• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.411-417
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• 2021

인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는 분야를 HCI(Human-computer interaction)라고 한다. 이 분야는 인간과 컴퓨터 간에 서로 소통하면서 정보를 인식하는 방법에 대해 연구하는 학문 분야이다. 본 연구는 사람과의 상호작용을 위한 손동작 인식에 대한 연구로써 기존 인식방법의 문제점을 살펴보고 인식률을 개선하기 위한 알고리즘을 제시한다. 사람의 손 모양이 포함된 영상을 대상으로 피부색 정보를 바탕으로 손 영역을 추출하고, 주성분 분석을 이용하여 무게중심 프로필을 계산한다. 이렇게 얻은 정보를 미리 정의된 형상들과 비교하여 손동작을 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 기존의 무게중심 프로필은 회전으로 인한 손의 변형에 대해 잘못된 손동작 인식을 결과를 보여주었으나, 본 연구에서는 무게중심 프로필을 이용하고 모든 윤곽선의 점들과 무게중심 사이의 거리가 가장 긴 점을 시작점으로 하여 무게중심 프로필을 다시 개선함으로써 강건한 알고리즘을 제시하였다. 손동작 인식을 위하여 센서가 부착된 장갑이나 특별한 마커를 사용하지 않으며, 별도의 청색 스크린을 설치하지도 않는다. 이 결과에 대해 가장 가까운 거리의 특징벡터를 찾아 잘못된 인식을 해결하고, 적당한 경계치를 구하여 성공과 실패를 구분한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.7-14
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• 2019

본 논문에서는 YCbCr 색공간을 이용한 피부색 추출에서 조명과 그림자에 의한 손실 영역을 Flood Fill 알고리즘을 이용하여 보완하고 Haar-like 특징을 이용한 Cascade Classifier 얼굴 검출 방법을 제안하였다. Haar-like 특징을 이용한 Cascade Classifier는 이미지에서 기존의 YCbCr 색공간을 이용한 피부색 추출은 단순히 임계값만 사용하기 때문에 조명, 그림자 등에 의해 잡음과 손실 영역이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 침식, 팽창 연산을 사용하여 잡음을 제거하였고 손실 영역을 추정하기 위해 Flood Fill 알고리즘을 사용하여 손실 영역을 추정하였다. 추정한 영역에 대하여 YCbCr 색공간의 임계값을 추가로 허용하였다. 나머지 손실영역에 대하여 위에서 추정한 영역중 추가로 허용한 영역의 평균값으로 색을 채워 넣었다. 추출한 이미지에 Haar-like Cascade Classifier를 사용하여 얼굴을 검출하였다. 기존의 Haar-like Cascade Classifier의 방법보다 제안하는 방법이 정확도가 약 4% 향상되었으며 YCbCr 색공간만을 이용한 피부색 추출보다 제안하는 방법의 검출률이 약 2% 향상되었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.419-432
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• 2019

대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.43-50
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• 2021

본 논문에서는 키넥트 센서를 기반으로 한 휘트니스(Fitness) 동작의 정확성을 피드백 하는 윈도우 애플리케이션 KITNESS를 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션의 특징은 키넥트의 카메라와 관절 인식 센서를 활용하여 사용자가 정확한 휘트니스 자세로 운동할 수 있도록 피드백을 주는 것이다. 이때 키넥트의 IR Emitter와 IR Depth Sensor를 이용하여 사용자와 키넥트 간의 거리를 측정하고, 사용자의 관절 위치인 조인트(Joint)와 각 관절의 스켈레톤(Skeleton) 데이터를 측정한다. 이러한 데이터를 이용하여 사용자의 관절 위치와 자세마다 일정 거리를 계산하고 자세의 정확도를 판단한다. 그리고 키넥트의 RGB 카메라를 통해 사용자가 본인의 자세를 확인할 수 있도록 구현한다. 즉, 사용자의 자세가 정확하면 스켈레톤 정보를 초록색 선으로 표시하고, 정확하지 않으면 정확하지 않은 부분을 빨간색 선으로 표시하여 직관적으로 알려준다. 사용자는 이 애플리케이션을 통하여 운동하는 자세의 정확도를 피드백 받기 때문에 혼자서도 정확한 자세로 운동할 수 있다. 이 애플리케이션은 운동 부위를 목, 허리, 다리 세 가지 영역으로 분류하고, 각 운동 부위의 자세에서 관절이 겹쳐서 키넥트가 인식하지 못하는 자세를 제외함으로써 키넥트의 인식률을 높인다. 그리고 애플리케이션 종료 시에는 마지막 운동 모습을 이미지로 5초간 보여줌으로써 성취감을 고취시키고 지속적으로 운동할 수 있도록 구현한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.944-953
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• 2020

객체 검출 알고리즘은 자율주행 시스템 구현을 위한 핵심 요소이다. 최근 심층 합성곱 신경망 (Deep Convolutional Neural Network) 기반의 영상 인식 기술이 발전함에 따라 심층 학습을 이용한 객체 검출 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출에 가장 널리 사용되고 있는 Mask R-CNN의 경량화 모델을 제안하여 도로 내 다양한 객체들의 위치와 형태를 효율적으로 예측하는 방법을 제안한다. 또한, 주의 모듈(Attention Module)을 Mask R-CNN 내 각각 다른 역할을 수행하는 신경망 계층에 적용함으로써 특징 지도를 적응적으로 재교정(Re-calibration)하여 검출 성능을 향상시킨다. 실제 주행 영상에 대한 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법 대비 크게 감소된 신경망 매개변수만을 이용하여 고성능 검출 성능을 유지함을 보인다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.473-479
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• 2021

미만성 갑상샘질환은 그 진단 기준이 모호하고 숙련자의 주관적인 진단에 따라 오류가 많이 발생한다. 또한 갑상샘 결절의 초음파 영상에 관한 연구는 활발히 이루어졌지만 미만성 갑상샘질환에 관한 연구 사례는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 정상과 미만성 갑상샘질환의 영상에 GLCM 알고리즘을 적용하여 영상의 특징을 추출하고 추출된 특징값을 파라미터를 이용하여 정량적인 분석을 하였다. W 병원에서 진단한 환자의 갑상샘 초음파 영상을 대상으로 GLCM 알고리즘을 이용하여 정상 199증례, 경도 132증례, 중등도 99증례 총 영상 430증례에 관심영역(50×50 pixel)을 설정하고, 각 영상에서 Autocorrelation, Sum of squares, Sum average, Sum variance, Cluster prominence, Energy 6가지 파라미터를 이용하여 분석하였다. Autocorrelation, Sum of squares, Sum average, Sum variance 4가지 파라미터에서 Normal, Mild, Moderate를 구분하는데 90%이상의 높은 인식률을 보였다. 미만성 갑상샙질환의 초음파영상에서 GLCM 알고리즘을 이용하여 미만성 갑상샘질환의 심각도 정도를 분류하는 기준으로서 가치가 있다. 이러한 파라미터를 적용하여 갑상샘질환의 진단에 있어 육안 판독에 따른 오류를 감소시키고 미만성 갑상샘질환 진단의 2차적인 수단으로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.77-89
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• 2020

수직적인 구조로 현실 세계의 위계질서를 뚜렷하게 나타내는 공간 속에 한국의 역사와 현재를 재현하고, 극복할 수 없는 현실의 문제점과 우리 사회에 숨어있는 여러 가지 갈등의 요소들을 복잡하게 뒤섞인 인간의 감정과 관계로 재현하는 영화 <기생충>은 가장 현실적이면서도 비현실적인 캐릭터들이 피해자와 가해자의 경계, 이성과 비이성의 경계를 오가며 우리에게 익숙한 삶의 풍경을 사소한 실수, 이상한 집착, 기이한 행동, 불안한 심리, 처절한 사투로 낯설게 한다. 이러한 행동과 충돌, 의문을 증폭시키는 캐릭터의 성격은 영화 <기생충>의 독특한 뉘앙스, 특유의 유머가 되어 '장르의 규칙에서 벗어나 현실을 담는다'는 봉준호 감독의 일관된 영화적 스타일을 나타내고, 장르를 변주하는 표현의 특징이 된다는 점에서 본 연구는 캐릭터를 통해 영화 <기생충>의 표현성을 분석해보았다. 또한, 캐릭터의 성격은 영화를 구성하는 모든 요소들(영화적 기법, 공간, 소품 등)과 상호작용하며 다양한 의미의 효과를 불러일으키고, 배우의 이미지와 연기를 통해 전달된다는 점에서 봉준호 감독은 캐릭터의 성격을 사실적으로 재현하기 위해 어떠한 방식으로 배우를 캐스팅했는지, 배우의 연기는 영화를 구성하는 요소들과 어떠한 조화를 이루며 어떠한 특징을 갖고, 어떻게 표현되고 있는지 분석해 보았다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.961-968
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• 2022

회전근개 파열은 성인 어깨 통증의 주요 원인이다. 사회활동의 증가로 인해 어깨 통증을 호소하는 환자가 증가하고 있으며, 어깨질환에 대한 관심도 높아지고 있다. 초음파 장비의 발달로 진단의 정확도가 높아지면서 근골격계 질환 중에서 회전근개 파열 진단에 주로 이용되면서 초음파검사는 회전근개 파열에서 MRI 검사를 보완할 수 있는 방법으로 인정받고 있다. 따라서 본 연구에서는 어깨 회전근개 파열의 진단에 있어 초음파와 MRI 검사의 진단적 유용성을 알아보고자 하였다. 초음파검사와 MRI검사를 완료한 후 관절내시경검사로 최종 회전근개의 손상을 진단받은 환자 262명을 대상으로 후향적 분석을 하였다. 회전근개중 파열의 빈도가 가장 높은 극상건과 견갑하건 두 힘줄의 초음파검사와 MRI검사의 결과에 대한 민감도, 특이도, 양성예측도, 음성예측도, 정확도를 분석하였다. 또한 회전근개파열의 정도를 5단계로 점수화하여 비교하였다. 초음파 검사는 전층파열과 부분파열 모두 MRI 검사 결과와 유사하였고 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 부분파열 검사 결과는 MRI 검사보다 양성예측도와 정확도가 높았다. 결론적으로 초음파는 회전근개 질환을 검사하기 위한 선별검사로 충분히 활용될 수 있으며, 환자의 체질과 상황에 따라 선택하여 임상적으로 활용될 것으로 생각된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.41-43
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• 2022

최근 코로나-19의 유행에 따른 전염병 예방 및 차단을 위해 비접촉 생체 정보 취득 및 분석 기술이 주목을 받고 있다. 습식 및 부착형 생체정보 취득 방법은 정확하게 생체정보를 측정 할 수 있는 장점이 있지 만 밀 접촉에 따른 전염이 높아지는 위험성을 내포하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사람의 지문, 얼굴, 홍채, 정맥, 음성, 서명 등의 생체 정보를 자동화된 장치로 추출하는 비접촉 방식은 빅데이터와 AI 기술 적용으로 데이터 처리 속도가 빨라지고 인식 정확도가 높아지면서 다양한 산업에서 활용이 증가하고 있다. 그러나, 비접촉식 생체 데이터 취득 기술의 정확도가 개선되었지만, 비접촉 방법은 측정 대상 객체를 둘러싸고 있는 외부 온도, 습도, 조도 등의 주위 환경에 많은 영향을 받아 측정정보가 왜곡되는 현상이 발생하고 또한 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 생체정보 분석을 위한 개인화 정보(이미지, 신호 등)의 해석을 위한 맥락기반 생체신호 모델링 기법을 제안 한다. 맥락기반 생체정보 모델링 기법은 성능 개선을 위해 생체정보 측정의 정황 정보와 사용자 정보를 복합적으로 고려하는 모델을 제시한다. 제안 모델은 예측 값 확률을 최대화할 수 있는 맥락기반 신호 해석을 통한 특징 확률분포를 기반으로 신호 정보를 분석한다.

• 한국화예디자인학연구
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• 제41호
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• pp.93-114
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• 2019

본 연구는 유튜브에 나타난 화예 디자인 교육 콘텐츠의 특징과 문제점을 분석하고 개선방향을 모색해보려는데 목적이 있다. 이를 위해 '화훼장식기능사'를 검색어로 최근 1년간 게시된 콘텐츠 129개를 분석하였다. 분석결과, 콘텐츠가 다룬 내용은 실기강의, 이론강의, 시험관련 팁, 직업과 인물소개, 시험과제 작품, 교육안내와 홍보였고 그 중 실기강의가 가장 많은 것으로 나타났다. 제작형식은 강의, 강의실황, 영상구성, 인터뷰, 브이로그, 텔레비전방송프로그램으로 구분되었으며 강의 형태를 띤 콘텐츠가 가장 많았다. 편성전략 유형으로는 목표 시청층의 관심사에 대한 내용을 주기적으로 업로드하는 허브 유형이 가장 많았다. 이용자들은 실기시험을 다룬 내용의 강의 형태에 가장 높은 반응을 보였다. 전반적으로 콘텐츠의 다양성, 크리에이터와 이용자 간의 양방향 소통, 조화로운 편성전략이 부족한 것으로 분석된다. 이를 개선하기 위해 내용적 측면에서는 독창적이며 틈새를 공략하는 분야의 개척, 현장을 배경으로 하는 실습내용의 반영, 감성과 흥미가 포함된 콘텐츠 개발이 필요하다. 형식적 측면에서는 게임, 퀴즈와 같은 양방향 요소의 도입, VR, AR 등 뉴미디어 기술의 적용을 시도해볼 수 있겠다. 편성전략유형에서도 히어로, 허브, 하우투 세 가지 유형의 상호보완적 채널구성 방안이 제시되었다. 향후 화예 디자인 관련 교육 콘텐츠 수요의 확장이 예상되므로 다양한 플랫폼에서 활용될 수 있는 콘텐츠 제작, 전문적 크리에이터의 육성, 연관 수익 모델의 개발이 요구된다.