얼굴 인식을 위한 주요 기법인 PCA, LDA에 의한 mapping기법은 조명조건의 미세한 변화에 민감한 특성을 가진다. 얼굴 인식 연구에 있어서 인식률의 향상뿐만 아니라 실용적인 얼굴 인식 시스템을 구현하기 위해서는 조명 변화를 최소화 시키는 전처리 과정이 중요한 고려사항이다. 따라서 본 논문에서는 조명의 변화를 최소화 할 수 있는 전처리 방법으로 Haar 웨이블렛 변환으로 얻어진 웨이블렛 계수공간의 조정 후 역변환을 통한 영상향상을 제안한다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 전처리 방법으로 널리 쓰이는 히스토그램 평활화 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었을 뿐만 아니라 메모리 절감효과에 따른 처리속도 증가를 보였다.
H.264/AVC 영상 부호화기의 비트율(Bitrate) 제어에 사람의 눈에 잘 인식되는 부분의 화질을 향상하고 인식률이 낮은 부분의 화질을 낮추어 상대적으로 향상된 화질을 얻기 위한 방법을 연구하였다. 먼저 H.264/AVC 영상 부호화기에서, 장면 변화로 인한 참조 프레임의 비트 낭비를 막기 위해 GOP(Group of Pictures) 단위로 장면 변화를 검출한 후, 검출된 장면 변화에 대해 GOP를 적용 시킨다. 해당 GOP 내에서 시각 인지도에 기초하여 물체의 움직임으로 인한 인식률이 높은 부분을 검출하고, 인식률이 높은 부분에 대해 QP(Quantization Parameter)의 재분배로 비트율을 높임으로써 화질을 향상시키고, 인식률이 낮은 부분에 대해서는 비트율을 적게 분배한다. 그 결과 한정된 대역폭을 갖는 전송 환경에서 영상을 향상된 화질로 이용할 수 있는 방법을 제안한다.
본 연구는 경관관련 법제도적 측면에서 큰 변화가 있었던 최근 10여 년간 경관인식 변화를 분석하고자 하였다. 이를 위해 2001년 수립한 용인시 경관형성기본계획과 2012년 수립한 용인시 기본경관계획 내용 중 경관의식조사 자료가 분석에 사용되었다. 특히 2012년 실시된 경관의식조사는 용이한 비교분석을 위해 2001년 자료를 토대로 재구성하였다. 설문문항은 크게 경관현황에 대한 인식, 경관유형별 경관평가, 경관요소별 인식, 경관에 대한 주민의식, 경관계획방향 제시에 대한 인식, 경관관련 주체들에 대한 인식 등으로 구성되었다. 경관현황에 대한 평가에서는 용인시의 상징요소와 대표장소로 에버랜드가 압도적으로 높은 순위로 조사되었다. 그러나 2012년에는 에버랜드의 그 비중이 상대적으로 낮아지고, 한국민속촌, 시청, 경전철과 같은 다양한 대상으로 비중이 분산되었다. 전체적인 도시경관에 대한 이미지는 2001년 '개성있고, 다양하고, 웅장하고, 정돈된' 이미지에서 2012년에는 '넓고, 어수선하고, 평범하고, 현실적인' 이미지로 변화하였다. 특히 '개성있는' 항목에서는 가장 부정적으로 변화하여 개발 초기의 기대에 현재 이미지가 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 산의 조망, 관광지 주변, 색채 등 개별 경관유형별 평가에서는 전반적으로 향상된 평가를 보여주고 있어서, 개별 요소 수준에서는 점차 개선되고 있는 것으로 평가되었다. 경관요소별로는 간판 및 옥외광고물에 대해서 현재 상태가 더 부정적으로 인식되고 있으며, 경관색채 측면에서는 상업 및 광고시설에 대해서는 문제인식이 증가하였으나, 공사시설물, 공장건물 등과 같은 시설에 대해서는 문제인식이 감소하는 특징을 나타내고 있다. 경관과 관련한 주민참여 정도 조사에서는 경관에 대한 전반적인 관심은 지속적으로 유지한 반면에, 재산권 제한이나 사업에 참여하는 정도 같은 실제적인 참여에 대해서는 부정적으로 변화한 것으로 나타났다. 경관계획 방향성은 과거에 비해 보다 재정지원, 야간경관 연출, 경관저해요인 개선 등과 같은 구체적인 방안이 효과적이라고 인식하였다. 행정기관에 대해서는 과거 규제 중심의 역할에서 시민지원의 역할로 변화해야 한다는 인식이 높아졌으며, 사업시행자에 대해서도 자연훼손의 주범이라는 인식에서 건물 조성, 휴식공간이나 광장의 조성 등을 통하여 긍정적 역할을 할 수 있는 주체라는 인식이 늘어난 것으로 분석되었다. 용인시의 지난 10년간의 경관인식 변화는 보다 구체적이고 다양하게 경관을 인식하는 것으로 변화하였으며, 특히 경관관련 주체에 대해서도 보다 긍정적인 이미지를 갖게 된 것으로 파악되었다. 그러나 대규모 개발사업의 초기에 형성되었던 용인시 경관에 대한 기대감이 충족되지 못하여 평범한 이미지로 평가되었으며, 특히 시민들의 직접적인 참여정도가 소극적으로 변화했다는 것은 지난 10여 년간의 경관관련 정책과 사업에서 재검토가 필요한 부분이라고 판단된다.
본 연구는 음주노인의 종단자료를 사용하여 주관적 건강인식의 변화가 우울 변화 궤적에 미치는 영향을 분석한 서술조사 연구이다. 본 연구는 고령화연구패널조사 1차(2006), 2차(2008), 3차(2010), 4차(2012) 자료를 모두 통합하여 균형패널를 구축하였으며, 최종 분석대상자는 네 시점 모두에서 응답한 음주노인 총 543명의 자료를 분석하였다. 연구방법으로는 기술통계와 변인들 간의 관계성을 검증하기 위하여 잠재성장모형을 이용하였다. 그 결과 첫째, 주관적 건강인식의 초기값이 우울수준 초기값에 미치는 영향이 부적(-)인 관계로 통계적으로 유의미하였다. 둘째, 한 주관적 건강인식 초기값이 우울의 변화율에 미치는 영향은 정적(+)인 관계가 있는 것으로 나타났으며, 초기 주관적 건강인식이 높은 음주노인은 우울 수준 변화율도 높다는 것을 의미하나 통계적으로 유의미하지 않았다. 셋째, 주관적 건강인식 변화율이 우울 변화율에 미치는 영향은 부적(-)인 관계가 있는 것으로 나타나 통계적으로 유미한 결과를 보였다. 즉 주관적 건강인식 변화율이 높을수록 우울의 변화율이 낮은 것으로 나타나, 주관적 건강인식의 증가속도가 빨라지면 음주노인의 우울은 증가속도가 느려진다고 할 수 있다. 이상을 토대로 지역사회에서 노인의 음주예방과 건강을 위한 프로그램을 개발하여 우울증과 자살을 예방하는 실효성 있는 정책과 시행이 요구된다.
특징점 기반 건물인식 시스템에서는 강건한 특징점을 추출하는 것이 인식률 향상에 바로 직결되는 중요한 요소이다. 영상에서 특징점들이 너무 많이 추출되는 경우 인식이나 학습단계에서의 알고리즘 수행 시간을 증가시키는 원인이 된다. 또환 중요하지 않은 특징점(배경이나 가려짐 영역, 기타 객체에서 추출된 특징점)이나 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로(arbitrarily) 추출된 특징점은 인식률을 저하시키는 문제를 발생시킨다. 특히 도시환경에서 촬영된 영상의 특징점을 추출할 때 이러한 문제 현상들이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 multi-view 영상에서 건물의 homography를 기반으로 정확히 정합된 특징점인 inlier만을 선택하는 알고리즘을 제안한다. Inlier로 분류된 특징점들은 건물 인식 시스템을 구성하기 위해 사용되고 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로 추출된 특징점들은 영역 기반 특징을 추출하여 건물 인식 시스템의 인식률을 높인다. 또한 이를 이용하여 인식하고자 하는 건물과의 상관관계가 적은 잉여 영상들을 DB에서 제거하는 방법도 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 보였다.
본 논문은 주성분 분석으로 시점 기반 고유얼굴(view-based eigenface)을 생성하고, 그에 기반한 얼굴 인식을 수행하고자 한다. 주성분 분석을 통한 고유얼굴 생성은 얼굴 인식의 어려운 문제 중 하나인 특징 선택과 추출이라는 문제를 해결해 준다. 또한 얼굴 표정이나 방향의 변화에도 인식률이 저하되는 것을 방지할 수 있다. 얼굴 영상을 특징공간(고유공간)으로 변환할 때, 원 얼굴영상의 정보를 최대한으로 나타낼 수 있는 최적의 고유치 개수 선택은 얼굴 데이터베이스의 크기와 인식 속도에 영향을 끼친다. 따라서 본 논문에서는 고유치 개수를 고유치의 누적기여율을 이용해서 구한다. 이는 64$\times$64(=4096)차원의 원 얼굴 영상을 5~7차원으로 표현 가능하게 하였다. 그리고, 각 얼굴 방향에 따라 특징공간을 분리해서 생성함으로써 얼굴 방향의 변화에 따라 오인식률을 줄였다. 축소된 차원과 분리된 특징공간은 메모리 사용과 인식속도의 향상에 기여한다. 본 논문에서 얼굴의 인식은 Mahalanobis distance와 재구성 오차율을 고려해서 이루어졌다. 실험은 개인당 세가지 다른 방향을 가지는 얼굴 영상을 이용하여 이루어졌고, 실험결과, 약 93%의 인식률을 보여주었다.
우리나라는 지금 애니메이션에 대한 인식과 가치를 새롭게 하며 변화를 위한 적극적인 노력이 진행되고 있다. 외적으로는 문화산업으로서의 애니메이션을 활성화하기 위한 정부와 지자체의 정책변화와 지원확대. 그리고 미래자원육성을 위한 활발한 학교교육의 전개를 들 수 있다. 내적으로는 새로운 매체의 환경에 따른 다양한 애니메이션 제작과 구조의 변화가 일어나고 있다. 특히 중요한 것은 문화산업의 샘물이 될 수 있는 창작의 중요성을 인식하는 분위기가 생겨나고 있다는 것이다.
현재 우리나라의 IT 정보화는 세계 1위의 브로드밴드(초고속 인터넷) 이용국이 될 정도로 빠르게 변모하면서 정치, 사회, 문화 뿐만 아니라 시장 경제에 상당한 영향을 미치고 있다. 특히 소비자의 소비생활형태에도 큰 변화를 가져왔으며 또한 그에 따른 소비자의 인식이 높아지면서 소비자가 시장경제 주체로서의 소비자 주권시대를 열었다. 이러한 IT정보를 기반으로한 소비 문화의 변화와 소비 주체의식의 고취는 정부의 소비자관련 정책과 또 기업의 경영에도 상당한 영향을 미치게 되었다. 그러나 현재 많은 기업들이 소비자에 대한 인식과 그에 대한 대응의 필요성은 인식하고 있으나 실질적인 소비자 대응에 대한 전문성 강화를 위한 인식 및 투자나 기업 입장에서의 실질적인 소비에 대한 연구 및 교육활동도 아직까지는 매우 소극적이고 미흡한 것이 사실이다. 따라서 회사 내의 고객 접점에서의 고객상담의 중요성과 응대 실무에 대해 정리해보았다.
본 논문은 신경망을 이용한 우리말 모음에 대한 인식 연구이다. 음성을 나누거나. 음소별 인식이나, 시간 신축 방법을 사용하지 않고 모음을 인식하였다. 식나의 변화에 따른 음성의 변화를 정적인 음성으로 취급하였다. 10개로 균등히 나눈 프레임에 각 프레임마다 10차의 PARCOR계수를 추출하였다. 신경망의 구조를 간단히 하기 위해서 단모음과 복모음을 구분하여 학습시켰으며, 출력 노드의 수를 감소시키기 위해 이진 코드 형태로 구성하였다.
최근 립리딩에 대한 연구는 음성인식방법에 있어서 부가적인 정보를 제공하여 잡음환경에서 견인한 음성 인식을 하거나 음성정보의 부가적인 특징벡터로 사용하기 위한 방법으로 연구되고 있다. 그러나 립리딩 연구의 대부분은 실험실 환경하의 제한된 결과로서, 실제 다양한 동적 환경에서의 견인성에 대해서는 연구된 바가 없다. 현재 우리는 입술정보만을 이용한 자동22단어 인식기를 만들었으며, 이미지 기반 립리딩의 성능은 53.54%의 성능을 가지고 있다. 본 연구에서는 기 구현된 립리딩 시스템을 기반으로 하여, 립리딩 성능이 환경 적인 변화에 대해서 얼마나 안정할 수 있는지, 그리고 립리딩의 인식성능 저하를 일으키는 주요 요인이 무엇인지에 대하여 연구하였다. 입술이미지의 동적 변이로서는 이동, 회전. 크기변화와 같은 공간적 변화와 빛에 의한 조명변화를 고려하였다. 실험용 데이터로는 영상변환에 의한 시뮬레이션 된 데이터와 동적 변화가 심한 자동차 환경에서 수집한 데이터를 사용하였다. 실험결과 입술의 공간 변화가 인식성능 저하의 한가지 요인으로 작용함을 발견하였다. 그러나 실제적으로 공간변화보다 더 심각한 성능저하 원인은 시간흐름에 따른 조명조건의 변화로써 70%이상의 왜곡이 발생했다. 따라서 신뢰할 수 있는 립리딩 시스템 구현을 위해서 고려해야 할 가장 큰 요인은 빛의 변화임을 발견할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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