인터넷이 보편화되고, 멀티미디어처리 기술과 정보통신 기술이 발전함에 따라 인터넷을 이용한 원격교육기술이 연구되고 있다. 강의를 저작하고 재생하는 많은 원격 강의 도구들이 개발되어 있지만, 홈페이지 형태의 학습자료만 사용하거나 음성 및 드로잉에만 의존하는 형태는 강의실의 면대면 강의 효과를 제대로 얻을 수 없다. 따라서 다양한 형태의 멀티미디어 학습자료를 사용할 수 있으며, 교수자의 지식과 쉽게 이해할 수 있는 학습 노하우를 반영시킬 수 있는 원격강의 저작 도구의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 교수자의 음성 등 멀티미디어 강의 내용을 학습자에게 효과적으로 전달하면서 면대면 강의 효과를 극대화할 수 있는 멀티미디어 컴포넌트 기반 원격 강의 도구를 설계하고 구현한다. 제안하는 도구는 음성, 디지털 카메라 영상, 애니메이션, 동영상을 포함한 다양한 멀티미디어 자료를 사용하며, 드로잉과 포인팅을 이용하여 실감나는 강의를 쉽게 저작할 수 있으며 강력한 압축 기능으로 인터넷을 통하여 빠르게 강의를 전달할 수 있다. 또한, 하이퍼링크 기능과 텍스트 메시지 전달을 위한 캡션 처리기 등도 포함되어 있다.
Internet of things (IoT) is a new paradigm for collecting, processing and analyzing various contents in order to detect anomalies and to monitor particular patterns in a specific environment. The collected data can be used to discover new patterns and to offer new insights. IoT-enabled data mashup is a new technology to combine various types of information from multiple sources into a single web service. Mashup services create a new horizon for different applications. Environmental monitoring is a serious tool for the state and private organizations, which are located in regions with environmental hazards and seek to gain insights to detect hazards and locate them clearly. These organizations may utilize IoT - enabled data mashup service to merge different types of datasets from different IoT sensor networks in order to leverage their data analytics performance and the accuracy of the predictions. This paper presents an IoT - enabled data mashup service, where the multimedia data is collected from the various IoT platforms, then fed into an environmental cognition service which executes different image processing techniques such as noise removal, segmentation, and feature extraction, in order to detect interesting patterns in hazardous areas. The noise present in the captured images is eliminated with the help of a noise removal and background subtraction processes. Markov based approach was utilized to segment the possible regions of interest. The viable features within each region were extracted using a multiresolution wavelet transform, then fed into a discriminative classifier to extract various patterns. Experimental results have shown an accurate detection performance and adequate processing time for the proposed approach. We also provide a data mashup scenario for an IoT-enabled environmental hazard detection service and experimentation results.
3차원 가상환경은 시각정보 위주의 제한적인 정보를 제공한다 이는 사용자가 환경 안에서 방향을 상실하게 되는 원인이 된다. 이를 보완하기 위해 여러 가지 방법의 탐색항해 도구에 대한 연구가 진행 되었다. 본 연구에서는 시맨틱 웹 구축 기술의 하나인 토픽맵 기법을 3차원 가상환경에 적용하여 탐색항해 도구를 설계했다. 토픽맵은 토픽과 토픽 사이의 연결 관계를 정의함으로 의미적 연결지도를 구축한다. 이를 적용한 탐색항해 도구의 활용성 실험에서 대표성이 높은 목표 보다는 세밀한 목표를 찾을 때 효과적으로 탐색항해에 도움이 되고 있음을 보여주었다. 또한 찾고자 하는 목표가 정확하지 않은 상태에서의 탐색항해에서 주제에 관련된 주변 지식의 제공은 사용자의 목표 선택에 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 HTML5에서 직선의 기울기를 이용하여 2D 이미지를 3D 입체 이미지로 변환하는 방법을 제안한다. 3D 이미지 변환을 위한 어떠한 정보도 없이 단 하나의 원본 이미지를 좌안과 우안을 위해 RGB 색상을 필터링한다. 사용자는 깊이 값을 설정하기 위해 미리 만들어 놓은 제어 점을 선택한 후 깊이 값을 설정하는 작업을 수행한다. 이렇게 선택된 값들을 반영하여, 이미지 전체와 부분적인 원근감을 갖도록 사용자가 정의한 직선의 기울기를 이용하여 좌안과 우안을 위한 깊이를 부여한 후 Anaglyph 3D 이미지를 자동으로 생성하게 된다. 이 모든 과정이 HTML5를 사용한 웹 환경에서 구현하였기 때문에, 사용자들은 매우 쉽고 편리하게 자신들이 원하는 3D 이미지를 생성할 수 있게 된다.
본 논문은 ATSC 디지털데이터 방송 표준을 이용하여 디지털 데이터 방송을 구현하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 MPEG-2 트랜스포트 스트림의 payload 부분에 ATSC 데이터 방송 표준에서 제안하는 데이터 파이핑 기능을 이용하여 사용자에 의해 정의된 URL 정보나 HTML 형태의 데이터를 삽입하고, 이 트랜스포트 스트림이 방송을 통해 DTV set-top에 전송된다. 수신부는 TS 패킷에 있는 데이터를 파싱하여 방송 중에 관련 데이터를 TV에 표시한다. 이 시스템은 기존의 인터넷 컨텐츠를 디지털 데이터 방송에 이용할 수 있는 방안을 제시하며, 기존의 TV나 DTV를 통해 사용자가 쉽게 기존의 인터넷 컨텐츠를 볼 수 있는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 운전자 졸음 인식 시스템의 구현 방법과 그에 따른 결과를 소개한다. 영상 입력 장치로는 시중에 판매되는 웹캠 카메라를 사용하였다. 얼굴 검출 방법으로는 Haar 변환 기법을 이용하였으며, 다양한 조명 환경에 강건하게 적응하도록 조명정규화를 수행하였다. 조명정규화를 거친 얼굴 영상은 특징값 추출에 용이하다. 조명정규화를 통한 눈 후보영역은 인체측정학 정보를 이용하여 후보 영역을 줄인 이후에 PCA와 Circle Mask의 혼합 모델을 적용했다. 위 방법을 통해 차량 내부의 복잡한 조명 환경 속에서 강건히 눈 영역을 추출한다. 검출된 눈 영역은 고해상도의 조명 정규화 영상과 간단한 연산을 통하여 졸음 여부를 판별한다. 졸음 상태가 1단계로 판단 될 경우에는 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계일 경우에는 CAN(Controller Area Network)를 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 준다. 본 논문에서 제안하는 졸음 인식 시스템은 낮은 계산 복잡도를 만족하는 동시에 높은 인식률을 보여준다. 실험 결과 차량 내에서 97%의 인식률이 나타났다.
본 논문에서는 얼굴과 동공을 검색하는 새로운 기법을 제시하며, 안전운행을 위한 운전자의 동공 감시에 적용한 실험결과를 포함하고 있다. 제시된 기법은 세 단계 주요 과정을 거치는데, 먼저 스킨칼라 세그먼테이션 기법으로 얼굴을 찾는 과정으로 이는 지금까지 사용된 휴리스틱모델이 아닌 학습과정 모델에 기반을 두고 있다. 다음에 얼굴 특징 세그먼테이션으로 눈, 입, 눈썹 등의 부분을 검출 하는데, 이를 위해 얼굴 각 부분에서 추출한 고유 특징들에 대한 PDF 추정을 사용하고 있다. 마지막으로 서큘러 하프 변환기법으로 눈 안의 동공을 찾아낸다. 제시된 기법을 조명이 다른 웹 얼굴 영상과 운전자의 CCD 얼굴 영상에 적용하여 동공을 찾아내는 실험을 하여, 높은 동공 검출율을 확인하였다.
Fashion illustration as conversational pattern which is made up of human and daily story creates brand image and new cultural value in textile design. The purpose of this study is to analyze an expressive characteristics focused on human body in conversational pattern illustration. The method of this study was to analyze documentaries, fashion magazines and internet fashion web site. The results were as follows: The category of body expression was classified as the head, the bust, the whole body, and the others. Most of all, the head is higher frequency than any other part. The category of body type was classified as iconic reappearance and surreal fantasy. The former expressed gender images of woman and man in reality and showed high frequency of 90.41%. Above all, two types were to show the organic correlation between fashion illustration body and brand concept. The construction method of motif was classified as singleness of body, repetition of body, singleness of body and non-body mixed, and repetition of body and non-body mixed. The repetition of body showed low frequency and it was composed of regular repetition construction and irregular construction. The singleness of body and non-body mixed, showed the highest frequency and it was definitely to communicate fashion concept. In these days, conversational pattern illustration in modern fashion pattern strengthens brand identity and informs the fashion image as creative commercial art. And also, it satisfies cultural sensibility of consumer and categorizes public phenomenons in our times.
에드워드 드 보노가 개발한 육색 사고모자 기법은 사고의 수월성을 높이고 확산적 사고력 함양에 효과적이다. 특히 토론학습에서 문제를 다양한 입장에서 분석함으로써 합리적인 해결 방안을 모색하는데 효과적이다. 본 논문에서는 효과적인 토론학습을 위하여 육색 사고모자 기법을 바탕으로 학습자의 사고를 안드로이드 기기의 센서를 활용하여 음성과 이미지로 공유할 수 있는 시스템을 개발하였다. 시스템 설계를 위해 토론학습 설계구조모형을 제작하여 도구 및 가이드라인을 분석하였다. 이를 바탕으로 토론학습 시스템을 개발하여 현장교육전문가를 대상으로 시연과 실습을 통해 시스템의 효용성 검증과 개선 방향을 분석하였다. 평가 결과 개발한 시스템은 기존의 웹 기반 토론 학습 시스템에 비해 학습 동기 유발 및 토론 능력 향상에 효과적일 것으로 분석되었다.
최근의 홈네트워크 시스템의 경향은 가정 내의 모든 정보가전기기가 하나의 네트워크로 연결되어 기기, 시간, 장소에 구애받지 않고 원격 감시 및 제어 서비스가 이뤄지는 미래 지향적인 가정환경을 포함한다. 또한 청소로봇은 그 사용의 편리성으로 가정에서의 사용이 점점 일반화되고 있는 추세에 있다. 본 논문에서는 홈네트워크 환경하에서 지능형 홈을 위한 하나의 시도로서 자율이동이 가능한 청소로봇을 이용한 홈 모니터링 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 상용화된 기존 청소로봇에 유무선 공유기와 웹캠을 부착함으로써 기존의 고정 카메라에 의한 홈 모니터링 한계를 극복하여 댁내 모든 곳을 자유롭게 모니터링할 수 있도록 하였다. 사용자는 원격지에서 이동통신기기(PDA 등)를 이용하여 청소로봇을 제어함으로써 사용자가 원하는 곳의 영상을 손쉽게 모니터링 할 수 있게 하였다. 유무선 공유기에는 리눅스 운영체제인 OpenWrt를 설치하여 사용자에게 무선으로 영상을 전송하고 RS-232통신으로 청소로봇 제어를 가능하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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