본 논문에서는 Kinect 센서를 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계에 대해 소개한다. 제스처 인식을 위한 기존의 연구들에서는 동적 시간 왜곡(DTW)에서 은닉 마코프 모델(HMM)에 이르기까지 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 시스템은 Kinect 센서를 통해 얻을 수 있는 순차적인 팔 관절 위치 데이터로부터 각 제스처 별 고유한 은닉 마코프 모델을 학습한다. 동일한 제스처를 수행하더라도 Kinect 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표 값들은 팔의 길이와 방향에 따라 크게 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 다양한 환경 조건에서도 높은 제스처 인식 성능을 얻기 위해, 팔 관절들의 좌표 값으로 구성된 특징 벡터를 팔 관절들 간의 각도 값으로 변환하는 특징 변환 과정을 수행한다. 또한, 본 시스템에서는 은닉 마코프 모델의 학습과 적용의 효율성을 높이기 위해, 고차원 실수 관측 벡터들에 k-평균 군집화를 적용하여 이산 은닉 마코프 모델들을 위한 1차원 정수 시퀀스들을 구한다. 이와 같은 차원 축소와 이산화를 통해, 실시간 환경에서도 은닉 마코프 모델들을 효율적으로 제스처 인식에 이용할 수 있다. 끝으로, 서로 다른 두 가지 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 인식 성능을 입증해 보인다.
앨빈토플러는 미래사회가 속도를 맞추는 동시화가 중요하다고 언급하면서 시간의 편차가 사회 발전을 저해할 수 있다고 했다. 우리는 언택트라는 뉴노멀 시대를 겪으면서 비대면 접촉의 증가와 디지털 전환 가속화를 경험했다. 이러한 빠른 변화 속에서 공간에도 동시화 즉 변화의 필요성을 견지해볼 수 있다. 이에 사람들이 어떤 정주지를 만들고 선택하는지에 대해서 연구해 보고자 한다. 이를 간접적으로 나마 알아볼 수 있는 대상으로 메타버스를 살펴보았다. 메타버스 공간 형태와 관련된 자료를 수집하기 위해 "동물의 숲"이라는 콘텐츠를 활용했다. 표본추출은 비확률적 표본추출 중 판단추출 방법을 활용하여 게임의 진행에 따른 차이를 완화하였다. 수집한 자료들을 평면 형태와 입지 형태에 따라 분류하고, 기술 통계를 통해 간략하게 정리했다. 각 시설들을 용도별로 매칭한 후 군집별로 좌표를 설정하여 목록화하여 데이터를 구축했다. 이 데이터를 군집별로 좌표평면상에 그래픽으로 나타내어 해석하고, 유클리디안 분석을 실시해 군집별 관계와 거주지 선택에 관해 유클리디안 행렬로 분석했다. 분석결과 유사 기능을 근접배치해 효율성을 추구하는 것으로 해석할 수 있었으며, 그럼에도 불구하고 거주지 선택에 있어서는 효율성이나 편리함이 아닌 주민들과의 인접 배치를 통해 커뮤니티를 이루고자 하는 것으로 해석되었다. 메타버스와 현실세계의 다름으로 인해 이를 현실과 동일시하기에는 한계가 있을 것으로 예상한다. 그러나 현실의 제약에서 멀어진 사람들이 가상세계에 표출한 공간을 통해 우리가 인지하지 못함으로 인해 명시하지 못한 바람을 간접적으로 알 수 있다.
준설토에 대한 연구는 주로 준설토의 1차원 침강 및 자중압밀 특성을 파악하는 실험적 연구가 진행되었다. 하지만 양질의 준설지반 확보를 위한 효과적인 투기장의 설계와 배출수에 의한 환경오염을 최소화하기 위해서는 준설토의 투기에 의한 유동특성의 체계적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 준설토 투기장의 펌핑에 의한 토사의 유동 형상을 모사하기 위하여 준설토사를 단일상으로 가정하고 연속 방정식을 유도하여 좌표축에 따른 힘 평형 방정식을 유도하였다. 준설토장의 3차원 거동 해석을 위한 컴퓨터 연산 부하와 모델링 소요시간을 최적화하기 위하여, 토체의 깊이 방향으로 적분을 수행하는 깊이 적분 방법을 지배 방정식에 적용하여, 3차원적 지형조건을 고려할 수 있도록 하였다. 지배 방정식의 보간함수를 이용한 공간분할에서 Petrov-Galerkin 수식화 기법을 적용하였다. 일반화된 사다리꼴 법칙으로 시간적분을 수행하고 Newton의 반복과정을 이용할 수 있도록 근사화시켰다. 가중행렬은 DG과 CDG 기법을 적용하였으며, 준설토 유동해석에서 가중행렬에 따른 수치적인 안정성을 평가하기 위하여 사각형 기둥 슬럼프 시뮬레이션을 수행하였다. 수치기법에 대한 비교 분석 결과는 DG 기법을 적용한 SU/PG 수식화가 유사진동을 최소화시키는 가장 안정적인 수치해석결과를 보여주는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 경추 초음파 DICOM 영상에서 개선된 퍼지 시그마 기법을 이용하여 경부심굴곡근을 추출하고 두께를 측정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 ROI 영역에서 Ends-In Search Stretching을 적용하여 명암 대비를 강조한다. Stretching된 ROI 영역에서 평균 이진화를 적용한 후, Blob 알고리즘을 적용하여 흉쇄유돌근과 경부심굴곡근의 후보 영역을 추출한다. 추출된 경부심굴곡근 후보 영역에서 경추의 위치 정보를 이용하여, 경추의 경계 영역을 검출한 후, Cubic Spline 보간법 알고리즘을 적용하여 스플라인 곡선을 추출한다. 스플라인 곡선 영상에서 상/하 탐색 알고리즘을 적용하여, 최대/최소 범위 영역을 설정한다. Stretching된 ROI 영역에서 최대/최소 범위에 해당하는 영역에 대해 개선된 퍼지 시그마 이진화를 적용한다. 적용된 영역을 Blob 알고리즘을 이용하여 잡음을 제거하고 Morphology 알고리즘을 이용하여 초음파 영상의 첫 번째 경추 기준점의 좌표 정보를 추출한다. 경추 기준점을 기준으로 두께 측정에 필요한 경부심굴곡근 후보 영역을 추출하고 개선된 퍼지 시그마 이진화 알고리즘을 적용한다. 개선된 퍼지 시그마 이진화 알고리즘이 적용된 영상에서 근막의 위치 정보를 이용하여 경부심굴곡근상단 경계선을 추출한다. 추출된 각 경추 객체에 DDA(Digital Differential Analyzer) 알고리즘과 Cubic Spline 보간법 알고리즘을 적용하여 경부심굴곡근의 하단 경계선을 추출한다. 추출된 경부심 굴곡근의 상/하단 경계선의 위치 정보를 이용하여, 측정에 필요한 경부심굴곡근을 추출한다. 제안된 방법을 경추 초음파 영상에 적용하여 경부심굴곡근을 추출한 결과, 기존의 경부심굴곡근추출 방법보다 효율적으로 경부심굴곡근을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.
레이저, 광학센서 등에 사용되고 있는 La2O3-CaF2-Al2O3-SiO2 계 유리에 희토류 물질을 첨가하였을 때, 열처리 온도에 따른 결정화유리의 발광 특성 변화에 대하여 연구하였다. 결정화유리를 얻기 위한 열처리 조건은 비등온 열분석을 통해 얻었으며, 열처리 온도에 따른 결정성장 정도 및 생성된 결정상 종류를 파악하기 위해 XRD 분석을 진행하였다. Scherrer's equation을 이용한 결과, 결정화유리 내부에 25~40 nm 크기의 결정들이 생성된 것으로 계산되었다. Photoluminescence (PL) 분석결과, 660~670℃에서 1시간 열처리 된 시편이 가장 우수한 PL 강도를 보였으며, CIE 색좌표계 분석결과, 열처리 유무와 관계없이 모든 결정화유리 시편들은 red-orange 빛을 발광하는 것으로 나타났다.
본 연구는 3차원 층구조체의 복합이론 및 유한요소해석 프로그램의 개발에 목적이 있다. 3차원 층구조체는 선형, 탄성, 등방성의 작은 변위에 제한을 두었으며, 변위를 나타내기 위하여 global 좌표축외에 local 좌표축을 사용하는 multiscale 의 방법을 이용하였다. 유한요소법의 적용시 요구되는 주종속 변수들은 $C_o$ 연속성을 만족하도록 택하여 해석하였으며 그결과 해석이 아주 간편하였으며 계산과정이 매우 경제적이었다. 지금까지 개발되어온 대개의 복합이론은 중첩의 원리를 사용하여 비선형 해석에는 쉽게 적용될 수 없었으나 본 연구에서 개발한 복합이론은 비선형해석에 용이하게 적용할 수 있다. 본 연구에서 개발된 복합이론의 정당성과 사용성을 입증하기 위하여 2차원 및 3차원의 탄성받침을 해석하여 이산화해석의 결과치와 비교, 검토하였다.
한 대의 카메라와 반사각의 조절이 가능한 2개의 거울, 그리고 별도의 적외선 광원을 이용하여 자유로운 머리 움직임이 가능한 안구 응시점 추정 시스템을 제안하였다. 거울의 회전 각도는 카메라의 광축(opticai axis) 상에 안구가 올 수 있도록 공간 좌표계와 선형 방정식을 이용하여 계산하였다 제안한 시스템은 수평 방향으로 90cm 수직 방향으로 60cm 범위 내에서의 머리 움직임이 가능하였고, 응시점의 공간 해상도 각각 6°, 7°이며, 시간 해상도는 10~15 frames/sec이었다. Generalized regression neural networks(GRNN)을 기반으로 하여 2단계의 GRNN을 거치는 소위 hierarchical generalized regression neural networks(H-GRNN)을 이용하여 얻어진 인자를 모니터 좌표로 변환하였다. GRNN을 한번 사용하였을 경우 정확도가 85%이었으나 H-GRNN을 이용할 경우 약 9% 높은 94%의 정확도를 얻을 수 있었다. 그리고 입력 파라미터의 정규화를 통하여 재보정의 불편함을 제거했을 뿐만 아니라 약간의 얼굴 회전이 발생하였을 경우에도 동일한 성능을 보였다. 본 시스템은 공간 해상도는 크게 높지 않으나 자유로운 머리 움직임을 허용되므로 안정성과 피검자의 활동에 제약을 줄였다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.
포인트 클라우드 데이터는 어떠한 형태를 표현하기 위해 무수히 많은 점들을 갖는 데이터 집합으로 특정 벡터 시스템에서 표현될 수 있으며, 일반적으로 3차원 좌표 공간에서 다양한 특성을 갖게 된다. 본 논문은 3차원 좌표 시스템의 포인트 클라우드에서 기존 방법(Hough Transform)보다 빠른 실린더 형태의 파이프 추정을 목표로 한다. 이를 위해 비교적 빠른 RANdom SAmple Consensus(RANSAC)를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 실린더 형태의 파이프 추정은 두 가지 형태의 수학적 모델을 근거로 파라미터를 계산하고, 결과를 조합하여 예측한다. 두 가지 수학적 모델은 구(Sphere)와 직선(Line)이며, RANSAC 적합을 통해 실린더의 축과 반지름이 될 수 있는 구의 파라미터(중심과 반지름)를 계산하고, 이를 직선화하여 실린더를 추정한다. 이는 법선 추정(Normal Estimation) 및 분할(Segmentation) 없이 비교적 정확도를 유지하며, 빠르게 실린더 매칭을 할 수 있게 한다. 빠른 실린더 매칭은 실시간 파이프 추정이 필요한 레이저 스캐닝 및 건설 역설계 분야에서 활용할 수 있을 것이다.
본 논문은 CUDA를 이용하여 GPU에서의 최적화된 kd-tree 탐색구조 환경과 광선/삼각형의 교차검사 알고리즘을 통한 실시간의 광선추적 시스템을 제안한다. 기존의 GPU 기반 kd-tree 탐색 알고리즘은 대부분 스택이 없는 GPU 하드웨어의 특성상 임의의 단말노드에서 기하요소의 교차검사가 실패할 경우 상위노드로 상향식 탐색을 진행하기 때문에 노드에 대한 중복 방문이 반드시 필요하거나 혹은 불필요한 메모리의 적재가 필요하기 때문에 큰 장면에 대한 광선추적은 어렵게 된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 CPU 방식의 kd-tree 탐색과 비슷하게 동작하도록 stack을 CUDA 프레임워크를 이용하여 GPU의 지역메모리로 구현하였기 때문에 기존의 방법 등에서의 문제점을 해결하였다. 또한 탐색구조를 통해서 찾은 말단 삼각형들의 처리를 위해서 최신의 CPU 기반의 교차검사 알고리즘인 Plucker 좌표계 검사를 CUDA로 구현하여 병렬 가속시켰다. Plucker 검사는 기존의 무게중심 좌표 대신에 광선과 삼각형 edge의 관계를 이용하는 간단한 연산만을 이용하는 장점이 있다. 전체 시스템은 단일 커널로 구성되어 있으며 병렬처리를 위한 복잡한 동기화나 광선패킷의 도입 없이 간단하게 구현되었다. 결과적으로 본 논문의 실험은 기존 알고리즘 대비 제안하는 알고리즘이 약 2배의 성능 향상이 있음을 보여 준다.
지능형 영상 감시 시스템은 감시카메라의 영상정보를 디지털화 하여 시스템이 스스로 사물의 위치 및 패턴을 분석하고 위험 상황이 발생할 경우 경보 및 출입 차단 시스템을 작동하여 보안담당자에게 즉각 현황을 알려 사람의 관리로 인해 발생하는 취약점을 대체, 보완 할 수 있게 해준다. 그러나 원거리 화면에서에서 작은 객체를 확대하기 위해서는 객체 위치에 따른 정확한 확대 배율과 중심좌표 이동이 이루어져야 한다. 그래서 본 논문에서는 유동적 배경에서 객체 이동에 따른 Pan, Tilt 좌표와 확대 배율을 연산하여 객체가 근거리 혹은 원거리 어디에 있듯 일정한 크기의 객체를 추적할 수 있도록 하고자 하였다. 실험결과 카메라의 정확한 PTZ 제어를 위하여 무게 중심을 검출하여 제어한 결과, 거리에 따라 최소 94%~100%의 정확한 제어가 가능하여 객체의 주요 영역을 인식 및 추적할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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