• Title/Summary/Keyword: regional augmented system

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3채널 멀티 영상 재생 기법과 증강현실을 이용한 체험 콘텐츠 제작에 관한 연구: 투명 OLED 및 듀얼 레이어 디스플레이 시스템 기반 (A Study on Development of Experimental Contents Using 3-channel Multi-Image Playback Technique: Based on transparent OLED and dual layer display system)

  • 이상현
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.151-160
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    • 2017
  • 지역의 관광지 및 문화를 체험 콘텐츠로 개발하는 방법 중 고화질의 비디오 영상을 대형 디스플레이에 표시하는 게 일반적인 방식으로 체험자의 능동적 참여와 다른 지역의 영상 체험과의 특별한 차별성이 필요하게 된다. 본 논문은 단분자 OLED와 능동형을 사용하여 지역의 명소를 투명 OLED 듀얼 레이어 디스플레이 시스템과 확장형 영상 구현 및 증강형 인터렉션 기법을 융합하여 체험자에게 새로운 경험과 아름다운 명소에 직접 와 있는 것과 같은 현실감 있는 체험을 제공 한다. 본 논문에서는 영상의 레이어에 추가적인 영상과 UI 레이어를 입혀 관광지 정보, 날씨, 지도, 숙박, 축제, 사진 자료등을 영상과 함께 체험할 수 있도록 하였으며, 듀얼 레이어 시스템 외에 추가로 양단에 세로형 55인치 디스플레이를 보조적으로 각각 1대씩 추가 연동하는 멀티 디스플레이 시스템을 더해 체험자에게 웅장한 몰입감과 인터페이스 연동의 재미를 더할 수 있도록 구현하였으며, 투명 OLED 및 듀얼 레이어 패널과 3채널 멀티 영상 재생 기법을 활용하여 한국의 전라남도 지역의 명소를 시공간의 제약 없이 상시 체험 가능한 증강형 체험 콘텐츠을 개발하였다.

신종 바이러스에 대응하는 스마트 고령자지원 시스템의 연구 (A Study on the Smart Elderly Support System in response to the New Virus Disease)

  • 조면균
    • 산업융합연구
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    • 제21권1호
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    • pp.175-185
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    • 2023
  • 최근 COVID-19와 같은 신종 바이러스 감염증이 확산하여 심각한 공중 보건 문제를 제기하고 있다. 특히 이러한 질병은 고령자에게 치명적으로 작용하여, 생명을 위협하고 심각한 사회적, 경제적 손실을 초래하였다. 이에 많은 산업분야에서 사물 인터넷(IoT) 및 인공 지능(AI)을 응용한 원격진료, 헬스케어, 질병예방 등의 애플리케이션이 소개되어 질병 감지, 모니터링 및 검역 성능을 향상하고 있다. 하지만 기존기술은 갑작스러운 전염병의 출현에 신속하고 통합적으로 적용되지 않기 때문에, 사회 속에 감염병이 대규모 감염 및 전국적 확산되는 것을 차단하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 바이러스 질병 정보 수집기를 통해 지역적 한계가 있는 다양한 감염 정보를 수집하고, AI 브로커를 통해 AI 분석 및 심각도 매칭을 수행하여 감염의 확산을 예측하고자 한다. 최종에는 질병관리본부를 통해 고령자에게 위험경보 발령, 확산 차단 문자 발송 및 감염지역 대피정보를 신속하게 제공한다. 현실적인 고령자 지원시스템은 감염자 발생지역 정보와 고령자의 위치정보를 비교하여 증강현실 기반의 스마트폰 애플리케이션으로 직관적인 위험지역(감염지역) 회피기능을 제공하고 감염지역 방문이 확인되면 자동으로 방역관리 서비스를 제공한다. 향후 제안시스템은 위치기반의 사용자 밀집도를 파악함으로써 갑작스런 인파 집중으로 인한 압사 사고를 사전에 예방하는 방법으로도 활용 가능할 것이다.

Automatic detection of periodontal compromised teeth in digital panoramic radiographs using faster regional convolutional neural networks

  • Thanathornwong, Bhornsawan;Suebnukarn, Siriwan
    • Imaging Science in Dentistry
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    • 제50권2호
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    • pp.169-174
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    • 2020
  • Purpose: Periodontal disease causes tooth loss and is associated with cardiovascular diseases, diabetes, and rheumatoid arthritis. The present study proposes using a deep learning-based object detection method to identify periodontally compromised teeth on digital panoramic radiographs. A faster regional convolutional neural network (faster R-CNN) which is a state-of-the-art deep detection network, was adapted from the natural image domain using a small annotated clinical data- set. Materials and Methods: In total, 100 digital panoramic radiographs of periodontally compromised patients were retrospectively collected from our hospital's information system and augmented. The periodontally compromised teeth found in each image were annotated by experts in periodontology to obtain the ground truth. The Keras library, which is written in Python, was used to train and test the model on a single NVidia 1080Ti GPU. The faster R-CNN model used a pretrained ResNet architecture. Results: The average precision rate of 0.81 demonstrated that there was a significant region of overlap between the predicted regions and the ground truth. The average recall rate of 0.80 showed that the periodontally compromised teeth regions generated by the detection method excluded healthiest teeth areas. In addition, the model achieved a sensitivity of 0.84, a specificity of 0.88 and an F-measure of 0.81. Conclusion: The faster R-CNN trained on a limited amount of labeled imaging data performed satisfactorily in detecting periodontally compromised teeth. The application of a faster R-CNN to assist in the detection of periodontally compromised teeth may reduce diagnostic effort by saving assessment time and allowing automated screening documentation.

A Study on the Improvement Scheme of University's Software Education

  • Lee, Won Joo
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.243-250
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    • 2020
  • 본 논문에서는 대학의 효과적인 SW교육 방법을 제안한다. 해외 Top 10 대학과 SW중심대학, 거점 국립대학의 SW교육과정을 비교 분석하고, 그 결과를 기반으로 대학의 효과적인 SW교육 방법을 위해 5가지 개선할 점을 제안한다. 첫째는 교육과정 개발과정에서 SW 개발자의 직무 분석을 기반으로 교과목을 개발함으로써 산업체 현장 적응력을 높이는 것이다. 둘째는 4차 산업혁명 핵심기술(클라우드컴퓨팅, 빅데이터, 가상/증강현실, 사물인터넷 등)의 교과목을 강화하여 의료, 바이오, 센서, 인간, 인지과학 등의 다양한 분야와 융합하는 것이 필요하다. 셋째는 프로그래밍 언어 교육은 기본적인 문법 교육 후, SW융합 교과목에 포함하여 다양한 분야의 프로젝트를 구현해 보도록 해야 한다. 또한, 응용프로그램 개발자보다는 시스템프로그래밍 개발자, Back-End(서버단) 개발자 양성을 위한 교과목을 강화해야 한다. 넷째는 Product 기반의 자기 주도적 학습이 가능한 캡스톤디자인, 종합설계 등의 교과목을 강화하여 산업체 프로젝트에 참여할 기회를 제공한다. 다섯째는 지역 기반의 산업체 현장에서 기술을 습득할 수 있는 인턴십 또는 산학연계 프로그램을 강화함으로써 각 지역산업 기반의 대학 특성화 교육과정 개발이 필요하다.

전시 공간에서 지능형 개인화 서비스를 위한 스마트 폰 어플리케이션 설계 (The Design of Smart-phone Application Design for Intelligent Personalized Service in Exhibition Space)

  • 조영희;최이권
    • 지능정보연구
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    • 제17권2호
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    • pp.109-117
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    • 2011
  • 전시 공간에서 전시 제공자는 자신의 마케팅 정보를 원활하게 제공하고 관람객의 반응을 실시간으로 확인하기를 원한다. 또한 전시 관람객은 자신이 가장 관심 있어 하는 분야의 부스를 관람하고 그 분야에 대한 정보를 얻고 싶어한다. 그런데 전시장을 방문하는 관람객들에게 상호 작용적 맞춤 개인화 마케팅 서비스를 관람객의 단말기를 통해 제공하게 된다면 전시 제공자와 관람객 모두의 요구를 충족하게 될 것이다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 의도를 인지할 수 있어야 하고 그 인지된 정보를 기준으로 해서 선별적인 서비스를 제공해야 한다. 본 논문에서는 전시 공간에서 관람객 개개인의 선호도와 상황을 인식하고 인식된 정보를 기본으로 해서 관람객 개인별로 가장 적합한 전시 참가 업체의 마케팅 정보나 부스 정보를 관람객이 소유한 스마트폰을 통해 제공하는 지능형 개인화 서비스 어플리케이션을 설계하였다.