운전자의 시인성 개선을 위한 스마트 도로표지병 설계 및 구현

김재동 인천대학교 정보기술대학원 2017 국내석사

도로표지병이란 도로부속물로 도로상에 설치된 노면표시의 선형을 보완하여 야간 또는 우천시에 운전자의 시선을 명확히 유도함으로써 교통안전 및 원활한 소통을 도모하기 위하여 도로 표면에 설치하는 시설물이다. 반사판, 유선표지병, 무선표지병, LED표지병, 안개 표시등과 같이 여러 가지 형태가 있다. 최근에는 야간 시인성 개선에 많은 도움이 되는 LED를 이용한 도로표지병 사용이 증가하는 추세이다. 기존 반사판은 비가 오거나 안개가 있는 날에 시인성 확보가 어려우며, 유선표지병은 전원공급을 위한 전기시설의 설치로 인한 설치 및 유지보수의 비용이 많이 소요되는 문제점이 있다. 또한 LED표지병은 설치 및 유지보수에 들어가는 비용은 저렴하나, 기존 표지병에 비해 가격이 비싸고 통신기능이 포함되어 있지 않아서 고장 시 유지보수가 어렵다. 본 논문은 도로의 시인성을 개선하고 또한 기상이변으로 교통사고가 자주 발생하는 지역이나, 사고 발생 예상 지역의 도로 시인성을 높여 위험 요소를 사전에 방지하기 위한 스마트 도로표지병의 설계 및 구현에 관한 연구이다. 또한 기존의 표지병이 가지고 있는 단순 표시기능만으로는 해결할 수 없는 도로의 현재 상황에 따른 정보를 제공하는 방법에 대한 구현도 이번 연구에 포함하였다. 본 논문에서 설계 및 구현한 스마트 도로표지병은 기존의 LED표지병과 비교하여 주야간 구별방법에 대한 개선과 주변의 다른 도로 시설물들의 조도에 의해 불안정하게 작동하는 문제에 대한 개선의 효과가 있음을 확인 하였다. 또한 관제 센터에서 보내온 정보를 무선으로 수신하여 도로의 상황에 따른 통제가 가능한 표지병의 역할을 수행하는 것을 확인하였다. 본 연구를 기반으로 스마트 도로표지병의 무선통신 방법에 대한 연구가 계속되면 향후 ITS(Intelligent Traffic System) 기반의 스마트 도로환경을 구축하는데 많은 도움이 되리라 기대된다.

입원환자를 위한 진료스케줄 안내 시스템 구현

정병희 인천대학교 정보통신 대학원 2010 국내석사

과거 의료서비스는 진료에 국한된 서비스를 제공하였지만 현재는 진료 외적인 서비스까지 그 영역이 확대되고 있다. 환자들의 의료서비스에 대한 욕구는 점차 고급화, 다양화 되고 있다. 이러한 시대적 변화에 병원들은 환자들에게 진료 외적인 서비스 분야에서 특히 대기시간 만족도를 높이기 위해서 많은 시스템을 도입하고 있다. 인터넷을 통한 예약 시스템, 전화를 통한 예약 시스템, 진료 후 바로 다음 진료를 예약 할 수 있는 시스템까지 구축을 하였다. 원내에는 환자 대기 안내 시스템을 도입하여 환자가 무료하게 진료를 기다리는 시간을 줄이고 있다. 그러나 이러한 흐름은 당일 병원을 내원하고 집으로 돌아가는 환자들을 대상으로 하고 있다. 즉 병원에서 질병과 싸우면서 많은 시간을 대기하고 외롭게 보내야 하는 입원 환자를 위한 예약 시스템 및 안내 시스템은 아직까지 도입이 미비한 상태이다. 본 연구에서 구현한 입원환자를 위한 진료 스케줄 안내 시스템은 환자가 입원 할 때부터 퇴원할 때까지의 진료에 대한 스케줄, 경과 등을 병실에 설치된 TV를 통해서 일정 시간 동안 정보를 제공한다. 기존의 대기안내 시스템 서버를 통해 외래 및 입원의 진료대기안내 시스템을 통합 관리할 수 있도록 구성하였으며, 기존의 처방전달시스템, 전자진료기록시스템, 의학영상정보시스템과의 연동을 고려하여 구성하였고, 병실 TV를 통해 제공되므로 개인정보보호를 최대한 고려하여 구현하였다. 진료스케줄 안내 시스템은 각각의 병실에 입원한 환자의 스케줄에 맞는 정보를 셋업박스가 대기안내 서버를 통해서 전자의무기록 서버에 저장된 XML파일을 HTML파일 형식으로 변환하여 마스터 컨트롤 PC에 저장하고, 약품 정보 등 이미지 형식의 자료는 처방전달시스템 서버에서 FTP형식으로 가져와서 마스터 컨트롤 PC에 저장한다. 마스터 컨트롤 PC에 저장된 자료를 진료스케줄이 설정된 기준에 따라서 웹브라우저를 통해서 병실에 설치된 TV에 상영해준다. 제공되는 정보는 입원 기간 동안의 전체적인 치료계획을 비롯하여, 환자에게 실시하게 되는 방사선검사, 특수검사, 병리검사, 해부학검사 등의 스케줄을 보여주며, 매일 주치의가 작성하는 경과 기록을 환자 본인에게 보여 줌으로써 진료에 대한 신뢰를 높이고, 막연하게 대기하는 시간을 최소화 하게하였다. 그리고 원내에서 이루어지는 문화행사나 편의 시설의 정보를 제공하여 편리성을 최대화 하였다. 진료스케줄 안내 시스템은 1인실 입원환자로 한정되어 구현되었으나, 추후 개인 정보 보호에 문제를 좀더 보완하여 다인실 병실까지 확대한다면 환자들에게는 진료에 대한 신뢰를 쌓고, 병원에는 이미지 상승의 동반효과를 볼 수 있을 것이다.

표정인식을 위한 주성분분석의 고유벡터 선정

이진혁 인천대학교 일반대학원 2018 국내석사

사람 얼굴표정이 갖는 역할은 정서적 경향, 사회정보, 사람의 중요한 의사전달의 수단으로 개인의 정보를 나타내는 좋은 수단이 된다. 표정인식은 사람들의 표정변화의 차이를 인식하는 것을 목적으로 한다. 얼굴의 주요 부위인 입, 눈, 눈썹 등을 포함하는 얼굴 영역의 검출이 선행되어야 하며, 얼굴영역을 기반으로 표정의 특징 추출과 분류 과정으로 이루어진다. 표정인식의 연구들은 공간적 분석과 시공간적 분석으로 나눌 수 있고 공간적 분석은 기하학적 특징기반 방법과 영상기반 방법으로 나누어진다. 영상기반 표정인식에서 전통적인 패턴인식 알고리즘을 사용할 경우 발생하는 주변환경에 대한 문제점은 대안적 알고리즘인 국부 이진 패턴을 사용하여 개선할 수 있다. 얼굴영역을 기반으로 표정의 특징 추출과 분류 과정으로 이루어지며 특징 추출은 주성분분석을 국부 이진 패턴에 결합하여 주변환경의 문제점을 보완하여 성능을 개선하였다. 주성분분석 기법인 고유 값 분해를 통하여 고유벡터를 추출하게 되며 고유벡터는 주성분 벡터의 방향을 나타내고 원본 이미지를 고유벡터에 투영하면 주성분의 특성을 갖는 이미지가 재구성 된다. 이때 고유벡터 개수에 따라 성능이 크게 달라지는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 국부 이진 패턴과 주성분분석의 결합을 할 경우 최적의 고유벡터를 찾는 것을 목표로 한다. 먼저 주성분분석의 단점을 보완하는 전처리 이미지는 국부 이진 패턴의 방법을 사용하여 조명에 견고하게 만든다. 이 후 고유벡터를 사용하여 이미지를 재구성하며 256 차원을 갖는 히스토그램으로 특징을 추출하였다. 특징을 분류 하기 위해 서포트 벡터 머신의 힌지손실 함수를 사용하여 각 표정의 클래스를 구분하는 서포트 벡터 머신을 생성한다. 검증의 힌지손실 값을 각 표정 마다 비교하여 힌지손실 값이 가장 낮은 서포트 벡터 머신을 선택함으로 표정을 인식한다. 사용하는 고유벡터 개수마다 인식률이 다르게 나오며 인식률을 비교하여 최적의 고유벡터 개수를 선정한다. 본 논문에서는 제시한 방법의 검증을 위해 JAFFE 데이터베이스를 이용하였다. 인물에 대해서 각 표정 별 그룹을 나눈 각 표정마다 21개씩 총 147개의 학습영상으로 서포트 벡터 머신을 이용하여 최적의 분류 기준을 선정하고, 검증을 위한 영상으로 각 표정마다 9개씩 총 63개을 사용하여 표정인식 실험을 수행하였다. 표정인식의 결과는 특징추출 및 분류에 사용되는 고유벡터의 수에 따라 다른 결과를 보였다. 최종적으로 고유벡터를 모두 사용한 것보다 고유벡터를 7개 사용한 경우 인식률이 가장 높았으며 인식률은 92.07%이다. The role of human facial expressions is a good means of expressing personal information as a means of emotional tendency, social information, and important communication of people. Facial expression recognition aims at recognizing differences in people's facial expressions. The face region including the mouth, eyes, eyebrows and the like, which are the main parts of the face, must be detected and feature extraction and classification processes based on the face region are performed. Research on facial expression recognition can be divided into spatial analysis and spatial and temporal analysis. Spatial analysis is divided into geometric feature based method and image based method. The problem of the surrounding environment which occurs when using the conventional pattern recognition algorithm in image-based facial expression recognition can be improved by using the local binary pattern, which is an alternative algorithm. Feature extraction and classification process based on face region. Feature extraction improves performance by combining principal component analysis with local binary pattern to compensate the problems of surrounding environment. An eigenvector is extracted by eigenvalue decomposition, which is a principal component analysis technique. The eigenvector represents the direction of the principal component vector. When the original image is projected onto the eigenvector, the image having the principal component is reconstructed. At this time, the performance varies depending on the number of eigenvectors. This paper aims to find the optimal eigenvector when combining local binary pattern and principal component analysis. First, the preprocessing image that complements the disadvantages of the principal component analysis makes use of the local binary pattern to make the illumination robust. After that, the image is reconstructed using eigenvectors and the feature is extracted with histogram with 256 dimensions. To classify features, we use support vector machine hinge loss function to generate support vector machine which classify each facial expression class. The hinge loss value of the verification is compared for each expression, and the expression is recognized by selecting the support vector machine having the lowest hinge loss value. The recognition rate is different for each number of eigenvectors used and the optimum number of eigenvectors is selected by comparing the recognition rates. In this paper, we use the JAFFE database to verify the proposed method. A total of 147 training images, 21 each for each facial expression, divided into groups of facial expressions were selected. The optimal classification criteria were selected using a vector machine. A total of 63 images were used for each facial expression Recognition experiments were performed. The results of facial recognition were different according to the number of eigenvectors used for feature extraction and classification. Finally, the recognition rate is the highest when using seven eigenvectors, and the recognition rate is 92.07%.

Exchange-correlation energy and spin-valley polarized half/quarter metal phase of multilayer graphene

장윤수 서울대학교 대학원 2023 국내박사

단층 그리고 다층 그래핀은 최근 십수년간 가장 중요한 연구 물질 중 하나였다. 그래핀 시스템은 2D 반 데르 발스 물질에 대한 연구와 위상물질에 대한 연구에 큰 영향을 끼쳤고, 좋은 물성으로 전자 소자 등의 응용 부분에도 큰 관심을 받았다. 다층 그래핀은 카이랄 전자 구조로 인해 흥미로운 현상을 보인다. 예를들어 전자-전자 상호작용의 의한 층간 분극 상태 등이 발견되었다. 또 다층 그래핀은 쌓는 방법에 따라 다양한 전자 구조를 갖고, 다양한 조작 수직 전기장이나 당김에 의해서도 전자 구조를 변화 시킬 수 있다는 점 또한 매우 흥미로운 점이다. 또한 최근에는 ABC 삼중층 그래핀에서 초전도 현상이 발견됨에 따라 다층 그래핀에서의 상호작용은 중요한 연구 대상이 되고 있다. 본 학위논문에서는 이러한 전자-전자 상호작용에 의해 나타날 수 있는 스핀-벨리 분극 상태에 초점을 맞추어 다룬다. 첫번째로, 우리는 다층 그래핀에서 적층되는 방법에 따른 전자-전자 상호작용을 분석한다. 여러 다른 다층 그래핀 시스템의 자체 에너지, 밀도-밀도 응답함수, 바닥 상태 에너지를 계산하였다. 전기적 특성에 대한 전자-전자 상호작용의 영향은 밴드내 교환(intra band exchange), 밴드 외 교환(inter band exchange) 그리고 상관관계에 따른 기여도가 경쟁하는 것으로 이해 할 수 있고, 마름모계로 쌓은 다층 그래핀의 층수와 비례하는 카이랄리티 $J$가 늘어남에 따라 밴드 외 교환의 영향이 급격하게 줄어드는 것을 보였다. 두번째로, 최근 ABC 삼중층 그래핀에서 발견된 스핀-벨리 분극 상태에 대해 이론적으로 설명할 수 있음을 보였다. 사중첩된 스핀-벨리 축퇴 전자구조는 전자-전자 상호작용으로 인하여 네가지 축퇴 중 일부에 응축된 상태를 가질 수 있다. 우리는 일관성 있는(self-consistent) Hartree 계산을 통해 상호작용이 없는 바닥 상태를 찾고, 이를 이용하여 교환-상관 에너지를 고려한 바닥 상태 에너지를 계산하였다. 이를 통해 분극 상태가 정상 상태(normal state)보다 낮은 바닥 상태 에너지를 가질 수 있음과 교환에너지가 중요한 역할을 하는 것을 보였다. 또 이를 AB 이중층부터 ABCA 마름모계 사중층 다층 그래핀에 적용하여 마찬가지로 스핀-벨리 분극상태가 나타남을 보였다. 한편, 우리는 전자-전자 상호작용에 유도된 다른 상관 상태,층 분극화를 조사했다. 버널적층된 (Benal-stacked) 두층 그래핀은 층간 분극 상태를 가짐을 이론적으로 예측되었고, 실험적으로 관찰되었다. 이러한 층간 분극 상태는 유사스피너(pseudospin) 모델로 설명 할 수 있다. 버널 적층된 사중층 그래핀은 무거운 질량의 전자띠와 가벼운 전자띠를 낮은 에너지 영역에서 가진다. 이 두 전자띠의 유사스피너와 사중첩된 스핀-벨리의 자유도로 인하여 복잡한 양상을 보이는데 이것을 효과적인(effective) 훈트의 법칙을 통해 설명할 수 있었다. 또한 수직 전기장에 대한 스태킹 방법 및 응답에 미치는 영향을 연구합니다. 교대로 비틀려 쌓은 다층 그래핀에 대해 효과적인 해밀토니안을 유도하고 광전도도에서 계단형 특징을 보여줍니다. Single- and multilayer graphene has been one of the most important materials in recent decades. It plays an important role in a research on 2D van der Waals materials and topological materials, and its good physical properties make it interesting for application to devices. The chiral nature of the multilayer graphene leads to an interesting phenomena, such as correlated state caused by electron-electron interactions. Also, it is also very interesting that multilayer graphene has various electronic structures depending on the stacking method and the electronic structure can be changed by various manipulations such as vertical electric fields or strain. The recent discovery of superconductivity and spin-valley polarization state in ABC trilayer graphene has increased interest in the interaction phenomena in multilayer graphene. In this thesis, we focus on the polarization state that can appear due to these electron-electron interactions. First, we analyze the electron-electron interaction depending on the stacking method in multilayer graphene. We calculate exchange self energy, density-density response function, and ground-state energy of multilayer graphene systems. The influence of electron-electron interaction on electrical properties can be understood as competing contributions from intraband exchange, inter band exchange, and correlation. We show that the contribution of interband exchange is strongly suppressed as the chirality J increases. Second, we theoretically study the spin-valley polarization state recently discovered in the ABC trilayer graphene. A four-fold spin-valley degeneracy of the electronic structure can change into condensed states in some of the four degenerates due to electron-electron interactions. We find a non-interaction wavefunction through self-consistent Hartree calculation and we use it to calculate the ground-state energy considering the exchange-correlation energy. We demonstrate that the spin-valley polarization states can have a lower ground-state energy compared to that of the normal state and exchange contribution plays a key role in the appearance of the polarized state. Furthermore, we show that the spin-valley polarization phase can be present in AB bilayer graphene and ABCA rhombohedral tetralayer graphene. On the other hand, we investigate different correlated states, layer polarized, by electron-electron interaction. The layer polarized state of Bernal-stacked bilayer graphene has been theoretically predicted and experimentally observed. This state can be explained as a pseudospin model. Benal-stacking tetralayer graphene has a heavy-mass band and a light-mass band in the low-energy region. The ground-state configuration is complicated due to the pseudospin doublets and spin-valley degeneracy, but it can be explained using an effective Hund's law. We also study the effect of the stacking method and the response to the vertical electric field. We derive the effective Hamiltonian for alternating twist multilayer graphene and show a step-like feature in the optical conductivity.

Blur 이미지 매칭을 위한 개선된 SURF 알고리즘 연구

김용걸 인천대학교 일반대학원 2015 국내석사

상대적으로 위변조가 어려웠던 기존 필름 방식의 사진과는 달리, 디지털 카메라의 보급과 더불어 사진 편집 소프트웨어를 이용하여 누구나 손쉽게 디지털 사진에 조작을 할 수 있게 되었다. Adobe나 Autodesk와 같은 그래픽 소프트웨어 제작 회사를 비롯하여 많은 그래픽 관련 회사들에 의해 경쟁적으로 개발되고 있다. 이중 사용되는 효과는 ‘흐림’을 들 수 있다. 그러나 흐림이 추가된 이미지는 사람의 눈으로 봤을 때는 같은 이미지로 판단이 되지만, 실제로 매칭 알고리즘을 적용하여 매칭율을 확인하면 다른 이미지로 판단하는 경우가 있다. 특징점을 추출하는 대표적인 알고리즘으로는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 SURF(Speeded Up Robust Feature)가 있으며, 이 알고리즘들이 원본이미지의 특징점과 시험이미지의 특징점을 비교하여 특징점을 매칭한다. 하지만 SIFT 알고리즘은 객체의 모서리나 에지 등에서 생성되는 특징점을 벡터로 추출하여, 이미지의 크기변화, 회전, 조명변화 등에 의한 변형에 뛰어난 매칭 성능을 가진다. 그러나 SIFT 알고리즘은 이미지를 반복적으로 연산하는 과정이 많아서 처리속도의 소요시간이 길다. SURF 알고리즘은 크기, 회전, 이동 등의 변화에서도 일정한 특징점을 추출할 수 있고, SIFT 알고리즘보다 빠르게 특징점을 추출할 수 있다는 장점이 있지만 SIFT 알고리즘에 비해 매칭율이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 SIFT 알고리즘에서 이미지를 반복적으로 연산하는 과정에서 소요시간이 길어지는 부분을 개선하기 위해 SURF 알고리즘을 사용하여 소요시간을 줄인다. SURF 알고리즘에서 이미지 인식의 정확도가 떨어지는 단점을 보완하기 위해 흐림된 이미지에서 선명도 필터를 사용하여 매칭율을 높이고자 한다. 선명도 필터를 기반한 SURF 알고리즘은 전처리 과정으로 선명도 필터를 사용하여 흐림된 이미지에 선명도를 확인한다. 그 다음에 SURF 알고리즘을 이용하여 특징점 검출 및 매칭을 한다. 마지막으로 특징점이 매칭이 올바르게 되었는지 검증한다. Adobe Photoshop CS3에서 Motion Blur, Radial Blur, Smart Blur의 3가지 필터를 적용한 이미지를 가지고 매칭율 실험을 했다. 실험결과 얻어진 데이터를 분석하여 매칭율과 소요시간을 분석했다. Motion Blur경우 제안한 알고리즘의 매칭율이 제일 높았고 소요시간도 짧았다. Smart Blur경우 소요시간과 매칭율은 제안한 알고리즘이 SURF보다 높았다. 마지막으로 Radial Blur경우 매칭율에서 제안한 알고리즘이 SURF 알고리즘보다는 높았다. 소요시간의 경우는 다른 알고리즘에 비해 소요시간이 짧았다. Blur에 따라 매칭율이 다르게 측정되고, 마찬가지로 소요시간도 다르게 측정됐다.

베이지안 네트워크를 적용한 온톨로지 기반 상황인식 모델

목진혁 인천대학교 일반대학원 2015 국내석사

무선 네트워크의 비약적인 발전과 함께 더 나은 유비쿼터스 환경을 구축하기 위한 상황인식 컴퓨팅 연구가 활발하게 진행되고 있다. 상황인식 컴퓨팅은 상황 정보의 획득, 모델링, 추론, 결정 등의 기술로 이루어진다. 이러한 상황인식 서비스의 기술 중 주로 다뤄지고 있는 것은 상황정보 모델링이다. 상황정보 모델링의 다양한 방법 중 온톨로지는 다양한 표현 방법 및 범용성으로 가장 대중적인 모델링으로 알려져 있다. 그러나 이러한 온톨로지에 기반한 상황인식 시스템들은 계층 설계를 통해 상황 정보의 다양한 표현을 지원하고 표준에 의해 지원받는 장점이 있지만, 다양한 표현으로 인해 객체 간 관계 표현이 복잡해질 수 있다. 이러한 다양한 표현은 여러 가지 상황에 따른 상황 정보의 중복 및 모호성으로 인해 상황 추론에 오류를 범할 수 있는 가능성이 있다. 또한 규칙기반 시스템을 사용하기 때문에 규칙에 위배되는 불확실한 상황에 대응하기 어렵고, 이와 같은 상황에서의 추론을 위해서는 추가 규칙이 필요하고 이로 인해 리소스의 양이 증가하게 된다. 본 논문에서는 위에서 언급한 문제를 개선하기 위해 베이지안 네트워크 기반 추론 방식을 도입하고 그에 적용된 서비스 모델을 구축한다. 먼저 관계 구조를 정의하기 위해 상황 정보를 온톨로지를 통해 설계한다. 온톨로지 구조는 상위 온톨로지와 도메인 온톨로지로 이루어지는 계층 구조를 사용하였다. 이 온톨로지 관계를 바탕으로 베이지안 네트워크를 설계한다. 베이지안 네트워크는 공통 원인 구조를 기본 구조로 사용하였으며, 이 공통 원인 구조는 클래스 노드를 통해서 다른 상황 정보들과 주고받는 정보량을 확률로 표현하고 추론하는데 유용하다. 이 베이지안 네트워크는 특성상 이산화된 입력값을 요구하기 때문에 모든 입력값을 이산화시켰고 이를 토대로 온톨로지 도메인을 사용하여 네트워크의 구조와 파라미터를 설계하였다. 본 논문에서 제시한 방법의 검증을 위해 스마트 캠퍼스 상황에서의 시나리오 구성하였으며, 이 시나리오를 바탕으로 발생할 수 있는 다양한 상황을 제안한 추론 모델에 적용시켰다. 그 결과, 베이지안 네트워크 설계를 통해 다양한 상황에 대한 유연한 추론이 가능하였고, 불확실한 상황에 의해 발생되는 추론 불가 혹은 잘못된 추론에 대해서도 확률적 추론을 통한 추론으로 서비스를 제공하였다. 또한 시간 및 인원 밀집도 등 수치적 데이터로 인한 상황 데이터의 증가를 범위적 표현으로 간소화시켜 상황 증가에 따라 유동적으로 대응할 수 있는 서비스를 제공하였다.

낙상검출을 위한 효율적 특징 추출과 기계학습에 관한 연구

노진혁 인천대학교 일반대학원 2017 국내석사

현대 사회에서 흔히 발생하는 고령자의 대한 사고 중 가장 빈번한 사고는 낙상이다. 현재 낙상의 높은 발생률에 따라, 전세계적으로 낙상 검출 관련 연구가 활발히 진행 중이다. 낙상 검출 방법은 크게 웨어러블 기반, 영상 기반과 주변 장치 기반으로 나눌 수 있다. 이 중 영상 기반 낙상 검출 방법은 정확도가 높고 시스템이 안정적이며 시나리오에 의존하지 않는 장점을 가지고 있다. 이러한 이유로 최근에는 영상 기반 낙상 검출 방법이 웨어러블 기반과 더불어 가장 대표적인 낙상 검출 방법으로 알려져 있다. 그러나 이러한 영상 기반 낙상 검출 방법은 다양한 문제점을 가지고 있다. 가장 큰 문제점은 물체 추적률이다. 대부분의 영상 기반 낙상 검출 방법은 일반적인 단일 카메라를 사용하는 전제하에 배경 분리(Background subtraction)기법으로 물체를 추적하는 것에서 시작된다. 추적된 물체는 필터를 통해 머리 또는 다른 신체 부위를 추적하거나, 물체 전체에 바운딩 박스(Bounding box)를 씌워 각도, 비율등을 계산하여 낙상을 검출한다. 이 과정에서 물체가 배경과 명암의 차이가 크지 않거나, 다른 사람 또는 애완동물 등의 개입으로 추적률이 저하되며 추적률의 저하는 곧 낙상 검출 정확도의 저하로 이어진다. 또한, 너무 많은 특징 개수로 인해 연산량이 늘어나면서 소요시간이 늘어나고 불필요한 특징 때문에 인식률이 저하하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 추적률 문제와 인식률 저하 문제를 개선하기 위해 키넥트를 통해 데이터를 획득하고, 데이터 분석을 통해 낙상을 검출하기 위하여 쓰일 수 있는 특징들 중 가장 효율적인 네 가지 특징을 추출하였다. 낙상이 발생할 때, 사람의 머리가 가장 큰 움직임을 가지고 있으므로 머리를 추적하였다. 이 후, 데이터 분석을 통해 다음과 같은 네 가지 특징을 추출하였다. 먼저, 낙상과 일상 활동을 구분 짓는 특징인 이벤트 구간의 가속도 데이터를 추출한다. 이 후, 수직축 데이터의 변화량, 즉, 수직축 데이터의 시작점에서 최소점을 뺀 값을 추출한다. 이 두 가지 특징은 낙상과 일상활동을 구분 짓는 데 필수적인 요소이다. 세 번째는 x축의 변화량이며 네 번째는 z축의 변화량이다. x축의 변화량은 좌측낙상과 우측 낙상을 구분 짓기 위해 사용되며 z축의 변화량은 전방낙상과 후방 낙상을 구분 짓기 위해 사용된다. 추출된 네 가지 특징 데이터는 기계 학습의 대표적 분류 알고리즘인 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)과 다층 퍼셉트론 (Mulit Layer Perceptron, MLP)에 의해 분류한다. 본 논문에서는 제시한 방법의 검증을 위해 대학생 50명을 대상으로 실험 데이터를 획득하고 실험을 진행하였다. 각각 전방낙상, 후방낙상, 좌측낙상, 우측낙상, 눕기와 앉기를 수행하였으며, 획득된 데이터는 낙상 200개와 일상 활동 100개이다. 이러한 실험 데이터를 각각 SVM과 MLP를 통해 분류한 결과, 학습률에 있어서는 SVM이 MLP보다 일반화 성능이 뛰어난 이유로 더 높은 학습률을 보였다. 정확도에 있어서 SVM은 데이터 개수에 영향을 받지 않고 고르게 높은 정확도를 보인 반면, MLP는 경험적 위험 최소화 구조의 영향으로 데이터가 너무 적을 경우 정확도가 낮게 형성되는 것을 확인하였다.

Optical and magneto-optical responses in topological semimetal phases

장지호 서울대학교 대학원 2024 국내박사

Topological semimetals are a class of quantum materials that have recently attracted significant attention in modern condensed matter physics because of their novel macroscopic quantum phenomena. These materials are characterized by band crossings forming nodal points or lines, and electrons near these nodes behave like Dirac fermions, resulting in many intriguing and exotic properties. In this dissertation, we present the theoretical work investigating the optical and magneto-optical responses of various topological semimetal phases, including nodal-line semimetal and Dirac semimetal phases, among others. The comprehensive theoretical investigations reveal how diverse features within the electronic structure such as band dispersion and spin-orbit coupling influence their optical and magneto-optical responses. We also provide experimental results for a single nodal ring semimetal, SrAs3, as well as black phosphorous, which exhibits Dirac and Semi-Dirac phases. We conducted an in-depth quantitative comparison with theoretical results. This study illustrates how this theoretical work can provide valuable indicators in the spectroscopic signatures in experiments. 위상 준금속은 양자 물질의 한 종류로 독특한 거시적 양자 현상들로 인해 현대 응집물질물리학에서 많은 관심을 받고 있다. 이 물질은 전도띠와 원자가띠가 점 또는 선 등으로 만나 전자가 디락 페르미온처럼 행동하여 흥미롭고 특이한 성질을 가진다. 본 논문에서는 선마디 준금속과 디락 준금속과 같은 다양한 위상 준금속 상의 광학 및 자기 광학 응답에 대해 이론적인 연구를 하였다. 밴드 분산 관계, 스핀궤도 결합 등과 같은 물질의 성질들이 광학 및 자기 광학 응답에서 나타나는 특징들과 어떻게 연관 되어 있는지에 대해 연구하였다. 또한, 선마디 준금속을 갖는 SrAs3와 디락, 반디락 상을 갖는 흑린의 광학 실험 결과와 본 논문에서 수행한 이론 연구와의 정량적인 분석 결과를 제시했다. 이러한 실험과의 비교를 통해 본 논문의 이론 연구가 광학 실험에서 중요한 지표가 될 수 있음을 보여준다.

경험적 지식을 이용한 웹 접근성 자동평가 도구의 개선에 관한 연구

홍경순 인천대학교 2016 국내박사

웹 접근성은 신체적 또는 기술적 여건과 관계없이 누구든지 웹 사이트가 제공하는 서비스를 이용할 수 있는 권한 또는 기회가 보장되는 것을 말한다. 이를 위하여 개발된 한국형 웹 접근성 자동평가 도구는 사용자가 전문지식을 보유하고 있지 않아도 기계적으로 오류 판단이 가능한 웹 접근성 검사항목에 대한 자동평가 기능을 수행한다. 그러나 의미 전달 요소에 대한 적합성 평가를 할 수 없고, 한국형 웹 접근성 지침2.1의 24개 검사항목 중 6개만을 자동평가하며 동적인 환경에서는 접근성 오류를 검출하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 웹 접근성 자동평가 도구가 갖고 있는 한계점을 극복하기 위하여 웹 접근성 평가 전문가의 경험을 반영한 개선된 자동평가 도구를 제안하였다. 즉 기존 자동 평가 항목의 오류 검사 규칙을 확장하였고, 새로운 자동 평가 검사규칙을 개발하였다. 자동평가 검사규칙을 확장한 평가항목은 적절한 대체 텍스트 제공, 제목 제공 및 레이블 제공이다. 기존의 자동 평가도구는 적절한 대체 텍스트 제공, 제목 제공 및 레이블 제공 검사항목에 대한 문법적 오류만을 검출하였다. 그러나 확장된 적절한 대체 텍스트 제공 검사에는 다음과 같이 세 가지 규칙을 추가하였다. 첫 번째 규칙은 이미지의 대체 텍스트를 불릿으로 표현한 오류의 검출이다. 두 번째 규칙은 이미지의 대체 텍스트를 “그림”, “이미지”, “사진”등과 같이 무의미한 단어로 표현한 오류의 검출이다. 세 번째 규칙은 이미지의 파일명을 대체 텍스트로 지정한 오류의 검출이다. 또한 확장된 제목 제공 검사에는 웹 페이지와 프레임 제목에 장식용으로 사용하는 특수 문자의 반복 사용을 검출하는 규칙을 추가하였다. 확장된 레이블 제공 검사에는 레이블에 장식용으로 사용하는 특수 문자의 반복 사용을 검출하는 규칙을 추가하였다. 또한 새로운 자동 평가 항목을 추가하였다. 즉, 자동평가를 실시하지 않는 18개 검사항목 중에서 반복영역 건너뛰기와 적절한 링크 텍스트에 대한 오류 여부를 자동 평가하기 위한 검사 규칙을 개발하였다. 반복영역 건너뛰기 자동평가 검사 규칙은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 “본문 바로가기”, “콘텐츠 바로가기” 등 반복영역 건너뛰기 메뉴를 검사하는 것이다. 두 번째 단계는 반복영역 건너뛰기를 제공한 경우 이동할 목적지를 제공하지 않는 오류를 검출한다. 적절한 링크 텍스트 검사 규칙은 “더보기”, “여기” 등과 같은 적절하지 않은 링크 텍스트의 제공 여부를 검출한다. 제안한 웹 접근성 자동평가 도구의 유효성과 타당성을 확인하기 위하여 104개의 웹 사이트를 실험대상으로 선정하였으며, 각 웹 사이트 당 5개 웹 페이지의 오류를 검사하고 오류의 개수를 비교하였다. 확장된 자동평가 항목의 경우, 제안한 자동평가 도구와 기존 자동평가 도구의 오류 검출 개수를 비교하였다. 적절한 대체 텍스트 제공은 평균 10.2%, 제목 제공은 평균 6.2%, 레이블 제공은 평균 1.1%의 오류가 추가 검출되었다. 그리고 추가한 자동평가 항목의 경우는 총 검사항목 수를 검출하고 이 중 오류 개수를 검출하여 오류 비율을 구했다. 반복영역 건너뛰기는 평균 15.9%, 적절한 링크 텍스트는 평균 36.7%의 오류가 검출됨을 확인할 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제안한 오류 검사 규칙을 적용한 웹 접근성 자동평가 도구는 기존의 웹 접근성 자동평가 도구보다 더 많은 오류를 검출하였고, 새로운 오류 검출도 가능하였다. 따라서 기존 평가 도구와 비교하여 더욱 상세한 평가가 가능함을 확인할 수 있었다.

Semiclassical transport and magnetotransport in topological systems: effects of anisotropy, trivial bands, and excitons

서정현 서울대학교 대학원 2025 국내박사

Topological materials have attracted considerable attention in modern condensed matter physics due to their novel quantum phenomena. To explore the properties of these systems, it is essential to understand their transport behaviors, since such understanding provides crucial information about the band structure, Fermi surface, and relevant scattering mechanisms. In this thesis, within the framework of a semiclassical approach, we investigate how anisotropies in band dispersion and the presence of trivial bands affect transport phenomena in topological systems. First, we analyze the density response and the corresponding diffusion constant in anisotropic multiband systems using a diagrammatic approach, and demonstrate that a proper consideration of the componentwise transport relaxation time is essential for understanding transport in such systems. Next, we develop a semiclassical Boltzmann magnetotransport theory for topological systems with a nonvanishing Berry curvature, fully incorporating both field-driven and intrinsic anisotropies in the band structure. We then apply this theory to investigate the longitudinal magnetoconductivity of Weyl semimetals, revealing that trivial bands near the Weyl nodes play a crucial role, leading to a Fermi energy dependence distinct from the predictions of conventional theories, in good agreement with experimental observations. Finally, we construct an electrostatic model to capture the experimentally observed stiffening of the interlayer breathing mode with increasing fluence in a WSe2/WS2 heterobilayer system. 위상 물질은 그들의 독특한 양자 현상으로 인해 현대 응집물질물리에서 많은 관심을 받아왔다. 이러한 계의 특성을 탐구하기 위해서는 수송 거동을 이해하는 것이 필수적인데, 이는 밴드 구조, 페르미 면, 그리고 주요 산란 메커니즘에 대한 중요한 정보를 제공하기 때문이다. 본 학위논문에서는 준고전적 접근법을 기반으로, 밴드 분산의 비등방성과 비위상적 밴드의 존재가 위상계에서의 수송 현상에 어떤 영향을 미치는지를 조사한다. 먼저, 우리는 도식적 접근법을 이용하여 비등방적 다중밴드 계에서 밀도 응답과 이에 대응하는 확산 상수를 분석하고, 성분별 수송 이완 시간을 적절히 고려하는 것이 이러한 계의 수송을 이해하는 데 필수적임을 보인다. 다음으로, 우리는 베리 곡률을 가지는 위상계에 대해, 밴드 구조의 장 유도 및 내재적 비등방성을 모두 반영한 반고전적 볼츠만 자기수송 이론을 전개한다. 그리고 이 이론을 바일 준금속의 종방향 자기전도도 분석에 적용하여, 바일 노드 근처의 비위상적 밴드가 중요한 역할을 하며, 그 결과 기존 이론의 예측과는 구별되는 페르미 에너지 의존성이 나타나고, 이것이 실험 결과와도 잘 일치함을 밝힌다. 마지막으로, 우리는 WSe2/WS2 이질이중층에서 플루언스가 증가함에 따라 층간 호흡 모드가 경직되는 실험 결과를 설명하기 위해 정전기적 모델을 구성한다.