• 한국통신학회논문지
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• 제32권10C호
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• pp.950-958
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• 2007

본 논문은 인터넷에서 실시간 비디오 전송을 위하여 패킷 손실을 복원하기 위한 알고리즘을 제안한다. 인터와 인트라 프레임에 존재하는 시간축과 공간축의 의존성을 분석함으로써, 패킷 손실로 인한 에러 은닉과 에러 전파에 의한 비디오 화질의 왜곡을 최소화하도록 순방향 에러 정정 코드 (forward error correction, FEC)를 비디오 패킷에 할당한다. 최적의 FEC 패킷을 할당하기 위해서, 우선 패킷 손실로 인한 비디오 화질 저하의 크기를 패킷 왜곡 모델로 정형화한다. 그리고 주어진 채널환경과 패킷 왜곡 모델을 이용하여 적은 계산으로 패킷 정정 율에 비례하는 FEC 패킷 할당 알고리즘을 제안한다. 실험 결과에서, 제안된 알고리즘은 패킷 손실 네트워크 환경에서 많은 비디오 화질 향상을 가져왔으며, 패킷 손실 율의 증가에도 상대적으로 적은 화질 감소를 얻을 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권1호
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• pp.147-156
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• 2010

본 논문에서는 기상 위성으로부터 수신된 2차원 영상들을 구름 모델링 기법을 이용하여 3차원 입체 영상으로 재구성하는 구름 애니메이션 방법을 제안한다. 먼저 위성 영상들에 다수의 제어점을 분포시킨 후, 박판 스플라인 워핑 해석을 통하여 구름의 움직임을 모델링한다. 이에 더하여 가시채널과 적외채널 영상으로부터 구름의 양과 높낮이 정보를 추출하여 입체감을 가진 3차원 구름을 모델링한다. 구름 가시화를 위하여 적은 수의 볼륨데이터 슬라이스로도 우수한 품질의 영상을 빠르게 얻을 수 있는 선적분 볼륨 렌더링 방식을 사용한다. 제안 기법으로 2차원 위성 영상으로부터 적절한 속도와 화질을 갖는 3차원 구름 애니메이션이 가능하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.132-138
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• 2009

본 논문에서는 기존의 Minima Controlled Recursive Averaging (MCRA)에 2차 조건 사후 최대 확률기법을 적용한 음성 향상 기법을 제안한다. 기존의 MCRA 방법은 현제 프레임의 음성 신호 존재 확률로 잡음 추정을 조정하기 때문에 음성 활동의 프레임간의 상호 연관성을 배제 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 직전 2 프레임에서의 음성의 존재와 부재에 대한 조건을 부여해 주어 현제 프레임의 음성 신호 존재 확률을 수정하는 음성향상 기법을 적용한다. 제안된 2차 조건 사후 최대 확률기법을 적용한 MCRA 방법이 기존의 MCRA 방법보다 향상된 음성향상 결과를 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.527-533
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• 2008

움직임 보상은 고화질의 실시간 비디오 응용에 있어서 언제나 주된 병목을 초래한다. 따라서 실시간 비디오 응용에서는 움직임 보상을 수행하는 고속의 전용 하드웨어를 필요로 한다. 여러 동영상 부호화 방식에서 영상프레임은 픽셀의 블록으로 분할된다. 일반적으로 움직임 보상은 이전 프레임으로부터 움직임을 추정하여 현재의 블록을 예측하게 된다. 움직임 보상에 사용되는 화소 정밀도가 높을수록 보다. 좋은 성능을 갖지만 연산량은 증가하게 된다. 본 논문에서는 1/4 화소 정밀도를 지원하는 H.264/AVC 부호화기에 적합한 움직임 보상기의 아키텍처를 연구하였다. 설계된 움직임 보상기는 전치 배열과 휘도 6-tap 필터 3개를 사용하여 높은 하드웨어 이용률을 갖게 하였으며 내부 메모리의 크기를 감소시켰다. VHDL을 사용하여 기술하였으며, Xilinx ISE툴을 사용하여 합성하고, Modelsim_6.1i를 사용하여 검증하였다. 설계된 움직임 보상기는 단지 3개의 6-tap 필터만을 사용하면서 매크로블록 당 640 클럭 사이클에 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 움직임 보상기는 실시간 비디오 처리를 요구하는 분야에 응용 가능할 것으로 사료된다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.258-268
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• 2021

포인트 클라우드 콘텐츠는 3차원 포인트로 실제 객체를 나타내는 몰입형 콘텐츠이다. 포인트 클라우드 데이터를 획득하거나 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및 디코딩하는 과정에서 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 프레임 간 정합을 통해 순차적으로 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도를 점진적으로 향상시키는 방법을 제안한다. 포인트 클라우드 데이터를 정합하기 위해 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘이 일반적으로 사용된다. 기존 ICP 알고리즘은 강체를 변환할 수 있지만 포인트 클라우드 콘텐츠와 같이 로컬에서 서로 다른 방향으로 모션 벡터를 갖는 비 강체에 대해서는 변환이 불가능하다는 단점이 있다. 현재 프레임의 포인트 클라우드와 이전 프레임 사이의 포인트를 쌍을 만들고 만들어진 쌍의 움직임양을 계산하여 보상해주는 방법으로 기존 ICP 정합에서의 한계를 극복하였다. 이러한 방식으로 프레임 사이에 포인트를 정합하는 과정을 통해 기하학적 움직임이 있는 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도가 향상됨을 보였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제78권3호
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• pp.351-368
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• 2021

This paper, by applying a reliability-based framework, develops seismic vulnerability macrozonation maps for Tehran, the capital and one of the most earthquake-vulnerable city of Iran. Seismic performance assessment of 3-, 4- and 5-story steel moment resisting frames (SMRFs), designed according to ASCE/SEI 41-17 and Iranian Code of Practice for Seismic Resistant Design of Buildings (2800 Standard), is investigated in terms of overall maximum inter-story drift ratio (MIDR) and unit repair cost ratio which is hereafter known as "damage ratio". To this end, Tehran city is first meshed into a network of 66 points to numerically locate low- to mid-rise SMRFs. Active faults around Tehran are next modeled explicitly. Two different combination of faults, based on available seismological data, are then developed to explore the impact of choosing a proper seismic scenario. In addition, soil effect is exclusively addressed. After building analytical models, reliability methods in combination with structure-specific probabilistic models are applied to predict demand and damage ratio of structures in a cost-effective paradigm. Due to capability of proposed methodology incorporating both aleatory and epistemic uncertainties explicitly, this framework which is centered on the regional demand and damage ratio estimation via structure-specific characteristics can efficiently pave the way for decision makers to find the most vulnerable area in a regional scale. This technical basis can also be adapted to any other structures which the demand and/or damage ratio prediction models are developed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.435-449
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• 2023

The state-of-the-art video-based point cloud compression(V-PCC) has a high efficiency of compressing 3D point cloud by projecting points onto 2D images. These images are then padded and compressed by High-Efficiency Video Coding(HEVC). Pixels in padded 2D images are classified into three groups including origin pixels, padded pixels and unoccupied pixels. Origin pixels are generated from projection of 3D point cloud. Padded pixels and unoccupied pixels are generated by copying values from origin pixels during image padding. For padded pixels, they are reconstructed to 3D space during geometry reconstruction as well as origin pixels. For unoccupied pixels, they are not reconstructed. The rate distortion optimization(RDO) used in HEVC is mainly aimed at keeping the balance between video distortion and video bitrates. However, traditional RDO is unreliable for padded pixels and unoccupied pixels, which leads to significant waste of bits in geometry reconstruction. In this paper, we propose a new RDO scheme which takes 3D-Distortion into account instead of traditional video distortion for padded pixels and unoccupied pixels. Firstly, these pixels are classified based on the occupancy map. Secondly, different strategies are applied to these pixels to calculate their 3D-Distortions. Finally, the obtained 3D-Distortions replace the sum square error(SSE) during the full RDO process in intra prediction and inter prediction. The proposed method is applied to geometry frames. Experimental results show that the proposed algorithm achieves an average of 31.41% and 6.14% bitrate saving for D1 metric in Random Access setting and All Intra setting on geometry videos compared with V-PCC anchor.

• Steel and Composite Structures
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• 제47권2호
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• pp.167-184
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• 2023

In this study, a new recentering friction device (RFD) to retrofit steel moment frame structures is introduced. The device provides both self-centering and energy dissipation capabilities for the retrofitted structure. A hybrid performance-based seismic design procedure considering multiple limit states is proposed for designing the device and the retrofitted structure. The design of the RFD is achieved by modifying the conventional performance-based seismic design (PBSD) procedure using computational intelligence techniques, namely, genetic algorithm (GA) and artificial neural network (ANN). Numerous nonlinear time-history response analyses (NLTHAs) are conducted on multi-degree of freedom (MDOF) and single-degree of freedom (SDOF) systems to train and validate the ANN to achieve high prediction accuracy. The proposed procedure and the new RFD are assessed using 2D and 3D models globally and locally. Globally, the effectiveness of the proposed device is assessed by conducting NLTHAs to check the maximum inter-story drift ratio (MIDR). Seismic fragilities of the retrofitted models are investigated by constructing fragility curves of the models for different limit states. After that, seismic life cycle cost (LCC) is estimated for the models with and without the retrofit. Locally, the stress concentration at the contact point of the RFD and the existing steel frame is checked being within acceptable limits using finite element modeling (FEM). The RFD showed its effectiveness in minimizing MIDR and eliminating residual drift for low to mid-rise steel frames models tested. GA and ANN proved to be crucial integrated parts in the modified PBSD to achieve the required seismic performance at different limit states with reasonable computational cost. ANN showed a very high prediction accuracy for transformation between MDOF and SDOF systems. Also, the proposed retrofit showed its efficiency in enhancing the seismic fragility and reducing the LCC significantly compared to the un-retrofitted models.

• Steel and Composite Structures
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• 제45권1호
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• pp.83-100
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• 2022

Timber is one of the few natural, renewable building materials and glulam is a type of engineering wood product. In the present work, timber-based braces are applied for retrofitting midrise Special Moment Resisting Frame (SMRF) using two types of timber base braces (Timber base glulam, and hybrid Timber-Steel-BRB) as alternatives for retrofitting by traditional steel bracings. The improving effects of adding the bracings to the SMRF on seismic characteristics of the frame are evaluated using load-bearing capacity, energy dissipation, and story drifts of the frame. For evaluating the retrofitting effects on the seismic performance of SMRF, a five-story SMRF is considered unretofitted and retrofitted with steel-hollow structural section (HSS) brace, Glued Laminated Timber (Glulam) brace, and hybrid Timber-Steel BRB. Using OpenSees structural analyzer, the performance are investigated under pushover, cyclic, and incremental loading. Results showed that steel-HSS, timber base Glulam, and hybrid timber-steel BRB braces have more significant roles in energy dissipation, increasing stiffness, changing capacity curves, reducing inter-story drifts, and reducing the weight of the frames, compared by steel bracing. Results showed that Hybrid BRB counteract the negative post-yield stiffness, so their use is more beneficial on buildings where P-Delta effects are more critical. It is found that the repair costs of the buildings with hybrid BRB will be less due to lower residual drifts. As a result, timber steel-BRB has the best energy dissipation and seismic performance due to symmetrical and stable hysteresis curves of buckling restrained braces that can experience the same capacities in tension and compression.

• 대한핵의학회지
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• 제39권6호
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• pp.413-420
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• 2005

목적: 수용체 결합능 정량화를 위해서는 방사성추적자의 동태를 충분히 관찰하기 위해서 보통 뇌 PET 영상을 60-120분 정도 얻어야 한다. 이처럼 장기간 PET 영상을 얻게 되는 경우 보통 피험자의 수의적/불수의적 움직임을 피할 수 없고 이러한 피험자의 머리 움직임은 재구성된 PET 영상의 공간해상도를 저하시키고 측정된 방사능 농도의 정확성을 떨어뜨리는 요인이 된다. 이 연구에서는 동적 영상 정보만을 이용하여 피험자의 머리 움직임을 보정할 수 있는 방법을 개발하고 이를 피험자의 움직임이 불가항력적인 뇌활성화 도파민 D2 수용체 영상에 적용하여 움직임 보정이 리간드 결합능 및 외부 자극에 의한 도파민 유리(release) 정량화에 미치는 영향을 평가하였다. 대상 및 방법: 4명의 정상인 자원자에서 비디오 게임에 의한 도파민 유리를 평가하기 위한 실험으로 순간+연속 주입법을 이용하여 얻은 $[^{11}C]raclopride$ PET 영상을 이용하였으며 실제로 도파민 유리를 계산하기 위해서 필요한 프레임들만을 선별해서 영상 정합 기법을 적용하였다. 즉, $[^{11}C]raclopride$을 투여한 후 선조체에서의 리간드의 특이적 결합이 항정상태(steady state)에 최초로 도달하는 과제 수행 전 (30-50 분) 영역과, 비디오 게임 과제에 의해 도파민이 유리된 후 다시 항정상태에 도달하는 70-90분, 비디오 게임을 멈춘 후 다시 항정상태에 도달하는 110-120 분 데이터에만 움직임 보정 기법을 적용하는 방식이다. 각 항정상태 구간은 보통 2-4개의 프레임으로 구성되므로 먼저 이들 프레임들간의 영상정합을 수행(intra-condition registration)하여 평균 영상을 만들고 이들 평균 영상들을 정합하여 최종적으로 움직임 보정(inter-condition registration)을 하였다. 게임 수행 전후의 도파민유리를 평가하기 위하여 머리 움직임 보정 전후의 게임 과제 수행 전후의 결합능 백분율 변화를 구하였으며 각 조건에 대한 결합능 파라미터 영상을 구하고 움직임 보정 전후의 결합능 영상의 화소별 차이를 SPM2를 이용한 t-test(쌍체 검정)로 알아보았다. 결과: 움직임 보정 전후의 영상을 비교하였을 때, 움직임 보정 전 영상에서, 게임 수행시 영상이 게임을 위한 스크린 위치에 따른 시야 변동으로 게임 수행전 영상에 비하여 앞쪽 아래로 기울어져 있음을 알 수 있었으며 이러한 경향은 대상 피험자 모두에서 관찰되었다. 보정 전 영상으로부터 측정된 비디오 게임에 의한 도파민 유리는 putamen에서 29%, caudate head에서 57%, ventral striatum에서 17% 였으나, 보정 후 영상으로부터 구한 도파민 유리는 이들 영역에서 각각 3.9%, 14,1%, 0.6%로 움직임 보정을 하지 않은 경우 선조체 모든 구소물에서 결합능 감소, 즉 게임에 의한 도파민 유리가 과대평가됨을 알 수 있다. SPM 분석결과에서도 움직임을 보정하지 않은 영상을 이용한 경우, 선조체 구조물에서의 결합능 감소와 움직임에 의한 영상강도 저하가 복합적으로 영향을 주어 결합능 차이가 매우 유의하게 평가되었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다.