최근 컴퓨터비젼 분야에서 이벤트 검출 및 인식이 활발히 연구되고 있으며, 도전적인 주제들 중 하나이다. 본 논문에서는 사무실 환경에서 발생할 수 있는 이벤트의 검출 및 인식을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 MHI(Motion History Image) 시퀀스(sequence)를 이응한 인간의 모션을 분석하며, 사람의 처형과 착용한 옷의 종류와 색상, 그리고 카메라로부터의 위치관계에 불변한 특성을 가진다. 제안된 방법은 기존의 방법들 중, 칼라 정보를 이용한 방법에 비해 조명의 변화에 민감하지 않은 장점이 있으며, 관심의 대상이 되는 객체의 외형과 같은 사전지식에 의존하는 방법에 비해 스케일에 민감하지 않은 장점이 있다. 에지검출 기술을 HMI 순서 영상 정보와 결합하여 사람 모션의 기하학적 특징을 추출한 후, 이벤트 인식의 기본정보로 활용한다. 제안된 방법은 단순한 이벤트 검출 프레임웍을 사용하기 때문에 검출하고자 하는 이벤트의 설명만을 첨가하는 것으로 확장이 가능하다. 또한, 제안된 방법은 컴퓨터비젼 기술에 기반한 많은 감시시스템 뿐 아니라 상황인식 기반의 이벤트 검출 시스템에 핵심기술이다.
This study was conducted to investigate the effects of watching a virtual reality (VR) forest video on stress reduction in adults. Experiments were performed in an artificial climate chamber where temperature, humidity and illumination were controlled. To cause stress in subjects, the subjects were asked to multiply two digit numbers by one digit numbers for two minutes. The subjects then watched a VR forest video for five minutes. During the experiment, the heart rate variability (HRV) and heart rate (HR) of subjects were continuously measured for evaluating their physiological state. After measuring the baseline and watching a VR forest video, their psychological state was evaluated using the profile of mood state (POMS), semantic differential (SD) method, and positive affect and negative affect schedule (PANAS). The results of physiological evaluation after watching a VR forest video showed a decrease in the stress index and HR, an increase in the activity of the parasympathetic nervous system, and the standard deviation of normal to normal RR intervals (SDNN). The results of psychological assessment confirmed that watching a VR forest video induced "comfort", "natural", and "soothed" feelings in subjects. In addition, watching a VR forest video decreased "tension-anxiety (T-A)", "depression-dejection (D)", "anger-hostility (A-H)", "fatigue (F)", "total mood disturbance (TMD)", and increased "vigor (V)" compared to the base line, and decreased "negative affect" and increased "positive affect." These results indicate that watching a VR forest video decreases adults' stress index, stabilizes physiological state, and has a positive impact on psychological state. The findings of this study can serve as a basis for providing forest welfare services to people in the blind spots of forest welfare, and can lay a foundation for the adoption of VR, one of the technologies of the fourth industrial revolution in forestry.
Young-Sun Kim;Mun-Jin Choi;Dae-Young Lee;Sang-Ook Kang;Geung-Joo Lee
농업과학연구
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제50권3호
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pp.459-467
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2023
Because an irradiation of 405 nm violet light could have a strong energy, it was used to be sterilized against various microbes in the indoor air condition or fresh food. Escherichia coli is a representative bio-pollutant in the indoor air-borne bacteria, and a hygienic microbe in the horticultural food. This study evaluated the inactivation influences on E. coli DS5α after exposure to 405 nm violet-light (VL) by investigating irradiating time, and the vertical and horizonal distance from light source. The illumination of 405 nm VL was inversely proportional to the distance from the VL source. E. coli DS5α on nutrient agar (NA) was inactivated approximately 50% more than the control when irradiated at 65 cm from 405 nm VL for 3 hours. When compared to the control, E. coli DS5α was inactivated approximately 50% within 70 cm from 405 nm VL for 3 hours. As it was irradiated for 3 hours 70 cm away from 405 nm VL, the horizonal distance from the point was negatively correlated to the inactivation of E. coli DS5α. These results indicated that the inactivation of E. coli DS5α grown on NA medium needs to be irradiated with 405 nm within 70 cm from the light source for 3 hours.
최근 들어 기존의 녹색 바탕의 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만, 아직 기존의 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체 되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있기 때문에 주차 관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 녹색 번호판과 흰색 번호판 모두를 추출하고 인식 할 수 있는 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 환경에서 획득한 차량 영상으로부터 번호판 영역을 추출하기 위하여 형태학적 특징을 이용하였고, 추출된 번호판 영역의 수평, 수직 히스토그램과 문자의 상대적 위치 정보를 이용하여, 문자를 분리하였다. 최종적으로, 분리된 문자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA : Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA : Linear Discriminant Analysis)을 적용하여 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과, 불규칙한 조명 상태에서도 상대적으로 높은 추출률과 문자 인식률을 나타내었다.
하이테크 산업은 이른바 스마트 농업의 융합에 장벽을 극복하기 위해 농업의 경관을 바꾸고있다. 정밀 농업의 핵심인 온도, 습도, 위치 정보 및 실시간 요약 정보 모든 중요한 ICT 제어 기술은 버섯 재배 온도, 습도, 조명, 이산화탄소 등의 제어가 가능한 컨테이너형 버섯재배시스템을 설계제작하였으며, 버섯 재배에 활용가능성을 노루궁뎅이버섯을 대상으로 시험을 수행하였다. 노루궁뎅이버섯의 초발이소요일수는 청색 LED광에서 6~7일, 광량 $40{\sim}47Pmol/m^2s$ 적색 LED광에서 4~6일로 유사하였고 생체중은 적색 LED광에서 95g으로 타처리구에 비해 우수하였다. 앞으로 컨테이너형 버섯재배시스템의 국내활용도 향상시켜 국내 판매와 캐나다 등 극한지역을 포함한 외국 수출이 계획되어 있다.
In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problem. First, in preprocessing part, we use a CCD camera to obtain a picture frame in real-time. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. We use an AdaBoost algorithm proposed by Viola and Jones, which is exploited for the detection of facial image area between face and non-facial image area. As the feature extraction algorithm, PCA method is used. In this study, the PCA method, which is a feature extraction algorithm, is used to carry out the dimension reduction of facial image area formed by high-dimensional information. Secondly, we use pRBFNNs to identify the ID by recognizing unique pattern of each person. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. Coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of the Particle Swarm Optimization. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face recognition system and then demonstrated from the viewpoint of output performance and recognition rate.
연령증가에 따라(노안) 최대 조절력은 감소된다는 것은 잘 알려져 있다. 노안 단 시력(single vision)은 단지 멀리 보는 것을 교정할 수 있다. 노안 누진렌즈 도수는 확실한 시야를 교정할 수 있다. 그러나 연령과 함께 시각계 내의 다른 변화는 안경만으로 교정할 수는 없다. 동공직경은 감소하고 양안 매체의 빛 투과가 감소한다. 그러므로 노인은 더 많은 빛을 필요로 하고 더 밝은 조명을 필요로 한다. 이것은 단지 망막내 추체의 밀도가 감소하는 등 감각계 변화의 한 예로, 이러한 변화는 시각계 내의 시기능 변화를 유발한다. 즉 80세의 시력은 반으로 감소한다. 주로 높은 공간주파수내 회절격자의 대비감도 감소는 양안 매개체내 비스듬한 빛을 증가시킴으로 인하여 눈부심이 증가된다. 베일휘도는 대략 4배 증가한다. 암순응은 느려지게되고 눈이 완전히 암순응에 적응되었을 때 빛감도는 대략 2(log unit) 보다 적다. 또한 특히 낮은 조명에서 칼라 비젼이 더 나빠지게 된다. 연령이 높은 사람은 황반부와 주변부 시력간의 분리를 요하는 시각적 작업에 문제가 있다. 유용시야 측정이 한 예이다. 이러한 유용시야는 시기능 훈련에 의해 개선되어질 수 있다.
위암은 국내 암발생 및 사망률의 상당 부분을 차지하고 있으며, 이러한 조기 위암의 발견은 치료 및 예후에 있어서 아주 중요하다. 본 논문에서는 조기 위암의 진단을 위해 위 내시경 영상에서 색상 변화를 이용해 이상 부위를 검출하여 검사자에게 조직적인 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 어느 정도의 진행이 이루어진 염증과 암은 쉽게 판단할 수 있지만 조기의 염증이나 암의 경우에는 주의 깊게 보지 않는 경우에는 병변의 진단이 쉽지 않다. 본 논문에서는 위 내시경 영상을 IHb 채널로 변환시키고 조명에 의해 발생하는 잡음을 제거하며 자동으로 암 의심 영역을 검출하여 검사자에게 제공하거나 검사자에 의해 설정된 영역에 대한 조직적인 표면 정보를 제공한다. 본 논문의 연구는 추출된 이상 부위가 암을 확진할 수 없지만, 인간이 쉽게 인지하기 어려운 이상 부위(암 의심 영역)를 추출하여 검사자에게 주의를 요구함으로써 일 처리를 줄이고 부과적인 정보를 제공한다. 그리고 검사자가 지정한 영역에 대해서도 조직적인 정보를 제공한다. 제안된 위 내시경 영상 분석 방법의 효율성을 확인하기 위해서 실제 내시경 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 위 내시경 영상 분석에 효율적임을 확인하였다.
GPS 기반 위치측정 시스템은 많은 분야에 유용하게 사용되고 있지만 오차범위가 크고 터널과 같이 라디오 신호가 통과하지 못하는 지역에서는 사용이 불가능하므로 지능형 교통시스템에는 적합하지 않다. 최근 LED 기술의 급속한 발전으로 LED 조명이 확대되었고, 이와 더불어 조명과 통신 기능을 동시에 제공하는 가시광 무선 통신기술이 많은 관심을 끌고 있다. 최근 가시광 무선 통신 기술을 이용한 측위 연구는 주로 실내에서만 이루어졌고 여전히 측위 정확도와 구현 난이도를 동시에 해결하기는 어려운 실정이다. 본 논문에서는 도로상에 설치 된 LED 조명의 절대좌표정보와 카메라 영상을 이용한 실외 측위 기술을 연구하였다. 차량에 흔히 사용되는 카메라의 영상에서 LED 조명 신호를 추출한 후 V2I 가시광 통신을 통해 얻은 절대좌표를 활용하면 차량의 위치를 정밀하게 추정할 수 있다. 모의 실험을 통해 제안 알고리즘의 성능을 평가하였고, 그 결과 충분한 카메라의 픽셀 수 및 LED 조명과의 거리가 가까울 때 1 m 내외의 측위 오차가 나타남을 확인하였다.
최근 다시점 카메라 시스템을 기반으로 한 3차원 영상 렌더링 방법을 통해 3차원 콘텐츠가 많이 제작되고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생하기 때문에 두 카메라의 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 회전과 이동이 수행된 여러 자세로 촬영한 다음 획득된 영상에서 패턴 특징 점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해소하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징 점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄이고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징 점을 보완하는 완전한 패턴 특징 점군을 획득한다. 마지막으로 쌍곡 포물면 근사를 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징 점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 각 단계에서 어떤 요인이 패턴 특징 점 검출에 영향을 미치는가에 대해 조사했고 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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