본 논문에서는 입력된 영상에서 얼굴의 구성요소와 얼굴을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 구성 요소탐지 방법으로는 EyeMap과 MouthMap을 이용하여 눈과 입술을 검출하는 방법을 사용한다. 먼저 눈의 영역을 찾은 후에 그 주변의 색상을 이용하여 피부 영역의 색상값 분포를 찾는다. 피부영역은 YCbCr에서 특징적인 분포를 나타내는데 이를 이용하여 배경영역과 피부영역을 분리한다. 피부영역으로 검출된 영역의 색상값 분포를 찾고 전체 영상에 그 분포와 근거리에 있는 영역들을 피부영역으로 검출한다. 여기서 추출된 피부영역을 기반으로 MouthMap을 구하여 입술을 검출한다. 기존의 방법과 달리 환경에 적응된 피부색상모델을 만들 수 있어 피부 영역 검출에서 좋은 결과를 얻을 수 있을 뿐 아니라 보다 정확한 입술영역을 찾을 수 있다.
비전 기반의 감시 시스템에서 동일인의 식별은 매우 중요하다. 감시 시스템에서 주로 사용되는 CCTV 카메라의 영상은 상대적으로 낮은 해상도를 가지므로 얼굴 인식 기법을 이용하여 동일인을 식별하기는 어렵다. 본 논문에서는 CCTV 카메라 영상에서 의상 특징을 이용하여 동일인을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 건물의 주출입구에서 출입자가 인증을 받을 때, 의상 특징이 데이터베이스에 저장된다. 그 후, 건물 내에서 촬영한 영상에 대해 배경 차감 및 피부색 발견 기법을 이용하여 의상 영역을 발견한다. 의상의 특징 벡터는 텍스처와 색상 특징을 이용하여 구성한다. 텍스처 특징은 지역적 에지 히스토그램을 이용하여 추출된다. 색상 특징은 색상 지도의 옥트리 기반 양자화(octree-based quantization)를 이용하여 추출된다. 건물 내의 촬영 영상이 주어질 때, 데이터베이스에서 의상 특징이 가장 유사한 사람을 발견함으로써 동일인을 식별하며, 의상 특징 벡터 간의 유사도 측정을 위해서는 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과, 얼굴인식 기법이 최대 43%의 성공률을 보인 데 비해, 의상 특징을 이용하여 80%의 성공률로 동일인을 식별하였다.
영상 기반의 모션 캡처에 대한 연구는 인체의 특징 영역 검출, 정확한 자세 추정 및 실시간 성능 등의 문제를 풀기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 인체의 많은 관절 정보를 복원하기 위해 다양한 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 수치적인 역운동학 방법의 단점을 개선한 실시간 모션 캡처 방법을 제안한다. 기존의 수치적인 역운동학 방법은 많은 반복 연산이 필요하며, 국부최소치 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 수치적인 역운동학 해법과 UKF를 결합하여 중간관절을 복원하는 방법을 제안한다. 수치적인 역운동학의 해와 UKF를 결합함으로써, 중간 관절 추정 시 최적값에 보다 안정적이고 빠른 수렴이 가능하다. 모션 캡처를 위해 먼저, 배경 차분과 피부색 검출 방법을 이용하여 인체의 특징 영역을 추출한다. 다수의 카메라로부터 추출된 2차원 인체 영역 정보로부터 3차원 정보를 복원하고, UKF와 결합된 수치적인 역운동학 해법을 통해 동작자의 중간 관절 정보를 추정한다. 수치적인 역운동학의 해는 UKF의 상태 추정 시 안정적인 방향을 제시하고, UKF는 다수의 샘플을 기반으로 최적 상태를 찾음으로써, 전역해에 보다 빠르게 수렴한다.
본 논문은 신경망 (neural network: NN)과 mean-shift알고리즘을 이용하여 복잡한 배경에서 사용자의 눈을 정확히 추출하고 추적할 수 있는 눈 추적 시스템을 제안한다. 머리의 움직임에 강건한 시스템을 개발하기 위해서 먼저 피부색 모델과 연결 성분분석을 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 그 다음 신경망기반의 텍스처 분류기를 이용하여 얼굴 영역(face region)을 눈 영역(eye region)과 비눈 영역(non-eye region)으로 구분함으로써 눈을 찾는다. 이러한 눈 검출 방법은 안경의 착용 유무에 상관없이 사용자의 눈 영역을 정확히 검출 할 수 있게 한다. 일단 눈 영역이 찾아지면 이후 프레임에서의 눈 영역은 mean-shift알고리즘에 의해 정확하게 추적된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위해서 제안된 시스템은 눈의 움직임을 이용한 인터페이스 시스템에 적용되었고, 이 인터페이스를 이용한 'aliens game'이 구현되었다. 25명의 사용자에 대해 실험한 결과는 제안된 시스템이 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용될 수 있다는 것을 보여주었으며, 또한 $320{\times}240$ 크기의 영상을 초당 30프레임의 빠른 속도로 처리함으로써 실시간 시스템에 적용될 수 있음을 보여주었다.
멜라닌은 생체 내에서 발모 및 피부색을 결정하는데 중요한 역할을 하는 고분자 물질이다. 하지만 활성산소에 의해 과도하게 생성된 멜라닌은 노화와 관련된 기미, 주근깨와 과색소 침착증 등을 야기한다고 알려져 있다. 이와 관련된 천연물 중 서목태 성분의 하나인 polyphosphate는 자외선에 의해 손상되는 피부 노화를 억제한다고 보고되고 있다. 본 연구의 목적은 멜라닌 합성에 대한 RNEE의 직접적인 효과를 조사한 것이다. 본 연구에서 RNEE는 DPPH radical의 소거효과 및 환원력과 같은 항산화 효과는 없는 것으로 나타났다. MTT 실험을 수행한 결과, RNEE는 농도 의존적으로 세포독성을 증가시켰다. 또한, RNEE는 tyrosinase 활성과 DOPA-oxidation 실험 결과에서 멜라닌 합성을 증가시켰다. RNEE는 살아있는 세포에서 L-DOPA에 의한 유발되는 melanin생성 촉진 효과는 없는 것으로 나타났으나, 과산화수소를 처리하여 melanin 생성을 감소시킨 대조군과 비교시 과산화수소 전처리 후 RNEE를 처리한 군에서는 melanin 생성 촉진 효과가 있는 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 RNEE는 tyrosinase related protein-2 (TRP-2)의 발현을 증가시키는 것으로 나타났으며, tyrosinase related protein-1 (TRP-1)의 단백질발현도 대조군과 비교시 $16{\mu}g/ml$의 농도에서 증가되는 것으로 나타났다. 특히 superoxide anion을 과산화수소로 변환시키는 SOD-3의 발현을 조사한 결과 $16{\mu}g/ml$ 이상의 농도에서 대조군과 양성 대조군인 ${\alpha}$-MSH보다 단백질 발현이 증가하는 것으로 나타났다. 그러므로, 이상의 결과는 서목태가 흑모와 관련 있는 멜라닌 생성을 촉진하는 기능적인 잠재성을 가지고 있다는 것을 암시한다.
한의학에서 혀의 상태는 인체 내부의 생리적 병리적 변화와 같은 건강 상태를 진단하는 중요한 지표로 활용된다. 혀의 상태를 진단하는 방법(설진)은 편리할 뿐 아니라 비침습적이므로, 한의학에서 널리 활용되고 있다. 하지만, 설진은 광원이나 환자의 자세, 의사의 건강 조건과 같은 검사 환경에 따라 많은 영향을 받는다. 객관적이고 표준화된 진단을 위한 자동 설진 시스템을 개발하기 위하여 촬영된 얼굴 영상으로부터 혀를 영역분할하고 설태를 분류하는 것은 필수적이지만 혀와 입술, 입 근처의 피부색이 서로 유사하므로 쉽지 않은 일이다. 제안된 방법은 전처리 과정과 영역분할, 혀의 구조로부터 발생하는 음영 영역의 지역 최소값 위치 검색, 지역 최소값의 교정, 컬러의 차이를 최대로 하는 위치를 찾는 컬러 경계면 탐색, 척의 기하적인 특성에 일치하는 경계면 선택, 경계면 평활화로 구성되어 있으며, 여기서 전처리 과정은 계산량의 감소를 위한 부 표본화, 히스토그램 평활화, 경계면 강화를 수행한다. 이러한 시스템적인 과정을 거치면, 영역분할된 혀를 획득할 수 있게 된다. 제안된 방법으로 분할된 영역은 초과적으로 혀가 아닌 영역을 제외해 낼 뿐 아니라 정확한 진단을 위해 중요한 정보를 제공함을 한의사의 진단 유효도 평가점수를 통해 확인할 수 있었다. 제안된 방법은 진단의 객관화와 표준화에 기여할 뿐만 아니라 u-Healthcare 시스템에도 활용 가능하다.
본 논문에서는 다양한 멀티미디어 매체의 제어 및 인터랙션을 위하여 별도의 입력장치 없이 사용자의 경험기반의 동작 인식을 통하여 멀티미디어 콘텐츠를 제어 하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 사용자 경험 기반 멀티미디어 콘텐츠 제어를 위한 휴먼 동작 인식 방법은 먼저, 카메라로부터 입력받은 영상을 조명의 변화에 크게 영향을 받지 않는 YCbCr컬러 영역으로 변환하여 피부색 추출과 모폴로지에 의한 잡음제거, Boundary Energy 및 Depth 영상을 이용하여 손 영역을 검출하였다. 검출된 손 영상에서 PCA 알고리즘을 이용하여 손 모양을 인식하고 차영상 및 모멘트 이론을 이용하여 손의 중심점 검출 및 궤적을 획득한 후, 손의 궤적을 시간을 기준으로 8분할하여 8방향 체인코드를 이용하여 심볼화하였다. 심볼화된 정보로 부터 HMM 알고리즘을 이용하여 손동작을 인식, 사용자의 동작 인식을 통하여 멀티미디어 콘텐츠를 제어하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 실험에 적용한 결과 손 영역 검출은 94.25%, 손 모양 인식은 92.6%, 손 동작 인식은 85.86%, 얼굴 검출은 89.58%의 성능을 나타내었으며 이를 기반으로 컴퓨터 환경에서 생성 구축된 영상, 음성, 동영상, MP3, e-book 등과 같은 다양한 콘텐츠들을 동작인식만으로 제어할 수 있도록 하였다.
목 적 : 멘케스병은 X-연관성 열성으로 유전되는 질환으로 copper-transporting P-type ATPase에 부호화된 ATP7A 유전자의 돌연변이에 의해 발생한다. 임상 증상으로 진행성 신경계 퇴행, 정신 지체, 저색소 피부색, 혈관계 합병증을 나타내며, 조기 진단과 치료가 예후에 중요한다. 저자들은 ATP7A 유전자 분석을 통한 새로운 돌연변이와 산전 진단의 사례를 보고하는 바이다. 방 법 : 영아기에 꾸불꾸불한 머리카락, 진행성 신경계 퇴행, 근긴장저하를 보인 5명의 멘케스병 환자를 대상으로 하였다. 혈청 구리와 세룰로플라즈민 농도는 모든 환자에서 감소되어 있었으며, 뇌 핵자기공명영상 소견상 꾸불꾸불한 뇌혈관의 관찰되었다. 배양된 피부 섬유아세포에서 추출한 cDNA 또는 말초 혈액 백혈구에서 분리한 genomic DNA로 유전자 분석을 시행하였다. 산전 진단은 융모막 채취 또는 양수 검사를 통하여 2명의 태아에서 시행하였다. 결 과 : 4명의 환자에서 4가지 새로운 돌연변이가 발견되었다(c.3511+1G>A (p.E1099_N1171delinsMfsX18), c.4005+5 G>A (p.V1268_R1335del), c.1870_2172del (p.S624_Q724del), c.3352 G>A (p.G1118S)). 나머지 1명의 환자에서 발견된 돌연변이는 이미 보고된 돌연변이이다(c.1933 C>T (p.V1268_R1335del)). 산전 진단에서 1명은 정상이었으며 다른 1명은 여자 보인자로 진단되었다. 결 론 : ATP7A 유전자 분석에서 4가지 새로운 돌연변이가 발견되었다. 유전자 분석과 이를 이용한 산전 진단은 조기진단 또는 치료적 유산을 결정하는데 결정적다. 본 연구에서 유전자 분석을 시행한 결과 대부분 해독틀(frameshift) 돌연변이였으며 산전 진단은 모두 성공적으로 수행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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