본 연구에서는 스마트폰에 적용 가능한 광학식 손떨림 보정 시스템의 저복잡도, 저면적, 저전력 설계를 위하여 자이로스코프의 샘플링 레이트 최적화, 간단한 구조의 정확도가 우수한 자이로필터 설계, 움직임 보정부의 동작속도 최적화, AD/DA 변환기의 비트폭 최적화, 액츄에이터 구동전력을 낮추기 위한 PWM 구동 시 노이즈 평가 등을 제안하였다. 자이로 샘플링 주파수는 5KHz 이상에서 에러 값이 크게 변화가 없는 것으로 확인 되었다. 자이로필터는 퍼지부를 적용하여 손떨림 각도 및 위상 오차에 대한 보상 효과를 검증하였다. PWM 구동은 선형모드 대비 약 50% 이상 소모전력이 감소하는 것을 확인하였으며, 구동 주파수 2MHz 이상에서 영상 노이즈가 감소하는 것을 확인하였다. 움직임 보정부의 동작속도는 제어부 5KHz, 구동부 10KHz로 낮추어도 특성에 문제없는 것으로 확인되었다. AD/DA 변환기의 비트폭은 AD 변환기는 11비트, DA 변환기는 10비트로 최적화되었다.
일화기억은 핵심 이벤트와 그에 연합된 맥락으로 구성된다. 해마와 해마 주변 영역이 일화기억의 부호화에서 맥락을 표상하는 역할에 관해 연구되어왔지만, 시공간적 맥락 외에 다양한 맥락-특이적 정보들에 대한 표상에 관한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 고해상도 자기기능공명기법을 이용하여 여러 맥락정보(예, 육하원칙 - 누가, 왜, 무엇을 언제, 어디서, 어떻게)의 부호화에 관여하는 내측두엽 및 대뇌피질 신경연결성의 특징을 탐색하였다. 참가자들은 두 명의 얼굴과 하나의 사물로 구성된 실험 이벤트를 보면서 여섯가지 맥락 부호화 과제를 수행하였다. 휴지기 기능적 자기공명영상 정보를 활용해 내측두엽의 세부 영역을 기능적으로 구분하였고 맥락 기억 과제별 기능적 신경연결성 네트워크를 탐색하였다. 일반선형화 모델 분석을 통해 시공간적 맥락정보를 처리할 때보다 사회적, 행동적, 의도 맥락을 연합할 때 내측두엽의 세부영역, 전전두엽, 하부두정엽 영역이 유의미하게 증가한 활성화를 보이며 관여함을 확인하였다. 나아가 이 영역들과 내측두엽 영역이 맥락조건간 차이에 관여하는 기능적 연결성 특징을 탐색하기 위하여 맥락부호화 과제를 수행하는 동안의 해마세부영역들과 전전두엽, 하부두정엽 등 간의 과제기반 기능적 연결성 정보들을 다변량 패턴분석의 주요입력변수로 선정하였고, 기계학습을 통해 맥락 조건 간 연결성 패턴분류를 시도하였다. 네트워크 패턴분류에서도 시공간 맥락 조건과 각 사회적, 행동적, 의도 맥락처리 조건 간에는 기능적 연결성의 차이가 두드러졌다. 본 연구결과를 통해 일화기억에서 특정 맥락을 처리하는 신경학적 기제의 특성과 맥락 조건 간 차이를 제시하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반의 스케일러블 비디오 부호화의 핵심 요소인 움직임 보상 시간적 필터링 (motion compensated temporal filtering; MCTF)의 성능향상을 위한 효과적인 움직임 예측 기법을 제안한다. MCTF의 성능향상과 밀접한 관련이 있는 픽셀 연결성을 개선하기 위하여 변형 중간값 연산 및 주변 블록의 움직임 벡터를 이용한 움직임 예측 방법으로 움직임 벡터 필드를 평탄화한다. 또한 영상의 복잡도 등의 특성에 따라 가변 블록크기로 움직임 예측을 수행하여 움직임 벡터 필드의 상관도를 더욱 향상시킨다. 제안하는 방법은 시간적 필터링 과정에서 고주파 프레임으로 분해되는 에너지를 줄여 MCTF 및 전체 스케일러블 부호기의 성능을 향상시킨다. 실험결과 기존의 고정 블록크기 전역탐색 방법과 비교하여 제안하는 방법이 시간적 고주파 부대역 프레임에 포함된 에너지를 최대 30.33%까지 감소시키는 것을 확인하였다.
스네이크 알고리즘은 객체와 배경 사이의 활성 윤곽(active contour)을 추출하여 객체를 추적하는 기법으로 널리 사용되고 있지만, 객체 윤곽의 밝기 기울기 성분보다 배경에 존재하는 기울기 성분이 크면 객체 윤곽이 배경으로 잘못 수렴되는 문제를 갖는다. 또 객체의 급격한 이동으로 인해 객체의 윤곽이 탐색영역을 벗어나면 윤곽선이 객체의 내부로 수축되는(shrink) 현상이 발생하게 되어 객체 추적에 실패하게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 개선한 새로운 스네이크 윤곽 추적 방법을 제안한다. 먼저, 객체 경계에 존재하는 평균 기울기 방향만을 고려하도록 개선된 에지 에너지 함수와 스플라인 경계의 안쪽과 바깥쪽 영역의 명암차를 이용한 컨트라스트 에너지 함수를 제안하여 윤곽선이 배경에 잘못 수렴되는 문제를 해결하였다. 또한 이전 프레임과 현재 프레임의 차영상으로부터 스네이크 포인터의 모션 벡터를 얻고 이를 이용하여 이전 프레임의 스네이크 포인터를 현재 프레임의 객체 윤곽 부근으로 빠르게 이동시켜 윤곽선이 객체 내부로 수축되는 현상을 방지하였다. 실험 결과 제안하는 기법은 기존 방법들에 비하여 복잡한 배경에 더 강인하며 움직임이 큰 객체를 정확하게 추적할 수 있었다.
음악제작에 쓰이는 음성합성엔진은 악기 소리와 음색의 합성에 머물던 과거의 신디사이저와는 달리, 인간의 목소리를 각 음소에 따라 샘플화하여 탑재함과 동시에 각 음소의 연결을 주파수 영역 내에서 자연스럽게 처리함으로써 실제 사람이 노래하는 것과 같은 수준까지 도달하게 되었다. 사용자들은 이러한 음성합성엔진을 음악제작에 국한하여 쓰지 않고 캐릭터를 활용한 콘서트, 영상제작, 음반, 모바일 서비스 등 2차 창작물로 새로운 음악의 형태를 창조하며 문화적 패러다임을 바꾸어 나가고 있다. 현재 음성합성엔진 기술은 악보 편집기를 통하여 사용자가 원하는 음과 가사, 그리고 음악적 표현 파라미터를 입력한 뒤, 실제 가성 샘플을 데이터베이스에서 가져와 합성엔진에서 발음들을 조합, 연결하여 노래하는 것을 가능하게 한다. 이러한 컴퓨터음악 기술의 발전으로 인해 파생된 새로운 음악 형태들은 문화적으로 큰 반향을 불러일으키고 있다. 이에 따라 본 논문은 구체적 활용 사례를 살펴보고 합성기술을 탐색함으로써, 사용자들이 음성합성엔진을 이해하고 습득하는 데 기여함과 동시에 그들의 다양한 음악제작에 도움이 되고자 한다.
본 논문에서는 홍채 영역 가운데 .개인의 특징을 가장 잘 나타내는 부분을 선택하여 특징을 추출함으로써 최소한의 홍채 영역을 사용하는 빠른 개인 식별 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 먼저 흑백 CCD 카메라를 통하여 눈 영상을 획득하고, 최소 탐색 영역을 갖는 개선된 원형 에지 검출기(circular edge detector)에 의해 결정된 동공 및 홍채의 중심과 반지름을 이용하여 홍채 영역을 추출하였다. 그 다음으로 동공 중심과 홍채 중심 축 사이에서 원의 중심과 반지름을 변화시켜가면서 홍채 영역을 여러 개의 원으로 나누고 원주 상에 나타나는 일차원 홍채 신호들 가운데 개인의 특징을 가장 잘 반영하는 부분을 선택한 후 그 영역에 일차원 Gator 필터를 적용하여 홍채 특징을 추출하였다. 개인 식별은 등록 과정을 통해 미리 저장되어 있는 홍채 신호와 개인 식별을 위하여 입력된 홍채 신호 사이의 상관도(correlation) 값을 기준으로 이루어졌다. 판단을 위한 상관도에 대한 임계치 설정은 실험을 통하여 얻은 확률 분포를 이용하여 Type Ⅰ에 러율과 Type Ⅱ 에러율의 평균이 최소가 되는 점으로 결정하였다. 그 결과로 제안 시스템의 성능은 평균 에러율이 약 5.2%로 나타났다.
본 논문에서는 Particle filter를 이용한 특징 벡터 기반 이동 물체 추적 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째, RGB 칼라 모델을 이용하여 초기 이동 물체의 움직임 영역(blob)을 추출하고, KLT-알고리즘을 이용하여 입력 영상에 대한 특징 벡터를 구한다. 그 다음, 초기 추출된 이동 물체의 움직임 영역에 이 특징 벡터를 매칭시켜 1차 특징 벡터를 구한다. 두 번째로, RGB와 HSI 칼라모델을 이용하여 이동 물체의 움직임 영역을 추출하고, 앞서 구한 1차 특징 벡터에 Snake 알고리즘을 적용함으로써 새로운 특징 벡터를 구한다. 그 다음, 기 추출된 이동 물체의 움직임 영역에 이 새롭게 구한 특징 벡터를 매칭시켜 2차 특징 벡터를 구한다. 최종적으로, 2차 특징 벡터에 Particle filter를 적용함으로써 본 논문에서 제안한 이동물체를 추적하는 알고리즘을 완성한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 환경에서 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
본 논문은 H.264/AVC의 전체 부호화 과정의 큰 부분을 차지하는 블록 모드 결정의 연산량을 효율적으로 줄이면서도 영상의 화질을 감소시키지 않는 블록 모드 결정 알고리즘을 연구한다. 움직임 추정의 연산량 감소를 위해 매크로블록을 8$\times$8 보다 큰 블록 모드와 8$\times$8 보다 작은 블록 모드로 영역을 예측하여 모든 블록 모드 결정의 연산량을 줄인다. 여기서 8$\times$8 보다 작은 블록은 중요한 움직임 정보나 급격한 외각선의 경계를 포함 가능성이 높으므로 정확한 움직임 추정이 필요하다. 이를 위하여 8$\times$8 블록내 모든 블록 크기에 대해서 $RDC_{M\timesN}$를 구하고 가장 작은 $RDC_{M\timesN}$를 갖는 블록을 선택한다. 이때 $RDC_{M\timesN}$의 결정을 위하여 SATD와 이웃하는 탐색 블록의 화소값 평균의 차이를 이용한 움직임 강도를 사용하는 방식을 제안한다. 제안된 알고리즘은 매크로블록 내에서 블록 모드의 결정을 고속으로 수행하면서도 정확한 움직임 추정 및 보상을 가능하게 한다.
Objectives This study was conducted to confirm anatomical information near the treatment areas of visceral chuna manual therapy and to secure stability and effectiveness during the treatment. Methods For 50 healthy adult men and women, a total of 13 ultrasound images were taken of the 7 treatment areas which are the representative treatment areas of visceral Chuna manual therapy. Results The treatment area of the bottom of the liver can be palpated around the right side ST19 and CV14. The treatment area of the gallbladder and the common bile duct can be palpated around the right side SP16 and ST20. The treatment area of the cardia and the pylorus can be palpated around the left side KI21, right side ST20, ST21, KI19, KI20, CV12, and CV13. The origin point of the mesentery root can be moved to the left and lower left from CV12 and can be palpated. The treatment area of the ileocecal valve and the cecum can be palpated around the right side SP14. The treatment area for the colic flexure can be palpated around the both side LR13. The treatment support point for the kidneys can be palpated around both side BL51. Conclusions It is thought that if the ultrasound image data from the meridians around the treatment site is used as an auxiliary, it will be more effective in terms of safety and effectiveness during the treatment of visceral Chuna manual therapy.
시간영역 유도분극 탐사 자료로부터 Cole-Cole 변수를 추정하는 2차원 역산법을 개발하였다. 모든 유도분극 과도 전위 자료를 역산하여 전기비저항, 충전성, 완화 시간 및 주파수 승수 등의 2D Cole-Cole 변수를 추정하였다. 개발된 역산법은 2단계로 구성된다. 우선 음의 겉보기 충전성 문제를 피하기 위하여 측정된 유도분극 반응을 전류 주입 중 겉보기 전기비저항으로 변환하였다. 1단계 역산에서는 시간에 따라 항상 증가하는 전기비저항을 추정하는 4차원 역산을 통하여 각 역산 블록에서의 전기비저항 시계열 모델을 구축하였다. 2단계 역산에서는 4차원 역산에서 얻어진 전기비저항 시계열 자료를 역산하여 Cole-Cole 변수를 추정하였다. 이때 격자 탐색법을 통하여 참값에 근접한 초기 모델을 설정하는 방법을 통하여 신속한 역산이 가능하였다. 마지막으로 수치 자료에 대한 역산 실험을 통해 개발된 알고리즘이 Cole-Cole 지하 모델을 효과적으로 영상화할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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