본 논문에서는 비정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 새로운 방법을 제안한다. 정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 잡음제거 방법으로 주파수 차감법이 잘 알려져 있다. 그러나 실제 잡음환경은 대 부분 비정상적인 특성을 나타낸다. 제안한 방법은 다양한 잡음 과 비정상 환경에서 잘 동작 할 수 있도록 적응 임계 치를 위한 자동제어 파라미터를 사용한다. 특히, 자동제어 파라미터는 a posteriori SNR을 이용한 선형함수를 적용하여 잡음레벨의 증감에 따라 적응 임계 치를 제어한다. 제안한 알고리즘은 음질향상을 위해 Hangover (HO)을 이용한 주파수 차감법과 결합한다. 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경에서 ITU-T P.835 signal distortion (SIG)와 segment signal to-noise ratio (SNR)로 평가하여 (HO)을 이용한 음성검출과 minimum statistics (MS) 방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다
골 전이 암은 여러 장기에 생긴 암이 질병이 경과함에 따라 뼈로 옮아가는 것으로서, 암 환자에게서 주로 발생하는 합병증 중 하나이다. 골 전이는 골 용해성 전이와 골 형성성 전이로 구분되며, CT에서 골 전이의 진단은 임상적으로 매우 유용할 수 있으나, 많은 판독건수로 인하여 중요한 병변이 간과되는 경우가 많고, 이를 통해 골 전이 암을 조기에 진단하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 흉부 CT의 단층 영상들을 3차원 볼륨 데이터로 구성하여 3차원 영상처리 알고리즘을 적용하여 골 전이 병변을 검출하고 3차원 가시화를 수행하였으며, 총 10개 데이터에 대해 민감도를 측정한 결과, 골 형성성 병변이 평균 94.1%, 골 용해성 병변이 평균 90.0%의 값을 나타내어 골 전이 진단에서의 활용에 대한 높은 가능성과 잠재적인 유용성을 확인할 수 있었다.
태양의 활동영역에서 관측할 수 있는 흑점은 주로 흑점군으로 관측되며, 태양폭발현상의 발생을 예보하기 위한 중요한 관측 대상 중 하나이다. 현재 태양 폭발을 예보하는 모델들은 McIntosh 흑점군 분류법을 사용하며 통계적 모델과 기계학습 모델로 나누어진다. 컴퓨터는 흑점군의 형태학적 특성을 연속적인 값으로 계산하지만 흑점군의 형태적 다양성으로 인해 McIntosh 분류법과 일치하지 않는 경우가 있다. 이러한 이유로 컴퓨터가 계산한 흑점군의 형태학적인 특성을 예보에 직접 적용하는 것이 필요하다. 우리는 흑점군을 검출하기 위해 최소신장트리(Minimum spanning tree : MST)를 이용한 계층적 군집화 기법을 수행하였다. 그래프(Graph)이론에서 최소신장트리는 정점(Vertex)과 간선(Edge)으로 구성된 간선의 가중치의 합이 최소인 트리이다. 우리는 모든 흑점을 정점, 그들의 연결을 간선으로 적용하여 최소신장트리를 작성하였다. 또한 최소신장트리를 활용한 계층적 군집화기법은 초기값에 따른 군집화 결과의 차이가 없기 때문에 흑점군 검출에 있어서 가장 적합한 알고리즘이다. 이를 통해 흑점군의 기본적인 형태학적인 특성(개수, 면적, 면적비 등)을 계산하고 최소신장트리를 통해 가장 면적이 큰 흑점을 중심으로 트리의 깊이(Depth)와 차수(Degree)를 계산하였다. 이 방법을 2003년 SOHO/MDI의 태양 가시광 영상에 적용하여 구한 흑점군의 내부 흑점수와 면적은 NOAA에서 산출한 값들과 각각 90%, 99%의 좋은 상관관계를 가졌다. 우리는 이 연구를 통해 흑점군의 형태학적인 특성과 더불어 예보에 직접적으로 활용할 수 있는 방법을 논의하고자 한다.
백혈구는 인체가 세균이나 바이러스에 감염되면 그 숫자가 증가하게되고 특히 요 중에 백혈구가 검출되면 비뇨기계나 생식기계의 감염을 의심하게 되어 이 계통의 질병을 진단하고 예후를 판단하는데 중요한 지표가 된다. 이에 본 연구에서는 백혈구내의 에스터라제의 활성을 측정함으로써 간접적으로 백혈구의 수를 측정하기 위하여 pentyl-3-thiophene-carboxlyate(PTC), pentyl-8-quinolinecarboxylate(PQC), 2-phenyl-4(N-tosylalanyloxyl)-thiazole(PTT)의 에스테르 기질을 합성하였고 각 기질을 이용하여 백혈구 검출용 시험지를 제조하여 요 중의 백혈구를 측정하였다. 이 세 가지 기질을 사용하여 백혈구 측정을 한 결과 0.5% borate 완충용액 pH 8.0, 기질 0.03%, 0.1∼0.8% PVP 안정제, 1% decanol의 구성비로 만들어진 PTT 시험지의 반응 색상이 다른 기질에 비교하여 안정하며 표준 비색표에 의한 육안적인 감별은 물론 요 화학 자동분석기에서의 응용성이 좋았다.
본 논문에서는 복잡한 배경으로부터 자연스런 상태로 촬영된 얼굴들을 검출하는 알고리듬에 대해 기술한다. 이 방법은 얼굴영역이 적당한 크기의 블록내에서는 비교적 비슷한 밝기는 지닌다는 점에 착안하였다. 이 사실을 근거로, 먼저 영상을 계층적으로 블록화하고, 블록들의 밝기가 서로 비슷한 영역을 신속히 얼굴후보로 선택하여, 후보영역내에서 구체적인 얼굴특징을 찾는 단계적 처리방법을 도입하였다. 후보영역내의 구체적인 특징추출을 위해서 어둡고 좁은 영역을 강조하는 국소 휘도치 변환법을 사용하였으며 최종 판단을 위해서는 얼굴의 각 기관이 갖는 삼각형의 배치구조를 제약으로 사용하였다. 매우 간단한 방법으로 얼굴영역을 처리하였기 때문에 특징점들을 추출할 때 생기는 파라메터 설정문제를 피할수 있고 그 결과 파라메터값에 크게 의존하지 않는 안정된 시스템 구현이 가능하다.
기존의 화상 회의 시스템에서는 카메라가 고정되어 있어서 사용자의 움직임에 제약을 주어 사용자를 부자연스럽게 한다. 이러한 부자연스러움을 해갈하기 위해서는 얼굴의 움직임을 추적해야 하는데, 이때 얼굴 전체를 정보로 추적하는 것은 얼굴 전체를 하나의 특징으로 규정짓기도 힘들고 연산 시간이 많이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 얼굴의 움직임을 효율적으로 추적하기 위해서는 얼굴상의 몇 개의 특징점을 이용하는 것 이 바람직하다. 본 논문은 화상 회의에서 자연스러운 사용자 인터페이스를 위한 자동 얼굴 추적 시스템의 필수적인 요소인 눈 위치 검출의 효과적인 방법에 대하여 논한다. 눈은 얼굴 내에서 가장 뚜렷하며 단순한 특징을 가지고 있으므로 얼굴을 추적하기 위한 가장 중요한 정보가 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 얼굴 후보 영역 추출 단계를 거친 얼굴 후보 영역들에 대해 적용되며, 기존 방법들에 비해 조명에 특별한 제약을 받지 않으며 얼굴 크기와 안경에 대한 제약도 가지고 있지 않다. 또한, 화상 회의 환경에 대한 on-line 실험에서 좋은 결과를 나타냈다.
본 논문은 영상내 객체정보의 정확한 복원을 위하여, 연속된 2차원 영상으로부터 특정 객체의 특징점을 추출하고, 특징점의 위치 데이터들로부터 원형의 3차원 모양 및 모션 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시하였다. 2차원 영상의 특징점 검출을 위해서는 물체와 배경이 명확히 구별되는 실험영상 환경에서 색상변환을 통한 자동 추출 방법을 사용하였다. 추출된 2차원 객체의 특징점들로부터 3차원 모앙, 움직임 정보를 복원하기 위하여 스테레오 카메라와 준원근 카메라 모델을 적용하고 SVD(SinEuiar Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 준원근 카메라 모델의 근본적인 문제인 깊이정보의 복원 에러가, 스테리오 영상 분석에 의해 최소화 되었다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 영상의 21개 특징점 위치와 공간상에서의 3개 방향으로의 움직임 각도를 연산에 의해 복원한 후 원형의 데이터와 비교하여 본 알고리즘의 정확성을 증명하였다.
본 논문에서는 자기상관 함수와 에지 히스토그램 비교법을 이용하여 동영상 전환점을 자동으로 추출하는 기법을 제안한다. 기존에는 컬러 히스토그램 비교법을 많이 사용하였으나, 급격한 조명 변화에 민감하고 컬러 히스토그램 분포가 비슷한 부분의 장연 전환을 놓칠 있다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 자기상관과 에지 히스토그램 비교법을 사용하면 조명 변화에 의한 장면전환이 잘못 검출되는 것을 방지 할 수 있다 제안한 기법의 성능평가를 위하여 광고, 뉴스, 드라마, 애니메이션 등 다양한 비디오 데이터에 가지고 실험한 결과, 컬러 히스토그램 비교법보다 Recall에서는 약 10%, Precision 에서는 약 17% 성능이 향상되었다 특히 카메라 기법 중의 Fade 와 Zoon In/out 에 좋은 성능을 보인다.
기존의 화상 회의 시스템에서는 카메라가 고정되어 있어서 사용자의 움직임에 제약을 주어 사용자를 부자연스럽게 한다. 이러한 부자연스러움을 해결하기 위해서는 얼굴의 움직임을 추적해야 하는데, 이때 얼굴 전체를 정보로 추적하는 것은 얼굴 전체를 하나의 특징으로 규정짓기도 힘들고 연산 시간이 많이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 얼굴의 움직임을 효율적으로 추적하기 위해서는 얼굴상의 몇 개의 특징점을 이용하는 것이 바람직하다. 본 논문은 화상 회의에서 자연스러운 사용자 인터페이스를 위한 자동 얼굴 추적 시스템의 필수적인 요소인 눈 위치 검출의 효과적인 방법에 대하여 논한다. 눈은 얼굴 내에서 가장 뚜렷하며 단순한 특징을 가지고 있으므로 얼굴을 추적하기 위한 가장 중요한 정보가 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 얼굴 후보 영역 추출 단계를 거친 얼굴 후보 영역들에 대해 적용되며, 기존 방법들에 비해 조명에 특별한 제약을 받지 않으며 얼굴 크기와 안경에 대한 제약도 가지고 있지 않다. 또한, 화상 회의 환경에 대한 on-line 실험에서 좋은 결과를 나타냈다.
기체시료 채취기와 짧은 모세관 컬럼(내경 0.32 mm, 길이 3 m), 광이온화 검출기 및 진공펌프로 구성되어, 컬럼의 출구 압력이 대기압보다 낮은 압력에서 조작되는 휴대용 기체 크로마토그래피 시스템을 개발하였다. 컬럼의 규격은 Golay식을 이용한 계산 결과를 기초로 선택하였으며, 조작압력비(컬럼입구와 출구압력비)는 1.03~1.2의 범위가 적절하였고, 이 조건에서 0.87∼4.63 ml/min의 걸럼유량을 얻을 수 있었다. 구경이 다른 3개의 튜브로 구성된 기체시료 채취기는 자동으로 기체시료를 직접 컬럼에 빠른 속도로 반복하여 도입할 수 있으며, 좋은 재현성을 나타내었다. 컬럼출구 압력이 대기압 이하에서 조작되며 짧은 모세관 컬럼을 사용하는 기체 크로마토그래피는 최적 컬럼유량이 일반적인 크로마토그래피보다 커 신속한 분석이 가능하여, 40초 이내에 m-xylene 과 o-xylene의 바탕선 분리가 가능하였다. 시스템의 분리능력에 영향을 주는 인자는 시료 채취시간, 컬럼의 길이와 내경 및 조작압력비였고, 벤젠 유도체들을 사용하여 이들의 영향을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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