• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1121-1130
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• 2003

본 논문에서는 움직임의 시간적 연속성을 이용한 새로운 움직임 추정 알고리듬을 제안한다. 기존의 전역 탐색 방법 (FSA)에서와 같이 전역 탐색 영역 (GSR)을 정하고, GSR 안에 시간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들로 예측한 국부 탐색 영역 (LSR)들을 정한다. 여기서 시간적으로 인접한 블록은 이전 프레임의 블록 중 움직임 벡터로 볼 때 현재 프레임에 영향을 끼칠 가능성이 있는 블록이다. 그리고 이 LSR들로 만든 영역에 대해서만 움직임 탐색을 행한다. 모의 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 FSA 방법에 비해 탐색 영역을 줄여 계산량을 현저히 낮추면서도 우수한 화질을 유지하는 것을 볼 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1025-1034
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• 2004

본 논문에서는 움직임의 시간적 연속성을 이용한 적응적 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 전역 탐색 방법 (FSA)에서와 같이 정방형의 전역 탐색 영역 (GSR)을 정하고, GSR 안에 시간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들로 예측한 비정방형의 적응적 국부 탐색 영역 (LSR)들을 정한다. 여기서 시간적으로 인접한 블록은 이전 프레임의 블록 중 움직임 벡터로 볼 때 현재 프레임에 시간적으로 움직임이 연속될 가능성이 있는 블록이다. 그리고 이 LSR들로 만든 영역에 대해서만 움직임 탐색을 행하여 탐색의 정확성을 높이고 탐색 시간을 줄일 수 있다. 모의 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 탐색 방법들에 비해 탐색 영역을 줄여 계산량을 현저히 낮추면서도 우수한 화질을 보였다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제17권1호
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• pp.41-50
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• 1992

The authors performed a experimental study to evaluate the effects of masticatory muscle fatigue on tooth contact and masticatory muscle activity in 26 normal healthy women. The experimental masticatory muscle fatigue was induced by unilateral biting of 5kg force on mandibular first molar. The results were as follows : 1. The initial symptom related to muscle fatigue pain appeared in 85.19 seconds of isometric contraction and the endurance time of isometric contraction was 203.15 seconds. 2. The pain occurred more frequently in masseter region than in temporal region. In masseter pain the incidence was almost equal between both sides, whereas the temporal pain was more in contralateral side. 3. The spontaneity and the symmetry of tooth contact during maximum clenching were reduced after isometric unilateral biting. 4. After induction of experimental muscle fatigue, the EMG activities of masseter muscles of both sides and ipsilateral temporal muscle showed the tendency of decreasing activities. 5. The asymmetry indicies of masseter and temporal muscles were reduced after isometric bilateral biting.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.269-276
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• 2010

In this paper, we present the detection method of moving objects based on two background models. These background models support to understand multi layered environment belonged in images taken by shaking camera and each model is MBM(Multiple Background Model) and TMBM (Temporal Median Background Model). Because two background models are Pixel-based model, it must have noise by camera movement. Therefore correlation coefficient calculates the similarity between consecutive images and measures camera motion vector which indicates camera movement. For the calculation of correlation coefficient, we choose the selected region and searching area in the current and previous image respectively then we have a displacement vector by the correlation process. Every selected region must have its own displacement vector therefore the global maximum of a histogram of displacement vectors is the camera motion vector between consecutive images. The MBM classifies the intensity distribution of each pixel continuously related by camera motion vector to the multi clusters. However, MBM has weak sensitivity for temporal intensity variation thus we use TMBM to support the weakness of system. In the video-based experiment, we verify the presented algorithm needs around 49(ms) to generate two background models and detect moving objects.

• 전자공학회논문지
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• 제54권2호
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• pp.99-105
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• 2017

스테레오 정합은 두 영상의 색상과 공간 유사성이 최대가 되는 지점을 찾아 깊이 정보를 예측한다. 그런데, 두 시점 사이에 발생하는 폐색 영역으로 잘못된 깊이 정보를 얻게 되고, 폐색 영역을 보완하지 않은 깊이 정보는 시간 축 스테레오 매칭에서 잡음을 전파하는 문제를 일으킨다. 본 논문은 폐색 영역을 보완하여 시간 축 상에서 발생하는 잡음의 전파를 줄이고, 정확한 깊이 정보를 공유하여 스테레오 매칭의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘을 수행하기 위해 색상과 공간의 유사성을 계산하는 함수를 정의하여 초기 깊이 정보를 예측하고, 세 가지 제약사항을 고려한 에너지 함수를 세워 (EM: expectation maximization) 으로 폐색 영역을 구한 뒤, 동적 프로그래밍 방법으로 예측된 폐색 영역을 보정한다. 끝으로, 이전시점에 구해진 정확한 깊이 정보를 사용하여 시간 축 스테레오 매칭을 수행한다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 폐색영역 예측 방법보다 우수한 성능을 가지는 것을 알 수 있었으며, 시간 축 정보를 고려하지 않은 스테레오 매칭 방법보다 정확한 결과를 얻는 것을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.414-420
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• 2015

3차원 영상 시스템에서 깊이 영상은 3차원 콘텐츠를 표현하는데 있어 매우 중요한 역할을 수행한다. 그러나 깊이 카메라로부터 얻은 원본 깊이 영상은 해상도가 색상 영상에 비해 매우 작고 시간적 흐름의 측면에서 관찰하였을 때 깊이 값이 불안정하게 진동하는 깜빡임 문제가 발생한다. 이 문제는 시청자들이 3차원 콘텐츠를 감상할 때 불편한 느낌을 초래한다. 이 논문에서는 원본 깊이 영상의 저해상도 문제를 해결하기 위해 3차원 워핑과 깊이 가중치가 추가된 결합형 양방향 업샘플링 방법을 사용한다. 다음으로 깊이 영상의 배경 영역에서 발생하는 깜빡임 문제를 해결하기 위해 전경과 배경을 분리한 뒤, 전경 영역에는 업샘플링된 깊이 영상을 사용하고 배경 영역에는 시간적 평균값 필터 영상을 이용했다. 실험결과는 제안하는 방법이 시간적 일관성이 향상된 고해상도의 깊이 영상을 생성함을 보였다.

• 지질공학
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• 제21권4호
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• pp.305-312
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• 2011

지하수 함양량은 기후조건, 토지이용, 수리지질학적 비균질성에 의해 시공간적인 변동성을 나타내는 수문량이므로 통합지표수-지하수 모델 기반의 시공간변동성을 갖는 일단위 함양량의 추정이 필요하다. 진천지역을 대상으로 SWAT-MODFLOW 통합모형이 일단위 함양량 추정에 사용되었으며 추정된 함양량의 시변성은 국가 지하수 관측망과 기초조사 기간(2009-2010)중에 설치된 자동관측망 자료와 잘 부합하는 것을 확인하였다. 진천지역을 포함한 미호천 유역 평균 지하수 함양률은 강수대비 20.8%로 나타났는데 이는 해석적 방법인 기저유출 분리법의 결과와도 잘 일치하였다. 통합모델링 기반의 함양량 산정은 국가 지하수 관리를 위해 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.87-96
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• 2005

본 논문은 동영상에서 ROI(region of interest)나 FOA(focus of attention)를 탐지하기 위한 방법으로써 여러 시각자극(stimuli)중 모션(motion) 정보를 사용한 선택적 주의 시스템을 소개한다. 2개 이상의 연속적인 프레임으로 구성되는 모션은 시간정보가 포함된 현실세계의 시각장면에서 시간적으로 현저함(temporal saliency) 정도를 나타내는 특징이라 할 수 있으며, 본 연구에서는 이러한 모션을 인간 뇌의 대뇌 시각피질에 존재하는 MT(middle temporal cortex) 영역에 존재하는 "이중 대립 수용야(double opponent receptive fields)"의 특성과 "노이즈 여과(noise filtration)" 기능에 대한 기존의 심리학적 연구 결과를 바탕으로 분석하고, 이렇게 분석된 결과를 MT에서의 "모션통합" 이론을 기반하여 통합한다. 이러한 과정을 통해 동영상에서 다른 주변의 영역과 현저히 다른 돌출 영역으로 정의되는 ROI또는FOA를 탐지할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능분석을 위해 인간을 대상으로 한 심리학적인 실험을 추가적으로 수행하여 제안된 시스템을 통해 얻어진 결과와 비교함으로써, 본 시스템이 얼마나 타당성이 있는지 검증하였다.

• Spatial Information Research
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• 제10권2호
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• pp.185-199
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• 2002

본 연구에서는 가변적 공간 단위의 문제를 고려한 시공간 자료 분석 방법을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 기존의 시계열 연구에서는 행정 구역 신설이나 경계 변동같은 공간 단위(areal unit)의 가변성을 제대로 반영하지 못했기 때문에 속성 자료와 공간 자료의 불부합 현상이 있었다. 지역의 공간적 특성과 시공간적 변화를 지가 변동분석을 통하여 살펴보기 위해서는 분석 공간 단위의 가변성에 영향을 받지 않도록 개별적인 정보를 유지할 수 있는 시공간 데이터베이스를 구축하는 것이 필요하다. 이 연구에서는 기본 격자로 공간 단위를 구성함으로써 분석 기준 시점의 속성 자료와 공간자료를 일치시킬 수 있었기 때문에 ‘가변적 공간 단위의 문제’를 보완할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.474-486
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• 2010

본 논문에서는 시간적, 공간적 경계 정보를 이용한 이동 객체의 윤곽선 검출 방법을 제안한다. 일반적으로 이동 객체의 경우 객체의 윤곽선(contour)을 구성하는 경계(edge) 픽셀에서 시간 축과 공간 축을 중심으로 큰 변화량(gradient)을 가진다. 따라서 시간 축과 공간 축을 중심으로 변화량이 큰 경계 픽셀을 구하면 이동 객체의 윤곽선을 검출할 수 있다. 본 논문에서는 임의의 픽셀에 대하여 시간 축을 중심으로 한 경계 정보를 구하기 위해 Temporal Edge라는 새로운 형태의 변화량 계산 방법을 제안한다. Temporal Edge는 시간 t와, t-2에서 입력된 두 그레이 스케일 영상의 차를 시간 축을 기준으로 x방향, y방향으로 Sobel Mask를 적용하여 구한다. 검출된 Temporal Edge를 이용하여 이동 객체의 윤곽선이 존재하는 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역을 중심으로 공간적 경계 정보를 구하여 이동 객체의 대강의 윤곽선을 검출 한다. 후처리 과정에서 검출된 대강의 윤곽선으로부터 배경 경계와 노이즈 픽셀을 제거한 후 최종적으로 이동 객체의 윤곽선을 검출한다. 제안한 방법은 기존의 배경 차 방법과는 다르게 별도의 배경 영상을 만들지 않기 때문에 배경 차 방법이 가지는 문제점을 극복하였으며, 빠른 연산 속도로 실시간 적용이 가능하다. 실험을 통하여 야간에도 강인한 윤곽선을 검출할 수 있음을 확인하였고, 엔트로피 방법과의 비교를 통해 제안하는 방법의 우수성을 보였다.