The body segment parameters of twelve young male Korean were measured to compare with the results of foreign cadaver studies. A human body was assumed to have fourteen body segments. The mass of each segment was measured with a water immersion test and the mass center of a segment was determined on the balance platform by changing postures. In the case of Korean, because of the difference in body proportion, the mass center of whole-body is located further from the distal end of head(Korean : 44.9% vs. Caucasian : 41.2%), and the mass center of each segment also located in different proportional locations. The existing regression equations, which can estimate segment mass based upon the anthropometric dimensions, estimates segment mass (the mass of shank) for Korean with 13% error. Therefore, it is not recommended to estimate the mass, and the moment of inertia of body segment of Korean based on the existing equations. However, the density information of body constituents was similar enough to apply it to Korean density. It was validated by the comparison between the results of the direct immersion method and 3-dimensional volume reconstruction of segment form the cross sectional images of CT-scan. The average body density measured form twelve subjects was $1.035{\;}kg/m^3$ and showed deceasing trendency.
This study proposed two multisensor fusion methods for segment-based image classification utilizing a region-growing segmentation. The proposed algorithms employ a Gaussian-PDF measure and an evidential measure respectively. In remote sensing application, segment-based approaches are used to extract more explicit information on spatial structure compared to pixel-based methods. Data from a single sensor may be insufficient to provide accurate description of a ground scene in image classification. Due to the redundant and complementary nature of multisensor data, a combination of information from multiple sensors can make reduce classification error rate. The Gaussian-PDF method defines a regional measure as the PDF average of pixels belonging to the region, and assigns a region into a class associated with the maximum of regional measure. The evidential fusion method uses two measures of plausibility and belief, which are derived from a mass function of the Beta distribution for the basic probability assignment of every hypothesis about region classes. The proposed methods were applied to the SPOT XS and ENVISAT data, which were acquired over Iksan area of of Korean peninsula. The experiment results showed that the segment-based method of evidential measure is greatly effective on improving the classification via multisensor fusion.
본 논문에서는 복구시간의 최소화 및 효율적인 복구자원 제공을 위해 세그먼트 자동복구 기법을 이용한 네트워크 고장 복구 방안을 제안한다. 세그먼트 자동복구는 대규모 통신망을 다수개의 소규모 서브네트워크로 분할하여 각 서브네트워크에서 자동복구를 수행하는데, 그 성능은 서브네트워크의 크기와 형태에 따라서 다양한 특성을 나타낸다. 대부분의 장애를 서브네트워크 내부에서 복구할 수 있기 때문에 복구시간이 줄어들게 된다. 본 논문에서는 서브네트워크의 분할에 있어서의 특성을 분석하고, 서브네트워크의 크기와 그에 따른 자동복구 방법의 성능을 비교하고 분석한다. 링크와 노드장애가 발생하는 환경에 대한 시뮬레이션 결과에서 제안된 세그먼트 자동복구 방법이 가장 짧은 복구 시간을 나타내었다. 특히 세그먼트 자동복구의 개념을 사용하는 SLSP(Shortest Leap Shared Protection) 방법과 비교했을 경우 복구 시간과 복구 자원 면에서 모두 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 무선 채널 상에서 연속적인 스트리밍 QoS 보장을 위한 새로운 이득 중요도 기반의 세그먼트 캐싱 제어 메커니즘을 제안한다. 제안된 기법은 QoS (Quality of Service)보장을 위해 SSCP (Single Segment Caching Profit)와 MSCP (Multiple Segment Caching Profit)에 의해 캐싱 제어를 수행한다. 이들 SSCP와 MSCP 캐싱 제어는 프록시에서 스트리밍이 수행될 때 캐시의 성능을 최적화하기 위한 것이다. 제안된 기법의 성능을 알아보기 위하여 본 논문에서는 고정 분할 기법, 임계값 기반 기법, SSCP와 MSCP의 성능을 비교하였으며, 그 결과 제안된 기법이 다른 기법들에 비해서 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 복구시간의 최소화 및 효율적인 복구 자원 사용을 위한 서브네트워크 기반의 세그먼트 복구 방법을 제안한다. 또한 서브네트워크의 분할에 있어서의 특성을 분석하여 서브네트워크의 크기와 그에 따른 자동복구 방법의 성능을 비교하고 분석한다. 세그먼트 복구는 대규모 통신망을 다수개의 소규모 서브네트워크로 분할하고, 각 서브네트워크 구간에 설정되어있는 세그먼트 별로 자동복구를 수행한다. 시뮬레이션 결과에서 세그먼트 자동복구 방법이 링크 자동복구보다는 복구 자원 사용 면에서 우수하였고 경로 자동복구보다는 복구시간 면에서 장점을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
ISDB-T(Integrated Service Digital Broadcasting Terrestrial)는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기반의 전송기술 및 Time Interleaving 기술을 사용하고 있기 때문에 다중 경로 및 Impulse Noise에 대응 가능하며, 이동 수신 환경에서도 어느 정도 양호한 성능을 나타낸다. 원세그(One-Seg), 풀세그(Full-Seg)는 할당된 세그먼트 개수에 따라 구분하며, 원세그 수신기는 변복조 방법으로 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)를 사용하기 때문에 64QAM(64 Quadrature Amplitude Modulation)을 사용하는 풀세그 수신기와 비교하여 높은 기술력 없이도 구현 가능하지만, 영상 데이터율의 한계로 화면 사이즈와 해상도의 제한이 크다. 본 논문에서는 셋탑박스, 고정형 TV, 일체형 네비게이션 등에 적용 가능한 HD급 해상도를 지원하는 풀세그 ISDB-T 방송 수신 모듈을 설계하고 구현한다. 실험을 통해 개발된 풀세그 ISDB-T 방송 수신 모듈의 기능이 정상적으로 동작함을 확인하였다.
본 논문에서는 수정된 segment maxima을 기반으로 한 색역 추정 방법을 제안한다. Segment maxima은 CIELab 공간을 일정한 간격으로 분할하고, 각 분할된 영역의 최외각 측정 데이터를 계산하여 색역을 추정하는 기법이다. 그러나 이 방법은 색공간의 분할 개수에 따라서 지역적인 색역 왜곡이 나타나 색역 사상시에 컬러 결점(color artifact)을 발생시킨다. 색공간 분할 개수가 적으면 높은 채도 부근에서 추정된 색역 정보가 분실되어 컬러 컨투어(color contour) 현상이 발생한다. 이와 반대로 색공간 분할 개수가 많으면 CIELab 밝기 축 부근에서 색역이 오목하게 되는 왜곡이 발생한다. 이러한 지역적인 색역 왜곡은 색역 사상시 결과 영상에 컬러 결점이 유발한다. 제안한 논문에서는 실험을 통하여 측정한 데이터 수에 따른 적절한 색공간 분할개수를 설정하여 높은 채도 부근에 색역 축소를 줄이며, 오목하게 나타나는 지역적인 색역 왜곡을 다양한 색역 분할에 따른 색역 경계 서술자(gamut boundary descriptor) 비교를 통해 이를 수정하는 방법을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 segment maxima보다 정확한 장치의 색역을 추정할 수가 있었고, 결과 영상에서도 컬러 컨투어나 반점과 같은 컬러 결점이 줄어듬을 확인 할 수 있었다.
기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 쿵 분절 단위 비교 방법은 전역적 방법과 점 단위 방법에 비하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 본 연구에서는 분절 단위 비교 방법을 이용한 서명검증의 신뢰도를 향상시키기 위해 두 가지 형태의 모델을 구축하였다. 우선 기존에 사용된 구간 분할 매칭 방법을 사용하여 서명의 동적정보에 대한 매칭도를 산출하였다. 다음으로 서명의 정적정보를 균일하게 분할한 후 분할된 영역을 주성분 분석 기법에 의해 특징 벡터를 산출하고 HMM에 의해 서명간의 매칭도를 산출하였다. 최종 융합단계에서는 SVM 분류기에 의해 서명의 진위여부를 결정하도록 구축하였다. 실험 결과 제안된 기법은 분절단위 기반의 구간 분할 매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.
최근 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 표준인 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)를 기반으로 하는 비디오 스트리밍 서비스의 QoE(Quality of Experience) 향상을 위해 비디오 품질 조절 기법들이 연구되고 있다. 그러나 기존 기법들은 비디오의 VBR(Variable Bitrate) 특성에 대한 고려가 부족하여 불필요한 품질 변화로 인해 QoE가 저하되는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 세그먼트 특성을 기반으로 품질을 조절하는 SC-DASH(Segment Characteristics-based DASH)를 제안한다. SC-DASH는 다음에 요청할 세그먼트의 크기, 세그먼트 처리량, 그리고 버퍼 점유율을 기반으로 비디오 품질을 조절하여 불필요한 품질 변화가 발생하는 것을 방지한다. 실험 결과를 통해 SC-DASH가 기존 기법보다 불필요한 품질 변화를 감소시킴으로써 QoE를 향상시키는 것을 확인하였다.
In this research, a reach posture prediction based on a two-segment trunk model was made. Recently, reach posture prediction models have used inverse kinematics to provide a single posture that a person naturally takes, with a single segment trunk model that had some shortcomings. A two-segment trunk model was first developed with two links; pelvis link and lumbar-thoracic link. The former refers to the link from the hip joint to L5/S1 joint while the latter does the link from L5/S1 to the shoulder joint. Second, a reach prediction model was developed using the two-segment trunk model. As a result, more reliable equations for two-segment trunk motion were obtained, and the lean direction which refers to the movement direction of the trunk was not found to have a significant effect on the two-segment trunk motion. The results also showed that the hip joint is more preferred over L5/S1 to serve as a reference point for trunk models and the reach prediction model being developed predicted the real posture accurately.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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