목적 : 기존의 fan-beam을 이용한 triple detector system에서 parallel collimator를 이용한 dual detector system으로 변화에 있어 acquisition과 processing 부분에서 발생할 수 있는 여러 가지의 변수를 phantom과 volunteer test를 통하여 실험해 보았다. 1 day protocol brain spect를 위하여 parallel collimator에서만 적용되는 OSEM2D와 OSEM3D의 비교 분석을 중점으로 하였고, 모든 연구는 동등한 검사시간으로 fan-beam을 사용하였던 Triple gamma camera보다 parallel을 사용한 dual camera에서 보다 우수한 영상을 구현하고자 하는 목표를 지향하였다. 실험재료 및 방법 : Normal time scan과 short time scan을 실시하였고, collimator 변화에 따른 영상의 변화도 알아보았다. Jaczack performance phantom과 Body IEC phantom을 이용하여 SNR과 contrast를 평가해보았고 Hoffman 3D phantom의 실험을 거쳐 volunteer test를 실시하였다. 결과 : Normal time과 short time의 비교에서는 FLASH3D를 제외한 OSEM2D와 FBP는 분석방법으로 부적합하였다. LEAP는 resolution과 sharpness 등 전체적인 영상의 질이 기존의 fan-beam을 이용한 영상과 유사하였고, LEUHR은 감도의 저하로 1 day protocol을 적용하기 위한 scan time에는 부적합하였다. 재구성법의 비교에서는 Flash-3D를 이용한 결과들이 기존의 FBP와 OSEM-2D보다 월등히 정확함을 정성적으로 확인하였다. 결론 : OSEM3D 재구성법으로 Dual detector system에서의 1 day protocol brain SPECT 시 Fan-beam보다 sensitivity가 떨어지는 parallel collimator의 단점을 보완하면서 영상의 질 또한 de-noising과 scatter correction, resolution recovery 등의 효과를 얻을 수 있으므로 1 day protocol brain SPECT의 검사의 적용에 유용할 것으로 사료된다. 그러나 이러한 half-time method라 제공되는 다양한 프로그램의 임상적용에 대한 광범 위한 연구가 현실적으로 필요하며 향후 계속적인 연구가 기대되는 바이다.
본 논문에서는 추적중인 차량의 외형 변화에 대해 온라인 학습 능력이 있는 비전 기반의 차량 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 새로 검출된 차량의 연속된 프레임 간 움직임을 빠르고 강건하게 추정하기 위해 특징점 기반 추적 방법을 사용한다. 동시에 추적중인 차량에 대해 온라인 차량 검출기를 훈련시키고, 일시적인 차량 추적 실패 시 검출기의 결과를 이용해 추적기를 재초기화하여 강건한 추적을 가능하게 한다. 특히 차량 외형 모델의 업데이트 방법을 개선하여 시스템의 추적 성능을 높이고 처리시간을 단축시켰다. 다양한 주행환경에서 획득한 데이터세트를 사용하여 제안하는 시스템의 차량 검출 및 추적 성능을 평가하였다. 특히 우천 및 터널통과와 같은 악조건에서 기존의 방법에 비해 차량 추적 성능이 상당히 개선된 것을 증명하였다.
수화 적출은 연속된 손 동작에서 의미 있는 수화 단어를 검출 및 인식하는 것을 말한다. 수화는 손의 움직임과 모양의 변화가 다양하기 때문에 수화 문장에서 수화를 적출하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 특히, 자연스러운 수화 문장에는 의미 있는 수화, 수화가 아닌 손동작이 무작위로 발생한다. 본 논문에서는 CRF(Conditional Random Field)에 기반한 적응적 임계치 모델을 제안한다. 제한된 모델은 수화 어휘집에 정의된 수화 손동작과 수화가 아닌 손동작을 구별하기 위한 적응적 임계치 역할을 수행한다. 또한, 수화 적출 및 인식의 성능 향상을 위해 손 모양 기반 수화 인증기, 짧은 수화 적출기, 부사인(subsign) 추론기를 제안된 시스템에 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 연속된 수화 동작 데이타에서 88%의 적출률, 사전에 적출된 수화 동작 데이타에서 94%의 인식률을 보였으며, 적응적 임계치 모델, 짧은 수화 적출기, 손 모양 기반 수화 인증기, 부사인 추론기를 사용하지 않은 CRF 모델은 연속된 수화 동작 데이터에서 74%의 적출률, 사전에 적출된 수화 동작 데이타에서 90%의 인식률을 보였다.
Wedge filter를 사용할 때 $^{60}Co\;\gamma$선과 10MV X-선의 주변선량분포를 반자동식 물팬톰장치에 의해 제어되는 고체 방사선검출기로 측정하였다. wedge filter의 날과 등의 방향을 잇는 주단면상에서 주변선량을 측정하였다. 방사선의 투과력과 wedge 각, wedge에 대한 방향, 조사면의 변화에 대하여 주변선량의 면화를 고찰하였다. 선축에 수직인 방향의 측정은 깊이 dm, 5cm, 10cm, 15cm에서 선측과 평행인 방향에서는 조사면 경계에서 3cm, 5cm, 10cm 떨어진 위치에서 측정이 이루어졌다. 측정으로부터 wedge가 사용되는 조사면에 대한 주변선량분포가 아래와 같음을 볼 수 있었다. 1. wedge filter의 날의 방향의 주변선량이 등의 방향의 주변선량보다 높았다. 2. 표면근처에서는 깊이가 깊어짐에 따라 선량이 감소하였다. 3. $^{60}Co\;\gamma$선의 경우 어떤 깊이에서는 조사면의 경계로부터 거리가 떨어짐에 따라 주변선량이 단조감소하지 않고 다시 증가하는 영역이 있었다. 4. wedge를 사용하는 경우 주변선량은 방사선의 투과력이나 조사면의 크기뿐만 아니라 wedge의 각과 방향에도 영향을 받는다.
본 논문은 보다 편리한 가정 생활환경 구축을 목적으로 한 가상대화시스템 구현에 관한 연구이다. 이를 실현하기 위하여 본 논문은 음성인식, 음성합성, 비디오 신호 및 센서신호처리 등의 멀티미디어 신호처리에 그 기술적 기반을 두고 있다. 대화시스템의 중요한 모듈로서의 음성합성기, HM-Net(Hidden Markov Network)에 기반한 실시간 음성인식기, 픽셀의 밝기차를 이용한 실시간 움직임 검출 및 터치센서 등을 대화시스템에 통합함으로써 이루어진다. 실제 구동 실험에서 주위 노이즈 환경의 영향으로 시뮬레이션 결과보다는 성능이 떨어지나, 소파에 앉아있는 동안 자동되는 시스템의 실험 평가에서 가전제품 능의 컨트롤이 비교적 사용하기 쉬웠다는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 LED 가로등의 에너지 효율을 높인 RTOS 기반의 점등제어 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 RTOS 기반의 점등제어를 위하여 LED 가로등의 제어 모듈을 3개의 태스크로 세분화하여 실시간으로 처리하도록 하였다. 첫 번째 태스크는 조도를 측정하여 LED 점등신호를 전달하고, 두 번째 태스크에서는 모션디텍터를 이용하여 움직임 감지 신호를 전달한다. 세 번째 태스크에서는 앞에서 전달된 신호를 통하여 LED를 점등제어 하도록 설계하였다. 시스템의 검증을 위해 ATmega128 MCU에 직접 포팅하여 동작 상태를 검사하였으며, 실제 LED 가로등의 필드 실험을 통하여 조도분포와 동작 상태를 검증하였다. 본 논문에서 제안한 RTOS 기반의 점등제어 시스템은 여러 기능들을 각각의 태스크 모듈로 분리하여 독립성을 보장하기 때문에 시스템의 성능 향상 및 추가 기능들을 가능하게 하고, 지능적인 패턴 점등제어로 인하여 최적의 에너지 절감 효율성을 보였다.
터널 내의 CCTV 영상은 동적으로 변화하는 요소들에 의해 영향을 받는 다양한 영상들을 촬영한다. 또한, 카메라의 상태 또한 관리 및 배치가 쉽지 않아 터널 내부 환경 변화에 따라 영상이 달라지는 경향이 있다. 본 논문에서는 터널 내에 설치된 CCTV 카메라 영상을 이용해 차량을 탐지하고 그 차량을 지속적으로 추적하는 새로운 방법을 소개한다. 터널 내 CCTV 카메라 영상은 모션블러 효과와 먼지로 인한 렌즈 흐려짐 효과로 인해 바로 차량을 탐지할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 차영상/비-최대 억제 기법과 Haar Cascade 기법 등에 대한 효과 검토 실험을 제안하고 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 터널 내에 설치된 CCTV에서 차량의 탐지와 추적을 효과적으로 수행할 수 있으며 다양한 터널 유고상황을 자동으로 파악하기 위한 중요 정보를 확보할 수 있었다.
To understand natural or social phenomena, we need various information, knowledge, and thought skills. In this context, mathematics and sciences provide us with excellent tools for that purpose. This explains the reasons why there is always significant emphasis on mathematics and sciences in school education; some of the general goals in school education today are to illustrate physical phenomena with mathematical tools based on scientific consideration, to encourage students understand the mathematical concepts implied in the phenomena, and provide them with ability to apply what they learned to the real world problems. For the mentioned goals, we extract six fundamental principles for the integrated mathematics and science education (IMSE) from literature review and suggest a instructional design model. This model forms a fundamental of a case study we performed to which the IMSE was applied and tested to collect insights for design and practice. The case study was done for 10 students (2 female students, 8 male ones) at a coeducational high school in Seoul, the first semester 2009. Educational tools including graphic calculator(Voyage200) and motion detector (CBR) were utilized in the class. The analysis result for the class show that the students have successfully developed various mathematical concepts including the rate of change, the instantaneous rate of change, and derivatives based on the physical concepts like velocity, accelerate, etc. In the class, they described the physical phenomena with mathematical expressions and understood the motion of objects based on the idea of derivatives. From this result, we conclude that the IMSE builds integrated knowledge for the students in a positive way.
License plate (LP) detection is the most imperative part of an automatic LP recognition (LPR) system. Typical LPR contains two steps, namely LP detection (LPD) and character recognition. In this paper, we propose an efficient Vehicle-to-LP detection framework which combines with an adaptive GMM (Gaussian Mixture Model) and a cascade of boosted classifiers to make a faster vehicle LP detector. To develop a background model by using a GMM is possible in the circumstance of a fixed camera and extracts the motions using background subtraction. Firstly, an adaptive GMM is used to find the region of interest (ROI) on which motion detectors are running to detect the vehicle area as blobs ROIs. Secondly, a cascade of boosted classifiers is executed on the blobs ROIs to detect a LP. The experimental results on our test video with the resolution of $720{\times}576$ show that the LPD rate of the proposed system is 99.14% and the average computational time is approximately 42ms.
This paper discusses the interactive system for smart home environments. In order to realize this, the main emphasis of the paper lies on the description of the multiple signal processing on the basis of the technologies such as fingerprint recognition, video signal processing, speech recognition and synthesis. For essential modules of the interactive system, we adopted the motion detector based on the changes of brightness in pixels as well as the fingerprint identification for adapting home environments to the inhabitants. In addition, the real-time speech recognizer based on the HM-Net(Hidden Markov Network) and the speech synthesis were incorporated into the overall system for interaction between user and system. In experimental evaluation, the results showed that the proposed system was easy to use because the system was able to give special services for specific users in smart home environments, even though the performance of the speech recognizer was not better than the simulation results owing to the noisy environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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