본 논문에서는 다시점 동영상에서 임의시점영상을 생성하기 위한 기법과 생성된 영상 내에 존재하는 미처리 영역을 보상하기 위한 전처리 및 후처리 기법을 제안한다. 임의시점영상을 생성하기 위한 방법으로는 카메라의 기하학적 특성을 이용하는 방법을 사용한다. 다시점 영상의 깊이정보와 카메라의 파라미터 정보를 이용하여 텍스쳐 영상 내 화소들의 실제 3차원 좌표를 얻어낼 수 있고, 산출된 3차원 좌표를 다른 시점 카메라의 2차원 영상면으로 재 배치함으로써 원하는 시점의 영상을 생성할 수 있다. 하지만 생성된 영상 내에는 다수의 미처리 영역이 존재한다. 본 논문에서는 영상의 시간적인 중복성, 공간적인 방향성, 획득된 다시점 영상 또는 깊이정보의 오차의 특징을 고려하여 미처리 영역을 보상하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용한 결과 30dB 이상의 PSNR과 3.5이상의 DSCQS(double stimulus continuous quality scale method) 점수를 얻음으로써 객관적, 주관적 평가에서 모두 신뢰도가 높은 임의시점 영상을 생성할 수 있었다.
This paper presents a vibration displacement measurement and damage identification method for a space truss structure from its vibration videos. Features from Accelerated Segment Test (FAST) algorithm is combined with adaptive threshold strategy to detect the feature points of high quality within the Region of Interest (ROI), around each node of the truss structure. Then these points are tracked by Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm along the video frame sequences to obtain the vibration displacement time histories. For some cases with the image plane not parallel to the truss structural plane, the scale factors cannot be applied directly. Therefore, these videos are processed with homography transformation. After scale factor adaptation, tracking results are expressed in physical units and compared with ground truth data. The main operational frequencies and the corresponding mode shapes are identified by using Subspace Stochastic Identification (SSI) from the obtained vibration displacement responses and compared with ground truth data. Structural damages are quantified by elemental stiffness reductions. A Bayesian inference-based objective function is constructed based on natural frequencies to identify the damage by model updating. The Success-History based Adaptive Differential Evolution with Linear Population Size Reduction (L-SHADE) is applied to minimise the objective function by tuning the damage parameter of each element. The locations and severities of damage in each case are then identified. The accuracy and effectiveness are verified by comparison of the identified results with the ground truth data.
현재 사용되고 있는 Internet상의 트래픽은 어플리케이션의 종류에 따라 다양한 수준의 QoS 요구조건, 즉, Delay, Loss 그리고 Throughput성능에 대한 요구조건을 오청하고 있다. TCP protocol을 사용하는 ETP서비스나 E-Mail 등의 서비스는 Delay나 Loss 성능보다는 Throughput성능에 대한 요구가 높은 편이기 때문에 앞의 두 성능악화의 반대급부로서 Throughput성능을 보장받곤 한다. 반면에, 대부분 UDP protocol을 사용하는 real-time streaming 어플리케이션, 예를 들면, IP telephony, Video conferencing, 혹은 network games등의 어플리케이션은 여타의 것들에 비하여 Throughput 보다는 delay나 loss에 대한 성능을 상대적으로 높게 요구한다. 하지만 현재의 AQM들은 best-effort 서비스에 초점을 맞추고 있다. 즉, throughput 성능을 위하여 delay나 loss성능을 희생하고 있기 때문에 다양한 어플리케이션에 적합한 서비스를 제공하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 각 어플리케이션이 필요로 하는 QoS 성능을 고려하여 어플리케이션들을 세 가지 클래스로 분류한 뒤 적합한 QoS 요구조건을 고려한 새로운 AQM 알고리즘을 제안한 뒤, 시뮬레이션을 통하여 다른 AQM 알고리즘과 비교 분석하고 그에 대한 결론을 도출한다.
영상의 화질을 평가하는 방법은 어떤 정보를 기준으로 평가하느냐에 따라서 전체 기준법 (Full Reference), 부분기준법 (Reduced Reference) 그리고 무기준법 (No Reference)으로 나눌 수 있다. 이중 무기준법은 수신 영상만을 가지고 측정하기 때문에, 다른 방법보다 활용범위가 넓다. 또한, 최근 사람의 눈의 특성을 고려한 인지적(Perceptual)화질평가 방법이 많이 논의되어, 사람이 실제 보고 느끼는 바를 객관화 시키는 방법이 개발되어 왔다. 이들 화질평가 방법들에 대해 많은 연구가 수행되고 있으며, 국제기구들을 통하여 이들 지표들에 대한 표준화가 진행되고 있다. 본 논문에서는 휘도, 색차의 분포도를 분석하여 원본의 화질을 예측하는 방법을 통해서, 기존 무기준법의 정확도를 높이고자 한다. 영상신호의 양자화나 부호화로 인해 임계값을 벗어나는 값들이 생기게 되며, 이 값을 휘도, 색차의 분포도 분석으로 예측하여 화질평가를 수행하게 된다. 실험 결과 제안된 방법의 상관도는 다른 방법보다 높은 것으로 나타났다.
IPTV나 Mobile IPTV 같은 IP 기반의 방 통 융합형 멀티미디어 서비스는 사용자 인지적 QoE가 보장된 서비스를 제공하는 것이 절실하다. 본 논문에서는 실시간 Mobile IPTV 서비스시 다양한 IP망의 조건에 따라 발생하는 에러의 영향으로 열화된 컨텐츠의 손상 정도를 보다 정확하고 효율적으로 평가하기 위한 방안을 제안하였다. QoE를 고려한 실시간 전송시 측정을 위해서 손상된 프레임의 효율적 정합 및 측정 방법을 보여 주었다. 제안된 알고리즘은 실시간 전송 스트림의 각 프레임으로 부터 디지털화된 컨텐츠의 밝기 정보를 추출하여 분석하며 블러, 블록, 에지 비즈니스, 컬러 에러 등 QoE 요소들을 RR 기반의 측정 파라메터로 활용하여 평가하였다. 제안된 방안의 정확성을 증명하기 위해서 원 소스 컨텐츠와 손상된 컨텐츠를 비교 분석하였다.
Background and Objectives : While considerable progress has been made in enhancing the quality of laryngoscopy and image processing, the evaluation of laryngeal erythema is still based on the clinician's judgement. The purpose of this study is to quantitatively measure the degree of erythema and to examine the relationship with clinical grading. Materials and Methods : Color images of larynx from 100 subjects were captured from video-documented examinations of laryngoscopy. The amount of erythema within the digitized larynx image was quantified using software developed and was compared with a grading system (0 to 3 scale) based on visual inspection by 4 experienced clinicians. The results were compared by deriving Kappa, Kendall and Spearman statistic. Results : There was high intra-observer(R=0.402-0.755) and inter-observer correlation (R=0.789). Among parameters, the red composite value had most remarkable agreement with clinical grading(R=0.827). Conclusion : The result suggest that the computer based analysis of laryngeal erythema can provide quantiative data on degree of erythema and the basis for further development of an expert system.
This paper presents an experimental investigation to visualize cross-sectional two-phase flow structure and identify liquid-gas interface for condensation of steam at a low mass flux in a slightly inclined tube using the axial-viewing technique, which permits to look directly into flow during condensation of steam. In this technique, two-phase flow is viewed along the axis of a pipe by locating a high-speed video camera in front of a viewer that is fitted at the outlet of the pipe. A short section of the pipe is illuminated and is recorded through the viewer, which is kept free of liquid by mildly introducing air. Experiments were conducted in a pipe of 19.05 mm in inner diameter at atmospheric pressure. Cross-sectional two-phase flow structure is obtained at a steam mass flux of $2.62kg/m^2s$ as a function of steam quality in the range from 0.5 to 0.9. The results show that stratified-wavy flow is a unique flow pattern observed in the scope of the present study. Condensate film thickness, stratification angle and void fraction were measured from the obtained flow structure images. Finally, heat transfer coefficient was calculated using the measurement data and discussed in comparison with existing correlations.
본 논문에서는 first-hop 무선 채널을 갖는 무-유선망에서 채널 특성에 따라 코딩 비트율을 조절할 수 있는 동적 TCP-friendly 비트율 제어방식 (TFRC)을 제안한다. 제안되는 비트율 제어 기법은 무선망을 통해 전송되는 멀티미디어 플로우의 QoS 성능 저하 현상을 피하기 위해 패킷 손실 통계자료를 이용한 새로운 무선 손실 구별 알고리즘을 사용하고 있다. 이 알고리즘은 무-유선망에서 TCP 플로우와 함께 백본 대역폭을 공유하는 동안 TCP-friendly하도록 비트율을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안하는 비트율 제어방식의 시스템은 TFRC 흐름 제어에서 무선 손실의 영향을 제거하고 신뢰성이 낮은 무선 링크에 의해서 발생되는 비디오 스트림의 갑작스런 품질 저하 현상을 상당히 줄일 수 있음을 알 수 있다.
기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술은 주관적 화질 평가를 대체하기 위한 기술로, 비디오를 입력 신호로 화질 평가 결과를 출력 신호로 하는 기계학습 모델을 통해서 개발하는 기술이다. 학습에 필요한 비디오 데이터 셋은 입력 신호인 비디오 시퀀스와 입력의 출력신호로 학습할 주관적 화질 평가 결과로 구성된다. 이때 데이터 셋의 일부는 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발 과정에서 학습에 사용하고, 남은 일부는 개발 기술의 성능 평가에 사용한다. 일반적으로 기계학습 기반 기술의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 비례한다. 그러나, 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발에 필요한 데이터 셋은 주관적 화질 평가 결과를 포함해야 하므로, 데이터 양을 늘리는 것은 쉬운 문제가 아니다. 이에 본 논문에서는 압축 비디오에 대한 화질 자동 측정 기술 개발을 위해 필요한 데이터 셋을 양과 질적 측면에서 효율적으로 구축하는 방법을 제안한다. 양적 측면에서 효율성을 높이기 위해 부호화 복잡도와 평가 난이도 기반으로 시퀀스를 선정 방법을, 질적 측면에서 효율성을 높이기 위해 쌍 비교(Pairwise Comparison)기반의 주관적 화질 평가 방법을 제안한다.
본 논문에서는 지상파 디지털 TV방송의 수신 여부를 판단할 수 있는 시청자 기반의 방송 수신율 산정방안을 연구하여 객관적이고 신뢰성 있는 방송 수신율을 산정하는 방안을 제안하였다. 기존의 방송 수신율 평가는 인구분포와는 무관하게 행정구역별로 제한된 지점에서의 전계강도 측정과 화질평가를 통하여 방송 수신율을 산정하므로 큰 오차가 발생하며, 실시간으로 수신환경을 평가할 수 없다는 문제점을 지닌다. 본 연구에서는 시청자들의 주거환경을 고려하기 위해 통계청의 가구통계와 환경부의 토지피복도를 결합한 모폴로지를 추출하고, 이를 주파수자원 분석시스템에 연계하여 실시간으로 수신율을 산정하는 방안을 제안하였다. 제안방법은 대상지역을 거주지역과 비주거지역으로 세분화한 후 수신율 산정 과정에서 고려함으로써 기존방법 보다 객관적이고 신뢰성 높은 방송 수신율을 실시간적으로 산정할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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