본 논문에서는 MPEG2비디오 스트림에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 카메라의 움직임을 추정하여 이를 기반으로 하여 움직이는 객체를 추정하고자 한다. 이를 위해, 먼저 MPEG2의 움직임 벡터는 압축의 효율성 때문에 움직임의 예측이 순서적이지 못한데, 예측 프레임들의 속성을 이용하여 이를 광 플로우(Optical Flow)를 갖는 움직임 벡터(Motion Vector)로 변환하였다. 그리고 이러한 벡터들을 이용하여 카메라의 기본적인 움직임인 팬(Fan), 틸트(Tilt). 줌(Zoom) 등을 정의하였다. 이를 위하여 팬, 틸트-줌 카메라 모델의 매개변수와 같은 의미의 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값을 정의하고자 움직임 벡터 성분의 Hough변환을 이용하여 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값들을 구하였다. 또한 이러한 카메라 움직임(Camera Operation)은 시간적으로 연속적으로 발생하는 특징을 이용하여 각 프레임마다 구한 카메라의 움직임을 보정하였다. 마지막으로 움직이는 객체의 추정은 우선 사용자가 원하는 객체를 바운딩박스 형태로 정의한 후 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 벡터를 한 GOF(Group of Pictures) 단위로 면적 기여도에 따라 누적하여 객체를 추적하고 해석하였으며 DCT 질감 정보를 이용하여 객체의 영역을 재설정 하였다. 물론 압축된 MFEG2비디오에서 얻을 수 있는 정보들은 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한하였다. 제안된 방법은 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상은 물론 카메라의 움직임특성과 움직이는 객체의 추적들을 활용하여 기존의 내용기반의 검색 및 분석에도 많이 응용될 수 있다. 이러한 개발 기술들은 압축된 데이터의 검색 및 분석에 유용하게 사용되리라고 기대되며 , 특히 검색 툴이나 비디오 편집 툴 또는 교통량 감시 시스템, 혹은 무인 감시시스템 등에서 압축된 영상의 저장과 빠른 분석을 요구시 필요하리라고 기대된다.
과학연구를 하는 방법은 매우 다양하다. 과학영재아들로 하여금 본연의 과학연구능력을 개발하고 구현하도록 하는 목적을 달성한다는 것은 이미 알려진 영재교육의 목표이다. 여기서 과학연구능력이라고 할 때 과학연구의 요소는 무엇인가 살펴볼 필요가 생기며 하나의 과학연구가 존재하기 보다는 다양한 연구밥법이 공존한다는 입장이 더 설득력이 있다. 본 연구는 연구능력의 다양한 측면과 특성을 알아보는 탐색연구이며 더 세부적으로 들어가서 과학과정 능력 중 실험설계능력에 초점을 맞추었다. 물론 연구능력이라고 할 때에는 문제발견, 과학지식, 자아통찰 등 다양한 영역이 포함된다. 본 연구에서는 실험설계능력을 보기 위해 1990년 Fowler가 개발한 Diet Cola Test를 국내의 학생들이 사용할 수 있도록 번안하여 사용하였다. 전국 과학영재교육 프로그램에 참여하는 학생 중 총 705명의 초등학교 3학년에서 고등학교 1학년 학생들이 연구대상이 되었으며 과학교육분야에서의 문제중심학습과 창의적 사고력이라는 부분에 초점을 맞추어 연구자료를 해석하였다.
H.264/AVC 동영상 압축 표준 기술은 인터/인트라 예측에 의한 잔여 영상을 주파수 변환하고 양자화하여 엔트로피 부호화한다. 이 논문에서는 인터 예측에 의한 잔여 영상을 주변 영상 블록의 영상 정보를 사용하는 기존의 방법을 향상시킨 DC 오프셋 보정 방법에 의해 잔여 영상의 정보량을 감소하는 것에 의해 압축 성능을 향상시키는 기술을 제안한다. DC 오프셋에 관련한 오버헤드 정보는 비트스트림에 포함하지 않고 인코더와 디코더가 같은 방법의 DC 오프셋을 수행한다. 실험결과는 H.264/AVC에 비해서는 BD-Rate으로 평균 0.25% 좋아지지만 기존의 DC 오프셋 방법과 비교해서는 영상 시퀀스에 따라 성능이 향상 혹은 저하되는 것을 보여 준다. 평균적으로는 0.09%의 압축 성능이 저하된다. 이 논문의 실험결과를 통해 기존의 DC 오프셋 방법과 제안하는 방법을 슬라이스 단위, 매크로블록 단위 등의 부호화단위에 따라 적응적으로 적용하는 방법에 의한 압축율 향상에 대한 가능성을 확인하였다.
디지털 워터마킹(watermarking) 기법은 디지털 컨텐츠에 워터마크라고 하는 사용자 ID(identification)나 자신만의 정보를 삽입시킴으로써 불법적인 복제를 막고, 지적 재산권 및 저작권을 보호하며, 소유권을 주장할 수 있는 근거를 제시할 수 있도록 하는 기술이다. 일반적으로 주파수 영역에서 워터마크를 삽입하고 검출하는 주파수 영역 워터마킹 알고리즘이 선호된다. 그러나 주파수 영역으로 변환된 값은 정수 값이 아니므로 조작이 쉽지 않고 알고리즘도 현실적으로 많은 제약을 받는다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 정수 블록 변환을 이용하고, 더불어 공간 영역과 변환 영역 모두에서 워터마크를 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다 본 논문에서 제안한 알고리즘은 블록 단위로 정수 DCT 변환한 후, 변환 영역 블록의 중간 주파수 대역 계수의 특정 비트 평면에 워터마크를 삽입한다. 이는 공간 영역에서는 DEW(differential energy watermarking)로 반영된다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 주파수 영역만을 이용한 방법에 비해 다양한 공격에 강인함을 확인했으며, 비가시성이나 워터마크 삽입 용량 면에서도 우수함을 알 수 있었다.
H.264 비디오 부호화 표준 방식은 널리 사용되고 있지만, 고화질 비디오의 해상도에 비해 상대적으로 작은 크기의 매크로블록을 사용하기 때문에 고화질 비디오를 부호화하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 고화질 비디오 부호화를 위해 기존의 매크로블록의 크기를 확장하고, 확장된 매크로블록을 기반으로 새로운 화면내 부호화 방법을 제안한다. 휘도 신호의 경우, 기존의 인트라 $4{\times}4$ 예측과 인트라 $16{\times}16$ 예측을 각각 인트라 $8{\times}8$ 예측과 인트라 $32{\times32}$ 예측으로 확장한다. 색차 신호의 경우에는, 인트라 ${8\times}8$ 예측을 인트라 $16{\times}16$ 예측으로 확장한다. 또한 매크로블록의 확장으로 기본 부호화 블록의 크기가 $8{\times}8$로 커짐에 따라, $8{\times}8$ 정수 이산 코사인 변환을 사용한다. 이 논문에서 제안한 방법을 사용하여 고화질 비디오를 부호화 할 경우, 기존의 방법에 비해 약 5.32% 정도 비트수가 감소했으며 약 0.23dB 정도 화질이 개선되었다.
폐 종양의 위치에 따라 사이버나이프 치료 시 치료기법의 선택에 대해 고려해봐야 합니다. 폐암 환자 28명을 대상으로 18개 지점에 대해 4차원 단층촬영영상을 분석하였고, 응용프로그램을 통해 위치오차값을 추출하였다. 평가 결과 상부와 내측에서만 평균 위치오차값보다 낮았다. 이러한 결과를 통해 폐첨부에 가깝거나 척추체부에 가까운 경우 척추추적기법을 적용하는 것이 효율적이며, 이외의 위치에서는 호흡동조기법이 효율적이다. 이에 본연구를 기반으로 하여 향후 폐종양의 폐내 종양의 위치뿐만 아니라 폐활량에 따른 확장범위 및 환자마다 차이가 발생하는 호흡주기에 따라 사이버나이프 치료기법을 선택할 경우 효율적인 치료기법을 선택할 수 있도록 연구하고자 한다.
목 적 : 외부표지자 호흡움직임 측정 장치(RPM; Real-time Position Management, Varian Medical System, USA)를 이용한 간암 호흡동조 방사선치료 시 호흡신호와 방사선 조사 시간 및 실제 조사된 호흡위상을 분석하여 호흡움직임 측정 장치를 이용한 호흡동조 방사선 치료의 정확도를 평가하였다. 대상 및 방법 : 2014년 5월부터 9월까지 Novalis Tx.(Varian Medical System, USA)와 RPM을 이용하여 간암 호흡동조 방사선치료(Duty Cycle 20%, Gating window 40% ~ 60%)를 시행한 환자 총 16명의 치료 시 기록된 호흡움직임을 분석하였다. RPM에 기록된 외부표지자의 호흡움직임을 후행적 분석을 통해 호흡위상으로 재구성하였으며, 재구성된 호흡위상을 이용하여 기록된 Beam-on Time과 Duty Cycle에 대해 RPM을 사용한 호흡동조 방사선치료의 예측 정확도를 분석하고, 호흡움직임의 재현성에 따른 Duty Cycle과 예측 정확도의 상관관계를 분석하였다. 결 과 : 대상 환자 16명의 치료계획 시와 실제 치료 시 호흡주기 차이는 평균 -0.03초(범위 -0.50초 ~ 0.09초)로 분석되었으며 두 호흡간의 통계적 차이는 확인할 수 없었다(p=0.472). 치료 시 평균 호흡주기는 4.02 sec (${\pm}0.71sec$), 치료 중 호흡주기 표준편차의 평균값은 7.43%(범위 2.57% ~ 19.20%)로 분석되었다. 실제 Duty Cycle은 평균 16.05%(범위 13.78% ~ 17.41%)로 나타났고 이 중 후행적 분석을 통해 평균 56.05%(범위 39.23% ~ 75.10%)가 계획된 호흡위상(40% ~ 60%)에서 조사되었음을 확인하였다. 호흡주기의 표준편차와 Duty Cycle과 계획된 호흡위상에서 조사된 비율의 상관관계는 각각 -0.156 (p=0.282)와 -0.385 (p=0.070)으로 분석되었다. 결 론 : 본 연구는 실제 치료 중 기록된 외부표지자의 호흡움직임을 후행적으로 분석하여 치료 중 호흡움직임의 재현성 및 Duty Cycle, 계획된 호흡동조창에서의 실제 치료 비율 등을 확인하였다. 4DCT를 이용한 치료계획과의 오차를 최소화하고 효율적인 치료를 위해 호흡훈련 및 호흡신호 모니터링의 강화가 필요 할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 유도전동기 고장 검출 및 분류를 위한 3-단계 (고장 신호의 전 처리, 고장 신호의 특징 추출, 고장 신호의 고장 유형별 분류) 알고리즘을 제안한다. 먼저 전 처리 단계에서는 저역 통과 필터를 통해 취득한 신호의 고주파 대역에 영향을 미칠 수 있는 잡음 성분을 제거하며, 다음으로는 이산 코사인 변환(discrete cosine transform)과 통계적 방법을 이용하여 고장 유형별 신호의 특징을 추출하고, 마지막 단계에서는 추출된 특징을 입력으로 하는 역 전파 신경 회로망(back propagation neural network)를 이용하여 신호를 고장 유형별로 분류한다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 모의실험에 사용된 신호는 유도전동기의 진동 신호로, 정상 및 각종 이상 상태에 대해 8kHz의 샘플링율을 갖는 1초 길이의 데이터를 사용하였다. 모의실험 결과, 제안한 알고리즘은 학습된 상황의 고장 분류에서는 100%의 정확도를 보였으며, 기존의 공분산을 이용한 고장 검출 및 분류 알고리즘과 비교하여 약 50%의 정확도 향상을 보였다. 또한 고장 신호 취득 시 사용하는 센서의 종류나 주변 환경으로 인해 잡음이 추가될 수 있는 상황을 고려하여 취득한 데이터에 백색 가우시안 잡음을 인위적으로 추가한 모의실험에서도 98%이상의 고장 분류 정확도를 보였다. 더불어, 본 논문에서는 TI사의 TMS320F2812 디지털 신호 처리기에 제안한 고장 검출 및 분류 알고리즘을 탑재하여 실제 산업현장에서의 사용여부를 검증하였다.
Park, So Hyun;Choi, Jinhyun;Kim, JinSung;Ahn, Sohyun;Kim, Min Joo;Lee, Ho;Choi, Seo Hee;Park, Kwangwoo
한국의학물리학회지:의학물리
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제29권1호
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pp.1-7
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2018
The $TomoTherapy^{(R)}$ beam-delivery method creates helical beam-junctioning patterns in the dose distribution within the target. In addition, the dose discrepancy results in the particular region where the resonance by pattern of dose delivery occurs owing to the change in the position and shape of internal organs with a patient's respiration during long treatment times. In this study, we evaluated the dose pattern of the longitudinal profile with the change in respiration. The superior-inferior motion signal of the programmable respiratory motion phantom was obtained using AbChes as a four-dimensional computed tomography (4DCT) original moving signal. We delineated virtual targets in the phantom and planned to deliver the prescription dose of 300 cGy using field widths of 1.0 cm, 2.5 cm, and 5.0 cm. An original moving signal was fitted to reflecting the beam delivery time of the $TomoTherapy^{(R)}$. The EBT3 film was inserted into the phantom movement cassette, and static, without the movement and with the original movement, was measured with signal changes of 2.0 s, 4.0 s, and 5.0 s periods, and 2.0 mm and 4.0 mm amplitudes. It was found that a dose fluctuation within ${\pm}4.0%$ occurred in all longitudinal profiles. Compared with the original movement, the region of the gamma index above 1 partially appeared within the target and the border of the target when the period and amplitude were changed. Gamma passing rates were 95.00% or more. However, cases for a 5.0 s period and 4.0 mm amplitude at a field width of 2.5 cm and for 2.0 s and 5.0 s periods at a field width of 5.0 cm have gamma passing rates of 92.73%, 90.31%, 90.31%, and 93.60%. $TomoTherapy^{(R)}$ shows a small difference in dose distribution according to the changes of period and amplitude of respiration. Therefore, to treat a variable respiratory motion region, a margin reflecting the degree of change of respiration signal is required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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