본 논문에서는 혼합현실의 핵심 기술인 실사와 가상 영상의 합성을 위해 스테레오 영상의 특성을 고려하여 효율적으로 미세 변이를 추정하는 알고리듬과, 추정된 깊이 정보를 이용해 영상을 자연스럽게 합성하는 알고리듬을 제안하며, 이를 모의실험을 통해 검증한다. 제안 방법은 낮은 해상도의 영상으로부터 고해상도로 변이를 찾아가는 계층적 변이 추정 방식으로, 영역분할 양방향 화소정합을 통해 변이 추정의 수행 속도를 향상시키는 동시에 신뢰도를 높이며, 에지 정보를 참조하여 화소 단위로 미세 변이를 할당하게 된다. 이렇게 추정된 깊이 정보는 모델링된 가상 객체의 깊이 정좌와의 비교를 통해 혼합 현실 스테레오 영상으로 합성된다. 제안된 방식을 통해 매우 안정적이면서도 경계 부분이 정확한 변이 정보를 얻을 수 있었고, 3차원 영상의 합성에 효율적으로 사용될 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
기존의 양안식 스테레오 디스플레이 시스템은 장면 내에 매우 큰 변이를 가지는 물체가 존재 할 경우에 시각피로를 유발하여 오랜 시간동안 시청하기가 어렵게 된다. 본 논문에서는 변이 기반 비대칭 필터링 기법을 제안하고, 이 기법의 시각 피로도에 미치는 영향을 주관적 평가를 통하여 고찰하며, 아울러 교차변이(crossed disparity) 및 비교차변이(uncrossed disparity)에 따른 시각 피로도에 미치는 영향의 변화 또한 고찰하였다. 실험 결과, 변이기반 비대칭 필터링은 시각 피로의 측면에서는 비교차변이만 존재하는 영상의 경우에는 원래의 스테레오 영상에 비해 큰 영향이 없거나, 오히려 필터링 수준에 따라 오히려 시각적 피로가 심하게 되는 결과를 나타내었다. 또한 교차변이의 경우에는 시파피로가 필터링 수준을 높임에 따라 조금씩 시각피로가 개선되는 결과를 나타내었다. 따라서, 비대칭 필터링에 의한 시각피로의 개선효과는 스테레오 영상 내 변이 종류와 그 크기, 시청자의 주시전 등 여러 요인에 따라 달라질 수 있음을 앞 수 있었다.
스테레오 영상은 단일 영상과는 달리 오른쪽과 왼쪽, 2개의 영상으로 구성되어 있기 때문에 단일 영상에 비하여 더욱 많은 데이터량을 가지게 된다. 따라서 이를 효율적으로 처리하기 위한 영상 압축 기술이 필요하게 되었고, 이를 위해 DPCM기반의 예측 부호화 압축 기술을 대부분의 비디오 압축 표준에서 사용한다. 예측 부호화 기술의 구현을 위해 움직임 추정 및 변이 추정이 필요한데 이를 수행하는 알고리즘으로 여러 가지 비디오 코딩 표준들에서 블록 정합 알고리즘을 사용한다. 블록 정합 알고리즘 중 완전탐색 알고리즘은 기준 블록을 탐색영역 안에 존재하는 모든 블록과 비교하여 최적의 블록을 찾아낸다. 이 알고리즘은 최적의 블록을 찾을 수 있어 효율은 좋으나 많은 연산량이 단점이 된다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서 움직임 벡터 정보와 전 프레임의 변이벡터 정보를 이용하여 고속으로 현재 프레임의 변이 벡터를 추정할 수 있는 방안을 제시한다. 변이 벡터 추정시 전역 변이 벡터를 사용하여 탐색 영역을 줄이고, 전 프레임들 사이에서 구한 변이 벡터 정보를 재사용하면서 움직임 벡터 정보를 이용하여 탐색 위치를 제한함으로 연산량을 줄여 고속의 변이 벡터 추정을 가능하게 하였다. 실험결과 제안 알고리즘은 움직임이 많은 복잡 영상 보다는 움직임이 적은 단순 영상에서의 성능이 훨씬 뛰어났으며, 움직임이 적은 단순 영상에서의 변이 벡터 추정 시에 약간의 residual 증가는 있지만 빠른 처리 속도를 제공하여 고속의 변이 벡터 추정을 가능하게 함을 확인하였다.
본 논문에서는 분할영역기반 스테레오 정합을 사용하여 영상의 변이를 추정하는 방법에 관하여 기술한다. 분할영역기반의 변이 추정은 분할된 영역단위로 변이값을 계산하는데 스테레오 정합단계의 정합오류뿐만 아니라 정합된 영역의 유형을 고려하지 않고 일률적인 방법으로 변이를 계산하기 때문에 부정확한 변이를 추정하게 되는 문제점을 가지고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 정합된 영역의 정합유형을 고려하여 변이를 추정하는 방법을 제안한다. 즉, 제안하는 방법은 스테레오 정합 수행 후 정합영역의 정합유형을 분석하여 유사정합, 비유사정합, 오정합, 비정합 영역으로 분류한 다음 분류된 정합영역별로 적절한 변이 추정 방법을 적용한다. 이 방법은 정합오류로 인한 잘못된 변이 추정을 최소화하며 정상적인 정합영역에 대해서도 변이의 정확도를 향상시킨다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 장면에 대해서 실험을 수행하였으며 실험결과 가상 영상과 실내 영상에서 정확도가 향상된 변이도를 얻을 수 있었다. 주목할 만한 결과는 기존의 연구에서 적용하기 힘들었던 복잡한 실외 영상에 대한 변이도 역시 정확도가 향상된 것이다.
Bacillus subtilis를 재조합 이종 단백질 생산 균주로 만들기 위하여 포자형성 변이주를 만들었다. 균주는 두 개의 프로테아제가 제거된 균주인 DB104로부터 spoOJ와 spoIIG 변이주를 유전자 조작법에 의해 만들고 두 개의 유전자가 모두 제거된 균주도 만들었다. 이에 목적 aprE 유전자를 삽입 벡터 형태로 만들어 integration시킨 뒤 변이주 각각의 형태적인 변화를 투과성 전자현미경으로 살펴 보았다. 각각 변이주의 모습은 이전에 보고된 것과 거의 일치하였으며 spoOJ spoIIG 이중포자변이주의 경우는 spoIIG 변이주와 더욱 닮은 것을 알 수 있었으며, 훨씬 주름진 것과 같은 투박한 세포벽 및 막을 가지고 있음을 관찰하였다. spoOJ 변이는 포자형성 빈도를 낮추고 aprE 활성을 감소시키는 반면, spoIIG 변이는 포자형성을 거의 하지 않으면서 aprE 활성에 상승효과를 가져왔다. spoOJ와 spoIIG 이중포자변이주는 spoOJ 변이의 효과는 거의 나타나지 않은채, spoIIG와 비슷한 aprE 활성을 보였다.
본 연구에서는 학생들의 변인 통제 논리력과 변인 통제 활동을 분석하고자 하였다. 이를 위해 먼저 변인 통제 능력에 대한 구체적인 채점 기준을 개발하였다. 이어서, 중학교 2학년에 재학 중인 30명의 학생을 대상으로 학생들의 변인 통제 유형을 알아보았다. '계단 빨리 왕복하기'전략을 설계하도록 하는 과제를 부여한 후 얻어진 학생들의 응답 내용을 바탕으로 변인 통제 유형을 분석하였다. 변인 통제의 필요성 인식 여부, 불필요 변인의 배제 여부, 통제 변인의 설계 여부, 조작 변인과 종속 변인의 설계 여부의 네 가지 측면에 따라 유형A~유형F의 여섯 가지 유형으로 분류하였다. 그리고 Lawson의 과학적 사고 수준 검사 문항 중 변인 통제 논리에 해당하는 4개 문항에 대한 답변을 본 연구에서 개발한 채점 기준으로 채점하여 변인 통제 논리력을 측정하였다. Lawson이 개발한 과학적 사고 검사지로 측정한 점수와 변인 통제 논리력 점수의 상관 계수는 .67로 과학적 사고력와 변인 통제 논리력의 상관은 높은 것으로 나타났다(p<.01). 이는 본 연구에서 개발한 채점 기준이 학생들의 변인 통제 능력을 객관적으로 평가할 수 있다고 판단할 수 있으며, 또한 학생들의 과학적 사고력을 측정하는데 이용할 수 있음을 의미하는 것이다.
본 연구는 언어의 본질인 언어변이의 주된 방향성을 탐색하고 언어변이의 결과로 나타나는 영어의 모든 방언들, 즉 세계영어들을 연구하는 것이다. 특정지역에서 사용되는 지역적, 사회적 방언의 연구인 언어변이의 특성을 규명하기 위하여 하이브리드 언어변이모델을 제안한다. 사회적 거리두기, 대면과 비대면 소통모드, 그리고 언어적 다양성이라는 세 가지 상호영향자의 관점에서 하이브리드 언어변이모델을 제안하고 언어변이의 결과로 나타나는 세계적 영어방언 현상인 세계영어들의 다양성 특질을 연구한다. 세계영어들의 문맥에서 지역화 목적으로 영어가 어떻게 사용되는가를 살펴보면, 사회적 거리두기가 높은 비대면의 상황에서는 다양성이 감소하여 좀 더 표준적이며 글로벌한 영어가 사용되며 변이가 줄어 세계영어들의 확장 속도가 완만해진다. 동시에 지역적인 사용이 줄어들어 의사소통의 오류도 줄어든다. 반면 사회적 거리두기가 낮은 대면의 상황에서는 세계영어들의 확장 속도가 빨라지고 변이의 형태가 다양해지며 의사소통의 오류 또한 증가한다. 이러한 영어변이 현상의 특성을 살펴보기 위하여 세계영어들의 핵심 원이라고 할 수 있는 영국영어, 미국영어, 그리고 캐나다영어의 언어적, 사회적 변이의 사례를 비교 분석한다.
본 논문에서는 변이음 단위의 Hidden Markov Model (HMM)을 이용하여 고립단어를 인식하는 방법을 논한다. 변이음 단위로 HMM을 구성하여 변이음 사전을 만들고, 이 변이음 사전을 이용하여 단어 사전을 구성한다. 변이음 HMM을 이용하여 단어를 구성하려면 변이음 간의 천이확률이 계산되어야 하므로 본 연구에서는 변이음 간의 천이 확률의 영향을 측정하여 그 변이음으로 이루어지는 임의의 단어를 적응없이 적은 수의 적응 데이터로 단어모델을 구성 인식하는 것을 설명한다. 비교를 위하여 단어인식 HMM으로 인식 실험을 한 결과, 변이음 단위 HMM이 적은 기억 용량과 적은 데이터의 훈련으로 단어단위 HMM 이상의 인식률을 얻을 수 있음을 보였다.
출수기와 성숙기가 다양한 계통포장에서 저 Amylose, 고단백계통을 선발하고자 할때 그 기준을 세우기 위한 한 방법으로 재배시기에 따른 Amylose 및 단백질함량의 계통간 변이양상을 구명하고자 포장과 온실에서 수차 또는 수년간 재배된 시료의 Amylose와 단백질함량의 계통간 변이를 검토하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 조생계통을 동일한 비료수준에서 시기를 다르게하여 포장에서 재배할 경우 단백질함량은 생육기간과 부의 상관이 있었고, 조기<보통기<만기재배 순으로 증가되었다. 2. 포장에서 재배시기가 다를 경우 Amylose 함량은 출수기가 늦어질수록 높아졌으나 생육기간과는 직접적인 관계가 없었다. 3. 온실내에서의 수확시기에 따른 단백질함량의 변이는 품종에 따라 달랐으나 3월부터 10월까지는 품종간 차이가 컸다. 4. 온실내에서 저 Amylose품종의 Amylose함량은 수확시기에 따라 변이가 컸고, 7월에 가장 낮았다. 고 Amylose계통은 수확시기에 따른 변이가 적었다. 5. 년차에 따라서 단백질함량은 변이가 적었다. Amylose함량은 저 Amylose계통에서는 고온인 해에 낮았으나, 고 Amylose계통에서는 년차에 따른 변이가 적었다.
본 연구는 간경변을 보유한 환자의 복부 CT 영상을 이용하여 비장의 웨이브 패턴(wave pattern)을 관찰하였는데 정상간을 보유한 환자의 복부 CT 영상과 차이가 있음을 발견하였다. 본 논문은 관찰된 두 가지 원리를 바탕으로 복부 CT 영상에서 비장의 웨이브 패턴을 이용하여 간경변을 효과적으로 진단하는 새로운 방법을 제시한다. 본 논문에서 실험에 사용한 영상들의 경우에 꼬리엽과 우엽의 비율로써 간경변을 보유한 영상임을 알 수 있는 경우에는 모두 비장의 웨이브 패턴 테스트들로써 간경변 보유 판정 결과를 얻었다. 이는 꼬리엽과 우엽의 비율 테스트를 생략하고 비장만으로 간경변 보유간을 판정해 낼 수 있음을 말해주는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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