1) 문제점
기존에 작성된 코드가 있었으나 MATLAB으로 작성되어 독자적인 소프트웨어로 패키징 할수 없는 문제가 있었고, 무엇보다 사용된 알고리즘이 동공위치 까지는 검출이 가능하나 시선벡터까지 측정하지 못하는 문제, 그리고 측정 때마다 최초 한번은 동공 내부의 한 점을 수동으로 지정해야 하는 문제가 있었습니다. 동공위치도 검출하지 못하거나 부정확하게 검출하는 빈도가 높았습니다.

2) 바카라 사이트 추천 목표
- 하드웨어 장비에 탑재하기 위해 Python 또는 C 등의 언어로 porting이 필요했습니다.
- 동공위치를 높은 정확도로 검출하는 알고리즘 개발이 필요했습니다.
- 검출된 동공위치를 바탕으로 시선 방향 벡터를 추정하는 알고리즘 개발이 필요했습니다.
- 개발된 시선벡터 측정 프로그램을 하드웨어에 탑재하고 PC에 Bluetooth로 전송하는 통신모듈 개발이 필요했습니다.
- 장비에서 보내주는 정보를 PC에서 수신하여 시각화하는 최소기능제품(MVP) 개발이 필요했습니다.

3) 주안점
동공위치 검출 및 시선벡터 측정에 있어 정확도를 높이려고 노력하였습니다. 또한 무선장비에 탑재되어야 하므로 전력소모와 발열을 줄이기 위해 효율적인 프로그램을 작성하려고 하였습니다.

1) 포트폴리오 소개
대학병원 및 솔루션 개발업체와 협업하여, 사시 진단을 위한 헤드셋 검사기기의 소프트웨어 및 시선 벡터 측정 알고리즘을 개발하는 바카라 사이트 추천를 진행하였습니다.

2) 작업 범위 및 주요 업무
- 헤드셋 장비에서 카메라를 통해 동공 위치 및 시선 방향을 측정하고, 이를 PC에 전송하여 사시를 진단하는 시스템을 개발하였습니다.
- 저사양 CPU의 Raspberry PI에서 동작하는 이미지 프로세싱 및 시선벡터 측정 알고리즘을 개발하였습니다.
- 전송받은 측정 데이터를 PC에서 시각화하여 보여주는 Python 프로그램을 개발하였습니다.
- Raspberry PI와 PC를 연결하는 통신모듈을 개발하였습니다. 특히 비교적 새로운 기술인 Bluetooth LE(low energy)를 사용하여 장비의 발열과 전력소모를 줄이고자 하였습니다.

3) 주안점
정확한 시선 방향을 검출하기 위해 이미지 프로세싱을 통해 실시간으로 동공의 위치와 형태를 추출하고, 이로부터 시선벡터를 측정하는 독자적인 알고리즘을 개발하였습니다. 병원에서 제공한 안구 모형과 다양한 촬영조건에서의 영상 데이터를 이용해 실험을 해가며 진행하였고, 특히 정확도를 높이는데 주력하고 반복 개선하여 2 deg 미만의 오차각도를 달성하였습니다.