GUI(Grophic User Interface) 기반의 상호작용은 컴퓨터를 더 사용하기 간단하고 쉽게 만들었다. 그러나 GUI 기반의 상호작용은 자연스럽고 직관적이며 적응적인 사용자의 요구사항을 만족시키기 위해 필요한 상호 작용 기능을 쉽게 지원하지는 못한다. 본 연구에서는 이미지 시퀀스에서 손을 추적하고 가상 현실에서 포인팅 장치로 마우스를 대체하기 위해 각 비디오 프레임에서 손을 인식하는데 유용한 방법인 수정 BMA를 제안했으며 이를 이용해 초당 30 프레임의 HCI 시스템을 구현했다. HCI 시스템을 구현하는데 가장 중요한 기준은 정확한 움직임 벡터 포착과 그의 실시한 처리이다. 수정 BMA는 실시간 처리를 위해 손의 위치, 움직임 방향을 고려한 손 영역을 분할, 손 영역의 색상 분포를 예측하는데 적용했다. 실험 결과는 YCbCr 좌표를 이용한 수정 BMA가 실시간 처리와 인식율을 보장함을 보여 준다. YCbCr 색상 좌표는 각 픽셀 색상의 휘도를 제거한 RGB 색상 좌표보다 더 적은 비트로 코딩 가능하며 주변 상황에 덜 민감하다. 수정 BMA를 이용한 손 추적은 가상현실, 게임과 장애인을 위한 HCI시스템 적용가능하다.
심혈관용 소재로서 혈관내피전구세포의 포획을 통해 in vivo 내피세포화가 가능한 표면을 가진 폴리우레탄 표면을 개발하였다. 혈관내피전구세포의 점착을 유도하는 CD34 단일클론항체(monoclonal antibody, mAb)를 표면에 도입하기 위해, poly (poly (ethylene glycol) acrylate-co-butyl methacrylate), poly (PEGA-co-BMA) 공중합체가 합성되었고, 이를 폴리우레탄 표면에 코팅하여 CD34 단일클론항체를 화학적으로 고정화하였다. 중합된 공중합체의 $^1H$-NMR 분석은 원하는 조성을 가진 poly(PEGA-co-BMA)의 합성이 가능함을 확인해 주었다. 이전 연구에서 개발된 PEG가 그래프트된 폴리우레탄과의 비교를 통해, 본 연구에서 제조된 poly(PEGA-co-BMA)가 코팅된 폴리우레탄 표면이 CD34 mAb의 고정화에 더 효과적인 것으로 나타났으며, 이는 CD34 mAb의 표면밀도와 활성도가 32배 이상 증가된 결과를 통해 증명되었다. 개질된 폴리우레탄 표면의 물리화학적 특성은 XPS와 물 접촉각, AFM에 의해 분석되었으며, 각각의 개질된 표면에 따른 표면의 특이적 성질을 잘 보여주었다. 본 연구에서 얻어진 결과들은 poly(PEGA-co-BMA)의 코팅을 통해 제조된 표면이 CD34 mAb의 고정화에 효과적임을 설명하였으며, 실제로 심혈관용 소재의 개발에 적용 가능성이 크다는 것을 증명해 주었다.
네트워크 혼잡으로 인한 패킷 손실은 인터넷 망에서는 필수 불가결이고, 압축된 비디오 비트 스트림을 인터넷 망에 전송할 경우 공-시간적 도메인상에 에러 전파을 야기하므로 화질에 심각한 화질열화를 초래한다. 본 논문에서는 수신측에서 손상된 영상 일부분을 복구하기 위하여 새로운 에러 은닉 알고리즘인 EBMA(Edge Detection on Boundary Matching Algorithm)를 제안한다. 기존 BMA는 부호화된 인접한 블록의 움직임벡터들이 상당히 높은 유사도 혹은 상관도(correlation)를 갖고 있다는 점과 손실블록과 인접블록 경계에 존재하는 화소간의 유사도를 이용하기 때문에 비교적 신뢰할 수 있지만, 손실블록과 정확히 복원된 인접블록 화소간의 방향성을 고려 하지않는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 에지영역을 검출하고, 검출된 에지영역에서 방향성을 조사하므로 기존 BMA 방법 보다 성능이 향상되었다. 실험결과는 제안한 알고리즘이 기존 BMA 및 MBMA 방법보다 계산 및 화질측면에서 우월하였을 뿐만 아니라, PSNR 값과 주관적인 화질상에서도 좋은 결과를 나타내었다.
본 논문은 얼굴의 특징점 추적을 위하여 얼굴 회전 변환과의 크기 변환을 고려한 BMA(Block matching alogorithm)을 이용한 방법을 제안한다. 우선 얼굴의 크기 변화를 구하기 위하여 얼굴 영역을 분리하여 그 면적을 구한다. 이 면적을 이전 프레임에서 구한 얼굴 영역의 면적과 비교하여 크기 비례를 계산한다. 다음으로 각 특징점을 중심으로 하는 8방위 영역의 화소들로 집합을 설정한다. 집합을 설정할 때에는 얼굴의 크기 변화를 고려하여 영역 내 화소들을 포함하는 양을 수정한다. 그리고 새로운 영상에서 화소 집합간의 거리가 가장 작은 화소를 새로운 특징점으로 지정한다. 이 때, 회전 변화를 고려하여 화소 집합의 순서를 순차적으로 바꿔 집합 간 거리를 산출한다. 제안하는 방법은 회전과 크기 변환에 강인한 특성을 보일 뿐 아니라, 단순한 움직임 예측 방법인 BMA보다도 쉽고 빠르게 계산된다.
To solve the general problems surrounding the application of genetic algorithms in stereo matching, two measures are proposed. Firstly, the strategy of simplified population-based incremental learning (PBIL) is adopted to reduce the problems with memory consumption and search inefficiency, and a scheme for controlling the distance of neighbors for disparity smoothness is inserted to obtain a wide-area consistency of disparities. In addition, an alternative version of the proposed algorithm, without the use of a probability vector, is also presented for simpler set-ups. Secondly, programmable graphics-hardware (GPU) consists of multiple multi-processors and has a powerful parallelism which can perform operations in parallel at low cost. Therefore, in order to decrease the running time further, a model of the proposed algorithm, which can be run on programmable graphics-hardware (GPU), is presented for the first time. The algorithms are implemented on the CPU as well as on the GPU and are evaluated by experiments. The experimental results show that the proposed algorithm offers better performance than traditional BMA methods with a deliberate relaxation and its modified version in terms of both running speed and stability. The comparison of computation times for the algorithm both on the GPU and the CPU shows that the former has more speed-up than the latter, the bigger the image size is.
성능이 우수한 H.264동영상압축표준이 발표된 이후, 기존 동영상압축표준인 MPEG-2에서 H.264표준으로 대체되었고, 이로 인하여 기존에 MPEG-2표준으로 압축된 콘텐츠들은 H.264표준을 따르는 디바이스에 적합한 트랜스 코딩 방법들이 연구되어왔다. 또한 H.264표준으로 압축된 동영상은 현재 IPTV 및 DMB 등 서비스를 제공하고 있으나 MPEG-2 표준 디바이스를 사용하고 있는 사용자들은 시청할 수 없게 되었다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-2 표준 디바이스를 사용하고 있는 사용자들은 H.264표준을 이용할 수 있는 H.264 to MPEG-2 트랜스코딩을 제안한다. 제안한 알고리즘은 H.264인코더의 특징인 가변블록의 움직임벡터를 MPEG-2의 매크로블록에 적합한 한 개의 움직임벡터를 예측하여 MPEG-2인코더의 계산량을 향상시키는 방법이다. 이때 물체의 경계와 배경의 특성을 파악하여 수정된 경계정합알고리즘을 사용하여 최적의 움직임벡터를 예측한다. 실험 결과, 제안한 방법은 MPEG-2 인코더의 "전역탐색"보다 PSNR은 거의 비슷하면서 부호화 계산 속도는 평균적으로 약 65% 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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