• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제33권3호
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• pp.233-240
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• 2011

Purpose: To apply a computer assisted navigation system to orthognathic surgery, a simple and efficient measuring algorithm calculation based on affine transformation was designed. A method of improving accuracy and reducing errors in orthognathic surgery by use of an optical tracking camera was studied. Methods: A total of 5 points on one surgical splint were measured and tracked by the Polaris $Vicra^{(R)}$ (Northern Digital Inc Co., Ontario, Canada) optical tracking system in two cases. The first case was to apply the transformation matrix at pre- and postoperative situations, and the second case was to apply an affine transformation only after the postoperative situation. In each situation, the predictive measuring value was changed to the final measuring value via an affine transformation algorithm and the expected coordinates calculated from the model were compared with those of the patient in the operation room. Results: The mean measuring error was $1.027{\pm}0.587$ using the affine transformation at pre- and postoperative situations and the average value after the postoperative situation was $0.928{\pm}0.549$. The farther a coordinate region was from the reference coordinates which constitutes the transform matrixes, the bigger the measuring error was found which was calculated from an affine transformation algorithm. Conclusion: Most difference errors were brought from mainly measuring process and lack of reproducibility, the affine transformation algorithm formula from postoperative measuring values by using of optic tracking system between those of model surgery and those of patient surgery can be selected as minimizing the difference error. To reduce coordinate calculation errors, minimum transformation matrices must be used and reference points which determine an affine transformation must be close to the area where coordinates are measured and calculated, as well as the reference points need to be scattered.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.63-70
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• 2009

3차원 지리정보시스템(GIS: Geographical Information System)은 실세계의 다양한 3차원 현상을 처리, 분석, 표현하는 기술을 적용한 지리정보시스템으로써, 지형, 시설물 등을 3차원 지리정보 데이터로 구축하고 가상현실(VR: Virtual Reality) 등의 시각화 기술과 연동하여 도시, 교통, 환경, 재해, 해양 등의 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 하는 시스템이다. 본 논문에서는 3차원 지리정보시스템의 실시간 정보 제공을 극대화하기 위한 3차원 지리정보 기반 비디오 시각화 기술 및 이를 위한 3차원 건물정보 데이터 구축 기술을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 3차원 지리정보 기반 비디오 시각화 기술은 네트워크 비디오 카메라의 실시간 비디오 스트림을 3차원 지리정보에 투영(Projection)하여 지형, 시설물 등에 텍스처 매핑하는 기술로써 3차원 지리정보에 기반한 실시간 비디오 정보를 제공할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 3차원 투영 텍스처 매핑(3D Projective Texture Mapping)을 위해 항공영상과 LiDAR 데이터를 융합하여 반자동으로 수치건물모형(DBM: Digital Building Model)을 추출할 수 있는 기술을 개발하였다. 본 논문에서 제안하는 기술은 기존의 3차원 지리정보시스템이 제공하는 정적인 시각정보를 실시간 비디오 정보로 대체함으로써 위치에 기반한 현재의 시각적 정보를 의사결정에 즉시 반영할 수 있고 더 나아가서는 지리정보 기반 지능형 상황인지 서비스를 제공할 수 있는 기반이 될 수 있다.

• 수산해양기술연구
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• 제31권4호
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• pp.362-371
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• 1995

건착망의 침강에 관한 동태해석을 위한 기초 연구로서, 그물감의 재료가 다른 세 종류의 건착망을 총중량(수중중량 60g)이 일정하게 되도록 발돌의 양을 조절하고, 이것들의 침강특성을 구명하였다. 실험에 사용한 건착망은 그물실의 직경 및 발의 길이가 같은 폴리프로피렌계, 폴리아미드계 및 폴리 에스터계의 매듭 없는 그물감을 사용하여, 뜸줄의 길이 420cm, 그물의 폭 86cm가 되도록 제작하고, 각각 PP, PA 및 PES 그물이라고 하였다. 회유수조의 수로상에 투망장치를 설치해서 정지상태의 수중에 투망하고 측면에 설치한 비디오 카메라를 이용하여 촬영 녹화하였다. 그리고, 그물에 표시한 측정점의 좌표를 화상해석 장치로 읽고 실험의 측정치을 구하였으며, 이를 해석한 결과는 다음과 같다. 1. PP 그물의 그물다발은 항시 수면 부근에 있고, 발돌에 작용하는 침강력에 의해 그물감이 전개해 간다. 2. PES 그물의 그물다발은 뜸줄과 발줄 사이의 부분, 즉 그물 폭의 거의 중간에 있다. 3. 그물 아랫자락의 평균 침강속도는 PP 그물이 10.7cm/s로 가장 빠르고, PA그물이 9.7cm/s, PES 그물이 9.2cm/s의 순으로 늦게 나타났다. 4. 투망할 때 작용하는 수평방향의 운동력은 무시 가능한 범위의 값이었다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제43권2호
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• pp.148-159
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• 2018

Purpose: Unmanned air vehicle (UAV) remote sensing was applied to test various vegetation indices and make prediction models of protein content of rice for monitoring grain quality and proper management practice. Methods: Image acquisition was carried out by using NIR (Green, Red, NIR), RGB and RE (Blue, Green, Red-edge) camera mounted on UAV. Sampling was done synchronously at the geo-referenced points and GPS locations were recorded. Paddy samples were air-dried to 15% moisture content, and then dehulled and milled to 92% milling yield and measured the protein content by near-infrared spectroscopy. Results: Artificial neural network showed the better performance with $R^2$ (coefficient of determination) of 0.740, NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of 0.733 and RMSE (root mean square error) of 0.187% considering all 54 samples than the models developed by PR (polynomial regression), SLR (simple linear regression), and PLSR (partial least square regression). PLSR calibration models showed almost similar result with PR as 0.663 ($R^2$) and 0.169% (RMSE) for cloud-free samples and 0.491 ($R^2$) and 0.217% (RMSE) for cloud-shadowed samples. However, the validation models performed poorly. This study revealed that there is a highly significant correlation between NDVI (normalized difference vegetation index) and protein content in rice. For the cloud-free samples, the SLR models showed $R^2=0.553$ and RMSE = 0.210%, and for cloud-shadowed samples showed 0.479 as $R^2$ and 0.225% as RMSE respectively. Conclusion: There is a significant correlation between spectral bands and grain protein content. Artificial neural networks have the strong advantages to fit the nonlinear problem when a sigmoid activation function is used in the hidden layer. Quantitatively, the neural network model obtained a higher precision result with a mean absolute relative error (MARE) of 2.18% and root mean square error (RMSE) of 0.187%.

• Nutrition Research and Practice
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• 제9권2호
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• pp.207-212
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• 2015

BACKGROUND/OBJECTIVES: The Recaller app was developed to help individuals record their food intakes. This pilot study evaluated the usability of this new food picture application (app), which operates on a smartphone with an embedded camera and Internet capability. SUBJECTS/METHODS: Adults aged 19 to 28 years (23 males and 22 females) were assigned to use the Recaller app on six designated, nonconsecutive days in order to capture an image of each meal and snack before and after eating. The images were automatically time-stamped and uploaded by the app to the Recaller website. A trained nutritionist administered a 24-hour dietary recall interview 1 day after food images were taken. Participants' opinions of the Recaller app and its usability were determined by a follow-up survey. As an evaluation indicator of usability, the number of images taken was analyzed and multivariate Poisson regression used to model the factors determining the number of images sent. RESULTS: A total of 3,315 food images were uploaded throughout the study period. The median number of images taken per day was nine for males and 13 for females. The survey showed that the Recaller app was easy to use, and 50% of the participants would consider using the app daily. Predictors of a higher number of images were as follows: greater interval (hours) between the first and last food images sent, weekend, and female. CONCLUSIONS: The results of this pilot study provide valuable information for understanding the usability of the Recaller smartphone food picture app as well as other similarly designed apps. This study provides a model for assisting nutrition educators in their collection of food intake information by using tools available on smartphones. This innovative approach has the potential to improve recall of foods eaten and monitoring of dietary intake in nutritional studies.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.493-502
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• 2007

본 논문에서는 물체의 3차원 모델을 복원하기 위하여 거리영상 카메라에서 획득한 다시점 3차원 거리영상을 온라인으로 정합(registration)하는 기술을 제안한다. 3차원 모델 복원을 위하여 거리영상 카메라를 복원하고자하는 물체 주위로 이동하여 연속된 다시점 거리영상과 사진영상을 획득하고 물체와 배경을 분리한다. 분리된 다시점 거리영상의 정합을 위하여 이미 등록된 거리영상의 변환정보 그리고 두 거리영상 사이의 기하정보를 이용하여 정합을 초기화한다. 위 과정을 통해 서로 인접한 거리영상에서 영상 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반(projection-based) 정합을 실시한다. 기하정합이 완료되면 사진영상 간의 대응점을 추적하여 정합을 정제(refinement)하는 과정을 거치는데 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 대응점 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 영상 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상을 정제하였다. 정합과 정제의 결과를 통해 추정된 변환 행렬과 정합된 대응점들 사이의 거리를 계산하여 정합 결과를 검증하고 거리영상의 사용 여부를 결정한다. 만약 정합이 실패하더라도 경우에도 거리영상을 실시간으로 계속 획득하고 정합을 다시 시도한다. 위와 같은 과정을 반복하여 충분한 거리 영상을 획득하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 실험 결과들을 통해 제안한 방법이 3차원 모델을 성공적으로 복원할 수 있음을 확인 할 수 있었고 오차 분석을 통해 모델 복원의 정확도를 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.568-576
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• 2003

본 논문에서는 계층적 탐색기법을 이용한 동적 배경에서의 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 초기모델 생성단계와 이동물체 추적 단계로 구성되었으며, 이전프레임에 비해 이동 거리가 큰 경우에도 안정적으로 추적할 수 있었다. 그리고, 카메라의 흔들림과 추적물체의 3차원 운동으로 인한 형태 변화에도 전체 프레임에서 효과적으로 추적을 할 수 있었고, 이동물체의 정확한 위치를 검출하여 추적시간을 단축할 수 있었다. 정합모델과 윤곽선 영상에 사이에 이동물체의 유사도 판정은 Partial Hausdorff 거리를 이용하여 평가하였다. 제안한 알고리즘의 타당성 검토를 위해 도로에서 주행하는 차량을 대상으로 이동물체 검출 및 추적 실험을 한 결과 정합횟수는 평균 28.21회이고, 프레임 당 정합시간은 평균 53.21 ms로 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다. 추적위치와 실체위치를 비교하여 그 평균 자승오차를 계산한 결과 E=1.148임을 알 수 있었다. 차량의 크기, 색상 및 형태가 다른 경우 도로의 색과 차이가 있는 차량들은 98.66%의 추적 성능을 나타냈으며, 검정색 또는 적색 등과 같은 차량은 흑백 영상에서 도로의 색과 유사하여 배경의 영향을 많이 받으므로 95.33%이었고, 전체 평균은 97%로 우수한 추적 성능을 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권5호
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• pp.97-105
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• 2017

공중폭발탄은 소총용 탄으로 공간의 제약이 크기 때문에 탑재하는 신관의 크기와 탄약의 양에 제한이 있다. 제한된 양의 탄약으로 위력을 높이기 위해 표적의 위에서 지면 방향으로 공중폭발탄을 기폭시켜 화력을 집중하는 새로운 기법을 개발하였다. 본 논문은 1축 지자기 센서를 이용하여 공중폭발탄의 비행거리를 구하고 지면방향을 감지하는 초소형 저전력 지면감지 센서의 설계와 검증 방법에 관해 제시한다. 지면감지 센서를 설계하기 위해 회전하는 탄의 지자기 센서 모델을 분석하고 이 모델을 단순화하여 지면감지 알고리즘을 설계하였다. 공중폭발탄의 회전 환경을 모사하는 고속회전 시험치구를 제작하고 데이터를 획득하기 위한 지자기 센서와 원격측정 장치를 제작하여 지자기 데이터를 획득하고 이 데이터를 후처리하는 방법으로 지면감지 알고리즘을 검증하였다. 검증된 지면감지 알고리즘에 따라 소형 저전력을 고려하여 센서 일부를 아날로그 소자로 구현하고 나머지를 프로세서에서 프로그램으로 구현하여 지면감지 센서를 설계 제작하였다. 지면감지 센서의 출력신호를 육안으로 확인할 수 있게 LED에 연결하고 고속회전 시험치구에서 임의의 속도인 200 Hz로 회전시켰다. 고속카메라로 회전하는 지면감지 센서를 촬영하여 지면감지 출력신호가 발생한 시점을 지자기 센서 모델과 비교하여 검증하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.67-78
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• 1996

본 논문은 GHT(Generalized Hough Transform)을 이용하여 물체의 위치, 회전각 및 크기변화를 인식하게 하는 것을 목표로 한다. 특히 회전 및 가려진 물체를 잘 인식함을 보이고자 한다. GHT는 일종의 모델베이스 물체인식 알고리즘으로써 먼저 물체의 정보를 R-table(Reference table) 형태로 저장한 뒤, 그 R-table을 사용하여 물체를 인식한다. 본 논문에서는 GHT 알고리즘을 실제적인 비젼 시스템에 적용하기 위하여 GHT 알고리즘을 개선하였다. 첫째, R-table 작성시 물체의 부분적인 경계선으로부터 R-table을 작성하였으며 영상을 디지털화 하였을 경우 발생되는 에러를 보상하기 위하여 클러스터링(clustering) 알고리즘을 사용하였다. 둘째, 기존의 Ballard의 GHT 알고리즘은 물체의 위치, 회전각 및 크기변화를 인식하기 위하여 4차원의 배열이 필요하지만 단지 2차원의 배열만으로 물체인식이 가능하도록 하였다. 특히 크기변화를 인식하는 간단한 방법을 제안하였다. 테스트 결과 제안된 GHT 알고리즘이 실제적인 비젼 시스템에 있어서 비교적 잘 동작함을 알 수 있었다. 특히 겹쳐진 물체를 잘 인식함을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.1597-1609
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• 2004

립리딩은 잡음 환경에서 저하되는 음성 인식률의 보상과 음성을 청취하기 어려운 상황에서의 음성인식보조 수단으로 많은 연구가 시도되고 있다. 기존 립리딩 시스템은 인위적인 조명 환경이나 얼굴과 입술 추출을 위하여 미리 정해진 제한된 조건에서 실험되어 왔다. 본 논문에서는 화자의 움직임이 허용되고 컬러나 조명과 같은 환경 변화에 제한조건을 완화한 영상을 이용하여 실시간 립리딩 시스템을 구현하였다. 본 논문의 시스템은 범용으로 사용되는 PC 카메라를 통해 입력받은 영상에서 얼굴과 입술 영역을 실시간으로 검출한 후, 립리딩에 필요한 영상정보를 추출하고 이 입술 영상 정보를 이용하여 실시간으로 발성 단어를 인식할 수 있다. 얼굴과 입술 영역 검출을 위하여 조명환경에 독립성을 갖는 색도 히스토그램 모델을 이용하였고 움직이는 화자의 얼굴 추적을 위하여 평균 이동 알고리즘을 이용하였다. 검출된 입술 영역에서 학습과 인식에 필요한 영상 정보를 추출하기 위하여 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하였고, 인식 알고리즘으로는 HMM을 이용하였다. 실험 결과 화자종속일 경우 90%의 인식률을 보였으며 잡음이 있는 음성과 합병하여 인식률 실험을 해 본 결과, 음성 잡음비에 따라서 음성 인식률을 약 40～85%까지 향상시킬 수 있었다.