본 논문에서는 포즈에 적응적인 가중치 맵 (weight map)에 기반한, 얼굴 교체시스템을 위한 블렌딩 기법을 제안한다. 우선 얼굴교체를 진행하기 위해 목표얼굴이 들어있는 영상으로부터 실시간으로 얼굴의 기하학적 특징점 (land mark)을 검출한다. 다음 검출된 특징점의 분포에 따라 얼굴영역에 대해 삼각화 (triangulation)를 진행한다. 참조영상에 대해서도 같은 과정을 적용하고 대응되는 영역끼리 워핑 (warping) 변환을 시키면 목표 얼굴과 같은 포즈의 참조얼굴을 얻을 수 있다. 그 다음 두 영상의 피부색 톤을 일치시켜주고 안면교체를 진행한다. 하지만 교체된 영역과 목표 얼굴 사이에 부자연스러운 경계가 발생하게 되는데 블렌딩 기법을 통해 이런 경계를 제거한다. 본 논문에서는 사전에 표준얼굴형태모델을 이용하여 정면 얼굴의 가중치 맵을 생성하고, 표준얼굴형태모델과 목표 얼굴사이 변환관계를 이용하여 포즈에 대응되는 가중치지도를 생성하였다. 이렇게 얻어진 가중치 맵은 일관되게 정해진 가중치 맵에 비해 포즈변화에 적응적으로 대처할 수 있어 보다 자연스러운 얼굴교체 효과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 유사도(similarity) 기반 이미지 클러스터링 기법에 대하여 논하고자 한다. 비트맵 이미지의 특징을 추출하고 이러한 특징에 기반한 유사도 측정 함수들을 소개하고 이미지 클러스터링 알고리즘과 구현을 통한 실험 예제들에 대해서 설명한다. 이 실험에서 우리는 유사도에 따라 이미지들이 계층적(Hierarchical)으로 집단화 되는 계층적 클러스터링 알고리즘을 사용하였다. 이미지의 특징 표현을 위해서는 HSV 기반의 히스토그램을 이용하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 실험 결과는 이미지 데이터베이스에서 유사한 이미지를 검색하는데 높은 효율성이 있는 것을 보여준다.
본 연구에서는 통합된 하나의 맵을 작성하기 위하여 통합 맵서버를 설계하고 구현한다. 제안된 통합 맵서버는 다음과 같은 두 가지 특징을 가진다. 첫째, 웹 환경에서 사용자의 요구를 반영하기 위하여 메타데이터를 개별화한다. 맵서버는 클라이언트에 필요한 정보를 메타데이터에 설정하기 때문에 메타데이터를 개별화하면 사용자는 자신이 원하는 형태의 통합 데이터를 얻을 수 있게 된다. 둘째, 융합 서비스 개념을 도입하여 공간 데이터 뿐만 아니라 공간 데이터와 비공간 데이터와의 통합도 지원한다. 융합 서비스는 링킹의 개념을 사용하여 실체화한다. 본 연구에서 제안한 통합맵서버는 사용자의 요구에 따른 높은 수준의 맵 통합 결과를 제공함으로써 웹 매핑 환경에서 융합의 질을 높일 수 있으며, 사용자 응답 시간도 줄일 수 있다는 것을 실험을 통하여 증명하였다.
본 논문에서는 초음파와 전자나침반, 엔코더, 자이로센서를 복합적으로 구성하여 로봇의 SLAM 방법을 제시하였다. 일반적으로 전자 나침반과 엔코더, 자이로를 이용한 로봇의 위치측정은 작업공간에서의 상대위치만을 알 수 있다. 실제 로봇이 작업공간에서 작업을 하기 위해서는 로봇의 절대위치 정보를 알아야만 하며, 이는 SLAM으로 얻을 수 있다. 본 논문에서는SLAM 구현을 위하여 로봇의 작업공간을 초음파 센서를 이용하여 구조적 맵 생성 기법을 통해 맵을 생성한 후, 이를 특정 맵으로 변환하였다. 생성된 특정 맵과 맵 매핑을 활용하여 맵 상의 절대위치를 구한다. 실험은 직접 설계 및 제작한 로봇을 이용하였고, 실험 방법은 초기 좌표를 모르는 로봇을 임의의 장소에 위치 시키고 제안한 SLAM 알고리즘을 이용하여 로봇의 전역 좌표를 찾도록 하였다. 실험 결과, 제안한 SLAM 알고리즘을 이용하여 맵 상의 절대위치를 모두 찾음을 확인하였다.
자연이미지에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있다. 그러므로 자연이미지에서 텍스트를 추출할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 문자-에지 맵 패턴 히스토그램 분석함으로서 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하여 16가지 에지 맵을 생성하고, 에지 맵을 조합하여 문자 특징을 갖는 8가지 문자-에지 맵을 생성한다. 8가지 문자-에지 맵과 16가지 에지 맵을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출하고, 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하여 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하였다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험하였고, 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지에서 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다.
본 논문은 한 장 혹은 여러 장의 실세계의 사진 영상을 입력으로 받아 영상 기반 모델링 방법 중 하나인 영상 분할 모델링 방법을 통해 환경을 3차원으로 모델링을 하고 주어진 실세계 사진 영상을 비사실적 렌더링하여 환경 탐색시 환경맵으로 사용하도록 하여 비사실적 탐색 영상을 생성하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 세밀한 3차원 환경 메쉬 모델을 생성하여 2차원 환경맵의 비사실적 랜더링 과정을 통해 비사실적 애니메이션 효과를 손쉽게 만들어 낼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한, 환경맵의 비사실적 렌더링을 통한 환경 매핑방법으로 각 프레임 간의 유사성을 유지하며 렌더링하는 특징을 가지고 있어 자연스러운 비사실적 탐색 영상을 생성 할 수 있다.
통신은 기본적으로 사람과 사람 간의 의사소통에서 출발한다. 그러나 만물지능통신은 통신의 대상을 사람-사물-공간-시스템으로 확장한 초연결(hyperconnectivity) 네트워킹을 전제로 한다. 본고에서는 이러한 만물지능통신 기반의 초연결 산업 구도를 분석하기 위하여, 스마트 혁명 이후의 IT 산업 분석틀로 부상한 CPNT(Content, Platform, Network, Terminal) 계층구조를 적용함과 동시에 초연결 산업의 준거틀로 일본 경제산업성 기술전략맵에 포함된 미래 사회의 삽화 내용을 원용했다. 동 기술전략맵에서는 2025년을 실현연도로 상정하여, 기술이 개발된 미래 생활환경을 삽화를 통하여 기술하고 있다. 동 삽화의 구도와 내용을 분석한 결과 초연결 산업은 사람-사물-공간-시스템 간의 초연결로 특징지을 수 있고, 콘텐츠-플랫폼-단말-네트워크 계층구조로 재구성할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 작업을 통하여 초연결 산업 생태계의 기본 구도로서 천지인(天地人) 모델을 제안하였다.
본 논문에서는 XNA Framework 기반의 모바일 게임을 설계하고 구현한다. 이 모바일 게임의 특징은 스토리, 이미지, 단계별 맵 클리어, 장애물 등의 4개 요소를 고려하여 개발한다. 바다에 등장하는 다양한 캐릭터를 사용하였으며 메인 캐릭터가 단계별 맵에서 주어진 아이템을 획득하면 해당 맵이 클리어 되고 다음 단계로 진행되도록 구현한다. 전통적인 게임, 흥미 외에도 메인 캐릭터가 경로를 찾는 방법과 게임에 생명을 주는 알고리즘을 구현한다.
얼굴인식, 홍채인식과 같은 생체보안 분야에서 눈, 코, 입술 등 얼굴특징을 추출하는 과정은 필수적이다. 본 논문은 초고속(faster) R-CNN을 이용하여 얼굴영상에서 눈 및 입술영역을 검출하는 방법을 연구하였다. 초고속 R-CNN은 딥러닝을 이용한 물체검출 방법으로 기존의 특징기반 방법에 비해 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 얼굴영상에 콘볼루션, 선형정류과정, max pooling과정을 차례로 적용하여 특징맵을 추출하고 이로부터 제안영역(region proposal)을 검출하는 RPN(region proposal network)을 학습한다. 그리고 제안영역과 특징맵을 이용하여 눈 및 입술 검출기(detector)를 학습한다. 제안방법의 성능을 검토하기 위해 남녀한국인 얼굴영상 800장으로 실험하였다. 학습을 위해 480장을 이용했으며 테스트용으로 320장을 사용하였다. 컴퓨터모의 실험결과 눈 및 입술영역 검출의 평균정확도는 50 에포치일 때 각각 97.7%, 91.0%를 얻을 수 있었다.
본 연구는 융합 인재 교육의 다양한 목표 중에서 인지적 측면 특히 창의적 사고력의 신장에 초점을 맞추고 창의적 사고력 신장을 위한 교수 기법으로서 '통합형 마인드맵'을 개발하고 적용하여 그 효과를 알아보았다. 통합형 마인드맵이란, 융합 인재 교육 지향 마인드맵으로서 기존의 마인드맵 특징을 유지하면서, 과학 주제를 중심으로 뻗어나가는 아이디어 발산의 범주를 과학(S), 기술(T)&공학(E), 예술(A), 수학(M)의 측면으로 해보도록 교사가 의도적으로 유도하는 특징을 지닌다. 그럼으로써 학생들은 학습한 과학 개념이 다른 분야(기술, 공학, 예술, 수학)와 밀접하게 관련되어 있음을 지속적으로 인식하게 되고 관련 지식을 넓힐 수 있으며, 이는 융합 인재에게 요구되는 창의적인 융합적 사고를 할 수 있는 밑거름으로 작용하게 된다. 통합형 마인드맵은 첫 번째 가지가 포함하는 핵심어의 범주에 따라 STEAM형, STEA형, STEM형, STE형의 네 가지 유형으로 구분할 수 있으며, 교사의 안내 정도에 따라 안내형, 중간 개방형, 개방형의 세 수준으로 구분할 수 있다. 또한 통합형 마인드맵 활동은 개인 별 뿐만 아니라 모둠 및 학급 토론을 통한 협동 학습 형태로 이루어지는 모둠 별, 학급 공유 활동의 형태로도 진행될 수 있다. 개발한 교수 기법은 중학교 2학년 학생들을 대상으로 한 학기 동안 적용하였으며, 실험반 학생들은 한 학기 동안 개인 별 통합형 마인드맵 활동 10회, 모둠 별 통합형 마인드맵 활동 10회, 학급 공유 통합형 마인드맵 활동 3회로, 총 23회의 통합형 마인드맵 활동을 경험하였다. 그 결과 실험반 학생들의 창의적 사고력은 유의미하게 향상되는 것으로 나타났다(p<.05). 본 연구에서는 창의성을 협의로 정의하여 발산적 사고라고 정의하였으며, 그 하위 범주인 유창성, 융통성, 독창성을 분석한 결과에서도 모두 유의미한 향상이 있었다(p<.05). 따라서 본 연구에서 개발한 통합형 마인드맵 교수 기법은 창의적 사고력의 신장에 긍정적인 영향을 준다는 것을 알 수 있었다. 그리고 창의적 사고력에 대하여 교수 기법과 인지 수준, 학업 성취도 수준, 성 별과의 상호 작용은 나타나지 않았다(p<.05).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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