나노 바이오산업의 발전과 더불어 세포 성장 과정에서 발견되는 세포의 이동, 분열, 통합, 아포토시스(apoptosis), 모양 변형, 세포들 간의 상호 작용 등을 포함하는 세포의 행동을 분석하기 위한 자동화된 시스템의 개발은 매우 중요하다. 본 연구에서는 세포 배양 과정에서 광학현미경을 통해 얻은 세포의 실시간 이미지들의 변화/변형 과정을 2D 또는 3D 분석 하기위한 전처리 방법과 세포와 클러스터(둘 이상의 세포의 결합)를 자동 식별하기 위한 방법, 시간의 흐름에 따라 변화되는 세포와 클러스터의 개수를 계수하기 위한 방법을 제시한다. 제안된 방법들은 30분 간격으로 촬영한 3T3 세포 배양 이미지들을 이용하여 실험하였으며 세포 및 클러스터를 분류하고 각각의 개수를 자동계수한 결과 평균 99.8%의 정확도를 보여 주었다.
데이터 스트림이란 빠르게 연속적으로 무한히 발생하는 데이터 집합을 의미한다. 최근 다양한 산업의 발달로 인해 이러한 스트림 데이터의 효율적인 처리를 위한 요구 사항들이 늘어나고 있다. 특히 많은 연산 비용을 요구하는 조인 연산의 효율적인 처리는 데이터 스트림 관리 시스템의 성능 향상에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 다중 조인 연속질의의 효율적인 처리를 위하여 최종 질의 결과에 포함되지 않는 불필요한 중간 조인 결과들을 사전에 제거함으로써 조인 연산의 비용을 감소시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 스트림 데이터의 모니터링을 위한 매트릭스 기반의 구조체를 제안하고, 제안된 구조체를 이용한 매트릭스 연산을 통하여 최종 조인 결과의 투플 수를 예측함과 동시에 불필요한 중간 결과들을 만들어내는 투플들을 찾아낸다. 이를 통해 해당 투플을 이용한 조인 연산의 수행 여부를 결정하여 최종 조인 결과를 만들지 않는 투플을 조인 연산에서 배제함으로써 효율적으로 다중 조인 연속 질의를 처리한다.
최근 물리적 디바이스의 도움 없이 사람이 시스템과 인터랙션 할 수 있는 인간 친화적인 인간-기계 인터페이스가 많이 연구되고 있다. 이중 대표적인 것이 본 논문의 주제인 비전기반 제스처인식이다. 본 논문에서 우리는 설정된 가상세계의 객체와의 인터랙션을 위한 손 제스처들을 정의하고 이들을 인식할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 먼저, 웹캠으로 촬영된 저해상도 영상에서 사용자의 양손을 검출 및 추적하고, 손 영역을 분할하여 손 실루엣을 추출한다. 우리는 손 검출을 위해, RGB 공간에서 명암에 따라 두개의 타원형 모델을 이용하여 피부색을 모델링하였으며, 블랍매칭(blob matching) 방법을 이용하여 손 추적을 수행하였다. 우리는 플러드필(floodfill) 알고리즘을 이용해 얻은 손 실루엣의 행/열 모드 검출 및 분석을 통해 Thumb-Up, Palm, Cross 등 세 개의 손모양을 인식하였다. 그리고 인식된 손 모양과 손 움직임의 콘텍스트를 분석해서 다섯 가지 제스처를 인식할 수 있었다. 제안하는 제스처인식 방법론은 정확한 손 검출을 위해 카메라 앞에 주요 사용자가 한 명 등장한다는 가정을 하고 있으며 많은 실시간 데모를 통해 효율성 및 정확성이 입증되었다.
본 논문에서는 광선 추적기법에서 그림자 검사의 연산량을 줄이는 기법을 제안한다. 그림자 검사는 부드러운 그림자와 같이 실감 있는 영상을 생성하는 경우 광선 추적기법 렌더링 과정 중 매우 큰 비중을 차지한다. 제안하는 방식은 전처리 단계에서 kd-tree를 생성하며 계산한 그림자 정보를 기반으로 렌더링 단계에서 그림자 검사의 컬링 여부를 판별하는 방식으로 기존 렌더링 과정에 작은 변경으로 적용가능하다. 기존의 방식들과 유사하게 광원과 기하학적 구조가 변하지 않는 정적 장면에 적합하다. 사이클 정확도를 갖는 시뮬레이터를 이용하여 제안하는 방법의 유효성을 검증하고 성능을 측정하였으며 실험 결과 제안하는 그림자 컬링 기법으로 최대 17%까지 줄일 수 있다.
최근 의료정보기술 분야에서 비디오는 풍부한 임상정보를 포함하는 특징으로 인하여 새로운 서비스 창출 및 연구개발을 위한 중요한 데이터로서 그 가치를 새롭게 평가받고 있다. 그러나 임상정보는 개인정보를 포함하고 있어, 생명윤리 혹은 연구 윤리에 대한 고려가 필요하다. 따라서 비디오 또한 의료영상으로서 비식별화가 요구되지만 기존 방법은 주로 정형데이터와 정지영상에 특화되어 기존의 방법을 그대로 적용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 개인정보 비식별화 처리 시스템과의 연동을 고려하여 비디오 내에서 개인식별정보를 검출하는 자동화 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 장면분할과 체내외 영역 검출의 전처리 후에 텍스트 및 사람검출을 통한 인덱싱과정을 수행한다. 검출된 개인식별 인덱스 정보는 비식별화를 수행하는 외부 시스템 및 시각화를 위한 메타데이터로 제공된다. 제안 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 프로토타입을 구현하고 실제 수술비디오를 대상으로 인덱싱 속도를 측정하였다. 그 결과 입력 비디오의 재생시간 대비 2배 이상의 빠른 작업속도를 보였으며, 수술교육콘텐츠 제작 및 학술용 반자동 편집시스템의 사례를 통해 빠른 의사결정을 보조할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 PDP 상판의 패턴결함을 검출하는 영상처리 알고리즘을 제안하고, 이를 실시간으로 처리하기 위한 영상처리 하드웨어의 구현을 나타낸다. 제안된 영상처리 알고리즘은 참조영상의 패턴간격을 이용하여 결함영상을 추출하는 알고리즘이며, 영상처리 시스템은 실시간 구조로 설계된 고속 영상처리 하드웨어와 여러 개의 영상처리 하드웨어 제어를 위한 데이터관리 및 시스템제어 하드웨어에로 나누어 구현하였다. 또한, 본 논문에서는 구현한 영상처리 시스템을 이용하여 실제 PDP 상판의 결함을 검사하는 실험 환경을 구성하여 패턴의 결함을 검사하는 실험을 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘과 구현한 하드웨어의 우수성을 입증 하였다.
This paper proposes a novel localization algorithm based on ego-motion which used Lucas-Kanade Optical Flow and warping image obtained through fish-eye lenses mounted on the robots. The omnidirectional image sensor is a desirable sensor for real-time view-based recognition of a robot because the all information around the robot can be obtained simultaneously. The preprocessing (distortion correction, image merge, etc.) of the omnidirectional image which obtained by camera using reflect in mirror or by connection of multiple camera images is essential because it is difficult to obtain information from the original image. The core of the proposed algorithm may be summarized as follows: First, we capture instantaneous $360^{\circ}$ panoramic images around a robot through fish-eye lenses which are mounted in the bottom direction. Second, we extract motion vectors using Lucas-Kanade Optical Flow in preprocessed image. Third, we estimate the robot position and angle using ego-motion method which used direction of vector and vanishing point obtained by RANSAC. We confirmed the reliability of localization algorithm using ego-motion based on fisheye warping image through comparison between results (position and angle) of the experiment obtained using the proposed algorithm and results of the experiment measured from Global Vision Localization System.
최근 지형렌더링에서 사용되는 DEM(digital elevation map) 데이터들은 일반 컴퓨터에서 처리 가능한 메모리 용량을 초과하기 때문에 밉맵(mipmap)을 이용한 상세단계(LOD : level-of-detail) 기법들을 사용하는 외부 메모리 처리(out-of-core) 기법들이 많이 연구되고 있다. 하지만 밉맵을 이용한 상세단계 기법들은 높은 레벨의 상세단계에서 데이터의 간략화에 따른 기하오차가 발생한다. 이러한 기하오차는 시점이 이동할 때 상세단계가 변화하는 부분에서 기하파핑(geometry popping) 현상을 유발한다. 본 논문에선 기하오차를 줄이기 위해 정점 응집맵을 제안한다. 전처리 단계에서 생성되는 정점 응집맵은 벡터를 저장한 텍스쳐이다. 이 벡터들은 상대적으로 기울기 변화량이 큰 위치로 주변의 정점들을 응집시켜 지형의 기하오차를 줄이기 때문에 단순히 밉맵을 이용하여 지형을 렌더링 했을 때 나타나는 기하파핑 현상을 효과적으로 줄일 수 있다.
본 논문은 PDA 디바이스에서 개인정보를 보호하기 위한 자동화자확인 시스템을 제안한다. 최근 M-커머스와 같은 모바일 환경을 위한 PDA의 용량이 확장되고 사용이 증가되고 있다. 그러나 너무 많은 계산량 때문에 PDA 디바이스에서 자동화자확인의 실질적인 응용은 여전히 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 음성발성 동안 스펙트럼 차감법과 음성 검출과 같은 전처리를 수행함으로써 계산량을 줄일 수 있는 방법을 적용하였다. 또한 빠른 처리 결과를 얻기 위한 은닉마코프모델의 최적 상태 정합과 시퀀스 확률비 테스트를 적용하였다. 전체적인 시스템은 PDA디바이스의 제한된 메모리와 낮은 CPU 속도에 적합하도록 간결하게 구현하였다.
본 논문에서는 무선 메쉬네트워크(WMN)를 위한 동적 이동성 트래픽 환경에 적응하는 향상된 QoS 멀티캐스트 라우팅 스케줄링 기법을 제안한다. 이는 멀티미디어 응용에 대한 지연의 제약 조건을 제어함으로써 네트워크 QoS 문제를 처리하도록 한다. 멀티캐스트 그룹의 크기는 현재 네트워크 상태 및 QoS 요구사항 등에 따라 결정되며, 멀티캐스트 트리의 동적 재구성은 부분적 멀티캐스트 라우팅 방식 및 트래픽 예측 기법을 사용하는 전처리과정을 통해 이루어진다. 제안된 방법의 성능 평가는 적합한 지연시간 제한과 관련된 최적의 값을 선택함으로써, 임의로 생성된 가상 무선메쉬 네트워크 그래프에서 수행된다. 시뮬레이션 결과로 부터 제안된 QoS 멀티캐스트 라우팅 기법의 성능이 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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