The IBC (Intra-Body Communication) benefits from a wireless communication system for exchanging various kinds of digital information through wearable electronic devices and sensors. The IBC using the human body as the transmission channel allows wireless communication without the transmitting radio frequency waves to the air. This paper discusses the results of experiments on electrostatic coupling IBC based on FSK (Frequency Shift Keying) and 1 bit error correction. We implemented FSK communication and 1 bit error correction algorithm using the MCU boards and aluminum tape electrodes. The transmitter modulates digital data using 50% duty square wave as carrier signal and transmits data through human body. The receiver performs ADC (Analog to Digital Conversion) on carrier signal from human body. In order to figure out the frequency of carrier signal from ADC results, we applied zero-crossing algorithm which is used to detect the edge characteristic in computer vision. Experiment results shows that digital data modulated as square wave can be successfully transmitted through human body by applying the proposed architecture of a 1ch GPIO as a transmitter and 1ch ADC for as a receiver. Also, this paper proposes 1 bit error correction technique for reliable IBC. This technique performs error correction by utilizing the feature that carrier signal has 50% duty ratio. When 1 bit error correction technique is applied, the byte error rate at receiver side is improved around 3.5% compared to that not applied.
본 논문은 얼굴을 자동 초점(AF, Auto Focusing) 기능의 관심영역(ROI, Region of Interest)으로 이용하기 위한 얼굴 검출(Face Detection) 알고리즘 및 하드웨어 구현에 관한 것이다. 얼굴 검출을 위해 YCbCr 색 좌표계에서의 피부색 영역을 바탕으로 얼굴의 특징을 이용하였다. 얼굴에 해당하는 피부, 눈에 해당하는 에지, 그리고 입에 해당하는 음영의 픽셀수를 얼굴 특징으로 선택하였고, 얼굴 특징은 2,000개의 얼굴 샘플을 통하여 통계적으로 구하였다. 제안된 알고리즘은 하드웨어 설계 시, 하드웨어 자원의 효율성을 고려하여 영상의 중심에 가까운 두 명의 얼굴을 검출하게 하였다. 그리고 검출된 얼굴을 자동 초점의 관심 영역으로 이용하기 위하여 얼굴 영역을 사각형의 박스로 표시하였고, 영상에서 박스의 시작점과 끝점에 해당하는 위치를 출력하게 하였다. 하드웨어로 설계된 얼굴 검출 기능은 FPGA 보드와 모바일 폰 카메라 센서를 사용하여 검증하였다.
본 논문에서는 TextRank 알고리즘을 이용한 문서 범주화 방법에 대해 기술한다. TextRank 알고리즘은 그래프 기반의 순위화 알고리즘이다. 문서에서 나타나는 각각의 단어를 노드로, 단어들 사이의 동시출현성을 이용하여 간선을 만들면 문서로부터 그래프를 생성할 수 있다. TextRank 알고리즘을 이용하여 생성된 그래프로부터 중요도가 높은 단어를 선택하고, 그 단어와 인접한 단어를 묶어 하나의 자질로 사용하여 문서 분류를 수행하였다. 동시출현 자질(인접한 단어 쌍)은 단어 하나가 갖는 의미를 보다 명확하게 만들어주므로 문서 분류에 좋은 자질로 사용될 수 있을 것이라 가정하였다. 문서 분류기로는 지지 벡터 기계, 베이지언 분류기, 최대 엔트로피 모델, k-NN 분류기 등을 사용하였다. 20 Newsgroups 문서 집합을 사용한 실험에서 모든 분류기에서 제안된 방법을 사용했을 때, 문서 분류 성능이 향상된 결과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 비데오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 영상중의 관심 영역을 추출하는 효율적인 방법을 소개하고자 한다. 비데오스트로보키모그래피는 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 의료 영상 시스템이다. 본 논문에서는 세 가지의 단계를 거쳐서 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째로 최소 에너지를 이용하여 관심 영역의 중심이 되는 부분을 찾는다. 관심 영역 내에 있는 특징 점을 추출한 후 두 번째 단계로 한 라인(line) 영역에 대해 가로축을 따라서 평균값에 의한 에지를 선택한다. 최종 단계에서는 이 특징 값을 합병 알고리즘(merge algorithm)의 임계값으로 사용하여 관심 영역을 추출한다. 제안하는 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대를 촬영한 95%의 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 계산 량이 적어 200${\times}$280 크기의 영상을 초당 약 40프레임이상 처리하여 관심 영역을 추출할 수 있어 매우 효율적이다.
고해상도 컬러항공영상은 공간정보생성을 위한 지형의 상세한 정량적 및 정성적 정보를 제공해준다. 하지만 도심지역에서 빌딩 또는 숲에 의한 그림자의 발생으로 인하여 지물 추출 및 분류시 부정확한 결과를 초래 시킬 수 있다. 현재까지 그림자 효과에 대한 여러 연구가 이뤄졌으나 도심지에서 그림자의 발생으로 야기된 분광정보 왜곡의 문제점을 해결하여 도로추출에 대한 연구가 매우 부족한 실정이다 본 연구에서는 컬러항공사진과 LIDAR(LIght Detection and Ranging) 고도 자료를 이용하여 아스팔트 도로 경계선을 추출하는 기법을 제안하였다. 구체적으로 그림자 영향의 제거를 통한 아스팔트 도로 경계선의 추출과정은 다음과 같다. 첫 번째, 항공사진에서 그림자 영역을 LIDAR자료부터 생성된 DSM(Digital Surface Model)과 태양각으로부터 추출하였다. 그 후 도로영역추출기법, 경계선 검출기법을 통하여 도로의 경계를 추출하였으며 이 자료를 벡터화하므로서 GIS벡터의 선분 자료로 생성하였다. 본 연구의 실험결과 제안된 방법은 그림자의 영향을 소거하여 원활한 아스팔트 도로의 경계를 추출하는데 있어서 효과적임을 알 수 있었다.
스마트폰의 보급이 확산되고 대중화됨에 따라 대부분의 사람들은 사진을 촬영하기 위해 모바일 카메라를 애용하고 있다. 하지만 저조도 환경에서 사진을 촬영할 때 광량이 부족한 이유로 원치 않는 잡음이 발생할 수 있다. 이런 잡음을 제거하기 위해, 최근 심층 합성곱 신경망에 기반한 잡음 제거 기법이 제안되었다. 이 기법은 성능 측면에서 큰 진전을 보였을지라도 여전히 텍스처 및 에지 표현 능력이 부족하다. 따라서 본 논문에서는 영상의 구조를 향상시키기 위해 에지의 방향 정보를 나타내는 호그 영상을 활용하고자 한다. 그리고 잡음 영상과 호그 영상을 스택으로 쌓은 후, 입력 텐서를 형성하여 심층 합성곱 신경망을 학습시키는 기법을 제안하고자 한다. 실험 결과를 통해, 제안한 기법은 기존의 기법보다 정량적인 화질 평가에서 더 우수한 결과를 얻을 수 있었으며 시각적인 측면에서도 텍스처 및 에지의 향상을 달성할 수 있었다.
구조물에 장기적으로 발생하는 노후화를 정량적으로 파악하기 위해 상시진동 데이터를 활용한 일반화된 모니터링 시스템에 관한 연구가 세계적으로 활발히 수행중이다. 본 연구에서는 구조물에서 장기적으로 취득되는 동특성을 앙상블 학습에 활용하여 구조물의 이상을 감지하기 위한 보급형 엣지 컴퓨팅 시스템을 구축하였다. 시스템의 하드웨어는 라즈베리파이와 보급형 가속도계, 기울기센서, GPS RTK 모듈, 로라 모듈로 구성됐다. 실험실 규모의 구조물 모형 진동실험을 통해 동특성을 활용한 앙상블 학습의 구조물 이상감지를 검증하였으며, 실험을 기반으로 한 실시간 동특성 추출 분산처리 알고리즘을 라즈베리파이에 탑재하였다. 구축된 시스템을 하우징하고 포항시 행정복지센터에 설치하여 데이터를 취득함으로써 개발된 시스템의 현장 적용성을 검증하였다.
사람이 느끼는 피로는 다양한 생체신호로부터 측정이 가능한 것으로 알려져 있으며, 기존 연구는 질병과 관련된 심각한 피로수준을 산정하는데 주된 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 피실험자의 영상을 이용하여 딥러닝 기반의 영상 분석 기술을 적용, 피로 여부를 판단하기 위한 모델을 제안한다. 특히 화상 분석에서 통상적으로 사용되는 객체 인식, 요소 추출과 함께 영상 데이터의 시계열적 특성을 고려하여 방법론을 교차한 3개 분석모델을 제시했다. 다양한 피로상황에서 수집된 정면 얼굴 영상 데이터를 이용하여 제시된 모델을 실험하였으며, CNN 모델의 경우 0.67의 정확도로 피로 상태를 분류할 수 있어 영상 분석 기반의 피로 상태 분류가 유의미하다고 판단된다. 또한 모델별 학습 및 검증 절차 분석을 통해 영상 데이터 특성에 따른 모델 적용방안을 제시했다.
본 논문에서는 단일 카메라로부터 입력된 2차원 측면 골프 스윙 비디오 영상으로부터 사람의 개입 없이 스윙을 자동으로 분석하는 방법을 제안하였다. 2차원 환경에서 스윙 자동분석에 필요한 특징들을 정의 및 추출하고, 에지 검출과 직선 추출을 비롯한 다양한 영상처리 기법을 이용하여 자동 스윙 분석 방법을 제시 하였다. 기존 스윙분석 시스템이나 관련 연구들과 비교하여 제안한 방법은 다음과 같은 두 가지 특징을 갖는다. 첫째, 기존의 스윙 자동분석이 상대적으로 복잡하고 고가인 3차원 환경에서만 가능하였지만 제안한 방법은 2차원 환경에 서도 가능하다. 둘째, 기존의 2차원 스윙분석 시스템들은 골프 전문가에 의한 분석이 필요하지만 제안한 방법은 사람의 개입 없이 자동적으로 이루어지므로 사용이 편리하다. 제안한 스윙특징 추출 및 분석 방법을 20장의 스윙영상에 대하여 실험한 결과, 제안한 방법이 스윙 특징 추출 및 분석에 유용함을 확인하였다.
악안면 부위에서 가장 빈번히 발생하는 선천적 기형의 하나인 구개열은 그 원인요소가 명확히 밝혀져 있지는 않지만 구개발생 과정 중 어느 한 단계에서의 이상으로 발생하며 양측 구개판의 융합 후 융합상피의 제거가 이루어지지 않는 것도 그 원인의 하나로 알려져 있다. 본 연구는 구개발생시 구개판 융합상피의 제거가 아포프토시스에 의한 것임을 확인하고 아포프토시스가 일어나는 시기와 위치를 규명하기 위해 시행되었다. 체중 200gm내외의 암컷흰쥐 12마리를 체중 250gm내외의 수컷흰쥐와 교배시켜 16.0일, 16.5일, 16.75일, 17.0일 태아를 얻었으며 각 태아에서 두부만을 파라핀 포매하여 전두절단 하였다. 조직절편에서 형태학적 소견을 관찰하기 위한 H-E 염색과 아포프토시스를 인지하기 위한 TdT염색을 시행한 후 광학현미경을 통해 관찰하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 16.0일과 16.5일 된 태아의 표본에서 접촉전의 양측 구개판의 내측단 상피에서는 아포프토시스를 관찰할 수 없었으며, 구개판의 접촉 직후 상피세포간의 융합이 이루어지는 부위에서는 극히 소수의 아포프토시스 세포들만이 관찰되었다. 2. 16.75일 된 태아의 표본에서 연속성을 거의 잃지 않은 정중 상피융합에서는 아포프토시스를 거의 관찰할 수 없었으나, 비강측과 구강측의 상피삼각 그리고 비중격과 구개판이 접촉하는 부위, 특히 비중격의 외측연과 접촉하는 부위에서는 다수의 아포프토시스 세포들이 관찰되었다. 3. 16.75일 된 태아의 표본에서 정중 상피융합이 연속성을 잃고 상피섬들로 나뉘어지는 시기 에서는 상피섬과 상피삼각부위에서 증가된 아포프토시스 세포들을 관찰할 수 있었으며 근접한 구강, 비강상피에서도 다수의 아포프토시스세포들이 관찰되었다. 4. 17.0일 된 태아의 표본에서 상피섬이 많이 소실되어 간엽조직에 의한 융합이 이루어지고 있는 부위에서는 아포프토시스 세포들이 거의 관찰되지 않았으나 상피삼각부위와 구강, 비강상피에서는 아직도 다수의 아포프토시스 세포들이 관찰되었다. 이상의 결과로 흰쥐 태아의 구개발생시 구개융합부위의 상피세포가 아포프토시스에 의해 제거된다는 사실을 알 수 있었으며 이러한 아포프토시스에 의한 융합상피세포의 제거는 주로 구개융합의 후반기에 상피섬과 상피삼각 부위에서 일어난다는 사실을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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