많은 적용과 응용을 하더라도 얼굴 검출의 이미지 분석은 상당히 어렵다. 본 논문으로 불규칙한 조명의 영향으로 미검출되는 얼굴에 조명이 고루 분포되도록 얼굴영역을 검출하였으며, 기존의 정면 얼굴만을 검출하던 결과를 보완하였다. LAB 컬러조명보정으로 기존의 아다부스트 얼굴 검출에 비해 32% 향상된 얼굴검출 결과를 보였다. 입력된 두 영상의 차를 구해 Glassfire 라벨링을 실시했다. Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이 되면 제안한 LCFD시스템 알고리즘인 RGB평활화와 LAB영상보정을 하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴영역 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하였다. 본 논문으로 기울어진 얼굴영역과 멀리 떨어져 있는 얼굴영역, Multi-view 얼굴영역 검출까지 가능하였다. 또한 조명의 방향에 관계없이 높은 검출률을 보였으며, 사용자 인증 분야 등에 일반 PC만으로 적용 가능함이 입증되었다.
항공기용 복합재료 내부 여러 층에서 발생하는 박리를 정량적으로 평가하기 위한 X-ray 후방산란 검사장치를 개발하였다. 복합재료 두께방향으로의 역산란 밀도변화로부터 층간 박리를 검사하는 슬릿 방식의 카메라와 컴퓨터로 제어되는 X-ray 선원, 그리고 센서로 구성되는 X-ray 후방산란장치를 제작하여 그 성능을 충격하중에 의해 만들어진 인공결함시편을 이용해 검증하였다. 결함평가를 위해 복합재료내 산란장의 크기를 이론적으로 계산하는 수학적 해석 모델을 볼츠만 방정식을 이용하여 제안하였으며 적응필터 알고리즘을 사용하여 산란 노이즈를 최소화 하였다. 다중 박리 결함을 X-ray 후방산란장치를 통해 효과적으로 검출하였으며, 박리 위치와 박리 상태를 모두 정확하게 검사할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
본 연구에서는 디지털 세대를 위한 스마트폰 중독 방지 런처와 다중지능 및 집단지성을 활용한 머신 러닝 기반 콘텐츠 추천 시스템을 개발하였다. 이를 통해 어린 자녀의 디지털 기기 과다 사용을 불안해하는 부모들에게 편리한 디지털 양육 경험을 제공하고 자녀에게는 즐겁고 안전한 학습 환경과 학습 능률을 제고하는 적응 형 개별 디지털 학습법을 제시한다. 제안하는 앱은 시간제한 설정과 더불어 유해 콘텐츠와 스마트폰 중독의 위험으로부터 자녀를 보호하는 게이미피케이션 런처이다. 수많은 교육용 콘텐츠 및 앱 중에서 선택이 어려운 부모들에게 아이들의 학습 및 활동 정보를 수집 분석하여 빅 데이터 기반의 학습 분석 리포트를 제공 하고 집단지성을 통한 추천 알고리즘으로 자녀에게 필요한 콘텐츠를 추천하는 시스템으로 구성된다.
최근, 증강현실(AR) 기술은 국방, 의료, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 널리 이용되고 있고, 증강현실 환경에서 사용자는 가상의 객체를 생성할 수 있을 뿐 아니라 가상 객체와 사용자 간의 상호작용도 가능하다. 이러한 증강현실 분야에서는 사용자의 특정 행동에 대한 미리 지정된 가상 객체의 반응에 대한 상호작용 모델에 대한 연구가 주로 이루어지고 있다. 인공지능과 결합된 미래의 증강현실 환경을 생성 및 상호작용을 위해서는 생성된 가상의 객체 간 자동적으로 상호작용하는 모델에 대한 기법이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 양자 컴퓨팅에서 사용자하고 있는 양자 얽힘, 중첩 현상을 기반으로 하여 증강현실 환경에서 가상의 객체에 대한 상호작용 모델을 제시하고자 한다. 예를 들면, 증강현실 사용자의 의해 즉각적으로 생성된 객체가 기존 객체들과의 어떻게 상호작용 할 수 있고, 각각의 객체의 특성으로 인한 객체수의 증가 및 감소가 사용자의 개입 없이 자동으로 이루어지도록 양자 얽힘과 중첩을 기반으로 한 기법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 숲과 관련된 생태계 환경을 증강현실 환경으로 조성하여 가상의 동물들 간 자동으로 변형되는 콘텐츠를 구현하고자 한다.
최근 이동통신 기술의 발전으로 실내에서의 위치 획득 기술이 용이해지면서 실내 내비게이션 시스템에 대한 연구가 각광을 받고 있다. 최적화된 실내 내비게이션은 크고 복잡한 실내에서의 활동을 위해 빠른 경로를 제공한다. 그러나 기존의 실내 내비게이션 알고리즘 연구들에서는 공간 토폴로지 또는 실내 네트워크에 기반하여 대략적인 경로를 도출한다. 본 논문에서는 공간 토폴로지 분석과 실내 내트워크를 통합 분석하여 실내 경로를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 전문적인 실내지도가 아닌 간소화된 실내 지도 데이터를 활용하여 실내 네트워크와 공간 토폴로지의 혼합 분석을 통해 실내 경로의 길이를 줄일 수 있다. 성능평가를 통해 FT-Indoornavi 알고리즘이 기존의 엘라스틱 알고리즘과 iNav 알고리즘보다 더 빨리 실내 경로를 계산할 수 있음을 보여준다.
최근의 웹 기반 교수-학습은 학습자 스스로 학습 내용, 학습 시간 및 학습 순서를 선택하고 조직하는 방향으로 나아가고 있다. 즉 학습자 개개인의 특성(선수 지식, 학습 양식, 흥미/관심)에 맞는 적응적인 교수-학습 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 웹 기반 교수-학습 과정에서 중요시되고 있는 학습자 특성 변인 중에서 학습자의 학습경로를 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석하고, 유사한 학습경로를 갖는 학습자들로 그룹화 하였다. 이를 기반으로 학습자 개인에게 학습경로, 인터페이스, 상호작용 등을 제공하기 위한 학습경로 개인화 시스템을 설계하고 개발하였다. 개발된 시스템은 학습자의 학습 패턴에 맞는 최적의 학습 환경을 제공해 줄 수 있을 뿐만 아니라 학습자 개개인의 학습효과를 향상시키는데 효과가 있을 것으로 기대된다.
행렬스타 그래프와 하프팬케익 그래프는 스타 그래프의 변형으로 노드 대칭성과 허용도 등 여러 가지 좋은 성질을 갖는다. 본 연구에서는 행렬스타 그래프와 하프팬케익 그래프 사이의 임베딩을 분석한다. 연구 결과로 행렬스타 그래프 $MS_{2,n}$는 하프팬케익 그래프 $HP_{2n}$에 연장율 5, 확장율 1에 임베딩 가능하다. 또한 하프팬케익 그래프 $HP_{2n}$는 행렬스타 그래프 $MS_{2,n}$에 임베딩하는 연장율 비용이 O(n)임을 보인다. 이러한 결과는 스타 그래프에서 개발된 여러 가지 알고리즘을 하프팬케익 그래프에서 상수의 추가적인 비용으로 시뮬레이션 할 수 있음을 의미한다. 왜냐하면 스타 그래프 $S_n$은 행렬스타 그래프 $MS_{2,n}$의 부분 그래프이기 때문이다.
본 연구는 문헌정보학에서 다뤄지는 정보격차 연구동향을 분석하기 위해서 문헌정보학관련 4개 학술지에서 발행한 195편의 논문을 수집하고, 해당 문헌을 대상으로 연구대상(11개 하위 범주), 연구목적(4개 하위 범주), 연구방법(4개 하위 범주)로 코딩하였다. 이것을 저자 키워드와 함께 패스파인더 알고리즘을 적용한 키워드 네트워크를 구축하여 분석을 진행하였다. 분석 결과, 정보취약계층(연구대상) 중 장애인, 다문화가정, 고령자에 대한 연구가 79.5%로 특정 계층에 집중되어있는 것으로 나타났다. 그리고 정보격차, 장애인, 공공도서관을 중심으로, 다문화, 고령자 등에 대한 정보취약 실태와 해소방안을 목적으로 활발히 연구가 진행되었으나, 정보취약 해소효과, 정보취약의 영향요인을 목적으로 한 연구는 고령자, 독서치료, 정보화교육, 정보활용, 독서프로그램을 구안하고 적용하여 효과를 검증하는 연구에 국한되어 있었다. 마지막으로 정보격차에서 가장 많이 활용되는 연구방법은 문헌연구와 함께 사례연구 또는 설문조사를 동시에 이용하는 것으로 나타났다.
오늘날의 미디어는 디지털 방송이 본격적으로 발전하고 또 우리의 삶에 녹아들고 있다. 특히 인터랙티브 미디어는 컴퓨터를 기반으로, 기존처럼 시간에 맞춰 주어진 미디어를 눈으로만 시청하기보다, 미디어를 직접 따라 하거나 미디어의 선택지를 고르는 등 사용자와 미디어의 상호 작용을 통해 차별화된 콘텐츠를 체험할 수 있는 형태로 확장된 미디어이다. 최근에는 이를 활용해, 특정 센서 및 디바이스가 부착된 옥외 광고나 전시관 등에 사용자의 자연스러운 참여를 유도할 수 있는 콘텐츠 개발이 활발히 진행되고 있다. 그리고 저가의 모션 인식 디바이스가 개발되어, 신체에 접촉하지 않으면서 사용자의 모션 정보를 인식하여 다양한 인터랙션을 적용한 미디어를 체험할 수 있게 되었다. 본 논문은 특정 프로그램 설치가 없이 웹서비스 환경에서 사용자의 동작을 인식하고 영상을 제어할 수 있는 인터랙티브 미디어 플레이어를 개발하였다. 그리고 키오스크 형태에서 탑재된 립모션(Leap Motion) 장비에 맞는 다양한 사용자 동작 인식 범위를 설정하고 사용자 동작 인식 알고리즘을 개발하였다. 이러한 연구 결과는 인터랙티브 관광·교육·영화 콘텐츠등 다양한 인터랙티브 미디어를 공공의 장소에 설치 가능한 키오스크에 탑재하여 체험할 수 있다.
Copy move frogery(CMF) 위조를 검출하는 기술은 블록(block) 기반 방식과 특징점(keypoint) 기반 방식으로 구분 된다. 블록 기반 방법은 위조 검출 과정에서 조사해야 하는 블록의 수가 많기 때문에 높은 계산 비용이 발생한다. 또한 위조되는 영역이 기하학적 변환을 거친 경우 위조 검출에 실패하는 단점이 있다. 반대로 특징점 기반 접근법은 블록 기반 방식의 단점을 극복 할 순 있지만 CMF 위조가 이미지의 낮은 엔트로피 영역에서 발생하는 경우 검출 할 수 없다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 특징점 기반 방식과 블록 기반 방식을 융합하여 이미지의 모든 영역에서 CMF 위조를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 전체 이미지를 대상으로 특징점 기반 위조 검출을 수행한다. 그 후 위조 검사가 이루어지지 않은 영역을 선별하여 블록 기반 위조 검사를 다시 수행한다. 따라서 제안하는 위조 검출 기술은 이미지의 모든 영역에서 발생하는 CMF 위조를 검출하는 것을 가능하게 해준다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존은 방법보다 우수한 위조 검출 성능을 보이는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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