본 논문은 캐릭터의 특정 신체 부위를 3차원 가상 환경 안의 원하는 위치로 드래깅 함으로써 미래의 동작 시퀀스를 지시하는 새로운 대화형 기법을 제시한다. 캐릭터의 동작 시퀀스는 미리 촬영된 동작 데이터의 세부 구간들을 모션 그래프 구조에 따라 시간적으로 재배열 함으로써 합성한다. 손 동작 추적 장치에 의하여 사용자의 3차원 위치 입력이 주어지면, 모션 그래프를 공간 상에 펼침으로써 캐릭터의 현재 상태로부터 도달 가능한 잠재적 미래 상태들을 샘플링 하고, 선택된 신체 부위와 입력 위치 간의 거리가감소하는 미래 상태를 검출하여 해당 자세를 사용자에게 제시한다. 연속적으로 검출된 자세 간의 변화를 최소화 함으로써 사용자가 입력 위치를 변화 시킴에 따라 어떤 상태가 검출될지 예상하기 용이하도록 하고, 결과적으로 원하는 미래 상태에 신속하게 도달하도록 한다. 제안된 방법의유용성은 브레이크 댄스, 권투, 농구 등의 동작 데이터를 이용한 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
본 연구는 다양한 연령층의 이용자를 서비스대상으로 하는 어린이 도서관 및 어린이실의 공간계획을 위한 기초적 데이터를 제시하는데 그 목적이 있다. 연구방법은 체류자 점유조사와 행동관찰조사를 통하여 서로 다른 공간유형을 갖는 4개의 어린이실의 어린이와 동반가족을 대상으로 데이터를 수집하여 이를 공간구성의 특성에 비추어 분석하는 방법을 사용하였다. 조사 결과를 크게 다섯 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 도서관의 입지 조건과 이용자 속성이 어린이실 면적 규모를 결정하는데 영향을 미치고 있었다. 둘째, 어린이실에는 어린이 이외의 다양한 연령층이 이용하고 있었다. 셋째, 어린이는 연령 단계별로 서로 다른 행동 패턴을 나타내고 있었다. 넷째, 각 영역별로 다양한 독서환경을 조성할 필요가 있다. 다섯째 가족, 형제 및 친구와 같은 그룹 이용과 단독 이용에 의해 선택되어지는 체류 장소에서 주로 보이는 행위의 내용과 공간 및 가구의 특성을 공간계획을 위한 키워드로 정리하여 제시하였다.
피싱과 같은 금융사기가 발생한지 수년이 지났고 언론 등을 통해 널리 보도되었지만 연령 또는 사회적 신분과 관계없이 지속적으로 발생하고 있으며 피해는 줄어들지 않고 있다. 사기이용계좌는 계좌를 개설한 사람과 계좌를 이용하는 사람이 다르므로 금융경로에 대한 추적을 피할 수 있어 각종 금융범죄에서 사기자금의 수취수단으로 사용되고 있다. 금융기관과 금융감독기관의 노력으로 그동안 각종 금융범죄의 도구로 사용되는 사기이용계좌의 근절을 위해 다양한 대책을 마련하고 추진하였지만 금융사기의 급증으로 사기자금 수취수단인 사기이용계좌 개설 및 유통이 지속적으로 증가 추세에 있어 이에 대한 대책이 필요하다. 본 논문은 금융기관 및 금융감독기관의 지속적인 단속에도 불구하고 사회적으로 심각한 피해를 발생시키는 사기이용계좌의 현황을 분석하고, 금융기관의 능동적이고 효과적인 대응방안을 제시한다.
시선 기반 입력은 사용자가 문자를 입력하였을 때, 입력이 제대로 되었음을 확인하기 위한 피드백을 제공한다. 이미 많은 연구에서 적절한 피드백이 시선 기반 입력의 사용성을 높이는 효과가 있음을 증명하였다. 그러나 피드백을 통해 입력된 문자에 대한 정보가 노출되어 숄더 서핑 공격의 대상이 될 수 있다. 적절한 피드백을 활용하여 기존의 사용성을 유지하며 보안성을 향상시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 숄더 서핑 공격에 대응하기 위한 새로운 시선 기반 입력 방법인 FFI(Fake Flickering Interface)를 제안한다. 또한, 실험 및 설문을 통해 기존의 피드백을 활용한 시선 기반 입력과 비교하여 FFI의 사용성과 보안성을 평가한다.
본 논문에서는 증강현실을 위한 히스토그램 기반의 손 인식 기법을 제안한다. 손동작 인식은 사용자와 컴퓨터 사이의 친숙한 상호작용을 가능하게 한다. 하지만, 비젼 기반의 손동작 인식은 복잡한 손의 형태로 인한 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인식에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 손의 형태적인 특징을 이용한 새로운 모델을 제안한다. 제안하는 기법에서 손 인식은 카메라로부터 획득한 영상에서 손 영역을 분리하는 부분과 인식하는 부분으로 구성된다. 카메라로부터 획득한 영상에서 배정을 제거하고 피부색 정보를 이용하여 손 영역을 분리한다. 다음으로 히스토그램을 이용하여 손의 특징점을 구하여 손의 형태를 계산한다. 마지막으로 판별된 손인식 정보를 이용하여 3차원 객체를 제어하는 증강현실 시스템을 구현하였다. 실험을 통해 제안한 기법의 구현 속도가 빠르고 인식률도 91.7%로 비교적 높음을 확인하였다.
본 논문에서는 모바일 단말기에 부착되어 있는 카메라를 통하여 입력되는 차량의 전, 후면의 번호판을 자동으로 인식, 검증하는 기술을 바탕으로 차량 번호를 검출하고 무선 통신망을 통해 원격 서버에 차량 번호와 모바일 단말기의 위치 정보를 함께 전송함으로써 어디에서든지 차량 조회 및 차량 위치 추적을 위한 시스템을 제안한다. 모바일 단말기에서 획득된 차량의 정보는 부호화되어 무선 통신망을 통하여 원격지의 서버로 전송된다. 원격지의 서버는 복호화 과정을 거쳐 전송된 텍스트 형식의 차량 번호와 위치 정보는 실시간 추정한 공간상관거리를 통하여 가용자의 위치를 측정하기 위해 공간정보와 속성 정보를 갖는 수치 값들 가운데 원하는 데이터 값에 가장 우선하는 특성 정보를 통해 적합한 위치를 추적이 가능한 임베디드형 이동 가능한 차량 번호판 인식 시스템을 구현한다.
최근 물리적 디바이스의 도움 없이 사람이 시스템과 인터랙션 할 수 있는 인간 친화적인 인간-기계 인터페이스가 많이 연구되고 있다. 이중 대표적인 것이 본 논문의 주제인 비전기반 제스처인식이다. 본 논문에서 우리는 설정된 가상세계의 객체와의 인터랙션을 위한 손 제스처들을 정의하고 이들을 인식할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 먼저, 웹캠으로 촬영된 저해상도 영상에서 사용자의 양손을 검출 및 추적하고, 손 영역을 분할하여 손 실루엣을 추출한다. 우리는 손 검출을 위해, RGB 공간에서 명암에 따라 두개의 타원형 모델을 이용하여 피부색을 모델링하였으며, 블랍매칭(blob matching) 방법을 이용하여 손 추적을 수행하였다. 우리는 플러드필(floodfill) 알고리즘을 이용해 얻은 손 실루엣의 행/열 모드 검출 및 분석을 통해 Thumb-Up, Palm, Cross 등 세 개의 손모양을 인식하였다. 그리고 인식된 손 모양과 손 움직임의 콘텍스트를 분석해서 다섯 가지 제스처를 인식할 수 있었다. 제안하는 제스처인식 방법론은 정확한 손 검출을 위해 카메라 앞에 주요 사용자가 한 명 등장한다는 가정을 하고 있으며 많은 실시간 데모를 통해 효율성 및 정확성이 입증되었다.
본 논문에서는 스마트 폰, PDA와 같은 모바일 장치에 있는 카메라 기기를 이용한 손동작 제스처 인터페이스를 위한 손 움직임 추적 방법을 제안하고 이를 바탕으로 한 손 제스처 인식 시스템을 개발한다. 사용자의 손동작에 따라 카메라가 움직임으로써, 전역 optical flow가 발생하며, 이에 대한 우세한 방향 성분에 대한 움직임만 고려함으로써, 노이즈에 강인한 손움직임 추정이 가능하다. 또한 추정된 손 움직임을 바탕으로 속도 및 가속도 성분을 계산하여 동작위상을 구분하고, 동작상태를 인식하여 연속적인 제스처를 개별제스처로 구분한다. 제스처 인식을 위하여, 움직임 상태에서의 특징들을 추출하여, 동작이 끝나는 시점에서 특징들에 대한 분석을 통하여 동작을 인식한다. 추출된 특징점을 바탕으로 제스처를 인식하기 위하여 SVM(Support vector machine), k-NN(k-nearest neighborhood classifier), 베이시안 인식기를 사용했으며, 14개 제스처에 대한 인식률은 82%에 이른다.
본 논문에서는 손을 이용한 컴퓨터 비전 기술 기반의 증강 현실 시스템을 제안한다. 입력 영상에 가상의 물체를 정합하기 위해서는 정확한 특징점 추출과 추적 기술이 중요하다. 기존의 마커를 이용한 증강현실 시스템은 매우 안정성이 있지만 마커가 없이는 증강이 불가능하고 증강된 물체를 조작하는데 제한적인 상황을 제공하는 경향이 있다. 제안한 시스템은 손의 기하학적인 특성을 고려하여 적응적 최적 타원 검출 방법을 통해 손끝점을 특징점으로 추출한다. 그리고 손바닥 중심점을 기준으로 한 최단 거리 검출 방법을 이용하여 손끝점의 움직임을 추출해 가상의 객체를 안정적으로 정합한다. 실험을 통하여 특징점 추출이 약 82.0%의 정확도를 보였고 특징점 판별과 추적 성능 평가에서는 단지 약 1.8%와 2.0%의 오류를 보였다. 또한 제안한 시스템이 가상 객체의 안정적인 증강 측면에서, 효과적으로 카메라 사영 행렬을 획득하여 마커를 이용한 시스템을 대체할 수 있음을 확인하였다.
이러닝의 발전과 더불어 다양한 학습도구의 개발 그리고 이러닝 콘텐츠의 공동활용 등 이러닝을 통한 교류가 활발하게 이루어 지고 있다. 그러나 각각 LMS의 상호 연동을 고려하지 않고 개발되었기 때문에 이러닝 교류시 문제점이 나타나게 되었다. 특히 대학간 이러닝 교류는 학습자 정보교환 중심의 교류, 강의(교수자) 정보교환 중심의 교류 등 여러 가지가 있으나, 이들 모두 직접적인 연계가 이루어지지 않기 때문에 여러 가지로 문제점이 많이 나타났다. 이에 본 논문에서는 이러닝 교류의 사례를 분석하고, 문제점을 도출하여 효율적인 LMS 상호 연동에 대한 모형을 설계하여 제시하였다. 우선 먼저 학습에 가장 필요로 하는 학습요소 즉, 강좌개설정보, 강의정보, 사용자정보, 수강정보, 학습이력정보를 연동 데이터로 정의하였으며, 뷰를 이용한 데이터 연동 테이블을 통해 LMS를 연동하였다. 실험결과 학습자와 교수자의 접근성이 편리하게 나타났으며, 데이터 교환이 없기 때문에 업무 프로세스가 현저히 줄었다. 향후에는 다양한 학습요소에 대한 연동과 세션처리, 보안을 고려한 LMS 연동이 연구과제로 남아있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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