본 논문은 다해상도 웨이브릿 변환 영상에 대해 각 대역간의 상관관계와 대역내의 상관관계를 이용한 정지 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 기존의 대역분할 방식은 각 대역의 계수값의 특성을 이용한 부호화 방식과 대역간의 상관계만을 이용했던 것과는 달리 본 논문에서는 대역간의 상관관계뿐만 아니라 대역내의 이웃하는 픽셀간의 상관관계를 이용했다. 즉, 제안한 방식은 대역내의 계수들을 2x2 블록으로 해서 각 블록을 루트노드로 대역간의 상관관계를 이용했다. 만약 LL대역내의 2x2 블록내에 기준 임계치를 초과하는 계수가 존재치 않을 때는 블록 전체를 하나의 심볼로 부호화 함으로서 위치정보의 부호화 수를 줄여 부호화의 효율을 증가시켰다. 위치정보의 부호화를 위해 적응형 산술부호화를 사용하여 부호화 하였다. 또한 높은 압축율을 위해 Antonini의 9/7 tap biorthogonal 웨이브릿을 사용했고 이에 따른 실험결과 같은 비트율에서 JPEG 시스템보다 3.4dB의 성능향상을 보였다.
영상 분할은 임상에서의 진단과 분석 및 3차원 가시화하는데 있어 선행되어야 할 필수적인 과정이다. 본 논문에서는 심혈관계 영상의 분할을 위한 Wave-front SRG방법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 슬라이스 영상에서 사용자에 의한 씨앗점(seed front)을 입력으로 받아 그 이웃한 슬라이스들에 wave-front를 만들어 영역 성장법에 의해 3차원 volume을 확장시킨다. 이때 다음으로 성장할 wave-front voxel의 mean gradient 값을 사용하여 밝기값의 변화가 심한 심혈관계 영상을 분할하였으며, Wave-front voxel의 size를 계산하여 혈관분할 시 발생할 수 있는 작은 채널에서의 새나감을 방지하였다. 제안된 방법을 컴퓨터 단층촬영으로 얻은 심혈 관계 영상의 분할에 적용한 결과, 밝기값의 변화가 심한 심혈관계 영상을 성공적으로 분할했으며, 작의 채널의 새나감이 없이 분할을 수행하였다.
본 논문에서는 H.264/AVC 비디오의 고속 부호화를 구현 하기 위하여 인터 프레임 상에서 움직임 벡터의 상관관계를 이용한 빠른 인트라 모드 스킵 알고리즘을 보인다. 제안한 인트라 모드 스킵은 이웃 블록 사이의 움직임 벡터간의 상관관계와 이전 프레임의 매크로블록(Macroblock)의 모드를 이용하여 인트라 예측을 생략함으로써 계산량을 줄이는 방법이다. 새로운 물체가 나타나거나 복잡한 움직임을 보이는 매크로블록들이 인트라 모드로 결정될 확률이 높기 때문에, 주변블록의 분산을 이용하여 임계값을 계산하고, 현재 매크로블록의 분산값과 비교하여 조건에 맞는 매크로블록에 대해 인트라 예측을 생략한다. 또한 시간적 상관관계가 높은 이전 프레임의 같은 위치의 매크로블록의 모드가 인트라 모드로 선택 되었을 경우, 인트라 예측을 실행한다. 제안한 방법으로 실험하였을 때, 기존의 논문과 비교하여 부호화 시간이 평균 26.02% 정도 감소하였다.
최근 도시재생 및 사회적 경제 등의 분야에서 도시 공동체가 주목받고 있다. 지금까지는 도시 공동체의 이상적 대안적 성격에 관심이 있었으나, 도시 공동체의 발전을 위해서는 현실의 공동체에 대해 구체적으로 분석하고 이를 통해 과제를 도출하는 것이 필요하다. 이러한 문제의식 하에, 본 논문에서는 최근 공동체 활동이 활발하게 전개되고 있는 대구광역시 동구 안심지역 주민들을 대상으로 그들의 사회경제적 특성, 지역사회에 대한 공동체 의식, 지역에서 이웃과 맺고 있는 관계와 공동체 활동에 참여하는 것과의 관계를 분석함으로써, 도시 공동체의 현황과 과제를 고찰하였다. 분석 결과 이 지역에서는 중산층, 고학력, 아파트 거주자들이 주로 참여하였으며, 이웃과 사회적 관계를 활발히 맺는 경우가 그렇지 않은 경우보다 참여가 활발하였다. 이러한 공동체 활동의 특정 계층 지향성은 다른 주민의 정보 접근을 제한하고 이는 참여 제한으로 이어지며 배제가 일어나는 원인이 될 수 있으므로, 본 논문에서는 계층 간 보다 개방적인 느슨한 연대가 필요하다고 제안한다.
본 연구는 아동의 이웃 및 대중매체경험이 친사회적 행동에 어떠한 영향을 미치는지와 공감능력이 이들 간의 관계를 매개하는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 충북지역 초등학교 5, 6학년을 할당표집하여 설문조사를 실시하였으며 419명의 자료를 SPSS로 분석하였다. 연구결과 여아가 남아보다, 5학년이 6학년보다 긍정적 대중매체경험, 공감능력, 그리고 친사회적 행동이 높은 것으로 나타났다. 또한 경제수준을 상으로 인식한 집단이 중상이나 중하로 인식한 집단보다 지역사회환경만족도, 공감능력, 친사회적 행동이 유의하게 높게 나타났다. 회귀분석결과 이웃 및 긍정적 대중매체경험이 공감능력과 친사회적 행동에 유의한 영향을 미쳤고 특히 긍정적 대중매체경험이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 이웃경험 중 지역사회환경만족도와 긍정적 대중매체경험은 아동의 친사회적 행동에 직접적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 공감능력을 통해 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타나 공감능력의 부분매개효과가 확인되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 아동의 공감능력과 친사회적 행동 증진을 위한 실천적 개입 방안을 제시하였다.
외로움은 사회적 연결 욕구가 충족되지 못할 때 갖게 되는 고통스러운 경험이다. 의인화는 동물이나 무생물(예: 컴퓨터)에게 인간의 속성을 부여하는 것인데 비해, 비인간화(dehumanization)는 의인화와 반대되는 과정으로서, 인간을 동물이나 무생물로 인식하는 것이다. 본 연구의 목적은 외로움, 사회적 연결욕구 및 의인화의 관계를 분석하고, 외로움이 의인화, 외집단의 비인간화에 끼치는 영향을 검증하는데 있다. 연구 1에서는 외로움, 사회적 연결욕구 및 의인화의 관계를 분석하고자 외로움 질문지와 의인화과제를 실시하였다. 그 결과 참가자가 외로움을 강하게 느낄수록 컴퓨터와 동물에 대한 의인화의 경향이 더 뚜렷하게 나타났다. 연구 2에서는 실험상황에서 작문과제를 통해 연구참가자들에게 외로움의 정서를 유도한 후, 통제조건에 비해 의인화, 비인간화의 경향 및 이웃에 대한 신뢰감에서 차이가 나타나는지를 비교하였다. 그 결과, 외로움의 조건에서 통제조건보다 의인화, 비인간화 및 이웃에 대한 부정적 정서가 유의하게 더 높게 나타났다. 이 결과는 동물과 무생물에 대한 의인화는 외로움을 해결하기 위한 사회적 연결욕구와 관계가 있으며, 외로움은 다른 인간에 대한 비인간화 및 이웃에 대한 비호감에 영향을 끼칠 가능성을 시사한다.
수문변량 사이의 관계는 대부분 비선형 관계를 보이고 있다. 일반적으로 이런 비선형 관계는 어떤 선행하는 명백한 하나의 함수적인 형태로 표현할 수 없는 것이 일반적이다. 본 논문에서는, 비매개변수적 다변량 회귀분석 방법을 지역적으로 가중된 다항식을 이용하여 비선형 예상 함수를 추정하였다. 지역적으로 가중된 다항식은 추정치 각 점에서의 인접한 이웃자료를 가지고 목적 함수를 테일러 급수 확장을 통하여 고려하였다. 이런 비매개변수적 회귀분석을 실용성을 Great Salt Lake의 격주 체적자료에 대한 단기간 예측을 통하여 보여주었다.
스테레오스코픽 비디오 영상은 좌측영상과 우측영상으로 이루어진 한 쌍의 영상으로 구성되며, 이들 좌우 영상들 사이에는 높은 상관관계를 가진다. 스테레오 영상의 압축을 위한 부호화는 이들 좌우 영상의 높은 상관관계와 각 시각 내에서의 이웃 픽쳐와의 시간적 상관 관계를 모두 고려하여 이루어진다. 이 때, 왼쪽 영상의 정보는 기저층에서 처리하고 오른쪽 영상 정보는 상위 층에서 처리하는 것이 일반적이다. 본 논문은 MPEG-2 다시점 프로파일을 이용하여 입체영상 부호화 코덱을 구현할 때, 상위 층의 픽쳐 처리순서에 따라 부호화 효율이 어떻게 달라지는지를 분석하여, 실제 시스템 운용을 위한 코덱 구조를 제안하였으며, DTV 및 HDTV급 스테레오 시퀀스를 사용한 실험을 통하여 검증하였다.
최근 생물 유전자 정보를 효과적으로 분석하기 위한 적절한 도구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 백혈병 환자의 골수로부터 얻어낸 DNA Microarray 유전 정보를 분류하여 환자가 가지고 있는 암의 종류를 예측하기 위한 최적의 특징추출방법과 분류 방법을 찾고자 한다. 이를 위해 피어슨 상관관계, 유클리디안 거리, 코사인 계수, 스피어맨 상관관계, 정보 이득, 상호 정보, 신호 대잡음비의 7가지 특징 추출 방법을 사용하였으며, 역전과 신경망, 의사결정 트리, 구조 적응형 자기구성 지도, $textsc{k}$-최근접 이웃 등 가지의 기계학습 분류기를 이용하여 분류 실험을 하였다. 실험결과, 피어슨 상관관계와 역전파 신경망을 이용한 분류 방법이 97.1%의 인식률을 보임을 알 수 있었다.
본 논문은 다개체 로봇을 위한 랭크 기반의 포메이션을 다룬다. 여기서 제안되는 방법은 이웃한 두 대 로봇의 지역 위치를 이용한다. 전통적인 다개체 로봇의 포메이션을 위한 연구는 모든 로봇의 위치를 파악하기 위해 로봇과 중앙 컴퓨터사이의 통신을 필요로 한다. 그리고 전역좌표에서 모든 로봇의 위치를 참조하여 포메이션 형성 및 로봇 경로가 만들어 진다. 기존의 연구들과는 다르게 제안된 포메이션 형성 방법은 지역좌표에서 이웃한 두 대의 로봇 위치를 사용 한다. 따라서 제안된 방법은 여러 모양의 포메이션을 형성할 때 모든 로봇의 협력 관계는 필요하지 않고 주변의 이웃 로봇 위치를 개별적으로 이용한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 효과적으로 포메이션을 형성할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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