In this paper, the quantization noise in block-based video coding is analyzed, and a post-processing method based on the analysis is presented for reducing the quantization noise by using a wavelet transform(WT). In the proposed method, the quantization noise is considered as the sum of a blocking noise expressed as a deterministic profile and the random remainder noise. Each noise is removed in a viewpoint of image restoration using a 1-D WT, which yields a regularized differentiation. The blocking noise first is reduced by weakening the strength of each blocking noise component that appears as an impulse in the first scale wavelet domain. The impulse strength estimation is performed using median filter, quantization parameter(QP), and local activity. The remainder noise, which is considered as a white noise at non-edge pixels, then is reduced by soft-thresholding. The experimental results show that the proposed method yields better performance in terms if subjective quality as well as PSNR performance over VM post-filter in MPEG-4 for all test sequences of various compression ratios. We also present a fast post-processing in spatial domain equivalent to that in wavelet domain for real-time application.
본 논문에서는 동영상 정보를 파노라마로 합성하는 자동화된 알고리즘을 제안한다. 제안한 카메라 모델은 일반화된 파노라마 영상의 특성을 반영하며, 기존의 방법과는 달리 영상의 확대 및 축소를 고려하여 보다 개선된 파노라마 합성 영상을 제공한다. 또 한 통계적 특성을 이용하여 움직이는 물체 또는 기타 여러 잘음(nolle)의 영향을 배제하는 전역 움직임 추정 기법을 사용하여 기존 방법의 문제점을 보완한다. 이를 통해 파노라마 영상으로부터 움직이는 물체 또는 잡음을 제거하여 더 깨끗하고 완벽한 배경 영상을 얻을 수 있다. 제안한 방법은 전역 움직임 및 전체 파노라마 합성 과정에서 수동 작업을 배제하여 파노라마 합성 과정을 일반화시켰다고 할 수 있다. 성능 평가를 위해 실제 방송에서 사용되는 축구 경기 영상에 제안한 알고리즘을 적용하고 기존의 알고리즘과 비교를 통해 그 우수성을 검증한다.
본 논문은 상시진동데이터로부터 구조물의 고유진동수 및 감쇠비를 추정하는 기법을 소개한다. 제안된 기법은 TDD기법에서 추출된 모드형상과 상호상관신호로부터 직교 잡음이 제거된 자유진동함수를 추출하고 시스템 인식기술을 적용하여서 각 모드별 고유진동수와 감쇠비를 추정한다. 제안 알고리즘의 정확도는 수치적으로 기존의 기법과 비교분석 되었다. 제안 알고리즘의 현장 적용성 검토는 서해대교 보강형의 수직방향 가속도에 대한 상시진동데이터를 통하여 검증되었으며, 총 24개의 저차모드가 추출되었다.
탄성파 속도분석법은 일괄식 속도분석법과 대화식 속도 분석등 두 가지가 있다. 일괄식 속도분석법에서는 각 속도 분석점마다 셈블런스 컨투어, 슈퍼게더 및 중합 패널등을 일괄 작성하여 도면화 시킨 후 분석자가 그 도면을 보고 속도 함수를 결정하는 방법이다. 과거 유행한 전산처리 소프트웨어들이 이 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 도면 분석시 아주 많은 수작업이 필요하고 속도분석 결과도 정밀치 못하다는 단점이 있다. 최근에는 워크스테이션의 고속 그래픽 기능을 이용한 대화식 속도분석 기술이 개발되었다. 그런데 이들 프로그램은 기존 일괄식 속도분석법과 대동소이한 내용을 그래픽 화면으로 처리할 수 있도록 함으로써 종이 절약 외에는 특별히 나아진 것이 없다. 프로그램의 주 기능은 속도 스펙트럼에서 속도점 노드를 선택하는 것이며, 입력자료에 있을 수 있는 잡음을 제거하여 다시 속도 스펙트럼을 수정하는 기능은 없다. 잡음의 제거없이 계산한 부정확한 속도 스펙트럼을 이용해서 속도 함수를 선정한다면 정밀 속도분석은 불가능할 것이다. 방대한 탄성파 탐사자료에 대한 속도분석을 신속 정확하게 수행하기 위해서는 속도 분석과 밀접한 관련이 있는 전산처리 공정들 즉, 슈퍼게더 조립, 셈블런스 계산, 동보정, 뮤트, 중합등을 동시에 지원하는 통합된 반복적 대화식 속도분석 프로그램이 필요하다. 분석 구간의 속도와 뮤트함수를 변화시켰을 때 그로부터 얻어지는 셈블런스와 동보정 및 중합을 검토하고 이러한 수정과 검토를 신속히 반복할 수 있도록 함으로써 정확한 속도분석이 가능하기 때문이다. 여기에서는 속도분석을 신속 정확하게 수행하기 위해 속도 분석과 밀접한 관련이 있는 전산처리 공정들 즉, 슈퍼게더 조립, 셈블런스 계산, 동보정, 뮤트, 중합등을 동시에 지원하는 대화식 속도분석 프로그램 xva를 작성하였다. 대화식 속도분석에서는 분석 구간의 트레이스들을 고속으로 참조해야 하는데 이를 위해 간단한 트레이스 인덱스 파일을 설계하여 사용하였다. 직접파와 굴절파등 천부 잡음을 제거하기 위한 효과적인 수단인 뮤트 함수 영역 변환법을 새로 고안하였으며, 본 프로그램은 이 기법을 이용하고 있다. 본 영 역 변환법은 기존 알려진 역동보정법과 같이 정밀 전산처리가 가능할 뿐만 아니라 동보정과 역동보정시 발생하는 자료의 내삽 오차가 없으며 계산 시간이 크게 단축되기 때문에 정밀 대화식 속도 분석에 사용 가능하다. 프로그램 xva는 28개의 소스 파일로 구성된 패키지인데 줄 수는 12,029, 단어 수는 34,990, 글자 수는 304,073이다. 프로그램 xva는 X-Window와 Motif 환경하에서 작동한다. 프로그램 메뉴는 Motif 표준 스타일에 따라 작성하였는 바 그 사용법을 간략히 기술하였다. 본 프로그램이 완성됨으로 인하여 정밀 탄성파 속도 분석이 가능하게 되었고 그 결과 가스층의 존재 여부를 직접 확인할 수 있는 AVO(Amplitude Versus Offset)단면도등의 제작에 활용할 수 있었다.
With the convergence of ubiquitous networking and medical technologies, ubiquitous healthcare(U-Healthcare) service has come in our life, which enables a patient to receive medical services at anytime and anywhere. In the u-Healthcare environment, intelligent real-time biosignal aquisition/analysis techniques are inevitable. In this study, we propose a motion artifact cancelation method in portable photoplethysmography(PPG) signal aquisition using an accelerometer and an adaptive filter. A preliminary experiment represented that the component of the pedestrian motion artifact can be found under 5Hz in the spectral analysis. Therefore, we collected PPG signals under both simulated conditions with a motor that generates circular motion with uniform velocity (from 1 to 5Hz) and a real walking condition. We then reduced the motion artifact using a recursive least square adaptive filter which takes the accelerometer output as a noise reference. The results showed that the adaptive filter can remove the motion artifact effectively and recover peak points in PPG signals, which represents our method can be useful to detect heart rate in real walking condition.
본 논문에서는 무선과 같은 대역 제한되고 잡음의 영향이 심한 환경에서 동영상 부호화를 위해 H.263를 이용하여 비트스트림을 구성하였다. 구현된 비트스트림의 실제 데이터 부분에 대한 UEP를 위해 제안된 EREC 알고리즘을 적용하여 EREC 서부프레임을 구현한다. 이러한 것은 블록단위의 재동기를 할 수 있어 에러의 전파를 최소로할 수 있고 INTRADC, MVD와 같은 중요 비트위치알 수 있다. 이러한 중요비트 위치를 이용하여 클래스를 분류하고 클래스정보에 의해 가변적인 puncturing 테이블을 설계하였으며 터보 코드의 부호율을 클래스에 따라 다르게 설계하였다. 채널코딩은 터보 코드를 사용하고 인터리버는 EREC 서브프레임 단위의 가변 부호율을 적용시 중요비트의 부가 비트가 제거되지 않고 가변적인 크기이지만 송, 수신단에서 항상 동일하게 설계한다. 시뮬레이션 결과 비트오류확률 측면에서 EEP와 비슷한 부호율을 갖는 UEP는 개선된 결과를 얻을 수 있었고 영상에 적용한 결과 중요 비트들의 보호에의해 주관적, 객관적 화질이 좋아짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 복잡한 배경을 갖는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해 DCM(Dilation of Color and Motion information) 마스크와 동적 윤곽선 모델 (Active Contour Models; Snakes)을 적용한다. 먼저, 얼굴의 색상 정보와 움직임 정보를 모폴로지의 팽창과 AND 연산으로 결합한 DCM 마스크를 제안하여, 복잡한 배경이 제거된 얼굴 영역을 검출하고 영상 에너지의 잡음을 제거하기 위해 사용한다. 또한, 초기 곡선에 민감한 동적 윤곽선 모델의 단점을 극복하기 위해 얼굴 요소의 기하학적인 비율에 의해 추정된 회전정도에 따라 초기곡선을 자동으로 설정하고, 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해 스네이크의 영상에너지로 에지강도와 밝기를 함께 사용한다. 실험을 위해, 복잡한 배경이 있는 실내 영상과 방송 영상으로부터 양 눈이 보이는 총 16명의 다양한 헤즈 포즈 영상을 총 480장 취득하였다. 결과적으로, 얼굴의 회전정도에 따라 보간된 초기곡선을 사용하고 에지강도와 밝기의 결합 영상에너지를 사용하는 경우에 평균 처리시간은 0.28초에서 보다 정교한 얼굴 윤곽선이 추출되는 것으로 나타났다.
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.
삼축분광장치는 물질을 이루고 있는 자성 원소들의 거동, 즉 스핀 동역학을 측정하는데 적합한 장치로, 연구용 원자로 '하나로'에는 국내 유일의 냉중성자 삼축분광장치가 최근 설치되었다. 삼축분광장치는 중성자 빔을 제어하는 중성자광학 부품과 중성자 빔으로 인해 발생하는 방사선에 대한 차폐체로 이루어지며 이러한 부품은 수십 톤 중량의 기계구조물을 이룬다. 방사선 차폐는 중성자 빔 경로 이외의 방향으로 진행하는 중성자와 감마선을 효과적으로 막아 신호대 잡음비를 향상시키는 역할을 하며 구조물 내부의 방사화된 부품으로부터 발생하는 감마선을 차폐하여 장치 이용자의 피폭선량을 최소화한다. 그런데 설치된 냉중성자 삼축분광장치의 차폐체 중 전면부의 고하중으로 인해 장치 운영상 여러 가지 문제점이 발생, 전면 세그먼트 차폐체의 하중을 줄이는 구조개선이 불가피하였다. 이에 MCNPX 모의계산을 통해 냉중성자 삼축분광장치의 차폐체 최적화에 필요한 개선방향을 검토하였다. 상부 차폐체의 폴리에틸렌과 납의 추가 설치를 통해 전면 블록 차폐체 하중을 줄일 수 있는 최적 길이를 확인하였다. 그 결과, 전면 블록 차폐체의 높이 20%가 제거된 경우, 구조변경 전 대비 차폐체 상부에서 70% 수준의 감마선속이 나타남을 확인하였다. 하지만 높이를 줄일수록 전면 블록 차폐체의 하중을 줄일 수 있기 때문에, 차폐블록을 추가 제거하고 이에 대한 차폐능을 보상해 줄 방안으로 상부 납 차폐체의 위치 변화에 따른 중성자속과 감마선속을 예측해 보았다. 전면 블록 차폐체 높이의 35% 제거하고 상부 납 차폐체를 최하단부에서 10 cm에 설치한 경우, 전면 블록 차폐체 상부에서 감마선속이 각각 25%, 18% 증가하였다. 증가한 감마선속의 영향을 파악하기 위해 MCNPX 모의계산을 통해 공간의 감마선속 분포를 가시화하였다. 증가한 감마선속은 상부로 향하는 방향성을 띄며 이동하면서 소멸하여 검출기에 이르기 전에 낮아져 검출기와 실험자의 위치에 영향을 끼칠 수 없다고 판단하였다. 그래서 중성자속 및 감마선속과 고하중 문제를 동시에 해결할 수 있는 최적화 조건으로 차폐체 높이가 35% 제거되고 상부 납 차폐체가 10 cm 위치에 있는 경우를 선정하였다. 이 결과를 바탕으로 구조개선 작업을 실시하였으며 열형광선량계를 이용하여 콘크리트 차폐블록 외부에서 중성자와 감마선량을 측정하였다. 측정된 중성자 선량은 0.21 ${\mu}Svhr^{-1}$, 감마선량은 3.69 ${\mu}Svhr^{-1}$로 설계기준을 만족하였으며 피폭으로부터 실험자의 안전성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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