본 논문에서는 폴리포닉 음과 같은 복잡한 스펙트럼을 갖는 오디오 신호를 정현파 성분으로 모델링하고, 이를 바탕으로 고음질의 시간축 변화된 음을 얻는 방법을 제안한다. 입력 신호는 옥타브 밴드 구조의 다중 해상도 필터 뱅크를 통과하고 여기에서 나온 각 서브밴드 신호로부터 정현파 성분이 축출된다. 서브밴드 신호의 정현파 분석시 정현파 성분을 추출하는 구간의 크기를 국지적인 신호의 특성에 따라 다르게 해 주는 동적 세그멘테이션 방법을 적용한다. 이렇게 함으로써 기존 정현파 모델링에서 신호의 천이 구간에서 발생하는 퍼짐 현상을 개선하고, 시간축 변화 시에도 원래 음에 가까운 음질을 얻을 수 있다. 정현파 분석을 위한 스펙트럼 분석 도구로는 심리 음향 모델을 적용한 matching pursuit을 사용함으로써 정현파 성분의 갯수를 줄이고, matching pursuit의 반복 과정에 대한 합리적인 정지 조건을 제공할 수 있다. 정현파 성분으로 표현하기 어려운 신호의 잡음 성분은 원래 신호에서 정현파 성분으로 합성된 신호를 뺀 것으로 얻을 수 있으며, 스펙트럼 포락선 근사화 방법으로써 모델링된다. 본 논문의 알고리즘을 적용해 다양한 폴리포닉 음에 대해 실험한 결과 제안한 정현파 모델링 방법이 원래 신호의 음질을 잘 복원할 수 있고, 시간축 변화율이 큰 경우에도 신호의 천이 구간을 잘 표현할 수 있음을 확인하였다.
스마트카드, USB token과 같은 저 전력 정보보호장치의 가장 큰 위협요소인 부채널 공격은 장치 내부에 구현된 암호 알고리즘의 이론적인 안전도와는 무관하게 적용될 수 있다. 특히, 부채널 공격들 중에서 차분 전력분석 공격은 적용이 쉽고 근본적인 방어가 어려워서 매우 위협적인 공격이지만 공격을 적용하기 위해서는 측정된 모든 신호가 시간축 상에서 매우 잘 정렬된 신호라는 전제조건이 필요하기 때문에, 트리거 지터링, 잡음, 차분 전력 분석 공격 방어책 등 여러 요인들에 의해 시간축 상에 정렬되지 않은 측정된 신호를 정렬하기 위한 여러 가지 방법들이 제안되어 왔다. 기존의 신호 정렬 방법들은 측정된 신호의 시간축 상의 위치만을 정렬하는 방법들이어서, 랜덤 클럭을 이용하여 알고리즘의 수행 시간(시간축 상의 신호 크기)을 변화시키는 차분 전력 분석 대응 방법에는 적용이 되지 않는다. 본 논문에서는 측정된 소비 전력 신호를 보간(interpolation)과 추출(decimation) 과정을 통해서 시간축 상에서 위치뿐만 아니라 크기도 동시에 정렬시키는 향상된 신호 정렬 방법을 제안하였다. 또한 랜덤 클럭 방식의 차분 전력 분석 공격 방어대책이 구현된 스마트카드 칩에 개선된 신호 정렬 방법을 적용하여 차분 전력 분석 공격이 효과적으로 적용됨을 실험적으로 확인하였다.
본 논문에서는 다중객체 환경에서 특정한 객체를 추출과 추적을 하기 위하여 입력되는 영상의 처리과정을 간소화하여 실시간으로 수행할 수 있는 방법을 제시하였다. 실내환경의 많은 객체들 중 특정영역에 입력되는 객체를 추출하고 추출된 객체를 지속적으로 추적하기 위하여 상단의 카메라와 전면의 카메라의 상호정보교환을 통하여 특정 객체를 지속적으로 추적할 수 있음을 실험을 통하여 검증하였다. 상단의 카메라에서 입력받은 영상에서 x 축의 정보를 전면의 카메라에 전송하여 전면의 카메라는 객체의 x축 정보를 계산하지 않고 빠르게 객체영역을 획득할 수 있으며, 전면카메라에서는 객체들 간의 겹침현상을 해결할 수 없지만 상단의 카메라와 정보를 공유하므로 객체들 간의 겹침현상을 해결할 수 있었다. 실험결과 기존의 객체추적 시스템보다 객체를 추적하기위한 연산량이 줄어들었으며, 객체추출 및 추적의 정확성이 향상되었다.
근위축은 근육 단백질 합성의 저하와 근육 단백질의 분해 증가에 따른 근섬유의 감소에 의한 근육량이 감소되는 현상이다. 오미자(Schisandrae Fructus, fruits of Schisandra chinensis (Turcz.) Baillon)는 오랫동안 전통의학에서 강장제로서 널리 사용되어 왔다. 비록 다양한 질병 연관 오미자의 생리활성 효능이 폭넓게 연구되어져 왔으나 근육 질환 관련 연구는 매우 제한적으로 이루어져 왔다. 본 연구에서는 오미자 에탄올 추출물(SF)이 AMPK 활성인자 AICAR 처리에 의한 C2C12 근관세포의 근위축 모델계를 이용하여 근위축 억제 효능을 가지는지의 여부와 관련 기전의 해석을 시도하였다. AICAR 처리는 근단백질 분해 연관 ubiquitin ligase muscle RING finger-1 (MuRF-1)의 발현을 전사 수준에서 증가시켰고, MuRF-1 조절 전사인자의 하나인 forkhead box O3a (FoxO3a) 단백질의 인산화를 증가시켰으며, 이러한 변화는 근위축과 연관된 C2C12 근관세포의 형태적 변형과 동반된 현상이었다. 그러나 SF의 전처리에 의하여, AICAR에 의하여 유도된 근위축성 형태변화를 억제하였으며, MuRF-1의 발현과 FoxO3a의 활성화를 억제시켰다. 본 연구의 결과는 SF가 AICAR 처리에 의한 C2C12 근관세포의 근위축을 AMPK 및 FoxO3a 신호전달계 조절을 통하여 억제하였음을 보여주는 것으로 오미자는 근기능 향상을 위한 식의 약 소재로서의 개발 가능성이 매우 높음을 시사하여 준다.
협업적 여과 시스템은 사용자에 대한 클러스터링을 구축한 후, 구축된 클러스터를 기반으로 사용자에게 아이템을 추천한다. 그러나 사용자 클러스터링 구축에 많은 시간이 소요되고, 사용자가 평가한 아이템이 피드백 되었을 경우 재구축이 쉽지 않다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서의 사용자 클러스터링의 재구축 시간을 단축시키기 위해서 빈발 패턴 네트워크를 이용하여 사용자가 선호하는 장르 패턴을 추출하고, 추출된 패턴을 통해 사용자 클러스터링을 구축한다. 구축된 사용자 클러스터링을 협업적 여과에 적용하여 사용자에게 영화를 추천한다. 사용자 정보가 피드백 될 때, 전통적 협업적 여과는 사용자 클러스터링을 재구축하기 위해 모든 이웃 사용자를 재탐색하여 클러스터링 한다. 하지만 빈발 패턴 네트워크를 이용하여 장르 패턴 기반의 사용자 클러스터링을 적용한 협업적 여과는 사용자 클러스터링을 재구축시 사용자 탐색 공간을 국한시킴으로써 탐색 시간을 줄일 수 있다. 제안하는 장르 패턴기반의 사용자 클러스터링을 통해 사용자 정보가 피드백 된 후 사용자 클러스터를 재구축시 소요되는 시간을 줄일 수 있고, 전통적인 협업적 여과 시스템과 유사한 성능의 추천이 가능하게 되었다.
본 논문에서는 체험형 VR 환경을 고려한 동작 및 위치 인식 기법을 제안한다. 동작 인식은 신체부위에 복수개의 AHRS 디바이스를 부착하고 이를 기준으로 좌표계를 정의한다. 각각의 AHRS 디바이스로부터 측정되는 9축 움직임 정보를 기반으로 사용자의 동작을 인식하고 신체 분절 간의 관절각을 추출하여 동작을 보정한다. 위치인식은 AHRS 디바이스의 관성센서를 통해 보행 정보를 추출하여 상대위치를 인식하고 BLE Fingerprint를 이용하여 누적오차를 보정한다. 제안하는 동작 및 위치인식 기법의 구현을 위해 AHRS기반의 위치인식과 관절각 추출 실험을 진행하였다. 위치 인식 실험의 평균 오차는 0.25m, 관절 각 추출 실험에서 관절 각 평균 오차는 $3.2^{\circ}$로 나타났다.
본 논문은 주행 차량의 차선 변경 시, 위험 여부를 판단하는 방법을 제안하고 시스템을 구현한다. 차선 변경의 위험 여부를 판단하기 위해서 첫째, 변경하고자 하는 차선에 관심 영역(ROI)을 설정해야 하고 둘째, 변경할 차선으로 자차가 이동할 때 자차에 위험이 될 차량을 정확하게 추출해야 하며 셋째, 추출된 차량의 방향과 상대 속도, 상대 거리를 계산하여 운전자에게 위험 경보를 울릴지에 대한 여부를 판단해야 한다. ROI를 설정하기 위해서 영역의 한 축이 되는 차선을 잡고 이를 기준으로 영역을 확장시켰는데 좌표 변환 기법을 이용하여 정확성을 높였다. 변경 차선의 정확한 차량 추출을 위하여 적응 배경화면 갱신 모델 기법과 주행 도로의 특징을 이용한 영상의 영상 분할 방법을 이용하였다. 위험 차량으로 추출된 물체는 자차(自車)와의 상대거리, 상대 속도를 계산하고 픽셀 좌표 이동을 일정시간 평균을 내어 방향을 알아내어 위험으로 판단 시 경보를 울리도록 하였다. 제안한 알고리즘은 영역을 최소화하고 도로와 차량의 특징을 이용함으로써 정확도를 높이고 계산량을 줄여 빠른 연산을 요구하는 주행 차량의 영상에서 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.
본 문은 고속으로 이송되는 컨베이어 벨트 환경에서 획득된 대용량 소포 영상에서 다양한 관심영역(ROI:Region of Interest)을 고속 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 친 번째 단계에서는 영상을 32${\times}$32 픽셀 크기의 마스크로 나누고 그 중 내부 픽셀의 최대값과 최소값의 차이값이 최저 동적 입계값보다 큰 경우에 1차 후보로 검출한다. 두 번째 단계에서는 1차 후보 마스크를 다시 8${\times}$8크기의 서브마스크로 나누고 적셀 값의 편차(deviation)을 기준으로 최저 임계값보다 큰 마스크만 남김으로서 불필요한 영역을 제거한다. 이러한 전처리 과정을 거쳐 1차원 바코드, 2차원 바코드, 소포의 외형 경계, 레이블 및 문자와 같은 소포의 정보가 기록되어 있는 영역(ROI)을 제외한 나머지 영역을 제거한다. 후처리 과정에서는 위의 ROI 중 2차원 바코드 영역만을 추출하기 위해서 각각의 ROI에 대하여 기준축을 생성한 결과를 이용하여 각각의 영역을 검증하였다. 이와 같은 방법으로 실험한 결과 대용량 소포영상에서 약 200msec 이내에 다양한 ROI를 추출하였으며 100%의 정확도로 2차원 바코드 영역을 지정할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 레이저 가진을 이용한 초음파 전파 영상 기반 배관 비파괴 검사에 관해 다룬다. 손상의 영상화를 위해 갈바노미터 기반 레이저 미러 스캐너와 Q-Switch Nd: YAG 레이저 시스템을 사용하였다. 레이저 시스템을 가진원으로 사용하면 빠른 속도로 비접촉 초음파 가진이 가능하며, 온도의 변화가 급격한 환경이나 유해 물질이 포함된 환경에서도 대상 구조물의 원거리 가진이 가능하다. 또한 공간 해상도가 높으며, 입사각이 넓어 표면 형상이 복잡한 대상 구조물도 가진이 가능하다. 본 연구에서는 이러한 레이저 시스템으로부터 생성된 유도 초음파를 단일 PZT 센서를 사용하여 계측하고, 계측된 신호는 레이저 가진점에 해당하는 좌표점에 나열함으로써 2차원 공간좌표 및 시간축을 더한 초음파 전파 영상 생성을 위한 3차원 데이터를 구성한다. 이 데이터를 시간 축에 따라 연속적으로 반복 재생하면 초음파 전파 영상을 구할 수 있다. 이 때 웨이블릿 변환을 이용하여 계측 신호의 특정 주파수 성분을 추출해냄으로써 관찰하고자 하는 특정 유도 초음파 모드를 추출할 수 있다. 이러한 일련의 과정으로부터 획득한 초음파 전파 영상 데이터를 시간-공간 영역에서 주파수-wavenumber 영역으로 변환시켜줌으로써 손상 특성을 추출할 수 있다. 본 연구에서는 손상의 진단 및 위치 추정을 위해 wavenumber 필터링 기술을 적용하였으며, 시스템 검증을 위해 다양한 배관구조물 Testbed를 대상으로 실험을 수행하였다.
본 연구는 PSC I 거더교량을 대상으로 포장층에 축감지기가 없이 오로지 교량 상부구조 하면에서 측정한 변형률 신호만을 이용하는 차량하중분석시스템 개발에 관한 것이다. 중 차량이 교량을 주행할 때 교량 바닥판에서 측정한 변형률 신호로 차량주행정보를 추출하고, 교량 거더 및 가로보에서 측정한 변형률 신호로 차량하중정보를 추출하는 방법이다. 이러한 정보 분석을 위하여 영향선 분석방법과 인공신경망 분석방법을 사용하였다. 학습 데이터 확보 및 시스템 검증을 위하여 임의차량 및 시험차량 주행시험을 실시하였다. 대상 교량에서 하중분석결과, 가로보 변형률 신호를 이용한 경우가 거더 변형률 신호를 이용한 경우보다 더 정확한 결과를 나타내었고, 차선당 2열로 설치된 교량 바닥판 슬래브의 변형률 신호를 이용한 피크 검출 알고리즘도 차량의 속도와 축 수, 주행 차선, 축간 거리, 차간 거리 등의 주행정보를 추출하는데 매우 효과적임을 확인하였다. 또한, 가로보의 변형률 신호를 가지고 인공신경망 학습을 하여 시스템을 구성할 수 있는 경우가 기존의 거더 변형률 신호와 영향선만으로 시스템을 구성하는 경우보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있음도 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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