본 논문에서는 MPEG 스트림에 대하여 VCR과 같은 기능을 제공하고 저장 공간을 최소화하는 알고리즘을 제안하였다. 특히 MPEG 스트림을 여러 개의 디스크에 효과적으로 스트라이핑 하는 방법과 전체 디스크에 걸쳐 분산되어 있는 스트림을 검색하기 위한 접근방안을 제안하였다. 제안된 알고리즘에 대한 실험을 통하여 VOD 서버가 FF/FB기능을 제공하는 경우에 필요한 추가적인 저장 공간을 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
PAST (projection approximation subspace tracking)는 여러 연구자들에 의해 비교 연구가 되는 대표적인 신호 부공간을 추정하는 알고리즘이다. 이 방법은 신호 부공간 추정에 있어 상대적으로 낮은 계산 복잡도를 요구하기 때문에 인기가 있는 방법이 되었다. 그러나 이 방법은 개선의 여지가 많아서 추정 정확도나 공간의 직교성 등에서 계속 개선된 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문은 기존에 연구된 PAST 알고리즘의 추정 정확도 개선을 위해 연구된 알고리즘 중 하나인 FB-PAST(Forward-Backward PAST) 알고리즘에 사용할 직교성 알고리즘을 제안한다.
Large variation in electrocardiogram (ECG) waveforms continues to present challenges in defining R-wave locations in ECG signals. This research presents a procedure to extract the R-wave locations by forward-backward (FB) algorithm and classify the arrhythmic beat conditions by using RR intervals. The FB algorithm shows forward and backward searching rules from QRS onset and eliminates lower-amplitude signals near the baseline using a statistical process control concept. The proposed algorithm was trained the optimal parameters by using MIT-BIH arrhythmia database (MITDB), and it was verified by actual Holter ECG signals from a local hospital. The signals are classified into normal (N) and three arrhythmia beat types including premature ventricular contraction (PVC), ventricular flutter/fibrillation (VF), and second-degree heart block (BII) beat. This work produces 98.54% accuracy in the detection of R-wave location; 98.68% for N beats; 91.17% for PVC beats; and 87.2% for VF beats in the collected Holter ECG signals, and the results are better than what are reported in literature.
본 논문에서는 상관계수를 바탕으로 신호부공간을 추정하는 COPAST(correlation-based projection approximation subspace tracking)의 성능을 향상시키기 위하여 상관계수를 구하는 부분을 순방향 신호 벡터로부터 상관계수를 구하고 동시에 역방향 신호 벡터에서도 상관계수를 구하여 신호 부공간을 추정하는 방법을 제안한다. 또 매번 갱신되는 상관행렬의 안정성을 도모하고자 제곱근 행렬 갱신을 하도록 하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 COPAST에 비해서 약 5dB의 신호 부공간 추정 정확도에 향상이 있었음을 확인하였다.
Electrical stimulation through retinal prosthesis elicits both short and long-latency retinal ganglion cell (RGC) spikes. Because the short-latency RGC spike is usually obscured by electrical stimulus artifact, it is very important to isolate spike from stimulus artifact. Previously, we showed that topographic prominence (TP) discriminator based algorithm is valid and useful for artifact subtraction. In this study, we compared the performance of forward backward (FB) filter only vs. TP-adopted FB filter for artifact subtraction. From the extracted retinae of rd1 mice, we recorded RGC spikes with $8{\times}8$ multielectrode array (MEA). The recorded signals were classified into four groups by distances between the stimulation and recording electrodes on MEA (200-400, 400-600, 600-800, $800-1000{\mu}m$). Fifty cathodic phase-$1^{st}$ biphasic current pulses (duration $500{\mu}s$, intensity 5, 10, 20, 30, 40, 50, $60{\mu}A$) were applied at every 1 sec. We compared false positive error and false negative error in FB filter and TP-adopted FB filter. By implementing TP-adopted FB filter, short-latency spike can be detected better regarding sensitivity and specificity for detecting spikes regardless of the strength of stimulus and the distance between stimulus and recording electrodes.
공간영역 예측기의 계수를 계산하기 위한 적응 알고리듬이 제안되었다. 제안된 방법은 LMS 알고리듬을 사용하여 TDL(tapped-delay-line)과 ESC(escalator) 구조를 갖는 공간영역 예측기의 계수를 계산한다. 기종존의 일반적인 예측기와 다른점은 순방향과 역방향 예측 오차의 평균 자승값의 합을 최소화하며 예측기의 계수를 계산함으로 향상된 선형예측 공간 스펙트럼을 얻을 수 있다. 제안된 방법을 선형으로 배열된 센서에 의하여 얻어진 협대역신호의 입사각 추정문제에 적용시켜 기존의 적응예측 알고리듬과 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교하였다.
연속 매체, 특히 비디오 데이타에 대한 일반 사용자 연산에는 재생뿐만 아니라 임의 속도 탐색 연산, 정지 연산, 그리고 그 외 다양한 연산이 있다. 이 연산 중에서 원하는 화면을 빨리 찾는 데에 유용한 고속 전진(FF: fast-forward)과 고속 후진(FB: fast-backward)은 재생 연산과는 달리 비순차적인 디스크 접근을 요구한다. 이러한 경우에 디스크 부하가 균등하지 않으면 일부 디스크에 접근이 편중되어 서비스 품질이 떨어진다. 본 논문에서는 디스크 배열을 이용한 저장 시스템에서 디스크 접근을 고르게 분산시키기 위하여 '소수 라운드 로빈(PRR: Prime Round Robin)' 방식으로 연속 매체를 디스크에 배치하는 기법에서 문제가 됐던 낭비된 디스크 저장 공간을 신뢰도 향상을 위해서 사용하는 '그룹화된 패리티를 갖는 소수 라운드 로빈(PRRgp: PRR with Grouped Parities)' 방식을 제안한다. 이 기법은 PRR 기법처럼 임의 속도 검색 연산에 있어서 디스크 배열을 구성하는 모든 디스크의 부하를 균등하게 할뿐만 아니라 낭비됐던 디스크 저장 공간에 신뢰도를 높이기 위한 패리티 정보를 저장함으로서 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 신뢰도 모델링 방법으로 조합 모델과 마르코프 모델을 이용해서 결함발생율과 결함복구율을 고려한 신뢰도를 산출하고 비교.분석한다. PRR 기법으로 연속 매체를 저장하고 낭비되는 공간에 패리티 정보를 저장할 경우에 동시에 두 개 이상의 결함 발생 시에 그 결함으로부터 복구가 불가능하지만 PRRgp 기법에서는 약 30% 이상의경우에 대해서 동시에 두 개의 결함 발생 시에 저장한 패리티 정보를 이용한 복구가 가능할 뿐만 아니라 패리티 그룹의 수가 두 개 이상인 경우에는 두 개 이상의 결함에 대해서도 복구가 가능하다.Abstract End-user operations on continuous media (say video data) consist of arbitrary-rate search, pause, and others as well as normal-rate play. FF(fast-forward) / FB(fast-backward) among those operations are desirable to find out the scene of interest but they require non-sequential access of disks. When accesses are clustered to several disks without considering load balance, high quality services in playback may not be available. In this paper, we propose a new disk placement scheme, called PRRgp(Prime Round Robin with Grouped Parities), with enhanced reliability by using the wasted disk storage space in an old one(PRR: Prime Round Robin), in which continuous media are placed on a disk array based storage systems to distribute disk accesses uniformly. The PRRgp can not only achieve load balance of disks consisting of a disk array under arbitrary-rate search like PRR, but also improve reliability by storing parity information on the wasted disk space appropriately. We use combinatorial and Markov models to evaluate the reliability for a disk array and to analyze the results. When continuous media like PRR are placed and parity information on the wasted disk space is stored, we cannot tolerate more than two simultaneous faults. But they can be recovered by using stored parity information for about 30 percent as a whole in case of PRRgp presented in this paper. In addition, more than two faults can be tolerated in case there are more than two parity groups.
본 논문에서는 Median flow와 영상의 Depth 정보를 이용하여 산업 현장의 다양한 환경 조건에서 실시간 철근의 끝점 추적 및 검출이 가능한 방법을 제안한다. 영상의 Depth 정보에 Median filter, Binarization, Morphology, Blob의 알고리즘을 사용하여 2개의 철근 끝점을 검출하는 방법을 제안하였다. 실시간 철근 끝점 추적을 위해서는 Median flow의 알고리즘을 이용하여 철근의 움직임 방향과 위치 추적을 제안하였다. 그리고 Depth 영상에서 검출된 철근 끝점 좌표와 Median flow를 이용한 철근의 위치추적 좌표를 서로 비교하여 최종 위치 좌표를 결정하였다. 그 결과 기존 Median flow 방식만 적용하였을 때 75% 정도의 철근의 최종 위치 판단 성공률이 Depth의 철근 끝점 정보까지 활용하였을 때는 95%까지 추적 성공률이 높아졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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