웹 기반의 학습 환경과 모바일 디바이스 기술과의 효과적인 통합은 개발자들에게 새로운 도전으로 여겨지고 있다. 그러나 모바일 디바이스의 스크린 사이즈는 너무 작고, 성능 또한 매우 떨어진다. 이런 모바일 기술의 한계로 인해 웹에서의 실시간 영상 전송을 수반하는 사이버 강좌와 같이 방대한 데이터를 모바일 스크린에 그대로 디스플레이 한다는 것은 많은 문제점을 야기시킨다. 먼저 사용자가 모바일 디바이스를 통하여 학습 내용을 정확하게 인지하기가 어렵고, 방대한 정보의 비디오 스트림을 연속적으로 모바일 디바이스로의 전송은 모바일 시스템에 많은 부하를 야기시킨다. 결과적으로 퍼스컴에서 활용하기 위해서 개발된 어플리케이션을 그대로 모바일 디바이스에서 사용하기가 적절하지 않으므로 모바일 디바이스에 알맞은 플레이어가 개발되어야 한다. 따라서 본 논문은 관심 영역의 트랜스코딩 기법을 이용한 모바일 프리젠테이션을 제안한다. 사이버 강좌 또는 원거리 강의와 같은 학습 영상의 연속적인 비디오 프레임을 모바일로 디스플레이하기 위해서는 고해상도 디지털영상과 모바일 디바이스 사이의 성능 차이를 극복해야 한다. 이를 해결하기 위한 트랜스코딩 기법은 화질의 손상을 초래하므로 높은 수준의 화질을 보장하기 위해서는 트랜스코딩과 선택된 학습 자원 사이의 시행착오에 의해서 적응될 수 있다.
영상 해상도 향상 알고리즘은 영상 확대 및 영상 복원을 위한 기반 기술로 사용되며, 해상도 향상 과정에서 문제점은 흐려짐 현상이나 블록 현상으로 인한 화질 열화의 발생이다. 본 논문에서는 하위 레벨 보간을 이용한 손실 정보 추정과 영상 해상도 향상 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 획득한 저해상도 영상의 다운샘플링-보간 과정을 이용해서 손실 정보를 계산하고, 손실 정보의 보간을 통해서 손실 정보를 추정하며, 가중치 계수와 결합한 추정 손실 정보를 고해상도로 보간 된 영상에 적용한다. 동일한 영상을 이용한 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들보다 PSNR에서 평균 2.3dB 이상 향상된 것을 검증하였고, 윤곽선 및 문자의 인식 정도에 대한 주관적인 화질 비교 결과도 개선되었음을 확인하였다. 제안한 방법은 영상 개선을 필요로 하는 다양한 비디오 응용 분야에서 유용하게 사용될 수 있다.
배경: 일차성 자연 기흉의 수술치료는 비디오 흉강경 수술의 발달로 흔히 행하는 수술이다. 초발된 일차성 자연 기흉 환자에서 시행한 고해상 컴퓨터단층촬영(HRCT)상에 발견된 반대쪽 기포가 있는 경우 기흉의 발생을 막기 위한 예방적 기포제거 수술이 필요한 지에 대해서는 잘 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 HRCT상에 보이는 반대쪽의 기포가 기흉의 발생에 연관이 있는지 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 1999년 1월부터 2006년 4월까지 충남대학교 병원에서 일차성 자연기흉으로 입원치료를 받았던 50세 이하의 550명의 환자 중 HRCT의 확인이 가능한 190명의 환자 중 양쪽으로 수술을 시행받은 환자를 제외한 159명을 대상으로 기흉이 발생한 반대쪽 폐의 기포의 유무와 기흉의 발생률의 관계를 후향적으로 조사하였다. 결과: 159명의 환자에서 HRCT에서 반대쪽에 기포가 보이는 환자는 67명이었고 반대쪽에 기포가 보이지 않는 환자는 92명이었다. 추적관찰 기간 중 반대쪽 기흉 발생은 기포가 보이는 환자군에서 6명(8.9%), 기포가 보이지 않는 환자군에서는 5명(5.4%)에서 반대쪽에 기흉이 발생하였다(p=0.529 [Fisher's exact test]). 결론: 한쪽에 발생한 초발 기흉 환자에서 HRCT는 병변쪽뿐만 아니라 반대쪽 기포의 유무를 확인하는 데 좋은 검사법이다. 기포의 유무가 반대쪽 기흉의 발생을 예측할 수 있다고 말하기 어렵고 기흉 수술의 부작용이 전혀 없지 않은 것을 고려할 때 예방적으로 양쪽의 기포 제거 수술이 필요하다고 보기 어렵다. 따라서 HRCT상에 보이는 기포와 기흉의 재발과의 관계는 향후 전향적인 연구가 더 필요하리라 생각한다.
고해상도 비디오에 대한 압축 성능 향상을 위해 내부 연산 비트 깊이를 증가시키는 IBDI (Internal Bit Depth Increase) 기법은 괄목할 만한 부호화 효율 증가 이득을 얻을 수 있었지만, 참조 영상을 저장하기 위해 소요되는 내부 메모리가 증가하는 문제가 발생한다. 따라서 IBDI 기법의 부호화 효율은 유지하면서 내부 메모리 증가 문제를 해결하기 위해 메모리 압축 기법이 제안되었다. 기존 메모리 압축 기법은 영상의 각 수행블록마다 일정량의 부가정보를 이용하여 메모리 압축을 수행함으로써, 부호화 효율은 유지하면서 내부 메모리를 성공적으로 줄일 수 있었다. 하지만 각각의 수행블록마다 발생하는 부가정보에 의해 메모리 압축 성능이 제한되는 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 메모리 압축 방법의 한계를 극복하기 위해, 발생하는 부가정보량을 크게 줄일 수 있도록 선택적 수행블록 병합을 이용한 메모리 압축 방법을 제안하였다. 제안 방법을 통해 부호화 효율을 기존 메모리 압축 방법과 동일하게 유지하면서 메모리 압축에 의해 발생하는 부가정보량은 크게 감소하는 이득을 얻을 수 있었다.
본 연구에서 매우 정밀한 샘플링을 필요로 하는 고해상도 비디오 응용면을 위하여 병렬 파이프라인 아날로그 디지털 변환기(ADC)를 설계하였다. 본 ADC의 구조는 4 채널의 10-비트 파이프라인 ADC를 병력 time-interleave로 구성한 구조로서 이 구조에서 채널 당 샘플링 속도의 4배인 200MS/s의 샘플링 속도를 얻을 수 있었다. 변환기에서 핵심이 되는 구성요소는 Sample and Hold 증폭기(SHA), 비교기와 연산증폭기이며 먼저 SHA를 전단에 설치하여 시스템 타이밍 요구를 완화시키고 고속변환과 고속 입력신호의 처리론 가능하게 하였다. ADC 내부 단들의 1-비트 DAC, 비교기 및 2-이득 증폭기는 한 개의 switched 캐패시터 회로로 통합하여 고속동작은 물론 저 전력소비가 가능한 특성을 갖도록 하였다. 본 연구의 연산증폭기는 2단 차동구조에 부저항소자를 사용하여 높은 DC 이득을 갖도록 보강하였다. 본 설계에서 각 단에 D-플립플롭(D-FF)을 사용한 지연회로를 구성하여 변환시 각 비트신호를 정렬시켜 타이밍 오차를 최소화하였다. 된 변환기는 3.3V 공급전압에서 280㎽의 전력소비를 갖고 DNL과 INL은 각각 +0.7/-0.6LSB, +0.9/-0.3LSB이다.
모바일 네트워크 및 인터넷의 발전은 물리적인 거리의 한계를 극복하고 원격지의 정보를 제공하거나 획득하는데 기여하고 있다. 그러나 영상 전송을 주요 정보 제공 수단으로 사용하는 시스템은 여전히 고대역폭과 저지연 전송을 요구하고 있으며, 전송된 영상을 기반으로 상황을 판단하고 실시간 피드백을 제공하기 위해서는 전송된 영상의 품질뿐만 아니라 데이터 신뢰성과 전송 지연시간 문제는 극복해야할 중요한 부분이다. 5세대 모바일 네트워크의 출현은 이전 세대의 기술에서 경험할 수 없었던 고대역폭과 정밀한 위치 인식 등의 특성을 제공하여, 원격 진료 및 수술, 사회안전망을 위한 무선 원격 비디오 감시 시스템, 차량의 자율 주행 뿐만 아니라 UAV/UGV의 비가시권 제어를 실현할 수 있는 기반이 되고 있다. 또한 모바일 네트워크의 특성을 고려하여 네트워크 지연 시간을 최소화하는 Mobile Edge Computing 기술은 기존의 스마트 단말과 고가용성 서버 시스템으로 구성되던 시스템 아키텍처에 대한 변화를 요구하고 있다. 그러나 여전히 무선 구간에서 발생하는 네트워크 불확실성은 고해상도 영상을 전송할 때 영상 품질의 문제로 이어지며, 캐시를 활용한 전통적인 해결 방법은 지연 시간의 증가로 이어지게 되어 5G-MEC로 극복한 문제에 대한 근본적인 해결책이 되지 못한다. 본 연구에서는 Foward Error Correction과 Fast Retransmission을 이용하는 SRT 프로토콜을 기반으로 초저지연 고화질 영상 전송 시스템을 제안하고 각 시스템 컴포넌트를 5G-MEC의 특성을 고려하여 배치하여 4K 영상 전송시에도 종단간 지연시간을 1초 이하로 제한할 수 있음을 실험 결과로 제시하고 있다. 또한 실시간 고화질 영상 전송시 고려해야하는 요소로, 영상의 품질과 카메라-사용자 간의 최종 지연 시간 및 지연시간에 영향을 미치는 구간을 분석하고 추가적으로 개선할 수 있는 부분을 찾아 제시하도록 한다.
최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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