K-POP의 가파른 성장세에 따라 댄스 콘텐츠 산업이 확산되는 추세이다. 최근 SNS의 보급이 증가하면서 자신의 댄스 영상을 촬영하고 공유하기도 한다. 그러나 춤을 처음 접하는 댄스 초보자들은 동영상을 보며 혼자서 춤을 출 때, 객관적인 피드백을 받기 어려워 춤동작을 습득하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 MediaPipe를 활용하여 안무 영상과 사용자의 춤 영상을 비교하고 올바르게 동작을 따라 하고 있는지 검출해 주는 시스템에 대해 기술한다. 본 연구에서는 웹캠이나 카메라로 촬영한 사용자 영상과 안무 영상 간의 춤동작 유사도를 코사인 유사도와 COCO OKS를 활용해 계산하여 사용자에게 색상 지표(Color Map)를 기반으로 한 피드백을 주는 방식을 제안한다. 본 시스템을 통해 사용자의 춤동작에 대한 객관적인 피드백을 시각적으로 받을 수 있으며 초보자들도 정확한 춤동작을 습득할 수 있을 것으로 기대한다.
현대 사회에서 상업적 성공을 위해서는 상권 분석이 필요하며, 상권 분석의 요소 중에서 핵심적인 부분은 통행량이다. 통행량을 측정하기 위해서 사람이 직접 측정하는 방법이 많이 사용되고 있으나 높은 인건비와 측정 실수를 유발할 가능성이 높다. 본 논문에서는 웹캠을 통해 촬영한 이미지를 이용하여 보행자의 통행량을 측정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사람 영역 탐지와 움직임 추적으로 구성되어 있다. 사람 영역 탐지에서는 움직임 영역을 추출하고 HoG 특징과 Adaboost 분류기를 이용하여 사람 영역을 탐지한다. 움직임 추적에는 멀티 레벨 매칭과 거짓 양성 제거를 이용하여 추적 및 통행량을 측정한다. 멀티 레벨 매칭은 HoG 영역에 대해 유사도 계수를 구하여 판별하는 과정, 칼만 필터를 이용하여 추정한 위치의 이미지 유사도를 계산 과정, 사람 영역 탐지에서 추출한 움직임 영역을 이용해 유사도를 계산하는 3단계 과정으로 구성되어 있다. 거짓 양성 제거는 사람 영역 탐지에서 잘못된 탐지 영역을 제거한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 기존의 사람 영역 탐지 및 추적하는 방법과 비교 실험을 수행하였다. 그 결과 제안하는 방법은 사람 통행량 측정에서 83.6% 정확도를 보였으며, 기존 알고리즘에 비하여 11% 높은 성능을 달성하였다.
서비스 산업의 비중이 날로 높아지는 시기에 마케팅 전략 수립에 있어서 차별화된 서비스 품질 제공이 더욱 중요하게 인식되고 있다. 감시카메라 등으로 사용되면서 문제점만 부각되고 있는 웹카메라를 감시나 보안 등의 목적 외에 차별화된 서비스 품질 제공의 수단으로 활용되기 위한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 유치원/어린이집 학부모를 대상으로 WebCam에 의한 원격모니터링 서비스의 서비스 품질 구성요인에 대한 재구성 및 서비스 품질요인이 고객의 성향에 따라 어떻게 인식되는지에 대한 연구를 실시하였으며, WebCam에 의한 서비스 품질 구성요인이 고객만족 및 고객충성도에 주는 영향요인을 규명하였다. 이러한 변수 간의 상관관계와 영향 현상을 연구하기 위해 WebCam 원격모니터링 서비스를 사용하고 있는 유치원/어린이 집을 대상으로 설문조사를 하였다. 연구결과 WebCam 모니터링 서비스 품질 구성요인을 영상품질 및 전송속도, 편의성, 이동성 및 휴대성, 가시성, 상호작용성, 신뢰성으로 설정하였으며, 그 중 영상품질 및 전송속도, 가시성, 상호작용성, 신뢰성이 고객만족 영향요인으로 나타났다. 고객특성 변수 중에서 불만대처성향, 혁신성, 디지털 기기 숙련도에 따라 서비스 품질 인식에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 이러한 연구결과가 마케팅적으로 어떻게 활용될 수 있는가가 논의된다.
최근 딥러닝을 기반으로 사용자의 손 제스처를 인식하여 가상현실 환경에서 사용자 친화적 인터페이스를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분 연구들은 손 정보를 얻기 위하여 별도 센서를 사용하거나 효율적인 학습을 위하여 전처리 과정을 거친다. 또한 조명의 변화나 손 일부가 가려지는 등과 같은 외부환경의 변화를 고려하지 못하고 있다. 본 논문은 일반 웹캠에서 얻어진 RGB 영상에서 별도의 전처리 과정없이 외부 환경에 강인한 딥러닝 기반 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 딥러닝 모델로 VGGNet과 GoogLeNet 구조를 개선하고, 각 구조의 성능을 비교한다. 조명이 어둡거나 손 일부가 가려지거나 시야에서 일부 벗어난 손 영상들이 포함된 데이터로 실험한 결과 본 연구에서 제시한 VGGNet과 GoogLeNet 구조는 각각 93.88%와 93.75%의 인식률을 보였고 메모리와 속도 측면에서 GoogLeNet이 VGGNet 보다 메모리를 약 3배 적게 사용하면서 처리속도는 10배 이상 우수함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 실시간 처리가 가능하여 가상현실 환경에서 게임, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 손 제스처 인터페이스로 활용될 수 있다.
프로젝션 맵핑(공간증강현실)은 현실세계에서 다양한 가상의 환영(幻影)을 만들어내는 것으로 최근에 많은 분야에 사용되고 있다. 기존의 프로젝션 맵핑에서는 사용자와의 자연스러운 상호작용으로서 접히거나 구부러지는 것 과 같은 유연한 물체의 기하학적인 변형 속성(예: 용지)의 움직임을 고려하지 않았다. 또한, 정적 물체에 대한 프로젝션 맵핑에 대한 많은 연구가 있었지만, 유연한 타깃의 움직임을 추적하고 사용자와의 상호작용 측면에서 모양이 변형된 물체에 맵핑을 정확히 하는 다이내믹 프로젝션 맵핑은 여전히 도전해야할 연구 분야이다. 따라서 본 논문에서는 Unity3D와 ARToolkit을 이용한 실험을 통해 단단하지 않은 물체에 대한 견실한 추적과 정확한 맵핑 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 큐빅 베지어 곡면 형성, 움직임 변형 값 렌더링 과정, 멀티플 마커 인식과 트래킹 과정, 실시간 웹캠 지속 촬영의 4가지 실험 단계로 구성된다. 사용자는 물체에 변형을 주기 위해 직접 접고, 휘고, 구부리고 비틀 수 있다. 제안 방법은 세 가지 긍정적인 결과를 도출할 수 있다. 첫째, 물체의 형태가 강하게 변형되어 있어도 감지 가능하다. 둘째, 사용자가 직접 물체에 변형을 주는 과정에서 물체의 일부분을 차단하고 있을 때의 Occlusion오류를 줄일 수 있어 정확한 트래킹을 할 수 있다. 셋째, 제안 방법의 견실하고 정확함은 빠른 속도로 물체의 움직임을 감지하게 하므로 실시간으로 결과 값을 물체에 투영할 수 있다.
정확한 자발휴면 타파일 및 개화기간 추정은 사과 화상병의 효과적 방제를 위해 매우 중요하다. 자발휴면 타파일부터 개화 개시일까지 기간은 이 기간 동안의 일 최저기온에 의해 영향을 받았다. 본 연구는 이 기간의 일 최저기온이 사과 생육단계 중 개화기간에 미치는 영향을 조사함으로써 화상병 방제를 위한 병모델 구동이 목적이었다. 원예특작과학원에서 제공하는 우리나라 사과나무 재배지역을 대표하는 8개 과수원에서 2019년부터 2023년까지 웹캠으로 관측한 영상자료로부터 최초 개화 관측일을 얻었다. 또한 같은 과수원에서 자발휴면 타파일은 전년도 10월 1일부터 자동기상 측정 장비로부터 받은 기상자료를 활용하여 자발휴면 타파일은 -100.5 DD에 도달하는 날로 추정하였다. 본 연구에서 실시한 회귀분석은 자발휴면 타파일부터 개화 개시일까지의 기간(Y)을 종속변수로 이 기간 중 일 최저 기온이 0℃ 이하인 날(X1)이 며칠 인지를 독립변수로 하는 회귀식으로서 Y = 0.87 × X1 + 40.76, R2= 0.83의 결과로서 뚜렷한 양의 상관관계를 얻었다. 또한 같은 기간(Y)을 종속변수로 하고 자발휴면 타파일을 줄리안데이(X2)를 독립변수로 하는 회귀분석을 실시하여 Y = -1.07 × X2 + 143.62, R2=0.92의 결과로서 뚜렷한 부의 상관관계를 얻었다. 따라서 자발휴면 타파일부터 개화 개시일까지의 기간은 월동 중 최저기온에 영향을 받으며, 이것이 사과 화상병 감염에 중요한 개화기간 변동에 영향을 준다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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