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영상처리를 이용한 ADHD 측정도구
ADHD Measurement Devices based on the Image Processing 원문보기

컴퓨터교육학회논문지 = The Journal of Korean Association of Computer Education, v.14 no.2, 2011년, pp.95 - 102  

이정희 (울산미래정보고등학교) ,  이영희 (울산서생중학교) ,  차의영 (부산대학교 정보컴퓨터공학부)

초록
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본 논문에서는 AAM의 영상처리기법을 통하여 학교 현장에서 아동들의 얼굴을 검출 추적하고, 얼굴 움직임의 특징점으로 구성된 입력벡터를 측정할 수 있는 측정도구를 제안한다. 제안된 측정도구를 이용하여 ADHD 아동의 행동패턴을 분류하였으며 이를 기반으로 하여 ADHD 아동을 판별하는 실험에 적용시켜보았다. 실험 결과 기존의 ADHD 아동 판별법인 교사와 부모의 주관적 관찰 및 면담을 이용한 방법에 비하여 객관적이고 정량적인 데이터 획득이 가능함을 확인하였으며, 시간적 공간적 제약없이 학교 현장의 보건실 및 상담실에서 검사가 가능한 장점을 지닌 방법이 될 수 있음을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose measurement-devices for the assessment of input vector consisted of face's movement as feature points through image processing based on AAM technique. The proposed method has been applied to classify students by 2-class(ADHD positive, ADHD negative). Experimental results sh...

주제어

#측정도구   #영상처리  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 따라서 아동의 몸에 특정물체를 직·간접적으로 부착하지 않고 ADHD 아동에 대하여 행동 패턴을 연구할 필요성이 있으며, 이에 영상처리를 통한 특징점 추출 및 추적 기법을 제안하게 되었다.
  • 본 논문에서는 ADHD 아동을 진단하는 방법에 있어서 기존의 진단 방법과는 달리 Matthew 등[2]이 제안한 AAM(Active Appearance Model) 영상처리기법을 통하여 얼굴 영역을 인식하고, 얼굴 움직임을 추적한 특징점을 입력벡터로해서 ADHD로 의심되는 아동을 조기에 분류할 수 있는 측정도구를 제안하고자 하였다. 따라서 아동행동을 측정하는 지수를 제안하였고, 이 행동 측정 지수에 의거하여 ADHD 행동패턴분류 시스템을 설계 및 구현하였다.
  • 본 논문에서는 ADHD로 추정되는 아동을 제안한 측정도구에 의거하여 조기에 분류할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 하였다. 주어진 수행과제(CPT)를 행하는 아동에 대해 동영상을 획득하고 AAM 영상처리기법을 이용하여 얼굴 영역을 추출한 후, 매 프레임마다 출력되는 얼굴영역의 원점좌표를 특징점으로 구성한 움직임 경로에 따른 신호를 제안된 ‘이동지수’, ‘진동지수’라는 측정도구를 통하여 정상아동과 ADHD 추정아동으로 패턴 분류하였다.
  • 그리고 ADHD 환자의 움직임을 관찰하는 방법에는 EMG(Electromyogram, 근전도측정기), EEG(Electroencephalogram, 뇌파 측정기), ECG(Electrocardiogram, 심전도측정기) 신호 센서를 얼굴과 팔꿈치, 발등 등에 부착하는 방법이 있다. 인간의 몸에 센서를 부착하는 것 자체가 특징점을 추출하기 위한 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
ADHD 아동의 특징은? 아동들은 교실 여기저기를 끊임없이 움직인다. 특히 ‘ADHD(Attention Deficit Hyperactivity Disorder, 주의력결핍 과잉행동장애)’ 아동들은 더욱 가만히 있지 못하고 소리지르며, 심지어 기자재 위로 올라가기도 한다. 학부모와 교사는 누구보다 가까이서 ADHD 아동을 관찰하기 때문에, ADHD 진단의 필요성을 가장 먼저 느낄 수 있는 사람들이다.
AAM의 영상처리기법을 통하여 학교 현장에서 아동들의 얼굴을 검출 추적하고, 얼굴 움직임의 특징점으로 구성된 입력벡터를 측정할 수 있는 측정도구를 제안한 결과는? 제안된 측정도구를 이용하여 ADHD 아동의 행동패턴을 분류하였으며 이를 기반으로 하여 ADHD 아동을 판별하는 실험에 적용시켜보았다. 실험 결과 기존의 ADHD 아동 판별법인 교사와 부모의 주관적 관찰 및 면담을 이용한 방법에 비하여 객관적이고 정량적인 데이터 획득이 가능함을 확인하였으며, 시간적 공간적 제약없이 학교 현장의 보건실 및 상담실에서 검사가 가능한 장점을 지닌 방법이 될 수 있음을 확인하였다.
교사가 ADHD로 의심되는 증상을 학부모에게 제공했을 때, 경우에 따라 학부모와의 마찰이 야기되기도 하며, 부모에게 그 사실을 말하기조차 부담스러운 이유는? 교사가 관찰한 자료를 부모에게 알려서 치료를 받도록 하려고 해도 부모들은 쉽게 받아들이려 하지 않는 것이 현실이다. 아동에 대한 관찰 일지는 교사의 주관적 관찰이어서 객관적 자료가 부족하기 때문에, 교사가 ADHD로 의심되는 증상을 학부모에게 제공했을 때, 경우에 따라 학부모와의 마찰이 야기되기도 하며, 부모에게 그 사실을 말하기조차 부담스럽기도 하다.
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