In this paper, a new gray scale expression method that divides the scan lines into multiple blocks is suggested. The proposed method can drive 16 sub-fields per 1 TV field in the panel with XGA ($1366{\times}768$) resolution. The on and off states of even subfields depend on the condition of odd subfields. The write address mode is used in the odd subfields, while the erase address mode is used in the even subfields. Because the ramp reset pulse is applied every 2 sub-fields, both the contrast ratio and the dynamic voltage margin are sufficiently obtained in comparison with previous AWD (Address While Display) methods. In realizing 16 subfields, shortening the scan time in the erase address period was important. The X bias voltage in the erase address period affected the minimum address voltage but did not the delay time of the address discharge. The delay time of the address discharge was affected by the address voltage and the time interval between the last sustain discharge and the scanning time. We also evaluated the dynamic false contour. New method shows an improved image quality in horizontal moving, but discontinuous lines were observed at the boundaries of each block in vertical moving
인간은 의사소통을 통해서 상호관계를 유지시키고 발전시켜나간다. 의사소통은 크게 언어적 의사소통과 비언어적 의사소통으로 나뉜다. 언어적 의사소통은 말 또는 글을 사용하는 것이고 비언어적 의사소통은 몸동작으로 의사를 전달하는 것이다. 우리는 일상생활에서 대화를 할 때 말과 더불어 제스처를 함께 사용한다. 제스처는 비언어적 의사소통에 속하며, 다양한 형태와 움직임으로 의사를 전달할 수 있다. 이러한 이유로 제스처는 HCI 분야와 HRI 분야에서 NUI/NUX를 구현하기 위한 수단으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 키넥트와 손의 기하학적인 특징을 사용하여 손 영역 검출과 손가락 개수를 인식하는 방법을 제안한다. 키넥트가 제공하는 깊이 영상을 이용하여 영상에서 손 영역을 검출하고 손의 윤곽선과 중점의 거리를 비교하여 손가락 개수를 파악한다. 본 논문에서 제안한 방법에 따른 손가락 개수 인식률은 평균 98.5%이고 수행시간은 0.065ms이다. 이 방법은 기존의 연구와 비교 했을 때, 인식 속도가 빠르며, 복잡도가 O(n),으로써 성능 또한 우수하다. 향후 이를 통해 제스처의 인식 가능한 범위를 증가시켜 보다 컴퓨터와 인간의 상호작용이 수월해지는데 도움이 될 것이다.
PDP벽걸이형 대형 평판 디스플레이로서 최근 시각적 극대화에 도움이 되는 대형화의 가능성과 자연스러운 색감 표현력 등의 장점 때문에 주목받고 있다. 하지만 저계조 표현, 의사 윤곽 문제등의 화질 저하 문제로 우위에 있지 못하고 다른 디스플레이 장치들과 치열한 경쟁을 하고 있어 더욱 많은 화질 연구가 필요하다. 본 논문은 42" PDP의 차질 개선 연구를 위한 Verilog HDL을 이용한 소프트 웨어 테스트-베드 구현과 FPGA를 이용한 자체 제작 보드에서 대해 설명한다.
In this work. we propose an algorithm for detecting and compensating dynamic false contours in plasma display panels (PDPs). First, we detect the candidate pixels, which are likely to be corrupted by false contours, and merge those pixels into several regions. Second, we estimate the motion vectors of the selected regions. Finally, based on the motion information. we modify the luminance values of the pixels in the regions to alleviate the effects of false contours. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm efficiently reduces dynamic false contours at low computational complexity.
데이터 웨어하우스는 다양하고 서로 다른 저장소로부터 데이터를 수집하고 통합하는 역할을 담당한다. 그리고 의사결정 지원이나 OLAP 질의에 대한 효과적인 구현을 목적으로 하나 또는 그 이상의 저장소의 데이터에 대한 구체화된 뷰들을 저장 관리한다. 데이터 웨어하우스를 둘러싸고 있는 화제로는 구조, 알고리즘, 그리고 다양한 데이터베이스들 또는 다른 정보 저장소들로부터 데이터를 추출하여 가져와 하나의 저장소(Data Warehouse)에 저장하는 툴들이 있다. 최근 몇 년간 데이터 웨어하우스는 데이터베이스 업계에서 두드러진 분야로 성장하였다. 그러나 데이터베이스 연구 공동체는 제한되어 왔다. 본 논문에서는 일반적인 데이터 웨어하우스 구조의 윤곽을 잡고 데이터 웨어하우스를 위해 데이터를 수집하고 변형하고 통합하는 시스템 설계를 목적으로 한다.
전립선은 남자에게만 있는 장기이다. 전립선의 질병을 진단하기 위하여 일반적으로 TRUS 영상이 사용되는데, 희미한 전립선 경계나 잡음, 좁은 그레이 레벨 분포 때문에, 전립선의 경계를 검출하는 것은 상당히 어려운 작업 중의 하나이다. 본 논문에서는 SVM을 사용하여 TRUS 영상에서 자동적으로 전립선 분할을 하는 방법을 제안한다. 이 방법은 전처리, 가버 특징 추출, 훈련, 전립선 분할 과정으로 진행된다. 전처리 과정에서 잡음 제거는 스틱 필터와 top-hat 변환이 적용된다. 회전 불변 텍스처 추출을 위하여 가버 필터 뱅크가 사용된다. 훈련과정에서 SVM은 전립선과 비전립선의 각 특징을 얻기 위해 사용되며, 마지막으로 전립선 경계가 추출된다. 여러 실험 결과로 제안 방법은 충분히 유효하고, 의사의 수동 추출 방법과 비교했을 때 10%미만의 경계 차이를 보였다.
본 논문에서는 거동이 불편한 환자를 위하여 주변 환경에 놓여 있는 기기들에 대한 제어와 간호사를 호출하는 간단한 의사소통 등을 위한 몇 가지 사각형 형태의 마커를 제시하고 이 마커들을 카메라 영상으로부터 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 다중 임계값을 사용하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화한다. 근사화 된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법을 이용하여 사각형 마커 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 마커 영상을 정규화한 다음에는 주성분 분석을 통하여 마커 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 마커의 종류를 인식한다. 본 논문의 시스템은 다중 임계값을 이용하여 조명에 견고하며 워핑 기법과 주성분 분석을 이용하여 촬영 각도에 견고하다. 총 21개의 마커를 설계하여 인식 실험한 결과 최대 100%의 인식률을 얻을 수 있었고 초당 12프레임의 수행속도로 조명과 각도 변화에 견고한 인식 결과를 얻을 수 있었다.
일반적으로 병원의 의사들은 눈으로 전립선 영상을 보고 수동으로 전립선과 배경의 경계를 구분하였다. 그러나 수동으로 자르는 과정은 너무 많은 시간을 소모하고 의사에 따라 다양한 경계가 추출되었다. 이런 문제를 줄이기 위해 자동 추출방식이 필요하게 되었지만, 전립선 경계의 정확한 추출은 작은 잡음이나 옅은 경계로 인하여 상당히 어려운 일이다. 지금까지 SVM, SIFT, 가버 텍스처 필터, 뱀형상 윤곽선 방법, 평균형상모델들과 같은 많은 연구가 진행되었다. 게다가, 2차원뿐만 3차원 영상, CT나 MRI 등에 관한 연구도 진행되었다. 하지만 아직까지 인간 전문가가 가진 경험을 뛰어 넘는 기술은 개발되지 않았으며, 많은 추가적인 연구를 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 전립선 영상의 경계의 평균적인 분포와 경계의 질감 특징을 예축하여 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 의사의 추출 방법과 유사한 경계를 얻을 수 있었다.
플라즈마 디스플레이에서는 역감마 보정으로 인한 표현 계조수의 감소 때문에 어두운 영역에서 의사윤곽이 발생하게 된다. 기존에는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 주로 오차확산 방법이 사용되었다. 하지만, 오차확산 방법은 계산량이 많고, 많은 메모리 용량을 필요로 한다. 본 논문에서는 적은 계산량으로 어두운 영역에서의 계조 표현 성능을 향상시키기 위한 디더링 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 표현 가능한 계조수 증가를 위하여 복수개의 디더링 마스크들을 프레임마다 번갈아 적용한다. 또한, 디더링 방법에서 발생하는 규칙적인 패턴을 감소시키기 위해 프레임별로 사용되는 디더링 마스크내의 문턱치의 위치를 변화시키도록 한다. 제안하는 방법은 기존의 오차확산 방법과 비교하여 상대적으로 적은 계산량과 메모리를 사용하면서도 시각적으로 유사한 계조 재현 성능을 나타낸다.
"의방유취(醫方類聚)"는 150여종 인용문헌의 내용을 91문의 병증문별로 분류한 다음 중복된 내용을 취사하는 등 일련의 정리와 수정과정을 거쳐 방대한 지식정보를 주제별로 정리한 대단위 의학정보사전이라고 할 수 있다. 물론 내용의 구성은 5만여 종에 달하는 치료처방이 중심이 되겠지만, 이에 앞서 전제되는 이론편과 매 문마다 부가된 식치(食治), 금기(禁忌), 침구(鍼灸), 도인(導引) 등 기타 요법 또한 적지 않은 분량이다. 이는 또한 앞서 간행한 "향약집성방(鄕藥集成方)"에서 병증목별로 간단한 몇 가지 조문의 이론과 단방요법 식으로 몇몇 문에만 침구와 도인법이 첨가되었던 것에 비하면 그 비중이 매우 중요시되었음을 알 수 있다. 특히 식치, 금기, 도인법이 이론과 방약에 필수적인 병용요법으로서 별개의 본편으로 구성된 것은 단순한 방약 위주의 대증치료(對症治療) 수준에서 벗어나 질병 발생 이후의 치료에 앞서 예방의학이 중시되었음을 뜻한다. 또 금기, 양생법을 병용함으로써 치료 후처치 또는 재활의학에 대한 관심이 증대되었음을 의미한다. 본고에서는 일반적인 처방서의 기본골격을 이루는 이론과 방약 부문을 제외하고 "의방유취"에서 다른 편으로 독립하여 구성된 식치, 금기, 침구, 도인편을 별도로 분리하여 고찰함으로써 치료편이 갖는 의미와 각 편별 특성을 알아보기로 한다. 먼저 제1절에서는 "의방유취" 구성상 독특하게 구성된 치료편의 구성과 각 편별 소재를 조사하고 그 비중을 가늠해 보았다. 이어 제2절에서는 각 편별 인용문헌을 살펴봄으로써 그 특성을 파악하여 "의방유취"에서 정리된 치료편의 의미를 되새겨 보기로 한다. 제1절이 외형상의 편제 상황을 조사 집계한 것이라면 제2절은 내용상의 특성을 소개하는 개요부라고 할 수 있다. 이것은 방대한 분량의 "의방유취"에 담긴 내용을 손쉽게 파악하고자 하는 입문 연구자에게 다소나마 개략적인 윤곽을 그려볼 수 있도록 기본적인 정보를 제공해 주는 지침서 역할을 하리라고 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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