BACKGROUND/OBJECTIVES: This study aimed to improve portion size estimation aids (PSEAs) used in the nutrition survey of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) and validate the accuracy and precision of the newly developed aids. SUBJECTS/METHODS: We conducted intensive interviews with survey experts in KNHANES and consulted with experts to collect opinions about improvement of PSEAs. Based on the results of the interviews, 5 types of PSEAs (rice bowl, earthen pots, mounds, measuring spoons, and thickness sticks) were newly developed using 3-dimensional (3D) modeling or modification of color or shape. Validation tests were conducted with 96 adults 20 years old or older. For the rice bowl and earthen pots, the participants were asked to select the more similar PSEA in size after being shown the real dishes. For the mounds, measuring spoons, and thickness sticks, the participants were presented with actual plates of food and asked to estimate the given portion sizes using the given PSEAs. RESULTS: The improved 2-dimensional (2D) picture aid for the rice bowl reflecting the size distortion by angle of view using 3D modeling was perceived more closely to the actual size than the current 2D picture (P < 0.001). The change of the color of 2D pictures and 3D models, the change of shape of the measuring spoons, and the 3-dimensionalization of the 2D mounds had no significant improvement in the subjects' perception. CONCLUSIONS: The currently used 2D PSEAs need to be fully redesigned using 3D modeling to improve subjects' perception. However, change of color or shape will not be necessary. For amorphous foods, it is suggested that more evaluation be performed before reaching a final conclusion in the use of PSEAs, or alternative ways to improve accuracy of estimation need to be explored.
A remeshing algorithm using tetrahedral elements has been developed, which is adapted to the mesh density map constructed by a posteriori error estimation. In the finite element analyses of metal forging processes, numerical error increases as deformation proceeds due to severe distortion of elements. In order to reduce the numerical error, the desired mesh sizes in each region of the workpiece are calculated by a posteriori error estimation and the density map is constructed. Piecewise density functions are then constructed with the radial basis function in order to interpolate the discrete data of the density map. The sample mesh is constructed based on the point insertion technique which is adapted to the density function and the mesh size is controlled by moving and deleting nodes to obtain optimal distribution according to the mesh density function and the quality optimization function as well. After finishing the redistribution process of nodes, a tetrahedral mesh is constructed with the redistributed nodes, which is adapted to the density map and resulting in good mesh quality. A goodness and adaptability of the constructed mesh is verified with a testing measure. The proposed remeshing technique is applied to the finite element analyses of forging processes.
주문형 게임 서비스는 서버에서 실행하는 게임을 동영상 부호화하여 클라이언트에 전송하고, 클라이언트에서 비디오 복호화를 통해 게임을 즐길 수 있게 해 준다. 다수의 사용자가 네트워크상에서 실시간 게임 서비스를 즐기기 위해서는 초고속 게임 인코더가 필요하다. 본 논문에서 제안한 방법은 장면 기술자를 정의하고, 이를 게임 영상을 부호화하는 부호화기에 부가적인 정보로 입력함으로써 움직임 예측, 율 왜곡 최적화와 같은 복잡도가 높은 부호화 과정을 생략하여 부호화기를 고속화한다. 장면 기술자를 움직임 벡터로 사용하고, 장면 기술자를 이용하여 매크로블록 모드를 결정해 부호화기를 고속화한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 H.264/AVC의 오픈 소프트웨어인 x264와 비교한 결과, x264에 어셈블리 코드가 포함되지 않은 경우에 대해서 약 192%의 부호화 속도 향상을 확인하였고, x264에서 일부 모듈에 대해서 어셈블리 최적화를 반영한 결과에 대해서는 86%의 부호화 속도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 부호화기의 고속화 결과 60 FPS의 부호화 속도를 넘어 주문형 게임을 실시간으로 수행할 수 있게 되었다.
본 논문에서는 고품질의 3D 콘텐츠 제작에 있어 입체피로를 최소화하기 위한 영상의 수직시차 교정방법으로, 베이지안 접근방식을 적용한 사진측량기반의 강인 편위수정 기법을 제안하고자 한다. 영상의 수직시차 제거 과정은 크게 기하추정 단계와 에피폴라 변환 단계로 구성된다. 본 논문에서는 기하추정을 위해 사진측량에서 널리 활용되고 있는 공면조건 기반의 상대표정 알고리즘을 적용한다. 이때 상대표정 알고리즘에는 자동 정합점 추출에 따른 오정합과 위치오차에 강인성을 확보하기 위해 제약조건을 도입한 베이지안 접근방식을 적용하고자 하며, 이를 바탕으로 수행되는 에피폴라 변환에는 영상의 왜곡과 원 영상 대비 변형을 최소화하기 위한 공선조건기반의 중심투영변환기법을 적용하고자 한다. 알고리즘의 성능검증을 위한 비교 알고리즘으로, 기하추정에는 일반적인 상대표정 알고리즘과 컴퓨터비전분야의 8점 알고리즘 및 스테레오 캘리브레이션 기법이 사용되었으며, 에피폴라 변환에는 Hartley 방법과 Bouguet 방법이 사용되었다. 실험결과는 제안 알고리즘의 높은 정확도와 여러 오차요인들에 대한 강인성, 그리고 최소화된 영상변형의 결과를 보여주었다.
상수 모듈러스 오차의 확률을 영으로 줄이는 등화 알고리듬에 결정 궤환 방식이 도입된 DF-MZEP-CME (decision feedback - maximum zero-error probability for constant modulus errors) 알고리듬은 채널 왜곡 보상에서 보다 향상된 성능을 보인다. 그러나 이 DF-MZEP-CME 알고리듬은 기울기 계산에서 샘플 사이즈에 비례하는 계산량을 가지게 되어 구현상 장애요인으로 작용한다. 이 논문에서는 DF-MZEP-CME 알고리듬의 기울기를 반복적으로 추정하도록 하여 계산량이 샘플 사이즈와 무관하게 함으로서 계산량 문제를 해결한다. 샘플 사이즈 N 에 대해 기존 알고리듬이 10N 의 곱셈량을 가지지만 제안한 방식은 샘플 사이즈와 무관하게 단지 20 번의 곱셈을 수행한다. 또한 제안한 방식의 기울기 계산이 초기상태로부터 안정 상태로 넘어갈 때 연속성을 유지하는 것으로 나타나 오차 전파에 예민한 결정 궤환 방식에 매우 적합한 알고리듬으로 판단된다.
Wyner-Ziv 비디오 부호화 기술은 Slepian-Wolf와 Wyner-Ziv의 분산 정보원 부호화 (DSC : distributed source coding) 이론을 기반으로 한 새로운 비디오 압축 패러다임이다. Wyner-Ziv 부호화는 기존 부호화기 측의 복잡한 작업을 복호화기 측으로 이동시킴으로써 단순한 부호화기/복잡한 복호화기의 구조를 실현한다. Wyner-Ziv 복호화기는 원영상의 예측신호인 보조정보를 생성하기 위해 움직임 추정 및 보상을 수행하며, Wyner-Ziv 부호화기의 정보량은 이 보조정보에 직접적으로 의존하기 때문에 보조정보 생성효율은 전체 부호화 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 필드 부호화를 이용한 개선된 보조정보 생성방법을 제안한다. 우선 top 필드는 기존의 방식으로 부호화되고, bottom 필드는 이미 복호화 된 top 필드의 정보를 이용한 새로운 보조정보 생성방식으로 부호화된다. 실험결과를 통해 제안된 보조정보 생성방식이 기존의 방식과 비교할 때, 율-왜곡 성능 및 주관적 화질이 개선되었음을 알 수 있다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 보다 강인한 성능을 얻기 위하여 음성 모델 기반의 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 일반적인 모델 기반의 특징 보상 기법은 오열 음성 데이터베이스를 이용한 훈련 과정을 필요로 하므로 온라인 상에서의 적응 과정에 적합하지 않다. 제안한 방법에서는 보정 인자 추정 과정에서 병렬 모델 결합 기법을 도입함으로써 훈련 과정을 필요하지 않게 하였다. 모델의 결합 과정이 HMM 전체가 아닌 가우시안 혼합 (Mixture) 모델에만 적용이 되므로, 계산이 비교적 간단하게 되어 온라인 상에서의 모델 결합을 가능하게 하였다. 병렬적 모델 결합의 도입은 잡음 모델의 독립적인 이용을 가능하게 하였고, 본 논문에서는 MAP (Maximum A Posteriori) 적응을 통해 잡음 모델 갱신을 실시하였다 또한 잡음 오열 과정에 대한 근사화를 통해 연속적 형태의 채널 정규화 기법을 유도하여 적용하였다. 보다 효율적인 구현을 위하여 선택적인 모델 결합 방식을 도입함으로써 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 제안한 특징 보상 기법이 부가적인 배경 잡음과 채널 왜곡이 존재하는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 향상시키는데 효과적임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
분산 비디오 부호화 기법(DVC)은 매우 낮은 복잡도를 갖는 비디오 부호화기를 제공하는데 중요한 역할을 담당하고 있다. 그러나 우수한 비트율-왜곡 성능을 얻기 위해 기존의 대부분의 DVC 기법은 피드백 채널을 통해 패리티 비트 제어를 수행하고 있으며, 이것은 비디오 복호화에 있어 많은 시간을 초래하여 실시간 구현을 위해 꼭 극복해야 할 문제점으로 남아 있다. 이러한 문제점을 해결하고 상업화를 촉진하기 위해, 본 논문에서는 LDPCA 프레임 크기가 복호화 지연 및 전체적인 부호화 성능에 미치는 영향을 분석한다. 먼저 화소 영역 위너-지브 부호화 기법에서 각 비디오 프레임을 일정한 크기의 LDPCA 프레임으로 분할하고, 분할된 LDPCA 프레임별로 시간적 상관성을 이용한 예측 방식과 공간적 상관성을 갖는 예측 방식에 따른 성능을 비교 분석한다. 모의실험을 통하여, 현재 가장 많이 연구되고 있는 QCIF크기의 영상에 대해서는 LDPCA 프레임 크기가 3168크기일 때, 가장 우수한 부호화 성능 및 고속화에 유리함을 보인다.
본 논문은 3차원 공간의 원형 물체에 대한 자세 및 위치 추정 문제를 다룬다. 원형 특징은 실세계의 다양한 물체들로부터 관찰될 수 있으며, 비전 기반의 물체 식별 및 위치 인식을 위한 주요한 단서를 제공한다. 일반적으로 3차원 공간상의 원형 특징은 카메라에 의해 투영될 때 원근 변화에 따라 투영된 곡선 정보로부터 원형 특징에 대한 완전한 3차원 자세 및 위치 파라미터를 결정하는 것이 어렵다. 따라서 본 논문은 공면 점(共面鮎)을 활용한 원형 특징의 3차원 자세/위치 추정 방법을 제안한다. 본 논문은 우선 원형 특징과 공면 점에 대한 기하학적 변환 관계를 사영 공간 및 3차원 공간에서 해석하고, 이를 토대로 3차원 자세 및 위치 파라미터의 추정 절차를 기술한다. 제안된 방법은 수치 예제를 통해 검증되고, 정확도 및 민감도 분석을 위한 실험을 통해 평가된다.
음성 구간 추출이란 입력된 음성신호를 음성 구간과 묵음, 또는 잡음구간으로 구분하는 과정이다. 잡음이 섞여있는 음성신호의 무성자음 신호는 잡음신호와 매우 유사하다. 따라서 음성 구간을 추출하거나 잡음을 제거 또는 감소시킬 때 무성자음에 특별히 주의하지 않으면 무성자음을 손상시키거나 잘못된 잡음 추정으로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 잡음 환경에서 연속음성신호의 음성 구간을 정확하게 추출하기 위해 잡음과 무성자음사이의 경계를 명시적으로 검출함으로써 무성자음의 구간을 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 추출방법은 Hirsch가 잡음 추정을 위해 사용한 히스토그램 방법과 연속된 프레임 사이의 주파수 성분의 유사성을 나타내는 파라미터들을 이용하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 음성신호에 SNR이 각각 10㏈와 15㏈인 7가지의 잡음을 첨가하여 무성자음신호의 추출 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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