The purpose of this study is to install a system that compensated for the respiration motion using an articulated robotic manipulator couch which enables a wide range of motions that a Stewart platform cannot provide and to evaluate the performance of various prediction algorithms including proposed algorithm. For that purpose, we built a miniature couch tracking system comprising an articulated robotic manipulator, 3D optical tracking system, a phantom that mimicked respiratory motion, and control software. We performed simulations and experiments using respiratory data of 12 patients to investigate the feasibility of the system and various prediction algorithms, namely linear extrapolation (LE) and double exponential smoothing (ES2) with averaging methods. We confirmed that prediction algorithms worked well during simulation and experiment, with the ES2-averaging algorithm showing the best results. The simulation study showed 43% average and 49% maximum improvement ratios with the ES2-averaging algorithm, and the experimental study with the $QUASAR^{TM}$ phantom showed 51% average and 56% maximum improvement ratios with this algorithm. Our results suggest that the articulated robotic manipulator couch system with the ES2-averaging prediction algorithm can be widely used in the field of radiation therapy, providing a highly efficient and utilizable technology that can enhance the therapeutic effect and improve safety through a noninvasive approach.
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 논문은 H.264/AVC 압축 영역에서의 동영상 검색에 관한 것이다. 기존의 동영상 압축 표준인 MPEG-2 및 4와는 달리 H.264/AVC는 다양한 블록 단위의 움직임 보상으로 인해 기존의 MPEG-2 및 4에서 사용되었던 움직임 벡터를 이용한 방법들을 그대로 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 H.264/AVC의 다양한 블록 크기의 움직임 벡터를 움직임 보상의 최소 단위인 $4{\times}4$ 블록 단위로 분할하고, 각각의 분할된 블록에 동일한 움직임 벡터를 할당하는 방법을 제안한다. 또한, 유사도 측정을 위해 두 영상으로부터 추출한 특징 간의 상관계수를 이용하였다. 실험은 10558 프레임의 MPEG 표준 동영상과 48161 프레임의 일반 동영상을 대상으로 이루어졌으며, 제안한 방법을 이용한 실험을 통해 0.2 이하의 ANMRR 결과를 나타내었다.
This paper suggests a feature point-based Iterative Closest Point (ICP) algorithm to compensate for the disparity error in building a two-dimensional map. The ICP algorithm is a typical algorithm for matching a common object in two different images. In the process of building a two-dimensional map using the laser scanner data, warping and distortions exist in the map because of the disparity between the two sensor values. The ICP algorithm has been utilized to reduce the disparity error in matching the scanned line data. For this matching process in the conventional ICP algorithm, pre-known reference data are required. Since the proposed algorithm extracts characteristic points from laser-scanned data, reference data are not required for the matching. The laser scanner starts from the right side of the mobile robot and ends at the left side, which causes disparity in the scanned line data. By finding the matching points between two consecutive frame images, the motion vector of the mobile robot can be obtained. Therefore, the disparity error can be minimized by compensating for the motion vector caused by the mobile robot motion. The validity of the proposed algorithm has been verified by comparing the proposed algorithm in terms of map-building accuracy to conventional ICP algorithm real experiments.
ITU-T(International Telecommunication Union-Telecommunication standardization sector)와 MPEG(Moving Picture Experts Group)에 의해서 최근 표준화가 완성된 H.264는 가변 블록 크기 움직임 추정, 복수참조영상, 1/4화소 움직임 예측/보상, 4×4 정수 DCT(Integer Discrete Cosine Transform), 율-왜곡 최적화(Rate-Distortion Optimization) 등의 새로운 부호화 기술로 H.263, MPEG-4 등 기존 비디오 표준에 비해 더 좋은 부호화 효율을 제공하고 있다. 그러나 새로운 부호화 기술들은 H.264 의 전반적인 복잡도를 심화시키는 주된 요인이기도 하다. 따라서, H.254 의 실제 응용을 용이하게 하기 위해서는 이러한 기술에 대한 고속 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 율-왜곡 최적화를 통한 부호화 모드 결정시 부호화기의 복잡도에서 가장 큰 비중을 차지하는 가변 블록 크기 움직임 추정 및 공간예측 부호화를 효율적으로 생략하여 부호화 모드 결정을 빠르게 수행하는 고속 모드 결정법을 제안한다. 실험결과, 제안된 방법은 부호화 효율의 손실이 거의 없으면서도 계산법을 약 4배 향상시킨다.
H.264/AVC와 같은 영상압축표준에서 움직임 추정 및 보상은 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 영상 코덱에서 일반적으로 사용되는 전역 탐색 기법(Full Search)은 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량이 필요하다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘들이 제안되었다. 그 중 NPDS(Normaized Partial Distortion Search)는 개선된 블록 정합 오류 연산을 이용하여 계산량을 낮추면서도 전역 탐색 기법에 거의 근접한 화질을 얻어 낼 수 있었다. 본 논문에서는 움직임 예측 벡터를 이용하여 초기에 최소 정합에러를 결정하고, 새로운 탐색 순서를 적용한 알고리즘을 제안한다. 실험결과에 따르면 제안하는 알고리즘은 기존의 전역탐색 알고리즘에 비해 비교적 화질 열화가 없고 계산량이 평균적으로 약 95% 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
ISAR 자동 초점(autofocus) 기법이란 움직이는 표적에 대한 2차원 레이더 영상인 ISAR 영상을 얻을 때 표적에 의한 doppler-shift 때문에 발생하는 위상 오차를 예측, 제거하는 기법이다. 이러한 자동 초점 기법이 수행되지 않은 ISAR 영상은 위상 오차(phase ewer)에 의한 왜곡이 포함되기 때문에 초점이 맞지 않는 것처럼 흐린(blurred) 영상이 된다. 이러한 영상은 추후에 구분기(classifier)를 이용하여 표적 구분 시 올바른 구분을 보장할 수 없으므로 반드시 자동 초점 기법이 수행되어야 하며, 본 논문에서는 이를 위해 영상의 엔트로피(entropy)를 최소화시키는 알고리즘을 이용한다. ISAR 자동 초점 기법은 크게 range alignment 과정과 phase adjustment 과정으로 나뉘는데, range alignment 과정에서 샘플링 포인트(sampling point)의 수와 그에 따른 영상 품질과의 관계를 분석하고, phase adjustment 과정 을 수행하기 위한 알고리즘인 SSA(Stage-by-Stage Approaching)의 계산시간 단축을 위한 방법을 분석한다.
항공기를 이용해서 영상레이더를 운영하는 경우 이상적인 경로와 항공기의 위치가 다르기 때문에 요동 보상이 필요하다. 항공기의 위치를 측정할 때 사용하는 항법 장치의 오차 때문에 보상 후에 잔여 오차가 존재한다. 자동초점 기능은 이런 잔여 요동과 시스템의 부정확성을 보정하기 위해서 제안되었다. 자동초점 기능으로 여러 가지 방법이 제안되었지만 PGA가 가장 널리 활용되고 있다. PGA는 적응적 반복 기법을 사용하고, 표적이나 위상에 대한 특정한 가정이 없다. 하지만, 적응적 반복 기법 특성상 연산 시간이 문제가 주요한 문제이기 때문에 본 논문은 PGA의 연산 시간을 줄이기 위해서 PGA 표적 선택 기법을 개선한다. 영상의 분산을 이용해서 높은 SNR을 가진 표적을 찾아서 연산 시간을 줄이고 수렴 속도를 높인다. 제안한 방법은 실제 영상레이더 데이터를 이용해서 성능을 검증한다.
본 논문은 고령자를 위한 하이브리형 전동 휠체어의 개발에 대해서 서술하였다. 개발된 하이브리드형 휠체어는 기존 전동 휠체어에 비해 기구적 및 제어적 특징을 가지고 있다. 기구적 특징으로써 인체공학적 등받이 브레이크 메커니즘을 새롭게 고안하였고, 이로부터 고령자들이 몸동작을 이용하여 손쉽게 제동을 할 수 있도록 하였다. 제어적 특징으로써, 휠 토크 보조, 마찰/관성보상, 중력보상 및 한 손 구동과 같은 다양한 동력보조 기능을 융합하여 고령 탑승자의 근력 부담을 현격히 감소시켰다. 휠 토크의 보조를 위해 핸드림에 스트레인게이지를 부착하여 탑승자가 가하는 휠 토크를 측정하였으며, 마찰보상과 관성보상을 위해 바퀴와 시트에 각각 자이로스코프와 가속도센서를 부착하였다. 또한, 중력보상을 위해 기울기 센서를 추가적으로 부착하였으며, 편마비 환자들과 같이 한 손 만을 사용할 수 있는 사용자들 위해서 시트 밑면에 부착된 압력 센서로부터 휠체어의 주행 방향을 인식하고 자이로스코프를 이용하여 반대편 휠의 각속도를 제어하는 한 손 주행 알고리즘을 새롭게 고안하였다. 최종적으로 본 연구에서 고안한 운동 보조 알고리즘의 성능을 각종 실험으로부터 검증하였다.
An application specific processor for an H.264 decoder with a configurable embedded processor is designed in this research. The motion compensation, inverse integer transform, inverse quantization, and entropy decoding algorithm of H.264 decoder software are optimized. We improved the performance of the processor with instruction-level hardware optimization, which is tailored to configurable embedded processor architecture. The optimized instructions for video processing can be used in other video compression standards such as MPEG 1, 2, and 4. A significant performance improvement is achieved with high flexibility. Experimental results show that we could achieve 300% performance for the H.264 baseline profile level 2 decoder.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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