본 연구에서는 일상생활에서 보다 편리하게 건강모니터링을 수행하기 위해 신체에 착용 가능한 심전도 및 맥파 계측 시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 배터리로 구동 가능한 초소형의 심전도 및 맥파 측정 시스템을 구현하였으며, 계측된 생체신호의 무선전송을 위해 초저전력 무선 센서네트워크 기술을 적용한 무선 생체신호 전송시스템을 구현하였다. 무선으로 전송된 심전도 및 맥파 신호는 잡음 제거 및 심박동을 검출하기 위하여 전처리과정과 적응 가변형 문턱치를 적용하였으며, 검출된 심박동으로부터 동맥순환계의 긴장도 및 유순도의 변화를 반영하는 맥파전달시간(pulse transit time, PTT)을 계산하였다. 구현된 무선 맥파전달시간 계측시스템과 기존 상용시스템의 비교 평가를 수행함으로써 구현된 시스템의 유용성을 평가하고자 하였으며, 혈압 및 맥파전달시간의 동시계측을 통해 자세 변화에 따른 혈압의 변화 및 맥파전달시간의 변화양상을 관찰함으로써 혈압과 맥파전달시간의 관계를 추정하고자 하였다.
본 논문에서는 동영상으로부터 기존의 화소 단위의 변화 영역 검출 방법에 비해 빠른 변화 영역 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 블록 및 화소 단위의 변화 영역 검출을 결합함으로써 변화 영역 검출의 속도 및 변화 검출 마스크의 화질을 개선한다. 제안된 방법은 16 ${\times}$ 16 크기의 블록 단위 변화 영역 검출의 결과로 생성된 초기 변화 검출 마스크의 경계 블록 내의 4개의 부 블록들에 대하여 블록 단위의 변화 영역을 검출한다. 그리고 나서, 변화 검출 마스크의 8 ${\times}$ 8 경계 블록에 대하여 화소 단위의 변화 영역 검출을 수행한다. 제안된 방법에서 사용된 블록 단위의 변화 영역 검출은 변화 영역 검출의 속도를 개선할 뿐만 아니라, 잡음에 의한 영향을 최소화하는 이점이 있다. 이와 함께, 8 ${\times}$ 8 경계 블록에 대해 화소 단위의 변화 영역 검출을 수행함으로써 변화 검출 마스크의 화질 또한 향상시키는 이점이 있다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 9:1 정도의 속도 개선과 화질에서의 향상을 가져옴을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 이동 카메라에서 취득한 영상에서 컬러 정보를 이용하여 다수의 보행자를 검출하고 특정 보행자를 추적하는 방법을 제안한다. 먼저 연속한 동영상 입력에 대해 BMA(Block Matching Algorithm)을 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 움직임 보상을 한 후 차 영상을 생성한다. 다음은 이진 영상으로 변환한 후 불필요한 잡음 능을 제거하친, 프로젝션을 수행하여 보행자를 검출한다. 만약 검출된 보행자가 서로 인접하거나 겹쳐졌을 경우 RGB 컬러 정보를 이용하여 분리시킨다. 검출된 다수의 보행자로부터 특정 보행자를 추적하기 위해 보행자 가운데 영역의 RGB 컬러 정보를 이용하여 추적한다. 제안된 방법에 대하여 비디오 카메라로 녹화한 영상을 컴퓨터에서 입력받아 검출과 추적 실험을 수행한 결과, 검출 성공률이 97%, 검출 실패율이 3%로 나타났고 추적 또한 우수함을 입증하였다.
본 논문은 자동차 전방에 장착된 단일 카메라를 이용한 차선 이탈 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 카메라에 의해 취득된 영상으로부터 top-view 공간에 지정된 작은 관심 영역을 위한 부분 top-view 영상을 생성하고, 작은 부분 top-view 영상에서 차선을 검출하고, 미리 지정된 가상 자동차와 검출된 차선들의 겹침을 조사해 차선 이탈을 결정한다. 또한 제안된 알고리즘은 차선 사이에서 차선 이탈 검출을 방해하는 도로 표기 (잡음)에 의한 직선들의 제거와 이전 프레임의 차선 정보를 이용한 손실된 차선의 예측을 포함한다. 실제 주행 동영상을 이용한 차선 이탈 검출 실험에서 제안된 알고리즘은 차선 유지 상태에서 99.0%, 차선 이탈 상태에서 94.7%를 정상적으로 검출한다.
이동로봇의 위치추정오차를 검출하는 방법으로 칼만필터의 잔류오차를 최소적응알고리즘으로 검사하여 시스템의 이상유무를 확인할 수 있음을 알아보았다. 이동로봇의 이상유무판별에 칼만필터를 적용하기 위한 모델로는 위치이동에 기여하는모터부분의 모델만을 사용하였고, 칼만필터의 잔류오차에 나타나는 바이어스성분의 검출로 이상유무를 판별할 수 있음을 확인하였다. 이동로봇의 동특성모델을 이용하여 이동로봇의 위치추정에 나타나는 오차를 판별할 수 있는 제안된 방법은 다른 부가적인 외부장치가 없이 사용될 수 있는 장점이 있다 . 칼만필터는 모터의 구동전류를 추정하고, 이 잔류오차에 적응자기동조필터를 적용하여 백색잡음의 성질을 지닌 잔류오차를 판별하게 된다. 이동로봇의 모델에 가능한 상황을 가정하여 구성한 시뮬레이션의 결과들은 제안된 방법이 위치추정 오차의 판별에 사용될 수 있음을 보여주고 있다.
본 논문은 골프 동영상에 포함된 오디오 정보로부터 검출된 이벤트 사운드 구간과 골프 선수이름이 포함된 음성구간을 결합하여 선수별 이벤트 구간을 검색하는 방식을 제안한다. 전체적인 시스템은 동영상으로부터 분할된 오디오 스트림으로부터 잡음제거, 오디오 구간분할, 음성 인식 등의 과정을 통한 자동색인 모듈과 사용자가 텍스트로 입력한 선수 이름을 발음열로 변환하고, 색인된 데이터베이스에서 질의된 선수 이름과 상응하는 음성구간과 연결되는 이벤트 구간을 찾아주는 검색 모듈로 구성된다. 선수이름 검색을 위해서 본 논문에서는 음소 기반, 단어 기반, 단어와 음소를 결합한 하이브리드 방식을 적용한 선수별 이벤트 구간 검색결과를 비교하였다.
본 논문에서는 운동 전후 또는 심장 질환과 관련 있는 사용자가 체중을 측정하면서 동시에 심전도 신호를 측정하여 운동 부하에 따른 심장의 활동 상태를 모니터링 할 수 있는 장치를 고안하였다. 이를 위한 방법으로 체중계에 수정된 바이폴라 금속전극을 적용하여 표준사지 측정법을 이용하여 심장활동 신호를 측정할 수 있는 방법을 제안하였다. 체중계에서 심전도를 측정하기 위해 기존의 Ag-AgCl 전극이 아닌 금속 판 형태의 전극을 사용하였으며 이를 위해 입력 임피던스의 설계를 브릿지 형의 AC-Coupling 회로를 통해 높은 CMRR이 유지되도록 설계하였다. 또한 시시각각 변화하는 노이즈를 제거하기 위해 Savitzky-golay filter를 사용하였으며 이를 통해 Baseline wandering 이 제거된 최종 심장활동 신호를 획득하였다. R-peak 검출을 통해 기준신호와의 심박수 및 Sensitivity의 비교평가를 수행하여 이 장치의 성능을 평가한 결과 심박 검출률의 평균 Sensitivity가 97.1%로 나타났다. 동잡음 제거에 대한 알고리즘이 보다 최적화 되어 최종 출력 신호의 안정성이 향상 된다면 체중계를 통한 심박 검출의 가능성과 그 유효성이 충분할 것으로 사료된다.
전송 채널에서의 잡음은 시간적으로 연속적인 동영상의 정상적인 복원을 어렵게 하고, 수신측의 복원 영상의 질을 크게 저하시키므로 전송 채널 에러를 정확하게 검출하여 에러에 대한 영향을 최소화 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 전송 채널에 의해 발생한 오류를 찾아내고 제거할 수 있도록 전송 데이터 내에 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 부호화기에서 동영상 압축 데이터의 일부분인 양자화된 DCT 계수의 LSB에 특정한 패턴을 삽입하며, 복호화기에서는 이러한 LSB의 특정한 패턴을 검사함으로써 전송된 데이터의 신뢰성을 확인할 수 있다. 또한 에러에 의해 손상된 부분을 효과적으로 복원하기 위해 움직임 추정 벡터의 유사도 정보를 삽입함으로써 에러가 발생된 블록의 복원 능력을 향상시킬 수 있도록 한다. 제안하는 방법은 에러에 쉽게 노출되는 무선 환경 하의 휴대용 단말기와 같은 동영상 전송ㆍ수신 시스템에 효과적으로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 정보은닉을 이용하여 동영상 데이터의 전송오류를 보정하는 방법을 제안하고 있다. 수신단에서 전송오류가 발생한 위치를 구하기 위해 송신단에서는 동영상 데이터의 부호화 과정 동안 마크로 블록 별로 한 비트씩의 데이터를 은닉하여 전송한다. 수신단에서는 복호화 과정 동안 은닉된 정보를 검출하며, 이 정보와 원래 데이터와의 비교에 의해 오류가 발생된 위치를 구하고 이를 보정함으로써 복원된 영상의 화질을 개선하도록 한다. 또한, 은닉된 정보는 동영상 데이터에 대한 저작권 정보로도 활용될 수 있다. 각각 150 프레임씩으로 구성되는 3개의 QCIF 크기의 동영상 데이터에 대한 실험 결과 은닉된 정보가 부호화된 스트림에 미치는 화질의 저하는 미세하며, 수신단에서의 오류를 교정한 결과 잡음이 많은 채널에서는 복원된 영상의 화질을 5dB 가까이 개선할 수 있음을 확인하였다. 또한, 영상의 복원 과정에서 동영상에 대한 저작권 정보도 효과적으로 구할 수 있었다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이상치를 포함한 수신 신호 강도와 신호의 도달 각도 측정치 기반의 표적위치추정 성능 저하를 방지하기 위한 이상치 검출 알고리즘 C-SCGP를 제안한다. 센서 오작동, 재밍, 심한 잡음과 같은 다양한 이상치 원인으로 인해 표적 위치추정 정확도가 크게 떨어질 수 있어, 모든 이상치를 탐지하고 제거하는 것이 중요하다. 이러한 이상치를 제거하기 위해 single cluster graph partitioning (SCGP) 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 기존의 SCGP 알고리즘은 hyperparameter 최적화를 통한 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필수적이므로 다양한 분야에 효율적인 적용이 제한되어왔다. 본 논문에서 제안된 continuous-SCGP (C-SCGP) 알고리즘은 이러한 SCGP의 약점을 극복한다. 다양한 잡음 환경에서 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필요 없는 제안된 C-SCGP 알고리즘과 threshold 설정과 이상치 확률 계산을 요구하는 SCGP 알고리즘의 이상치 제거 성능이 같음을 최종 추정된 표적의 RMSE 성능을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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