저자는 이를 통해 시간과 비용을 절감하는 디지털 치료 방법을 제안한다. 본 연구에서는 대화형 인공지능을 활용하여 스무 고개 게임을 통해 자폐 스펙트럼 장애를 가진 아이들의 사회성 기술을 향상시키는 플랫폼을 개발하고자 한다. ASD특성을 고려하여 디지털 기기에 익숙한 아이들에게 소통을 훈련시키는 효과를 기대한다.
최근 컴퓨터 그래픽스 분야에서 3차원 렌더링은 영화 제작, 광고, 인테리어 시뮬레이션, 의료 영상 등 많은 분야에서 중요하게 사용되고 있으며 기술의 발달로 인해 그 사실성이 매우 높아지고 있다. 또한 렌더링 기술의 발달과 하드웨어의 비약적인 발전에 의해 실시간 게임 등에도 물리 기반 3차원 렌더링 기법들이 응용되어 사실성을 더해 가고 있다. 그러나 영화 제작 등에 사용될 수 있는 정도의 고품질 영상을 생성하기 위해 아직 적지 않은 시간을 필요로 하는 한계를 가기고 있다. 본 논문에서는 가상의 3차원 공간에 만들어진 복잡한 장면에 대하여 고품질 영상의 매우 중요한 요소 중의 하나인 물리 기반 전역 조영을 빠른 시간 안에 사실적으로 생성할 수 있는 렌더링 기법을 제안한다. 특정 제약 속에서 빠른 계산을 가능하게 하는 프로그래밍 가능한 그래픽스 하드웨어를 사용하여 물리 기반 전역 조영 알고리즘을 가속하고 포톤 매핑 기법을 적용한 광선 추적법 기반에서 효과적으로 동작할 수 있도록 렌더링 시스템의 구조를 최적화 하였다.
이 논문에서는 의료용 초음파 볼륨 데이터의 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 방법을 제안한다. 초음파 영상은 잡음이 심하여 필터링이 필요하다. 기존의 2차원 필터링은 인접한 슬라이스 간 정보를 무시하고 기존의 3차원 필터링은 속도가 느리거나 잡음 제거 효과가 떨어지는 필터를 적용하였고 또한 초음파 데이터의 샘플링 특성을 고려치 않아 균등하게 필터링 하지 않았다. 이를 해결하기 위해 잡음제거에 효과적인 양방향 필터를 병렬로 빠르게 처리하고 필터 영역에 따라 윈도우 크기를 달리하는 기법을 제안한다. 공간 필터의 합산영역 테이블을 이용하여 병렬로 빠르게 필터링하고 윈도우 크기는 필터 영역에 따라 비례적으로 결정한다. 실험은 평균 필터와 양방향 필터, 양방향 적응 필터를 적용한 초음파 볼륨 렌더링 영상에서 잡음 제거와 원본 손실 정도를 비교한다. 이렇게 하여 양방향 필터링을 빠르게 수행하면서 기존 보다 균등하게 필터링하여 잡음을 효과적으로 정확하게 제거할 수 있다.
본 논문에서는 혼자하는 헬스케어가 아닌 지인 또는 가족과 함께하는 헬스케어 시스템을 구축하는 것으로 능동적인 건강관리가 가능한 스마트 헬스케어 기기에 대한 연구한다. 노부모를 모시는 젊은 사용자를 타겟으로 놀이형 건강관리 시스템으로 직관적인 UI 설계를 통해 남녀노소 상관없이 가족단위의 건강관리 서비스 개발한다. 건강정보 자동수집 및 실시간 피드백이 가능하고, 중계기를 통한 데이터 종합 및 분석할 수 있다. 또한 체계화된 데이터베이스를 빅데이터의 형태로 활용할 수 있다. 제시한 서비스를 활용하면 건강관리를 통한 질병예방효과와 의료비에 대한 절감효과를 누릴 수 있고, 자동관리로 사용자의 편의 극대화와 수요 증가 효과를 기대할 수 있다. 이를 기반하는 기술을 응용한 제품의 개발기간 단축 및 저가격화와 경쟁력 강화를 통해 핵가족화되어 가는 시대에 세대간의 소통을 이끌어 낼 수 있다는 장점을 가진다.
현재 3차원 레이저 스캐너는 게임, 영화, 의료, 미술, 디자인 분야 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 토목분야에서는 교량 및 터널에 3차원 레이저 스캐너를 이용한 시공관리 방안 및 적용에 관한 연구가 다수 수행되었다. 그러나 3차원 레이저 스캐너로 얻어진 데이터의 용량이 너무 크고 우리나라 현장 실정에 적합한 소프트웨어가 없는 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 3차원 레이저 스캐너의 데이터를 신속하게 처리할 수 있도록 데이터베이스를 구축하였으며, 터널의 미굴 여굴 여부 판단, 균열 누수 백태를 확인할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 또한 실제 터널 현장에 3차원 레이저 스캐너를 사용하여 3차원 레이저 스캐너와 소프트웨어를 검증하였다. 이는 터널 시공 중 시공관리 및 시공 후 유지관리에도 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구의 목적은 생체센서와 자체진단 프로그램의 연동을 통하여 치매를 조기에 진단할 수 있는 스마트폰용 어플리케이션을 개발하는 것이다. 생체센서로부터 산소포화도와 혈압 데이터를 블루투스를 통해 수신 받고 스마트폰에 내장된 치매진단 설문지와 기억력 테스트 게임 등의 점수를 합산하여 스마트폰은 최종 치매지수를 도출해낸다. 간단한 임상실험 통해 치매 판단용 임계값을 결정하고 치매지수와 비교하여 치매를 진단하였다. 60세 이상의 노인에게 제안 어플리케이션을 적용한 결과, 초기 치매를 쉽고 빠르게 진단 가능함을 알 수 있었다. 추가적으로 산소챔버와 제안하는 치매진단용 어플리케이션을 융합함으로써 초기 치매를 치료하는 의료기기로서의 가능성을 제시하였다.
최근 가상현실 콘텐츠는 게임, 교육, 의료, 전시, 영화, SNS 등 여러 영역에서 실험되고 있으며 도입되고 있다. 하지만 가상현실에 대한 연구는 주로 산업적, 기술적 관점에 치우쳐 있어, 콘텐츠 중심 또는 콘텐츠 관점에서의 가상현실에 대한 연구는 미미한 실정이다. 가상현실의 미래를 제대로 준비하기 위해서는 기술 중심의 연구에서 벗어나 콘텐츠 중심의 연구가 매우 절실하다. 이에 본 연구는 콘텐츠 관점에서의 가상현실 연구의 필요성을 제기하였으며, 그 구체적인 대상으로 테마파크에 적용된 가상현실 콘텐츠의 유형과 특성 그리고 가능성을 고찰하고자 하였다. 이를 위해 가상현실 기반 테마파크 콘텐츠 유형의 분류를 시도하였고, 유형 분류의 기준으로는 플레이어의 위치 이동 가능성 및 이동 방식에 따라 '고정형', '연속적 이동형', '분절적 이동형'으로 나누고 여기에 촉각, 미각, 후각, 균형감 등의 감각이 결합되는 방식에 따른 분류법을 제시하였다.
3차원 영상 기술은 방송, 영화, 게임, 의료, 국방 등 다양한 기존 산업들과 융합하며 새로운 패러다임을 형성하고 있으며, 고품질 및 고해상도의 3차원 영상 획득에 대한 필요성이 강조되고 있다. 이에 따라, 최근에는 3차원 입체 영상을 제작 하는 방법 중 하나인 2D-plus-Depth 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2D-plus-Depth 구조는 Charge-Coupled Device(CCD) 센서 등을 이용한 일반 카메라와 깊이 카메라를 결합한 형태로써 이 구조로부터 얻은 깊이 영상의 해상도를 상향 변환하기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU)[1], 컬러 영상의 정보를 활용한 보간법[2] 등의 방법들이 사용된다. 하지만 이 방법들은 깊이 영상을 높은 배율로 상향 변환할 경우 텍스처가 복사되거나 흐림 및 블록화 현상이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 고해상도 컬러 영상에서 보간 정보를 구하고 이 정보를 저해상도의 깊이 영상에 적용하여 상향 변환된 가이드 깊이 영상을 제작한다. 이 가이드 깊이 영상을 Bilateral Filtering[8]을 이용함으로써 고품질의 고해상도 깊이 영상을 획득한다. 실험 결과 제안하는 방법으로 해상도를 상향 변환을 할 경우에 기존의 보간법들에 비해 깊이 영상의 특성을 잘 보존함을 확인할 수 있고, 가이드 깊이 영상에 필터링을 처리한 결과가 JBU의 결과보다 향상됨을 확인할 수 있다.
인체 정보는 의료, 스포츠, 안전, 군사, 게임 등 각 분야에 다양하게 활용될 수 있는 국가적인 정보 인프라라 할 수 있다. KISTI는 2000년부터 한국인의 인체영상, 골격영상, 골격물성, 인체골격모델 등의 정보를 구축하기 시작하여 현재에도 인체 데이터를 계속 생산하고 있으며 이러한 데이터를 필요로 하는 대학의 연구자 및 산업체에 보급함으로써 다양한 분야에서 한국인의 인체 데이터의 활용을 도모하고 있다. 본 연구에서는 선행연구사례로서 해외의 인체정보 활용사례와 KISTI가 개발하여 국내외에 보급하고 있는 한국인의 인체정보에 대해 활용 내용을 중심으로 하여 활용의 주요한 특징과 시사점에 대해 조사한 결과를 소개한다.
PC, SNS, IoT의 대중화로 수많은 데이터가 생성되고 그 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 거대한 양의 데이터를 활용하는 방법으로 인공신경망 학습은 최근 많은 분야에서 주목받는 주제이다. 인공신경망 학습은 음성인식, 이미지 인식에서 엄청난 잠재력을 보였으며 더 나아가 의료진단, 인공지능 게임 및 얼굴인식 등 다양하고 복잡한 곳에 광범위하게 적용된다. 인공신경망의 결과는 실제 인간을 능가할 정도로 정확성을 보이고 있다. 이러한 많은 이점에도 불구하고 인공신경망 학습에는 여전히 프라이버시 문제가 존재한다. 인공신경망 학습을 위한 학습 데이터에는 개인의 민감한 정보를 포함한 다양한 정보가 포함되어 악의적인 공격자로 인해 프라이버시가 노출될 수 있다. 공격자가 학습하는 도중 개입하여 학습이 저하되거나 학습이 완료된 모델을 공격할 때 발생하는 프라이버시 위험이 있다. 본 논문에서는 최근 제안된 신경망 모델의 공격 기법과 그에 따른 프라이버시 보호 방법을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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