고속철도의 출현과 함께 철도는 국내외에서 자주 사용하는 교통수단 중 하나이다. 또한, 환경적인 측면에서도 다른 교통수단에 비해 이산화탄소 배출량도 적은 편이며 에너지 효율성은 높다. 철도에 관한 관심이 높아질 수록 철도의 안전과 관련된 문제는 중요한 관심사 중 하나이다. 그 중 시각적 이상현상은 철도 앞에 동물이나 사람 등 다양한 장애물이 갑자기 나타나 사고가 발생한다. 이러한 사고들을 예방하기 위해 철도 레일을 탐지하는 것은 기본적으로 탐지해야하는 영역 중 하나이다. 철도에 설치된 카메라를 통해 영상을 수집할 수 있으며 철도 레일 탐지 방법은 전통적인 방식과 딥러닝 알고리즘을 이용한 방식이 있다. 전통적인 방식은 레일 주변의 다양한 노이즈로 인해 정확한 탐지가 어려우며 딥러닝 알고리즘을 이용하면 정확도 높게 탐지할 수 있으며 두 알고리즘을 융합하여 정확한 철도 레일을 탐지한다. 제안하는 알고리즘은 수집한 데이터를 기반으로 철도 레일 탐지에 대한 정확도를 판단한다.
본 연구는 비대칭 가상현실 환경에 존재하는 HMD 사용자와 Non-HMD 사용자 모두에게 향상된 현존감을 제공하기 위하여 사용자의 체험 환경에 최적화된 몰입형 상호작용을 제안한다. 제안하는 몰입형 상호작용의 핵심은 HMD 사용자와 Non-HMD 사용자 사이의 비대칭 환경의 차이를 구분하여 사용자에게 최적화된 상호작용을 제시하는 것이다. 그리고 사용자 각각에게 주어지는 비대칭 가상현실 환경에서 향상된 몰입을 제공하여 현존감을 높이기 위하여 HMD 사용자에게는 공간의 몰입을 향상시키는 걷기 상호작용을, Non-HMD 사용자에게는 직접적인 조작을 통해 상황을 전체적으로 이해하고 관리함으로써 몰입을 향상시키는 손 기반 인터페이스를 설계한다. 마지막으로 몰입형 상호작용을 통해 모든 사용자가 향상된 현존감을 제공받으면서 동시에 각각의 체험에 환경에 특화된 경험을 하였음을 설문실험을 통해 검증한다. 이러한 과정들을 통하여 제안한 상호작용이 비대칭 가상현실에서 Non-HMD 사용자도 보조자가 아닌 참가자로써 HMD 사용자와 함께 몰입할 수 있음을 확인한다.
연구배경: 정신분열증 환자에서 보이는 인지기능의 장애와 음성증상과의 관계는 아직 정확히 밝혀져 있지 않다. 음성증상을 효과적으로 호전시키는 것으로 알려진 clozapine을 만성 정신분열증 환자들에게 9개월 간 투여하여 인지기능이 호전될 수 있는지 조사하고 임상증상의 호전 정도와 인지기능의 호전정도 사이의 상관 관계를 평가하였다. 방 법: 만성정신분열증 환자(16명)를 대상으로 Wisconsin Card Sorting Test, Digit Span Test 및 Judgment of Line Orientation Test 등의 심리검사를 clozapine 투약 전과 9개월 후 각각 실시하였다. 또한 BPRS를 사용하여 투약전과 9개월 간의 투약 이후의 정신병리를 평가하였으며 이를 신경심리검사 결과와 비교하였다. 결 과: Clozapine은 만성정신분열증 환자의 양성 및 음성 증상을 모두 유의하게 호전시켰다. 신경심리검사 결과 집중력, 단기 기억력, 시각-지각력에는 유의한 호전이 있었으며 집행능력에서도 통계적으로 의의있지는 않으나 호전되는 경향을 보였다(p=0.066). 환자들의 임상증상과 신경심리검사 결과 사이에는 아무런 상관관계도 발견할 수 없었다. 결 론: 만성정신분열증 환자들에서 clozapine 장기 투여를 통해 임상증상은 물론 집중력 및 단기기억력 등 일부 인지기능의 호전을 기대할 수 있으며 특히 보다 정교한 정보처리와 관련되는 집행능력 역시 9개월 이상 장기 치료를 통해서 호전될 수 있음을 시사하였다. 또한 정신분열증 환자에서 나타나는 인지기능의 장애는 임상증상에 의한 2차적 현상이 아니라 하나의 독립된 병리임을 추측할 수 있다. 향후 보다 객관적인 결론을 위하여 타 항정신병약물과의 비교 연구가 지속적으로 필요하다고 본다.
최근 산업현장 전반에 걸쳐 작업관련성 근골격계질환의 발생이 증가하고 있으며 그 피해의 규모도 점점 확대되어 가고 있다. 뿐만 아니라, 과거에는 주로 중량물 취급 또는 단순반복적인 작업등에 의해서 발생하였지만 최근에는 대부분의 생산현장에서 컴퓨터를 이용한 자동화가 이루어지고 가정용 PC가 널리 보급됨에 따라 컴퓨터의 사용과 관련한 근골격계질환의 발생이 증가하고 있다. 많은 사람들이 컴퓨터의 사용과 관련한 불편함 및 통증을 호소하면서 각종 보조도구들이 개발 및 판매되고 있으나 대부분 그 효과가 입증되지 않은 상태로 사용되고 있어서 오히려 이러한 보조도구의 사용이 근골격계질환의 발생위험성을 더 높아지게 할 수도 있다. 본 연구에서는 마우스 사용 시 보조도구로 이용되는 전완 지지대의 사용에 대하여 그 효과를 실험을 통하여 평가하였다. 본 실험에서는 Borg's scale과 근전도(Electromyography : EMC)를 이용하여 측정하였으며 분산분석(Analysis of Variance : ANOVA)을 통해 유의성을 검증하였다. 측정자료를 분석한 결과 전완지지대'의 사용이 오히려 작업의 효율을 떨어뜨리고 작업자가 느끼는 불편함 및 통증의 정도와 근육의 활동량을 증가시킴을 알 수 있었다.
시각기반 증강현실을 구현하기 위한 추적 방법들은 정형 패턴 마커를 가정하는 마커 추적기법과 영상 특징점을 추출하여 이를 추적하는 자연특징 추적기법으로 분류된다. 마커 추적기법은 빠른 마커의 추출 및 인식이 가능하여 모바일 기기에서도 실시간 처리가 가능하다. 한편 자연 특징 추적기법의 경우는 입력 영상의 다양성을 고려해야 하므로 계산량이 많은 처리과정을 거쳐야 한다. 따라서 저사양의 모바일 기기에서는 빠른 실시간 처리에 어려움이 있다. 기존의 자연특징 추적에서는 입력되는 카메라 영상의 매 프레임마다 특징점을 추출하고 패턴매칭 과정을 거친다. 다수의 자연특징점들을 추출하는 과정과 패턴매칭 과정은 계산량이 많아 실시간 응용에 많은 제약을 가하는 요인으로 작용한다. 특히 등록된 패턴의 개수가 증가될수록 패턴매칭 과정의 처리시간도 증가하게 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하고자 자연특징 추적 과정에 광류를 사용하여 모바일 기기에서의 실시간 동작이 가능하도록 하였다. 패턴매칭에 사용된 특징점들은 다음의 연속 프레임에서 광류추적 기법을 적용하여 대응점들을 빠르게 찾도록 하였다. 또한 추적 과정에서 소실되는 특징점의 수에 비례하여 새로운 특징점들을 추가하여 특징점의 전체 개수는 일정 수준으로 유지되도록 하였다. 실험 결과 제안하는 추적 방법은 자연특징점 추적 시간을 상당히 단축시킬 뿐만 아니라 카메라 자세 추정 결과도 더욱 안정시킴을 보여주었다.
사용자를 인증하는데 생체인식(biometrics)을 사용하는 것은 보안성과 편리성에서 우수함에도 불구하고, 생체 정보를 사용하는 전형적인 인증 알고리즘은 스마트카드(smart cards)와 같은 자원이 한정된 장치에서는 실행되지 못할 수도 있다. 따라서, 제한된 자원을 갖는 장치에서 생체인식 과정이 수행되기 위해서는 적은 메모리와 처리 능력을 요구하는 가벼운 인증 알고리즘의 개발이 필요하다. 또한 생물학적 특징들 중에서 얼굴에 의한 인증은 인간에게 보다 친숙하고 얼굴 영상 획득이 비강제성을 띤다는 점에서 사용하기 가장 편리한 생체인식 기술이다. 본 논문에서는 생체인식 기술 연구의 일환으로 새로운 얼굴 인중 알고리즘을 제안한다. 이 얼굴 인증 알고리즘은 두 가지 면에서 새로운 특성을 갖는다. 그 하나는 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithms) 에 의해 추출된 특징 집합(feature set)을 입력벡터로 사용하는 Support Vector Machines(SVM)을 얼굴인증에 이용함으로써 메모리 요구량을 감소시킨다는 것이다. 다른 하나는, 필요에 따라 특징 집합의 크기 조절에 대한 시스템 파라미터를 조절함으로써, 인식률은 다소 감소하더라도 인증 과정에 필요한 메모리양을 더욱 더 감소시킬 수 있다는 것이다. 이러한 특성은 메모리양이 한정된 장치에서 얼굴 인중 알고리즘을 수행할 수 있게 하는 데 상당히 효과적이다. 다양한 변화가 있는 얼굴 데이터베이스들에 대하여 실험한 결과, GA에 의해 선택된 식별력이 우수한 특징들을 SVM의 입력벡터로 사용하는 제안한 얼굴 인증 알고리즘이, GA에 의한 특징 선택 과정이 없는 알고리즘보다 정확성과 메모리 요구량에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있다. 또한 시스템 파라미터의 변경 실험에 의해 선택될 특징의 개수가 조절될 수 있음을 보인다.
최근 멀티미디어 신호처리 및 통신 기술의 발전에 힘입어 작은 LCD 패널을 통한 스포츠경기 시청이 증가하고 있다. 하지만 멀티미디어 단말에 방송되는 대부분의 영상들은 주로 경제적인 이유로 일반 TV나 HDTV 용으로 제작되어 단순히 크기만을 변환하거나 추가적인 편집 없이 녹화되고 있는 실정이다. 이는 작은 이동형 단말 사용자들이 경기화면 내의 상황을 인식하는데 있어서 많은 불편함을 겪는다. 예를 들어, 원거리 샷 카메라 기법으로 찍힌 축구 경기 동영상의 경우, 운동장 내의 공과 선수들은 매우 작아서 알아보기가 힘든 경우가 발생한다. 또한 경기 진행 시간이나 점수를 포함하는 점수상자(scorebox)의 내용 역시 시청자가 쉽게 알아보기 힘들다. 따라서 소형 디스플레이 시청자들의 원활한 이해를 위한 지능형 디스플레이 기술이 필요하다. 이를 위한 핵심기술의 하나가 관심 영역을 자동으로 결정하고 확대하여 보여주는 일이다. 여기서 관심영역이란 시청자들이 화면 내에서 다른 부분에 비해 더욱 관심을 갖게 되는 영역을 말하며 축구경기 비디오의 경우, 주로 상단 모서리에 존재하는 점수상자나 원거리 샷에서의 공을 둘러싼 주변영역 등이 해당된다. 본 논문에서 우리는 이동형 단말기 시청자들을 위한 시청경험 향상을 위한 방법을 제안한다. 경기장면에서 관심영역의 추출을 위해 화면 내에서 시각적으로 현저한 부분의 검출에 관심을 갖는 방법 대신, 축구 경기 비디오 고유의 특징을 이용하는 도메인 한정적인 접근법을 이용한다. 제안된 시스템은 크게 두 가지 모듈 관심영역 결정, 점수상자 추출로 구성된다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 이동형 단말기상에서 지능형 디스플레이를 위한 좋은 해결책임을 보이고자 한다.
An amphibious inspection robot system (hereafter AIROS) is being developed to visually inspect the in-containment refueling storage water tank (hereafter IRWST) strainer in APR1400 instead of a human diver. Four IRWST strainers are located in the IRWST, which is filled with boric acid water. Each strainer has 108 sub-assembly strainer fin modules that should be inspected with the VT-3 method according to Reg. guide 1.82 and the operation manual. AIROS has 6 thrusters for submarine voyage and 4 legs for walking on the top of the strainer. An inverse kinematic algorithm was implemented in the robot controller for exact walking on the top of the IRWST strainer. The IRWST strainer has several top cross braces that are extruded on the top of the strainer, which can be obstacles of walking on the strainer, to maintain the frame of the strainer. Therefore, a robot leg should arrive at the position beside the top cross brace. For this reason, we used an image processing technique to find the top cross brace in the sole camera image. The sole camera image is processed to find the existence of the top cross brace using the cross edge detection algorithm in real time. A 5-DOF robot arm that has multiple camera modules for simultaneous inspection of both sides can penetrate narrow gaps. For intuitive presentation of inspection results and for management of inspection data, inspection images are stored in the control PC with camera angles and positions to synthesize and merge the images. The synthesized images are then mapped in a 3D CAD model of the IRWST strainer with the location information. An IRWST strainer mock-up was fabricated to teach the robot arm scanning and gaiting. It is important to arrive at the designated position for inserting the robot arm into all of the gaps. Exact position control without anchor under the water is not easy. Therefore, we designed the multi leg robot for the role of anchoring and positioning. Quadruped robot design of installing sole cameras was a new approach for the exact and stable position control on the IRWST strainer, unlike a traditional robot for underwater facility inspection. The developed robot will be practically used to enhance the efficiency and reliability of the inspection of nuclear power plant components.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용한 새로운 디지털 워터마킹 방법을 제안한다. 웨이블릿 변환은 인간의 시각 구조와 상당히 유사한 다중해상도 특성을 지니고 있을 뿐 아니라, 영상을 공간 영역과 주파수 영역에 효과적으로 국부화 시키는 특성을 지니고 있기 때문에 영상처리에서 널리 연구되고 있는 방법이다. 웨이블릿 변환을 거친 계수들은 일반적으로 가우시안 분포를 따른다고 알려져 있기 때문에 제안한 방법에서는 비가시성과 견고함을 위해서 워터마크로서 가우시안 분포를 가지는 랜덤 벡터를 사용한다. 워터마크 삽입 과정에서는 워터마크가 영상 전체에 삽입될 수 있도록 하기 위해서 LL 부대역을 포함한 모든 부대역을 사용하고, 각 부대역에 대하여 레벨 적응적 이치화를 통해 시각적으로 중요한 웨이블릿 계수를 선택한다. 또한, 선택된 계수에 대하여 웨이블릿 특성에 따라서 각각 다른 가중치를 가지고 워터마크를 삽입한다. 워터마크 검출 과정에서는 벡터투영 방법을 사용하여 추출된 워터마크와 원래의 워터마크 사이의 유사도를 계산한다. 제안한 방법을 여러 가지 영상에 워터마킹해 본 결과, 워터마킹된 영상이 기존에 제안된 방법보다 시각적으로 손상이 없으면서, 여러 가지 압축, 영상처리, 기하학적 변환, 잡음 등에 강한 것을 확인하였다.
대뇌 피질과 지능과의 관련성은 다양한 방법으로 연구되어 왔으며, 지능 발현에 관여하는 뇌 영역이 속속 밝혀지고 있다. 이와 함께 소뇌도 대뇌처럼 언어와 기억, 정보 처리 등 다양한 인지 기능 수행에 밀접한 관련이 있다는 사실도 연구 결과 나타났다. 그러나 특정 과제 수행 때 지능별 대뇌와 소뇌 영역들의 활성도 차이를 밝힌 연구 결과는 찾기 어렵다. 본 연구는 공간유추 과제를 수행할 때 나타난 대뇌와 소뇌의 활성 영역을 탐색하고, 그 차이를 분석하였다. 건강한 81명(평균 16세 3개월)의 남자 청소년을 대상으로 WAIS 지능 검사를 하여 5개 지능 범주로 나누고, 도형 유추 과제를 수행하게 하면서 기능성자기공명영상기술(fMRI)로 뇌 영상을 촬영하였다. 그 결과 12개 뇌 영역에서 활성이 나타났는데, 대뇌 피질에서는 시각영역인 양측 하후두회 외에 양측 상두정회와 우측하전두회, 양측 미상회, 그리고 소뇌의 5개 세부 영역들이다. 특히 지능(IQ)이 높을수록 이들 영역의 활성이 강하게 나타났으며, 영재 중에서도 지능이 아주 높은 140~147 범주의 피험자들은 다른 지능그룹에 비해 월등히 높은 활성을 보였다. 이런 결과는 아주 높은 지능의 영재들의 뇌 활용 특징일 수 있기 때문에 '슈퍼 영재'들의 판별에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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