디지털 영상의 소유권을 보호하기 위해 웨이블렛 변환을 이용하여 시각적으로 인식할 수 없는 부분에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 잡음의 분산이 커질수록 유사도는 감소했으나 분산이 100으로 상당히 큰 범위임에도 불구하고, 제안한 방법의 경우 87%이상의 유사도를 검출해냈다. 이에 비해 Cox 방법의 경우 54%정도로 낮은 유사도를 검출해 내고 있다. 결과적으로 제안한 방법이 COX의 방법보다 잡음에 대한 워터마크의 견고성이 향상되었음을 알수 있었다.
이메일과 같은 텍스트 기반의 서비스 둥이 점차 대중화되고 있지만, 이러한 텍스트 기반의 서비스에서는 메시지를 전달할 때 수신자가 필자의 감정 상태를 정확하게 파악하기 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 단편적으로 해결하기 위하여 감정 상태를 나타내는 이모티콘(emoticon)을 사용하기도 하지만 이는 보편적이지 않아서 사용하기에 불편한 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 일반 텍스트 문서에 감정 태그를 삽입하여 필자의 감정을 표현할 수 있도록 새로운 마크업 언어인 EmoXML(Emotion XML)을 정의한다. 그리고 문장 내에 포함되어 있는 감정 어휘를 인식하여, 관련 감정 태그를 자동으로 생성하고 처리할 수 있는 시스템을 설계한다.
본 연구의 목적은 이미 국가적으로 도서관 RFID 데이터 모델을 발표한 덴마크, 핀란드, 네덜란드, 프랑스, 미국, 호주, 우리나라의 도서관 RFID 데이터 모델을 분석하고, 비교하는 것이다. 유럽의 4개국 즉, 덴마크, 네덜란드, 핀란드, 프랑스와 우리나라는 고정길이 부호화 방식인 규정 데이터 모델을 채택하고 있고, 미국과 호주는 ISO 15962에 기반 하는 부호화 방식인 객체기반 데이터 모델을 따르고 있다. 본 연구는 앞으로 우리나라 도서관계에서 RFID 데이터 모델을 재정립할 때 토론의 중요한 발판이 될 것으로 기대한다.
VoiceXML은 음성인식 및 음성합성과 음성처리기술을 이용하여, 시각에 의존하는 기존의 웹을 벗어나 음성 및 시각을 모두 활용할 수 있는 새로운 정보 서비스 패러다임으로 제시되어지고 있다. VoiceXML을 이용한 음성정보서비스를 제공할 경우, 마크업 언어형태로 작성된 시나리오를 인터프리터를 통해 서비스하기 때문에 시나리오 변경 요구시 재프로그램해야 하는 기존 음성정보서비스 시스템의 문제점을 쉽게 개선할 뿐만 아니라, 음성정보서비스의 개발자가 음성인식.음성합성과 같은 기술적인 문제와는 독립적으로 시나리오를 작성할 수 있다는 이점이 있다. 본 논문에서는 W3C Voice Browser Working Group에서 제안하는 문법표현.시스템구조.다이얼로그 모델 등을 지원하는 XML 기반 대화형 마크업 언어인 VoiceXML 문서의 인터프리터를 설계하고자 한다.
키넥트 적외선 프로젝터를 활용하여 깊이 값을 인지하는 기술은 계속 발전하고 있다. 사람의 움직임을 추적하는 기술은 마크리스 방식에서 비마크리스 방식으로 발전하고 있다. 키넥트를 활용한 얼굴 움직임에 대한 캡쳐는 정교하지 못한 단점을 가지고 있다. 또한 얼굴에 대한 제스처나 움직임을 실시간으로 제어 하는 방법은 많은 연구가 필요한다. 따라서 본 논문은 키넥트 적외선 방식을 활용하여 추출된 얼굴인식 데이터에 브랜딩 기술을 접목하고 제어하는 기술을 연구하여 자연스러운 3D 영상콘텐츠를 제작할 수 있는 기술을 제안한다.
본 논문에서는 로봇이 정해진 폐구간을 이동하기 위해서 위에서 아래로 촬영한 카메라 정보를 활용한다. 로봇을 특정위치로 이동시키기 위해서는 카메라를 제어하는 서버 시스템과 로봇의 위치를 인식하기 위한 마크가 필요하다. 서버는 로봇의 위치를 로봇으로 인식하는 마크의 색 값으로 카메라로부터 인지하고 로봇에 위치 이동 명령을 수행할 서버와 로봇이 네트워크를 통해 Planning을 수행한다. 본 연구에서 휴머노이드 로봇인 나오와 로봇에 위치를 촬영할 카메라 그리고 이미지 처리를 하기 위해 OpenCV와 이동 알고리즘으로 $A^*$를 활용하여 Planning을 구현한다.
최근 일회용품의 사용 증가 및 재질과 종류가 다양해짐에 따라, 올바른 분리배출 방법 공유 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 실시간 물체 인식 알고리즘인 YOLOv7 (You Only Look Once)를 이용하여 재활용 마크를 자동으로 분류하고 그에 따른 올바른 분리배출을 알려주는 시스템을 구현했다. 그 결과, mAP값이 90%로 좋은 객체 검출률을 보였다. 또한, 카카오톡 챗봇 API를 이용하여 올바른 분리배출 방법을 공유하는 서비스를 제공하며 사용자 접근성을 높여 많은 사람이 쉽게 사용할 수 있도록 구현했다.
본 논문은 영화의 스토리 인식을 위해 인물 간 상호작용 중 물리적 상호작용 즉, 물리접촉을 검출하는 방법을 제안한다. YOLO를 사용해 영상에서 인간객체를 탐지하고, Mediapipe를 사용해 골격 감지를 진행함으로써 인물의 뼈대를 랜드마크화 하고 타 객체 간의 랜드마크가 일정값 이하로 내려오면 Threshold를 적용해 객체 간의 물리적 접촉을 판단한다, 실험 결과, 50개 17,741 frame의 영상에서 정확도 99.66%의 정밀도 77.27%, 재현율 62.38%로 모델의 전반적인 성능을 나타내는 F1점수는 69%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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