응용 레벨 트래픽 분류는 안정적인 네트워크 운영과 자원 관리를 위해서 필수적으로 요구된다. 트래픽분류에 있어 페이로드 시그니쳐 기반 응용 레벨 트래픽 분류 방법은 고속 링크의 트래픽을 실시간으로 처리하는 과정에 서 헤더 정보 및 통계 정보 이용 방법론에 비해 상대적으로 높은 부하를 발생시키고 시그니쳐 개수가 증가 할수록 트래픽의 발생 특징과 각 시그니쳐의 가치를 반영하지 않은 매칭 방법 때문에 분석 속도가 감소하는 단점이 있다. 본 논문에서는 페이로드 시그니쳐 기반 응용 트래픽 분석 속도의 향상을 위하여 각 페이로드 시그니쳐 별 트래픽 분석 효율을 고려하여 리스트에 존재하는 시그니쳐 순서를 재정렬 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 재정렬되지 않은 시그니쳐 리스트를 적용했을 때 보다 평균 30%정도의 분석 속도 향상을 얻을 수 있었다.
GUI(Grophic User Interface) 기반의 상호작용은 컴퓨터를 더 사용하기 간단하고 쉽게 만들었다. 그러나 GUI 기반의 상호작용은 자연스럽고 직관적이며 적응적인 사용자의 요구사항을 만족시키기 위해 필요한 상호 작용 기능을 쉽게 지원하지는 못한다. 본 연구에서는 이미지 시퀀스에서 손을 추적하고 가상 현실에서 포인팅 장치로 마우스를 대체하기 위해 각 비디오 프레임에서 손을 인식하는데 유용한 방법인 수정 BMA를 제안했으며 이를 이용해 초당 30 프레임의 HCI 시스템을 구현했다. HCI 시스템을 구현하는데 가장 중요한 기준은 정확한 움직임 벡터 포착과 그의 실시한 처리이다. 수정 BMA는 실시간 처리를 위해 손의 위치, 움직임 방향을 고려한 손 영역을 분할, 손 영역의 색상 분포를 예측하는데 적용했다. 실험 결과는 YCbCr 좌표를 이용한 수정 BMA가 실시간 처리와 인식율을 보장함을 보여 준다. YCbCr 색상 좌표는 각 픽셀 색상의 휘도를 제거한 RGB 색상 좌표보다 더 적은 비트로 코딩 가능하며 주변 상황에 덜 민감하다. 수정 BMA를 이용한 손 추적은 가상현실, 게임과 장애인을 위한 HCI시스템 적용가능하다.
본 연구는 한국사회 기혼남녀의 일-생활 균형의 문제를 시간표 분석을 통해 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2014년도 통계청 생활시간조사 시간대자료를 이용하여 3,131쌍 기혼부부의 6,262개의 시간일지를 분석하였다. 분석 방법으로는 시간양뿐 아니라 시간배치를 고려한 전체적인 분석을 위해 배열분석을 사용하였으며, 이때 Lesnard(2014)의 DHM(Dynamic Hamming Matching) 방식으로 배열 간 거리를 산출하여 타이밍을 중시하는 시간분석에 무리가 없도록 조치하였다. 구체적으로는, 군집분석을 통해 도출된 부부결합의 가구노동시간 9개 유형별로, 남녀 각각의 노동, 가사, 수면, 자기관리, 적극적 여가, 소극적 여가, 기타로 구성된 일과 생활시간의 평균시간양과 시간대별 분포와 최빈상태의 그래프를 산출하여 해석하였다. 이러한 분석결과를 종합하여, 일-생활 불균형된 시간구성의 특성으로 '만연된 장시간노동', '젠더불평등한 시간배분', '비표준시간대 노동으로 인한 삶의 질 하락', '여가시간의 부족'을 지목하였으며, 마지막으로는 이러한 결과에 기초해 일-생활 균형을 높이기 위한 사회복지의 실천적 정책적 함의를 논의하고 후속연구를 제언하였다.
본 논문에서는 시퀀스 상에서 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter) 기반의 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 시스템의 안정적인 카메라 추적과 재위치(re-localization) 방법이 제안된다. SLAM으로 얻어진 3차원 특징점에 들로네(Delaunay) 삼각화를 적용하여 기준(reference) 평면을 설정하며, 평면상에 존재하는 특징점의 BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints) 기술자(descriptor)를 생성한다. 기존 확장 칼만필터의 오차가 누적되는 경우를 판단하여 기준 평면의 호모그래피로부터 카메라 정보를 해석한다. 또한 카메라가 급격하게 이동해서 특징점 추적이 실패하면, 저장된 강건한 기술자 정보를 매칭하여 카메라의 위치를 다시 추정한다.
본 논문에서는 객체 단위 스테레오 동영상을 변이-움직임 벡터의 상관관계를 이용하여 부호화 방식을 제안한다. 시간적으로 연속되는 스테레오 동영상에서의 객체를 MPEG-4와 같이 VOP 단위로 구성하고, 이전 시간에서 한 쌍의 VOP에 대한 변이 벡터와 현재 시간에서 좌ㆍ우 VOP에 대한 움직임 벡터를 블록 정합 방식으로 구한다. 그리고 나머지 한 개의 변이 벡터는 위에서 구한 벡터들을 가지고 변이-움직임 벡터의 상관관계를 이용하여 별도의 추정과정 없이 구한다. 그리고 보다 신뢰성 있는 벡터를 구하기 위해 각각 구한 변이와 움직임 벡터에 평활화를 수행한다. 이러한 기법을 스테레오 동영상 부호화에서 대부분의 부호화 방식인 B-VOP 예측부호화에 적용하였고 B-YOP 변이 보상시 변이-움직임 벡터의 상관관계를 이용하여 3개의 참조 VOP를 가지고 보상함으로써 화질을 기존 방식에 비해 향상시킬 수 있었다.
Passenger safety is a primary concern of railway system but, it has been urgent issue that dozens of people are killed every year when they falloff from train platforms. Recently, advancements in IT have enabled applying vision sensors to railway environments, such as CCTV and stereo camera sensors. In this paper, we propose a stereoscopic video coding scheme for subway accident monitoring system. The proposed scheme is designed for providing flexible video among various displays, such as control center, station employees and train driver. We uses MPEG-2 standard for coding the left-view sequence and IBMDC for predicting the P- and B-types of frames of the right-view sequence. IBMDC predicts matching block by interpolating both motion and disparity predicted macroblocks. To provide efficient stereoscopic video service. we define both temporally and spatially scalable layers for each eye's-view by using the concept of Spatio-Temporal scalability. According to the experimental results. we expect the proposed functionalities will play a key role in establishing highly flexible stereoscopic video codec for ubiquitous display environment where devices and network connections are heterogeneous.
본 논문에서는 흑백 동영상을 사용하여 얼굴 표정 및 제스처를 실시간으로 인식하는 시스템을 개발하였다. 얼굴 인식분야에서는 형판 정합법과 얼굴의 기하학적 고찰에 의한 사전지식을 바탕으로 한 방법을 혼합하여 사용하였다. 혼합 방법에 의해 입력영상에서 얼굴 부위만을 제한하였으며, 이 영역에 옵티컬 플로우를 적용하여 얼굴 표정을 인식하였다. 제스처 인식에서는 엔트로피를 분석하여 복잡한 배경영상으로부터 손 영역을 분리하는 방법을 제안하였으며 , 이 방법을 개선하여 손동작에 대한 제스처를 인식하였다. 실험 결과, 입력 영상의 배경에 크게 영향을 받지 않고서도 동일 영상에서 움직임이 큰 부위를 검출하여 얼굴의 표정 및 손 제스처를 실시간적으로 인식할 수 있었다.
The substantial improvement of the signal-to-noise ratio (SNR) can be achieved with small-size samples or low-field MRI system by high-temperature superconducting(HTS) RF coil. The typical HTS RF coil made of HTS thin film is expensive and is limited the coil geometry to planar surface coil. In this study, commercial Bi-2223 HTS tapes was used as RF coil for a 0.35T permanent MRI system. It has advantages of both much lower cost and easier fabrication over HTS thin film coil. SNR gain of the image obtained from the HTS RF coil over a conventional Cu RF coil at room temperature was about 2.4-fold and 1.9-fold using the spin echo pulse sequence and gradient echo pulse sequence respectively.
Park, Byeong-Chan;Kim, Jin-Sung;Won, Yu-Hyeon;Kim, Young-Mo;Kim, Seok-Yoon
한국컴퓨터정보학회논문지
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제24권1호
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pp.93-100
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2019
One of critical issues in dealing with 360-degree realistic contents is the performance degradation in searching and recognition process since they support up to 4K UHD quality and have all image angles including the front, back, left, right, top, and bottom parts of a screen. To solve this problem, in this paper, we propose an efficient search and comparison method for 360-degree realistic contents. The proposed method first corrects the distortion at the less distorted regions such as front, left and right parts of the image excluding severely distorted regions such as upper and lower parts, and then it extracts feature points at the corrected region and selects the representative images through sequence classification. When the query image is inputted, the search results are provided through feature points comparison. The experimental results of the proposed method shows that it can solve the problem of performance deterioration when 360-degree realistic contents are recognized comparing with traditional 2D contents.
다시점 비디오는 카메라간의 다른 위치와 불완전한 카메라 보정(calibration)으로 인접한 시점의 영상 내에 존재하는 동일물체 간에 색상 차이가 발생할 수 있다. 이러한 색상 불일치(color mismatch)는 시점 간 움직임 예측(inter-view prediction) 수행 시, 오정합을 발생시켜 다시점 비디오 부호화(Multi-view Video Coding : MVC) 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이웃하는 영상 간에 존재하는 휘도 및 색차 성분 불일치를 보상하여 다시점 비디오 부호화의 압축률을 향상시키는 전처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모든 시점의 영상을 히스토그램 매칭 기법에 의해 정해진 참조 시점 영상의 색상을 기준으로 보정된다. 또한 히스토그램 매칭 수행 전에 YCbCr 색상공간 변경 시에 색차 성분의 대표 값 추출(chrominance subsampling)에 사용되는 Cosited filter를 영상의 각 색상성분에 적용하여 성능을 더욱 높일 수 있다. 히스토그램 매칭은 YCbCr 색상공간에서 RGB 색상공간으로 변환하여 각 색상성분에 적용한다. 이 과정에서 영상에 존재하는 에지의 방향성과 화소 값의 존재 범위를 고려한 효과적인 색상 변환 기법이 사용된다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 다른 기법들에 비해 향상된 부호화 효율을 가지는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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