본 논문에서는 동영상 압축에 핵심 기술인 이동정보량추정에 있어 새로운 가변블럭정함 알고리즘을 제안하였다. 이동정보량 추정에 있어서 고려되어야 할 실시간 처리와 정확한 운동벡터를 구하기 위해 연속된 두 프레임 영상을 이용하여 차영상을 구하고 이 차영상에서 나타난 윤곽정보를 2진화하여 윤곽의 포함정도에 따라 블록의 활동도를 정의하고 이 활동도에 따라 움직임이 많은 부분은 퀘드트리를 적용하여 보다 정확한 운동백터를 구하였다. 컴퓨터 모의실험으로 다른 고속블럭매칭 알고리즘과 PSNR과 계산량을 비교하여 제안된 알고리즘의 우수함을 입증하였다.
최근 전 세계적으로 비만의 문제점이 드러남에 따라 국가적 차원에서 비만인구를 줄이기 위한 노력을 하고 있다. 비만 해소에 가장 효율적인 운동으로 평가받고 있는 걷기운동을 효율적이고 효과적으로 수행할 수 있도록 도와주는 만보기는 다양한 형태의 기기 또는 어플리케이션으로 큰 인기를 얻고 있다. 이에 본 논문에서는 보다 정확한 만보기를 제작하기 위해 센서 및 체형, 신발의 종류에 따라 어떠한 특성을 가지는지 분석하고 효과적인 만보기 어플리케이션 구축 방법을 제안한다.
The rigid body characteristics (value of mass, Position of center of mass, moments and products of inertia) of mechanical systems can be identified from FRF data or vibration spectra of rigid body motion. Therefore the accuracy of rigid body characteristics is connected directly with the accuracy of measured data for rigid body motions. In this paper, a method of improving accuracy of measurement of rigid body motion is presented. Applying rigid body theory, ail translational and rotational displacements at a tentative point on the rigid body are calculated using the measured translational displacements for several points and transfer matrix. Then the estimated displacements for the identical points are calculated using the 6 displacements of the tentative Point and transfer matrix. By using correlation coefficient between measured and estimated displacements, we can detect the existence of errors that are contained in a certain measured displacement. Consequently, the improved rigid body motion with respect to a tentative point can be obtained by eliminating the contaminated data.
인체와 같은 다관절체의 운동은 세그먼트 단위로 강체의 특성을 포함하고 있으나, 움직임에 따라 옷의 주름과 같은 잡음과 관절의 변화 등의 비강체의 성질을 가진다. 따라서 잡음과 움직임에 따라 다양한 특징점이 추출되며, 영상 간 특징점의 변화가 심하므로, 대상의 특징을 비교적 정확히 반영하는 대응관계를 가진 특징점을 추출하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 인체와 같은 다관절체의 움직임으로부터 신뢰성 있는 대응관계를 가진 특징점을 추출하기 위한 기법을 제안한다. 또한 쌍 대응(pairwise correspondence)의 문제를 확장하여 특정 동작을 이루는 다수의 프레임에서의 일관성 있는 특징점 대응을 위한 간단한 전략을 제안한다. 이를 통해 정확하고 안정적인 대응관계를 가진 특징점을 추출할 수 있다.
최근 헬스케어에 대한 관심이 급증하면서, 운동을 통한 칼로리 관리 애플리케이션 연구들이 진행되고 있다. 기존의 연구들은 행위 인식 모델이 정교하지 못할 뿐만 아니라, 기초적인 행위 인식 기술을 사용하여 정확한 운동량을 측정하기 어렵다. 또한, 파일 시스템을 이용하여 센서, 행위, 칼로리 등의 다양한 데이터를 효과적으로 관리하기 어렵다. 본 논문에서는 경량 데이터베이스를 이용하여 개인의 칼로리 섭취량 및 소모량을 관리해주는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 스마트폰용 경량 데이터베이스에 저장된 데이터를 활용하여 효과적으로 칼로리를 관리하며, 칼로리 소모량 측정 정확도를 높이기 위해 계층적 행위 인식 모델을 제시한다.
좁은 ITS(Intelligent Transportation Systems) 대역에서는 채널 혼잡을 피하는 것이 필수적이다. 눈에 띄는 변화가 있을 때만 차량 운동을 보고하는 것은 대역폭 사용을 줄이기 위한 표준화된 접근 방식이다. 그러나 셀룰러 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신에서 주기적인 비콘의 빈번한 누락으로 인한 비주기성은 자원 낭비와 자원 스케쥴링의 안정성 문제를 제기한다. 이에 대해 이 논문에서는 자동차의 운동이 물리적 특성에 의해 제약을 받기 때문에 딥러닝 기반 체계로 대부분의 메시지 생성 시간을 정확하게 예측할 수 있다는 것을 보여준다. 제안된 예측 방법은 통상적인 도로주행 시 94.9%의 정확도를 달성한다.
본 논문은 다물체동역학에서의 민감도해석을 위하여 개발된 혼합법(Mixed method)을 보여준다. 이 방법은 해석적인 미분의 유도와 수치적인 미분의 장점을 함께 사용한다. 해석적인 유도는 기본적인 전체의 미분에서 사용 되며 여기서 나온 각 세부 미분항은 수치적인 미분방법에 의존한다. 이로인하여 세부미분항을 다물체의 운동방정식 에서 유도할 때 발생하는 어려움을 제거한다. 여기서 사용되는 운동 방정식은 Joint Coordinate 방정식을 사용하며, 이 방정식의 계산시간과 정확도에 의해 민감도해석에서도 정확도와 계산시간의 효율을 향상시킬 수 있게 된다. 예제로서 자동차 Suspension 시스템의 승차감을 최적화하기 위한 민감도 해석을 수행하였으며, 여기서 혼합법이 차등미분법과 상응한 결과를 보였다.
선체운동은 외력관계 등 복잡한 환경에서 발생하므로 추정이 난해하다. 선체운동의 추정은 선박의 안전을 확보할 수 있는 중요한 요소이므로 정확한 추정이 필요한 실정이다. 기존의 선체운동관련 연구는 특정 선형에 대한 선체운동을 실험하여 획득한 모델과 기준이되는 모델의 겉보기 운동을 비교한 것으로 선체운동을 직관적으로 추정하기 난해하다. 본 연구에서는 선형-시불변 (Linear-Time lnvariant)시스템의 전달함수 기법을 적용해 선체운동을 극-영점 해석과 주파수 응답 분석을 통해 선체운동의 특성을 전달함수로 추정하는 개념을 소개한다. 선형-시불변 시스템을 이용한 선체운동 해석 모델은 1)파랑의 입력신호와, 2)선체운동의 출력신호, 3)블랙박스로 정의된 선체로 구성된다. 본 모델은 선체운동을 전달함수로 수치화 하여 정의할 수 있고, 극-영점해석 및 주파수 응답 분석을 통해 선체운동의 특성을 추정하는데 용이할 것으로 기대된다.
정상압 수두증(normal pressure hydrocephalus, NPH)은 뇌의 뇌척수압은 정상 범위에 있지만 뇌척수액이 정상 수준보다 증가해 뇌실확장증을 유발하는 질환으로, 조음기관의 운동성과 범위가 감소해 조음교대운동(diadochokinesis, DDK)과 말명료도에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 NPH 환자 38명과 정상 노인 38명을 대상으로 /파/, /타/, /카/ 및 /파타카/에 대한 DDK 과제를 실시한 후, 정확한 산출만 측정한 DDK(accurate token-DDK)와 부정확한 산출 포함, 모든 산출시도를 측정한 DDK(all token-DDK)의 두 방법을 모두 사용해 그 결과를 비교하였다. 또한 DDK가 NPH와 정상 노인의 두 집단을 얼마나 정확하게 분류 가능한지, 그리고 DDK와 말명료도 간 상관관계는 어떠한지에 대해서도 알아보았다. 연구결과, NPH 집단과 정상 노인 집단 간에는 accurate token-DDK와 all token-DDK 모두에서 유의한 차이가 있었고, 집단 분류정확도는 accurate token-DDK의 경우 75.0%, all token-DDK의 경우 77.6%로 비교적 높았다. 그러나 NPH 집단에서 DDK 속도와 말명료도 측정값 간에는 유의한 상관관계가 없었다. 본 연구는 NPH 환자의 말운동능력을 민감하게 평가하는 데에 DDK가 유용한 방법임을 시사한다.
근래에 들어 관성항법 알고리즘의 성능 향상에 이체 쿼터니언(dual quaternion)이 새로이 적용되기 시작하였다. 이체 쿼터니언은 선형 미분방정식으로 계산하는 쿼터니언을 회전운동과 병진운동을 동시에 취급하는 이체수(dual number) 체계로 확장한 형태이다. 본 논문에서는 기존의 관성항법 알고리즘과 근래에 소개된 이체 쿼터니언 알고리즘을 분석하여 두 알고리즘의 장점을 결합한 새로운 형태의 정밀 이체 쿼터니언 알고리즘을 제안하였다. 제안된 혼합 알고리즘은 기존 알고리즘과 유사한 수치적 연산량으로 이체 쿼터니언의 알고리즘과 유사한 정확도 향상을 얻을 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 혼합 알고리즘의 연산량 및 정확도를 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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