모바일 디바이스의 무선 네트워크 통신 기술과 온라인 소셜 네트워크 발전으로 모바일 소셜 네트워크는 모바일 기기 사이에 마케팅 전략의 기회를 제공한다. 이에 따라 모바일 소셜 네트워크 상에서 정보 유포는 중요한 문제가 되었으며 여러 기법을 제안해왔다. 정보 유포 연구 정의는 메시지와 같은 정보를 가진 초기 노드로부터 최소한의 시간에 최대한 많은 유저에게 정보를 전달하는 기법이다. 본 논문에서 우리는 새로운 정보 유포 기법인 기계학습과 소셜 위치정보 기반의 Hotspot DBC를 제안한다. 위치기반 정보 유포 기법으로써 핫스팟 지역을 사용한다. 웜업 기간에 움직임 패턴을 활용하여 초기 영향력 있는 노드를 찾는다. 이후 전체 네트워크 지역을 고려하는 것이 아닌 특정 핫스팟 지역에서만 패턴을 추출하여 찾는다. 웜업 기간 끝나는 시점에서 각 노드는 움직임 패턴을 추출한다. 마지막으로 각 패턴에서 소셜 관계를 분석함으로써 영향력 있는 노드 k개가 선정된다. 우리는 기회적 네트워크 환경에서 GPS 위치 기록의 실제 모바일 노드의 움직임 데이터를 ONE 시뮬레이터 환경에서 실험하였다. 추가적으로 통신범위와 초기 정보 유포 k 노드 수를 다양하게 실험하여 기존 기법보다 더 나은 결과를 확인할 수 있다.
본 논문은 사람 팔의 움직임 감지 시스템을 제안한다. 기존의 모션측정 장비들은 고가이거나 혹은 특수한 장소가 따로 필요하였다. 또한 측정한 데이터들을 필요한 데이터로 변환하는 추가적인 시간도 필요하였다. 본 논문에서는 사람이 입을 수 있으며 가격이 매우 저렴하고 추가적인 데이터 변환이 필요 없는 시스템을 개발 하였다.
동영상에서 객체의 움직임은 동영상의 내용을 분석하는데 중요한 요소로 작용한다. 따라서 움직임 정보를 이용하여 동영상 내용을 분석하고 검색하기 위한 많은 방법들이 제안되었다. 그러나 대부분의 방법들은 객체 자체의 동작 보다는 움직임의 방향이나 경로를 분석하는 쪽으로 치중되었다. 본 논문에서는 객체의 움직임에 의한 모양 변화를 이용하여 객체의 동작을 표현하고 비교하기 위한 모양 시퀀스 기술자(descriptor)를 제안한다. 객체의 움직임 정보는 입력된 이미지 시퀀스에서 객체 영역을 추출하여 연속된 2차원 모양 정보로 표현되고, 각각의 2차원 모양 정보는 모양 기술자를 이용하여 1차원 모양 특징 값으로 변환된다. 순서에 따라 배열된 모양 기술자들을 시간 축으로 주파수 변환한 후 저주파영역의 계수를 취하여 모양 시퀀스 기술자를 얻게 된다. 실험을 통하여 제안된 방법이 객체의 동작 정보를 매우 효과적으로 표현 및 비교 가능하여 내용 기반 동영상 검색, 동작 인식 등의 인지적 관점의 움직임 분석 응용에 적용 가능함을 보였다.
최근 LCD TV와 같은 순차 주사형 디스플레이의 보급에 따라 HDTV등의 전송에 사용된 비월 주사 영상을 순차 주사 영상으로 변환하는 기존의 디인터레이싱 기술에 대한 화질 개선 요구가 커지고 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에 따른 움직임 정보의 통계값을 계산하여 영상 콘텐츠의 종류별로 미리 설정된 임계값에 따라 공간적, 시간적 디인터레이싱 방법을 선택적으로 적용하는 움직임 적응형 디인터레이싱 기법을 제안한다. 또한 공간적 디인터레이싱의 화질을 개선하기 위하여 소벨 연산을 이용하여 수직 에지와 수평 에지의 비율에 따라 M-ELA 방법과 DOI 방법을 선택적으로 사용하는 개선된 공간적 디인터레이싱 방법을 제안한다. 다양한 실험 영상에 대한 객관적, 주관적 평가를 통하여 제안한 방법이 기존의 디인터레이싱 방법에 비해 우수한 화질을 보임을 확인하였다.
본 논문은 H.264/AVC의 빠른 부호화를 위해 인터 및 인트라 예측에서 효율적인 알고리즘을 제안한다. 첫째, 인터 예측모드 결정 방법은 시 공간적 상관성 정보와 픽셀 방향성을 이용하여 빠른 시점에 예측모드를 결정한다. 둘째, 인트라 예측모드 결정 방법은 매크로블록 내 외부의 픽셀값 변화량으로 Smoothness 정도를 판단하여 블록크기를 선택하고, 대표픽셀과 참조픽셀을 이용하여 예측모드를 결정한다. 마지막으로 가변적인 움직임 탐색영역 제한은 주변 블록의 모드 정보와 예측 움직임 벡터를 이용하여 가변적인 탐색영역을 설정하는 방법이다. 실험결과, 제안하는 방법이 기존 JM 14.1과 비교하여 부호화 시간 감소율은 최소 약 18~53% 정도를 보였다. RD 성능 면에서는 PSNR 값의 감소는 거의 없으면서 비트율이 평균 약 4% 정도 근소하게 증가하는 결과를 보였다.
수면 질환에 사용되는 수면다원검사는 그 비용 및 시간적 제약으로 새로운 대안을 찾을 필요가 절실하다. 최근 웨어러블 헬스기기가 대중화 되면서 기존의 액티그래피를 이용한 수면분석을 대신하려는 다양한 연구가 되고 있으나 이들 기기의 데이터 및 알고리즘은 접근성 및 성능에 있어 매우 제한적인 상황이다 본 논문에서는 자체 제작된 가속도계 센서모듈을 이용한 수면 중 움직임 정보를 이용하여 AASM표준 방식 기준으로 분류된 수면 단계를 예측하고, 센서의 움직임 정보와 뇌파의 δ파와 θ파의 파워스펙트럼 비교를 통해 수면의 주기를 추정할 수 있는 방법을 제시했다. 31명의 공개된 PSG 분석결과를 이용한 수면 단계 예측 결과 85.26%의 정확도를 보였다. 움직임 신호의 특성과 δ파와 θ파의 파워 변화를 비교한 결과 REM수면과 NREM수면의 반복 주기를 제시한 알고리즘으로 찾을 수 있는 가능성이 있음을 보였다.
H.264/AVC 표준은 여러 가지 신기술들을 접목시킴으로써 기존의 동영상 표준들보다 한층 개선된 부호화 효율성을 제공한다.하지만, H.264/AVC 인코더의 향상된 부호화 기술은 그것의 전반적인 복잡도를 크게 증가시켰다. 따라서, 인코더의 복잡도 수준을 경감시키기 위한 최적화의 연구는 중대한 선결 과제이다. 특히, 움직임 추정 부분에 대한 계산량의 비율은 인코더의 작업시간을 크게 좌우한다. 본 논문에서는 완전 다이아몬드와 12각형을 기본 탐색 패턴으로 사용하고 특정한 임계기준치를 적용시킴으로써 효율적으로 정적 블록들을 스킵하는 다이아몬드 웹 격자 탐색 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안된 기법이 기존의 UMHexagonS 알고리즘의 계산량을 12%까지 감소시키면서도 유사한 PSNR을 유지한다는 것을 보여준다.
지난 몇 년 동안 스마트 기기의 보급을 통해 위치기반서비스(LBS)가 사회와 산업 등 여러 곳에서 주목을 받았다. 위치기반서비스는 사용자의 위치를 중요한 요소로 사용하기 때문에 모바일 사용자의 활용도가 높다. 현재 위치기반서비스는 사용자의 위치에 대한 정보만 고려하고 있으며, 이는 개인화된 서비스를 제공함에 한계가 있다. 따라서 검색 결과의 정확성에 큰 영향을 끼치는 움직임, 교통상황, 날씨, 시간, 개인정보, 선호도 등에 관한 상황정보를 고려된 서비스의 지원에 대한 필요성이 제시되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 움직임, 선호도, 스케줄을 고려한 상황인지 추론 시스템을 설계하고, 사용자에게 개인화된 정보를 추론함에 있다. 이를 위해 Movemnet 온톨로지, 사용자 프로파일 온톨로지, 스케줄 온톨로지, 과업 온톨로지를 구축하고 이에 기반하여 스마트 어플리케이션을 개발하였다. 제작된 어플리케이션을 통해 사용자의 선호도와 움직임, 이동방향에 따른 적절한 추천 결과가 도출됨을 보였다.
항공 영상 요약은 무인항공기를 통해 획득된 전체 영상의 내용을 제한된 시간 내에 효과적으로 브라우징 함으로써 감시 정찰 지역에 대한 상황 인식을 가능하게 하는 기술이다. 항공 영상의 정확한 요약을 수행하기 위해 본 논문에서는 센서 운용 모드를 집중감시, 전역감시 그리고 구역감시모드로 구분하고 해당 센서 운용 모드의 특성을 고려하여 항공 영상 요약을 수행한다. 특히 집중감시 모드에서의 영상 요약은 화면 내 움직임이 있는 관심 객체의 지속적인 추적을 기반으로 수행되며 이를 위해 본 논문에서는 지역 움직임 벡터(partitioning motion vector)와 해당 벡터가 발생한 영역에서의 시공간적 중요도 지도(spatiotemporal saliency map)를 활용한 움직임 반응 추적 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 효율성과 적합성을 확인하기 위해 실 항공 영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 도출된 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 전체 항공 영상에서의 영상 요약을 위해 센서 운용 모드에 따라 정확한 대표 프레임을 검출하였으며 이에 따라 대용량의 무인항공기 획득 영상이 효과적으로 요약될 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 무선망과 같이 패킷 손실이 많은 환경에 H.264 부호화 영상이 전송될 때 복호기 단말기에서 손실된 움직임 벡터를 효율적으로 에러은닉 방법에 대하여 2가지를 제안한다. 첫째, 손실된 블록(매크로블록)에 대하여 후보벡터집합(candidate vector set)을 선정하는 방법으로는 손실된 블록에 인접한 주변 블록의 움직임벡터들의 높은 상관성을 착안하여 후보벡터를 선정한다. 이때 제안한 알고리즘은 주변 블록의 움직임벡터들 간에 거리를 이용하여 클러스터한다. 클리스터된 움직임 벡터 집합(클러스터 집합)에서 최적의 후보벡터 선택방법은 중앙값을 선택한다. 둘째, 손실된 블록의 최종의 후보벡터를 선정하는 방법으로는 후보벡터집합에서 주변에 인접한 픽셀간의 방향성을 고려하여 왜곡 값이 최소인 벡터를 후보벡터로 결정한다. 패킷이 손실되는 환경에서 실험한 결과, 제안한 에러 은닉 방법은 기존 방법에 비하여 후보벡터 개수가 평균적으로 $23%{\sim}61%$까지 감소하였고, 디코딩 시간이 평균적으로 $3{\sim}4$(sec) 감소하였다. 또한 화질에 대한 객관적 평가 기준인 PSNR은 평균적으로 기존 방법들과 거의 비슷하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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