This paper proposes an Extended and Adaptive Inverse Perspective Mapping (EA-IPM) model that can obtain an accurate bird's-eye view (BEV) from the forward-looking monocular camera on the sidewalk with various curves. While Inverse Perspective Mapping (IPM) is a good way to obtain ground information, conventional methods assume a fixed relationship between the camera and the ground. Due to the nature of the driving environment of the mobile robot, there are more walking environments with frequent motion changes than flat roads, which have a fatal effect on IPM results. Therefore, we have developed an extended IPM process to be applicable in IPM on sidewalks by adding a formula for complementary Y-derive processes and roll motions to the existing adaptive IPM model that is robust to pitch motions. To convince the performance of the proposed method, we evaluated our results on both synthetic and real road and sidewalk datasets.
본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network[1]를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하고 이를 통해 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes[2] 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze[3] 데이터 셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 0.0396 MSE(Mean Square Error)의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame Per Second)를 나타내었다.
본 연구는 수술환자의 타지역 의료이용과 관련된 요인을 규명하기 위하여 2004년부터 2006년도의 퇴원손상 환자조사뿐 아니라, 인구센서스 및 보건의료자원 실태조사자료를 이용하여 교차분석, 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과 다음과 같다. 첫째, 수술환자의 의료이용은 수도권 중심으로 집중화 현상이 뚜렷하다. 이를 개선하기 위해서 정부에서는 의료기관 및 병상수를 공급하는 일 뿐만 아니라 의료의 지역화를 위해 지방에서의 의료의 질적 수준을 올리는 정책이 필요하다. 둘째, 눈 및 부속기 질환 및 암환자의 타지역 수술률이 높으므로 질병에 따른 의료의 지역화를 위한 특정 질환의 지역화 정책추진이 요구된다. 셋째, 산재환자 수술환자의 타지역 진료율이 시간이 갈수록 증가하므로 손상환자를 위한 지역화 정책도 필요하다 할 것이다.
최근 3차원적인 영상 데이타 및 방사선량 분포에 대한 정보를 필요로하는 뇌정위적 방사선 치료계획이 절실히 요구되고 있다. 본 연구의 목적은 personal computer를 이용하여 3차원적인 환자영상 데이터 및 선량분포를 함께 처리할 수 있는 치료계획 시스템을 개발하는 데 있다. 본 연구를 위한 처리 과정은 크게 3단계로 나누어 수행된다. 첫째, 환자영상 데이타 입력과정으로서, CT, MRI 등 단층촬영영상을 on-line 및 digitizer 방식을 통하여 personal computer에 입력시킨다 병소위치 및 모양도 Angio 및 CT localization 방법을 이용하여 함께 입력시킨다. 둘째, 선량계산 단계로서, stereotactic frame 좌표로 변환된 영상내에서 선량 분포를 계산하고 환자영상 데이타 및 치료기의 조사조건등에 따라 최적 선량분포를 얻는다. 셋째, display 과정으로서, 임의의 단층영상 및 재구성 영상내에서 환자영상과 방사선량에 대한 영상을 합성하여 computer monitor를 통하여 단일 영상내에 동시에 묘출할 수 있도록 처리한다. 본 연구의 치료계획 시스템을 응용한 바 치료계획을 신속하고 정확하게 처리할 수 있었으며, Angio, CT 혹은 MRI와 같은 여러형태의 영상내에서 선량분포를 동시에 묘출함으로써 능률적인 치료계획을 세울 수 있었다. 이와같은 치료계획의 자동화 시스템은 지금까지 어려웠던 3차원적인 뇌정위적 방사선치료계획을 가능케 하며, 추후 beam's eye view나 CT simulation을 통한 일반적인 3차원 방사선 치료계획에도 크게 이바지할 것으로 기대된다.
이차원 공간에서 운동 자극의 진행 방향으로 위치 오류가 발생되는 명멸 지체효과(Flash lag effect: FLE)와 깊이 방향의 위치 오류가 발생하는 Pulfrich 효과는 각각 독립적으로 연구되어 왔지만 현상적 이론적 유사점이 많다. 본 연구에서는 두 현상의 오류의 크기를 직접적으로 비교하여 두 현상이 동일한 기제에 의해 발생되었을 가능성을 살펴보았다. 보다 구체적으로 각 눈에 제시된 운동 자극의 FLE의 크기가 다를 때 이 차이가 양안시차로 작용하여 Pulfrich 효과의 깊이로 산출될 수 있는 지를 알아보았다. 각 눈에 제시되는 두 운동 자극의 밝기 비율을 네 수준(1:2, 1:3.3, 1:5, 1:10)으로 나눈 다음 이들 자극으로부터 발생되는 Pulfrich 효과의 깊이를 측정하였고, 동일한 실험 상황하에서 Pulfrich 효과의 깊이 측정에 사용되었던 다섯 수준의 자기 자극(1, 2, 3.3, 5, 10)의 FLE 크기를 각각 측정하였다. 본 연구에 포함된 밝기 차 조건하에서 Pulfrich 깊이는 밝기 비율이 커질수록 증가하는 데 반해, FLE의 크기는 큰 차이를 보이지 않았다. 또한 FLE의 차가 양안 시차로 작용한다면 그로부터 예상할 수 있는 Pulfrich 깊이와 실제 측정된 Pulfrich 효과의 깊이는 다른 것으로 나타났다. 이러한 결과는 두 현상이 동일한 기제에 의해서 발생되는 것이 아님을 시사한다.
Recently, stereotactic radiosurgery plan is required with the information of 3-D image and dose distribution. A project has been doing if developing LINAC based stereotactic radiosurgery since April 1991. The purpose of this research is to develop 3-D radiosurgery planning system using personal computer. The procedure of this research is based on two steps. The first step is to develop 3-D localization system, which input the image information of the patient, coordinate transformation, the position and shape of target, and patient contour into computer system using CT image and stereotactic frame. The second step is to develop 3-D dose planning system, which compute dose distribution on image plane, display on high resolution monitor both isodose distribution and patient image simultaneously and develop menu-driven planning system. This prototype of radiosurgery planning system was applied recently for several clinical cases. It was shown that our planning system is fast, accurate and efficient while making it possible to handle various kinds of image modalities such as angiography, CT and MRI. It makes it possible to develop general 3-D planning system using beam's eye view or CT simulation in radiation therapy in future.
입체음향을 구현하는 방법은 두 가지가 있으며, 5.1 채널과 같은 서라운드 시스템(surround system)을 이용하는 방법과 2 채널의 바이노럴 시스템(binaural system)을 이용하는 방법이 있다. 바이노럴 시스템은 사람이 두 귀를 이용하여 음상을 정위하는 원리를 이용하는 방법이다. 일반적으로 라우더 스피커 시스템에서 각 채널사이에 발생하는 크로스토크(crosstalk)는 본래의 입체음향을 재생하기 위해서는 제거되어야만 한다. 이 문제를 해결하기 위해서는 머리의 움직임을 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 청취자의 머리 움직임을 제대로 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴과 눈의 영역 검출을 기본으로 한다. 얼굴 검출은 이미지의 밝기 값을 이용하고 눈 검출은 수학적 형태학(mathematical morphology)을 이용한다. 청취자의 머리가 움직일 때 얼굴 영역과 눈 사이의 경계선의 길이가 변한다. 이 정보를 이용하여 머리 움직임을 추정한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘이 +10오차 범위 내에서 머리의 움직임을 효율적으로 추정하는 것을 확인하였다.
This paper presents a novel collision avoidance technique for mobile robots based on omni-directional vision simultaneous localization and mapping (SLAM). This method estimates the avoidance path and speed of a robot from the location of an obstacle, which can be detected using the Lucas-Kanade Optical Flow in images obtained through fish-eye cameras mounted on the robots. The conventional methods suggest avoidance paths by constructing an arbitrary force field around the obstacle found in the complete map obtained through the SLAM. Robots can also avoid obstacles by using the speed command based on the robot modeling and curved movement path of the robot. The recent research has been improved by optimizing the algorithm for the actual robot. However, research related to a robot using omni-directional vision SLAM to acquire around information at once has been comparatively less studied. The robot with the proposed algorithm avoids obstacles according to the estimated avoidance path based on the map obtained through an omni-directional vision SLAM using a fisheye image, and returns to the original path. In particular, it avoids the obstacles with various speed and direction using acceleration components based on motion information obtained by analyzing around the obstacles. The experimental results confirm the reliability of an avoidance algorithm through comparison between position obtained by the proposed algorithm and the real position collected while avoiding the obstacles.
뇌 기능의 연구수단으로써 널리 사용되고 있는 뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 측정시에 노이즈(noise)나 잡파(artifact)가 섞여서 측정되기 쉽다. 본 연구에서는 뇌파에 포함된 잡파들을 분리하기 위해서 독립성분분석(ICA)을 뇌파신호에 적용하였다. 먼저 정상인의 안구운동(Eye Movement)과 관련된 잡파가 나타나는 뇌파 신호에 대해서 독립성분분석을 적용하여 소스로 추정되는 각각의 독립성분들을 분리해 내었다 분리된 신호에 대하여 잡파로 보이는 신호를 제거하고 재구성된 뇌파 신호와 잡파가 제거되기 전인 원래의 신호에 대하여 각각 상관차원(correlation dimension) 및 리아프노프 지수(Iyapunov exponent)등과 같은 비선형 분석법을 적용하여 두 신호의 유의한 차이점을 밝히고, 분리된 독립 신호들의 해부학적 발생위치 및 분포를 추정하였다. 시각적으로 복잡한 뇌파신호에 대하여 독립성분분석을 통하여 뇌 활동의 시각적, 공간적 분석이 가능함을 나타내었을 뿐만 아니라 비선형 분석을 통한 뇌파 신호의 정량적 분석을 통하여 시각적으로 복잡한 뇌파의 유의미한 변화를 관찰할 수 있었다.
얼굴 영상에서 사람의 눈을 검출하는 것은 얼굴 인식의 전체적인 성능을 좌우하는 매우 중요한 사항이다. 눈 검출은 얼굴 영상의 특징이 변하기 때문에 항상 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 것은 어려우며, 또한 실시간 얼굴 인식에 응용되기 위해서는 빠른 연산 시간도 고려되어야 한다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 새로운 눈 검출 방법을 제안하다. 첫째, Ada-Boosting 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 검출한다. 둘째, Intensity valley와 edge 정보를 사용하여 얼굴 영상의 회전(Rotation in plane)을 보상한다. 셋째, Intensity edge정보를 사용하여 두 눈의 수직, 수평라인을 검출한다. 넷째, 일반적인 (generic) 사람 눈의 패턴을 이용하여 고안된 Filter로 두 눈의 위치를 검출한다. 본 논문을 통하여 새로 제안된 알고리즘에 대한 논의와 실험 결과를 통해 새로운 알고리즘이 눈 검출에 적합함을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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