본 논문에서는 공부하는 사용자의 상황을 감지하여, 학습의욕을 고취시키고 집중력 향상을 도와주기 위한 학습능률 확인 시스템을 구현하고자 한다. 이를 위해 실시간 카메라를 통해 사용자의 얼굴이나 몸의 움직임을 추출하여 학습 태도, 집중력에 대한 데이터를 측정한다. 실시간 임베디드 시스템 구현을 위해 Jetson 보드를 사용하였으며, 영상인식을 위한 CNN(Convolution Neural Network)를 구현하였다. CNN 을 이용해 대상의 특징 부분을 검출한 후 움직임 검파를 수행한다. 캡처한 영상을 PYQT5 로 작성된 GUI 에서 영상을 보여주며, 각각 방해되는 행동을 했을 때 푸시메시지를 보내며 데이터를 수집한다. 또한 GUI 로 만든 메인 화면에서 각각의 기능들을 실행 가능하며, 수집한 데이터를 산출해주는 통계그래프와 작업관리 목록, 화이트 노이즈 등의 기능을 수행한다. 구축된 학습능률 확인 시스템을 통해 대상의 데이터를 수집 및 분석을 비롯한 다양한 기능을 사용자에게 제공하였다.
Reliable prediction of the motion of FOWT (floating offshore wind turbine) and associated mooring line tension is important in both design and operation/monitoring processes. In the present study, a 5MW OC4 semisubmersible wind turbine is numerically modeled, simulated, and analyzed by the open-source numerical tool, OpenFAST and in-house numerical tool, Charm3D-FAST. Another commercial-level program FASTv8-OrcaFlex is also introduced for comparison for selected cases. The three simulation programs solve the same turbine-floater-mooring coupled dynamics in time domain while there exist minor differences in the details of the program. Both the motions and mooring-line tensions are calculated and compared with the DeepCWind 1/50 scale model-testing results. The system identification between the numerical and physical models is checked through the static-offset test and free-decay test. Then the system motions and mooring tensions are systematically compared among the simulated results and measured values. Reasonably good agreements between the simulation and measurement are demonstrated for (i) white-noise random waves, (ii) typical random waves, and (iii) typical random waves with steady wind. Based on the comparison between numerical results and experimental data, the relative importance and role of the differences in the numerical methodologies of those three programs can be observed and interpreted. These comparative-study results may provide a certain confidence level and some insight of potential variability in motion and tension predictions for future FOWT designs and applications.
수중영상은 수중 잡음과 낮은 해상도로 표적의 형상과 구분이 명확하지 않다. 그리고 딥러닝의 입력으로 수중영상은 전처리가 필요하며 Segmentation이 선행되어야 한다. 전처리를 하여도 표적은 명확하지 않으며 딥러닝에 의한 탐지, 식별의 성능도 높지 않을 수 있다. 따라서 표적을 구분하며 명확하게 하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수중영상에서 표적 그림자의 중요성을 확인하고 그림자에 의한 물체 탐지 및 표적 영역 획득, 그리고 수중배경이 없는 표적과 그림자만의 형상이 담긴 데이터를 생성하며 더 나아가 픽셀값이 일정하지 않은 표적과 그림자 영상을 표적은 흰색, 그림자는 흑색, 그리고 배경은 회색의 3-모드의 영상으로 변환하는 과정을 제시한다. 이를 통해 딥러닝의 입력으로 명확히 전처리된 판별이 용이한 영상을 제공할 수 있다. 또한 처리는 Open Source Computer Vision(OpenCV)라이브러리의 영상처리 코드를 사용했으면 처리 속도도 역시 실시간 처리에 적합한 결과를 얻었다.
UHDTV (Ultra High Definition TV)와 같은 실감의 대용량 방송과 방송망과 통신망을 결합한 융합방송 (Convergence Broadcasting)에 대한 연구가 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 최근 DVB (Digital Video Broadcasting) - T2 (2nd Generation Terrestrial) 방송 전송 시스템에 채용된 Multiple-PLP (Physical layer Pipe) 다중화 및 전송 기법들과 최근 표준이 완료된 SHVC (Scalable High efficiency Video Coding) 영상 압축 기술을 채용하여, 지상파 단일 채널을 통해 4K UHD & HD 모바일 방송을 전송하는 전송시스템 개발에 관한 연구가 수행되었다. 하지만 Multiple-PLP 다중화 기법은 서로 다른 계층의 데이터를 각각 다른 채널 부호율과 변조 성상도를 적용하여 하나의 프레임을 통해서 전송할 수 있는 반면, 프레임 내의 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 심벌의 크기나 보호구간의 크기는 달리할 수가 없다. 이에 본 논문에서는 다른 계층의 데이터의 FFT & 보호구간의 크기를 달리하여 전송할 수 있는 FEF (Future Extension Frame) 다중화 기법을 이용한 지상파 고정 4K UHD & 이동 HD 융합 방송의 전송 가능성 및 성능을 검증해 보았다. 이를 위해 DVB-T2 지상파 방송 전송 시스템에 채용된 전송 기법들과 FEF 다중화 기법을 적용한 지상파 단일 채널 고정 4K UHD & 이동 HD 융합방송 전송시스템의 구조들을 제안하였다. 이후에는 예측 분석한 SHVC 압축 후의 데이터 전송 요구량을 바탕으로, 제안한 융합방송 전송 시스템을 통해 6 MHz & 8 MHz 대역폭에서 두 계층의 데이터를 전송할 수 있는 최적의 전송 파라메터를 도출하고, 이에 따른 TOV (Threshold of Visibility)를 찾기 위해 AWGN (Additive White Gaussian Noise), 정적 Brazil-D, 그리고 TU (Typical Urban)-6 채널 하에서 수신 성능을 검증해 보았다. 그리고 이를 통해 6MHz 및 8MHz 대역폭에서 4K UHD & HD 계층의 데이터를 고정 수신 그리고 수신 속도가 매우 빠른 이동 환경에서 원활히 수신할 수 있음을 보였다.
TE를 변화시킨 정상인 대뇌의 MR spectrum에서 주요 대사물질의 면적과 SNR을 측정하여 PRESS 펄스파형과 STEAM 펄스파형 그리고 1.5T와 3.0T간의 자장세기에 따른 spectrum 간의 차이를 알아보고자 하였다. Phantom 실험을 통하여 적절한 TR을 정한 후, 정상인 지원자 10명(3.0T 5명, 1.5T 5명 ; 남 22~30세 : 평균 26세)을 대상으로 단일용적기법의 STEAM과 PRESS 기법을 시행하였다. 사용된 장비는 3.0T MR scanner(Magnetom Trio, SIEMENS, Germany)와 1.5T MR scanner(Signa Twinspeed GE, USA)이였다. 영상변수는 TR은 2000ms, TE는 30ms, 40ms, 50ms, 60ms, 90ms, 144ms, 288ms, NA는 96, 용적 크기는 $20{\times}20{\times}20mm3$로 하였으며, spectrum 획득시간은 3분 20초였다. 획득한 데이터는 후처리과정을 통하여 PRESS와 STEAM, 그리고 1.5T와 3.0T system 간의 NAA, Cho, Cr 등의 단순면적값과 SNR을 비교하였다. 또한 육안적 관찰을 통하여 각 대사물질들의 관찰정도를 비교하였다. 1.5T와 3.0T MR spectrum을 분석한 결과, STEAM과 PRESS의 주요 대사물질의 단순 면적값과 SNR은 TE가 증가함에 따라 감소하는 경향을 보였으며, PRESS는 STEAM보다 1.5T에서 1.4배, 3.0T에서 1.3배 높은 SNR을 보였다. 자장의 세기에 따른 SNR 비교에서는 TE가 30ms에서 3.0T가 1.5T보다 약 2배 정도 높은 SNR을 보였으나 TE값이 증가함에 따라 3.0T에서의 SNR 감소율이 1.5T에서의 SNR 감소율보다 커서 TE가 90ms 이상부터는 큰 차이가 없었다. 반면 3.0T의 spectrum에서는 1.5T에서 구분할 수 없었던 ${\alpha}$-Glx, ${\beta}{\cdot}{\gamma}$-Glx, NAA complex등 작은 대사물질들을 보다 정확히 감별 할 수 있었고 short TE의 PRESS일 때 short TE의 STEAM보다 작은 대사물질들이 잘 관찰 되었다. 3.0T spectrum의 해상도와 SNR이 1.5T spectrum에 비하여 우수함을 알 수 있었다. 그러나 90ms이상의 long TE에서는 3.0T와 1.5T spectrum간의 SNR은 차이가 없었다. 따라서 고자장하에서의 자기공명분광법은 30ms 이하의 짧은 TE를 이용한 PRESS 펄스 파형을 사용하는 것이 임상적으로 유용하게 사용될 수 있을 것이라 사료된다.
목적: 이 연구의 목적은 3D FDG-PET 뇌영상의 정량적 정확도와 임상적 유용성을 연구하는 것이다. 대상 및 방법: 24명의 환자에게 약 370 MBq의 FDG를 주사하고 섭취되기까지 30분을 대기한 후 GE $Advance^{TM}$ PET을 사용하여 30분간의 2D 영상과 10분간의 3D 영상을 얻었다. 백질, 회백질, 병변, 정상조직의 관심영역 분석을 통하여 영상대비와 FDG 섭취비를 구하여 비교하였다. 3D PET의 효율을 최대화하기 위하여 투과스캔을 사용한 경우와 사용하지 않은 경우의 감쇠보정 효과를 비교하였다. 결과 3D 영상의 영상대비는 2D 영상이 1 일 때 산란보정을 실행한 경우 회백질 대 백질에서 $0.95{\pm}0.12$, 정상 대 병변에서 $0.96{\pm}0.05$이었다. 2D 영상의 FDG 섭취비가 1일 때 3D 영상의 FDG 섭취비는 산란보정을 실행한 경우 $1.02{\pm}0.08$이었다. 3D 영상은 영상대비, 분해능, 영상 잡음에 대한 순위 척도평가에서 각각 81%, 83%, 81%에 해당되는 등급을 받아 선호도가 우수하였다. 3D 영상에서 계산감쇠보정 방법은 측정감쇠보정 방법에 필적하는 결과를 얻었다. 결론: 산란보정과 계산감쇠보정을 실시한 3D 영상은 일반적인 2D 영상과 비교하여 정량적으로 정확한 결과를 나타냈으며 정성적으로 유용하였다. 3D 영상은 일상 임상환경에 충분히 적용할 수 있으며 환자 스캔 시간을 단축하고 방사능 피폭량을 감소시키는 장점이 있었다.
두정부 백질 물질 NAA, Choline(Cho), Creatine(Cr), choline chloride, glutamin 등으로 자체 제작한 phantom을 이용하여 고 자장(4.7T)과 중자장(1.5T)에서의 신호강도 대 잡음비, 스펙트럼 분해능을 알아 볼 수 있는 선폭과 $T_2$, 그리고 $T_E$값의 변화에 따른 각 대사물질의 변화별 스펙트럼 등을 구하여 이론적인 정보와 실제적인 정보와의 차이를 알아보고자 한다. 이용된 기기는 Bruker Biospec 4.7T와 1.5T GE SIGNA를 이용하여 MRS의 결과를 얻었다. 관심영역에서 얻은 정보에서 분광 peak의 면적을 구하였다. 통계처리는 Microsoft사의 Excel program내에 있는 통계 package를 이용하였다. 중자장(1.5T)과 고자장(4.7T)에서의 각각의 대사물질의 스펙트럼을 얻어 본 결과 자장의 균일도와 SNR과 $T_2$값의 차이가 이론적인 값보다는 직선성을 보이지 않았다. 1.5T에서의 선폭은 Cho, Cr, NAA 순서로 $5.30{\pm}1.07,\;4.81{\pm}0.14,\;5.49{\pm}0$, 이에 반해 4.7T에서는 $9.14{\pm}0.55,\;8.87{\pm}0.67,\;9.65{\pm}0.56$ Hz 값이 나왔다. 평균 SNR은 NAA의 물질의 경우를 3회 측정하였는데 그 평균치는 63%의 증가를 보였다. $T_E$ 변화로 스펙트럼을 분석했을 때 $T_E=60ms$일 때 가장 SNR이 좋은 값을 보였고 $T_E=135ms$일 때 가장 낮은 값을 나타나 보였다. 두정부 백질 물질 Phantom을 제작하여 자장의 강도 즉 중자장(1.5T)과 고자장(4.7T)에 따라 분석하게 되었는데 고자장의 영역으로 갈수록 분해능, SNR은 좋아져 보이나 자장의 세기가 커질수록 이론적인 수치보다는 상당히 적은 증가를 보이고 있다는 것을 이 연구를 통해 알게 되었다.
본 논문에서는 $\pi$/4 shift QPSK에 Trellis 부호화된 변조 기볍(Trellis-Coded Modulation, TCM)을 적용시키기위하여 $\pi$/8 shift 8PSK를 제안하고 위상차에의한 신호 집합 확장과 신호 집합 분할을 수행하 는 trellis 부호화된 $\pi$/8 shift 8PSK를 제안한다. 또한 BER(Bit Error Rate) 성능을 향상시키기위하여 제l차 위상차뿐만아니라 제L차 위상차의 자승 유클리드 거리블 메트릭(Branch Metric)으로 갖는 비터 비 디코더(Viterbi decoder)를 설계한다. 그리고 $\pi$/4 shift QPSK, trellis 부호화된 $\pi$/8 shift 8PSK와 제L차 위상차의 자승 유클리드 거리를 메트릭(Branch Metric)으로 갖는 trellis 부호화된 $\pi$/8 shift 8 8PSK의 BER 특성을 AWGN과 다경로 페이딩 채널에서 Monte Carlo 시플레이션을 통해 알야본다. 제안된 알고리즘은MDPSK에도 적용될 수 있다.
세계적으로 아날로그 방송에서 디지털 방송으로의 전환이 마무리되고 있는 가운데, 앞으로 다가올 UHDTV 등 실감의 대용량 방송 및 방송 통신 융합 환경에 대비하기 위한 새로운 차기 방송 표준에 관한 연구의 필요성이 날로 높아져 가고 있다. 특히, 저해상도 서비스에 머물러 있던 모바일 방송에서는 기존 HD급의 서비스 제공이 가능한 모바일 실감방송으로 진화하기 때문에 고정/이동 방송 서비스가 동시에 가능한 고효율 전송 원천 기술 개발이 이루어질 필요가 있다. 이에 최근 지상파 단일 채널을 통해 4K UHD (거치형) & HD (모바일) 방송 서비스를 동시에 제공하는 융합방송 시스템 개발에 대해서 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 최신의 디지털 방송 전송 기법 및 영상 압축 기술에 대해서 소개하고, 지상파 단일 채널을 통해 4K & HD 융합방송 서비스를 제공하기 위한 서비스 모델 및 전송 요구 사항들에 대해서 분석한다. 이 후 최신의 방송 전송 기법 및 영상 압축 기술을 적용하였을 때, 6MHz & 8MHz 대역폭에서 지상파 4K UHD & HD 융합방송을 전송하기 위해 필요한 최적의 전송 파라메터를 도출하고 이를 이용해 AWGN 및 TU-6 채널에서의 융합방송 수신 성능을 검증하였다. 이를 통해 6MHz 대역폭에서의 원활한 HD 모바일 데이터의 수신이 140 Km/h 수신기 속도까지는 가능하나, 그 이상에서는 대역폭의 한계로 인해 원활한 수신이 이루어지지 않음을 확인하였다. 그리고 대역폭을 8 MHz로 확장할 경우, 매우 빠른 다중경로 페이딩 채널에서도 4K UHD 및 HD 계층 데이터의 수신이 원활히 이루어지는 것을 보였다.
Kim, Yun-Hee;Kim, Hyun-Gi;Kim, Seong-Yong;Kim, Hyoung-Ihl;Todd. B. Parrish;Hong, In-Ki;Sohn, Jin-Hun
한국감성과학회:학술대회논문집
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한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.113-119
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2000
The Pansori is a Korean traditional vocal music that has a unique story and melody which converts deep emotion into art. It has both verbal and emotional components. which can be coordinated by large-scale neural network. The purpose of this study is to illustrate the cortical network activated by a Korean traditional opera, Pansori, with different emotional valence using functional MRI (fMRI).Nine right-handed volunteers participated. Their mean age was 25.3 and the mean modified Edinburgh score was +90.1. Activation tasks were designed for the subjects to passively listen to the two parts of Pansories with sad or hilarious emotional valence. White noise was introduced during the control periods. Imaging was conducted on a 1.5T Siemens Vision Vision scanner. Single-shot echoplanar fMRI scans (TR/TE 3840/40 ms, flip angle 90, FOV 220, 64 x 64 matrix, 6mm thickness) were acquired in 20 contiguous slices. Imaging data were motion-corrected, coregistered, normalized, and smoothed using SPM-96 software.Bilateral posterior temporal regions were activated in both of Pansori tasks, but different asymmetry between the tasks was found. The Pansori with sad emotion showed more activation in the light superior temporal regions as well as the right inferior frontal and the orbitofrontal areas than in the right superior temporal regions as well as the right inferior frontal and the orbitofrontal areas than in the left side. In the Pansori with hilarious emotion, there was a remarkable activation in the left hemisphere especially at the posterior temporal and the temporooccipital regions as well as in the left inferior and the prefrontal areas. After subtraction between two tasks, the sad Pansori showed more activation in the right temporoparietal and the orbitofrontal areas, in contrast, the one with hilarious emotion showed more activation in the left temporal and the prefrontal areas. These results suggested that different hemispheric asymmetry and cortical areas are subserved for the processing of different emotional valences carried by the Pansories.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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