이 연구는 만성요통환자의 호흡패턴이상과 통증관의 상관관계를 알아보기 위해 실시하였다. 104명의 만성요통환자의 날숨끝 이산화탄소농도(EtCO2)와 호흡률을 카프노그래프를 통해 측정하였고, 호흡유지시간과 Nijmegen Questionnaire, 가슴우리 움직임거리, 시각적사상척도를 추가로 평가하였다. Pearson's 검사로 상관관계를 분석하였으며, 결과는 EtCO2와 BHT, 가슴우리 움직임거리에서 통계적으로 유의한 상관관계를 보였으며(r=.302, r=.281)(p<.01), RR과 VAS에서 낮은 음의 상관관계(r=-.253,-.200)(p <.05)를 보였다. RR과 NQ에서도 유의한 상관관계를 보였으며(r=.237)(p<.05). 가슴우리 움직임거리와 VAS사이에서는 낮은 음의 상관관계를 보였다(r=-.370)(p<.01). 가슴 호흡과 가로막호흡 사이의 EtCO2, RR, BHT, 가슴우리 움직임거리, 그리고 VAS에서 통계적으로 유의한 차이가 있었으며(p<.05), NQ에서는 유의한 차이가 없었다(p>.05). 만성요통환자의 EtCO2, BHT, 가슴우리움직임거리, RR, 그리고 VAS 사이에는 상관관계가 있었다. 또한, RR과 NQ, 흉부 소풍과 VAS 사이에는 상관관계를 보였다. 결과적으로 호흡패턴이상과 통증 사이에는 밀접한 관계가 있었으며, 가슴호흡과 가로막호흡의 비교에서 EtCO2, RR, BHT, 가슴우리 움직임거리 및 VAS에서 유의한 차이가 있었다. 이것은 만성요통환자의 재활 및 통증 관리에서 호흡패턴중재가 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
반도체 제품의 높은 수율을 달성하기 위해서는 정확한 오버레이 계측이 필수적이다. 오버레이 계측 성능은 오버레이 타깃 설계와 측정 방법에 많은 영향을 받는다. 따라서 오버레이 타깃은 성능 개선을 위해 다양한 타깃에 적용할 수 있는 측정 방법들이 요구된다. 본 연구는 이미지 기반의 오버레이를 측정할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 측정 알고리즘은 움직임 벡터를 이용하는 방법으로 서브 픽셀 단위의 위치를 추정할 수 있다. 움직임 벡터는 선택된 영역의 픽셀들을 이용하여 다항식 전개를 통해 2차 방정식의 모델을 생성한다. 그 후 모델을 이용하여 서브픽셀 단위의 위치를 추정할 수 있다. 움직임 벡터를 활용한 측정방법은 X축, Y축의 적층 오류를 각각 계산하는 기존 상관계수 기반의 측정방법과는 달리 한 번에 모든 방향의 적층 오류를 계산할 수 있다. 따라서 X축과 Y축의 관계를 반영하여 보다 정확한 오버레이 측정이 가능하다. 하지만 기존 상관계수 기반의 알고리즘보다 계산량이 증가하기 때문에 더 많은 연산시간이 사용될 수 있다. 본 연구에서는 기존 방법보다 개선된 알고리즘을 제시하는 것이 아닌 새로운 측정 방법의 방향을 제안하는 것에 목적을 두고 있다. 실험 결과를 통해 기존 방법과 유사한 정밀도의 측정 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
해양 탄성파 탐사를 통해 취득한 자료에는 지하 매질에서 반사되어 오는 신호뿐만 아니라 해수면에서 되반사되어 발생하는 고스트가 존재한다. 고스트는 특정 주파수 성분을 약화시켜 탄성파 자료의 시간 해상도를 저하시킨다. 고스트를 효과적으로 제거하기 위해서는 정확한 고스트의 지연시간과 해수면의 반사계수가 요구된다. 고스트 지연시간은 해수면의 상하 움직임, 에어건과 스트리머의 움직임 및 벌림(offset) 거리 등에 의해 변하며, 해수면의 반사계수도 주파수, 평면파의 입사각 그리고 해상 상태에 따라 변한다. 이러한 영향을 고려한 고스트 지연시간을 추정하기 위하여 이 연구에서는 고스트 제거 트레이스 및 이의 자기상관 자료의 L-1 norm, L-2 norm 그리고 첨도(kurtosis)를 비교하였다. 자기상관자료의 L-1 norm을 계산하여 고스트 지연시간을 추정하는 것이 오차가 가장 적게 발생하였다. 현장자료의 파고를 고려하고 키르히호프 근사식을 이용하여 해수면의 반사계수를 계산하여 음원 및 수신기 고스트 제거에 적용하였다. 고스트를 제거함으로써 약화된 주파수 성분을 복원하였으며 시간 해상도가 향상된 구조보정 단면을 얻었다.
We propose a new method for merging partical regions which have similar motion characteristics. In the proposed method, the trajectories of each partial regions are computed and the regions consisting a same object are merged by a similarity function defined in this paper. The similarity function is defined to take into consideration the motion characteristics of the trajectories. The proposed method shows good performance when the regions of an object show little variation in size and shape.
본 논문에서는 TMS320C6201 DSP (Digial Signal Processor)를 이용하여 실시간 영상 부호화기를 구현하였다. 기본적인 영상 압축 방법으로는 baseline-JPEG을 사용하였고 이에 움직임 검출 알고리즘을 부가하여 영상의 시간적인 중복성을 제거하였다. 특히 저속 메모리와 고속 메모리의 효율적인 분배 사용, 계산량이 많은 모듈의 최적화, 데이터의 병렬 연산과 DMA (Direct Memory Access)를 이용한 데이터 전송 등의 방법을 통하여 실시간 영상 부호화기의 고속 영상 처리에 중점을 두었다.
본 논문에서는 체험형 VR 환경을 고려한 다중 AHRS 기반의 MTL 디바이스를 제안한다. 제안하는 MTL 디바이스는 신체부위에 복수개의 AHRS 디바이스를 부착하고 이를 기준으로 좌표계를 정의하여 9축 움직임 정보를 기반으로 사용자의 동작을 추정한다. 그리고 전송 효율 향상과 모션투포톤(MTP) 지연시간을 최소화하기 위해 SPI 인터페이스를 통해 유선으로 직접 연결하고, 자세정보를 취합하여 서버로 전송한다.
KUeyes는 3차원 실세계의 영상처리를 위해 고려대학교 인공시각연구센터에서 개발된 컬러 스테레오 헤드아이 시스템이다. KUeyes는 인간의 시각 시스템을 모델로 하여 다해상도 변환 영상, 칼라 정보와 거리 정보, 움직임 정보를 이용하여 지능적이고 빠르게 객체를 탐지하여 추적한다. 또한 병렬적으로 수행되는 인식기를 통해 탐지된 사람의 얼굴을 인식한다. 다양한 실험 및 분석을 통해 KUeyes가 복잡한 실영상을 대상으로 움직이는 개체를 신시간으로 안정되게 추적하고 인식하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 감시 시스템의 기록과 검색의 효율성을 높이기 위해 감시 영상이 가지는 특징을 충분히 고려하여 영상 처리를 적용하였으며 이를 위해 배경 영역과 감시할 물체 영역을 분리하여 검색하는 시스템을 설계한다. 제안한 영상 시스템은 CCD 카메라로부터 영상을 입력받아 먼저 감시 대상의 배경화면과 감시할 대상인 물체 영역을 추출하여 카메라에서 이동물체의 생성시 정지 영상으로 기록함으로서 필요시에 즉시 시간별 또는 장소별로 감시 영상을 실시간적으로 효율적인 검색이 가능한 시스템을 구성하였다.
본 논문은 H.264 MB Layer 비트율 제어를 위한 적응적인 MAD 예측 방법을 제안한다. 첫째, 공간 인접 MB 들 간의 유사도를 기반으로 공간예측 MAD를 구하고 둘째, 프레임의 픽셀 평균값의 차이로 장면 전환을 검출한다. 셋째, 공간예측 MAD와 시간예측 MAD에 MB의 예측 움직임 벡터를 이용한 가중치를 주어 적응적으로 MAD를 예측한다. 실험 결과를 통해 제안한 MAD 예측 방법이 JM11.0의 방법보다 더욱 우수한 예측 성능을 보임을 살펴본다.
본 논문에서는 카메라의 움직임이 있는 비디오 영상에서 물체의 움직임을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 입력 영상에서 카메라의 움직임이 있을 경우, 이를 제거하기 위해 카메라의 움직임을 추정, 보상한다. 보상된 영상에서 적응적 임계값을 사용하여 물체의 움직임을 검출한다. 제안된 방법은 카메라의 움직임이 있는 비디오 영상뿐만 아니라, 시간에 따라 조명이 변하거나 잡음이 포함된 비디오 영상에 대해 좋은 결과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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