• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.98-108
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• 1998

멀티미디어 원격 의료 정보 시스댐에서는 멀티미디어 형태로 저장 관리되는 환자의 의료정보를 신속하게 원격 검색할 수 있어야 한다 또한, 대용량의 멀티미디어 의료정보를 효율적으로 관리하기 위한 멸티미디어 DBMS가사용되어야하며, 분산처리 환경에서의 원격 검색 기능이 구현되어야한다. 멀티미디어 원격 의료정 보 시스템과 같이 실시간 정보 전송 및 깎 정보 형태별 연결 관리가 펼요한 경우의 DB 원격 검색올 위해서는 Native ATM Service와 같이 개별 연결설정 및 QoS(Quality of Service)를 보장하는 초고속 정보 통신망이 펼요하다. 멀티미디어 DB의 원격 검색을 위해 상용 DBMS가 제공하는 API를 이용할 경우 해당 DBMS만올 지원하는 DBMS 의존적인 멸티미디어 원격 의료 정보 시스템이 되어 병원 규모 및 특성에 맞는 DBMS의 선정 및 DB 구축이 어렵게 된다. 또한, 상용 DBMS가 제공하는 TCP/IP Socket 기반의 전송 방식으로는 전송 특성이 각기 다른 멀티미디어 데이터의 개별적인 연결관리 빛 QoS 보장이 힘툴다 그러므로 본 논문에서 는 멀티미디어 원격 의료 정보 시스템을 위한 멸티미디어 DB 원격 접속 기능 구현에서 현재 상용 DBMS가 제공하지 않는 Native ATM API를 사용 한 DBMS 원격 접속 기능 구조를 제안하고, 이를 기반으로 한 원격 검색 기능을 구현 그 성능을 분석한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.223-232
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• 2005

본 논문에서는 블록 기반으로 부호화된 영상에 대하여 블록 경계 영역 특성에 따른 적응적 필터링을 이용한 양자화 잡음 제거 알고리즘을 제안하였다 제안한 방법에서는 블록 경계에 인접한 네 개 화소들의 통계적 특성을 이용하여 각 블록 경계 영역을 평탄 부영역(smooth sub-region)과 복잡 부영역(complex sub-region)으로 분류한 후, 인접 블록간 영역 특성을 이용하여 서로 다른 블록간 필터링을 수행한다. 먼저 인접 블록 모두 평탄 부영역인 경우에는 평탄 블록 경계 영역 중 블록화 현상이 발생하지 않은 영역도 존재하기 때문에 계산량을 줄이기 위하여 평탄 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역만을 검출하여 필터링을 수행한다. 그리고, 두 부영역이 서로 다른 부영역인 경우에 대하여서는 기존의 방법들과는 달리 실제 에지 성분을 보존하면서 블록화 현상과 에지 주위에서 발생하는 링잉 현상을 동시에 제거하기 위하여 인접 블록의 영역 특성에 따라 적응적으로 일차원 필터링을 수행한다. 두 부영역이 모두 복잡 부영역일 경우에는 블록화 현상을 제거하면서 실제 에지를 보존하기 위하여 블록화 강도 및 양자화 파라미터에 따라 블록 경계 영역의 두 화소에 대하여 필터링을 수행한다. 모의실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.165-172
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• 2017

도심을 지나는 철도 궤도는 급격한 곡선 구간이 존재하며, 철도차량이 곡선부를 주행하며 발생시키는 높은 주파수의 스킬소음은 곡선부 인근에 소음 민원을 야기하고, 해당 구간 궤도의 마모를 과도하게 발생시킨다. 본 논문에서는 대표적 비선형, 과도 특성인 스킬소음의 현상을 정확하게 파악하기 위해서 실차를 대상으로 곡선부 스킬 소음실험을 수행하였다. 특정 대차내 4 차륜을 대상으로 스킬소음의 음압의 크기, 주파수 특성, 주행 속도 변화에 따른 영향, 차륜의 진동응답특성과 스킬소음의 연관관계를 파악하였다. 동시에 차륜과 레일의 접촉 위치의 변화를 촬영한 영상을 분석하여 스킬소음 발생시 차륜의 레일에 대한 상대적 움직임에 대한 현상을 살펴보았다. 철도 차량 곡선 주행시 스킬소음은 내측 전륜에서 가장 크게 발생하며, 이는 차륜의 횡방향 진동 응답 특성과 관련이 있다고 생각된다. 이 발생 스킬소음의 크기는 차량 속도 증가와는 직접적인 관련이 없음을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권3호
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• pp.258-268
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• 2001

정보량이 많은 고화질의 동영상을 실시간으로 전송하기 위하여 압축 알고리즘을 필수적으로 사용하고 있으며, 시간적 중복성을 제거하는 동영상의 압축방법은 움직임 추정 알고리즘을 사용한다. 본 연구에서 설계하고자 하는 움직임 추정기는 블록정합 알고리즘이며, MPEG 부호기에서 사용되는 DCT 연산 결과인 DC 값을 이용하여 화면의 밝기를 판단한다. 움직임 추정기는 휘도 신호 8비트 모두를 사용하지 않고, 화면 밝기에 따른 비트 플레인(bit plane)에서 3비트만 선택하는 비교선택기를 이용한다. 본 연구에서 제안한 비교 선택기는 I-Picture만을 계산한다. I-Picture에 의해 계산된 선택 비트는 I, P와 B Picture의 움직임 추정 연산에 사용함으로서 움직임 추정기의 크기를 줄일 수 있는 구조를 제안하였다. 제안된 움직임 추정기의 고찰을 위하여 실험에 사용된 표준 동영상의 해상도는 352×288이며, DCT 연산의 처리 블록은 8×8이며, 탐색 영역은 23×23이다. 제안된 알고리즘은 C언어로 모델링하였으며, 기존 완전탐색방법과 PSNR을 비교한 결과 사람의 시각으로 거의 구별할 수 없는 작은 차이(0～0.83dB)가 나타남을 알 수 있었다. 본 연구에서 제안한 움직임 추정기의 하드웨어 크기는 기존 구조Ⅰ보다 38.3％, 기존 구조Ⅱ보다 30.7％ 줄일 수 있었고, 메모리 크기는 기존 구조Ⅰ,Ⅱ보다 31.3％ 줄일 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.887-896
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• 2018

본 예비연구는 낙상예방 프로그램이 종합병원 입원환자의 낙상발생에 미치는 영향을 조사하고자 하였다. 중재 전, 인천에 위치한 I병원에 입원하여 재활치료를 받는 환자 190명의 낙상발생빈도를 확인하였다. 낙상의 원인은 환자 보호자 및 치료사의 부주의, 치료사의 업무 부담의 가중, 침상의 높이, 보호자의 부재와 같은 치료실 환경의 문제로 나타났다. 저자들은 PDCA 모델을 통하여 문제점을 인식한 후 낙상예방 프로그램을 개발하였다. 낙상예방 프로그램의 구성은 낙상예방교육 동영상을 제작하여 환자 및 보호자에게 교육하였고, 환경개선 및 치료사교육을 2개월 간 수행하였다. 중재 후, 낙상 발생률의 분석은 220명의 환자를 대상으로 하였다. 그 결과, 낙상발생률은 중재 전과 비교하여 통증치료실은 34.1~66.7%가 줄었으며, 운동/작업치료실은 21.3~40.8%가 감소하였다. 본 연구의 결과는 낙상예방 프로그램이 입원환자의 낙상 감소에 긍정적인 효과를 나타내고 있으며, 낙상예방 모델 중 하나의 방법이 될 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권4호
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• pp.309-318
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• 2004

본 논문에서는 선택적으로 강화계층의 시간적 예측 정보를 사용하는 H.264 기반 선택적인 미 세입자 스케일러블 비디오 코딩 방법을 제안한다. 제안된 방법의 기본계층은 최근 표준화되었으며 고압축률이 특징인 H.264 (MPEG-4 Part 10 AVC) 알고리즘으로 코딩한다. 강화계층은 기본적으로 국제표준인 비트플레인 기반 MPEG-4 (Part 2) 미세입자스케일러블 코딩 방법으로 코딩한다. 본 논문에서는 엔코더측에서 강화계층간 시간적 예측 방법에 의해 발생된 효과적인 영상 정보를 드리프트 현상이 최소화하는 방향으로 선택적으로 적용하여 디코더측에 전송하는 방안을 제안하였다. 강화계층간 예측 방법만을 추가했을 때는 시간적 중복성을 줄여주는 효과를 볼 수 있지만 저비트율 대역에서 엔코더와 디코더간의 참조 저장 영상 불일치로 인한 드리프트 현상이 심하게 발생한다. 제안된 알고리즘은 시간적 예측 결과가 우수하여 코딩효율을 현저히 높혀줄 수 있는 경우에만 선택적으로 강화계층간의 시간적 예측 정보를 사용하였으며, 이로 인하여 저비트율 대역에서의 드리프트 현상을 현저하게 줄 일수 있었으며, 전반적으로 코딩 효율을 높여주는 효과를 가져왔다. 여러 영상 시퀀스를 대상으로 실험한 결과, 제안된 코딩 방법은 현존하는 국제표준인 MPEG-4 기반 미세입자 스케일러블 코딩 방법보다 같은 비트율 대역에서 영상화질이 약 3∼5 dB 높은 성능을 보여주고 있으며, H.264를 기반으로한 미세입자 스케일러블 코딩 방법보다도 약 1∼3 dB 높은 성능을 보여주고 있음을 발견할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.141-148
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• 2021

일부 네거리나 혼잡도로에서 특정 시간대에 행인이 많고 도로가 막혀서 발생하는 교통사고가 적지 않다. 특히 인근에 학교교차로가 있어 바쁜 시간에 학생들의 교통안전을 지키는 것이 중요하다. 과거에는 교통 신호등을 설 계 했을 때 행인의 안전성을 고려하지 않고 자동차 인식과 교통 최적화에 대하여 연구 했다. 행인, 특히 학생들의 안전을 확보하는 전제에서 가능한 한 도로의 소통을 유지하는 것이 본 연구의 중점적인 연구 방향이다. 본 연구는 사람, 오토바이, 자전거, 자동차, 버스의 식별문제를 중점적으로 연구할 것이다. 조사와 비교를 통해 본 연구는 YOLO v4 네트워크로 목표물의 위치와 수량을 식별하는 것을 제시한다. YOLO v4는 작은 목표물의 식별 능력이 강하고 정밀도가 높으며 처리속도가 빠르다는 특징을 가지고 있으며, 데이터 수집 대상을 설정하여 이미지 집합을 훈련하고 테스트 한다. 움직이는 영상에서 목표물의 정확도, 실수율과 누락율에 대한 통계를 사용하여, 본 연구에서 훈련된 네트워크는 움직이는 이미지 속의 사람, 오토바이, 자전거, 자동차와 버스를 정확하게 식별 할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.1-9
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• 2023

본 논문은 딥러닝을 통해 실시간으로 임베디드 기기에서 점자 블록을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 고성능 컴퓨터에서 점자 블록 인식을 위한 딥러닝 모델을 학습시키고, 임베디드 기기에 적용하기 위하여 학습 모델을 경량화 도구에 적용한다. 점자 블록의 보행 정보를 인식하기 위해 영상에서 점자블록과의 거리를 이용하여 경로를 판별하는 알고리즘을 사용한다. 임베디드 기기를 통해 촬영한 영상에서 YOLOv8 모델을 통해 점자 블록, 볼라드, 횡단보도를 검출한 후 점자블록 경로 판별 알고리즘을 거쳐 보행정보를 인식한다. 실시간으로 점자 블록을 검출하기 위해 모델 경량화 도구를 YOLOv8에 적용한다. YOLOv8 모델 가중치의 정밀도를 기존 32비트에서 8비트로 낮추고, TensorRT 최적화 엔진을 적용하여 모델의 최적화를 진행한다. 제안된 방법을 통해 경량화 된 모델을 기존 모델과 비교한 결과, 경로 인식 정확도는 99.05%로 기존 모델과 거의 차이가 없지만, 인식 속도는 기존 모델 대비 59% 단축되어 1초에 약 15개의 프레임을 처리할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.105-122
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• 2022

최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.261-282
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• 2024

본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.