• 전기학회논문지
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• 제67권7호
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• pp.898-902
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• 2018

A novel heart beat interval estimation algorithm is presented based on parabola approximation method. This paper presented a two-step processing scheme; a first stage is finding R-peak in the Electrocardiogram (ECG) by Shannon energy envelope estimator and a secondary stage is computing the interpolated peak location by parabola approximation. Experimental results show that the proposed algorithm performs better than with the previous method using low sampled ECG signals.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제28권1호
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• pp.9-12
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• 2011

Results of an analysis of 11 nights of R-filter CCD photometry data of an intermediate polar MU Camelopardalis (MU Cam) obtained at the Korean 1.0 m telescope at Mt. Lemmon are reported. After checking the spin period with our data, $P_{spin}=0.^d01373801(59)$, we compiled the reported data of maxima timing and an O-C diagram analysis has been carried out to understand the spin period variation. A significant spin period variation was detected, and fitting the O-C points to a cubic parabola led to an ephemeris of $BJD_{max}=2453682.4178(94)+0.0137380(13)E-2.07(55){\times}10^{-11}E^2+2.28(52){\times}10^{-15}E^3$. The torque experienced by the magnetic compact star accreting in a disk is estimated as ${\tau}{\approx}1.815{\times}10^{35}gcm^2/s^2$ in a simple approximation in order to show how important monitoring the period variation is. Thus we conclude that monitoring the long-term spin period variation will help to understand the physical condition of magnetic compact stars.

• 방송공학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.36-42
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• 2016

최근 다시점 카메라 시스템을 기반으로 한 3차원 영상 렌더링 방법을 통해 3차원 콘텐츠가 많이 제작되고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생하기 때문에 두 카메라의 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 회전과 이동이 수행된 여러 자세로 촬영한 다음 획득된 영상에서 패턴 특징 점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해소하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징 점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄이고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징 점을 보완하는 완전한 패턴 특징 점군을 획득한다. 마지막으로 쌍곡 포물면 근사를 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징 점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 각 단계에서 어떤 요인이 패턴 특징 점 검출에 영향을 미치는가에 대해 조사했고 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.