최근 코로나바이러스로 인한 마스크 착용이 급증함에 따라 마스크 착용에 대응할 수 있는 기술의 중요성이 증가하고 있다. 얼굴 자세 추정 분야는 운전자 주의, 얼굴 정면화, 시선 감지 등의 다양한 활용성에도 불구하고 마스크 착용에 따른 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 연구가 거의 수행되지 않았다. 본 논문은 마스크 착용 유무에 따른 얼굴 자세 추정의 성능 저하에 대한 분석을 토대로, 마스크가 없는 얼굴 이미지의 크기 및 자세를 분석하여 마스크 이미지를 합성할 수 있는 데이터 증강 기법을 제안한다. 제안하는 얼굴에 특화된 증강 기법을 활용한 학습은 마스크 착용 여부와 관계없이 얼굴 자세 추정 벤치마크 데이터 세트인 BIWI에서 강인한 성능을 보이며, 특정 모델에 국한되지 않기 때문에 다양한 얼굴 자세 추정 모델에 적용될 수 있다.
본 연구는 직물 기반 바이오 모니터링 스마트 의류를 개발하기 위해 의복 소재의 신축성에 따른 심전도 신호 검출 성능과 착용 성능을 평가하여 직물 기반 심전도 의복을 위한 최적 범위를 제안하고자 한다. 이를 위해, 서로 다른 신축률의 편물을 얻기 위해 면/폴리에스테르에 스판덱스 함유율을 0%, 5%, 8%로 다르게 하여 제편하였다. 이 세 가지 소재로 심전도 측정을 위해 동일한 사이즈로 의복을 제작한 후, 금속사를 이용한 자수 기법으로 심전도 전극을 설치하였다. 심장 관련 병력이 없고 평균 BMI가 $20{\sim}24$인 정상 체중의 5명을 대상으로 Biopac MP150을 사용하여 심전도 신호를 검출한 후, 설문지를 사용하여 소재의 신축성에 따른 착용성 평가를 시행하여 신축성에 대한 만족감, 동작용이성, 전반적 쾌적함 등을 Likert 7점 척도로 평가하도록 하였다. 실험 결과, 심전도 신호 검출 성능 측면에서는 8% 라이크라 함유 소재가 가장 우수하였으나, 착용성 측면에서는 5% 소재가 가장 우수한 것으로 파악되었다. 향후 그 수요가 높아질 것으로 예상되는 바이오 모니터링 의복 소재 개발을 위해 기능성과 착용성을 모두 고려한 본 연구 결과가 유용하게 활용될 것이다.
본 논문은 가상 직물 착용을 위한 직조 패턴 제거 필터의 성능 분석에 관한 것이다. 명도 차분 맵을 이용한 가상 직물 착용 시스템은 의류 형상 영역의 명도 차분 맵을 이용하여 조명과 음영 특성을 추출할 시, 의류 형상 영역의 색상에는 무관하지만 의류 모델의 직조 패턴에는 영향을 받는다. 본 논문에서는 바이래터럴 필터(bilateral filter)와 측지 형태학 필터(geodesic morphological filter)에 기반하여 모델 의류 영역의 직조 패턴을 제거하는 방법을 소개하고 그 성능을 분석함에 목적이 있다. 가상 직물 착용 시스템에 직조 패턴 제거 필터를 채택할 경우, 최대한 모델 영상의 직조 패턴에 무관하게 직물 원단의 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있음에 따라 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있다. 또한 온라인상에서 직물 원단이나 의류를 거래할 시에 구매자로 하여금 모델 영상의 직조패턴에 종속되지 않은 상태에서 의사결정을 할 수 있도록 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다.
본 논문은 사용자의 손가락 및 손의 움직임을 이용하여 키보드와 마우스로 사용하도록 개발된 착용형 입력장치 ($SCURRY^{TM}$)의 손가락 움직임을 감지하는 클릭인식 성능의 향상 방법을 제안한다. 제작된 착용형 입력장치는 클릭 감지용 가속도계가 장착된 손가락 부분과 손 움직임 감지용 각속도계가 장착된 손등 부분, 그리고 화면상의 가상키보드의 구성된다. 제안하는 클릭 감지 방법은 사용자의 클릭 의도를 파악하는 특징 추출부, 클릭 동작을 수행한 손가락을 판별하는 유효클릭 인식부, 그리고 손 움직임에 의해 발생된 외도하지 않은 클릭신호를 제거하는 신호혼선 제거부로 구성된다. 제안된 방법을 이용하여 착용형 입력장치의 클릭 일시성능이 향상됨을 실험으로부터 확인하였다.
코로나19 전염병 예방을 위한 공공장소에서의 마스크 착용이 의무화되고 있다. 그러나 사람들이 다양한 이유로 마스크를 제대로 착용하지 않아 감염에 노출되는 위험이 발생하고 있다. 이러한 방역 문제를 해결하고 본 논문은 영상을 인식하여 마스크를 쓴 얼굴과 쓰지 않은 얼굴을 검출하는 방식을 제안한다. 제안 방법은 마스크 착용자와 비착용자 얼굴 영상을 딥러닝 기반의 YOLO 네트워크로 학습하여, 마스크 착용 유무를 판별한다. 동일 YOLO 네트워크에 대해 여러가지 조건으로 학습을 수행하고, 학습에 사용되지 않은 검증 데이터를 이용해 정확도가 가장 높은 네트워크의 가중치를 선택하였다. 실험결과, 마스크 착용자는 67.2%, 미착용자는 39.8%의 판별 정확도를 보였다. 미착용자에 대해 낮은 정확도를 보인 이유는 학습 데이터의 부족으로 판단되며, 이를 보완하기 위하여 더 많은 학습데이터를 제작하여 성능을 개선시키고자 한다.
화재로 인한 인명 피해를 줄이기 위해, 화재 대피용 방연마스크에 대한 관심과 보급이 증가하고 있다. 하지만 시중에 유통되는 방연마스크의 성능 인증 여부와 일반인들이 방연마스크를 적절하게 착용할 수 있는지에 관한 조사가 충분하지 않기 때문에, 방연마스크가 화재 현장에서 피난안전성을 실제로 높일 수 있는지 판단하기가 쉽지 않다. 본 연구는 방연마스크에 대한 일반 사용자의 인식 현황 및 사용 경험을 조사하고, 교육 필요성을 분석하였다. 또한 국내에서 유통 중인 방연마스크 제품들이 국내외 성능 기준에 따라 인증되고 있는지 조사하였다. 아울러 실험을 통해 방연마스크의 착용 신속성 및 활동 편의성을 평가하였다. 235명의 응답자 중 방연마스크를 실제 사용해 본 응답자는 22%에 그치고, 23%는 방연마스크를 모름에도 불구하고, 93%의 응답자는 방연마스크가 화재 피해를 줄일 수 있다고 기대했다. 국내에서 유통 중인 54개의 방연마스크 중 약 41%의 제품이 성능 인증을 받지 않은 것으로 조사 되었다. 국내외 다양한 성능 기준들 중에서 ASTM E 2952 및 KFIS 024만 방연마스크의 착용 신속성을 30초 이내로 규정하고 있다. 그런데 4가지 형태의 방연마스크를 대상으로 착용 신속성을 실험한 결과, 후드형 방연마스크와 자급식 방연마스크는 30초 이내로 착용하기 어려운 것으로 나타났다. 정화식 방연마스크에 비해 자급식 방연마스크를 착용하면, 의사소통의 어려움과 심리적/물리적 불편감을 더 많이 느끼는 것으로 나타났다. 한편, 방연마스크의 착용 교육을 받은 경우, 착용 시간은 약 19%, 오착용 횟수는 약 89% 감소하여, 적절한 착용 교육과 훈련이 매우 중요하다는 것을 확인할 수 있었다.
안전모 착용 여부를 확인하는 객체 탐지 모델을 물류 현장에서 활용하기 위해서는 안전모를 착용한 경우와 착용하지 않은 경우를 정확하게 탐지해야 한다. 하지만 학습 데이터가 안전모를 착용한 클래스와 착용하지 않은 클래스 간 불균형이 존재하는 경우 해당 데이터만으로는 태스크에 맞게 학습이됐다고 보긴 힘들다. 본 연구는 데이터 증강 기법 적용 시 임의의 데이터에 증강을 적용하는 대신 상대적으로 적은 안전모를 착용하지 않은 클래스를 포함하는 이미지에 대하여 데이터 증강 기법을 적용하였다. 여러 데이터 증강 기법 중 Rotation, Gaussian Noise, 객체를 기준으로 한 Crop을 직접 구현 및 적용하여 객체 탐지 모델인 YOLOv5의 성능을 효과적으로 높이며 더욱 강건한 모델을 개발하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 간병인의 도움없이 자가 보행 재활에 효과적으로 사용될 수 있는 새로운 개념의 가슴 착용형 로봇을 개발하였다. 개발된 로봇의 특징은 크게 세 가지로 나뉜다. 첫째, 구조적 특징으로써, 하박에 착용하는 기존 지팡이 타입의 엘보 크러치와 달리 개발된 로봇은 가슴에 착용되어 착용자의 두 팔을 자유롭게 하는 동시에 팔의 부담을 제거하여 준다. 둘째는 구동 알고리즘의 특징으로써, 가슴부에 부착된 압력센서로부터 사용자의 보행의도를 자동적으로 인식하여 로봇의 다리를 이동시킨다. 또한 착용자의 안전을 위해 초음파 센서를 이용하여 착용자 전방에 장애물이 나타날 시 보행을 멈추고 경고음을 발생시킨다. 마지막으로, 스카치요크 메커니즘을 사용하여 지지다리의 상승과 하강 시 지면 반발력으로 인하여지지 발 상/하강 모터에 과도한 토크가 부과되지 않도록 하였다. 이러한 세 가지 특징으로부터 개발된 로봇이 자가 보행 재활에 효과적으로 사용될 수 있음을 실험적으로 보였으며, EMG (Electromyography) 센서를 이용하여 근력 보조 성능을 정량적으로 검증하였다.
본 논문은 안경착용 얼굴영상을 위한 실시간 눈 인식 알고리즘을 제안한다. 학습 알고리즘에 기반한 기본의 눈 인식 방법은 안경을 착용한 얼굴영상이 입력으로 주어질 경우 안경의 다양한 크기와 색깔, 형태로 인해 알고리즘의 학습 효율이 크게 떨어져 낮은 눈 인식 성능을 갖게 된다. 제안하는 방법은 모폴로지 연산을 통해 얼굴영상에서 안경이 포함된 부분을 검출하여, 안경으로 인한 눈 인식 알고리즘의 성능저하를 막는다. 성능평가를 위해 제안하는 방법을 Viola & Jones의 눈 인식 학습 기반 눈 인식 알고리즘에 적용하였으며 Spacek의 얼굴영상 데이터베이스를 실험 영상으로 사용하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존 눈 인식 알고리즘의 처리속도를 15fps (frames per second)에서 14.2fps로 하락시키면서 인식률을 75%에서 96.3%로 향상하였다.
본 논문에서는 장시간 심전도를 측정하더라고 착용의 불편함을 최소화하기 위해 가슴에 착용 가능한 벨트형 심전도 전극을 제작하였다. 그리고 심전도 신호의 검출을 위하여 초저전력 계측시스템을 구현하였으며, Zigbee호환의 무선노드를 이용하여 계측된 심전도 신호를 PC측으로 무선 전송하는 시스템을 구현하였다. 또한 착용을 통해 장시간 심전도 측정이 가능하도록 움직임에 따른 동잡음을 제거하고자 하였으며, 이를 위해 적응 신호처리기법을 사용하였다. 그리고 가변 기준값을 이용하여 보다 정확한 심전도 R피크를 검출하고자 하였다. 구현된 적응신호처리와 R피크검출의 성능을 평가하기 위하여 MIT-BIH 데이터를 이용한 잡음제거성능 및 피크검출 실험을 수행하였으며, 실제 피검자를 대상으로 활동 중 심전도 계측 실험을 통해 구현된 시스템의 성능평가를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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