본 연구에서는 정적지도적응알고리즘을 기초로 한 스펙트럼사상학습을 이용하여 잡음환경에서의 한국어숫자음인식방법을 제시하였다. 제시한 인식방법에서 잡음이 섞인 음성스펙트럼 공간을 잡음이 없는 음성스펙트럼 공간으로 사상한 결과, 잡음이 섞인 음성스펙트럼의 왜곡이 개선되어 잡음처리를 행하지 않은 기존의 VQ(vector quantizaton)와 DTW(dynamic time warping)를 이용한 방법보다 높은 인식율을 얻을 수 있었으며 , 0 dB의 SNR 레벨에서도 기존방법의 인식율을 10배 정도 향상시키므로써, 스펙트럼사상학습이 잡음환경의 음성에 대한 인식성능을 향상시킬 수 있는 방법임을 확인하였다.
사용자 움직임 적응적 360 비디오 스트리밍을 지원하는 three degrees of freedom plus (3DoF+), 6DoF를 위한 시스템은 여러 위치에서 촬영된 다수의 고화질 360 비디오 전송을 요구한다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자 시점에 대응하는 고화질 360 비디오 제공을 위해 3DoF+ 360 비디오 중복성 제거 기법을 적용하고 잔여 비디오를 하나의 영상으로 병합하여 압축 후 전송하는 시스템을 구현한다. 3DoF+ 360 비디오 간 중복성 제거를 위한 3D warping을 기반으로 하는 뷰 간 중복성 제거 기술과 비디오 복원에 필요한 타일들만 추출 및 병합해주는 잔여 뷰 병합 기술에 대한 구현 내용을 설명한다. 제안된 시스템을 기반으로 3DoF+ 360 비디오 전송을 수행하면, 기존 high-efficiency video coding (HEVC)을 사용하여 전송했을 때 대비 최대 20.14%의 BD-rate 감소가 가능함을 확인하였다.
실생활에서 사용되는 결제 시스템에는 전자 사인, QR 코드, 바코드들이 사용된다. VR 환경 내에서 구현되어 있는 결제 시스템은 점점 연구가 시작되고 있다. 본 논문은 기존의 결제 시스템을 VR 환경에서 구현하기 위해 손 제스쳐 인식을 이용한 VR 전자사인 시스템을 제안한다. VR 시스템에서는 키보드를 두드리거나 마우스를 건드릴 수 없는 상황이다. VR 컨트롤러를 가지고 결제 시스템을 구성하기 위한 방법에는 여러 가지가 있을 수 있다. 손 제스처 인식을 이용한 전자사인이 그 중 하나인데, 손 제스쳐 인식에는 크게 Warping Methods, Statistical Methods, Template Matching 방법으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 Template Matching 방법에 속한 $p 알고리즘을 이용하여, VR에서 결제 시스템을 구성하였다. 그리고, VR 환경을 조성하기 위해서 Unity3D와 Vive 장비를 이용해서 실제 결제가 이루어지는 paypal 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 색상 카메라와 Time-of-Flight (TOF) 깊이 카메라를 이용해 촬영된 장면에서 전경 영역을 분리하고 영상의 고해상도 깊이 정보를 구하는 방법에 대해 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 이를 색상 영상과 함께 사용하기 위한 색상 영상의 영역화 및 깊이 카메라 영상의 3차원 투영(warping) 작업, 깊이 경계 영역 탐색 등을 진행한 후, 전경의 객체를 분리하고, 객체와 배경에 대하여 깊이 값 계산한다. 깊이 카메라로부터 얻은 초기 깊이 정보를 이용하여 색상 영상에서 구해진 깊이 맵은 기존의 방법인 스테레오 정합 등의 방법보다 우수한 성능을 나타내었고, 무늬가 없는 영역이나 객체 경계 영역에서도 정확한 깊이 정보를 구할 수 있었다.
깊이 영상을 고려한 다시점 비디오는 매우 많은 양의 데이터 때문에 저장과 전송을 위해서 새로운 부호화 압축 기술 개발이 요구된다. 계층적 깊이 영상은 다시점 비디오의 효과적인 표현방법이 된다. 이 방법은 다시점 칼라와 깊이 영상을 합성하는 데이터 구조를 만들어 준다. 이 새로운 콘텐츠를 효과적으로 압축하는 방법으로 3차원 워핑을 이용한 계층적 깊이 영상 표현과 비디오 압축 부호화를 적용하는 방법을 제안하였다. 이 논문은 계층적 영상 표현을 사용한 H.264/AVC 비디오 부호화 기술의 개선된 압축 방법을 제시하여 준다. 컴퓨터 모의시험으로 좋은 압축율과 좋은 성능의 회복 영상을 얻을 수 있음을 제시하였다.
본 논문은 저해상도의 깊이 카메라와 고해상도의 양안식 카메라를 결합한 복합형 카메라 시스템에서 관심영역(region of interest, ROI)이 향상된 깊이맵을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이 카메라로 획득한 깊이 정보를 3차원 워핑(warping)하여 좌영상의 ROI 깊이맵을 생성한다. 그런 다음, 양안식 카메라로 획득한 좌우영상의 배경 영역을 스테레오 정합하여 좌영상의 배경 깊이맵을 생성한다. 최종적으로, ROI 깊이맵과 배경 깊이맵을 결합하여 최종 깊이맵을 생성한다. 제안하는 방법으로 생성한 고해상도 깊이맵은 기존의 스테레오 정합 방법보다 ROI에 정확한 깊이 정보를 제공한다.
현재 병원에서의 안전사고가 꾸준히 발생하고 있다. 특히, 요양병원 등 면역력이 약한 고령환자의 안전사고가 지속적으로 발생하고 있으며 이에 대한 대책이 필요하다. 대부분의 사고는 거동이 불편한 환자의 움직임에 의해 일어나고 있다. 이에 환자의 움직임에 따른 입원실 음향을 분석하고 인식하여 관리자가 사전대처 하여 안전사고를 줄이는 방법으로 본 논문에서는 시계열 패턴인식에 적용 가능한 알고리즘인 DTW (Dynamic Time Warping)을 사용하여 병원 입원실 음향인식을 위한 음향패턴을 분류하여 병원 입원실 환경에 적용하여 분석 하였다.
3차원 공간정보는 2차원에 비해 공간적 현실감이 뛰어나기 때문에 최근 경관분석,도시 계획 및 웹(Web) 을 통한 지도 서비스 분야 등에서 이에 대한 관심이 증가하고 있으나,3차원 공간 정보의 기하학적 특성상 기존의 2차원 공간정보에 비해 데이터 량이 방대해 지고 있으며 이를 활용한 또 다른 콘텐츠 제작과 빠르고 효율적인 처리에 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 위성 및 항공으로부터 획득한 DEM(Digital Elevation Model)을 이용하여 생성된 3차 원의 지형정보와 도시 모델링 및 텍스처 맵핑 과정을 통해 획득한 정보를 기반으로 하여 각각의 위치에 카메라를 설정하고, 설정된 카메라 위치를 기반으로 Camera Matrix를 구한다. 이렇게 획득한 카메라의 정보엔 깊이 정보를 포함하고 있는데,깊이 정보를 기반으로 하여 3차원의 워핑(Warping)작업을 통해 계층적 핍이 영상(LDI)를 생성하고,생성된 계층적 깊이 영상을 이용하여 3차원의 공간정보를 구현한다.
최근 많은 시스템이 사용자에 착용되어 사용자의 의도를 추론하고, 그에 맞는 서비스를 제공한다. 항상 사용자가 지니게 되는 모바일 기기에 장착될 센서에 의해 진행되는 이러한 흐름에서 가속도 센서는 이미 선두적인 역할을 하고 있다. 가속도 센서는 각종 움직임 정보를 수집하며, 제스처 기반의 사용자 인터페이스의 개발에 매우 유용하다. 보통 제스처 등의 시계열 패턴을 인식하기 위해서 많은 연산이 필요하며 연산능력이 상대적으로 부족한 모바일 환경에서는 보다 효율적인 기법이 요구된다. 본 논문은 저수준과 고수준으로 이루어진 모션 라이브러리기반 2 단계 인식기를 제안한다. DTW 를 기반으로 동작하는 3 차원 가속도 기반 저수준 인식기와 언어적으로 기술된 정보를 기반으로 하여 복합적인 동작에 대한 인식기로 구성된 모션 라이브러리를 구성하여 모바일 환경에 적합하도록 하였다.
Taft N21E 지진파를 사용하여 1:12 축소된 모델로 여러번의 진동대 실험을 저층부 2개층에 비틀림과 연층을 가지는 17층 고층 철근콘크리트 건물에 대해 지진 거동을 조사하기 위해 수행했었다. 이 거동의 주요 특징은 (1) 연약 골조가 거대한 비탄성 변형을 받은 후 변형이나 비틀림에서 비틀림 모드까지 현저한 진동의 갑작스런 변화, (2) 이러한 모드 변화에 따른 비틀림 강성의 갑작스런 증가, (3) 비틀림 모드에서 월의 요곡(warping) 거동, 그리고 (4) 진동대 거동의 반대 방향에만 생기는 전도모멘트 양상을 보여주었다. 본 연구에서는 이러한 성과를 Perform3D라는 비선형 해석 프로그램을 사용하여 위 특성을 모사하기 위해 노력하였다. 이 소프트웨어에서 가용한 비선형 모델과 함께 그의 장점과 단점을 해석 및 실험 결과의 비교를 통해 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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