본 연구의 목적은 멀티캐스트 통신에서 송신자가 멀티미디어 데이터를 한 그룹의 구성원들에게 전송할 때, 그룹내의 수신자들이 전송된 데이터를 잘 수신하고 있는 가에 대한 상황을 정기적으로 확인하여 이질적인 단말 및 통신망 환경에서 효율적인 멀티미디어 서비스를 제공하고자 하는 데 있다. 특히, 연구에서는 송신자의 전송 데이터를 수신자가 어떻게 수신하고 있는 가에 대한 상태를 파악하는 과정에서, 수신자들의 전송 정보를 절감시킴으로써 송신자 측에서 상태 정보의 폭주로 인한 성능 저하를 개선하는데 초점을 두고 있다. 본 연구의 기본 아이디어는 그룹의 행위를 어떻게 보는 가의 관점에서 출발하는 데, 제안된 방식에서는 그룹의 구성원 중 가장 열악한 상황에 있는 수신자 즉, 대표 수신자가 그룹의 상황을 대표하는 것으로 가정한다. 다시 말해, 이 대표 수신자의 성능이 저하되면 전체 그룹의 성능이 저하된 것으로 간주하고, 반대로 대표수신자의 성능이 향상되면 전체 그룹의 성능이 향상되는 것으로 간주하게 된다. 제안 알고리즘에서는 대표 수신자가 다른 수신자 보다 먼저 상태 정보를 송신자에게 통보하도록 하며, 다른 수신자들은 이 대표 수신자의 상태정보를 수신할 때 장신의 상태와 비교하여, 자신이 더욱 열악한 경우에만 추가적인 응답을 수행하도록 함으로써 불필요한 응답을 제거하고자 하는 것이다.
최근의 컴퓨팅 환경은 이질적인 클라이언트와 서버들간의 상호 운용성을 요구하는 분산 어플리케이션을 위한 프로그래밍 파라다임을 지원하기 위한 분산 객체 컴퓨팅 환경으로 발전되고 있다. 여기에는 복잡한 네트워킹과 다양한 멀티미디어 응용 서비스를 위한 객체지향 기술들이 접목되고 있다. 이러한 분산 컴퓨팅 환경에서 처리되는 어플리케이션들의 실시간 서비스 지원을 위해 요구되는 실시간 특성과 분산 객체들의 관리의 어려움을 해결하기 위하여 본 논문에서는 실시간 객체그룹 플랫폼을 구축한다. 기존의 연구들은 실시간 CORBA를 사용하거나 또는 ORB를 수정하거나 실시간 운영체제상에 특정 CORBA 제품군을 사용하여 분산 환경의 특정 영역의 성능향상만을 도모하고 있다. 그러므로, 본 논문은 ORB의 수정 없이 표준 CORBA상에서 실시간 특성을 지원한 수 있는 실시간 객체그룹 플랫폼을 설계한다. 본 논문의 실시간 객체그룹 구조는 객체들의 관리적인 측면과 실시간 어플리케이션 서비스 지원 측면에 대한 요구사항들을 분석하여 정립한 모델이며, 구성요소들의 기능을 관리와 서비스로 분리하여 각각의 기능수행시에 발생하는 객체간의 상호작용이 다른 기능에 영향을 미치지 않도록 한다. 또한, 구축된 플랫폼은 실시간 어플리케이션 개발자에게 실시간 특성 파라미터의 표현과 처리에 대한 투명성을 부여하여 어플리케이션에 유연성과 확장성을 제공하기가 용이하도록 한다. 따라서, 본 논문은 실시간 객체그룹 플랫폼의 구성요소들에 대한 역할을 정의하고 기능을 정립하며, 각 구성요소들을 설계하고 구현하였으며, 구현되어진 실시간 객체그룹 플랫폼의 기능과 수행 성능을 검증한다.가지 유기화합물 중에서는 35.6%를 차지하였다. BTEX 각각 개별물질은 미국 환경보호청이 제시하는 일일 노출 기준량(Reference Concentration; RfC) 보다는 현저히 낮았다. 총 휘발성 유기화합물읜 농도는 실내가 실외 보다 높았다(I/O ratio 2.5). BTEX의 상대적 함량도 실내가 실외보다 높아 실내에도 발생원이 있음을 암시하고 있다. 자료 분석결과 유치원 실내의 벤젠은 실외로부터 유입되고 있었고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌은 실외뿐 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타
본 논문에서는 Gaussian mixture model을 이용한 실시간 문맥독립화자식별시스템을 구현하여 인식실험을 수행하였으며, 인식시스템의 성능을 향상시키기 위하여 화자검증시스템에서 좋은 결과를 보인 유사도 정규화(Likelihood normalization)방법을 적용하여 인식실험을 하였다. 시스템은 크게 전처리단과 화자모델생성단, 화자식별단으로 나누어진다. 전처리단에서는 화자의 발성변화를 고려하여 CMN(Cepstral mean normalization)과 Silence removal 방법을 적용하였다. 화자모델생성단에서는, 화자발성의 음향학적 특징을 잘 표현할 수 있는 GMM(Gaussian mixture model)을 이용하여 화자모델을 작성하였으며, GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법을 사용하였다. 화자식별단에서는 학습된 데이터와 테스트용 데이터로부터 ML(Maximum likelihood)을 이용하여 유사도를 계산하였으며, 이 과정에서 유사도 정규화를 적용한 경우에는 프레임단위로 유사도를 계산하게 된다. 계산된 유사도는 스코어(S$_{C}$)로 표현하였고, 가장 높은 스코어를 가지는 화자가 인식화자로 결정된다. 화자인식에서 발성의 종류로는 문맥독립 문장을 사용하였다. 인식실험을 위해서는 ETRI445 DB와 KLE452 DB를 사용하였으며, 특징파라미터로서는 켑스트럼계수 및 회귀계수값만을 사용하였다. 인식실험에서는 등록화자의 수를 달리하여 일반적인 화자식별방법과 프레임단위유사도정규화방법으로 각각 인식실험을 하였다. 인식실험결과, 프레임단위유사도정규화방법이 인식화자수가 많아지는 경우에 일반적인 방법보다 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.
목적 : 모의 치료실에서 환자의 정확한 치료 범위 결정을 위해 이용되는 투시영상은 일부 최신의 고가장비에서는 digital로 capture가 가능하나, 일반적인 simulator에서는 analog영상으로 capture를 할 수 없으며 모니터링만 할 뿐이다. 이번 논제에서는 conventional simulator를 이용한 저가의 Digital image capture system의 구현 방식을 소개하고, capture된 digital 영상을 이용한 임상적인. 실용 증례를 소개하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원의 conventional simulator(SIMVIEW NT)용 모니터의 비디오 단자(terminal)에 video signal cable을 연결하여 A/D converter에 연결한다. converter jack을 컴퓨터 capture boar에 연결하고 컴퓨터상의 image capture system을 작동시켜서 원하는 image를 capture하거나 동영상을 녹화한다. Esophagus, cervix, breast 환자 등의 capture image를 상용화된 image processing program을 통해 임상적으로 활용한다. 결과 : 경제적으로 저렴하고 용이한 방법으로 Digital image capture system(DICS)의 구축이 가능하였으며 capture된 영상을 이용하여 simulation시에는 보다 정확한 환자 정보와 치료범위를 결정하는데 도움이 되었고, capture된 영상은 data로써 충분한 가치가 있었다. 결론 : 고가의 상용화된 장비를 구입하기 어려운 경우에 이와 같은 방법으로 저가의 system를 구축하게 되면 경제적 효과와 더불어 고가장비와 동등한 영상의 획득 할 수 있으며, 그러한 과정을 통해 얻어진 영상을 이용하여 다른 software program과 연계한다면 더 많은 임상적인 연구를 할 수 있을 것이라 생각된다.
재해로 인한 부상 및 만성 질환 등의 다양한 요인으로 신체적 장애를 가진 환자, 혹은 신체의 노화로 인하여 몸의 움직임의 범위가 제한된 노인과 같은 경우, 치료의 일종으로 병원에서의 재활 프로그램의 참여를 권장 받는 경우가 있다. 그러나 이들은 신체의 거동이 불편하므로 보호자의 동행 없이 재활 프로그램의 참여를 위한 이동이 쉽지 않다. 또한, 병원에서는 각각의 환자 및 노인들에게 재활 운동을 지도해주어야 하는 불편함이 존재한다. 이러한 이유로, 이 논문에서는 모션 인식을 통하여 집에서도 타인의 도움 없이 재활 운동이 가능한 원격 재활 프로그램을 개발하였다. 해당 시스템은 사용자 집의 스테레오 카메라와 컴퓨터를 이용하여 구동할 수 있으며, 모션 인식 기능을 통하여 사용자의 실시간 운동 상태 확인이 가능하다. 사용자가 재활 운동에 참여하는 동안, 시스템은 사용자의 특정 부위의 관절가동범위(Joint ROM; Joint Range of Motion)를 저장하여 신체 기능의 향상도를 확인한다. 이 논문에서는 시스템의 검증을 위하여 총 4명의 실험군이 참여하였으며, 총 3종류의 운동을 각 9회씩 반복한 데이터를 이용하여 각 실험군의 시작 및 마지막 운동의 관절가동범위의 차이를 비교하였다.
본 논문에서는 산업용 매니퓰레이터의 작업 성능 향상을 위하여 영상 기반의 물체 인식 방법을 제안하였다. 기존 산업용 매니퓰레이터의 경우 대부분 산업 현장에서 제공하는 정보만을 활용해 산업용 매니퓰레이터를 동작시킴으로써 작업 물체 틀어짐 등에 대한 문제를 고려하지 않고 있기에 보다 안정적인 작업을 수행하는데 있어 문제점이 발생할 수 있다. 본 연구에서 사용된 물체인식 방법은 기존의 Harris Coner 알고리즘의 인식률 향상을 위하여 HSV채널로부터 색상정보를 포함한 V채널과 배경분리가 용이한 S채널을 분리 한 뒤 이를 바탕으로 Otsu Thresholding 기법을 적용하였다. 이를 통해 작업 물체를 보다 정확하게 인식하고 만약 작업 물체가 외부요인에 의하여 정확한 위치에 놓여있지 않거나 뒤틀어져 있는 경우 신속하게 확인한 후 원활한 작업을 위해 산업용 매니퓰레이터의 동작 제어를 수행하는 것으로 실제 산업용 매니퓰레이터에 적용한 후 실험을 통하여 이를 검증하였다. 이는 실제 공장 시스템에서 갑작스런 사람의 유입 혹은 외부요인에 의한 작업 물체의 변화 등의 문제점에 대하여 강인하고 유연하게 대처하며 오류로 인한 작업공정의 중단을 사전에 방지함으로서 전체시스템 가동시간의 효율성을 증대시키는 결과를 가져올 수 있다.
최근 들어 실시간 원격 ECG모니터링 시스템에 대한 수요가 늘어가고 있으며 가입자의 증가와 더불어 실시간 모니터링 시스템의 자동화에 대한 필요성이 대두되고 있다. 비정상적인 ECG 비트의 자동검출은 이러한 실시간 원격 ECG모니터링 시스템의 성공적인 상업화를 위해서는 반드시 필요한 요소기술이다. 본 논문에서는 이러한 점에 착안하여 QRS 폭(width)과 RR interval의 패턴을 이용한 효율적인 비정상적 ECG 비트 자동검출알고리듬을 제안하였다. 기존에는 주로 ECG 비트의 상세한 분류에 대해서 많은 연구가 이루어졌으나 이러한 방법들은 분류 오류가 많고 주변 환경이 변화함에 따라서 분류성능의 변동성이 심하다는 단점이 있었다. 또한 정확한 ECG 비트 분류를 위해서는 충분한 양의 훈련데이터를 필요로 하며 특히 분류시에 많은 계산량을 필요로 한다는 문제점도 있었다. 그러나 자동화된 원격 ECG모니터링 시스템을 위해서는 ECG 비트의 세세한 분류 보다는 비트의 정상여부판단이 더 중요하다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 ECG 신호의 비정상적인 비트중에서도 가장 빈번이 발생하는 VEBs(Ventricular ectopic beats) 비트의 검출을 시도하였고 제안된 알고리듬을 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 적용한 결과 만족스러운 VEBs 바트 검출성능을 얻을 수 있었다.
드론은 비행 목적을 달성하기 위해 고도 유지를 필요로 하는 경우가 많다. 일반적으로 드론의 고도 유지 기능은 현재 측정되는 고도 정보에 따라 드론을 상승시키거나 하강시키는 작업을 반복하는 것을 의미한다. 고도 유지 중에 모터 속도 차이로 인한 추력의 불균형이나 바람 등의 외적 요인으로 인해 드론의 고도가 계속 변한다. 그럼에도 불구하고 고도를 유지하기 위해서는 기본적으로 계속해서 변하는 드론의 고도를 정확하게 측정해야 한다. 드론의 고도 측정 방법은 일반적으로 가속도센서를 사용한다. 이 방법은 적분 오차 누적으로 인한 측정값이 발산하는 문제와 드론의 기체 진동조차 고도 변화로 인지하는 문제가 존재한다. 그래서 상용 드론이나 기존 연구에서는 가속도센서를 제외한 별도의 센서를 추가하여 고도 측정에 사용한다. 그러나 추가하는 센서 대부분은 측정거리에 제한이 있으며 여러 센서들을 같이 사용하는 경우 센서 값들의 연산 처리가 많아져 고도 측정 속도가 지연될 우려가 있다. 따라서 드론의 고도 유지, 고도 측정 성능에 영향을 주지 않으면서 정확한 고도를 측정할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하는 일반적인 고도 측정 방법을 개선한 측정 알고리즘을 제안하고 본 알고리즘을 적용한 결과로 고도 유지와 고도 측정의 정확성이 향상됨을 보인다.
움직임 추정은 영상 부호화 시스템에서 큰 비중을 차지하는 부분으로, 실시간 동작을 위해서는 효율적인 구조를 필요로 한다. 따라서 H.264 전체 시스템을 위한 움직임 추정기 블록의 구현은 부호화 과정을 고속으로 수행할 수 있도록 별도의 전용 하드웨어 모듈로 설계하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 많은 연산량을 효율적으로 줄일 수 있도록 병렬 처리를 바탕으로 움직임 추정 감지 블록, 41개의 SAD(Sum of Absolute Difference)값 계산 블록, 최소의 SAD값 계산과 움직임 벡터 생성 블록을 제안하고자 한다. 움직임 추정 감지 블록과 최소의 SAD값 계산기에서는 선계산(pre-computation) 방법을 적용함으로써, 입력 Switching Activity를 줄여 고속 구현이 가능하도록 하였으며, 움직임 추정 감지 블록과 41개의 SAD값 계산 블록에서 가장 많은 부분을 차지하는 가산기 구조를 일반적으로 사용되는 Ripple Carry Adder 대신에 Carry Skip Adder를 적용함으로써, Adder Tree 구조를 고속으로 처리할 수 있도록 하였다. 또한 외부에서 탐색 영역 제어와 같은 주요 변수를 쉽게 제어할 수 있도록 하여, 하드웨어 구조의 효율성을 높였다. 시뮬레이션 및 FPGA 검증 결과, 움직임 추정기의 임계 경로를 발생시키는 MED블록에서 일반적인 구조를 적용했을 때보다 19.89%의 Delay 감소 효과를 얻을 수 있었다.
최근, 산재된 비정형 데이터 분석 등을 통한 빅데이터 활용에 대한 요구들이 증가하고 있으나, 아직까지 이에 대한 연구들이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수집된 웹 정보에서 개체들을 추출하여 이들 간의 관계를 집단지성 기술과 언어처리 기술을 통해 자동 분석해 냄으로써 문장단위의 의미기반 분석을 할 수 있는 기법을 제시한다. 이를 위해, 수집된 정보를 DBMS에 정형화된 형태로 저장한 후 형태소와 자질정보를 분석한다. 획득한 형태소 중 관심개체, 주변개체, 비관심 개체를 분류하고 개체간 속성인식기법을 이용하여 각 개체간의 관계를 정도, 범위, 성격 등으로 분석한다. 그 결과, 긍정 부정의 판단이 가능한 개체간의 관계성 도출기법을 제시함으로써, 특정 키워드를 대상으로 분석된 정보들의 연관도를 분석할 수 있었다. 이 연구를 통해, 최근 실시간 대용량 처리 시스템에 적합한 시스템을 설계하여 이를 부가가치가 높은 서비스에 적용할 수 있는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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