컴퓨터 시스템의 신뢰도에 가장 큰 영향을 미치는 것이 메모리 시스템의 신뢰도이며 메모리 시스템에서 발생하는 가장 빈번한 오류는 소자의 물리적 손상 없이 저장 정보가 변경되는 소프트 에러이다. 메모리에서 발생하는 소프트 에러의 영향은 오류 검출 및 정정 회로와 스크러빙 작업을 통하여 극복할 수 있다. 메모리 소자의 집적도가 높아짐에 따라 인접한 메모리 셀에 걸쳐서 발생하는 다중 비트 소프트 에러의 발생 빈도가 증가했으며 이를 해결하기 위한 메모리 구조와 스크러빙 기법이 제안되었다. 본 논문은 다중 비트 소프트 에러 대응 메모리 소자에 대한 이전 연구 결과에 적용할 수 있는 스크러빙 수행 방안을 제안하고, 그에 따른 신뢰도 성능 해석 결과를 보여준다.
Reconstruction of the three-dimensional (3D) environment is a key aspect of augmented reality and augmented virtuality, which utilize and incorporate a user's surroundings. Such reconstruction can be easily realized by employing a Kinect device. However, multiple Kinect devices are required for enhancing the reconstruction density and for spatial expansion. While employing multiple Kinect devices, they must be calibrated with respect to each other in advance, and a marker is often used for this purpose. However, a marker needs to be placed at each calibration, and the result of marker detection significantly affects the calibration accuracy. Therefore, a user-friendly, efficient, accurate, and marker-less method for calibrating multiple Kinect devices is proposed in this study. The proposed method includes a joint tracking algorithm for approximate calibration, and the obtained result is further refined by applying the iterative closest point algorithm. Experimental results indicate that the proposed method is a convenient alternative to conventional marker-based methods for calibrating multiple Kinect devices. Hence, the proposed method can be incorporated in various applications of augmented reality and augmented virtuality that require 3D environment reconstruction by employing multiple Kinect devices.
의료현장에서는 최근 디지털 헬스케어의 중요성이 대두되면서, 다양한 형태의 생체신호 측정 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 생체신호 중 가장 중요한 신호로 심전도를 들 수 있으며, 특히 부정맥 환자에 있어 심전도 신호의 연속 모니터링은 매우 중요하다. 부정맥은 동결절(sinus node), 동빈맥(sinus tachycardia), 심방조기수축(atrial premature beat, APB), 심실세동 (ventricular fibrillation) 등으로 그 발병원에 따른 형태가 다양하며, 발병 이후의 예후가 좋지 않으므로 일상 중 연속 모니터링은 부정맥의 조기 진단과 치료방향 설정에서 매우 중요하다. 부정맥 환자의 심전도 신호는 매우 불안정하며, 부정맥을 자동 검출하기 위한 주요 특징점으로 작용하는 정확한 R-peak 포인트의 검출이 어렵다. 본 연구에서는 연속 측정하는 홀터 심전도 모니터링 기기와 분석용 소프트웨어를 개발하였으며, 부정맥 데이터베이스를 통해 심전도 신호의 R-peak 효용성을 확인하였다. 향후 연구에서는 다양한 발병원인으로 인한 부정맥의 형태적 구분 및 예측을 위한 알고리즘과 임상 데이터에 근거한 유효성 검증에 관한 추가 연구가 필요하다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권10호
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pp.2663-2678
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2012
Due to sharp depth transition, big holes may be found in the novel view that is synthesized by depth-image-based rendering (DIBR). A hole-filling method based on disparity map is proposed. One important aspect of the method is that the disparity map of destination image is used for hole-filling, instead of the depth image of reference image. Firstly, the big hole detection based on disparity map is conducted, and the start point and the end point of the hole are recorded. Then foreground pixels and background pixels are distinguished for hole-dilating according to disparity map, so that areas with matching errors can be determined and eliminated. In addition, parallaxes of pixels in the area with holes and matching errors are changed to new values. Finally, holes are filled with background pixels from reference image according to these new parallaxes. Experimental results show that the quality of the new view after hole-filling is quite well; and geometric distortions are avoided in destination image, in contrast to the virtual view generated by depth-smoothing methods and image inpainting methods. Moreover, this method is easy for hardware implementation.
암(예: 폐암, 전립선암, 간암, 부신겉질샘암종 등)의 조기 진단은 치료비용, 생존율, 완치 여부를 결정짓는 아주 중요한 단계다. 현재의 암 진단 시스템(예: 조직검사, 컴퓨터단층쵤영, 양전자방출단층쵤영, 자기공명영상, 초음파촬영 등)은 고가의 장비를 사용하거나 훈련된 고급 인력만이 수행 가능하기 때문에 신속한 조기 진단에 적합하지 못하다. 국제 의과학 사회는 현장검사(point of care) 디바이스 개발을 통한 효과적인 질병 관리 시스템 개발을 지향하고 있으며, 다양한 분석법 기반의 디바이스가 개발되어왔다. 이 중에서도 측면 흐름 면역 크로마토그래피 분석법 스트립은 경제적인 비용, 짧은 검사 시간, 사용자의 쉬운 접근성 등의 많은 이점들이 있다. 본 논문에서는 LFIA 스트립의 최신 연구 동향을 바탕으로 암 진단 관점에서의 비색법 기반 LFIA 스트립의 연구 방향 및 잠재적 응용에 대해 논의하고자 한다.
For gas hydrate exploration, long offset multichannel seismic data acquired using by the 4km streamer length in Ulleung basin of the East Sea. The dataset was processed to define the BSRs (Bottom Simulating Reflectors) and to estimate the amount of gas hydrates. Confirmation of the presence of Bottom Simulating reflectors (BSR) and investigation of its physical properties from seismic section are important for gas hydrate detection. Specially, faster interval velocity overlying slower interval velocity indicates the likely presences of gas hydrate above BSR and free gas underneath BSR. In consequence, estimation of correct interval velocities and analysis of their spatial variations are critical processes for gas hydrate detection using seismic reflection data. Using Dix's equation, Root Mean Square (RMS) velocities can be converted into interval velocities. However, it is not a proper way to investigate interval velocities above and below BSR considering the fact that RMS velocities have poor resolution and correctness and the assumption that interval velocities increase along the depth. Therefore, we incorporated Migration Velocity Analysis (MVA) software produced by Landmark CO. to estimate correct interval velocities in detail. MVA is a process to yield velocities of sediments between layers using Common Mid Point (CMP) gathered seismic data. The CMP gathered data for MVA should be produced after basic processing steps to enhance the signal to noise ratio of the first reflections. Prestack depth migrated section is produced using interval velocities and interval velocities are key parameters governing qualities of prestack depth migration section. Correctness of interval velocities can be examined by the presence of Residual Move Out (RMO) on CMP gathered data. If there is no RMO, peaks of primary reflection events are flat in horizontal direction for all offsets of Common Reflection Point (CRP) gathers and it proves that prestack depth migration is done with correct velocity field. Used method in this study, Tomographic inversion needs two initial input data. One is the dataset obtained from the results of preprocessing by removing multiples and noise and stacked partially. The other is the depth domain velocity model build by smoothing and editing the interval velocity converted from RMS velocity. After the three times iteration of tomography inversion, Optimum interval velocity field can be fixed. The conclusion of this study as follow, the final Interval velocity around the BSR decreased to 1400 m/s from 2500 m/s abruptly. BSR is showed about 200m depth under the seabottom
전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.
A key component of autonomous navigation of intelligent home robot is localization and map building with recognized features from the environment. To validate this, accurate measurement of relative location between robot and features is essential. In this paper, we proposed relative localization algorithm based on 3D reconstruction of scale invariant features of two images which are captured from two parallel cameras. We captured two images from parallel cameras which are attached in front of robot and detect scale invariant features in each image using SIFT(scale invariant feature transform). Then, we performed matching for the two image's feature points and got the relative location using 3D reconstruction for the matched points. Stereo camera needs high precision of two camera's extrinsic and matching pixels in two camera image. Because we used two cameras which are different from stereo camera and scale invariant feature point and it's easy to setup the extrinsic parameter. Furthermore, 3D reconstruction does not need any other sensor. And the results can be simultaneously used by obstacle avoidance, map building and localization. We set 20cm the distance between two camera and capture the 3frames per second. The experimental results show :t6cm maximum error in the range of less than 2m and ${\pm}15cm$ maximum error in the range of between 2m and 4m.
The point of impact, the shot group, and the flight traces depend on the combination of unique features which decide moving traces of the arrow (paradox of the archer, length of the arrow shaft, weight, angle of the feather, and spline of the arrow shaft). The more dense the impact points in the shot group and the earlier elimination of paradox of the archer, the higher assessment is given for the product. However, there is no way to objectively assess the efficiency and quality of the arrow, and there is no numeric data to be used as the basis for comparison with other products. Although capturing the images of flying arrow using a high-speed motion picture camera is possible, we are limited to observation from specific view angle only. Hence, the criteria for efficiency and quality assessment are mostly based on subjective opinions of experts or hunters, or review on consumers' remarks. In this paper, we propose a hardware composition that are based on three detection frames consisting of line lasers and photo diode arrays without the high-speed motion picture camera. Predicated on measured coordinates data, a nobel method for the archer's paradox measurement, a key parameter that determine the arrow's trajectory, and corresponding numerical analysis model is proposed.
The temperature of a pig is the most key point in determining, it's health status. We wanted to monitor the body temperature of pig to find out if any changes would occur, we used 3 minipigs (about 20 kg) who were feed using a feeding system while being confined in a pig house. The infrared testings were taken from a height of 30 cm above the pigs backs over a period of 28 days. We were able to conclude that the results between the back and indoor temperature were y = 0.5487x + 18.459. These values were compared with the values found after infrared sensor results were taken. We found an error range of $0.004{\sim}1.82^{\circ}C$ and an average of $0.58^{\circ}C$. In conclusion, using an infrared thermometer made monitoring of pigs back possible. This system seems to be feasible and effective in monitoring pig temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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