분산 비디오 압축 기술은 부호화기의 복잡한 과정을 복호화기로 이동시킴으로써 저복잡도 부호화기를 가능하게 한다. 하지만 WZ 복호화기는 움직임 예측/보상 과정뿐만 아니라 채널 복호 과정까지 수행하기 때문에 복호화 과정의 높은 복잡도가 문제점으로 지적되고 있다. LDPC 부호의 복호화는 상당히 반복적인 과정으로 수행되기 때문에 그 수행 횟수만큼 복잡도가 늘어나는데, 실제로 이러한 반복적인 복호 과정은 전체 WZ 복호화 복잡도의 60% 이상을 차지하고 있기 때문에 복잡도 절감의 주요 대상이다. 따라서 이러한 복잡도 절감을 위해 과거에 HDA(Hard Decision Aided) 방법을 적용하는 방법이 제안되었다. HDA 방법은 해당 패리티에 대한 복호 과정의 복잡도를 상당량 줄여주지만, 채널 복호가 성공하기에 부족한 패리티량에 대해서도 여전히 복호 과정을 수행하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이러한 소모적인 과정을 줄임으로써 추가적인 복잡도 절감 효과를 얻을 수 있다. 이에 본 논문에서는 비트 플레인 간의 상관도와 시간적 상관도에 기반하여 최소 연산으로 패리티 요구량을 예측하는 방법을 제안한다. 제안 방법과 HDA 방법을 함께 적용할 경우 채널 복호 과정에서는 평균 72% 정도의 고속 복호가 가능하며, 저하되는 율 왜곡 성능은 -0.0275 dB (BDPSNR) 정도로상당히 낮다.
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.
자기공명 영상의 의학적 이용에서 T2이완시간의 화소별 영상화(T2 이완 영상)는 병변의 정량적 진단도구로서 제안된 바 있다. NMR의 물리/화학적 이용에서 T2 이완시간의 측정으로서 CPMG(Carr-Pucell-Meiboom-Gill) 펄스열이 가장 효과적으로 인정되고, 쓰이고 있으나, 선형자계를 가하는 MR 영상화 장비에서는 측정된 다른 TE의 영상들을 이용한 T2 이완시간의 영상화 자체에 대한 복잡한 계산을 영상기기에서 수행에 문제가 있고, 일반적으로 최대 4개의 CPMG 에코를 영상화하는 펄스열이 제공되어 있다. 좀더 정확한 T2 이완영상화를 위하여 적어도 8개의 다른 반향시간 TE를 가진 영상들을 필용로 하므로, MR 영상화 장비사에서 제공된 펄스열을 이용하면, 적어도 두번 이상의 영상화를 하여야한다. 이는 TR을 2500msec로 할 때 적어도 15분 정도의 시간이 걸리며, 이 동안 환자의 약간의 움직임, 특히 각 4개 단위의 영상화 사이에 움직임에 의한 임의적 잡음이 계산될 T2 영상에 큰 영향을 미친다. 이 연구에서는 시뮬레이션에 의하여 1, 5, 10% 의 이론적인 임의 잡음을 포함한 영상들을 이용하여 잡음이 T2 영상의 작성에 미치는 영향을 연구하였다. 그리고 4개 에코 펄스열을 이용하여 세 번의 영상화로 12개의 영상을 얻고, 이들로부터 4개, 8개의 다른 TE를 가진 영상들을 선택하여 T2 영상을 계산하였다. 그리고 이 연구에서 개발된 8에코 CPMG펄스열로 한 번에 얻은 8개의 영상을 이용한 T2 이완 영상과 결과를 비교하였다. 잡음이 클수록 실제치보다 T2가 길었고, 8-에코 펄스열은 영상화하는 동안에 환자의 움직임을 줄여서 더 정확한 T2 이완 영상을 만들수 있었다.
본 논문에서는 사용자가 2차원 또는 3차원 상에서 필기를 하는 경우의 관성치를 측정할 수 있는 가속도계와 각속도계를 장착한 펜형 입력 장치를 소개한다. 각속도계의 측정치를 한 번 적분해 시스템의 자세를 구하며 이는 가속도에 포함되어 있는 중력 가속도 성분을 제거하는 데 사용된다. 시스템의 위치는 보정된 가속도를 두 번 적분해 구한다. 이러한 원리는 관성 항법 시스템에서 보편적으로 사용되는 것이다. 그러나 필기 궤적을 복원하기 위해 사용되는 이중 적분 과정으로 인해 위치 측정치의 정확도는 시간이 지남에 따라 심각하게 떨어진다. 이러한 문제는 관성 항법 시스템에 있어 일반적인 경우이며 통상 외부의 기준 신호나 기타 정보를 이용한 주기적 또는 비주기적인 시스템의 교정을 통해 해결된다. 본 논문에서는 위치 및 속도의 보정은 온라인과 오프라인 교정 과정을 통해 이루어진다. 온라인 교정 과정에서는 칼만 필터를 이용한 보상 필터 기법을 사용한다. 오프라인 교정 과정에서는 최종적인 시스템의 항법 오차의 상수 성분을 속도 정보와 움직임 검지 알고리듬을 통해 제거한다. 실제 실험을 통해 제안된 시스템의 유용성과 효용성을 보인다.
fMRI의 신호는 매우 다양한 종류의 선호들이 혼합된 상태이며 , 비록 몇 가지의 요소에 대해 모델링하여 그 선호 형태를 추측할 수 있으나 모든 신호를 정확하게 분리하여 뇌신경의 활성화를 반영하는 신호만을 선택적으로 알아 내기는 어려운 일이다. 또한 뇌와 신체의 생리적 현상으로 발생하는 잡음뿐아니라 움직임이나 계기의 잡음은 fMRl의 데이터 분석을더욱 어렵게 한다. 따라서 실제 뇌신경의 활성화를 정확히 나타내는 참고데이터(reference data)를 선택하는 것은 힘든 일이며, 뇌신경의 활성화를 반영하는 의미 있는 여러 신호 형태에 대한 분석은 현재 fMRl의 후처리 (post-processing) 분석 방법에서 하나의 연구 과제라 할 수 있다. 본 연구에서는 prioriknow-ledge 혹은 참고 데이터가 필요 없는 분석 방법인 Independent Component Analysis (lCA) 를 이용하여 fMRI선호를 분석하였다. ICA는 현재 많이 사용되고 있는 상관 분석 방법에 비해 신호의 형태를 분석하는 데에 보다 효과적일 수 있으며, 지연된 반응 형태를 갖는 신호나 움직임에 의한 신호의 패턴을 분리하여 분석할 수 있다. 한편, ICA만으후 fMRl의 신호에 따라 분석이 효과적이지 못한 경우 Principal Component Analysis(PCA) threshold, wavelet spatial f filtering, 부분적 영상 분석 방법들을 ICA전에 수행 함으로써 보다 효과적인 분석을 수행할 수 있다. ICA는 fMRl 신호의 형태 분석에 효과적인 방법이라고 생각하며, 데이터의 자유도를 감소 하기 위해서는 선 필터링 (pre-filtering) 방법들이 적용될 수 있다.
본 논문에서는 SR(Super Resolution) 복원 과정에 있어 사용되는 입력 후보 영상 중 적합한 입력 영상을 자동 선택하는 알고리즘을 제안함으로써 복원된 고해상도 영상의 질을 개선하고자 한다. SR 복원과정에서 이상적인 결과 영상을 얻기 위해서는 입력되는 모든 영상이 유기적으로 잘 정합 되어야 하지만, 실제로는 그렇지 못하다. 이런 이유로 입력 후보군 영상의 정합 적합성이 얼마나 높은가가 단순히 많은 입력 영상의 수보다 고품질의 고해상도 결과 영상을 얻는데 더욱 결정적이라 할 수 있다. 입력 영상의 적합성은 통계 특성 및 정합 특성을 이용하여 평가 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 SR 복원과정에 정합 적합성을 자동으로 평가하여 이에 따라 입력 영상을 결정하는 전처리 과정을 제안하고 구조화하였다. 또한 비디오 시퀀스의 모든 입력 영상은 SR 복원과정의 기준 영상이나 저해상도 입력 영상과 같이 사용될 수 있으므로 본 논문에서는 연속적인 비디오 시퀀스를 위한 SR 복원알고리즘을 제안한다. 적합성의 유무는 임계값(Threshold Value)에 의해 결정되며, 이 임계값은 기준 영상과의 움직임 추정에서 그 보상 값의 오류 값 중 최대치(MMCE, Maximum Motion Compensation Error)로 결정된다. 만약 저해상도 입력 영상의 보상 오류 값의 범위가 0과 MMCE사이(0 < MCE < MMCE )값이라면 그 범위 안의 입력 후보 영상은 SR 복원과정에 사용되며 범위 밖의 후보영상은 제외된다. 최적의 저해상도 기준(ORLR, Optimal Reference Low Resolution)영상은 선택된 저해상도 입력(SLRI, Selected LR Input)영상들과 각각의 저해상도 기준 입력(RLRI, Reference Low Resolution Input)영상들의 비교를 통해 결정된다. 본 논문에서는 이와 같은 과정에 의해 결정된 저해상도의 최적 기준영상과 선택영상을 'Hardie' 보간법을 사용하여 고해상도 영상을 만들어 내는 것으로 사용자의 조정이 없이도 SR 복원영상의 질적 향상을 가져올 것이라 기대된다.
본 연구의 목적은 달이 한 쪽 면만 보이는 현상에 대해 초등과학 영재학생들이 갖고 있는 선개념을 확인하여 유형별로 분류하고, 개발한 수업 모듈을 적용해 봄으로써 지구와 달의 운동 개념이 어떻게 변화되어 가는지 확인해 보기 위함이다. 이를 위해 J대학교 초등과학영재 15명의 학생들을 대상으로 질문지법과 면담법, 역할극을 활용하여 선개념을 조사한 후 지구과학교육 전문가와 2명의 박사과정 대학원생과 함께 분석하였다. 또한 수업 모듈을 개발하여 사전 모의수업을 통해 보완한 후, 동영상 촬영을 하면서 실제 수업을 녹화하였다. 녹화한 동영상을 토대로 프로토콜을 분석하였으며, 다음과 같은 연구결과가 나왔다. 첫째, 달이 한 쪽 면만 보이는 현상에 대한 초등과학 영재학생들의 선개념은 달이 한 쪽 면만 보이는 이유에 대해 달이 지구주위를 돌기 때문이라는 막연한 개념의 '가' 유형, 달이 지구주위를 한 쪽 면만 쳐다보기 때문이라는 현상적 개념의 '나' 유형, 달의 자전과 공전주기가 같기 때문이라는 암기 개념의 '다' 유형으로 크게 3가지로 분류되었다. 둘째, 달이 한 쪽 면만 보이는 현상에 대해 역할극으로 표현했을 때 나타난 선개념은 달의 회전 방향에 대해 잘못된 개념을 갖고 있는 A 유형, 달의 자전과 공전이 동시에 나타나도록 표현하지 못한 잘못된 개념을 갖고 있는 B 유형, 지구의 움직임을 정확하게 표현하지 못한 C 유형으로 크게 3가지로 분류되었다. 여기에 좀 더 세분화시키면 A 유형은 달의 자전과 공전의 방향을 제대로 이해하지 못한 채 움직임을 표현한 A-1 유형과 달의 움직임 자체를 역할극으로 표현하지 못한 A-2 유형으로, C 유형은 지구가 움직이되 달만 쳐다보고 움직이는 C-1 유형과 지구와 달이 정량적으로 움직이지 않게 표현한 C-2 유형으로 분류되었다. 셋째, 선개념을 수정하기 위해 본 연구자가 개발한 수업 모듈을 통해 A 유형의 경우는 1단계(달만 공전)과 2단계(달만 자전)의 수업단계에서, B 유형의 경우는 3단계(달의 자전과 공전)의 수업단계에서, C-1 유형의 경우는 4단계(달의 자전과 공전 주기 관련 표현하기)와 5단계(지구의 자전을 고려한 달의 움직임 생각하기)에서, C-2 유형의 경우는 6단계(지구와 달의 움직임과의 관계 조작하기) 수업을 통해 긍정적인 개념 변화가 가능했다. 본 연구는 지구와 달의 운동 개념 변화를 위해서는 역할극과 함께 탐구자료 제작 및 단계별 탐구활동을 동시에 실시하면 보다 효과적인 개념 변화가 이루어질 수 있음을 시사한다.
위치 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경상의 중요한 부분이지만 많은 연구에도 불구하고 아직 완벽한 시스템은 존재하지 않는 상황이다. 본 연구에서는 다양한 위치 추적 시스템 중 가장 널리 사용되는 RFID 시스템을 이용하지만 수신된 RSSI 신호는 리더와 태그 안테나의 방향, 각도, 간섭에 매우 민감하여 기존 알고리즘인 파티클 필터를 이용하면 정확한 위치 추정이 힘들다. 이를 극복하기 위해, 본 연구에서는 이중 구조의 파티클 필터를 가진 강인한 위치 추적 시스템을 제안한다. 이 시스템은 하단부에서 회귀분석이나 SVM 분류기법을 이용하여 대략적인 위치를 확인한 다음, 상단부에서 파티클 필터를 이용하여 위치, 속도, 방향을 추정하는 계층적 구조를 갖고 있다. 그리고 계층 구조상에 움직임 특성이 갖는 여러 제약 사항을 반영하여 위치 추정 성능을 향상시킨다. 제안한 위치 추정 시스템을 실제 상황에 적용하고자 리더와 서버간을 스타 메쉬 네트워크로 연결하여 태그를 소지한 사람과 물체의 위치를 제안한 알고리즘을 이용하여 추정하였다. 실험 결과 제안한 위치 추적 시스템이 기존의 파티클 필터를 이용한 시스템보다 정확한 위치 추정 성능을 보임을 확인하였고 지하 시설물이 복잡하게 놓여있는 매우 열악한 운영 환경상에서도 실시간 동작을 통해 그 유용성이 입증되었다.
인공위성 Synthetic Aperture Radar(SAR)는 물리해양학적 현상을 정량적으로 관측하는데 가장 유용한 도구 중의 하나이다. SAR의 도플러 편이(Doppler shift) 현상은 센서와 해양표면 유체와의 상대적인 움직임 차이로 인해 발생될 수 있다. 따라서, 단 채널 SAR 원시자료에 기록된 도플러 정보는 해양의 유체 이동속도를 추정하는데 유용하다. 유체의 이동속도는 측정된 도플러 중심주파수(estimated Doppler centroid)와 예측된 도플러 중심주파수(predicted Doppler centroid) 사이의 차이를 측정함으로써 계산될 수 있다. 예측된 도플러 중심주파수는 표적이 움직이지 않는다고 가정했을 때의 중심주파수로서 위성의 궤도, 시선 각, 자세 등과 같은 기하모델을 통해 계산될 수 있고, 측정된 도플러 중심주파수는 실제 SAR 촬영시 표적의 움직임에 해당하는 도플러 중심주파수로서 원시자료에 기록된 정보를 이용하고 평균상관계수법(Average Cross Correlation Coefficient; ACCC)을 적용하여 추출될 수 있다. 이렇게 추출된 도플러 속도에서 브래그 공명을 일으키는 표면 장력파의 위상속도를 제거하여 좀더 정밀한 표층 해류의 속도를 추출하였다. 이러한 기법들을 동해를 촬영한 Envisat ASAR 원시자료에 적용하였으며, 추출된 해류속도를 HF-radar에서 관측한 해류속도와 비교하였다.
본 연구에서는 보행 시 발의 3차원 움직임에 대한 보다 정확한 동작 각도를 측정하고, 기존의 마커 방식에 의한 유선 동작 분석 시스템의 불편함을 해결하기 위해서 양상에 실제 사용 가능한 족부 진단용 우선 이동형 시스템을 개발하였다. 시스템의 주요 모듈은 3축 가속도계와 3축 자이로계로 이루어진 관성 측정 장치와 블루투스 전송 모듈로 구성되었다. 피험자는 전주 소아과 족부 임상 전문의에게 평발과 아킬레스건염을 진단 받은 소아과 환자 5명의 10족 에 대한 측정을 하였으며, 족부 전문의의 이학적 소견과 대비하여 개발 시스템에서 측정한 값과 근전도 데이터를 바탕으로 그 타당성을 평가하였다. 발목의 ROM은 외측 복사뼈에서 측정된 최대 피크와 최소 피크의 차이로 측정하였고, 이 값에 근거하여 평발이 심할수록 외번의 비율이 상대적으로 높아짐을 보였다. 근전도 측정 결과 내번근으로 작용하는 전경골근의 보상 작용으로 인해 전경골근의 근 활성도가 높게 측정되었고, 아킬레스건염에 의해 족배굴곡이 제한됨으로 인해 족저굴곡근으로 작용하는 비복근의 근 활성도가 높아짐을 보임으로서 족부 질환에 따르는 발의 비정상적인 움직임과 특정 근육의 활성 사이에 상관성이 있음을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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