To do a HRTF customization, researchers used a spherical head model for modeling the head block of structural modeling of HRTF, which is the one of the technique for HRTF customization, because of its simplicity. In this paper, an analytic spheroidal HRTF caused by an incident point source will be introduced. Using proposed spheroidal HRTF, near-field HRTF customization can be applicable through a structural modeling of HRTF. To see the necessity of sheroidal head model, comparison of two analytic solutions, which are classical spherical HRTF and proposed spheroidal HRTF, will be shown. On the view point of ITD, optimal head model which matches with the measured ITD of KEMAR HRTF can be obtained. ITD results show that there are only slight differences between spherical and spheroidal head model. Magnitude comparison is made by constructing head model using measured head size. Although magnitude comparison is not studied between optimal models, the results of 24 of 36 subjects are shown that spheroidal head model matches notch frequency pattern of measured HRTF better than those of spherical one, where the sound source is at contralateral position.
뇌손상에 대한 원인설명으로써 소위 central theory를 들수 있다. 이 방법은 머리의 질량 중심에서 측정된 가속도를 이용한 HIC(Head Injury Criterion)의 값을 계산하여 이를 안전기준의 척도로 삼는 방법으로 이와 같은 해석에 따라 각 자동차 회사에서는 안전기구를 설계 제작하고 있다. 그러나 실제 임상적으로 HIC의 상관관계는 뚜렷하지 못하다. 이런 문제점을 해결할 수 있는 하나의 대안으로써 유한요소모델을 이용한 해석방법을 들 수가 있다. 이 글에서는 뇌의 간략한 해부학적인 해설과 아울러 뇌의 3차원 유한 요소 모델을 이용한 해석방법을 소개하고자 한다.
본 논문은 헤어 뷰티 패션 디자인(Hair Beauty Fashion Design)을 위한 헤어모델과 헤어 얼굴 특징 점을 검출하여 긴 머리, 짧은 머리, 올림머리 등을 연출하는 헤어 라인 검출을 연구한다. 헤어 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징 점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프 헤어 모델로 표현한다. 제안된 탄력적 특징 정합은 헤어 모델과 헤어 입력 영상에 상응하는 특징을 취하여 정합 헤어 모델에서 국부적으로 경쟁적이고, 전체적으로 협력적인 헤어 모델 구조를 제시하며, 또 헤어 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할도 한다. 복잡한 헤어 얼굴 배경이나 헤어 모델 자세의 변화, 그리고 왜곡된 헤어 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 헤어(얼굴)설계 식별 시스템을 구성함으로서 헤어 라인응용의 방법 등을 탄력적 특징적 정합으로 검출한다.
본 논문에서는 2 채널 입체음향 시스템을 효율적으로 구현하기 위하여 고차의 FIR 필터로 구현된 머리 전달함수를 저차의 IIR 필터로 근사시키는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 균형화모델감소법의 개념을 바탕으로 한다. 근사화된 머리전달함수를 헤드폰을 통해 바이노럴 사운드로 재생하면 입체음향이 구현된다. 더미 헤더의 머리전달함수를 512차 FIR 필터에서 32차 IIR 필터로 근사화하여 기존의 머리전달함수와 성능을 비교한다. 이를 위해 10명을 대상으로 음상 정위에 대한 실험을 한다. 실험은 컴퓨터 시뮬레이션과 TMS320C32를 이용한 하드웨어 실험을 병행한다. 실험을 통해 기존의 FIR 필터를 사용한 경우와 같이 IIR 필터로 근사화된 머리전달함수를 사용한 경우도 동일하게 인지되는 것을 확인할 수 있다.
가상현실은 현실에 구애받지 않고 상사의 세계를 현실과 같이 만들어 내어 인체의 모든 감각기관이 인위적으로 창조된 세계에 몰입됨으로써 현실에 있는 것처럼 느낄 수 있는 사이버스페이스이다. 본 논문에서는 청취자의 머리움직임에 따라 머리 추적기로부터 수신된 정보로서 음향의 방향감 간의 상관모델을 구성하여 시스템내의 S/W 모듈에 전달하는 인터페이스를 구축하고, 이를 토대로 머리 움직임 변화에 부합되는 실감음향을 생성하고, 영상도 함께 동기화하여 몰입감을 증대시키는 실감음향 인터페이스에 대한 개발에 대해서 논의한다.
이 연구에서는 구조적 HRTF(Head-Related Transfer Function) 모델의 구성 이론에 관하여 기술하였다. 이 모델은 강체 구(rigid sphere)에 대한 음파의 전파와 회절 현상에 대한 이를 식을 근거로 구성하였다. 이 모델은, 구성이 단순하고, 모델 구성에 필요한 계수의 수를 극소화 할 수 있기 때문에 실시간 구현에 적합하다. 그리고, 각개인의 머리전달특성에 따른 개인차를 반영하여 모델을 수정할 수 있는 장점이 있다.
이 논문에서는 기존의 6-축 혹은 9-축 머리진동 측정장치(bite-bar)를 이용한 머리진동 측정에서 직면하는 불확도 인자들에 대한 문제점을 우선 소개한다. 이들 불확도 인자들은 머리의 6-자유도 운동 성분의 추정에 필요한 모든 측정 요소들을 측정하지 않았다는 한계점에서 유발함을 보인다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 4개의 3축 가속도 센서로 구성된 새로운 머리진동 측정장치(12-axis bite-bar)의 모델을 제안한다. 본 모델은 측정 기준점에서의 선형 3축 가속도 뿐 아니라 3축 각 가속도와 함께 6 종의 2차 각속도 성분들의 추정 또한 가능하게 한다. 이러한 12 성분의 추정 모델로부터 비로소 머리의 임의 점에서 6-자유도 운동 성분의 계산이 가능함을 이론적으로 규명한다. 이러한 이론적 배경에 기반을 두고 설계 제작된 12-축 머리진동 장치(12-axis bite-bar)를 소개한다. 본 장치를 이용하여 얻어진 실험 결과 소개 뿐 아니라 기존의 측정장치의 측정 결과와 비교 분석 내용을 소개한다.
본 논문에서는 모발 정밀검사(Phototrichogram)를 통해 일정 간격을 두고 촬영된 환자의 모발 두피 사진을 이용하여 머리카락 검출 및 머리카락의 개수 변화 추이에 따른 환자의 탈모 진단에 도움을 줄 방법을 제안하였다. 모발 정밀검사를 진행하여 촬영된 환자의 모발 사진으로부터 딥러닝 기반의 영상 분할 기법(Image Segmentation)의 하나인 DetectoRS 모델을 활용하여 머리카락을 자동 검출한다. 실험 결과 DetectoRS 모델의 분할 성능은 74.74%로 효과적으로 머리카락을 검출하였음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 FIR 필터를 IIR 필터로 근사시키는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 균형화모델감소법의 개념을 바탕으로 한다. 더미 헤더의 머리전달함수를 32차 IIR 필터로 모델링한다. 근사화된 머리전달함수를 해드폰을 통해 바이노럴 사운드로 재생하면 입체음향이 구현된다. 컴퓨터 시뮬레이션과 DSP 보드를 병행하여 실험하였다. 10명의 피실험자를 대상으로 한 실험을 통해 기존의 FIR 필터를 사용한 경우와 같이 IIR 필터로 구현한 근사화된 머리전달함수를 사용한 경우도 동일하게 인지된 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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