본 연구는 그래픽 이미지의 움직임 속도와 움직임 방향 변화에 따라 안구의 시선이동 변화를 추적하여 주의유인정도가 있는지를 알아본 연구이다. 실험설계는 움직임 속성별로, 속도(4개), 방향(수평 2개, 수직 2개, 대각선 4개) 각각에 대해서 움직임 요인(n)에 대한 분석을 실시하였다. 종속변수는 주시시작시간, 주시지속시간, 전체주시시간, 시선이동거리로 설정하였다. 그래픽 이미지의 움직임 속도 변화는 시선이동으로 알아본 주의 정도가 전혀 유의미하지 않았다. 좌우 이동에서는 좌에서 우로의 움직임이, 상하 이동에서는 아래에서 위로의 움직임이 주의 정도가 더 큰 것으로 나타났다. 대각선 이동에서는 속도 변화와 마찬가지로 유의미한 차이가 없었다.
목적 : 본 연구는 일반노인에게 시각적 피드백에 따른 발목 움직임 조절 도구를 사용하여 자가 운동을 시행하였을 때 노인의 발목 움직임 조절과 균형능력에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구방법 : 이 연구는 사례 연구(case-study)로써, 사전-사후 검사를 실시하였다. 80세인 일반 여성 노인에게 2주 동안 매일 오전, 오후 20분 동안 자가 운동을 실시하였다. 사전, 사후 검사로는 발목 조절 움직임 평가를 위한 Tracking 검사, 균형 능력 측정을 위한 한발로 서기 시간 측정과 Timed up-And-Go검사를 시행하였다. 결과 : 대상자는 Tracking 검사에서 발목 조절 움직임의 향상을 보였다. 균형 능력 평가에서는 한발로 서기유지 시간은 증가하였으나, Timed up-And-Go검사는 변화가 없었다. 결론 : 시각적 피드백에 따른 발목 조절 움직임 도구를 이용한 자가 운동은 노인의 발목 움직임 조절과 균형을 향상 시켰다.
동영상은 시간 및 공간적으로 많은 상관성을 지니고 있으며, 움직임추정 방법에서 움직임의 시 공간 상관성을 이용하면 정확한 움직임 추정과 성능 개선을 가져올 수 있다. 한편, Zafar와 Zhang은 웨이브릿 변환 영역에서 가변 블록 (variable block-size)을 이용한 다해상도 움직임 추정(multire-solution motion estimation) 기법을 제안하였다
이동 통신 채널과 같이 에러 발생율이 높은 환경에서 부호화된 비디오 스트림을 전송시 발생된 에러는 비디오 화질에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 현재 널리 사용되고 있는 H.263의 복호화기에서 전송도중 에러가 발생했을 경우 추가적인 데이터 스트림의 삽입 없이 효율적으로 에러를 은닉할 수 있는 기법에 관하여 연구하였다. 특히 인터프레임 영상에서 손상되거나 손실된 움직임벡터에 대해 시간영역에서 관계가 깊은 이전 프레임에서 손실블록과 같은 위치에 있는 블록의 움직임벡터와 현재 프레임에서 손실블록과 인접한 블록들의 움직임벡터 정보를 이용하여 이 블록들의 움직임 방향을 구하게된다. 이러한 블록의 움직임 방향을 이용하여 동일한 움직임 방향을 갖는 영역을 찾아 손실 블록이 어떤 움직임 영역에 속하는 지를 판단하여 손실된 움직임 벡터를 복원하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘에 중복블록 움직임 보상(Overlapped Block Motion Compensation)을 적용하여 블록화 현상을 줄였다.
본 논문은 압축된 비디오 신호로부터 움직임 객체를 효과적으로 추출하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 압축된 비디오는 압축과정에서 얻은 비디오 객체에 관한 여러 가지 정보들을포함하고 있으며, 이러한 정보는 객체 추출에 중요한 힌트가 된다. 본 연구에서는 각 매크로 블록의 움직임 정보만을 이용하여 움직임 객체를 추출하는 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여 프레임에서 배경과 움직임 객체를 분리하고, 움직임 벡터의 히스토그램과 복잡도를 분석하여 움직임 객체의 유효성 여부를 판단한다.
움직임 객체의 추출은 비디오 서비스 등에서 주요한 연구목적 중의 하나이다. 본 논문은 블록 움직임 벡터를 이용하여 움직임 객체를 추출하는 새로운 기법을 제시한다. 이를 위하여, 1) 사후 확률 밀도와 Gibbs 랜덤필드의 이용하여 블록 움직임 벡터를 결정하고, 2) 2-D 히스토그램을 바탕으로 전역 움직임을 구하고, 3) 경계 블록 분할 단계를 통해 객체 추출을 달성한다. 제안된 알고리듬은 특히 압축된 비디오 신호의 움직임 객체에 특히 유용하게 이용될 수 있다. 제안된 알고리듬을 여러 가지 영상에 적용한 결과 양호한 결과를 얻을 수 있었다.
최근 움직임 포착 시스템은 애니메이션 연구 분야에 가장 활발하게 적용되고 있다. 움직임 데이터의 포착은 움직임 포착 시스템은 실제 배우의 움직임과 연결하여 이루어진다. 본 연구는 기하학적 평균 필터를 이용하여 움직임 데이터를 편집하는 방법에 대해 다룬다. 포착한 움직임 데이터에 잡음이 끼면 부자연스러운 동작을 생성하기 때문에 동작을 자연스럽게 만들어 내는 중간 과정이 필요한데 기하학적 평균 필터를 이용하여 자연스러운 동작을 생성할 수 있도록 한 것이다. 실험 결과는 기하학적 평균필터가 다양한 공간필터 중에서 움직임 데이터의 잡음을 제거하는데 가장 우수함을 보여준다. 본 연구의 제안 방법은 실시간 애니메이션, 가상현신, 3D 응용분야등에 다양하게 응용 가능하다.
최근 움직임 포착 시스템은 애니메이션 연구 분야에 가장 활발하게 적용되고 있다. 움직임 데이터의 포착은 움직임 포착 시스템을 실제 배우의 움직임과 연결하여 이루어진다. 본 연구는 기하학적 평균 필터를 이용하여 움직임 데이터를 편집하는 방법에 대해 다룬다. 포착한 움직임 데이터에 잡음이 끼면 부자연스러운 동작을 생성하기 때문에 동작을 자연스럽게 만들어 내는 중간 과정이 필요한데 기하학적 평균 필터를 이용하여 자연스러운 동작을 생성할 수 있도록 한 것이다. 실험 결과는 기하학적 평균필터가 다양한 공간필터 중에서 움직임 데이터의 잡음을 제거하는데 가장 우수함을 보여준다. 본 연구의 제안 방법은 실시간 애니메이션, 가상현실, 3D 응용분야등에 다양하게 응용 가능하다.
여러 동영상 부호화 방식에서 영상프레임을 분할해서 이전에 부호화된 프레임으로부터 움직임을 추정하여 현재의 블록을 예측하는 움직임 보상을 사용하고 있다. 움직임 보상에 사용되는 화소정밀도가 높을수록 보다 좋은 성능을 갖지만 연산량은 증가하게 된다. 본 논문에서는 1/4 화소 정밀도를 지원하는 H.264/AVC 부호화기에 적합한 움직임 보상기를 연구하였다. 전치 배열과 휘도 6-tap 필터 3개를 사용하여 높은 하드웨어 이용률을 갖게하였다. VHDL을 사용하여 Xilinx ISE툴을 사용하여 합성하고, 보드 수준에서 PCI인터페이스를 사용하여 검증하였다. 본 논문에서 제안하는 움직임 보상기는 실시간 처리를 요구하는 분야에 응용 가능할 것으로 예견된다.
최근 멀티미디어 데이터에 대한 관심이 높아지면서 비디오 데이터에 대한 연구가 매우 활발히 진행되고 있다. 비디오 데이터에는 시간의 변화에 따라 공간적인 위치가 변화하는 움직임 객체를 포함하고 있다. 이러한 움직임 객체를 효과적으로 표현하고 검색하기 위해서는 객체의 전체적인 움직임을 파악할 수 있는 궤적을 표현하고 검색할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오 내의 움직임 객체의 궤적을 효과적으로 표현하고 검색하는 기법을 제안한다. 따라서 움직임 객체의 궤적 유사도 검색을 수행하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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