현재 사용되고 있는 두뇌영상의 제거 방법은 비록 환자의 개인 정보를 보호하고 있으나, 과도한 제거로 정확한 두뇌영상의 무결성을 손실할 수 있다. 원래 두뇌의 영상과 동일한 두뇌 조직을 나타내면서 환자의 신원을 감출 수 있는 새로운 익명화 얼굴모델을 생성시키는 방법을 연구하였다. 제안방법은 두 단계로 구성되었다: 10명의 두뇌영상을 정규화시켜서 모조 두뇌 표본 영상을 생성하는 단계와 실험영상 두뇌의 외곽부를 모조 두뇌의 안면부로 대체시키는 단계이다. 전체 두뇌영상에서 두피와 두개골 영역을 분할하기 위하여 레벨셋 알고리즘을 적용하였다. 영역화된 모조 두뇌를 대상 두뇌영상에 동일하게 배치하고 정규화를 시켜서 익명화된 얼굴 모델을 생성하였다. 원래 영상과 변형된 영상의 두뇌 조직부의 밝기 변화를 비교하여 제안 알고리즘의 타당성을 실험하였다. 실험 결과 두 두뇌영상은 두뇌 조직에서 완전히 동일하면서 신원을 파악할 수 없는 것을 검증하였다.
최근 자연스러운 인터페이스 하드웨어의 증가와 더불어 사용자의 자세를 인식하는 콘텐츠 산업이 부상하고 있다. 컴퓨터 비전 기술은 고가 하드웨어 장치의 대안으로 콘텐츠 산업의 발전에 효율적이다. 본 논문에서는 생방송으로 진행되는 시청자 참여형 양방향 TV 프로그램에 적합한 시청자의 포스처를 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 검출된 얼굴 위치에서 획득한 사용자 얼굴색과 모션맵을 사용하여 사용자의 손 위치를 안정적으로 검출하고, 위치 관계 분석을 통해 포스처를 인식한다. 제안하는 방법은 복잡한 배경에서도 생방송 양방향 TV 프로그램에서 사용되는 세 가지 자세를 인식하는데 90%의 인식 성능이 나타나는 것을 실험을 통해 확인하였다.
스레쉬홀딩(thresholding)은 영상 화소의 군집이나 강도를 이용하여 영상을 분할하는 기본 기술이다. Otsu의 스레쉬홀딩 방법에서는 정규화 된 히스토그램을 이산 밀도함수로 보아 화소의 클래스 간 분산을 최대화시키는 판별식을 이용한다. 그러나 Otsu의 방법에서는 여러 객체로 이루어진 영상에서 최적의 스레쉬홀드를 찾기 위하여 그레이레벨 전 구간에 대해 모든 가능한 분산 값을 반복적으로 계산해 보아야 하기 때문에 계산 시간이 길게 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 Otsu의 방법을 개선하여 간단하지만 고속으로 멀티-레벨의 스레쉬홀드 값을 구할 수 있는 방법을 제안한다. 전체 그레이 구간 영역에 대하여 Otsu의 방법을 적용시키기 보다는 먼저 그레이 영역을 작은 부분-구간으로 나눈 다음 Otsu의 방법을 적용시키는 처리를 반복하여 원하는 개수의 스레쉬홀드를 구하는 방법이다. 본 제안 방법에서는 맨 처음 대상 영상의 그레이 구간을 2부류로 나눈다. 이 때, 분할을 위한 스레쉬홀드는 전 구간을 대상으로 Otsu의 방법을 적용하여 구한다. 그 다음에는 전체 구간이 아닌 분할된 부분-구간을 대상으로 Otsu의 방법을 적용하여 두 부류를 4부류로 나눈다. 이와 같은 처리를 원하는 개수의 스레쉬홀드를 얻을 때 까지 반복한다. 세 종류 벤취마크 영상과 50개 얼굴영상에 대해 실험한 결과, 제안 방법은 대상 영상을 특성에 맞게 고속으로 잘 분할하였으며, 패턴 매칭이나 얼굴인식에 이용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
고령화 사회에 접어들면서 거동이 어려운 장애인과 고령자의 개인 교통수단에 대한 수요가 증가하고 있다. 실제로 2017년 기준 전국 전동보장구 보급수는 9만여 대로 지속해서 증가하는 추세다. 하지만 장애인 및 고령자의 판단 능력과 조정 능력은 정상인보다 상대적으로 차이가 있는 관계로 주행 중 사고 발생의 가능성이 크다. 다양한 사고의 원인 중 하나는 도로 노면상태의 불균형으로 인해 개인 이동 수단 조향 제어의 간섭이다. 본 논문에서는 이 같은 사고를 예방하고자 도로 노면 상태를 고속으로 인지할 수 있는 암호화 형식 의미론적 분할 알고리즘을 소개한다. 이를 위하여 도로 노면 파손이 포함된 1,500여 장의 학습용 데이터와 150여 장의 테스트용 데이터를 새롭게 구성하였다. 그리고 이를 활용하여 기존의 Encoder와 Decoder 단계로 구성된 Auto-encoder 방식과 달리 Encoder 단계로 이루어진 심층 신경망을 제안하였다. 이 심층 신경망은 기존의 방식과 비교했을 때 평균 정확도(Mean Accuracy)는 4.45% 증가하였고 파라미터는 59.2% 감소하였으며 연산 속도는 11.9% 향상되었다. 이 같은 고속 알고리즘을 활용하여 안전한 개인 이동 수단이 확대 적용되길 기대한다.
Design of web site must include community considerations alongside technical design aspects. The main purposes of this study are to identify the community criteria for evaluating web site and to examine how business web sites include the community factors. To identify the evaluation criteria, the author reviewed recent literatures and made a table showing a summary result(see Table 1). appendix shows a sample form NASDAQ(n=82) and KOSDAQ(n=59) which were evaluated. Using the evaluation from with 189 items(Table 3), all sites were visited and review between August 28, 2000 and September 6, 2000. The auther’s evaluations were done from the perspective of community building in business sector. Table 4, summary data on the results of the study, shows that the level of application of the community concept is very low. Among the listed 18 items, only a few items are utilized at more than 50% level. Less than 10% items are Member Profile, Group Segmentation, Backstory, Forum, Chat, Fact-to-face Meeting, and Collaborative Design. the unbalanced utilization due to the lack of community concept in businesses are found. Korea firms are superior to NASDAQ firms in terms of Bulletin Board and FAQ; But Korean firms are inferior and remain at very low level in terms of Member Login, Education Materials, Backstory, Forum, and Integrating Off-line Activities which are core factors of community building.
Symmetry is everywhere in the world around us from galaxy to microbes. From ancient times symmetry is considered to be a reflection of the harmony of universe. Symmetry is not only a significant clue for human cognitive process, but also useful information for computer vision such as image understanding system. Application areas include face detection and recognition, indexing of image database, image segmentation and detection, analysis of medical images, and so on. The technique used in this paper extracts edges, and the perpendicular bisector of any two edge points is considered to be a candidate axis of symmetry. The coefficients of candidate axis are accumulated in the coefficient space. Then the axis of symmetry is determined to be the line for which the coefficient histogram has maximum value. In this paper, an improved method is proposed that utilizes the directional information of edges, which is a byproduct of the edge detection process. Experiment on 20 test images shows that the proposed method performs 22.7 times faster than the original method. In another test on 5 images with 4% salt-and-pepper noise, the proposed method detects the symmetry successfully, while the original method fails. This result reveals that the proposed method enhances the speed and accuracy of detection process at the same time.
사람의 눈동자는 얼굴 크기와 비교해 볼 때 상대적으로 일정한 거리를 가지고 있기 때문에 이미지 정규화에 있어서 중요한 지표로 사용된다. 이 논문은 이러한 특징을 이용해 최적화된 세그멘테이션 방법을 사용하여 눈동자 검출의 새로운 접근방법을 소개한다. 눈 검출 방법은 세 가지 중요한 단계로 나눌 수 있다. (1)흑백 영상에서 눈 영역에 적합한 에지 추출 방법, (2)레이블링(labeling) 기법을 이용한 눈 영역 추출, (3)밝기값 정보를 이용한 눈동자 위치 검출. 실험 결과로는 다양한 조명 환경과 얼굴표정을 가진 2408장의 FERET 영상을 이용하여 98.9%의 검출 성능을 보였다.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.103-109
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2004
In NLP (Natural Language Processing) tasks, the highest difficulty which computers had to face with, is the built-in ambiguity of Natural Languages. To disambiguate it, formerly, they based on human-devised rules. Building such a complete rule-set is time-consuming and labor-intensive task whilst it doesn't cover all the cases. Besides, when the scale of system increases, it is very difficult to control that rule-set. So, recently, many NLP tasks have changed from rule-based approaches into corpus-based approaches with large annotated corpora. Corpus-based NLP tasks for such popular languages as English, French, etc. have been well studied with satisfactory achievements. In contrast, corpus-based NLP tasks for Vietnamese are at a deadlock due to absence of annotated training data. Furthermore, hand-annotation of even reasonably well-determined features such as part-of-speech (POS) tags has proved to be labor intensive and costly. In this paper, we present our building an annotated English-Vietnamese parallel aligned corpus named EVC to train for Vietnamese-related NLP tasks such as Word Segmentation, POS-tagger, Word Order transfer, Word Sense Disambiguation, English-to-Vietnamese Machine Translation, etc.
최근 출입통제, 금융보안 및 전자여권 등 다양한 분야에서 얼굴인식, 지문인식, 홍채인식 등과 같은 생체인식기술의 적용이 활발히 이루어지고 있다. 또한 최근에는 손가락의 지정맥 패턴정보를 이용하여 개인을 인증하는 연구 역시 활발히 진행 중이다. 일반적으로 획득된 지정맥 영상은 손가락의 두께에 따른 적외선 빛의 투과도 및 카메라의 센서 잡음으로 인하여 정맥과 배경 분리에 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 고속으로 지정맥 영역을 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 2가지 장점을 가지고 있다. 첫째, 획득된 지정맥 영상에 적응적 지역 이진화 방법을 적용하여 지정맥 영역을 분리하였다. 둘째, 분리된 영상의 잡음을 열림 및 닫힘 연산을 이용하여 제거하고 최종적으로 골격화하여 지정맥 영역을 추출하였다. 실험결과, 기존의 방법들에서는 영상 잡음을 제거하기 위해 많은 필터를 사용하였으나 제안한 방법에서는 필터를 많이 사용하지 않으면서도 고속으로 정확하게 지정맥 영역을 추출할 수 있음을 보였다.
최근 지속적으로 발생하고 있는 메르스와 같은 신종 감염병은 초기발견, 격리, 위기대응 등 많은 대응책을 필요로하고 있으며 아울러 일반인의 문병과 간호 간병 통합서비스 시행 등 병원의 문화가 바뀌는 추세이다. 그러나 병원에서 근무하는 의료인의 자격조건, 규정 등이 까다로와지면서 해외에서는 린넨, 폐기물, 수액 이동 등 로봇으로 가능한 부분은 대체하는 추세이다. 본 연구에서는 병원 내에서 발생하는 각종 물품의 배송 업무를 수행할 수 있는 IoT 기반의 병원 물류 로봇으로 다양한 종류의 물건을 원하는 위치까지 안전하게 이동 할 수 있는 기술에 대하여 연구하였다. 병원 내 로봇의 이동은 사람 또는 사물간 충돌을 발생 시킬 수 있기 때문에 충돌을 최소화 해야 한다. 충돌을 최소화하기 위해서는 로봇의 이동 경로에 사물의 유무를 판단하고 사물이 있다면 이동하는 것인지 아닌지를 인지해야 한다. 그래서 얼굴/전신정보 검출과 3D Vision 영상분할 기술을 이용하여 장애물의 상황 정보를 생성하였다. 생성 된 정보를 활용하여 로봇 이동 범위 내 사물과 사람을 고려한 맵을 생성하여 로봇이 안전하고 효율적으로 운행 될 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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