목 적 : Proton Therapy는 Bragg-peak를 이용해 종양에는 최대의 선량, 정상조직에는 최소의 선량을 줄 수 있는 특징을 가지고 있기 때문에 환자의 위치변화나 치료부위의 위치 변화를 정량화 할 수 있는 의료영상 분석 시스템은 양성자 치료에 있어서 무엇보다도 중요하다. 본 연구 목적은 Matlab 기반의 In-house Registration code를 제작하여 기존 DIPS program을 통한 Set-up과 In-house code를 통한 영상정합을 비교하여 Algorithm의 유용성을 평가하고 DIPS와 DRR간의 오차 값을 확인하여 기존 치료의 정확성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 양성자 치료를 받은 13명의 뇌종양, 두경부암 환자를 대상으로 하였으며 영상비교에 필요한 DIPS Program System(Version 2.4.3, IBA, Belgium)와 환자의 치료계획을 위해 Eclipse Proton Planning System(Version 13.7, Varian, USA)을 사용하였다. Registration 방법에 대한 Validation을 위해 Test image를 인위적으로 회전 및 이동하여 기존 Image와 영상정합 하였고, 기존 Set up 방식의 DIPS program의 환자 일별 초기 Set up image를 plan DRR과 영상정합 하여 각각 오차 값을 얻어 Algorithm의 유용성을 평가하였다. 그리고 기존 Set up 방식의 정확성을 평가하기 위해 환자 일별 최종 Set up image와 DRR image를 영상정합하여 오차 값을 확인하였다. 결 과 : Test image를 left와 right 방향으로 각각 0.5, 1, 10 cm를 이동시켰을 때 평균 0.018 cm의 오차 값을 보였으며 시계와 반시계방향으로 각각 1, $10^{\circ}$씩 회전시켰을 경우에는 평균 $0.0011^{\circ}$의 오차를 나타냈다. 4명의 환자 일별 초기 image를 영상정합 하였을 때는 x, y, z 방향 순으로 평균 0.056, 0.044, 0.053 cm의 오차 값을 나타냈으며 Rotation, Pitch 순으로 0.190, $0.206^{\circ}$의 차이를 나타냈다. 13명의 환자 일별 최종 image를 영상 정합 하였을 때는 x, y, z 방향 순으로 평균 차이는 0.062, 0.085, 0.074 cm이였고 Vector 값으로는 평균 0.120 cm의 차이를 보였다. Rotation, Pitch 순으로는 평균 0.171, $0.174^{\circ}$의 차이 값을 나타냈다. 결 론 : 본 연구를 통해 제작된 Matlab 기반의 In-house Registration code는 단순한 Image 뿐만 아니라 해부학적 구조에서도 Intensity 기반의 정확한 영상정합을 나타냈다. 또한 기존 치료방식의 DIPS program을 통한 Set-up 오차는 매우 미미한 차이를 보임으로써 이는 양성자치료의 정확성을 확인할 수 있었다. 앞으로 임상적용을 위해 추가적인 프로그램 개발과 향후 Intensity 기반의 Matlab In-house code 연구가 필요하다고 사료된다.
본 연구는 웹에서 접근 가능한 내용기반 음악검색(CBMR) 시스템들을 조사하여, 탐색질의의 종류, 접근점, 입출력, 탐색기능, 데이터베이스 성격과 크기 등의 관점에서 특성을 비교 분석하고자 하였다. 비교 분석에 사용된 특성을 추출하기 위해 내용기반 음악정보의 특성과 시스템 구축에 필요한 파일의 변환, 멜로디 추출 및 분할, 색인자질 추출과 색인, 매칭에 사용되는 기술들을 선행연구로 리뷰하였다. 15개의 시스템을 분석한 결과 다음과 같은 특성과 문제점이 분석되었다. 첫째, 도치색인, N-gram 색인, 불리언 탐색, 용어절단검색, 키워드 및 어구 탐색, 음길이 정규화, 필터링, 브라우징, 편집거리, 정렬과 같은 텍스트 정보 검색 기법이 CBMR에서도 검색성능을 향상시키는 도구로 사용되고 있었다. 둘째, 시스템들은 웹에서 크롤링하거나 탐색질의를 DB에 추가하는 등으로 DB의 성장과 실용성을 위한 노력을 하고 있었다. 셋째, 개선되어야 할 문제점으로 선율이나 주선율을 추출하는데 부정확성, 색인자질을 추출할 때 사용되는 불용음(stop notes)을 탐색질의에서도 자동 제거할 필요성, 옥타브를 무시한 solfege 검색의 문제점 등이 분석되었다.
A challenging research issue that has been one of growing importance to those working in human-computer interaction are to endow a machine with an emotional intelligence. Thus, emotion recognition technology plays an important role in the research area of human-computer interaction, and it allows a more natural and more human-like communication between human and computer. In this paper, we propose the multimodal emotion recognition system using face and speech to improve recognition performance. The distance measurement of the face-based emotion recognition is calculated by 2D-PCA of MCS-LBP image and nearest neighbor classifier, and also the likelihood measurement is obtained by Gaussian mixture model algorithm based on pitch and mel-frequency cepstral coefficient features in speech-based emotion recognition. The individual matching scores obtained from face and speech are combined using a weighted-summation operation, and the fused-score is utilized to classify the human emotion. Through experimental results, the proposed method exhibits improved recognition accuracy of about 11.25% to 19.75% when compared to the most uni-modal approach. From these results, we confirmed that the proposed approach achieved a significant performance improvement and the proposed method was very effective.
In this paper, we propose an algorithm that estimates the location of lunar rover using IMU and vision system instead of the dead-reckoning method using IMU and encoder, which is difficult to estimate the exact distance due to the accumulated error and slip. First, in the lunar environment, magnetic fields are not uniform, unlike the Earth, so only acceleration and gyro sensor data were used for the localization. These data were applied to extended kalman filter to estimate Roll, Pitch, Yaw Euler angles of the exploration rover. Also, the lunar module has special color which can not be seen in the lunar environment. Therefore, the lunar module were correctly recognized by applying the HSV color filter to the stereo image taken by lunar rover. Then, the distance between the exploration rover and the lunar module was estimated through SIFT feature point matching algorithm and geometry. Finally, the estimated Euler angles and distances were used to estimate the current position of the rover from the lunar module. The performance of the proposed algorithm was been compared to the conventional algorithm to show the superiority of the proposed algorithm.
Readout 회로는 검출기에서 발생되는 신호를 영상신호처리에 적합한 신호로 변환시키는 회로를 말한다. 일반적으로 감지소자와의 임피던스 매칭, 증폭기능, 잡음제거 기능, 및 셀 선택 둥의 기능을 갖추어야하며, 저 전력, 저 잡음, 선형성, 단일성(uniformity),큰 동적 범위(dynamic range), 우수한 주파수 응답 특성 등의 조건을 만족하여야 한다. Focal Plane array (FPA)용 자외선 영상 장비 개발을 위한 기술 요소는 첫째, 자외선 검출기(detector) 재료 및 미세 가공 기술 둘째, detector에서 출력되는 전기신호를 처리하기 위한 ReadOut IC (ROIC) 설계기술 그리고, detector 와 ROIC를 하이브리드 본딩하기 위한 패키지 기술 등으로 구분할 수 있다. ROIC는 영상장비 지능화 및 다기능화를 가능하게 하며, 궁극적으로 고부가가치 상품화를 위한 핵심부품이다. 특히, 고해상도 영상 장비용 ROIC의 개발을 위해서는 검출기 특성, 신호의 동적 범위, readout rate, 잡음 특성, 셀 피치(cell pitch), 전력 소모 등의 설계사양을 만족하는 고집적, 저 전력 회로설계 기술이 필요하다. 본 연구에서는 칩 제작 기간 단축 및 비용의 절감을 위하여 $8\times8$ FPA용 prototype ROIC를 설계 및 제작한다. 제작된 $8\times8$ FPA용 ROIC의 단위블럭 및 전체기능을 테스트하며, ROIC 제어보드 및 영상보드를 제작하여 UART(Universal Asynchronous Receiver Transmitter) 통신으로 PC의 모니터에서 검출된 영상을 확인함으로써, ROIC의 동작을 완전히 검증할 수 있다.
본 논문에서는 새로운 구조의 헬리컬 안테나를 UHF 대역 RFID 리더용 안테나로 제안하였다. 제안된 헬리컬 안테나는 안테나의 선로가 다각 구조의 외부단에서 내부단으로 감겨 들어가는 형태를 가져 복사 이득과 복사 패턴의 조절이 용이하고, 감긴 선로의 수평 회전각과 수직 회전각을 조절하여 양질의 원형 편파를 복사할 수 있다. 세부적인 안테나 설계 변수는 Pareto 유전자 알고리즘을 사용하여 RFID 리더 특성에 적합하도록 최적화 시켰다. 최적화된 RFID 리더 안테나들 중 2단 구조의 표본 안테나를 선별하여 유연한 유전체인 종이 위에 스트립 선로로 제작하였으며, 제작된 안테나의 측정간을 시뮬레이션 결과와 비교, 분석하였다. 제작된 안테나는 kr=3.2의 크기를 가지며 21.4 %의 반사 손실 대역폭, 31.9 %의 원형 편파 대역폭, 약 $5.5m^2$의 인식 영역 특성을 보였다. 안테나 선로의 전류 분포와 선로 구조의 민감도를 조사한 결과, 급전 부위 근처에서 선로가 $0.25{\lambda}$ 정합기로 동작하게 되어 광대역의 정합 특성을 가지며, 꺾이는 스트립 선로 구조는 최적의 진행파를 형성하여 양질의 원형 편파를 발생시키는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 음악 데이터베이스의 멜로디와 사용자가 기술한 멜로디의 기하학적 구조를 비교하는 음악 검색 시스템을 제안하고 있다. 시스템은 멜로디의 구조적이고 상황적인 특징들을 분석하여 쿼리 멜로디와 데이터베이스의 멜로디가 일치성을 찾고자 한다. 검색 방법은 사전 처리 단계와 인식 단계로 이루어진 기하하적 해싱 알고리즘에 기반을 두고 있다. 사전 처리 단계 동안 구조적 특징을 찾기 위해서 음악의 멜로디를 여러 개의 프래그먼트(fragment)들로 분할하고 그 프래그먼트의 각 음의 높이 및 길이를 분석한다. 상황적 특징을 찾기 위해서 각 프래그먼트의 중심 화음을 찾는다. 인식 단계 동안 사용자가 입력한 쿼리 멜로디를 여러 개의 프래그먼트들로 분할하고 구조적이고 상황적 특성이 유사한 모든 프래그먼트들을 데이터베이스에서 검색한다. 투표는 각 프래그먼트에 대해 이루어지고 총 득표수가 최대인 음악이 쿼리 멜로디와 일치하는 멜로디를 갖는 음악이 된다. 이러한 접근 방법을 이용하여, 음악 데이터베이스에서 유사한 멜로디를 빠르게 찾을 수 있다. 또한 이 방법은 표절 음악을 감지하는데 적용될 수 있다.
시간에 따라 변화하는 노래의 템포는 자동 음악 채보의 음길이 부호화에 있어 오류를 발생시키는 원인중 하나이다. 본 논문에서는 변화하는 템포를 반영하여 음길이 부호화를 수행하는 개선된 자동 음악 채보방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 단음 노래에서 휴지기를 이용하여 마디를 찾고, 마디의 연주시간, 즉 템포를 추정하였다. 추정된 템포는 발성된 개별 음길이를 조정하는데 활용하여 음길이 인식에 반영하였으며, 악보와의 일치도를 증가시켰다. 남성 및 여성이 단음으로 부른 16곡의 동요에 대한 실험결과 14 곡에서 정확하게 마디위치를 찾을 수 있었으며, 음길이는 약 89.4%, 음정은 약 84.8%의 원본 악보와의 일치도를 달성하였다.
기계학습 알고리즘은 소나 및 레이더를 포함한 다양한 분야에서 사용되고 있다. 최근 개발된 GAN(Generative Adversarial Networks)의 변형인 Cycle-Consistency Generative Adversarial Network(CycleGAN)은 쌍을 이루지 않은 이미지-이미지 변환에 대해 검증된 네트워크이다. 본 논문에서는 높은 품질로 수중 선박 엔진음을 변환시킬 수 있는 변형된 CycleGAN을 제안한다. 제안된 네트워크는 수중 음향을 기존영역에서 목표영역으로 변환시키는 생성자 모델과 데이터를 참과 거짓으로 구분하는 개선된 식별자 그리고 변환된 수환 일관성(Cycle Consistency) 손실함수로 구성된다. 제안된 CycleGAN의 정량 및 정성분석은 공개적으로 사용 가능한 수중 데이터 ShipsEar을 사용하여 기존 알고리즘들과 Mel-cepstral분포, 구조적 유사 지수, 최소 거리 비교, 평균 의견 점수를 평가 및 비교함으로써 수행되었고, 분석결과는 제안된 네트워크의 유효성을 입증하였다.
Drones can be manipulated in a variety of ways. One of the most common controller is joystick method. But joystick controller uses both hands and takes a long time to learn. Particularly, in the case of 8-character flight, it is necessary to use both front and rear flight (pitch), left and right flight (Roll), and body rotation (Yaw). Joystick controller has limitations to intuitively control it. In particular, when the main body rotates, the viewpoint of the forward direction is changed between the drones and the user, thereby causing a mental rotation problem in which the user must control the rotating state of the drones. Therefore, we developed a motion matching controller that matches the motion of the drones and the controller. That is, the movement of the drone and the movement of the controller are the same. In this study, we used a gyro sensor and an acceleration sensor to map the controller's forward / backward, left / right and body rotation movements to drone's forward / backward, left / right, and rotational flight motion. The motor output is controlled by the throttle dial at the center of the controller. As the motions coincide with each other, it is expected that the first drone operator will be able to control more intuitively than the joystick manipulator with less learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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