본 연구에서는 수술이나 환자 모니터링시 무의식 상태 환자의 뇌혈류량에 대한 정확한 모니터링으로 뇌허혈 현상을 방지하기 위하여 2채널 양극성 아날로그 EEG를 디지털로 처리하여 다양한 뇌파 관련 파라미터를 추출하여 실시간으로 한 화면에 디스플레이하고, 또한 임상의사들이 사용하기 편리한 뇌파 감시 소프트웨어를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 EEG-데이터를 FFT 연산 후 CSA 및 DSA의 형태로 표현하며, 기타 다양한 뇌파관련 파라미터를 추출한 후 한 화면에서 실시간으로 디스플레이하고, 사용 편리성도 극대화하도록 프로그램하였다. 프로그램은 개발 도중에 여러 번의 동물실험 및 임상실험을 통하여 개선 보완되었으며, EEG, CSA, DSA 및 알파비, 퍼센트 델타 스펙트럼 모서리 주파수, 전체 파워, 전체 파워의 차 등의 주요 뇌파 파라미터들을 한 화면에서 관찰하게 되어 환자 상태의 종합적인 간찰이 가능하며, 나중에 저장된 EEG 파일을 재검토할 수 있다. 또한 CSA, DSA, 스펙트럼 모서리 주파수 및 전체 파워는 원하는 부분에서 표본을 취해 화면 위쪽에 최대 3개까지 붙여 놓고 동시에 비교할 수 있으므로 환자 상태의 객관적인 비교가 가능하고, 환자상태, 응급처치 등에 대한 기록사항을 입력할 수 있어서 저장된 EEG 파일의 검토시 이들 event로 즉시 찾아가는 기능이 있으며, 그 외에도 앞 뒤 점프 이동 기능, 이득 조절 기능, 윈도우 환경에서의 파일관리 기능 등을 갖추고 있고, 프로그램이 윈도우 환경에서 개발되어 마우스에 의해 대부분의 동작이 이루어진다. 개발된 프로그램을 이용한 대학병원의 임상실험결과, 환자상태의 변화에 매우 민감하게 반응하고, 또한 임상의사들이 이용하기에도 매우 편리하다는 평가를 받았다.
MPEG는 멀티미디어 응용의 표준이며, 저작자, 서비스 제공자, 최종 수요자 모두의 요구에 부합할 수 있는 기술들을 제공한다. 본 논문에서는 이러한 MPEG-4 컨텐츠를 효과적으로 스트리밍하는 데 적합한 실시간형 다중원형버퍼(M4RM 버퍼) 모델을 제안한다. M4RM 버퍼는 전송된 정보에 따라 MPEG-4 컨텐트를 구성하는 각 객체에 적합한 버퍼 구조체를 생성하고 그 주소 값만으로 다중 읽기 쓰기 연산을 수행한다. M4RM 버퍼에서는 표준에 기술된 디코더 버퍼와 컴포지tus 버퍼를 프레임 단위로 분할하여 스트림의 접근 범위를 최소화한다. 이러한 프레임 버퍼는 객체 서술자 정보에 따라 할당된다. 또한 버퍼에 기술된 객체의 동기화 정보를 처리하며, 사용자 이벤트 처리를 위한 효율적인 버퍼관리 API를 제공한다. 실험 결과에 의해, M4RM 버퍼 모델이 연산 시 버퍼 프레임에 대기하는 시간을 단축시키고, 그 결과로 IM1-20 재생기 및 윈도우 미디어 재생기에 비해 소량의 메모리를 사용하여 실시간 MPEG-4 스트리밍이 가능함을 보여준다.
일부 연구용 원자로의 설계조건상 사이펀 현상은 배관 파단 사고 시 수조수의 지속적인 방출을 유발할 수 있다. 사이펀 차단기는 이러한 현상을 효과적으로 제한하기 위한 안전장치로, 유체역학적인 특성상 사이펀 차단 현상 해석을 위해 고려해야 할 변수가 많고 계산이 복잡하다. 이에 사이펀 차단 현상을 쉽게 분석할 수 있는 프로그램을 개발하게 되었다. 윈도우8 운영체제에서 비쥬얼 스튜디오 2012를 이용하여 MFC프로그래밍으로 개발되었으며, 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 GUI형식으로 개발되었다. 개발된 프로그램은 사용자가 입력한 값으로부터 유체역학적 관계식을 통해 3단계의 연산과정을 거쳐 시뮬레이션을 진행한다. 베르누이 방정식으로부터 유속과 유량을 구하여 수위, 언더슈팅, 압력, 손실계수, 그리고 이상 유동과 관계된 값들을 연산한다. 프로그램에 적용된 이상유동 해석모델은 Chisholm 모델이며, 실제와 유사하게 시뮬레이션이 가능함을 확인하였다. 시뮬레이션 결과는 그래프를 통해 나타나기 때문에 사용자는 전체적인 차단 현상을 쉽게 파악하는 것이 가능하며, 시뮬레이션 데이터의 저장 또한 가능하다. 따라서 사용자는 사이펀 차단기 시뮬레이션 프로그램의 사용을 통해 사이펀 차단 현상을 쉽게 확인할 수 있으며, 사이펀 차단기의 실제 설계에도 이용할 수 있을 것으로 기대된다.
영역기반 스테레오 매칭 분야에서 최근 인간의 시각체계(Human Visual System)에 기반하여 영역내의 밝기값과 거리값에 따라 적응적으로 가중치를 부여하는 적응적 영역 가중치(Adaptive Support-Weight, ASW) 방법이 좋은 매칭 결과를 보이고 있다. 그러나 이 방법은 좋은 매칭 결과에 비해서 많은 연산비용을 필요로 하게 되고, 매칭의 실시간 시스템화에 큰 장애요소로 작용한다. 이에 Bilateral filter 수식으로 근사화 후 Integral Histogram 기법을 적용하여 영역 윈도우의 크기에 상관없이 상수 시간 O(1) 내에 매칭을 수행하는 연구가 진행되었다. 하지만 이 방법은 근사화 과정에서의 원 ASW 수식을 왜곡하기 때문에 매칭 정확도의 손실을 가져오게 된다. 본 논문에서는 적응적 영역 가중치 알고리즘의 매칭 정확도를 유지하면서 적응적 영역 가중치 알고리즘의 계산 비용을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 영역내의 픽셀을 그룹화하여 근사화된 매칭을 수행하는 Sub-Block 방법과 영상의 에지 정보에 따라 적응적으로 시차 탐색 범위를 조정하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안된 기법은 기존 방식보다 좋은 매칭 정확도를 유지하면서도 효율적으로 계산 수행 시간을 줄이게 된다.
낮은 대역폭을 가지는 네트웍을 통해 비디오를 전송하기 위해 개발된 H.263과 같은 낮은 비트율 비디오는 대역폭에 맞게 출력 데이터를 조절하여야 한다. 본 논문에서는 토큰 버킷 알고리즘을 사용하여 입력 트래픽을 관리하는 네트웍에 적합한 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 계산의 복잡도를 줄이기 위해 반복 연산을 수행하지 않는 최 적화 방법을 사용하였고, 전체 시퀀스의 평균 왜곡을 최소화하면서도 인접 프레임 사이의 왜곡 차이를 최소화하도록 알고리즘을 설계하였다. 비디오 품질의 변동을 감소시키기 위하여 제안된 방법은 슬라이딩 윈도우 개념을 도입하였으며, 이 방법은 선분석(pre-analysis) 처리를 요구하지 않는 특징이 있다. 따라서, 제안된 알고리즘은 비디오를 압축할 때 추가적 인 지연을 필요로 하지 않게 되어 실시간 처리와 낮은 복잡도를 요구하는 비디오 압축기에 적용될 수 있다. 실험 결과에서 제안된 방법은 기존의 비트율 제어 알고리즘에 비해 영상의 품질이 우수한 것을 보여준다.
본 논문에서는 객체 검출에 사용되는 Haar-like feature의 정규화 방법에 대해 다룬다. 기존의 Haar-like feature의 분산 정규화는 후보 윈도우 픽셀들에 대한 표준편차 계산에 사용되는 별도의 적분 영상 생성을 위해 많은 연산을 필요로 했으며 밝기 변화가 작은 영역에서 오검출이 증가하는 문제를 가지고 있으나, 제안하는 정규화 방법은 별도의 적분 영상을 사용하지 않아 처리 속도가 빠르며 제안하는 방법을 사용하여 학습시킨 분류기는 밝기 변화에 대해 강건한 성능을 보인다. 실험 결과 제안한 방법을 사용했을 때 객체 검출기의 처리 속도는 26% 향상 되었으며, 제안한 방법을 사용하여 학습시킨 분류기들은 5% 이상 향상된 검출률을 보였으며, 밝기 변화가 심한 경우는 45% 향상된 검출률을 보였다.
다기준 의사결정 연구는 평가기준이 상이한 다수의 선호도로부터 최선의 대안을 찾는 방법으로 실시간 재난 탐지, 센서를 이용한 서식 모니터링 등의 응용환경에서 활용되어 왔다. 최근 유효시간 데이터 스트림 응용환경에서 각 객체들이 개개의 유효시간을 가지므로, 기존의 슬라이딩 윈도우보다 다기준 의사결정 방법, 즉 스카이라인 질의 수행에 더 많은 연산이 필요한다. 본 연구에서는 유효시간 데이터 스트림에서 스카이라인 질의를 수행하는 TI-Sky 알고리즘을 제시한다. 실시간 환경에서 새로운 객체가 생성되고 소멸되기까지 유효한 객체들을 관리하고 스카이라인 질의를 수행하기 위해 파티션단위의 시간 지배관계를 제시한다. 객체의 생성과 유효시간, 지배관계에 따라 시간지배관계를 갱신하며 다양한 방법으로 사멸객체를 제거하여 수행성능을 향상 시켰다. 실험을 통해 TI-Sky가 다양한 데이터 상에서 기존 연구보다 뛰어난 성능으로 스카이라인 질의를 수행하는 것을 증명하였다.
본 논문에서는 OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 기반 메쉬 네트워크에서 시간/주파수 선택적 페이딩 채널과 TDoA(Time Difference of Arrival)에 의한 간섭의 영향을 완화하기 위하여, FFT 윈도우 시작 위치에 따른 수신 신호 모델을 기술하고, MMSE 필터를 사용하는 수신기를 위한 사후 검출 SINR과 필터 계수를 유도하였다. 또한, 이를 바탕으로 중복된 FFT 연산을 회피하면서 다중 노드간에 발생하는 간섭을 효과적으로 완화할 수 있는 MMSE-BSD(Bidirectional Successive Detection) 기법을 제안하였다. 제안하는 기법은 기존의 기법과 달리 30dB 이상의 평균 SNR에서도 64QAM uncoded BER 성능에 오차 마루 현상이 없음을 모의실험을 통하여 확인하였다.
얼굴영상에서 나타나는 정서특징을 분석하기 위하여 본 논문에서는 Active Shape Model (ASM)과 Lucas-Kanade (LK) optical flow 기법을 기반으로 하는 특징검출 및 분석방법을 제안한다. Facial Action Coding System에 근거하여 묘사된 정서적 특징을 고려하여, 특징이 분포하는 영역에 위치한 다수의 landmark로 shape 모델을 구성하고 모델에서 각 Landmark를 중심으로 하는 움직임 벡터 윈도우 내부의 픽셀에 대한 LK 기법을 통해 optical flow 벡터를 추출한다. 추출된 움직임 벡터의 방향성 조합에 근거하여 얼굴정서특징을 shape 모델로 표현할 수 있으며, 베이지안 분류기라는 확률 기반 추론기법을 기반으로 정서적 상태에 대한 추정할 수 있다. 또한, 정서특징분석과정의 연산 효율성과 정확성 향상을 도모하기 위하여 common spatial pattern (CSP) 분석기법을 적용하여 정서상태 별로 상관성이 높은 특징만으로 구성된 최적정서특징을 추출한다.
도로의 노선선정에 필요한 지형공간정보의 분석 및 처리에 따른 효율성을 증진시키기 위해서는 지형공간정보체계의 분석기능이 필요하다. 또한 합리적인 노선 선정을 위해서는 각 노선을 정량적으로 평가할 수 있는 기법으로 전문가의 지식과 경험을 필요로 하는 체계의 연계성이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 지형공간정보체계의 위치정보 구축과 분석과정을 통한 노선선정모형을 제시하고 전문가 체계를 연계한 노선선정체계를 개발하였다. 개발한 체계는 세 단계 계층 기반의 객체지향기법을 적용한 도형 사용자 접속 환경의 윈도우용 체계로서 조건에 따른 노선선형을 제시할 수 있도록 사용과 유지관리를 손쉽게 하였다. 지형공간정보체계를 이용하여 노선선정에 필요한 다양한 정보를 데이터베이스에 구축하고 3차원 지형 분석을 실시하여 대상지역의 특성을 효과적으로 파악하였으며, 영향권 및 중첩 분석과 위치정보연산을 통해 통제지역을 추출하였다. 노선선정체계를 통해 입력된 시종점간에 3개의 비교노선을 선정할 수 있었다. 따라서 본 개발 체계를 실제 대상지역에 적용하여 구체적인 비교 평가를 시도함으로써 노선선정체계의 적용 가능성을 입증하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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