본 논문은 오디오 핑거프린트 데이터 생성 방법과 이를 이용한 오디오 데이터 비교 방법에 관한 것으로서, 오디오 데이터의 특징을 이용하여 음악을 식별하는 방법을 제시한다. 일반적으로 영상인식을 위해 많이 사용되는 가우시안의 차(Difference of Gaussian, DoG)를 오디오 데이터에 적용하여 음악이 급진적으로 변하는 부분을 추출하고, 해당 위치를 핑거프린트로 정의하는 방식이다. 이렇게 만들어진 핑거프린트는 음질의 변화에 민감하지 않으며, 음악 데이터의 일정 부분만으로도 원본과 동일 위치의 핑거프린트 추출이 가능하다. 이 시스템은 기존의 주파수 영역을 이용한 시스템 보다 오디오 핑거프린트의 데이터량과 계산량을 줄여줌으로써 검색을 할 때 보다 효율적인 성능을 나타낸다. 이를 응용하여 인터넷에 유통되는 복사된 음악의 저작권 보호, 또는 음악의 메타정보 등을 사용자에게 나타낼 수 있다.
본 논문에서는 야간 영상 감시(night-time video surveillance)에 특화된 GMM(Gausssian mixture model)기반의 배경 모델링(background modeling)을 이용한 배경 차분(background subtraction)방법을 제안한다. 야간 영상에서는 낮 영상에 비해 배경과 객체의 구분이 뚜렷하지 않아 매우 흡사한 픽셀 값들을 이용하여 배경을 분리해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 전처리 단계에서 조정된 범위의 히스토그램 스트레칭을 이용하여 입력 픽셀 값을 배경 모델링에 이로운 픽셀 값으로 변경해준다. 조정된 픽셀 값을 이용하여 가장 이상적인 배경을 찾기 위해 픽셀 단위로 GMM기반의 배경 모델링 방법을 적용한다. GMM을 기반으로 한 배경모델링 방법에서는 새로운 픽셀 값이 입력되었을 때 어떤 가우시안에도 속하지 않는다면 가장 낮은 가중치를 가진 가우시안 분포를 제거함으로써 이전의 축적된 배경의 정보를 무시하는 결과를 낳게 된다. 따라서 본 논문에서는 낮은 가중치의 가우시안을 제거하는 대신 기존 가우시안의 평균과 입력된 픽셀 값의 차를 이용하여 새로운 평균에 적용함으로써 기존의 쌓여진 정보를 고려한다. 실험결과 제안된 배경 모델링 방법이 기존 방법의 이점을 유지하면서 야간 영상 감지에 특화된 배경 차분 결과를 보였다.
본 논문은 실시간 파노라마를 위한 영상의 특징점 검출 방법을 제안한다. 파노라마 연구는 최근 실시간 지역탐색이나 DVR 등에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 특히 특징점 검출은 파노라마를 이루는 가장 중요한 요소이다. 특징점 검출을 위해서는 어떠한 명암 변화에도 특징점은 불변이어야 하며 이미지의 크기와 회전이 변화하더라도 불변의 점을 찾아야 한다. 기존 연구방법은 고차원적인 벡터와 많은 후보점을 선점하기 때문에 연산량이 많고 수행시간이 길어 실시간에 활용하기에는 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 보다 빠른 실시간 특징점 검출을 위해 LOG 방법을 비트 단위로 분할 후 결합하는 BLOG 방법을 제안하고 다양한 실험을 통하여 속도와 연산량 그리고 검출 성능에 대하여 비교한다.
본 논문에서는 기울기 크기 기반의 3차원 영역확장 알고리즘을 사용하여 small animal PET(Positron Emission Tomography) 영상으로부터 종양을 분할하는 연구를 수행하였다. 픽셀 값의 범위가 다양하고 저해상도의 특성을 갖는 PET영상으로부터 대상영역을 정확하게 분할하기 위해서 전처리(preprocessing)과정으로 영상 픽셀값의 분포를 펼쳐줌으로써 영상의 가시화를 높이는 히스토그램 스트레칭(histogram stretching) 기법을 적용하고 대상영역과 픽셀값이 유사한 인접영역과의 경계를 찾기 위해 가우시안의 1차 미분 함수를 사용하여 계산된 기울기 크기(gradient magnitude) 기반의 3차원 영역확장(region growing) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 동질성 기준의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 일반적인 영역확장의 단점을 보완하였다.
동적계획법이 기반인 Dynamic Time Warping은 두 패턴의 유사도를 비교하기 위해 널리 사용되는 방법이다. DTW알고리즘에는 2가지 알려진 문제점이 있다. 첫 번째 문제는 DTW알고리즘은 2개의 패턴의 대응경로를 계산하면서 특이점이 발생하는 문제가 발생하게 된다. 두 번째 문제는 동적패턴의 대응경로가 올바른지 알 수 없다는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 DTW알고리즘의 문제에 대한 효과적인 해결을 위하여, 2차 미분 연산자를 적용한 DTW알고리즘을 제안 한다. 2차 미분 연산자의 하나인 "라플라시안오브가우시안" 연산자를 적용하여, 효과적으로 특이점에 대한 문제를 해결하고, 올바른 대응경로를 가질 수 있는 방법에 대하여 제안하고, 실험의 결과로 제안하는 알고리즘의 우수성을 증명한다.
본 논문에서는 라이시안(Rician) 감쇄가 존재하는 채널 환경에서 협대역 잡음이 더하여진 경우에 대역 여파기를 통과한 수신신호의 위상오류에 대한 확률 밀도 함수를 유도하고 0차 모먼트가 1이 됨을 보임으로써 확률밀도 함수로서의 타당성을 검증한다. 일반적으로 감쇄 환경에서 시스템의 오류 확률은 먼저 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN : Additive White Gaussian Noise)만이 존재할 때의 오류 확률을 구한 후, 그 결과 식을 해당 감쇄에 대한 확률 밀도 함수로 평균을 취하여 구한다. 하지만 본 논문에서는 감쇄 환경에서의 수신 신호에 대한 위상 오류식을 구한 다음, 그 식을 한번의 이중 적분을 취함으로써 오류 확률을 구하게 된다.
널리 사용되는 blind 등화 알고리듬의 하나인 constant modulus algorithm (CMA)은 등화기 출력신호의 2차 통계 특성을 이용하여 채널을 등화한다. Quadrature amplitude modulation (QAM) 신호와 같은 다중레벨을 갖는 신호에 대한 CMA의 성능은 모든 신호의 전력을 하나의 modulus에 투영시켜 등화함에 따라 성능이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 QAM 시스템에 대한 등화성능을 개선시키기 위해 오차크기에 따른 shell 분할방법을 제안하였다. 등화기 출력신호의 분포를 가우시안으로 가정하여, 등화기 출력신호전력의 분포가 noncentral $x^2$ 분포를 이룸으로부터 maximum likelihood 추정에 의한 결정경계를 구했다. 결정경계에 의해 분리되는 각 shell이 하나의 modulus를 가짐에 착안하여 제안한 CMA는 다중 modulus 등화시스템을 구성한다. 32-QAM과 64-QAM 신호에 대한 전산모의실험을 통하여 제안한 알고리듬이 효과적임을 보였다.
목적: 이 연구의 목적은 양안시가 정상인 20대 초반 성인의 폭주성조절(CA/C, convergence accommodation/convergence ratio)비를 평가하고 나이, 조절력 및 동공간거리(PD, interpupillary distance)와의 관련성을 분석하고자 하였다. 방법: 건강한 눈을 가진 44명(평균나이 $21.75{\pm}1.16$세)을 대상으로 조사하였다. CA/C비는 가우시안의 차(DOG, difference of Gaussian) 시표를 이용하여 검영법으로 측정하였다. 결과: 측정결과 CA/C비는 평균 $0.052{\pm}0.017$ D/$\Delta$이었다. CA/C비와 나이는 중간 정도의 음의 상관관계(r = -0.50, p = 0.0005)를, CA/C비와 조절력은 강한 양의 상관관계(r = 0.79, p<0.0001)를 보였으며, PD와 CA/C비의 상관관계는 없었다. 결론: 제시된 CA/C비는 19세에서 25세의 건안상태의 20대 초반 성인을 기준으로 측정한 평균값이다. 조절력과 CA/C비는 높은 상관관계를 보였다. 따라서 이 자료는 외국의 자료와 연령별, 성별, 양안시이상별 비교에 기본 정보로 활용될 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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