사회 환경적 운동의 하나인 플로깅(Plogging)은 조깅을 하며 길거리의 쓰레기를 줍는 행위를 소셜 네트워크 서비스(SNS) 등에 기록하는 사회 환경적 운동의 일환이다. 그러나, 활동 지역이나 쓰레기의 종류 및 양 등을 직접 입력해야 하는 불편함으로 인해 이러한 활동의 확대를 저해할 수도 있다. 본 연구는 이러한 활동 기록를 자동으로 트래킹하고 기록할 수 있는 딥러닝 기반의 플로깅 트래핑어플리케이션을 개발하였다. CNN과 YOLOv5를 사용하여 학습된 이미지 인식 모델은 높은 성능으로 쓰레기의 종류와 양을 인식하였다. 이를 통해 사용자는 더욱 편리하게 플로깅 활동을 기록할 수 있었으며, 수거한 쓰레기의 양이나 활동 거리를 활용한 리워딩 시스템으로 사용자 간의 건전한 경쟁을 유도하는데 활용할 수 있다.
본 연구는 실제 카메라의 움직임과 동일한 가상 카메라의 움직임을 구현하기 위해 전통적인 모션그래픽 제작 방법이 가지고 있는 소요시간과 비용에 대한 단점을 줄이기 위해 AR Core 기반의 모바일 디바이스 실시간 트래킹 데이터를 이용하여 모션그래픽 가상카메라를 생성하는 방법을 제안했다. 제안하는 방법은 촬영 이후 저장된 비디오 파일에서의 트래킹 작업을 간소화하고, 촬영 단계에서 트래킹 성공 유무를 판단하기 위해 AR Core 기반 모바일 디바이스에서 촬영과 동시에 진행하는 방법이다. 실험결과 전통적인 방법과 비교하였을 때 모션그래픽 결과 이미지의 차이는 없었으나 300프레임(frame) 영상 기준 6분 10초의 시간이 소모된 반면에 제안한 방법은 이 단계를 생략할 수 있어 매우 높은 시간적 효율성을 갖는다. 현재 가상 증강 현실을 이용한 영상제작에 대한 관심과 다양한 연구가 진행되고 있는 시점에서 본 연구는 가상 카메라 생성과 매치 무빙 등에서 활용될 있을 것이다.
유방암은 현대 여성들에게 가장 많이 발생하는 3대 암 중 하나로, 발생률이 급격하게 증가하고 있다. 가족력이 높고, 15% 정도의 사망률이 있어 고위험군에 속하므로 조기 검진 후 꾸준한 관리가 필요하다. 암을 진단할 수 있는 여러 장비 중 초음파는 위험성이 적고, 실시간으로 진단할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 초음파 검사는 검사자의 기술에 따라 결과가 크게 달라진다. 이를 보완하기 위해 모션트래킹 기술을 접목하고자 한다. 모션트래킹은 삼차원의 공간에서 대상의 움직임에 따라 위치를 특정하고 분석하는 기술이다. 그렇기에 실시간 제어가 가능하고, 복잡하고 빠른 움직임도 실시간으로 기록할 수 있는 장점이 있다. 이러한 장점을 활용한 초음파 검사용 이미지 가이드 시스템 제작을 목표로 하였다. 이를 위해서 초음파스캐너의 위치를 3차원적으로 추정할 수 있는 자체 제작 완드(wand)를 설계하였고, 제작된 완드를 기반으로 초음파 영상의 위치를 추정하는 벡터 연산 알고리즘을 개발하였다. 이후, 연속 촬영을 통하여 3차원 공간에서 프로브의 위치와 초음파 영상의 위치를 나타내는 것까지 완료하였다. 이러한 실험은 Optitrack 사의 Primex 41 카메라를 초당 120 frame (Hz)으로 영상을 획득하며, 성공적으로 초음파 영상의 3차원 위치를 추정할 수 있었다. 이 실험 과정을 통해 초음파 검사와 모션트래킹의 접목으로 가이드 제작의 가능성을 확인하였다. 차후 추가적인 연구를 통해 초음파 검사 가이드를 제작하여 검사자의 기술과 상관없이 질 좋은 영상을 획득할 수 있기를 바란다.
전 세계적으로 급속히 성장한 온라인 경쟁 환경에서 기업들은 효과적인 소비자 시선 집중을 위해 쇼핑 정보 콘텐츠에 대한 소비자 시각반응 이해가 필요하다. 소비자 특성에 따른 효과적인 쇼핑 정보 제공을 위해 소비자 유형별 쇼핑 정보의 시각 반응 차이가 규명되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 아이트래킹 기법을 활용해 대표적 소비자 유형인 남성과 여성 간 온라인 쇼핑 정보에 대한 시각 주의도 차이를 탐색적으로 연구했다. 특히 다양한 광고채널에서 구매를 촉진시키기 위해 활용되어 온 휴먼 브랜드 콘텐츠가 온라인 쇼핑 환경에서 남녀 소비자 시각 행동에 어떤 영향을 미치는지를 80명의 남녀 대학생 대상 아이트래킹 실험을 통해 규명했다. 실험 결과 남성에 비해 여성이 휴먼 브랜드 이미지에 대한 시각주의도가 더 높게 나타났고, 휴먼 브랜드에 대한 남성과 여성 간 시각주의도 차이가 기능성 제품인 노트북보다 심미성 제품인 향수에서 더 크게 나타났다. 이러한 결과를 통해 본 연구는 시각행동 관점에서 남성과 여성에 대한 차별화된 온라인 쇼핑 콘텐츠 제공에 대한 이론적 근거를 마련하고, 온라인 쇼핑 웹페이지에서 상대적으로 간과되어 온 휴먼 브랜드 이미지 콘텐츠의 전략적 활용 가능성을 제시했다.
특징점 추출 알고리즘은 물체인식, 로보틱스, 비디오트래킹 등 많은 컴퓨터 비전 분야에 사용된다. 그 중 SIFT 알고리즘은 많은 계산량이 필요한 알고리즘으로 구성되어 있으므로 높은 화소의 이미지를 처리하기 위해서는 많은 시간이 소요되므로 GPU를 통한 가속이 필요하다. 본 논문에서는 NVIDIA GPU 장비를 사용하는 CUDA를 이용하여 SIFT 알고리즘을 병렬적으로 처리하여 4배 이상의 수행시간 감소 및 특징점이 많고 고해상도인 영상에서 효율이 더 높은 것을 확인하였다.
영상 처리에서 전경 이미지 추출은 움직이는 대상이나 객체를 인식하려는 경우에 주로 응용된다. 게임에서 전경 이미지에 포함되는 객체들은 주로 캐릭터와 NPC(Non Player Character), 아이템 등이 될 수 있다. 이 객체들은 플레이어들의 이동, 공격, 방어, 수집의 대상이 되는 객체들로 플레이어들의 주요 관심 대상이 될 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에서, 플레이어들의 관심 영역을 추출하기 위한 연구이다. 이를 위해, 첫째, 전경 이미지를 추출한다. 둘째, 추출한 전경 이미지를 일정시간 누적시켜서 히트맵(Heat Map) 이미지를 결과 이미지로 보여준다. 마지막으로 마우스 트랙킹 프로그램을 이용하여 마우스 이동 영역을 검출하고 히트맵 이미지와 비교함으로써 플레이어의 관심 영역을 유도할 수 있다.
광학 현미경을 통해 일정한 시간 간격으로 얻은 세포 이미지로부터 세포 변화를 자동적으로 추적 및 분석하는 것이 세포 트래킹이라고 한다. 세포 변화 과정에서 이웃에 있는 세포들이 겹쳐져 있는 상태를 클러스터라고 하며 세포트래킹에서 클러스터를 다시 세포로 분리하는 작업은 매우 중요하다. 본 논문에서는 타원 근사법을 기반으로 클러스터를 분리하기 위한 알고리즘을 제안한다. 클러스터의 외곽선을 추출한 후 외곽선의 오목정점을 이용하여 클러스터를 라인 세그먼트들로 분리한 다음 휴리스틱을 이용하여 라인 세그먼트들을 결합해 가며 근사 타원을 생성한다. 실험 결과 두 개의 세포가 겹쳐진 클러스터의 경우 평균적으로 91%, 세 개의 세포가 겹쳐진 경우 평균적으로 84% 그리고 겹쳐진 세포의 개수가 네 개 이상인 경우 약 73%의 정확도로 클러스터를 분리해 주었다.
8-VSB(Vestigial Side-Band) 변조 기술을 이용하여 ATSC(Advanced Television Systems Committee) 규격을 만족하는 디지털 TV 튜너를 개발하였다. 이중(double)주파수 변환 및 능동 트래킹 여파기를 튜너 전치단에 이용하여 이미지 응답 및 IF(Intermediate Frequency)Beat 성분들의 억압, 인접 채널과 다채널 수신 시 상호 간섭배제 성능을 만족할 수 있도록 이용하였다. 그러나 NTSC(National Television Systems Committee) 튜너와는 달리, 이중 주파수 변환을 이용하는 디지털 TV 튜너는 트래킹 필터 및 첫 번째 전압제어발진기 사이의 주파수 상관 관계가 존재하지 않는다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 마이크로 콘트롤러, EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), 디지털/아날로그 변환기, 차동 증폭기 및 스위치 드라이버가 조합된 하드웨어 및 트래킹 전압에 따른 주파수 특성에 대한 주파수 매핑을 구하여 자동 주파수 선택이 가능한 변형된 구조 및 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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