본 논문은 다양한 조명환경에서의 실시간 설진 진단을 위한 혀 영역 검출 및 영역 분할 방법을 제안한다. 임의의 환경에서 얻어낸 이미지에서 혀 영역의 추출과 추출된 영역에서의 혀의 상태를 진단하는 데는 많은 어려움이 있다. 다양한 조명환경에서의 영상으로부터 혀 영역을 추출하기 위하여 본 논문에서는 ASM을 이용한다. 검출된 영역을 6개의 영역으로 영역 분할한 다음 HSV영상으로 변환하고 색상 정보를 분석함으로써 신체의 건강상태를 판별하는 방법을 제한한다.
단일 카메라 영상으로 입력되는 환경 정보에 대해서 보도에 대한 길의 소실점과 보도 영역에 대한 정보를 획득하는 방법과 보도 영역에 대해 블록 세그멘테이션을 통하여 장애물과 같은 물체 영역을 구분한다. 소실정과 보도 영역을 획득하기 위한 방법으로 에지영상에서 보도의 외곽선 정보를 추출하도록 한다. 이를 위해 체인코드를 이용하여 특정한 방향으로 향하는 직선 성분을 검출하도록 한다 보도 영역 내에 존재하는 물체의 영역을 구분하기 위해서 영역을 특정 크기를 가지는 블록으로 구분하고 각 블록이 가지는 평균 컬러 정보를 이용하여 영역을 세그멘테이션 한다. 세그멘테이션을 통해 얻은 영역을 통해 보도의 영역과 장애물의 영역을 구분하고 각 장애물의 위치를 계산하다. 알고리즘의 평가를 위해 실내의 복도 환경과 단순한 형태를 가지는 실외 환경에서 획득한 영상을 이용하여 실험하였다.
대규모 가상환경의 핵심은 사용자 PC의 성능에 영향을 받는 확장성에 있다. 기존의 접근 방식은 대규모 환경을 지원하기 위해 멀티캐스트를 주로 사용하였다. 그러나 멀티캐스트는 현재 멀티캐스트 하드웨어가 지원할 수 있는 그룹의 수가 제한된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 PC 클라이언트와 인터넷과 같은 대규모 네트워크 기반의 확장성 높은 가상환경 모델을 제시한다. 멀티캐스트 네트워크와 PC 클라이언트 사이에 위치하는 관심영역 관리자(AOIM)는 멀티캐스트 그룹과 함께 다중 필터링을 수행하여 정보의 흐름을 최적화한다. 또한, 관심영역 관리자는 사용자의 관심 패턴에 따라 관심영역(AOI)으로부터 PC 클라이언트로의 데이터 전송량을 조절한다. 관심영역은 정보의 정확도에 따라 세 단계로 구분되며, 각 단계의 구분은 네트워크 현황에 따라 적응적으로 수축 또는 확장될 수 있어 PC 클라이언트는 최적화된 가상환경 상태정보를 제공받는다. 결론적으로, 제안된 모델은 다양한 컴퓨팅 환경의 PC 클라이언트에게 정확한 최우선 관심영역 정보를 제공한다.
가상환경에서 분산된 참여자들이 공동작업을 원활히 수행하기 위해서는 효율적인 이벤트 메시지의 처리 메커니즘이 필수적으로 제공되어야 한다. 관심영역을 이용한 메시지 필터링 기법은 이벤트가 전파될 범위를 참여자의 주변 영역으로 제한함으로써 효과적으로 메시지 트래픽을 감소시킬 수 있다. 기존의 관심영역기법은 영역을 크기를 고정시킴으로써 가상환경 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있는 참여자 수의 변화에 능동적으로 적응하기 어려운 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존 방법의 단점을 개선하고자 환경의 동적인 변화에 적응도가 높은 확장관심영역모델을 제안하고자 한다. 제안된 연구는 관심영역의 기능을 확장하여 다중영역과 차등화된 이벤트 처리 알고리즘을 제공함으로써 필터링의 효율성을 향상하고자 하였다. 제안된 기법은 분산가상환경, MMORPG와 같은 대규모 참여자 시스템에서 이벤트 처리 시스템으로 활용될 수 있으며, 성능평가를 위해 기존 방법과의 비교실험을 수행하였다.
본 논문은 인터넷 상의 다수의 참여자가 분산가상환경에서 협업을 수행하는 경우 발생되는 전송 메시지트래픽을 조절하는 기법에 초점을 맞추고 있다. 가상환경에서 교환되는 정보의 양을 줄이는 방법을 상태 갱신메시지 필터링 기법이라고 부르며 이는 가상환경의 확장성을 향상시키는데 필수적인 처리과정이다. 대표적인 필터링 방법인 공간분할 기법은 전체 환경에서 작은 관심영역으로 분할하여 일관성이 유지되어야 하는 영역의 크기를 조절하는 방법을 사용하여 메시지 트래픽을 줄인다. 기존의 공간분할 기법은 시뮬레이션 이전에 관심영역에 대한 정보가 결정되어 사용되므로 동적 환경변화에 대한 적응성과 융통성이 부족하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 관심영역 관리방법을 시스템 수행중에 재구성함으로써 적응성을 높인 동적 관심 영역 모델을 제안하고자 한다. 환경변화요소를 반영하기 위하여 제안된 모델은 관심영역의 다중분할과 다중 일관성 유지 알고리즘의 사용하여 효율적인 시스템 자원 소비를 가능하게 하였다. 제안된 기법의 성능평가를 위하여 가상으로 아바타의 행위를 발생시키고 갱신 메시지 트래픽을 측정하여 기존 모델과 비교하였다. 결론적으로, 제안된 모델은 다수의 참여자의 수용이 요구되는 MMORPG나 가상커뮤니티 시스템의 관심 영역 관리 시스템에 활용될 수 있다.
위치등록(location registration)이란, 개인휴대 통신망에서 가입자의 위치정보가 변하는 경우 데이타베이스에 있는 가입자의 위치정보를 갱신해주는 일련의 과정을 말한다. 착신호 접속을 위해서는 시스템이 MS(Mobile Station)의 현재 위치를 알고 있어야 하므로, MS의 위치를 시스템의 데이타 베이스에 저장하는 위치등록 과정이 필요하다. 본 연구에서는 위치등록 방법중 핵심적 요소인 영역기준 위치등록 (zone-based registration) 방법을 다중영역 위치등록 방식으로 구현할 경우의 성능을 분석하였다. 먼저 단일영역 위치등록 방식을 해석하기 위한 이동성 모형을 구축하고 이를 기초로 하여 다중영역 위치등록 방식에 대한 성능분석을 위한 환경을 설정하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 이용하여 래디오 채널에서의 부하를 최소로 하는 다중영역의 수 N을 구하였다. 개인휴대통신망의 환경에 따라 최적 N의 값은 다소 차이가 있으나 대부분 2-3으로 나타나고 있다. 또한 다중영역 위치등록 방식은 단일영역 위치등록 방식에 비하여 레디오 채널에서의 부하를 10%정도 감소시켜 주는 것으로 나타나고 있다. 본 연구 결과는 개인휴대 통신망에서 중요한 성능요소인 위치등록 처리용량을 향상시키고자 할 경우 효율적으로 이용될 수 있다.
본 논문에서는 영역기반 검색환경을 제공하는 FRIP(Finding Region in the Pictures) 시스템을 소개한다. FRIP 시스템은 영역 기반 검색환경을 제공하기 위해서, 우선적으로 영상을 분할하고, 각 분할된 영역으로부터 색상, 질감, 크기, 모양, 위치 정보와 같은 최적의 특징 벡터들을 추출하여 색인화시킨다. 그런 뒤에, 사용자가 검색하고자 하는 영역과 검색 영상 수 k를 입력하면, 유사성 측정 식에 의해 가장 유사한 k만큼의 영상을 우선 순위 형태로 사용자에 보여주게 된다. 본 시스템에서는 영상을 분할하기 위해서 기본적인 RGB 색상계를 확장(Scaling 및 이동(Shifting) 알고리즘을 통해 영상의 대비 정도가 향상된 새로운 색상계로 변환시키고, 원형 필터를 설계하여, 영역 안에 포함된 의미 없는 작은 영역을 제거하도록 하였다. 그리고 이렇게 분할된 각 영역들로부터, 본 시스템에서 제안하는 모양 기술자인 MRS(Modified Radius-based Signature)를 포함하여 5가지의 최적의 특징 벡터들을 전처리 단계에서 데이터베이스에 색인으로 저장하고 유사성 측정을 위한 수치로 사용하였다.
실제 영상과 가상의 오브젝트 또는 가상의 환경에 오브젝트를 합성하는 경우 등 사실적인 합성을 결과를 얻기 위해서는 실제 환경과 같은 배경 영상의 정확한 광원 정보가 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경을 배경으로 영상을 합성 하는 과정에 필요한 광원정보를 카메라와 Light Probe를 이용하여 촬영된 단일 영상으로부터 추정하는 기법을 제안한다. 실내에 존재하는 광원들은 정확한 위치정보를 알 수 없는 실외환경에서와 달리 제한된 공간의 원점으로부터 3차원 공간에 위치한 좌표로 나타낼 수 있다. 광원을 추정하기 위해 먼저 실내 공간에 반사도가 높은 Light Probe를 위치하고 디지털 카메라의 적정 노출을 이용하여 광원 추정에 사용할 영상을 획득한다. 광원으로 존재하는 오브젝트의 경우 짧은 노출시간에도 카메라의 영상에 획득된다. 그렇기 때문에 단일 영상에서 광원의 영역을 추정하기 위해 영상처리를 통해 노출 시간을 짧게 하여 촬영한 영상과 비슷하게 밝은 영역만 표현되도록 처리를 한다. 전 처리된 영상으로부터 밝은 영역과 어두운 영역으로 구분을 하고 밝은 영역으로부터 광원의 정보를 추정한다. 추정된 광원들은 실제 렌더링에 곧바로 적용이 가능하며, 이를 통해 배경에 적합한 렌더링 결과를 얻을 수 있다.
고령친화적인 환경은 고령자의 자립생활을 위한 여건을 조성해 줄 뿐 아니라 장애인, 아동, 임산부 등은 물론 일반인에게까지도 편리한 생활환경을 제공해 주는 이점이 있다. 본 연구는 부산 거주 고령자가 인지하는 부산시 물리적 생활환경의 고령친화정도를 파악하고 고령자의 특성에 따라 고령친화도가 어떠한 차이를 보이는지를 규명하였다. 본 연구는 부산지역 16개 구에 거주하는 60세 이상 고령자 525명을 대상으로 일대일 면접방법을 이용하여 조사하였다. WHO의 고령친화도시 가이드라인 8개 영역 중 물리적 환경영역에 속하는 3개 영역인 야외공간과 건물, 교통, 주택영역과 관련된 34개 항목의 고령 친화도를 4점 척도를 이용하여 조사하였다. 조사결과 고령자는 3개 영역의 물리적 생활환경의 고령친화도가 중간 정도 수준이라고 인지하고 있어 개선이 필요한 것으로 나타났다. 또한 3개 영역 중 특히 주택영역에 대한 고령 친화도는 가장 낮은 것으로 나타나 고령자 주택의 개선을 위한 방안마련이 필요한 것으로 나타났다. 마지막으로 고령자가 인지하는 주변 생활환경의 고령 친화도에 영향을 미치는 고령자 특성은 경제수준, 주택유형, 주택소유상태, 건강상태인 것으로 나타나 고령친화적인 생활환경을 계획할 때 이들 특성에 대한 고려가 필요한 것으로 나타났다.
물체를 3차원으로 모델링 하는 데에 있어서 기존의 연구들은 주로 모델링할 물체 외에 다른 방해 요소가 없는 제한된 환경에서 작업을 수행하였다. 이러한 환경 제약이 없는 일상적인 생활환경에서 물체를 모델링하기 위해서는 관심영역 외의 주변 물체들이 복잡하게 섞여있고 빈번하게 변하는 상황을 고려해야 한다. 본 논문에서는 스테레오 비전 카메라를 이용하여 동적인 환경에서 대상 물체가 포함된 전경 영역을 배경으로부터 분리하고 지속적으로 추적하는 방법을 제안한다. 스테레오 영상으로부터 획득된 거리 정보를 이용하여 색상 정보를 이용할 때보다 환경변화에 강인하게 전경 영역을 분리할 수 있다. 또한 시간적으로 연속된 두 영상에 나타나는 전경 영역은 위치나 상태에 따른 변화가 크지 않으므로 관심영역의 상대적인 거리 분포를 비교하여 추적할 수 있다. 다양한 조건의 동적인 환경에서 전경 영역을 분리 및 추적하는 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가한다. 이를 통해 분리 및 추적된 전경 영역으로부터 물체 영역을 추출하여 3차원 물체 모델링이 가능함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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