본 논문에서는 MPEG 3DAV Coding에서 진행 중인 EE2 및 EE3의 다시점 영상 압축에 효율적으로 적용할 수 있는 블록기반 시차추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 영상의 특성을 이용하여 블록크기를 가변적으로 구성하는 적응적 시차 추정을 적용하여 영상의 화질을 개선하였다. 추정하고자하는 해당 블록의 주변 특성을 고려하여 탐색 영역을 가변적으로 설정함으로써 계산량을 줄이고 좌우방향으로 시차가 더 크다는 스테레오 영상의 특성을 이용하여 2진과 4진 트리 분해를 혼용함으르써 기존의 4진 트리만 이용한 정보 부호화 방식보다 부가정보량을 감소시킬 수 있다. 모의실험 결과 기존의 전 탐색 영역블록 정합기법(FBMA)에 비해 최대 $68\%$정도 계산량이 감소하고, PSNR면에서 기존 기법들보다 1dB 가량 개선되는 것을 알 수 있다.
실시간 동영상에서의 프레임간의 상관관계를 이용하여 움직임 추정과 움직임 보상기법을 수행한다. 이 방법은 동영상에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 실시간 영상에서 중요한 역할을 하지만 실시간 응용 및 고해상도 응용에 적용하기에는 많은 계산량을 필요로 한다. 따라서 움직임 벡터를 결정하기 전에 블록 내부의 움직임을 예측한다면, 이를 바탕으로 탐색 영역에서 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 차영상을 통해 움직임의 검출되었을 때, 이 움직임의 물체의 반복적인 영상인지, 아니면 침입자가 발생한 영상인지를 구분하였으며 움직임 검출 영역 간 픽셀 값의 분포도를 나타낸다. 제안된 알고리즘은 움직임 보상 예측된 화질 및 계산량의 감소에 있어서 높은 성능 향상을 보였다.
목적 : 본 연구는 국외 학술지를 대상으로 체계적인 문헌고찰을 통해 자폐스펙트럼장애(autism spectrum disorder, ASD)아동들을 대상으로 사용되는 조기 중재 방법의 효과를 확인하는 것이었다. 연구방법 : 2017년 12월 이전까지의 국외 학술지에 게재된 논문을 Pubmed를 통하여 검색하였다. 주요 검색어로는 'autism', 'autism spectrum disorder', 'ASD', 'high function autism', 'high function ASD', 'Asperger syndrome', 'pervasive developmental disorder', 'PDDNOS', 'intervention'과 'early intervention'를 사용하였다. 최초 검색된 논문은 724편이었으나 포함 및 배제기준을 적용하여 최종 10편의 연구가 선정되었다. 결과 : 자폐스펙트럼장애 아동의 조기 중재는 10편의 선정된 연구 중에서 8편의 연구가 응용행동분석에 기초한 중재 프로그램을 적용하였고, 다른 2편의 연구들은 감각 통합적 접근과 테크놀로지에 기반을 둔 중재접근을 사용하였다. 대부분의 연구가 조기 중재로 의사소통기술과 사회적 상호작용기술, 지능, 적응 행동의 증가, 동시집중력의 향상과 같은 긍정적인 효과를 보고하였다. 결론 : 본 연구는 자폐스펙트럼장애 아동의 조기 중재에 대한 근거를 제시하며, 향후 국내 연구에서 효과적인 조기 중재에 대한 효과를 확인하는 연구가 필요할 것으로 사료된다.
The aim of this paper is to present the methodology for hand tracking and hand gesture recognition. The detected hand and gesture can be used to implement the non-contact mouse. We had developed a MP3 player using this technology controlling the computer instead of mouse. In this algorithm, we first do a pre-processing to every frame which including lighting compensation and background filtration to reducing the adverse impact on correctness of hand tracking and hand gesture recognition. Secondly, YCbCr skin-color likelihood algorithm is used to detecting the hand area. Then, we used Continuously Adaptive Mean Shift (CAMSHIFT) algorithm to tracking hand. As the formula-based region of interest is square, the hand is closer to rectangular. We have improved the formula of the search window to get a much suitable search window for hand. And then, Support Vector Machines (SVM) algorithm is used for hand gesture recognition. For training the system, we collected 1500 hand gesture pictures of 5 hand gestures. Finally we have performed extensive experiment on a Windows XP system to evaluate the efficiency of the proposed scheme. The hand tracking correct rate is 96% and the hand gestures average correct rate is 95%.
모양 기반 검색이란 실제 요소 값과 관계없이 질의 시퀀스와 유사한 모양을 갖는 시퀀스(서브시퀀스)를 데이터베이스 내에서 검색하여 내는 연산이다. 본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서의 모양 기반 검색을 위한 유연성 있는 새로운 유사 모델을 정의하고, 이 유사 모델을 지원하기 위한 인덱싱 및 질의 처리 방안을 제시한다. 제안된 유사 모델에서는 정규화, 이동 평균, 타임 워핑 등 다양한 변환을 지원한다. 특히 최종 유사 정도를 계산하기 위하여 사용되는$L_p$거리 함수론 사용자가 임의로 지정하도록 함으로써 응용에서 선호하는 유사 모델을 반영할 수 있다. 또한 이러한 모양 기반 검색을 효과적으로 지원하기 위한 압축된 서브시퀀스 트리 구조를 제안하고, 이를 기반으로 하는 효율적인 질의 처리 기법을 제시한다. 실험 결과에 의하면 제안된 기법은 진의 시퀀스와 모양이 유사한 서브시퀀스들을 사용자에 의하여 선택된 거리 함수를 사용하여 성공적으로 검색할 뿐 아니라, 순차 검색과 비교하여 거리 함수 선택에 따라 수 십배에서 수 백배까지의 성능 개선 효과를 갖는 것으로 나타났다.
본 논문은 적외선영상(infrared image)에서 배경모델링 기반의 실시간 객체 탐지 기법과 고속 PPC(PowerPC) & FPGA(Field Programmable Gate Array) 기반 개방형 구조의 하드웨어 설계 방법을 제안한다. 개방형 구조는 하드웨어 및 소프트웨어의 이식이 용이하고, 확장, 호환성, 관리 및 유지보수 등이 편리한 장점이 있다. 제안된 배경모델링 방법을 개방형 구조에 탑재하기 위하여 입력영상에서 검색영역 템플릿을 성긴 블록으로 구성하여 탐색영역의 크기를 줄인다. 또한, 이전 프레임과 현재 프레임에서 영상의 흔들림이 발생했을 때 보정하기 위해 전역움직임 보상방법을 적용한다. 배경과 객체를 분리는 픽셀 밝기의 시간 분석을 통해 적응적 값을 적용한다. 분리된 객체주변에 발생하는 클러터 제거 방법은 중앙값 필터를 적용한다. 설계된 임베디드 시스템에서 배경모델링, 객체탐지, 중앙값 필터, 라벨링, 합병 등의 방법은 PPC에서 구현하였다. 실험결과 제안된 임베디드 시스템에서 전역 움직임 보정과 배경예측을 통해 실시간으로 객체가 탐지될 수 있음을 보였다.
서로 다른 음성 부호화기를 사용하는 유/무선 통신망의 연동에서 각 음성 패킷간 효율적인 변환 과정이 필요하다. 이러한 패킷 변환 가정을 위해서 과거에는 이중 부/복호화 방식을 이용하였다. 그러나, 두 음성 부호화기가 이중 부/복호화 방식으로 연동될 경우, 음질 저하 및 계산량 증가, 부가적인 전달 지연 등의 문제가 발생한다. 이 논문에서는 유/무선 통신 시스템에서 널리 사용되는 ITU-T G.723.1[1]과 TIA IS-127 EVRC(Enhanced-Variable-Rate-Codec)[2]음성부호화기 간의 효과적인 연동을 위한 상호부호화 알고리듬을 제안하였다. 제안된 상호부호화 알고리듬은 크게 LSP(Line-Spectrum-Pairs) 변환, 개회로 피치 변환, 고속 적응코드북 검색, 고속 고정코드북 검색의 네 부분으로 나뉘어 진다. TMS320C62x DSP를 사용하여 구현해 본 결과, 제안된 상호부호화 알고리듬이 기존의 이중 부/복호화 과정에 비해 30%∼35% 정도 계산량을 개선하며, 적은 지연 시간으로 동등한 주/객관적 음질을 제공함을 확인하였다.
In For the past few years, query log data has been collected to find user's behavior in using the site. Many researches have studied on the usage of query logs to extract user's preference, recommend personalization, improve caching and pre-fetching of Web objects, build better adaptive user interfaces, and also to improve Web search for a search engine application. A query log contain data such as the client's IP address, time and date of request, the resources or page requested, status of request HTTP method used and the type of browser and operating system. A query log can offer valuable insight into web site usage. A proper compilation and interpretation of query log can provide a baseline of statistics that indicate the usage levels of website and can be used as tool to assist decision making in management activities. In this paper we want to discuss on the tasks performed of query logs in pre-processing of web usage mining. We will use query logs from an online newspaper company. The query logs will undergo pre-processing stage, in which the clickstream data is cleaned and partitioned into a set of user interactions which will represent the activities of each user during their visits to the site. The query logs will undergo essential task in pre-processing which are data cleaning and user identification.
본 논문에서는 표준 비디오 부호화기를 위한 블럭 정합 방식을 제안하였다. 일반적으로 기존 방식에 사용되는 광역-협역 방식이 아닌 \"슬라이스 경쟁\`이라는 새로운 개념이 도입되었다. 기존의 SAD의 누적 방식인 순차 방식에서 확산 방식으로 변경함으로써 SAD증가 추이의 선형성이 확보되므로, 누적 초기에 움직임 벡터로서 가능성이 낮은 후보들을 미리 제거하여 불필요한 계산량을 줄이는 방식이다. 그리고 움직임 벡터 예측방식과 적응적 탐색 영역개념을 도입하여 블럭 정합 방식을 효율적으로 지원하였다. 이 두 방식의 도입으로 약 13%의 계산량 감소가 발생하였으며, 최종적으로 기존의 고속 블럭 정합 방식들과 비교하면 39%~77%의 SAD 누적 횟수가 감소되었다. 그리고 다양한 테스트 영상에 대하여, 평균 MAD는 항상 낮으며, 전역 탐색 블럭 정합 방식에 가장 근접한 결과를 얻었다. 얻었다.
본 논문에서는 HOG 특정벡터와 영상분할을 이용한 부스팅 분류기반의 자동차영역 검출 알고리즘의 연구에 대해서 기술한다. 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 후 합병(split-merge) 방법을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 가장 큰 두 영역을 검색 영역에서 제외하여 처리 속도를 향상 시킨다. 각 영역에 대해 HOG(histogram of oriented gradient) 특정을 추출한다. 분류기는 두 개의 모집단을 분류하는데 많이 사용되고 있는 AdaBoost 방법을 사용한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 537개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며, 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 500개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 98.34%의 인식률을 얻었다. 결론적으로 제안된 방법이 지능형 자동차 제어 시스템에서 차량의 위치를 찾는 방법으로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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