본 논문에서는 영상압축을 위한 버퍼제약에 의한 적응양자화 알고리즘에 대해서 논하고져 한다. 버퍼제약에 의한 알고리즘은 source coding과 더불어 그간 연구되다가, 최근에는 비트율 왜곡의 이름으로 연구가 더욱 진전돼 오고 있다. 여기에서 우리는 버퍼 occupancy의 값이 비트율 왜곡의 측정치에서 Lagrange multiplier 형식으로 통합되는 것을 제안한다. 여기서 제안하는 알고리즘이 Viterbi 알고리즘과는 반대로 최적치에는 약간 못미치는 성능을 보여주지만, 대신 계산의 복잡도가 매우 낮을 뿐 아니라, 버퍼 제어 알고리즘의 안정도를 Liapnov의 안정화이론을 이용해서 간단하게 설명 할 수 있다는 것이다.
현대의 휴대기기들은 대부분 저비용 저전력의 CMOS를 채용한 카메라를 사용한다. 일반적으로 CMOS 센서는 영상의 왜곡을 발생시키는 Rolling Shutter를 채용하여 촬영을 한다. Rolling Shutter에 의한 왜곡 현상을 보정하기 위해 기존의 방법들은 영상을 분석하여 카메라의 움직임을 추정한다. 하지만 증강현실과 같은 시스템에 있어 매우 중요한 실시간성을 보존하기 위해서는 더욱 빠르고 간결한 보정처리가 이루어져야 한다. 따라서 본 논문은 대부분의 모바일 기기에 장착되어있는 가속도 센서를 이용하여 왜곡현상을 고속 보정하는 방법을 제안한다.
Static synchronous compensator(STATCOM)은 무효전력을 공급하여 외란을 완화하는 등 전력 품질을 향상시켜 전력 계통을 안정화하는 시스템이다. Cascaded H-bridge(CHB) 컨버터는 멀티레벨 구조를 가지므로 STATCOM 시스템 적용에 많은 이점이 있다. 하지만, 이러한 멀티레벨 CHB 컨버터의 안정적인 동작을 위해서는 균형 제어가 필수적이다. 본 논문에서는 Y 결선 CHB 컨버터의 레그 에너지 균형 제어에 사용되는 주입 영상분 전압에 대하여 분석하고 균형 제어의 동특성 향상을 위한 전향 보상 계산 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 적용하여 부하 불평형뿐만 아니라 계통 사고로 인한 계통 및 부하 동시 불균형에서도 안정적으로 시스템을 동작할 수 있다. 마지막으로 제안한 방법에 대한 수학적 타당성을 제시하고, 50MVA의 실제 스케일의 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법을 검증하였다.
감시 정찰용 짐발 구조 시스템은 베어링들과 다른 기계 요소들로 구성된 복잡한 기계 장치이다. 이 시스템은 크게 카메라부와 카메라부를 지지하는 안정화 짐발로 나눌 수 있다. 영상 정보 취득을 위한 비행 중 짐발 구조 시스템은 정찰기로부터 전달되는 광범위한 진동수를 갖는 심각한 가진을 받게 된다. 비록 정찰기로부터 전달되는 안정화 짐발의 기초 가진이 카메라부의 진동을 유발할지라도 카메라부는 정확하고 선명한 영상을 기록하여야만 한다. 그러므로 카메라부를 포함한 전체 짐발 구조시스템의 고유진동수와 고유진동 모드를 분석하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 베어링들의 효과를 고려한 시스템의 진동 특성 해석을 유한요소법에 의해 수행하였다. 뿐만 아니라, 0 Hz ~ 500 Hz 의 진동수 영역에서 조화응답해석을 통해 카메라부의 가속도 전달률을 계산하였다.
이 연구는 8주간의 척추 안정화 운동프로그램이 경부 장애 지수, 균형 능력 및 자세 변화에 어떠한 영향을 주는지를 알아보는 것이다. 운동 프로그램은 8주간 주 3회 척추 안정화 운동을 시행하였으며, 총 60분으로 구성하였다. 연구의 대상자는 6개월간 경부통을 호소하는 만성 경부통 환자 16명을 대상으로 운동 집단(n=8명)과 통제 집단(n=8명)으로 분류하여 운동 프로그램 사전, 사후의 결과를 관찰하여 다음과 같은 결과를 도출하였다. 경부 장애 지수는 시기, 집단, 상호작용에서 유의차가 나타났다(p<.05). 균형 능력은 집단 및 시기 간에서 유의한 상호작용 효과가 나타났다(p<.05). 자세 변화는 골반 경사각에서 시기, 상호작용에서 유의차가 나타났고(p<.05), 경부 및 어깨 위치각은 집단, 시기, 집단, 상호작용 모두 유의차가 나타났다(p<.05). 이상의 결과 척추 안정화 운동이 만성 경부통 환자에게 경부 장애 지수, 균형 능력 변화, 자세 변화에서 유의하게 개선된 결과를 나타내었다. 추후 연구에서는 방사선 영상을 통한 척추 구조 변화에 대한 구체적인 변화를 분석하여 척추 안정화 운동의 타당성을 높이는 연구가 필요할 것으로 사료된다.
기동형 경계 로봇의 목표 추적 시스템은 효율적인 경계 임무를 수행하는데 있어서 중요한 부분이다. 본 논문은 영상 장치를 포함한 3 축 기동형 경계로봇의 영상 정보를 이용한 목표 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안된 목표추적 알고리즘에서는 카메라 영상의 중심과 카메라 영상으로 포착된 목표물 중심 사이의 위치 에러를 이용하여 영상 장치의 목표 지향 벡터를 획득하였으며, 위치 에러를 획득하기 위하여 영상 처리 기법 중 하나인 CAMShift(Continuously Adaptive Mean Shift) 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로, 목표 추적 알고리즘을 실험 모델에 적용해 봄으로써 실제 실험 환경에서의 목표 추적 알고리즘의 적용 타당성을 검증하였다.
이 연구는 여성노인의 낙상 예방을 위하여 요부안정화운동을 실시하고 요부 등척성 근력, 복횡근과 다열근의 근두께, 자세안정성의 변화를 측정하였다. 대상자는 광주광역시에 소재한 요양원에서 여성노인 21명을 대상으로 8주간 운동 후 요부 등척성 근력, 복횡근과 다열근의 근두께, 자세안정성을 비교하였다. 요부 등척성 근력은 페가수스 근력 측정장치(3D Pegasus system, Germany), 복횡근과 다열근의 근두께는 초음파영상 계측장치(Sonoace 6000C, Korea), 자세안정성은 BBS 균형측정장치(Biodex Balance System SD, USA)로 측정하고 분석하였다. 요부 등척성 근력 중 굴곡, 신전, 좌회전과 복횡근 이완(횡)두께는 운동 전보다 운동 후에 통계학적으로 유의하게 증가하였으며, 자세안정성변화에서 전체 좌우 전후균형지수 모두 운동 후 통계학적으로 유의하게 감소하였다. 요부안정화운동이 근력 및 자세안정성에 영향을 미쳐 여성노인의 낙상 예방에 효과적이다 라는 결론을 얻었다.
An Image-Based Target Tracker maintains LOS(Line Of Sight) to a target by controlling azimuth and elevation gimbals of an ISS(Inertially Stabilized System). Its controller produces the gimbals commands of the ISS using tracking errors provided by an image tracker. The control performance of the target tracker with PI controller generally used for tracking controller is limited because of bandwidth limitation by time delay yielded by image capture and processing of the image tracker. In this paper, tracking controller using target states estimator is proposed which can enhance the tracking performance under the highly dynamic maneuvering conditions of the ISS and the target. Simulation results show that the proposed method can improve the tracking performance than that with only PI controller.
본 논문은 명암도의 변화가 많은 영상 시퀀스에서 움직임 정보를 효율적으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 계조도 기반의 움직임 추정 알고리즘은 조명 변화가 심한 시퀀스에서 오류가 많이 발생하지만 제안하는 알고리즘은 장면에서의 밝기 변화를 게인과 오프셋의 선형 모델로 정의하고 각 프레임에서의 그라디언트와 위상 정보를 이용하여 움직임을 정합시키므로 극단적인 상황에서도 강건한 특성을 갖는다. 제안하는 알고리즘을 인위적으로 움직임과 명암 변화를 발생시켜 만든 시퀀스와 플리커가 발생한 실제 동영상 시퀀스에 대해 적용하여 기존의 알고리즘과 성능을 비교하였다.
카메라를 이용하는 시각(visual) SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)은 로봇의 위치 등을 파악하는데 널리 이용되고 있다. 일반적으로 시각 SLAM은 움직임이 없는 고정된 특징점을 대상으로 연속적인 시퀀스 상에서 카메라의 움직임을 추정한다. 따라서 이동하는 객체가 많이 존재하는 상황에서는 안정적인 결과를 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 이동 객체가 많은 상황에서 스테레오 카메라를 이용한 SLAM을 안정화하는 방법을 제안한다. 먼저, 스테레오 카메라를 이용하여 깊이영상을 추출하고 옵티컬 플로우를 계산한다. 그리고 좌우 영상의 옵티컬 플로우를 이용하여 시차변화(disparity change)를 계산한다. 그리고 깊이 영상에서 사람과 같이 움직이는 객체에 대한 ROI(Region Of Interest)를 구한다. 실내 상황에서는 벽과 같은 정적인 평면들이 움직이는 영역으로 잘못 판단되는 경우가 자주 발생한다. 이런 문제점을 해결하기 위해 깊이 영상을 X-Z 평면으로 사영하고 허프(hough) 변환하여 장면을 구성하는 평면을 결정한다. 앞의 과정에서 판단된 이동 객체 중에서 벽과 같은 장면 요소를 제외한다. 제안된 방법을 통해 정적인 특징점이 요구되는 SLAM의 성능을 보다 안정화할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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