이 논문에서는 비디오 영상에서의 블록 모션 측정을 위한 통계학적인 특징에 기반 한 알고리즘을 제안한다. 우선 참조 블록의 통계학적인 특징을 구하고, 이를 참조 블록의 통계적 특징과 정규 시작점 패턴 (SPP) 에 퍼져 있는 블록에서의 특징을 비교하여, SPP에서의 시작점 (SP) 후보를 선택하는 데에 적용한다. 최종적인 SP 들은 SP 후보 들에서의 평균절대차이 (MAD) 값으로 구한다. 마지막으로 기존의 고속탐색 알고리즘인 BBG나 DS 그리고 TSS중 하나를 이용하여 참조블록의 모션 벡터를 최종 SP를 시작점으로 하여 계산하였다. 실험결과는 기대 했던 바와 같이 최종 SP로부터의 시작점들이 전역최소값 (global minimum)에 근접함을 보여 주었다.
미디어 서비스는 사용자들의 다양한 미디어 소비 패턴 변화와 상호작용 서비스, 고화질 고용량의 다양한 소비자들 요구로 인해 새로운 미디어 서비스 패러다임을 맞이하고 있다. 이에 따라, IT 자원의 효율적인 사용 및 유지 관리비용의 절감을 목적으로 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 클라우드 미디어 서비스의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 기존 클라우드 기반 미디어 서비스의 경우 저작권 보호 기술이 제한적이며, 사용자 및 서비스 제공자에게 유연한 저작권 보호 기술이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 클라우드 기반 미디어 서비스를 위한 저작권 보호 플랫폼에 대한 참조 모델을 제시하여 멀티 DRM을 지원하는 클라우드 기반 미디어 서비스를 구축할 때 실제 시스템 구현에 참조할 수 있는 모델을 제시한다.
자연현상이나 실제 상황을 담고 있는 비디오 시퀀스는 기본적으로 주위의 픽셀들과 높은 상관도를 가지고 있다. 따라서 움직임 벡터 정보도 주위 블록의 정보와 상관도가 높으며, 움직임 예측을 수행할 때의 계산 량을 줄이는데 용이하게 사용되어져 왔다. 본 논문에서도 이를 이용하여 움직임 벡터를 예측하는 방법을 제시한다. 현재 블록의 정확한 움직임 벡터 예측을 위하여, 참조 프레임의 움직임 벡터와 현재 프레임의 움직임 벡터 정보를 참조하여 시작점을 정확하게 재조정하였다. 더 정확해진 시작점 예측으로 인해 움직임 정보의 중앙으로 수렴하는 확률이 더 높아 졌으며, 이를 이용하여 enhanced hexagonal search의 첫 단계를 수정함으로써 search point를 줄였다. 실험결과에서는 제안한 알고리즘의 장점과 단점을 분석하고 각 테스트 시퀀스에 따른 성능을 비교하였다.
경동맥 내중막두께(intima media thickness: IMT)는 2000년 미국심장학회에서 관상동맥 질환이나 허혈성 뇌질환 위험도의 독립적인 인자임을 인정하여 일차 진단지표로 권장함에 따라 세계적으로 그 관심이 확산되고 있다. 최근 국내에서도 서구화되어 가는 식생활 패턴으로 인해 고혈압, 동맥경화, 뇌졸중, 관상동맥 질환 등의 심뇌혈관계 질환 발병률이 높아지고 있다. 서구의 연구결과에 의하면 경동맥 내중막 두께는 인종, 성별, 연령에 따라 많은 차이를 보이기 때문에 임상적 진단에 기초가 되는 한국형 경동맥 내숭막두께 정상치 확립이 요구된다. 경동맥의 내중막두께는 경동맥 팽대부에서 근위부 10 mm 부위의 far wall 총경동맥 부위에서 심혈관계 위험 인자와 가장 상관성이 많은 것으로 보고되고 있다.
본 논문에서는 잡음 환경에서의 음성인식 개선에 관한 내용으로 기존의 DTW에서 일종의 특징보상기법을 적용한 방식으로 예측잡음이 아닌 실생활에서의 음성잡음 데이터를 적용하여 인식모델을 잡음상황에 맞도록 적응시키는 방법으로 제안하는 Noise Cancel DTW를 사용하였다. 음성인식 시 주변노이즈를 고려한 참조패턴을 생성하여 특징 보상으로 인식률을 향상 시키는 방법으로 잡음 환경에서 음성 인식률을 향상 시켰다.
본 논문에서는 질의응답 시스템에서 질의에 포함된 언어 정보와 검색 대상 문장 사이의 의미 연관성을 참조하여 정확한 결과를 추출 가능하도록 하는 온톨로지의 자동 구축 방법을 제시한다. 검색 대상 문장은 웹에서의 활용과 표준화를 위하여 단어 태그, 품사 정보 및 파싱 구조를 갖는 XML 문서로 변환하고, 이 구조를 이용한 연관성 분석을 위해 의미망을 갖는 온톨로지를 자동으로 생성할 수 있도록 하였다. 온톨로지에서 의미 연관성을 결정하는데 중요하게 활용되는 개념으로써는 동사의 행위, 명사절 그룹 매치, 복합명사 선별, 고유명사 매치, 품사 태깅 등이 있다. 제안한 방법의 성능은 NIST TREC-10의 질의 응답문을 사용해서 단어 패턴 매치 방법과 비교 분석하였으며, 본 논문에서 제안한 방식이 재현율과 정확율 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 입증하였다.
가상메모리 시스템에서 페이지 부재(page fault)를 최소화하기 위해서는 미래에 사용될 페이지를 미리 예측하는 것이 중요하다. 미래에 사용될 페이지는 이미 입력된 페이지들의 패턴 분석을 통해 예측 가능하며 이를 통해 시스템 성능을 최대화 할 수 있는 페이지 교체 정책(page replacement policy)에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 동일한 교체 우선권을 가지는 페이지들 간의 예측 적중률을 높이기 위하여 기존의 NUR(not used recently) 정책에 참조횟수 비트를 추가하여 우선 순위를 판단하는 방법을 제안한다. 제안하는 정책은 C 언어를 기반으로 모델링 되었으며 시뮬레이션 결과 페이지 프레임의 크기와 무관하게 기존의 정책들에 비해 성능이 향상됨을 확인하였다.
대부분의 최근 적외선 센서는 focal-plane array (FPA) 구조로 되어있다. 이러한 구조의 센서는 공간적 불균일 응답성을 갖는 것으로 알려져 있고, 이로 인해 고정패턴잡음을 발생시킴으로써 영상열화를 가져온다. 따라서 적외선 영상의 고정패턴잡음을 제거하기 위해서는 픽셀 불균일 보정을 해야 한다. 픽셀 불균일 보정기법은 참조물체기반 접근법과 영상기반 접근법으로 나눌 수 있다. 참조물체기반 접근법에서는 흑체와 같은 균일한 온도를 갖는 물체를 이용해서 고정패턴잡음을 분리시킬 수 있는 방법이다. 하지만 센서의 응답성은 시간이 지나면서 변할 수 있기 때문에, 최근에는 비디오 영상을 이용하는 영상기반 접근법이 많이 연구되고 있다. 영상기반 접근법들 중에서 칼만 필터를 기반으로 하는 최신 알고리듬은 영상 간에 움직임 보상 시에 한 방향 워핑을 이용하고 센서의 offset 불균일성만을 보상해준다. 하지만 한 방향 워핑을 이용한 시스템 모델은 영상의 경계 부근에서 고정패턴잡음을 효과적으로 제거하지 못한다. 게다가, offset만 보정하는 접근법은 gain의 불균일성의 영향을 많이 받는 영상에서는 성능이 악화될 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 양방향 워핑을 이용하여 시스템 모델링을 하고, gain과 offset의 결합 보정을 수행하는 알고리듬을 제안한다. 모사 영상과 실제 영상에 대한 실험 결과들은 제안하는 알고리듬이 기존 알고리듬들보다 더 효과적으로 고정패턴잡음을 제거하는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 다수의 진동 소자로 제작한 진동 패드의 촉감 효과를 알아보기 위해 실험과 설문을 통해 신체 부위별로 가장 현실감이 뛰어난 진동 패턴을 제시한다. 실험 방법은 $4{\times}4$ 배열 형태의 16개의 진동 소자를 이용하여 진동 패드를 제작하였다. 8비트 마이크로프로세서를 통하여 각 진동 소자의 떨림 여부와 강도를 제어하며, 게임에서 자주 사용되는 음향 효과인 총소리에 의해 자동으로 다양한 진동 패턴을 생성하여 신체 각 부위에 여러 가지 패턴의 촉감 자극을 추어 그 현실감 정도를 측정하였다. 실험 결과의 분석을 통하여 진동 패드를 사용하는 것이 사격 게임에서의 현실감이 좋으며, 어깨 부위가 가장 현실감 있는 부위임을 확인하였다. 또한 실험한 네 가지 패턴 중 안쪽에서 바깥쪽으로 퍼지는 느낌의 실험 패턴 형태가 가장 효과적인 것으로 측정되었다. 본 연구의 결과는 신체 부위와 진동 패턴에 의한 촉감 효과와의 상관관계에 대한 사용자 실험으로서, 진동으로 촉감을 제공하는 햅틱스 분야의 연구를 위한 중요한 참조가 될 것이다.
본 연구에서는 국내에서 성공한 영화들의 쇼트 분석을 통해 흥행한 영화의 클라이맥스부분에서 공통된 편집 패턴 분석을 찾아 씬(작은 이야기 단위)의 구성이 잘 기획되어 있는지 데이터 시각화 연구를 한다. 이 연구는 편집패턴들의 모형을 참조하여 영화 전체에 클라이맥스 표현 패턴이 몇 개로 구성되어 있는지 분석하는 것으로 쇼트이미지들의 자동 수집과 수집된 데이터들의 샷사이즈 자동 분류 시스템을 설계하고 이 시스템을 통해 클라이맥스 패턴 중심으로 하나의 씬을 이루고 있음을 증명한다. 작은 이야기인 씬의 구성이 클라이맥스 패턴으로만 판단하기 어려워 배우들의 대화를 통해 씬을 찾아 비교분석을 하였다. 배우들 간의 대화 기반 씬 예측을 위한 character-net은 등장인물들 간의 대화 내용을 추적하여 인물들 간의 대화 형성을 네트워크 망 모양으로 시각화할 수 있다. 망 모양의 시각화를 통해 큰 이야기와 작은 이야기의 구성을 분석할 수 있으며, 씬 수에 따른 밀집도로 영화의 흥행 여부를 예측할 수 있다. 이 두 가지 연구를 비교하여 영화의 기획 구성 및 제작 방법에 기여를 할 것이라 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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