이 논문에서는 8K/2K-Point FFT Radix-4 알고리즘을 CORDIC 연산을 이용하여 효율적으로 나비연산 구조를 설계할 수 있음을 보였다. 즉 CORDIC 연산을 사용하여 cosine 과 sine 값을 저장하지 않고 4개의 복소 곱셈연산을 효과적으로 수행할 수 있음을 보였다. 제안된 CORDIC 나비연산기 구조를 Verilog HDL 코딩으로 구현한 결과, 기존의 승산기를 사용한 나비연산기 구조와 비교하여 36.9%의 cell area 감소 효과를 보였다. 또한 전체 8K/2K-point Radix-4 FFT 구조의 Verilog-HDL 코딩을 기존의 승산기를 사용한 구조의 코딩과 비교한 결과, 11.6%의 cell area 감소효과를 볼 수 있었다. 따라서 제안된 FFT 구조는 DMB용 OFDM 모뎀과 같은 큰 크기의 FFT에 효율적으로 사용될 수 있는 구조임을 보였다.
분자의 병진운동과 회전운동의 상관함수에 대한 감쇠함수 모델을 사용하여 분자액체의 비간섭중성자 산란단면적을 분석하였다. 이러한 방법은 직접적으로 산란함수를 구한다는 점에서 중간함수를 거치는 종래의 방법과는 판연히 다르다. 감쇠함수는 그장파장극한과 일반진동수 분포함수간의 간단한 관계에서 결정하였고 병진운동과회전 운동의 결합관계는 무시된다고 가정하였다. 분자질량중심의 병진운동은 그 짧은 시간과 장시간에서의 행위를 적절히 기술하는 물리적 모텔을 사용하였고 회전운동은 쌍극상관함수 또는 적외선진동 홈수스펙트럼의 푸리어 변환으로 된 감쇠함수에 관계된다고 가정하였다. 액체메탄에 대한 이론적 절대 산란강도를 계산하였으며 이는 열 및 냉중성자 측정치와 만족할만한 일치를 보여주고 있다.
본 논문은 음악적 형태 생성을 위한 스케치 드로잉 시스템, 엠쉐이퍼 (이하 m-shaper)를 제안한다. 간단한 스케치 드로잉을 통해 사용자들은 컴퓨터로 바로 연주가 가능한 음악적 형태를 구성할 수 있다. m-shaper는 드로잉 특징을 규정하는 변수를 획득하고 이를 이용하여 음표와 형태를 제작한다. 타블렛을 이용하여 4가지 스케치 움직임 정보, 압력, 회전각도, 기울기 각도, 속도 정보를 감지한다. 형태를 구성하는 각각의 점은 악기 종류, 음길이, 음높낮이, 옥타브를 표현하는 특정음표에 매핑된다. 현재 m-shaper 시스템은 디자인 초기단계를 지원하는 컴퓨터 연산도구로 개발되었다. 디자이너는 음악적 영감을 받으며 기하학적인 스케치를 그리고 개념 형태를 탐색할 수 있다. 디자이너들은 관련 제어값을 조절하면서 결과물을 조절하고 스케치 드로잉을 변형할 수 있다.
카메라의 시선 방향에 따라 다른 영상을 생성하는 3차원 물체를 2차원 영상만으로 인식하는 것은 어려운 일이다. 특히 영상 생성 시 강한 투영변환(perspective transformation) 이 발생할 경우 투영된 물체의 이미지에 대한 국소 특징을 정의하는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘은 물체 인식에 한계가 있다. 본 논문에서는 3차원 물체를 하나의 특정 축을 중심으로 회전시키면서 얻은 복수의 영상을 학습 데이터로 활용한 물체인식 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 복수 영상의 특징 점들을 하나의 특징 공간으로 합성하고 영상들 간의 기하학적인 관계를 이용하여 중복된 영역을 제거한 모델을 생성하면 임의의 3차원 회전이 적용된 물체를 인식할 수 있다. 실험에서는 알고리즘의 유용성을 먼저 확인하기 위해 조명조건과 카메라의 위치를 일정하게 유지하였다. 이 방법에 의해 SIFT 알고리즘만으로 인식이 힘들었던 3차원 물체의 다양한 외관(appearance) 인식이 가능하게 되었다.
전산화단층촬영에서 선형 및 비선형변환방법을 이용하여 탐색밀도에 따른 압축률과 최대신호대 잡음비를 구하여 의료영상 압축의 화질에 대하여 알고자 한다. 선형변환방법은 원 영상을 여러 개의 레인지블록으로 나눈 후 각각의 레인지블록에 대하여 영상내의 존재하는 최적의 도메인블록을 찾는 부분변환시스템을 사용하여 닮은 블록을 찾아서 압축율과 화질의 성능을 조정가능 하므로 비선형변환방법은 8개의 셔플변환 중에서 회전변환만을 이용하는데, 한정된 도메인블록에서만 탐색이 이루어지므로 영상내의 임의의 블록에 대하여 도메인블록을 탐색하는 선형변환방법보다는 부호화 시간이 빠르나 실제 영상에서 레인지블록에 대한 최적의 도메인블록을 선택할 수 없기 때문에 성능은 다른 방법에서 보다 떨어질 수 있어서 비선형변환방법은 최적의 도메인블록을 선택하는 대신 밝기계수 변환의 근사화 정도를 높여서 성능을 개선하고, 블록의 크기가 작을수록 최대신호대 잡음비(PSNR;peak signal to noise ratio)값은 높아지며 블록의 크기가 클수록 압축비가 높아지므로 최적으로 영상을 부호화하기 위해 퀴드트리 블록분할을 하였다.
본 논문은 모바일 기반의 실시간 영상 측위 기술 개발을 목표로 사용자가 촬영한 사진과 가상의 텍스쳐 영상 간의 매칭 가능성 확인 연구로 특징점 기반의 매칭 알고리즘의 조합 성능을 비교했다. 특징점 기반의 매칭 알고리즘은 특징점(feature)을 추출하는 과정과 추출된 특징점을 설명하는 서술자(descriptor)를 계산하는 과정, 최종적으로 서로 다른 영상에서 추출된 서술자를 매칭하고, 잘못 매칭된 특징점을 제거하는 과정으로 이루어진다. 이때 매칭 알고리즘 조합을 위해, 특징점을 추출하는 과정과 서술자를 계산하는 과정을 각각 같거나 다르게 조합하여 매칭 성능을 비교하였다. 가상 실내 텍스쳐 영상을 위해 V-World 3D 데스크탑을 활용하였다. 현재 V-World 3D 데스크톱에서는 수직·수평적 돌출부 및 함몰부와 같은 디테일이 보강되었다. 또한, 실제 영상 텍스쳐가 입혀진 레벨로 구축되어 있어, 이를 활용하여 가상 실내 텍스쳐 데이터를 기준영상으로 구성하고, 동일한 위치에서 직접 촬영하여 실험 데이터셋을 구성하였다. 데이터셋 구축 후, 매칭 알고리즘들로 매칭 성공률과 처리 시간을 측정하였고, 이를 바탕으로 매칭 성능 향상을 위해 매칭 알고리즘 조합을 결정하였다. 본 연구에서는 매칭 기법마다 가진 특장점을 기반으로 매칭 알고리즘을 조합하여 구축한 데이터셋에 적용해 적용 가능성을 확인하였고, 추가적으로 회전요소가 고려되었을 때의 성능 비교도 함께 수행하였다. 연구 결과, Scale Invariant Feature Transform (SIFT)의 feature와 descriptor 조합이 가장 매칭 성공률이 좋았지만 처리 소요 시간이 가장 큰 것을 확인할 수 있었고, Features from Accelerated Segment Test (FAST)의 feature와 Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)의 descriptor 조합의 경우, SIFT-SIFT 조합과 유사한 매칭 성공률을 가지면서 처리 소요 시간도 우수하였다. 나아가, FAST-ORB의 경우, 10°의 회전이 데이터셋에 적용되었을 때에도 매칭 성능이 우세함을 확인하였다. 따라서 종합적으로 가상 텍스쳐 영상과 실영상간 매칭을 위해서 FAST-ORB 조합의 매칭 알고리즘이 적합한 것을 확인할 수 있었다.
Along with rapid economic growth and enhanced agricultural productivity, particulate matter emissions in the northern cities of Thailand have been increasing for the past two decades. This trend is expected to continue in the coming decade. Emissions of particulate matter have brought about a series of public health concerns, particularly chronic respiratory diseases. It is well known that lung cancer incidence among northern Thai women is one of the highest in Asia (an annual age-adjusted incidence rate of 37.4 per 100,000). This fact has aroused serious concern among the public and the government and has drawn much attention and interest from the scientific community. To investigate the potential causes of this relatively high lung cancer incidence, this study employed Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) transmission spectroscopy to identify the chemical composition of the $PM_{2.5}$ collected using Quartz Fibre Filters (QFFs) coupled with MiniVol$^{TM}$ portable air samplers (Airmetrics). $PM_{2.5}$ samples collected in nine administrative provinces in northern Thailand before and after the "Haze Episode" in 2013 were categorised based on three-dimensional plots of a principal component analysis (PCA) with Varimax rotation. In addition, the incremental lifetime exposure to $PM_{2.5}$ of both genders was calculated, and the first derivative of the FTIR spectrum of individual samples is here discussed.
본 연구는 수학영재들의 공간 시각화 능력을 살펴보는데 그 목적이 있다. 연구 대상은 국가가 지원하는 대학부설 과학영재교육원에서 교육을 받고 있는 초등학교 6학년 6명과 중학교 1학년 1명으로, 각 학생들에게 정이십면체의 겨냥도에서 각 변과 모서리들의 길이, 변과 모서리들이 이루는 각도들을 비교하는 과제를 제시하여 그들이 해결하는 과정에서 드러나는 공간 시각화 능력을 질적인 방법으로 분석하였다. 이 때 자료 분석은 McGee의 공간 시각화 능력을 중심으로 Duval과 Del Grand의 이론을 참조하였다. 분석 결과, 수학영재학생들은 윤곽을 시각화하는 능력, 상상 속에서 대상을 조작하는 능력, 묘사된 대상의 회전을 상상하는 능력, 묘사된 대상을 다른 형태로 변형하는 능력을 보이는 보였으며, 일부 수학영재학생들은 평면에 묘사된 대상을 다시 입체로 상상해 내고 이를 표현해내는 데 다소 어려움을 겪고 있다는 것을 알 수 있었다.
차량 번호판 검출의 기존 연구들은 대부분 높은 성능을 얻기 위해 영상 획득 환경을 제한한다. 본 논문은 제약사항이 적은 환경에서 다양한 종류의 차량 번호판을 검출하기 위해 SIFT와 신경망을 이용한 새로운 방법을 제안한다. SIFT는 영상의 크기, 회전 변화에 불변하는 지역특징으로서 처리해야 할 환경이 고정되지 않은 경우에도 분별력이 뛰어나다. 영상에서 추출한 SIFT를 번호판 내부의 것(내부 부류)과 외부의 것(외부 부류)으로 나누어 2부류 분류기를 학습한다. 분류기는 신경망을 사용하며, 찾고자 하는 번호판의 종류를 학습 집합에 포함하는 것으로 다양한 종류의 번호판을 동일한 알고리즘으로 검출할 수 있다. 제안하는 방법은 입력 영상에서 지역특징을 추출하고 미리 학습한 분류기로 번호판 내부 부류를 가려낸다. 분류기의 성능이 높지 않더라도 분류 결과 내부 부류는 번호판 내부에 밀집하여 나타나고 번호판 외부에서는 흩어져 나타난다. 이러한 특성을 이용해 지역특징 맵을 만들고, 이 맵에서 임계값 이상인 전역 최댓값을 번호판 영역으로 검출한다. 다양한 환경에서 데이터 베이스를 수집하고 지역특징 분류와 번호판 검출 알고리즘을 실험한다. 지역특징을 분류기로 분류한 결과 정인식률은 97.1%, 정확률은 62.0%, 재현율은 50.2%를 보였다. 정인식률에 비해 정확률과 재현율은 낮았지만, 번호판 검출 결과 98.6%의 높은 검출 성능을 보였다.
최근 립리딩에 대한 연구는 음성인식방법에 있어서 부가적인 정보를 제공하여 잡음환경에서 견인한 음성 인식을 하거나 음성정보의 부가적인 특징벡터로 사용하기 위한 방법으로 연구되고 있다. 그러나 립리딩 연구의 대부분은 실험실 환경하의 제한된 결과로서, 실제 다양한 동적 환경에서의 견인성에 대해서는 연구된 바가 없다. 현재 우리는 입술정보만을 이용한 자동22단어 인식기를 만들었으며, 이미지 기반 립리딩의 성능은 53.54%의 성능을 가지고 있다. 본 연구에서는 기 구현된 립리딩 시스템을 기반으로 하여, 립리딩 성능이 환경 적인 변화에 대해서 얼마나 안정할 수 있는지, 그리고 립리딩의 인식성능 저하를 일으키는 주요 요인이 무엇인지에 대하여 연구하였다. 입술이미지의 동적 변이로서는 이동, 회전. 크기변화와 같은 공간적 변화와 빛에 의한 조명변화를 고려하였다. 실험용 데이터로는 영상변환에 의한 시뮬레이션 된 데이터와 동적 변화가 심한 자동차 환경에서 수집한 데이터를 사용하였다. 실험결과 입술의 공간 변화가 인식성능 저하의 한가지 요인으로 작용함을 발견하였다. 그러나 실제적으로 공간변화보다 더 심각한 성능저하 원인은 시간흐름에 따른 조명조건의 변화로써 70%이상의 왜곡이 발생했다. 따라서 신뢰할 수 있는 립리딩 시스템 구현을 위해서 고려해야 할 가장 큰 요인은 빛의 변화임을 발견할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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