피부의 관리를 위한 방법 중 광을 이용한 케어는 비침습적인 방법으로 세포를 활성화 시켜 도움을 주는 매우 유용한 방법이다. 최근에는 낮은 에너지의 LED를 광원으로 이용하는 LLLT (Low Level Light Therapy)가 많이 적용이 된다. 본 논문에서는 피부 미용기기에서 많이 사용되고 있는 가시광 영역의 적색과 황색, 그리고 적외선 영역의 LED를 이용하여 array를 제작하였다. 제작된 LED array는 5V의 전압과 50mA의 전류로 구동되며, 적색이 평균 $10.7mW/cm^2$, 황색이 평균 $1.8mW/cm^2$, 적외선이 평균 $5.5mW/cm^2$의 광출력을 갖는다. 이를 배양된 human cell plate에 각각 10, 20, 40분의 시간으로 조사하였으며, LED array와 조사면 사이에 20 mm의 거리를 두어 균일한 광량이 조사 될 수 있도록 하였다. 실험결과, wound healing의 경우는 적색광을 조사하였을 때, injury line의 길이가 $604.36{\mu}m$에서 10분 조사 시 $368.92{\mu}m$, 20분 조사 시 $298.04{\mu}m$, 40분 조사 시 $491.22{\mu}m$로 줄어드는 효과를 보였으며 특히 20분간 조사하였을 경우의 효과가 가장 좋았다. Cell regeneration의 경우는 황색광을 20분간 조사하였을 경우에 UV 에 의해 손상된 세포 수가 가장 크게 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 photorejuvenation 효과를 줄 수 있는 wound healing과 cell regeneration에는 적색 및 황색광의 LED array를 20분간 조사하였을 때가 가장 효과적이었으며, 적외광의 경우에는 모든 실험에서 효과가 없음을 확인할 수 있었다.
사용자의 시선 위치를 파악하는 연구는 많은 응용분야를 가지고 지난 몇년간 눈부시게 발전되어 왔다. 기존의 대부분 연구에서는 영상 처리 방법만에 의존하여 시선 위치 추적 연구를 수행하였기 때문에 처리 속도도 늦고 많은 사용 제약을 가지는 문제점이 있었다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적의선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움직임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면. 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 백터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한. 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으며 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.2cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
본 논문은 적외선 영상 시퀀스 (infrared image sequences)에서 시간적 프로파일 (temporal profile)을 기반으로 한 시간적 화소 (temporal pixel)들의 외적 (cross product)을 사용한 새로운 소형 표적 검출 방법을 제안한다. 소형 표적 및 그 주변배경은 시간적 특성이 서로 다르므로, 시간적 프로파일에서 화소들의 외적을 사용한 가설검증을 통하여 표적 화소 및 배경화소를 구분하고, 그 결과를 기반으로 시간적 배경 (temporal background)을 예측한다. 소형 표적은 원 시간적 프로파일과 예측된 시간적 배경 프로파일의 차에 의해 검출한다. 기존 방법과 제안한 방법의 성능 비교를 위하여, ROC (receiver operating characteristics) 곡선을 실험에서 사용하였다. 실험결과에서 제안된 방법이 기존방법들보다 오경보율 (false alarm rate)이 낮고, 표적 및 배경에 대한 향상된 식별력을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 2차원 영상을 기반으로 3차원 목표물을 인식하는 기법의 한 예로서 적외선 영상으로부터 추출된 물체의 모양 정보와 모양 정보의 신뢰도를 이용해서 지상에서 지상용 차량을 인식하는 기법(ground-to-ground vehicle recognition)을 제안한다. 우선 목표물 추출과정에서 얻어진 마스크의 윤곽선 상에 있는 점들 중 에지 경사도의 크기와 밝기값이 일정한 값 이상이 되는 점들을 신뢰도가 높은 점이라고 정의하고 신뢰도가 높은 점들을 연결해서 신뢰도가 높은 부분 윤곽선(sub-contour)을 추출한다. 모델로부터 입력 영상의 신뢰도가 높은 윤곽선에 해당되는 윤곽선을 선택한 후 각각 해당되는 윤곽선들은 이산 정현 변환(Discrete Sine Transform)을 사용해서 특징값을 계산한 다음 서로 비교한다. 실험 결과 영상 분할이 불완전한 경우 신뢰도를 이용한 방법이 그렇지 않은 방법보다 더 나은 결과를 보였다.
이 논문에서는 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇에서 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로 최대-우도(maximum likelihood), 깊이-우선(depth-first), 너비-우선(breadth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 각각 적용하며, 후보선정 및 가지치기(pruning)에 사용하는 정보는 표적의 방위각과 적외선 센서 화면에서 표적의 픽셀 수만을 활용한다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 세 가지 탐색 기법 및 위치 추정 기법의 좌표 추정성능, 복잡도, 오차 성능을 모의실험으로 제시하여 성능을 비교한다.
사회의 급속한 발전으로 다변화되어 핵가족화, 1인가구화 등 전통적인 가족기능의 변화로 인해 노인들은 고향집에 홀로 남겨지는 경우가 많다. 그러면서 노인들이 홀로 있으면서 건강관리와 안전상의 문제가 제기되어 왔다. RFID 기술의 급속한 발전과 함께, 그 애플리케이션은 우리 삶의 모든 영역을 확장하고 다양한 산업의 주요 주제가 되어있다. 현대사회의 급속한 경제성장, 그리고 과학과 의학의 발전은 노인들의 평균수명 연장이 연장되었고 그로인해 노인들의 안전한 보호시스템이 필요한 실정이다. 본 논문에서의 self-care 시스템은 RFID(Radio Frequency Identification)를 이용하며, 사용자를 인증하고 TTS(Text To Speech)로 문자신호를 음성신호로 변환하고, 적외선 방사 기술을 이용하여 집을 효과적으로 보호하고 또 전자 혈압 측정기를 통하여 고령자의 신체를 검사하는 기술로 설계된다.
본 논문에서는 보안의 사각지대인 축산 및 농수산물 보관창고와 물류창고 등에서 도난으로 인한 피해 손실의 예방 및 보안률을 높이기 위해 적외선 센서에서 감지한 값과 양방향 무선카메라(DRC)를 통하여 얻어온 영상에 대해서 영상처리 기법을 적용하여 불법 침입자 효율적으로 감지할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. 본 시스템은 적외선센서로 일정한 감지할 위치를 잡아 감지된 값 발생시에 카메라로 영상을 습득 하는데 습득된 영상을 영상처리 과정을 통하여 움직임 인자의 판별을 하는 과정을 거쳐 최종적으로 감지, 분석된 결과와 이미지정보를 보안업체 또는 보관창고의 주인의 이동단말기에 송신하여 실시간 감시 할 수 있는 영상분석기술과 저렴한 센싱장비를 이용한 감지 시스템이다.
순천만 갯벌에서 3차원 초음파풍속계로 바람과 기온을 측정하고, 적외선 센서를 이용하여 이산화탄소 농도를 측정하였다. 일반적으로 기온이 증가하면 대기 중의 이산화탄소 농도가 증가하고, 기온이 감소하면 이산화탄소도 감소한다. 그러나 일몰 직후에는 광합성이 줄어들기 때문에, 기온이 감소함에도 이산화탄소 농도는 증가하였다. 또한 갯벌이 해수로 덮이게 되는 고조기에는 기온 증가에도 불구하고 대기 난류가 강하게 나타나 이산화탄소 농도가 감소하였다. 이산화탄소의 농도 변화에 미치는 갯벌 생태계의 광합성과 호흡 그리고 대기 난류의 영향에 대한 정량적 평가가 필요하다.
대부분의 비즈니스에서는 고객의 움직임에 대한 의미 있는 정보를 얻어낼 수 있는 유동인구 계측 데이터가 매우 중요하게 작용한다. 슈퍼마켓의 경우, 손님들의 수에 따라 계산대 수를 늘리거나 줄일 수 있다. 스마트 빌딩 또한, 각 객실의 수용 인원에 따라 냉난방 시스템을 제어하는 스마트 컨트롤러 같이 다양하게 적용될 수 있다. 카메라 기반 유동인구 계측 시스템과 같이 첨단 기술을 활용하여 보다 정확한 결과를 얻을 수도 있지만, 가격이 비싸고, 현장 설치가 어려우며, 사생활 침해의 문제가 발생하기도 한다. 본 논문에서는 특정 통로 혹은 IR 적외선 센서가 설치된 출입구의 유동인구 계측 방법을 제시한다. 나아가, 사람과 다른 물체를 구분하여 인식하는 방법을 제시하는데, 해당 솔루션은 저렴하고, 설치가 간편하며, 무엇보다 실시간 계측이 가능하다. 우리의 유동인구 계측 솔루션은 약 95%의 정확도를 보이고 있다.
인간과 마찬가지로 가축도 체온의 변화로부터 질병의 유무를 판별할 수 있는 정보를 제공한다. 그 중 소의 경우, 유열, 중독, 설사, 식체, 만성장염, 감기, 폐렴, 탄저병 등의 질병을 예측 할 수 있다. 따라서 주기적으로 체온을 측정하고 분석함으로써 질병을 조기 발견하고 빠르게 대처하여 손실을 최소화 할 수 있는 가축용 체온 측정 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 주기적인 자동 측정과 위험 상태 알림 기능을 갖추고 있으므로 줄어드는 인력에 대한 대안과 가축의 품질 관리에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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