Generally, moving images contain the various components in motions, which reange from a static object and background to a fast moving object. To extract the accurate motion parameters, we must consider the various motions. That requires a wide search egion in motion estimation. The wide search, however, causes a high computational complexity. If we have a few knowledge about the motion direction and magnitude before motion estimation, we can determine the search location and search window size using the already-known information about the motion. In this paper, we present a local adaptive motion estimation approach that predicts a block motion based on spatio-temporal neighborhood blocks and adaptively defines the search location and search window size. This paper presents a technique for reducing computational complexity, while having high accuracy in motion estimation. The proposed algorithm is introduced the forward and backward projection techniques. The search windeo size for a block is adaptively determined by previous motion vectors and prediction errors. Simulations show significant improvements in the qualities of the motion compensated images and in the reduction of the computational complexity.
Objective: The aim of this study is to evaluate the fluctuation of signal amplitude during repetitive dynamic contraction based on surface electromyography(EMG). Background: The most previous studies were considered isometric muscle contraction and they were difference to smoothing window length by moving average filter. In practical, the human movement is dynamic state. Dynamic EMG signal which indicated as the nonstationary pattern should be analyzed differently compared with the static EMG signal. Method: Ten male subjects participated in this experiment, and EMG signal was recorded by biceps brachii, anterior/posterior deltoid, and upper/lower trapezius muscles. The subject was performed to repetitive right horizontal lifting task during ten cycles. This study was considered three independent variables(muscle, amplitude processing technique, and smoothing window length) as the within-subject experimental design. This study was estimated muscular activation by means of the linear envelope technique(LE). The dependent variable was set coefficient of variation(CV) of LE for each cycle. Results: The ANOVA results showed that the main and interaction effects between the amplitude processing technique and smoothing window length were significant difference. The CV value of peak LE was higher than mean LE. According to increase the smoothing window length, this study shows that the CV trend of peak LE was decreased. However, the CV of mean LE was analyzed constant fluctuation trend regardless of the smoothing window length. Conclusion: Based on these results, we expected that using the mean LE and 300ms window length increased reproducibility and signal noise ratio during repetitive dynamic muscle contraction. Application: These results can be used to provide fundamental information for repetitive dynamic EMG signal processing.
Collision avoidance is a fundamental and important task of an autonomous mobile robot for safe navigation in real environments with high uncertainty. Obstacles are classified into static and dynamic obstacles. It is difficult to avoid dynamic obstacles because the positions of dynamic obstacles are likely to change at any time. This paper proposes a scheme for vision-based avoidance of dynamic obstacles. This approach extracts object candidates that can be considered moving objects based on the labeling algorithm using depth information. Then it detects moving objects among object candidates using motion vectors. In case the motion vectors are not extracted, it can still detect the moving objects stably through their color information. A robot avoids the dynamic obstacle using the dynamic window approach (DWA) with the object path estimated from the information of the detected obstacles. The DWA is a well known technique for reactive collision avoidance. This paper also proposes an algorithm which autonomously registers the obstacle color. Therefore, a robot can navigate more safely and efficiently with the proposed scheme.
본 논문에서는 영상 복원을 위해서 경계검출 알고리즘을 갖는 하중 격자형 메디안필터를 사용한 새로운 방법을 고려해 보았다. 이 방법은 경계를 검출하기 위한 간단한 가정의 시험들로 구성되어 있으며 움직이는 격자형 창을 사용하였다. 이 방법을 잡음에 의해서 손상된 영상에 적용하였으며 그 결과를 일반 메디안 필터와 격자형 메디안 필터의 결과와 비교 하였다. 실험 결과, 경계검출 알고리즘을 갖는 하중 격자형 메디안 필터를 사용하는 것이 다른 메디안 필터를 사용한 결과보다 매우 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
본 연구는 McConkie와 Rayner(1975)가 고안한 움직이는 창 기법을 사용해 덩이글의 내용 난이도에 따른 글꼴 변화맹의 발생 여부를 조사했다. 이를 위해 움직이는 창이 처치된 읽기 과제 수행 중 본문 글꼴과 다른 표적 어절을 제시하고 참가자의 시선이 해당 어절 위치에 도착한 순간 표적 어절의 글꼴을 본문과 동일한 글꼴로 변화시켰다. 변화 이전 표적 어절의 글꼴은 본문 글꼴이 세리프인 경우 산세리프 글꼴이었으며 혹은 반대로 산세리프인 경우 세리프 글꼴이었다. 읽기 과제 종료 후 참가자의 절반 이상(62.5%)이 글꼴 변화를 탐지하지 못했다고 보고했다. 각 문장 내에서의 안구 운동을 관찰한 결과 덩이글 내용에 대한 이해가 어려웠을 때 안구운동 회귀횟수와 응시시간이 증가했고 도약거리가 단축되었다. 특히 회귀횟수 증가는 본문 글꼴이 세리프였을 때 즉 표적 어절 글꼴이 산세리프에서 세리프로 변화한 경우에만 분명했다. 이러한 결과는 내용 이해와 무관한 감각적 간섭은 읽기 수행 도중 잘 탐지되지 않지만, 과제 본문에 대한 내용 이해가 어려워지면 오히려 탐지될 가능성이 증가함을 시사한다. 더 나아가 이러한 예외적인 탐지의 가능성은 본문 덩이글 글꼴이 산세리프 글꼴인 경우보다 세리프 글꼴일 때 더 높아질 수 있음을 시사한다.
스마트폰의 빠른 보급과 함께 소셜네트워크서비스(Social Network Service, SNS)의 이용자 수는 매우 빠르게 증가하고 있다. 2018년 기준 전 세계 인구 약 71억명 중 27억명이 SNS를 사용하는 것으로 나타났으며, 대한민국에서는 약 5,100만명 중 약 3,120만 명이 SNS를 사용하는 것으로 나타났다. 이와 같이 지속적으로 성장해온 SNS 시장에 대해 다양한 분석연구가 존재해왔으나, 수리적 모델을 통한 정량적 분석 연구는 미진한 실정이다. 본 연구에서는 국내 SNS 시장에서 가장 큰 비중을 차지하고 있는 페이스북, 인스타그램, 트위터를 대상으로 경쟁 관계 분석을 수행하였다. 본 연구의 목적은 SNS 시장의 흐름과 경쟁관계에 관한 몇 가설을 제시하고 해당 가설을 검정하여 SNS 시장의 경향성을 분석하는 것이다. 경쟁관계분석을 위해 Lotka-Volterra(LV) 모형을 적용하였으며, 시간의 흐름에 따른 경쟁관계 변화를 파악하기 위해 Moving Window 기법을 함께 활용하였다. 제시한 가설을 검정 하기위해 Moving Window 기법을 활용하여 몇 가지 시뮬레이션분석을 진행하였다. 각 플랫폼 간의 상관관계와 시간의 흐름에 따른 경쟁관계의 변화를 확인하였다.
본 논문에서는 OFDM(Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) 기반의 무선 LAN 시스템을 위한 새로운 심볼 옵셋 추정기법을 제안한다. OFDM 심볼에 심볼간 간섭(Inter-Symbol Interference: ISI)과 채널간 간섭(Inter-Channel Interference: ICI)이 없는 경우 추정된 채널의 임펄스 응답은 심볼 옵셋만큼 순환 이동한다. 전형적인 다중경로 무선채널의 전력 지연 프로파일은 지수적 감소 함수로 모델링 할 수 있으며 대부분의 에너지가 임펄스 응답의 앞부분에 주로 집중된다. 제안된 기법은 이러한 성질을 이용하여 먼저 심볼 옵셋만큼 순환 이동된 다중 경로 채널의 임펄스 응답을 추정한 후 유한 길이의 이동 윈도우를 사용하여 임펄스 응답의 부분 평균 전력을 구한다. 그리고, 부분 평균 전력 중에서 최대값을 갖는 이동 윈도우의 인덱스로부터 심볼 옵셋을 추정한다. 제안된 기법은 임펄스 응답의 추정 과정에서 잡음의 영향을 감소시키고, ISI와 ICI를 제거시키며 최소의 오버헤드를 얻기 위해 반복적 구조의 훈련 신호를 사용한다. 실내 무선 채널 모델에서의 모의실험을 통해 제안된 기법의 성능을 검증한다.
시 변환 영상에서 가장 중요한 문제 중의 하나는 자동 목표 추적이다. 본 논문에서는 퍼지 예측을 이용한 이동물체의 위치예측 및 추적 기법을 제안한다. 먼저, 누적 차영상을 이용하여 물체와 배경을 분리한 다음 이동물체를 추출한다. 그리고 추출된 물체에 무게 중심법을 이용하여 물체의 중심점을 추출하고 추출된 물체에 가변 크기 탐색창을 사용하여 추적 성능을 높일 수 있는 기법을 제안한다. 또한 효율적인 물체 추적을 위한 조건으로 비선형적인 예측이 필요한데 본 논문에서는 다음 프레임에서의 물체의 위치를 예측하기 위해 퍼지 예측 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 퍼지 예측 시스템이 여러 상황하에서 이동물체를 안정적으로 추적함을 보인다.
이 연구에서는 McConkie와 Rayner(1975)에서 소개된 움직이는-창(moving-window) 방법으로 우리글 읽기에서 지각 폭, 즉 한 고정에서 유용한 정보가 추출되는 범위에 대해 알아보았다. 실험 1에서는 창의 크기를 좌우 대칭인 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15자로 조작하여 창이 없는 통제 조건과 수행을 비교했다. 분당 읽을 수 있는 어절의 수(읽기율)를 비교했을 때는 15자 조건은 통제 조건과 수행차이가 없었으나, 나머지 다른 조건들은 통제 조건보다 수행이 저조했다. 고정의 수에서는 15자 조건과 통제 조건은 차이가 없었고, 13자 조건은 통제 조건보다 고정의 수가 많은 경향을 보였고, 다른 조건들은 통제 조건보다 많았다. 빈칸을 한 자로 취급한 글자 도약 거리에서는 결과는 읽기율에서와 같았고, 화소에 기초한 화소 도약 거리에서는 결과 양상이 고정의 수에서와 동일했다. 고정시간에서도 다른 결과들과 비슷했는데, 15자, 13자 및 11자 조건들은 차이가 없었고, 9자 조건들은 통제 조건보다 짧은 경향을 보였으며, 나머지 다른 조건들은 통제 조건보다 대체로 짧았다. 실험 2에서는 지각 폭의 비대칭성을 알아보기 위해 고정 좌측의 창 크기를 0, 1, 2, 3, 4자로 조작하였다. 그 결과, 읽기율, 고정 수, 고정 시간 등에서 1자 조건만 통제 조건과 차이가 나타났고 도약 거리는 조건별로 차이가 나지 않았다. 이 연구에서는 우리글 읽기에서 처음으로 지각 폭의 크기를 여러 지표에서 나타나는 왼쪽으로 1자, 오른쪽으로 6-7자로 추정했다.
현재의 동영상 파일은 WMV(Window Media Video)형식과 같은 극일 포맷과 압축 기술들이다. 이 같은 파일 포맷과 압축 기술을 이용한 동영상들은 화질과 압축율에 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 Macromedia(Adobe 사가 인수함)사에서 개발한 FLV(Flash Video)와는 다른 FLY 솔루션 EZ-MOV를 설계 및 구현하였다. EZ-MOV는 다음과 같은 장점들을 가지고 있다. 첫째, FLV플레이어가 배속이 가능하며 자체 DRM이 내장 죄어 있어서 불법 녹화가 불가능하고 둘째, WMV 형식 파일을 FLV로 인코딩시에 최대한 50%까지 무손실로 압축이 가능하며 셋째, 버퍼링 없는 동영상 스트리밍이 가능하다. 넷째, 스트리밍 서버 없이도 FLV 파일을 스트리밍으로 서비스가 가능하다. 다섯째, 다운로드와 스트리밍을 병행한 동영상 서비스도 가능하다. 여섯째, 양방향으로의 서비스도 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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