Unilateral neglect is a common behavioral syndrome in patients following stroke. Unilateral neglect is characterized by the failure to report or responds to people or object presented to the side opposite a brain lesion. The patients with unilateral neglect are severely disabled in all daily activities, have a poor rehabilitation outcome and therefore require professional assessment and treatment This article reviews recent efficacy of rehabilitation techniques includings; drug, cueing, scanning training, prism lense, eye patching, trunk rotation, neck vibration, TENS, limb activation, video feedback. The purpose of this reviews are: to clarify the different types of neglect, as a basis for understanding the tests and measures of unilateral neglect and give information about recent treatments.
In this study, remote articulation training system which connects the hearing disabled trainee and the speech therapist via B-ISDN is introduced. The hearing disabled does not have the hearing feedback of his own pronuciation, and the chance of watching his speech organs movement trajectory will offer him the self-training of articulation. So the system has two purposes of self articulation training and trainer's on-line checking in remote place. We estimate the vocal tract articultory movements from the speech signal using inverse modelling and display the movement trajectoy on the sideview of human face graphically. The trajectories of trainees articulation is displayed along with the reference trajectories, so the trainee can control his articulating to make the two trajectories overlapped. For on-line communication and ckecking training record the system has the function of video conferencing and tranferring articulatory data.
Transcoding is the key technique to further reduce the bit-rate of a previously compressed video. The performance of the transcoding is evaluated by the two factors, the accuracy on the target bit-rate and the complexity of the implementation. In this paper, were propose a new rate control algorithm which has very accurate bit-rate control performance and much smaller computational complexity. For the accuracy problem, we empirically observe the relationship between the quantization step size and generated bits in requantization process and then find that the relationship can be characterized as the new piece-wise linear model. For the complexity problem, we reduce the role of feedback rate control. The simulation results show that the proposed method gives the better performance in the accuracy with the same picture quality than conventional rat control algorithm.
The PID control to the monitor color correction was applied. Converted Gamma LUT was applied to the video card. Color and brightness information from the PID controller was used as control inputs. Color and brightness information from a calibrated monitor is measured again. Then, the difference between the preset values for the PID controller was compensated by the feedback. The software measured by color meter was used for color and brightness information. All of the monitor does not measure the color and brightness was measured by sampling. The color and brightness from the monitor were measured not by complete enumeration but by sampling. In the experiment, the original image was displayed on the same monitor as well as two other brands, and then, Gamma and Contrast were measured and compared.
최근 딥러닝의 급격한 발전에 따라, 다양한 영상처리에 기반한 새로운 어플리케이션과 서비스가 개발되어지고 있다. 이러한 다양한 서비스들이 동작되는 플랫폼이 다양하고, 리소스에 제약이 많은 경우가 있어 일반적으로 이러한 딥러닝 기반 영상처리 서비스에서는 클라우드를 이용한 백엔드 서비스를 이용하는 경우가 많다. 그러나, 알고리즘 개발단계에서는 클라우드 백엔드 서비스가 적절하지만, 실제로 제품 및 서비스의 필드 적용에 있어서는 클라우드 사용에 따른 제약이 상당한 걸림돌로 작용한다. 그리하여 본 논문에서는 다양한 디바이스의 영상 데이터를 로컬 또는 기관에 있는 충분한 자원 활용이 가능한 서버로 전송하여 프로세싱 후 실시간 결과를 feedback받을 수 있는 효율적인 back-end 딥러닝 영상분석 서비스 프레임워크를 제안한다.
A technology that allows users to feel the elasticity of fabric through force feedback in the fashion and textile fields is very helpful to related manufacturing and sales areas. Currently bundle of fabrics, so called Swatch, is the only available way for the designer, manufacturer and the end-user to feel the fabrics. Images and video clips provide only visual characteristics, hence touch and stiffness are also very important characteristics to check beforehand. A study is conducted on a haptic device, which estimates the amount of change in the length of the virtual fabric and generates resistive force so that the user could feel the fabric stiffness. Since cables that can only transmit the tensile force are used, a force realization method is proposed, and it is verified numerically and experimentally.
본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.
최근 네트워크 미디어 기술의 발달로 인터넷 망에서 HDTV급의 고화질 비디오를 스트리밍하는 시도가 많이 이루어 지고 있다. 그러나 최선형 서비스(best-effort service)를 기반으로 하는 인터넷 망에서 고화질 비디오를 안정적으로 스트리밍하기 위해서는 네트워크 상황에 적응할 수 있는 전송 기법이 요구된다. 본 논문에서는 MPEG 프레임(I, P, B)기반의 패킷 우선순위화를 적용한 네트워크 적응형 HD MPEG-2 스트리밍 시스템을 설계 및 구현한다. 전송 비디오는 JVC HDV 카메라로부터 실시간으로 입력받으며 19.2 Mbps의 비트율과 MPEG-2 TS (MPEG-2 MP@HL) 형식을 갖는다. 네트워크 상태의 측정은 스트리밍 클라이언트에서의 RTP 패킷 헤더의 파싱을 이용한 패킷 손실율과 평균 지터의 측정을 통해 이루어지며 이 정보는 주기적으로 스트리밍 서버로 피드백 된다. 스트리밍 서버의 네트워크 적응 관리자(network adaptation manager)에서는 네트워크 상태에 따라 프레임의 중요도에 따른 프레임 폐기(frame dropping)를 함으로서 전송률 적응을 수행한다. 이와 관련하여 TS 패킷의 실시간 파싱 및 프레임 기반 패킷 우선순위화 기법이 제안된다. 제안 시스템은 소프트웨어로 구현되며 LAN 환경에서의 실험을 통해 네트워크의 이용 가능한 대역폭이 변동하는 상황에서 HD 스트리밍의 종단 간 서비스 품질을 향상시킴을 보여준다.
피부색 검출 기법은 안면 정보를 이용한 체질 진단 및 건강 진단, 인간과 로봇과의 상호작용, 영상 검색 시스템 등 다양한 응용분야에서 사람의 얼굴과 손의 검출을 위해 많이 사용되어 왔다. 비디오 영상의 경우 조명이나 환경 변화에 강인한 피부색 영역의 추적을 위해 매 프레임마다 대상 영역의 피부색 모델을 업데이트 하는 것이 일반적이나, 단일 영상에서 피부색 영역을 검출하거나 비디오 영상의 첫 프레임에서 피부색 영역을 검출할 때에는, 많은 연구들이 하나의 고정된 피부색 모델을 이용하기 때문에 입력 영상의 특징에 따라 낮은 검출율이나 높은 긍정 오류율이 발생하는 경우가 많다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 피부색 검출 결과를 피드백 받아 피드백 받은 정보를 바탕으로 피부색 검출 조건을 수정하는 과정을 반복함으로써 다양한 환경 조건들을 가지는 단일 영상에 대해 효과적으로 피부색을 검출할 수 있는 방법을 제안한다.
본 연구는 수학 7-가, 수학 8-가 교과서의 함수단원 분석을 통해 지필환경의 제한점을 알아본 후 탐구용 소프트웨어인 엑셀이 학생들의 일차함수의 과정-대상관점 형성 과정에 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 것이다. 엑셀을 활용한 교수 실험은 학습능력 수준이 다른 다섯 명의 학생을 선정하여 중학교에서 다루고 있는 함수관련 내용을 중심으로 실시하였다. 교수실험은 5차시로 이루어졌으며, 각 학생의 활동 과정을 녹화, 녹음한 내용과 학생과의 면담, 관찰, 활동지 등을 분석하였다. 교수실험 결과, 엑셀을 활용해 식과 표와 그래프를 다양하게 조작한 역동적 탐구활동은 일차함수의 과정관점과 대상관점을 형성하는 데 중요한 비계설정(scaffolding) 역할을 했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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