사물이 실제로 움직이는 속도와 다양한 위치를 정확하게 인식하여 정확하게 3차원 영상정보로 표현하는 기술개발 시도는 무선센서를 활용하여 다양한 분야에서 응용할 수 있다. 3차원 위치 및 속도센서를 조합하여 이동 물체의 위치를 추적하는 시도는 동작의 정확성과 교정을 목적으로 하는 스포츠, 건강관리 분야 등에서 동영상 디스플레이 및 분석 기술과 접목하여 다양한 분석 정보를 제공할 수 있는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 9축-센서로부터 수집되는 정보를 데이터베이스로 구축하고 이를 웹과 앱의 3차원 공간에서 모니터링할 수 있는 3D 모션 디스플레이를 개발하였다.
Facial expressions provide significant clues about one's emotional state; however, it always has been a great challenge for machine to recognize facial expressions effectively and reliably. In this paper, we report a method of feature-based adaptive motion energy analysis for recognizing facial expression. Our method optimizes the information gain heuristics of ID3 tree and introduces new approaches on (1) facial feature representation, (2) facial feature extraction, and (3) facial feature classification. We use minimal reasonable facial features, suggested by the information gain heuristics of ID3 tree, to represent the geometric face model. For the feature extraction, our method proceeds as follows. Features are first detected and then carefully "selected." Feature "selection" is finding the features with high variability for differentiating features with high variability from the ones with low variability, to effectively estimate the feature's motion pattern. For each facial feature, motion analysis is performed adaptively. That is, each facial feature's motion pattern (from the neutral face to the expressed face) is estimated based on its variability. After the feature extraction is done, the facial expression is classified using the ID3 tree (which is built from the 1728 possible facial expressions) and the test images from the JAFFE database. The proposed method excels and overcomes the problems aroused by previous methods. First of all, it is simple but effective. Our method effectively and reliably estimates the expressive facial features by differentiating features with high variability from the ones with low variability. Second, it is fast by avoiding complicated or time-consuming computations. Rather, it exploits few selected expressive features' motion energy values (acquired from intensity-based threshold). Lastly, our method gives reliable recognition rates with overall recognition rate of 77%. The effectiveness of the proposed method will be demonstrated from the experimental results.
대규모 인간 동작 데이터베이스에서 고차원의 데이터를 처리하는 것이 큰 비용을 요구하기에, 최근 데이터베이스 및 그래픽스 학계는 인간 동작 데이터 질의 및 접근에 큰 관심을 가지게 되었다. 특히, 인간 동작 데이터를 위한 효과적인 유사도(거리) 측정 방법이나 질의 처리는 여전히 많은 연구진들이 도전하고 있는 문제이다. 이에, 본 연구진은 SMoFinder 라고 명명한 동작 질의 처리 시스템을 제안한다. SMoFinder는 새롭게 고안된 운동학적 거리 측정 그리고 적응적 프레임 세그멘테이션에 기반하는 효율적인 인덱싱을 사용하여 동작 질의를 처리한다. 이를 위해, SMoFinder에서는 인간 동작을 다연결 물리 운동으로 간주하고 새로운 가중치 Minkowski 함수를 정의했다. 또한, 효율적인 인덱싱을 위해 모든 프레임을 저장하지 않고 유사한 프레임들 중에서 대표 프레임을 뽑아서 저장하는 적응적 세그멘테이션을 고안했다. 그리고, 효율적인 검색을 위해 이들 대표 프레임들만 가지고 k-근접 이웃 질의를 수행하는 새로운 방법을 제안한다. 마지막으로, SMoFinder가 데이터베이스 용량이 크게 줄지만(1/25배), 검색 능력은 다른 시스템과 동일하거나 우월하다는 것을 실험을 통해 보여주고자 한다.
본 논문은 모션 캡쳐 데이터를 이용하여 쉽고 빠르게 사실적인 2차원 스틱 피규어애니메이션을 제작할 수 있는 방법을 소개한다. 스틱 피규어 애니메이션은 대개 전체 시간 구간에 대하여 매 프레임마다 하나씩의 자세를 일일이 그리는 방식으로 제작된다. 반면, 제안된 방법에서는 스틱 피규어 형태의 자세 위에 신체 부위의 움직임을 나타내는 동선을 추가하는 방식으로 한 장의 그림 안에 여러 프레임에 걸친 동작(예를 들어, 발차기나 점프)을 축약하여 표현하도록 한다. 이러한 그림으로부터 자동으로 시간에 따른 자세 변화를 합성하기 위하여, 먼저 사용자가 그린 스틱 피규어를 2차원 평면에서 변형시킬 수 있는 캐릭터 모델을 생성한다. 이 후, 미리 구축된 모션 데이터베이스로부터 주어진 자세 및 동작선 정보에 가장 근접한 동작 구간을 검색한다. 검색 결과로 추출된 동작에 따라 캐릭터 모델을 변형시킴으로써 최종적인 스틱 피규어애니메이션을 합성한다. 여러 형태의 스틱 피규어에 이동, 격투 등의 다양한 동작을 적용한 실험을 통하여, 제안된 방법이 적은 노력만으로 흥미로운 스틱 피규어애니메이션을 제작하는데 매우 유용함을 확인하였다.
최근에 선박을 안전하게 설계 및 운항하기 위해 인공지능으로 운동성능을 예측하는 연구가 늘고 있다. 하지만 일반적인 선박에 비해 소형 어선에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 소형 어선의 운동성능 계산에 필수적인 운동응답을 심층신경망으로 추정하는 모델을 제안한다. 15척의 소형 어선에 대하여 유체동역학 해석을 수행하였으며 이를 통해 데이터베이스를 구축하였다. 환경 조건과 주요 제원을 입력 데이터로, 단위 파고에 대한 운동응답(Response Amplitude Operator)을 출력 데이터로 설정하였다. 훈련된 심층신경망 모델을 통해 예측된 운동응답은 유체동역학 해석 결과와 유사한 경향을 보이며 고주파 성분을 가진 운동응답 함수를 낮은 오차로 근사하는 결과를 보여준다. 본 연구의 결과를 바탕으로 어선의 선형 특성 고려한 심층신경망 모델로 확장하여 연구 결과의 활용도를 넓히고자 한다.
지반가속도의 초당 최대값은 최근 제정된 지진재해대책법에 따라 지진기록계로부터 통신망을 통해 소방방재청으로 실시간 제공되어야 한다. 본 연구에서는 현재 PGA를 기반으로 한 신속한 지진피해통보 용도로만 고려되고 있는 지반가속도의 초당 최대값의 추가적인 활용성을 검토하고자, 국내외 강진자료 및 중소규모 지진자료에 대한 초당 100 샘플링된 지반가속도 자료의 1초 구간내 최대 절대값을 30초 동안 적산한 결과($BSPGA_k$)를 CAV(Cumulative Absolute Velocity) 및 진도 등과 비교하였다. CAV는 진도와의 높은 상관성으로 지진발생시 원자력발전소의 운전초과기준으로 사용되고 있으나, 계산시 초당 100 샘플링 이상의 많은 양의 지진파형 디지털 자료를 필요로 하는 단점이 있다. 비교 결과 $BSPGA_k$는 지진규모에 따른 지진동 수준과 상관없이 CAV와 전 범위에서 높은 상관성을 나타내었으며, 다수의 관측소가 연계된 지진관측망 운영시 유용하게 활용될 수 있는 신속 지진피해평가 지진동 파라미터로 확인되었다. 국내 중소규모 유감지진자료에 대한 지진진도 자료와의 비교결과, $BSPGA_k$-진도 상관식을 이용한 진도추정 오차는 CAV-진도 상관식의 진도추정 오차와 유사하였으며, PGA-진도 상관식보다 진도를 신뢰성 있게 추정하였다.
최근 급속한 고령화로 인해 치매가 사회적 문제로 대두되면서 치매에 대한 일반 대중의 관심이 증가하였다. 늘어나는 치매환자수에 따라 치매 재활센터, 노인 복지관에서는 여러 치매 예방 및 재활 프로그램이 진행되고 있다. 본 논문에서는 3차원 손가락 및 동작 스캔이 가능한 립 모션(leap motion)을 활용하여 다양한 시설에서 진행되고 있는 치매 예방 및 인지 재활 프로그램과 접목시킨다. 개발하고자 하는 기술은 재활 치료사들의 치료 및 재활 내용을 재미와 효과를 함께 제공할 수 있는 기술을 제안하고자 한다. 손가락 추적을 이용하여 다양한 인지 증강 콘텐츠를 설계하고, 재활 교육의 기록이 데이터베이스에 기록되도록 구성하여 재활 프로그램의 관리의 효율성을 증대시키고자 하였다.
A dynamic modeling of a rotating pretwist blade which interacts with the fluid is proposed in this study. The hybrid deformation variable modeling method is employed to derive the equations of motion. The external force and moment induced by the fluid (with fixed configurations of the blade) are obtained by fluid flow analysis and tabulated in a database. This database is efficiently utilized to save the computational effort to calculate the dynamic response of the blade. The numerical results show that the fluid affects the transient response as well as frequency characteristics of the system.
한국방송공학회 1997년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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pp.137-142
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1997
One of the inherent problems in constructing the sign language dictionary is how to make retrieval and comparison operations on the visual database of signs. This paper describes a retrieval method, especifically for Japanese signs. This method has a useful capability for flexible retrieval of the sign from a bilingual dictionary. Our method can retrieve similar signs to the given input. The retrieval mechanism is essentially based on similarity between the given verbal description and verbal descriptions in a retrieval database. The similarity measure of verbal descriptions can be considered as the approximations for the similarity of sign motion images. As a results of our experiment, the success ratio of the retrievals is 96% in averages.
In this paper, a practical method to generate task strategies applicable to chamferless and high-precision assembly, is proposed. The difficulties in devising reliable assembly strategies result from various forms of uncertainty such as imperfect knowledge on the parts being assembled and functional limitations of the assembly devices. In approach to cope with these problems, the robot is provided with the capability of learning the corrective motion in response to the force signal trrough iterative task execution. The strategy is realized by adopting a learning algorithm and represented in a binary tree type database. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, a series of simulations and experiments are carried out under assimilated real production environments. The results show that the sensory signal-to-robot action mapping can be acquired effectively and, consequently, the chamferless assembly can be performed successfully.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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