본 논문은 유연하고 다각적인 인터페이스를 이용한 사용자 중심의 능동적인 인체 학습 시스템을 제안한다. 기존의 인체 학습 방법은 이미지, 텍스트, 영상자료부터 학습자로의 주입식 학습이었다. 본 논문에서 제안한 인체 학습 시스템은 실제 인체 장기 데이터로 제작된 3D 인체 장기 모델을 제공함으로써 학습자는 사실적인 장기의 형태를 3차원 공간에서 보고, 장기에 대한 촉감을 제공하는 햅틱 인터페이스와 학습자의 의도에 기반한 카메라 시스템으로 써 능동적이고 다각적인 학습을 진행할 수 있다. 그리고 계층 기반 장기 분류를 통하여 구축된 학습 정보를 통하여, 전체적인 시각에 기초한 인체 학습 과정을 진행할 수 있다. 본 인체 학습 시스템으로써 기존의 평면적인 인체 학습교재, 자료 등에서 얻을 수 없는 입체적인 인터페이스를 통한 학습 효율 향상의 가능성을 보고자 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 급속한 발전은 Multi-Sensor를 이용하여 자동으로 사용자의 행동인식을 가능한 환경을 만들어주었다. 따라서 이 논문에서는 사용자가 일상생활을 하는데 있어서 기본적으로 필요한 행동인 ADL(activities of daily living)의 수행능력을 분석하고 진단할 수 있는 Multi-Sensor기반의 ADL 자동 진단 시스템을 구축하였다. 두 개의 가속도 센서를 허벅지와 손목에 부착하여 사용자의 행동 정보를 수집하고 이를 Decision-Tree를 통하여 분석하여 사용자의 행동 정보를 수집하였다. 또한 Zigbee 센서를 이용하여 개별 물체의 Object ID를 이용하여 사용자의 위치정보와 주변의 물체의 정보를 수집하여 사용자의 상태 정보를 수집하였다. 이렇게 수집된 행동 정보와 상태 정보들을 통하여 일상생활에 필요한 약 20여 가지의 행동을 인식하였고 평균적으로 96%이상의 정확도를 나타내었으며 이를 통하여 ADL 지수를 자동으로 측정하였다.
Digital photographic analysis is currently considered as a routine procedure in clinic because periodic follow-up examinations can provide meaningful information for diagnosis. However, it is impractical to separately evaluate all suspicious lesions with conventional digital photographic systems, which have inconsistent characteristics of the environmental conditions. To address the issue, it is necessary for total diagnostic evaluation in clinic to integrate conventional systems. Previously, a multimodal digital photographic imaging system, which provides a conventional color image, parallel and cross polarization color images and a fluorescent color image, was developed for objective evaluation of facial skin lesions. Based on our previous study, we introduce a commercial product, "DermaVision-PRO," for routine use in clinical application in dermatology. We characterize the system and describe the image analysis methods for objective evaluation of skin lesions. In order to demonstrate the validity of the system in dermatology, sample images were obtained from subjects with various skin disorders, and image analysis methods were applied for objective evaluation of those lesions.
본 논문에서는 기울기 센서와 고도계 센서로 구성된 다중모드 센서를 통하여 일정 공간내의 거주자의 자세 및 행동 패턴을 수집, 분석하여 거주자의 위치를 추론함으로써, 현재 거주자가 위치한 공간을 인지하는 시스템을 제안한다. 여기에서 제안된 센서 시스템의 하드웨어 구성과 소프트웨어 알고리즘에 대하여 설명하고, 다중모드 센서를 통하여 획득한 데이터로부터 거주자의 자세 및 행동을 분석한 후에 거주자가 존재하는 공간을 추론하는 프로세스에 대하여 설명한다. 마지막으로 거주자의 자세 및 행동 분석과 공간인지 기능을 검증하기 위하여 실제 환경 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 시스템의 효용성과 타당성을 검토한다.
바이오인식 시스템은 변하지 않는 고유의 특성으로 인하여 범죄를 포함한 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 바이오인식정보가 불법 사용자에게 누설되었을 때 많은 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 지문과 얼굴 정보를 보호하기 위하여 실수형 오류정보 부호 코드화를 수행하는 실수형 퍼지 볼트를 이용한 다중 바이오 인식 시스템을 개발한다. 제안된 방법은 실수형 퍼지볼트를 이용함으로써 분실시 재생성할 수 없는 지문 및 얼굴 특징값과 달리 개인 킷값을 수시로 변경할 수 있다는 장점과 두 가지 바이오정보를 융합함으로써 보안이 강화된 바이오인식 시스템을 구현할 수 있다는 장점이 있다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 실험한 결과 기존 방법에 비하여 우수한 결과를 나타냈다.
본 논문에서는 디지로그 북 (Digilog Book) 저작 환경에서 레이아웃 기반 다감각 콘텐츠 저작 도구를 제안한다. 저작 과정에 사용자는 마우스나 펜 타입 장치를 통해 종이책 위에 반복적으로 가상 영역을 생성하고, 해당 영역에 증강될 콘텐츠의 위치, 사이즈, 파일 선택, 이벤트 처리 등의 속성을 지정한다. 저작이 완료되면 시스템은 기존에 인쇄된 페이지 번호를 인식하고, 해당 페이지에 생성된 영역과 속성 정보를 포함하는 레이아웃을 생성한다. 페이지 레이아웃은 증강현실 환경에서 렌더링 하기 적합한 씬 그래프 (Scene Graph) 형태로 표현 되고 XML 형태로 저장된다. 디지로그 북 뷰어는 저장된 레이아웃을 로딩하고 저작된 속성을 분석하여 해당 페이지에 영역별로 증강 및 기능을 실행한다. 제안된 저작 도구를 통해 사용자는 혼합 인터페이스를 통해 디지로그 북 환경에서 관심영역에 시각, 청각적인 다감각 콘텐츠를 손쉽게 저작할 수 있다. 증강현실 환경에서 사용자가 레이아웃을 보다 쉽게 생성하기 위하여 영역 템플릿을 제공한다. 또한, 제안된 저작 도구는 페이지 인식부와 페이지 추적부를 독립적으로 구성함에 따라 단일 마커만으로 다수 페이지 저작이 가능하다. 실험 결과, 제안된 저작도구는 증강현실 환경에서 적절한 수행시간을 나타냄을 보였다. 제안된 저작 도구는 교육, 출판 업계 등 여러 응용분야에서 널리 활용될 수 있을 것이다.
멀티모달 다중 카메라 시스템은 동일 기종이 아닌 적외선 열화상 카메라와 광학 카메라를 이용하여 구성한 스테레오 형태의 시스템이다. 본 논문에서는 열화상 카메라와 광학카메라에서 동시에 인식이 가능한 전용 타겟을 제작하여 스테레오 보정을 진행하였다. 일반적인 스테레오 교정에서는 두 카메라 사이의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 이용하여 교정을 진행 하지만, 본 연구에서는 각각의 영상에서 코너점을 검출하고, 검출된 코너점의 좌표를 이용하여 두 영상 사이의 픽셀 오차율, 영상의 회전정도 및 영상의 크기 차이를 구한다. 이를 이용하여 기하학적 변환중 하나인 어파인 변환을 이용하여 보정을 진행 하였으며, 최종적으로 보정된 영상에 매핑되는 영역을 재구성하여 최종 결과 영상을 구했다.
본 논문에서는 인간의 감성을 멀티모달 환경에 기반하여 인식하여 감성지수에 따라 조명의 색을 조절하는 감성조명 시스템을 구현하였다. 감성조명을 위하여 사용된 LED 조명은 친 환경적이며 고효율 및 긴 수명을 가지고 있다. 특히 LED 조명은 단일 조명구로도 다양한 색 표현이 가능한 장점을 가지고 있다. 인간의 감성을 보다 정확하게 판별하기 위하여 사용자의 얼굴 영상 정보와 및 각성 상태 정보를 동시에 사용하여 멀티모달에 기반된 감성지수를 산출하였다. 실험을 통하여 LED 조명 색감이 사용자의 감성지수에 따라 변화 되므로 기존의 조명들에 비하여 인간 친화적인 조명시스템을 구축함을 보인다.
Demner-Fushman, Dina;Antani, Sameer;Simpson, Matthew;Thoma, George R.
Journal of Computing Science and Engineering
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제6권2호
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pp.168-177
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2012
The search for relevant and actionable information is a key to achieving clinical and research goals in biomedicine. Biomedical information exists in different forms: as text and illustrations in journal articles and other documents, in images stored in databases, and as patients' cases in electronic health records. This paper presents ways to move beyond conventional text-based searching of these resources, by combining text and visual features in search queries and document representation. A combination of techniques and tools from the fields of natural language processing, information retrieval, and content-based image retrieval allows the development of building blocks for advanced information services. Such services enable searching by textual as well as visual queries, and retrieving documents enriched by relevant images, charts, and other illustrations from the journal literature, patient records and image databases.
이 연구는 인식의 정확성을 향상시키기 위하여 단일생체 인식 대신에 얼굴, 입술, 음성을 이용하는 다중생체 인식방법을 제안한다. 각 생체 특징은 다음과 같은 방법으로 찾는다. 얼굴 특징은 웨이블렛 다중분해와 주성분 분석방법으로 계산하였고, 입술의 경우는 입술의 경계를 구한후 최소 자승법을 이용한 방정식의 계수를 구하였으며, 음성은 멜 주파수에 의한 MFCC를 사용하였으며, 역전파 학습 알고리즘으로 분류하여 실험하였다. 실험을 통해 본 방법의 유효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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