• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.122-125
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• 2022

TMIV 레퍼런스 모델에는 VWS(View Weighting Synthesizer), AS(Additive Synthesizer), MPIS(Multiplane Image Synthesizer)의 세 가지 방식의 렌더러 구현이 제시되어 있는데 본 논문에서는 VWS 에 포커스를 맞추어 GPU 로 구현하여 디코딩 성능을 개선한 결과를 소개하고자 한다. AS, MPIS 등에 대해서는 GPU 에 의한 구현이 아직 진행 중이며 본 구현이 적용된 TMIV 레퍼런스 모델의 버전은 8.0.1 이어서 최신 버전인 11 또는 12 에 바로 적용하기에는 다소 거리가 있겠으나, 본 구현에서 적용된 세부 구현 기술과 서브 모듈 등은 충분한 재활용성을 가지고 있어 다른 방식의 렌더러나 상위 버전의 고속화 구현에도 적용이 가능할 것이다. TMIV 8.0.1 의 디코더에서 1920×4640 크기를 가지는 두 개의 아틀라스를 기준으로 프레임 렌더링의 경우 싱글 프레임 당 약 4 초에서 평균 25ms 이하 로 실행 시간이 단축되어 약 150 배 이상의 성능 향상을 획득하였으며 렌더링 파이프라인의 추가 등에 의해 통상적으로 실시간이라고 여기는 30fps 의 속도로 재생이 가능한 성능에 도달한 결과를 소개하였다.

• 한국사회복지학
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• 제58권4호
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• pp.237-263
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• 2006

본 연구는 폭력가정에서 여성과 자녀 모두 심각한 수준의 위기를 경험하고 있다고 전제하고 그들의 생존과 대처와 관련된 갈등과 딜레마를 모-자녀관계의 관계적 경험을 이해하고자 현상학적 조사를 수행하였다. 쉼터에 거주하고 자녀양육경험이 있는 10명의 여성들을 대상으로 심층면담을 수행하였으며 질적분석 소프트웨어인 아틀라스티를 활용하여 자료 분석의 효율성을 극대화하였다. 가정폭력은 언제든지 아동학대로 전이, 통합될 가능성이 매우 높은 사건으로 매맞는 여성과 자녀는 '모성과 효성의 위기'를 공유하며 대처노력에 있어 서로를 위한 생존 에너지를 동원할 수 있는 상호적 존재의미를 갖는다. 폭력가정의 여성과 자녀들을 위한 사회복지적 개입은 피해가족구성원들의 복합적 현실을 심도 깊게 이해함을 전제로 여성과 아동을 동시에 역량강화 시키는 통합적 접근이어야 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.185-191
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• 2020

MPEG-I에서는 최대 6자유도(6DoF)를 가지는 몰입형 비디오의 압축 표준화를 진행하고 있다. 360 비디오에 움직임 시차(parallax)를 추가한 것으로 정의되는 3DoF+ 비디오의 가상 공간에서, 원하는 위치와 시점의 장면을 제공하려면 3DoF+ 비디오를 구성하는 여러 뷰(view) 비디오를 사용하여 임의의 원하는 시점의 뷰를 렌더링해야 한다. MPEG-I 비쥬얼 그룹에서는 이러한 3DoF+ 비디오의 효율적인 부호화를 위한 표준화가 진행되고 있으며, TMIV(Test Model for Immersive Video)라는 시험모델을 개발하고 있다. 본 논문은 TMIV에서 패치(patch)를 아틀라스(atlas)에 효율적으로 패킹하여 부호화 성능을 향상시킬 수 있는 패치 패킹 방법을 제안한다. 제안기법은 패킹되는 패치들 간에 보호대역(guardband)을 적용하여 패치 간의 거리를 둠으로써 부호화로 인해 발생할 수 있는 아티팩트(artifact)를 줄여 최종 복원 뷰의 화질을 향상시킨다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제36권2호
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• pp.43-47
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• 2015

Osteoarthritis is the most common chronic joint disease in the world. With its progression, cartilage thickness tends to diminish, which causes severe pain to human being. One way to examine the stage of osteoarthritis is to measure the cartilage thickness. When it comes to inter-subject study, however, it is not easy task to compare cartilage thickness since every human being has different cartilage structure. In this paper, we propose a method to assess cartilage defect using MRI inter-subject thickness comparison. First, we used manual segmentation method to build accurate atlas images and each segmented image was labeled as articular surface and bone-cartilage interface in order to measure the thickness. Secondly, each point in the bone-cartilage interface was assigned the measured thickness so that the thickness does not change after registration. We used affine transformation and SyGN to get deformation fields which were then applied to thickness images to have cartilage thickness atlas. In this way, it is possible to investigate pixel-by-pixel thickness comparison. Lastly, the atlas images were made according to their osteoarthritis grade which indicates the degree of its progression. The result atlas images were compared using the analysis of variance in order to verify the validity of our method. The result shows that a significant difference is existed among them with p < 0.001.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.911-921
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• 2020

최근 MPEG-I (Immersive) 그룹에서는 몰입형 비디오(Immersive Video)에 대한 표준화 프로젝트를 통해 압축 성능 탐색을 진행하고 있다. MIV(MPEG Immersive Video) 표준 기술은 다수의 시점 영상과 깊이 맵을 통한 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(DIBR)을 바탕으로 제한적인 6DoF을 제공하고자 하는 기술이다. 현재 MIV에서는 바탕 시점(Basic View)과 각 시점의 고유한 영상 정보를 패치 단위로 모아둔 추가 시점(Additional View)으로 처리하는 모델을 채택하고 있다. MIV에서 생성된 아틀라스는 포함되는 시점의 성격에 따라 다른 영상의 특성을 나타내어 비디오 코덱의 압축 효율에 대한 고찰이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 시점과 패치들이 반복되는 패턴에 착안하여 화면 내 블록 카피(IBC: intra block copy) 등의 압축 기법이 포함된 스크린 콘텐츠 코딩 툴에 대한 성능 비교 분석을 진행하여 복원 영상에서 최대 -15.74% Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 관점에서의 부호화 성능 향상을 제공하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.1-8
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• 2017

본 논문에서는 인체 모션 데이터를 공간적 제약이 많은 환경 속에 있는 휴머노이드의 몸체에 맞추어 리타겟팅하는 기술을 소개한다. 주어진 모션 데이터는 물체를 손으로 잡거나 장애물 사이를 피해 다니는 등의 세밀한 인터랙션을 포함하고 있다고 가정한다. 또한 휴머노이드의 관절 구조는 인체 관절 구조와 다르며 주변 환경의 모양도 원본 모션이 촬영 될 당시와 서로 다르다고 가정한다. 이러한 조건 하에서 단순히 몸체의 변화만 고려한 리타겟팅 기법을 적용한다면 원본 모션 데이터에서 나타난 인터랙션의 내용을 그대로 보존하기 어렵다. 본 논문에서는 모션 데이터를 휴머노이드 몸체에 맞게 리타겟팅하는 문제와 인터랙션의 내용을 보존하는 문제를 나누어서 독립적으로 해결하는 방법을 제안한다. 먼저 환경 모델과의 인터랙션은 무시하고 모션 데이터를 휴머노이드 몸체에 맞게 리타겟팅 한다. 다음, 환경 모델의 모양을 휴머노이드 모션에 부합하도록 변형하여 원본 데이터에서 나타난 인터랙션이 재현되도록 한다. 마지막으로 휴머노이드 몸체와 환경 모델 사이의 공간적 상관 관계에 대한 제약 조건을 설정하고 환경 모델은 다시 원래 모양으로 되돌린다. 보스턴 다이나믹 사의 아틀라스 로봇 모델을 사용한 실험을 통해 제시된 방법의 유용성을 검증하였다. 향후 모션 데이터 트레킹을 통한 휴머노이드 동작 제어 문제에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 생물정신의학
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• 제21권3호
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• pp.81-86
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• 2014

Objectives Total intracranial volume (TIV) is a major nuisance of neuroimaging research for interindividual differences of brain structure and function. Authors intended to prove the reliability of the atlas scaling factor (ASF) method for TIV estimation in FreeSurfer by comparing it with the results of manual tracing as reference method. Methods The TIVs of 26 normal children and 26 children with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) were obtained by using FreeSurfer reconstruction and manual tracing with T1-weighted images. Manual tracing performed in every 10th slice of MRI dataset from midline of sagittal plane by one researcher who was blinded from clinical data. Another reseacher performed manual tracing independently for randomly selected 20 dataset to verify interrater reliability. Results The interrater reliability was excellent (intraclass coefficient = 0.91, p < 7.1e-07). There were no significant differences of age and gender distribution between normal and ADHD groups. No significant differences were found between TIVs from ASF method and manual tracing. Strong correlation between TIVs from 2 different methods were shown (r = 0.90, p < 2.2e-16). Conclusions The ASF method for TIV estimation by using FreeSurfer showed good agreement with the reference method. We can use the TIV from ASF method for correction in analysis of structural and functional neuroimaging studies with not only elderly subjects but also children, even with ADHD.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1035-1052
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• 2019

최근 몰입형 비디오의 수요가 점차 늘어남에 따라 국제 표준 단체인 MPEG-I에서 전방위 몰입형 비디오의 처리 기술이 활발하게 개발 중이다. 전방위 몰입형 비디오는 사용자 시점의 자유도가 증가함에 따라 비디오 신호의 크기가 급격히 증가하여 효과적인 압축 기술이 필수적이다. 더욱이 사용자의 움직임에 따른 보다 자유로운 시점 변환을 지원하는 6 자유도 (6-Degree-of_Freedom, 6DoF) 비디오의 압축을 위해서는 보다 우수한 부호화 효율을 제공하는 코덱의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 ISO/IEC 23090 Part 7 (Metadata for Immersive Media (Video))에서 진행 중인 몰입형 비디오의 압축 표준 프로젝트의 테스트 모델인 TMIV (Test Model for Immersive Video)에 기존 적용된 High Efficiency Video Coding (HEVC)를 최근 차세대 비디오 압축 표준 개발 중인 Versatile Video Coding (VVC)로 대체하여 성능 분석을 수행하고, VVC의 툴 분석으로부터 디블로킹 필터를 TMIV의 패치 아틀라스에 선택적으로 적용하는 것이 부호화 효율을 증대시킬 수 있음을 보인다. VVC 기반의 6 DoF 비디오 코덱의 성능 평가는 본 논문이 최초로 그에 따른 향후 6DoF지원 몰입형 비디오 표준 개발 방향을 제시한다. TMIV의 두 가지 작동 모드인 MIV (Metadata for Immersive Video) 모드와 MIV 시점 모드에서 공통 실험 조건에 명시된 일곱 가지 시퀀스에 대해 전체적으로 실험을 진행하였다. 기존 HEVC를 VVC로 대체함으로써 MIV 모드 방식에서 33.8%, MIV 시점 모드에서 30.2%의 Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 관점에서의 부호화 성능 향상을 제공하였다. 이외에도 3차원 비디오의 인지 화질 평가를 위하여 사용하는 평가 지표로 IV-PSNR (Immersive Video PSNR)와 MSSIM (Mean Structural Similarity)를 이용하여 성능을 평가하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.507-518
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• 2021

자기공명영상(MRI)은 뇌의 구조적 및 기능적 연구에서 핵심 기술로 필요성이 증가하고 있다. Tractography 분석을 이용하는 뇌지도(Connectome)는 MRI를 통해 뇌의 구조적 연결성을 확인하고 연결성의 변동성을 이용해 질병 병리학에 대한 이해를 높이는 방법으로 인간을 대상으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 하지만 마우스 같은 작은 동물의 경우 분석 방법의 표준화가 부족하고 영상에 대한 정확한 전처리 전략 및 아틀라스 기반 신경 정보학에 대한 과학적 합의가 없다. 또한, 인간의 뇌에 비해 마우스의 뇌는 매우 작기 때문에 높은 해상도를 갖는 영상을 획득하는 것에도 어려움이 있다. 연구에서는 구조적 영상과 확산 텐서 영상을 이용해 구조 영역 세분화를 포함한 구조적 연결성 분석을 가능하게 하고 마우스 뇌 데이터를 처리하는 Allen Mouse Brain Atlas 기반 영상 데이터 분석 파이프라인을 제시한다. 각 분석 방법은 마우스 뇌 영상 데이터의 분석을 가능하게 하고 이미 인간 영상데이터로 검증된 소프트웨어를 이용해 신뢰성을 가질 수 있게 하였다. 또한, 연구에서 제시되는 파이프라인은 복잡한 분석 과정과 다양한 기능들 중 마우스 Tractography에 필요한 기능들을 정리하여 사용자가 효율적으로 데이터 처리를 하는데 최적화되었다.