Lesch-Nyhan 증후근(LNS)은 hypoxanthine guanine phosphoribosyle transferase(HGPRT) 효소를 암호화 하는 X 염색체가 불완전해서 일어나는 유전적인 추제외로계(또는 기저핵)의 드문 병변이다. 출생시 LNS 유아는 정상적인 운동발달이 관찰되어진다. LNS에게서 현저하게 진단적인 특징으로 보여지는 운동심리적 행동인 self-mutilating 행위는 4살 이후에나 나타난다. LNS 아이들은 오히려 초기에 Rett's 증후근, 뇌성마비, 자폐, 다운증후근과 유사한 운동행위를 보인다. 그래서 LNS 아이들은 앞에 기술한 신경학적 장애로 오진을 받을 수가 있다. 오진으로 인해 초기에 적절한 치료를 받지 못한다면 LNS는 결과적으로 합병증(신장부전)과 self-mutilating 행위로 인하여 치명적일 수가 있다. 그러므로, 이 연구의 목적은 LNS 평가 동안 더 나은 진단을 하도록 하기 위하여 LNS와 관련된 기능부전에 대한 지식을 임상가들에게 제공하고자 함이었다. 연구 대상자는 10살인 2명의 쌍둥이 남아이었으며 실험은 뻗기 과제 수행(reaching task)시 움직임 특성을 보기 위하여 운동형상학적과 비디오 분석을 사용하였다. 기술통계로 분석 결과 움직임 시간과 단위가 증가됨을 보였고 사지의 분절적 움직임이 협응되지 않음을 보였다. ballistic과 jerky 움직임 양상은 dysmetric과 비긴장성 운동 행위에서 우세하였다. LNS은 추체로계 운동 장애 (과근긴장도나 저긴장도) 와 추체외로계의 운동 장애(dystonia와 choreoathetosis)의 혼합된 형태를 보였다. 결론으로 이 연구는 운동발달 장애를 가진 아이들을 치료하고자 할 때 임상가들한테 LNS 아이들의 움직임 장애의 다른 진단적 특징을 알아야 한다는 것을 제시하고자 한다.
디지털 TV의 영상 신호를 전송하기 위해 많이 사용되는 MPEG-2 비디오 압축 비트열은 전송 채널의 오류에 매우 민감하다. 즉, MPEG-2 비디오 압축 알고리즘의 부호화 비트열에서 단 하나의 비트 오류만 발생하더라도 현재 복호할 화면에 화질 저하를 초래할 뿐만 아니라, 이후에 복원되는 화면에도 많은 영향을 미친다. 오류은폐 기법은 정상적으로 복원된 화면의 공간적 또는 시간적 상관정보를 이용하여 현재 화면의 손상된 부분의 복원을 시도한다. 본 논문에서는 MPEG-2 비디오 압축 비트열에서 전송오류의 영향을 분석하고, 화면들 사이에 존재하는 시간적인 중복성을 이용하여 손상된 매크로블록의 움직임 벡터를 추정한다. 즉. 손상된 매크로블록의 위와 아래에 인접한 화소 값을 이용하여 움직임 벡터를 추정하고, 이를 사용하여 손상된 부분을 움직임 보상시켜서 오류를 은폐시킨다. 본 논문에서 제안된 방법들 중에서 주변 움직임 벡터들의 가중치를 이용한 합산 방법과 초기 움직임벡터를 이용한 확장 영역 움직임 추정 방법이 시각적으로나 PSNR 비교에서 우수한 결과를 보였다.
에러가 존재하는 전송환경을 통해 MPEG-2 비디오를 전송하기 위해서는 다양한 에러 제어 기법이 필요하다. 특히, 수신 단에서 독립적으로 구현할 수 있는 에러 은닉 기법은 양질의 영상을 얻기 위해 중요한 기술이다. 본 논문에서는 매크로블록이 움직임 벡터와 함께 손상이 되었을 때 움직임 벡터 추정 및 적응적인 BMA 방법을 이용하는 시간적 에러 은닉 방법에 대해 제안한다. 복잡도가 높은 BMA를 사용하기에 앞서 주변 움직임 벡터를 이용한 움직임 벡터 추정을 통해 에러 은닉을 수행한다. 그 결과가 만족스럽지 못할 때에는 주변 매크로블록의 움직임 활동도와 움직임 리터에 따라 탐색 범위를 줄이고 신뢰도가 높은 경계화소들을 추출하는 적응적 BMA을 적용함으로써 에러 블록을 좀더 효과적으로 복원할 수 있다. 이러한 에러 은닉 방법은 기존의 BMA와 비교하여 복잡도는 줄이면서 PSNR 측면에서 0.3∼0.7㏈ 정도의 성능향상을 보인다.
본 논문에서는 JVT에서 표준화가 진행 중인 다시점 비디오 부호화의 부호화 효율을 높이기 위해 다시점 비디오의 예측구조의 특성을 고려하여 움직임벡터 예측값을 선택하는 방법을 제안한다. 다시점 비디오 부호화에서 시간 방향과 뷰 방향의 예측을 수행하면서 서로 다른 성향의 움직임벡터가 발생된다. 또한 주변 블록에서 시간 방향과 뷰 방향 참조의 움직임벡터가 혼재하는 상황에서 동일한 성향의 움직임벡터가 선택되지 않는 경우가 발생되어 움직임벡터의 예측 효율이 저하된다. 이에 다시점 비디오 부호화의 예측구조에 따라 움직임벡터 예측값을 선택할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 움직임벡터 예측값 선택 방법을 통하여 다시점 비디오 부호화의 압축 효율을 높일 수 있었으며, JMVM 3.6에서 움직임벡터 예측값을 선택하는 방법을 사용하는 다시점 비디오 부호화와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)이 약$0.03{\sim}0.1$ dB 정도 향상되었다.
본 논문에서는 고성능 HEVC 부호기를 위한 적응적 탐색영역 할당과 제안하는 알고리즘에 적합한 하드웨어 구조를 제안한다. 기존 움직임 벡터는 예측 성능을 향상하기 위하여 주변 블록의 움직임 벡터들을 예측 벡터 후보로 구성하고 현재 움직임 벡터와 최소의 차이를 가지는 하나의 움직임 벡터를 이용하여 일정한 크기의 탐색영역을 할당한다. 제안하는 알고리즘은 주변 네 개의 블록에 대한 움직임 벡터들의 구조에 따라 탐색영역의 크기를 직사각형과 옥타곤 형태로 할당함으로써 탐색영역의 크기를 축소하여 연산시간을 감소시켰다. 또한, 네 개의 움직임 벡터들을 모두 사용함에 따라 더 정확한 예측이 가능하며, 하드웨어에 적합한 형태로 구현함으로써 하드웨어 면적 및 연산시간을 효과적으로 감소시켰다.
현대사회는 보안과 안전이 중요해지면서 감시카메라들이 여러 곳에 설치되어 있다. 하지만 감시영상을 보고 상황을 파악하는 것은 여전히 사람의 몫으로 인력과 시간이 소모된다. 그래서 자동으로 감시영상을 분석하여 주요 사건 중심으로 요약해 주는 연구의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 감시영상에서 존재하는 다수의 사람을 추적하고, 추적을 통해 얻은 정보를 이용하여 감시영상을 요약하는 방법을 제안한다. 제안하는 감시영상 요약 시스템은 조명보정을 적용하여 배경제거한 후 다수의 사람을 추출하고, 추출된 사람의 추적 정보를 상태 데이터베이스에 저장한다. 추적을 통해 얻은 정보로 추적 대상들의 추적 경로, 움직임 상태, 지체시간, 카메라 안으로의 출입시간 등을 사용한다. 또 사람의 움직임에 따라 6 가지(Enter, Stay, Slow, Normal, Fast and Exit)로 움직임 상태를 분류하였고, 움직임 상태를 시간별, 공간별로 요약 그래프로 나타내 추적대상의 움직임 상태를 빠르게 파악할 수 있다.
MASF는 영상신호의 잡음제거나 시간축 주파수대역 제한의 목적에 이용을 위하여 제안된 일종의 시간필터이다. 영상신호는 2차원 공간과 시간으로 구성되어 있는 3차원 신호로서 MASF는 영상의 움직임 정보로부터 영상신호의 시간에 따른 변화 정보를 공간 영역에서 필터링하는 기법이다. 따라서 부정확한 움직임이 MASF에 이용될 경우 필터링 결과는 왜곡된 값을 갖는다. 현재, MASF에 이용하고 있는 움직임 추정 방법은 블록 정합 알고리듬으로 블록단위의 움직임을 추정한 후에 2차 선형보간으로 각 화소단위의 움직임을 계산하는 방법이다. 그러나 이 방법은 영상 시퀀스 내에 있는 물체의 움직임이 탐색범위를 넘어서거나 영상내에 많은 잡음이 있을 경우에 잘못된 움직임을 추정할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 부정확한 움직임이 MASF에 미치는 영향을 분석하고 분석결과를 바탕으로 계층적 움직임 추정 방법을 제안한다. 모의실험 결과를 보면 제안된 방식을 MASF에 이용하므로서 탐색 범위를 벗어나는 큰 움직임이 있을 경우나 많은 잡음이 포함된 상황에서도 신뢰할 만한 필터링 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있다.
고속으로 압축변환을 하기 위해 DCT(Discrete Cosine Transform) 영역에서 영상의 해상도를 줄이는 MPEG-2 복호기를 제안한다. 제안하는 복호기는 움직임 보상을 하기 전에 DCT 영역에서 영상의 해상도를 줄이며 해상도가 줄어든 영상에 대해서 DCT 영역에서 움직임 보상을 수행한다. 본래 해상도의 영상 (N${\times}$CN)에서는 1/2화소 정밀도의 움직임 보상을 해야 하지만 해상도가 반으로 줄어든 영상(N/2${\times}$N/2)에 대해서는 1/4화소 정밀도의 움직임 보상을 수행해야 한다. 하지만 해상도가 줄어든 영상에 대해 1/4화소 정밀도의 움직임 보상을 수행하면 영상이 흐릿해지는 현상이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 해상도를 줄인 영상에 대해 계산시간 뿐만 아니라 DCT 영역에서의 움직임 보상 시에 발생 할 수 있는 흐려짐도 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안한 방법이 높은 해상도의 영상을 낮은 해상도의 영상으로 효율적으로 복호할 수 있는 알고리즘이라는 것을 보여준다.
고속 탐색 및 기존의 이진 연산 움직임 추정 알고리즘은 연산량 및 처리시간을 대폭 줄일 수 있지만 전역 탐색 움직임 추정 알고리즘에 비하여 성능이 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어 구현이 용이하고 움직임 추정을 고속으로 수행 할 수 있는 새로운 BC-ABBM 알고리즘을 제안하였다. BC-ABBM 알고리즘은 움직임 추정시 필요한 연산을 이진 연산으로만 수행하면서 전역 탐색에 근접한 성능을 나타낸다. BC-ABBM 알고리즘의 움직임 추정 성능은 QCIF와 CIF 포맷의 100프레임 영상을 이용하여 분석하였다. BC-ABBM 알고리즘의 PSNR 성능은 전역 탐색 알고리즘보다 약 0.04dB 정도 떨어지지만, 고속 탐색 알고리즘 및 기존의 이진 연산 알고리즘보다는 약 0.6∼l.4dB 정도 우수함을 모의실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 광류를 이용한 적응 블록 정합 움직임 추정 방법을 제안하였다. 제안 방법에서는 먼저 각 화소의 시간 경사값과 공간 경사값을 미분필터를 통하여 계산한 후, 이 경사값들로부터 최소 자승 추정법을 이용하여 광류를 추정하여 탐색영역의 위치와 크기를 결정하였다. 특히 움직임 특성에 따라 탐색영역을 결전함으로써 움직임 추정 오차가 큰 영역인 크고 복잡한 움직임을 갖는 영상에 대해서 뛰어난 성능을 갖는다. 다양한 움직임 특성을 가지는 실험 영상들에 대한 기존의 방법과 제안한 방법의 움직임 추정 성능 평가를 위한 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안한 방법이 움직임이 크고 복잡한 영상에 대해서 기존의 방법에 비해 우수한 PSNR을 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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