Backgrounds : Gamma band oscillatory activity is considered to be related to cognitive functions and illustrates that the concept of event-related oscillations bridges the gap between single neurons and neural assemblies. An event-related gamma oscillation is the time-locked responses of specific frequency, and can be identified by computing the amplitude frequency characteristics of the averaged event-related potentials(ERPs) after stimulation. Objectives : We purposed to present experimental paradigm to investigate ${\gamma}$-band oscillation activities from the recording of ERPs by using auditory oddball paradigm and investigate the difference of ${\gamma}$-band activity between schizophrenia and normal controls. Methods : The ERPs resulting from auditory stimuli with oddball paradigm in a group of schizophrenics(n=11), and also a group of age-, sex-, and handedness matched normal controls, were recorded by 128 channel EEG. The ${\gamma}$-band oscillatory activities were calculated by using time-frequency wavelet decomposition of the signal between 20 and 80Hz. The ${\gamma}$-band oscillatory activities of both groups were compared by t-test. Results : The ${\gamma}$-band oscillatory of the leads Fz, Cz, and Pz of both groups were represented well in the time-frequency maps. Significant increases of the ${\gamma}$-band activity in normal controls compared with schizophrenics were observed around 160 msec, 350 msec, and 800 msec after stimulation. Conclusions : Our results suggested that the increment in ${\gamma}$-band oscillatory activity during cognitive operations and decreased ${\gamma}$-band activity in schizophrenics may be associated with the cognitive dysfunctions and the pathophysiology of the schizophrenia.
수동형(passive) 밀리미터파(millimeter wave) 영상은 의복 등에 은닉된 물체의 탐지가 가능하며 악천후의 상황에서도 감쇄도(attenuation)가 낮아 식별이 가능한 영상을 획득할 수 있다. 그러나 영상 시스템의 공간 해상도(spatial resolution)가 낮고 수신신호가 미약하여 잡음의 영향이 크고 시스템의 온도 분해능(temperature resolution)에 따라 영상의 질이 달라진다. 본 논문에서는 수동형 밀리미터파 영상과 일반 카메라부터 획득되는 영상의 정합(registration)과 은닉된 물체의 시각화를 위한 영상 융합(fusion)을 연구한다. 영상의 정합은 추출된 몸체 경계 간의 상호상관도를 최대로 하는 어파인 변환(affine transform)으로 수행되며 융합은 영상 분해를 위한 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform), 융합 법칙(fusion rule), 영상을 복원하기 위한 역 이산 웨이블릿 변환의 3단계로 구성된다. 실험에서는 수동형 밀리미터파 영상 시스템에 의해 칼, 도끼, 화장품, 그리고 휴대폰과 같은 또는 비금속의 다양한 물체가 탐지됨을 보인다. 또한 정합과 융합된 영상의 결과로부터 가시 영상으로부터 얻은 얼굴과 의복 등의 대상자의 신원정보와 밀리미터파 영상으로부터 획득한 은닉된 물체의 정보를 동시에 시각화할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 기어 전달오차의 EEMD 적용을 통한 기어 이빨의 박리결함과 균열결함의 분류법을 소개한다. 두 가지 결함을 적용한 기어의 유한요소모델을 바탕으로 전달오차를 획득하고 전달오차에서 나타나는 두 가지 결함의 특징과 정상상태의 전달오차와의 차이를 나타내는 RTE에서 나타나는 두 가지 결함의 특징을 확인했으며 유한요소해석 결과를 이용한 시뮬레이션 신호를 구성하여 신호처리를 통한 RTE 획득과정을 구성하였다. 시뮬레이션 신호로부터 얻은 RTE의 EEMD 적용을 통하여 박리과 균열의 신호가 각기 다른 IMF에서 비중이 크다는 것을 확인하였고, 이를 실험을 통해 검증하고자 하였다. 한 쌍의 기어와 서보모터, 파우더브레이크 그리고 기어의 회전량을 측정하기 위한 엔코더로 구성되어있는 테스트베드를 꾸려 전달오차를 획득하였다. 두 개의 기어를 이용하여 정상, 박리, 균열 세가지 상황에 대한 전달오차를 획득하여 시뮬레이션과 같은 과정을 거쳐 결함이 신호로 구분되는 것을 확인했다. 이를 정량화 하기위해 파고율을 각 IMF에 적용하였고 첫 번째 IMF와 세 번째 IMF의 파고율을 특징 신호로 선정하였다. 실험을 통해 확보된 데이터를 이용하여 Bayes decision 이론을 이용하여 분류 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 화재 비디오 영상의 저작권 보호를 위해 효과적인 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 워터마킹 기법은 명암도 동시발생 행렬과 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 화재의 색상과 텍스처의 특징을 효율적으로 이용한다. 명암도 동시발생 행렬은 각 후보 화재 영상의 블록에 대한 에너지와 동질성을 계산하여 텍스처 데이터 셋을 만드는데 사용하며, 퍼지 클러스터링은 화재 비디오 영상의 색상 분할과 워터마커 삽입을 위한 텍스처 블록을 결정하기 위해 사용된다. 선택된 텍스처 블록은 이산 웨이블릿 변환을 통해 네 가지 서브밴드 (LL, LH, HL, HH)를 가지는 1차 레벨 웨이블릿 구조로 분해되고, 워터마커는 사람의 시각에 영향을 주지 않는 LH 영역에 삽입된다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 약 48 데시벨의 높은 첨부 신호 대 잡음 비와 1.6-2.0의 낮은 M-특이치 분해 값을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, 크로핑, JPEG 압축과 같은 영상처리 공격에서도 기존 이미지 워터마킹 알고리즘보다 정규화된 상관 값에서 높은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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