연구배경 : 본 연구는 정상 단태 임부에서 임신 경과에 따른 수면양상의 변화 및 그 원인을 알아보고자 하였다. 방법 : 임신 제1 삼분기에 수면설문지를 작성한 임부를 대상으로, 임신 제2 및 제3 삼분기에도 동일한 수면 설문지를 가지고 추적조사를 하였다. 조사내용은 각 임신 시기에서의 수면 잠복기, 총 수면시간, 수면중 깨는 횟수, 각성시 회복감, 주간의 상태, 수면 자세, 수면 양상변화의 원인 등이었다. 결과 : 다음은 총 3회의 설문조사를 성실히 수행했던 26명의 임부에 대한자료분석의 결과이다. 1. 각 임신 시기와 임신전과의 비교 결과, 수면 잠복기는 임신 제1 및 제2 삼분기에서 감소하였고, 총 수면시간은 임신 제1, 제2 및 제3 삼분기에서 모두 증가하였다. 임신 제3 삼분기에는 수면 중 깨는 횟수가 증가하였고, 각성시 회복감이 감소하였다. 임신 제1, 제2 및 제3 삼분기 모두에서 주간에 피곤감과 졸리움이 증가하였다. 2. 각 임신 시기간의 비교 결과, 임신 제3 삼분기에는 수면 잠복기 및 수면중 깨는 횟수가 임신 제1 및 제2 삼분기보다 증가하였다. 또한 임신 제3 삼분 기에는 제1 및 제2 삼분기보다 각성시 회복감이 더 적었고, 주간의 졸리움도 더 심하였다. 3. 수면 자세는 임신 제1 및 제2 삼분기에 복와위 또는 앙와위를 취했던 임부도 제3 삼분기에는 모든 임부가 측와위를 취했다. 4. 수면양상변화의 원인으로서 임신제1 삼분기에는 오심과 구토, 속쓰림과 소화불량 및 빈뇨, 제2 삼분기에는 빈뇨, 태아의 움직임 및 둔부의 통증, 제3 삼분기에서는 빈뇨, 태아의 움직임, 하지의 경련과 요통순으로 많았다. 결론 : 이상의 결과는 정상 단태임신과 관련한 수면 변화의 자료로서, 향후 임부에서 수면위생의 향상과 수면장애의 치료를 위한 기초적 자료로 활용할 가치가 있다고 생각된다.
H.264|MPEG-4 AVC는 ITU-T와 ISO/IEC 공동으로 결성된 JVT (Joint Video Team)에 의해서 정의된 가장 최신의 영상 압축 표준이다. H.264|MPE6-4 AVC는 효율적 부호화를 위하여 여러 방법이 제안되었는데, 화면 간 프레임(P-frame)에서의 화면 내 예측(Intra Prediction)의 경우 매크로블록마다 후보 모드 결정 및 율-왜곡 비용 계산에 따른 부호화 시간의 급격한 증가를 초래하여 고속화 방법의 필요성이 대두되고 있다 본 논문에서는 $16{\times}16$과 $4{\times}4$ 화면 내 예측 부호화 결과를 바탕으로, 두 예측 결과의 통계적 상관관계를 규정한 후, 이를 활용한 $4{\times}4$ 화면 내 예측의 후보 모드 수를 감소시키는 방법을 제안한다. 구체적으로는 화면 간 예측(Inter Prediction) 단계에서 결정된 움직임 벡터 정보를 이용하여 현재 매크로블록의 화면 내 예측이 필요한지를 미리 판정한 후, 매 화면 내 프레임(I-frame)의 $16{\times}16$ 화면 내 예측의 최종 후보 모드에 따른 $4{\times}4$ 화면 내 예측의 최종 결정 모드들의 발생분포를 누적 확률 순으로 배열하여 특정 누적 확률에 도달하기까지 만의 후보 모드들만을 예측에 포함하는 참조 테이블을 부호화 과정 중에 생성한 후 동일 GOP 내에 위치하는 모든 화면 간 프레임의 화면 내 예측 시 활용하게 된다. 제안하는 방법은 H.264|MPEG-4 AVC의 참조 소프트웨어인 JM11.0을 사용하여 실험하였으며, 총 부호화 시간을 최대 51.24% 감소시킬 수 있었으며 PSNR 감소와 비트율 증가는 무시할 정도의 작은 변화만 있었다.
H.264/AVC의 인터 부호화 기술은, 정교한 움직임 보상 부호화를 위해 다양한 블록 크기의 7가지 모드를, 그리고 인트라 부호화 기술은 2가지의 블록부호화 모드를 사용한다. 이러한 정교한 부호화 기술은 기존 표준에 비해 높은 부호화 효율을 제공 하지만 비트율-왜곡 최적화 기법을 사용할 경우, 많은 계산량을 요구하므로 연산량이 제한된 장치에서는 실시간 구현에 문제점이 발생한다. 따라서 H.264/AVC 부호화 표준의 실시간 구현을 위해서 계산 복잡도를 줄이는 고속 모드 결정법이 필요하다. 본 논문에서 제안한 LBHM(Large Block History Map)을 이용한 블록 크기 활동도 기반 고속 모드 결정 기법은 발생 확률이 낮은 $P8\times8$ 모드를 조기에 생략하여, 부호화 효율의 감소는 최소화 시키면서 H.264/AVC의 전체 부호화 시간을 평균 53% 감소시켰으며, H.264/AVC 참조 모델의 조기 SKIP 모드와 같이 사용할 경우, 전체 부호화 시간을 평균 63% 이상 감소시켰다.
센서 네트워크는 빛, 소리, 온도, 움직임 같은 물리적 데이터를 센서 노드에서 감지하고 측정하여 중앙으로 전달하고 처리하는 구조를 가진 네트워크이다. 센서 네트워크는 여러 분야에서 활용할 수 있는 기술이다. 센서 노드가 외부에서 채취한 데이터를 실시간으로 사용자에게 전달하는 것은 매우 중요하다. 센서 네트워크의 핵심은 센서 노드인 하드웨어 플랫폼과 노드에 들어가는 초소형 운영체제라고 할 수 있다. UC 버클리에서 개발된 TinyOS는 센서 노드에서 동작하는 운영체제 중 가장 많이 사용되고 있다. TinyOS는 Event-driven 방식이며 Component 기반의 센서 네트워크 운영체제이다. 기본적으로 비선점 방식의 스케줄러를 사용한다. 만약 급한 작업이 수행되어야 하는 시점에서 다른 태스크가 수행 중에 있다면 수행 중인 태스크가 완료할 때까지 기다려야 한다. 이러한 특성으로 인해 TinyOS에서 정해진 시간안에 자신의 작업을 끝낸다고 보장하기 어렵다. 최근 연구에서 TinyOS의 빠른 반응성을 위해 Priority Level Scheduler라는 선점 기능이 제안되었다. 이것은 제한적으로 5개의 우선순위를 만들어 높은 우선순위가 낮은 우선순위를 선점할 수 있게 한다. 여기서 본 논문은 TinyOS의 실시간성을 보장함과 더불어 사용자 태스크의 평균 응답시간을 줄이고자 Priority Level Scheduler에 실시간 스케줄러인 EDF(Earliest Deadline First)를 적용한 선점형 EDF 스케줄링 방식을 제안하고자 한다.
오형근은 우리나라를 대표하는 초상사진가이다. 여성의 초상을 다룬 <아줌마>, <소녀연기>, <화장소녀>는 과거 초상사진이 인물의 외양을 묘사한 것과 조금 다른 모습을 보인다. 작가는 인물의 겉모습과 더불어 '가정과 사회' '아이와 여성' 중간에서 갈등하고 불안해하는 내면의 모습을 표현하였다. 즉 비슷한 사진을 반복적으로 보여주면서 아줌마와 소녀 인물군 전체가 내뿜는 특정 아우라(aura)를 담아내, 우리는 '아줌마'와 '소녀'를 보고 알게 된다. 오형근 초상사진의 중요한 기법은 이미지의 '반복'이다. 작가는 인물을 정면에서 똑바로 응시하고 비슷한 프레임의 사진을 반복적으로 보여주면서 사진의 의미를 전달한다. 이러한 작품의 형식과 내용은 증명사진처럼 매우 단순해 자칫 지루하게 느껴질 수도 있다. 그러나 흘러가는 시간과 이동하는 공간을 표현한 영상보다 고정된 자리에서 움직임 없는 액자 속의 사진은 작품의 의미를 더욱 명확히 전달해, 우리는 오히려 작가가 전달하려는 메시지를 빨리 파악할 수 있다. 이미지 변형이 주를 이루는 사진 제작 환경에서 정통 오리지널 작업방식의 오형근 작품은 단연 눈에 띈다. 아줌마와 소녀의 초상을 통해 작가는 우리 사회의 한 단면을 이야기하고 우리는 그가 만든 초상을 통해 현실을 재확인한다.
본 논문은 실시간 감시 시스템을 위한 웨이블릿(wavelet) 기반의 신경망과 불변 모멘트를 이용한 이동물체 인식과 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법의 첫 번째인 움직임 후보영역 검출 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 물체의 움직임에 의해 화소값 변화가 발생한 후보영역을 검출한다. 두 번째인 물체 인식 단계에서는 검출된 후보영역에 웨이블릿 신경망(wavelet neural network: WNN) 기반의 인식 방법을 사용하여 추적하고자하는 물체가 포함되어 있는지를 판별한다. 세 번째인 물체 추적 단계에서는 인식된 물체에 웨이블릿 불변 모멘트(invariant moments) 기반의 매칭 방법을 사용하여 인식된 이동 물체를 추적한다. 영상내에서 이동물체를 검출하기 위해 본 논문에서는 이전 영상과 현재 영상간의 화소밝기 차이에서 적응적 임계값(adaptive threholding)을 사용하여 주위 환경 변화에 강인한 이동물체 검출이 가능하였다. 또한 물체의 인식과 추적을 위해 웨이블릿 특징값을 사용함으로써, 계산 시간의 감소와 영상의 잡음에 의한 영향을 최소화시킬 수 있을 뿐만 아니라, 물체 인식 정확도가 향상되었다. 제안한 방법을 일반 도로에서 획득한 영상에서 실험한 결과, 자동차 검출율은 92.8%, 프레임당 처리 시간은 0.24초이다. 이것을 통해 제안한 방법은 실시간 지능형 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있다.
분산비디오부호화를 위한 인트라 모드 결정은 빠른 움직임 특성을 갖는 영상에서 분산비디오부호화 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 도구이다. 그러나 기존의 인트라 모드 결정 방법은 사전에 정의한 매개변수나 특정 임계값에 크게 의존함으로 인해 영상의 통계적 특성이 갑자기 바뀌는 상황에 효과적인 대처가 어려웠다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 분산비디오부호화를 위한 인트라모드와 Wyner-Ziv 모드간의 적응적 결정 방법을 제안한다. 제안 방법은 분산비디오부호화에서 시간과 공간상관도를 고려하여 각각의 확률을 계산 후 엔트로피를 계산하고 이를 비교함으로써 영상의 특성에 적응적으로 인트라와 Wyner-Ziv 모드를 결정한다. 따라서 현실적인 응용에 적합하도록 사전에 정의한 매개변수나 임계값을 사용하지 않아도 되는 장점이 있다. 실험 결과 비트율 왜곡 측면에서 모드 결정 방법을 사용하지 않는 기존의 Wyner-Ziv 분산비디오부호화 방식에 비해 PSNR에서 최대 2dB 까지 성능을 개선한다. 또한, 제안방법은 사용자로부터 어떠한 경계치 또는 모델파라메타 값을 요구하지 않으므로 실제적인 응용에 적합하다.
압축한 비디오 데이타를 전송할 때 인터넷과 같이 네트워크 채널이 불안정한 경우 패킷이 분실될 가능성이 높다. 패킷 분실은 연속적 비트 열에 오류가 발생하는 버스트 오류 형태로 일어난다. 본 논문에서는 버스트 오류를 은닉 처리하는데 효과적인 오류 내성 기법을 적용하는 동시에 데이타 숨김을 이용하여 디코더의 계산 복잡도를 줄인 빠른 오류 은닉 방법을 제안한다. 오류 은닉 효과를 높이기 위해, 인코더에서는 네트워크 채널의 버스트 오류에 강건하도록 비디오 데이타에 공간적, 시간적 영역에 대한 오류 내성 기법을 적용한다. 공간적 오류 내성 기법으로는 패킷 분실이 발생한 오류 블록을 분리하는데 효과적인 블록 셔플링을 적용하고 시간적 오류 내성 기법으로는 움직임 벡터의 프레임간 패리티 비트를 데이터 숨김 방법으로 내용 데이타에 삽입, 전송하여 디코더에서 분실된 패킷을 처리한다. 비디오 데이타는 전송 후 디코더에서 오류 은닉 처리하는데 디코더에서 주변 정보를 이용하여 오류 비디오 블록을 보간하는 것은 계산이 복잡하여 비용이 많이 든다. 따라서 본 연구에서는 비디오 인코딩 단계에서 비디오 블록의 에지 특징을 추출 후 이 특징 데이타를 원 데이타에 숨겨 전송하고 전송 시 비디오 데이타가 손상되면 디코더에서 숨겨 온 비디오 블록의 특징을 추출하여 쌍선형 보간법을 통해 전송 시 발생한 오류를 은닉 처리한다. 데이타 숨김을 이용하면 디코더의 계산 복잡도는 낮아진다. 본 논문의 실험 결과는 제안 방법이 비디오의 패킷 분실이 30%에 달하는 경우에도 이를 은닉 처리하여 인지 가능한 품질의 비디오 데이타를 보장한다.
본 논문은 비전 기반 신체 제스처 인식 결과를 입력인터페이스로 사용하는 상호작용 콘텐츠에 대해 기술한다. 제작된 콘텐츠 는 아시아의 공통문화요소인 도깨비를 소재로 사용하여 지역 문화에 친숙하게 접근할 수 있도록 하였다. 그리고 콘텐츠를 구성 하는 시나리오는 도깨비와의 결투장면에서 사용자의 제스처 인식을 통해 결투를 진행하므로 사용자는 자연스럽게 콘텐츠 시나리오에 몰입할 수 있다. 시나리오의 후반부에서는 사용자는 시간과 공간이 다른 다중의 결말을 선택할 수 있다. 신체 제스처 인식 부분에서는 키넥트(KINECT)를 통해 얻을 수 있는 각 신체 부분의 3차원좌표를 이용하여 정지동작인 포즈를 활용한다. 비전기반 3차원 인체 포즈 인식 기술은 HCI(Human-Computer Interaction)에서 인간의 제스처를 전달하기 위한 방법으로 사용된다. 특수한 환경에서 단순한 2차원 움직임 포즈만 인식할 수 있는 2차원 포즈모델 기반 인식 방법에 비해 3차원 관절을 묘사한 포즈모델은 관절각에 대한 정보와 신체 부위의 모양정보를 선행지식으로 사용할 수 있어서 좀 더 일반적인 환경에서 복잡한 3차원 포즈도 인식할 수 있다는 장점이 있다. 인간이 사용하는 제스처는 정지동작인 포즈들의 연속적인 동작을 통해 표현이 가능하므로 HMM을 이용하여 정지동작 포즈들로 구성된 제스처를 인식하였다. 본 논문에서 기술한 체험형 콘텐츠는 사용자가 부가적인 장치의 사용 없이 제스처 인식 결과를 입력인터페이스로 사용하였으며 사용자의 몸동작만으로 자연스럽게 콘텐츠를 조작할 수 있도록 해준다. 본 논문에서 기술한 체험형 콘텐츠는 평소 접하기 어려운 도깨비를 이용하여 사용자와 실시간 상호작용이 가능케 함으로써 몰입도와 재미를 향상시키고자 하였다.
SBRT는 1회나 또는 3~5회에 걸쳐 치료 Fraction이 30분에서 최대 1시간 걸리므로 치료 중 자세오차가 발생할 가능성이 있다. 이러한 set-up의 오차를 줄이고 정확한 선량을 주기위해 SBRT 환자 치료 시 치료 전 CBCT를 사용하여 보정 후 좌표 값들을 적용하여 치료한 값과 치료 후 긴 치료시간으로 인해 자세 움직임 여부를 확인하기 위해 다시 CBCT를 촬영하여 치료 전.,후 오차 값들의 유용성을 평가하고자 한다. 계통오차 범위는 평균적으로 X, Y, Z축에서 0.032~0.17 cm으로 나타나 치료 후에도 움직임의 변화가 매우 적음을 확인하였다. 호흡동조에 의한 종양 중심체 변화 (±SD)는 X, Y 및 Z 방향에서 0.11(±0.12) cm, 0.27(±0.15) cm, 0.21cm(±0.31cm)였다. 종양 에지 (±SD)은 각각 X, Y및 Z 방향에서 0.21(±0.18) cm, 0.30(±0.23) cm, 0.19cm(±0.26) cm이었다. 종양 교정된 변위의 (±SD)은 각각 RL, AP 및 SI 방향에서 0.03(±0.16) cm, 0.05(±0.26) cm, 0.02(±0.23) cm이었다. 3차원 벡터 값의 범위는 치료 전과 CBCT를 비교했을 때 평균적으로 0.11~0-.18 cm 교정된 셋업 오차는 0.3 cm 이내에 있음을 확인하였다. 따라서, 일부 나이가 많은 환자, 치료 당일 컨디션, 체형에 따라 다소 값들의 변화가 있었지만 유의 범위 내에 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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