안경식 3차원 입체영상 콘텐츠에 대한 사용자 평가는 객관적/주관적 평가 방법을 활용하여 많은 연구가 이루어지고 있지만 무안경식 3차원 입체 영상 콘텐츠에 대한 사용자 평가는 미비한 실정이며 특히 생체신호를 적용한 객관적 평가에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 무안경 입체 영상 화질에 대한 객관적 사용자 평가 도구개발을 위한 사전연구로서 무안경 입체영상 화질 변화에 따른 뇌파(Electroencephalogram, EEG)의 변화를 분석하였다. 이를 위하여 무안경식 입체영상 시스템의 디스플레이로 활용되고 있는 렌티큘러 방식 입체 영상을 최적입체영상과 왜곡입체영상으로 구분하여 제작하고, 이를 총 26명의 피험자에게 차례로 제시하며 8개 채널의 뇌파를 측정하였다. 각 영상 시청시 획득한 뇌파를 채널별과 주파수별로 분류하여 통계적 상관관계를 분석하였다. 분석 결과 뇌파진동 중 알파파의 경우 최적입체영상과 왜곡입체영상 사이에서 통계적으로 유의미한 차이가 확인되지 않았으나 베타파의 경우 통계적으로 유의미한 차이가 확인되었다. 베타파의 경우 왜곡입체영상에서 최적입체영상보다 통계적으로 유의미하게 높게 나타났으며 이는 왜곡입체영상 시청 시 피로감 또는 불안감 증폭에 따른 베타파의 뇌파활동이 높아진 것으로 해석된다. 본 연구결과를 바탕으로 뇌파분석 기법이 렌티큘러 방식의 무안경 입체영상 화질 평가를 위한 객관적 평가 수단으로 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
고속 데이터 전송에 대한 요구가 높아질수록 고속 처리에 대한 요구가 증가하게 되고, 그 결과 통신 시스템에서 하드웨어 구현의 범위가 더 확장되고 있다. 본 논문에서 고려하는 802.16 표준을 기반으로 설계된 BWA 시스템에서는 전송할 MAC PDU를 생성하기 위해 필요한 정의를 생성하는 MAC 계층의 상위부는 소프트웨어에 의해 처리하고, 이 정보를 받아서 MAC PDU를 생성하는 단계부터 실제 전송이 이루어지는 모뎀은 하드웨어에 의해 구현한다. 본 논문에서는 MAC과 PHY 계층 간의 효율적인 메시지 전달을 수행하는 인터페이스 하드웨어를 설계한다. 이 회로는 전송수렴 부계층(transmission convergence sublayer; TC)을 포함한 다음의 기능을 수행한다. (1) MAC PDU(protocol data unit)와 TC PDU 간의 포맷팅, (2) RS 부호화 또는 복호화, (3) DL MAP과 UL MAP을 해석하여 전송 슬롯과 버스트 프로파일의 변조 기법에 맞추어 상향 링크와 하향 링크의 트래픽을 제어하고, 모뎀에 그 정보에 대한 제어 신호를 제공하는 기능을 수행한다. 이외에도 가입자국에는 경쟁 방식의 메시지 전송시 충돌을 피하기 위해 TBEB(truncated binary exponential backoff) 알고리즘을 수행하는 블록이 포함된다. 이상의 모든 기능들을 수행하는 VLSI 구조를 VHDL에 의해 구현 및 검증하였다.
본 논문에서는 디지털 라디오와 지상파 Digital Multimedia Broadcasting (DMB)에서 사용되는 MUSICAM 이라 불리는 MPEG-1/2 Layer-II 와 MPEG-4 ER-BSAC 디코더를 330 MHz 클럭수를 가지고 동작하는 고정 소수점 digital signal processor (DSP) TMS320C64x+ 상에 실시간 구현한다. 오디오 디코더의 실시간 구현하기 위해, 다음과 같은 여러 단계의 최적화를 수행한다. 첫 째, 메모리 공유, 데이터 타입 재설정 및 루프의 unrolling 과정을 통해, C 코드 레벨에서 최적화를 수행한다. 다음으로, 비트스트림 분석의 재구성, 합성 필터의 변경 및 합성 필터의 윈도우 계수의 재배열을 통해 알고리즘 레벨에서 최적화를 수행한다. 또한, MPEG-1/2 Layer-II 디코더의 합성필터 모듈을 linear assembly program 레벨로 치환한다. Linear assembly program 레벨로 치환하는 이유는 MPEG-1/2 Layer-II 디코더에서 합성 필터 모듈이 가장 많은 계산량을 차지하기 때문이다. 구현된 오디오 디코더의 성능 평가를 위해, 복호화 처리시간의 비율을 측정하고, 최적화된 MPEG 디코더와 레퍼런스 MPEG 디코더로 처리된 오디오 신호 사이의 root mean square (RMS)를 계산한다. 최적화 실시간 구현 결과, MPEG-1/2 Layer-II 와 MPEG-4 ER-BSAC 디코더는 TMS320C64x+가 동작하는 최대 클럭 수의 3%와 11%의 사용으로 각각 동작하며, 오디오 디코더의 품질은 MPEG standard에 정의된 -77.01 dB의 조건을 모두 만족함을 확인할 수 있었다.
무선 LAN(WLAN) 기반 mesh 망은 유선 엑세스 망의 단점을 보완하기 위한 대안으로 많은 주목을 받고 있으나 성공적인 상업화를 위해서는 성능, 보안, 관리 등 기술적인 이슈들을 해결해야 한다. 특히 단말과 유선망 사이의 데이터 교환을 위한 효율적인 경로 선정 문제는 WLAN mesh 망의 신뢰성과 안전성에 많은 영향을 미치므로 효과적인 라우팅 기법의 개발은 선결해야 될 중요한 문제이다. WLAN mesh 망은 포설되는 환경과 단말의 이동성 등에 의해 다양한 특징을 가지므로 reactive 라우팅 기법 혹은 proactive 라우팅 기법 하나만을 이용하는 것은 모든 mesh 망 환경에 적합하지 않다. 따라서 망 환경 변화에 따른 동적인 라우팅 기법 개발이 필요하며 이론 위해서는 망과 단말의 특성이 각 라우팅 기법의 성능에 미치는 영향이 종합적으로 파악되어야 한다. 그러나 현재까지 제안된 라우팅 기법들의 성능 평가에 관한 연구는 제한된 환경에서 모의 실험을 통한 정량적 평가에 머물고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 망의 크기, 송신 단말의 밀도, 단말의 이동성, 망 형상 변화 주기론 모두 고려하여 reactive 기법인 AODV와 proactive 기법인 DSDV의 수학적 성능 분석 모델을 제시한다. 제안된 분석 모델은 변화하는 mesh 망 환경에 적응성 있는 라우팅 기법 개발에 이용될 것으로 기대된다.
정상 성인을 대상으로 언어생성과제의 시각적 지시과제와 청각적 지시과제에 대한 기능적 MR영상들을 비교하고자 하였다. 6명의 정상 성인을 대상으로 자기공명영상기기를 이용하였다 시각적, 청각적 언어 지시과제는 명사의 언어를 이용하여. 휴지기. 확성기를 각각 6번 구성하였다. 뇌의 활성영역의 휴지기와 확성기의 신호변화에 따른 데이터는 MRDx 프로그램으로 처리하였고 cross correlation 방법으로 통계 처리하였다. 시각적, 청각적 지시과제의 분석방법은 lateralization index 공식으로 뇌 반구의 활성화 voxel의 총합과 좌$.$우 반구의 픽셀 수를 구하였고, 지시 과제에 대한 활성화 영역을 “Area of Activation Cells” 값에 따라 4등급으로 분류하여 비교 분석하였다. 시간적 청각적 지시과제에서 Broca, Wernicke 영역 등에서 크기는 다르지만 모두 활성화가 관찰되었다. lateralization index에서 뇌반구의 활성화 값에 차이는 시각적 지시과제에 비해 청각적 지시과제가 높은 활성화 값을 보였다. 그러므로 언어영역에 대한 뇌의 기능적 영상을 얻는데 두 방법 모두 유용하다고 생각된다.
하이퍼큐브 컴퓨터는 정규적 구조(regular structure)와 짧은 지름(short diameter) 등 병렬 처리에 적합한 특징을 지니고 있기 때문에 이에 대해 많은 연구가 있어 왔다. 하이퍼큐브의 성능을 좌우하는 중요한 요소 중 하나는 프로세서간의 통신인데, 이 중 다중전송(multicast)은 하나의 전송데이터의 복제, 신호처리 둥과 같은 다양한 응용 프로그램에서 이용되는 중요한 통신패턴이다. 병렬 컴퓨터에서 프로세서의 수가 증가함에 따라 구성요소들이 오류가 날 확률도 높아졌다. 이러한 이유로, 오류 난 구성요소들이 있어도 다중 전송이 가능하게 효율적으로 설계하는 것이 중요하다. 이러한 오류 허용 라우팅과 다중 전송은 오류 정보에 따라, 국지적 오류 정보를 바탕으로 하는 전략, 전역적 오류 정보를 바탕으로 하는 전략, 제한된 오류 정보를 바탕으로 하는 전략 등이 있는데, 이 중에서 후자가 정보 수집비용이 적으면서도 좋은 성능을 보인다. 본 논문에서는 최근에 제안된 완전 도달성 정보와 새로 추가한 국지적 정보를 이용해서 라우팅 알고리즘을 제안하고, 이것을 바탕으로 다중 전송 성공률이 높은 새로운 다중 전송 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 완전 도달성 정보와 국지적 정보를 이용하여 우회하는 경우와 다중전송 실패하는 경우를 줄임으로써, 기존의 기법보다 통신량의 차이는 거의 없으면서도 다중전송 성공률을 향상시킬 수 있음을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
계측기기만을 이용한 현장 상황대응의 재래적 방식에서 벗어나 온라인 '첨단기술(Hi-Technology)'과 오프라인의 '직관적 경험(Hi-Experience)'을 융합한 하이브리드(Hybrid) 재해관리 기법의 유효성을 검증하였다. 이를 위해 대상 현장에 매설된 상시 계측기 GNSS(RTK) 5대를 지상기준점(Ground Control Point, GCP)으로 사용하였다. 또한, 인근 지점에 크기 불변 특징점(Scale Invariant Feature Transform, SIFT) 4곳을 추출하여 검사점(Control Point, CP)으로 활용하였다. 이를 통해 현장 실측치와 드론기반 3차원 측정 결과치와의 정확도를 각 좌표값의 차이의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)를 이용하여 분석하였다. 결과적으로 드론에 의해 획득된 3차원 수치 모델을 정밀하게 후처리 분석함으로써 피사체의 모든 지형지물이 변위추적의 객체로 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 포인트 클라우드(Point cloud) 기반의 3-D 수치 영상은 현장 그대로의 모습을 초실감, 고정도 가시화 함으로서 직관적인 경험에 공감할 수 있는 친화적인 솔루션을 제공하며, 단순 신호처리 기반의 계측기기 하드웨어 중심의 재해관리를 탈피해 인명피해/예산 절감 등 비탈면 유지관리에 최적의 플랫폼을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 특히, 특정 위치에 설치된 특정지점(Pin-point) 센서에 의존한 국지적인 정보의 한계를 뛰어넘어 기술생산 중심에서 재난관리의 중심으로 신속하게 전환될 수 있는 매개체가 될 것으로 기대한다.
심장 발생과정에 관여하는 주요 전사인자들의 기능에 대한 규명 등의 발전에도 불구하고 줄기 세포에서 매우 효율적인 심근 세포로의 분화를 촉진하는 새로운 생체 활성 분자를 찾는 것이 여전히 필요하다. 마우스배아줄기세포(mESC) 유래 심근세포의 Illumina 발현 마이크로어레이 데이터를 분석하였다. 미분화 mESCs와 비교하여 mESC 유래 심근세포에서 4배 이상 유전자 발현이 증가한 276개 유전자가 스크리닝되었다. Secreted phosphoprotein 2 (Spp2)는 후보물질 중 하나이며 bone morphogenetic protein 2 (BMP2)에 대한 슈도수용체로서 BMP2 신호 전달을 억제하는 것으로 알려져 있다. 그러나 심근 형성과의 연관성은 알려진 바 없다. 우리는 mESC 세포주인 TC-1/Kh2와 E14를 이용하여 기능성 심근세포로 분화하는 동안 Spp2 발현이 증가함을 검증하였다. 흥미롭게도, Spp2 분비는 배아체(embryoid body, EBs) 형성 후 3일차에 일시적으로 증가했는데, 이는 Spp2의 분비가 ESCs의 심근세포로의 분화에 관여함을 시사한다. Spp2의 기능을 분석하기 위해, 우리는 BMP2를 처리하면 분화 경로를 근모세포에서 골모세포로 전환되는 특성을 가진 C2C12 마우스 근모세포 세포주를 사용하여 실험을 수행하였다. mESCs의 분화와 유사하게, Spp2의 전사는 C2C12 근모세포가 근관으로 분화됨에 따라 증가하였다. 특히, 분화 초기 단계에서 Spp2의 세포외 분비가 극적으로 증가하였다. 또한, Spp2-Flag 재조합 단백질로 처리하면 C2C12 근모세포의 근관으로의 분화가 촉진되었다. 종합하면, ESCs를 심근 세포로 분화시키는 새로운 생체 활성 단백질로 Spp2를 제안한다. 이것은 심근형성의 분자 경로를 이해하고 허혈성 심장질환에 대한 줄기세포 요법의 실험적 또는 임상적 발전을 촉진하는 역할을 할 것으로 기대한다.
음성감정인식(Speech Emotion Recognition, SER)은 사용자의 목소리에서 나타나는 떨림, 어조, 크기 등의 음성 패턴 분석을 통하여 감정 상태를 판단하는 기술이다. 하지만, 기존의 음성 감정인식 연구는 구현된 시나리오를 이용하여 제한된 환경 내에서 숙련된 연기자를 대상으로 기록된 음성인 구현발화를 중심의 연구로 그 결과 또한 높은 성능을 얻을 수 있지만, 이에 반해 자유발화 감정인식은 일상생활에서 통제되지 않는 환경에서 이루어지기 때문에 기존 구현발화보다 현저히 낮은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 일상적 자유발화 음성을 활용하여 감정인식을 진행하고, 그 성능을 향상하고자 한다. 성능평가를 위하여 AI Hub에서 제공되는 한국인 자유발화 대화 음성데이터를 사용하였으며, 딥러닝 학습을 위하여 1차원의 음성신호를 시간-주파수가 포함된 2차원의 스펙트로그램(Spectrogram)로 이미지 변환을 진행하였다. 생성된 이미지는 CNN기반 전이학습 신경망 모델인 VGG (Visual Geometry Group) 로 학습하였고, 그 결과 7개 감정(기쁨, 사랑스러움, 화남, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람)에 대해서 성인 83.5%, 청소년 73.0%의 감정인식 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존의 구현발화기반 감정인식 성능과 비교하면, 낮은 성능이지만, 자유발화 감정표현에 대한 정량화할 수 있는 음성적 특징을 규정하기 어려움에도 불구하고, 일상생활에서 이루어진 대화를 기반으로 감정인식을 진행한 점에서 의의를 두고자 한다.
폴리에틸렌(Polyethylene) 배관은 가요성이 좋고 부식이 되지 않는 등의 장점으로 가스배관 뿐만 아니라 원자력 발전소의 배수관, 석유화학 및 정유사 공정배관 등으로 그 사용범위가 점차 확대되고 있다. 그러나 폴리에틸렌 배관의 연결부를 직접적으로 검사할 수 있는 검사방법이 개발되지 않아서 사용범위를 확대하는데 제한을 받고 있다. 폴리에틸렌 배관의 연결방법은 전기융착 방법과 버트융착 방법으로 구분할 수 있는데 이 중에서 가장 많이 사용하는 방법은 버트융착이다. 버트융착은 배관과 배관을 열판에 맞닿게 하고 일정한 온도 및 압력을 가한 후 열판을 제거하고 용융된 배관의 말단부를 서로 연결하는 방법으로서 별도의 연결구가 필요하지 않아 가장 많이 사용하고 있는 연결방법이다. 버트융착 시에 열판으로부터 열이 용융된 후 압력을 가하면 용융부는 비드를 형성하는 부분과 연결부를 형성하는 부분으로 분리되고 냉각과정을 거쳐 버트융착부가 된다. 본 연구는 연결부를 형성하는 부분에서 열판으로부터 열이 전파되어 용융된 거리를 측정하고 이 결과를 연결부에 대한 건전성 평가 방법 중의 하나로 제시하고자 한다. 외경 225mm, 두께 20.5mm의 중밀도 폴리에틸렌 가스용 1호관의 초음파 속도를 측정한 결과 2,200m/s 였다. 열용융 거리를 측정하기 위하여 열판으로부터 열이 전파되어 폴리에틸렌을 가열하는 시간을 0%~130%까지 변화시켜 시험편을 제작하였다. 또한 정상적인 가열시간(100%의 가열)을 제공하고 스크레핑 처리를 하지 않은 시험편과 토양을 삽입한 시험편 그리고 자갈을 삽입한 시험편과 비닐류를 삽입한 시험편을 제작하였다. 총 20개의 시험편에 대한 열용융 거리를 측정하기 위하여 3.5MHz 및 5.0MHz 센서를 이용하였으며 1개의 시험편에 대하여 총 3곳에서 초음파 탐상을 실시하였다. 열용융 신호를 명확하게 구분하기 위하여 모든 탐상 결과에 대하여 동일한 post image processing을 수행하였고 이미지 레벨, contrast, sharpen 및 threshold를 적용하였으며 결과 탐상은 가장 직관적으로 파악할 수 있는 gray scale로 표현하였다. 탐상 결과 가열시간이 짧은 시험편일수록 융착이 이루어지지 않아 멀티플 에코가 반사되는 영역이 증가하였으며 이 부분을 최대한 배제할 수 있는 위치에서 데이터를 획득하였다. 정상적인 가열시간의 80%인 168초의 시간을 가한 시험편부터 열용융 거리에 대한 반사신호가 뚜렷이 구분되었으며 이 시험편부터 거리 측정을 실시하였다. 가열시간이 정상가열시간의 7%인 15초의 가열시간을 가한 시험편부터 더 낮은 가열시간을 가한 시험편의 경우 융착이 이루어지지 않아서 3곳 모두 데이터 영상을 획득할 수 없었다. 위 실험 결과로 위상배열초음파를 통해 폴리에틸렌 배관 버트융착부에서 열이 용융되어 전파된 거리 측정이 가능함을 확인하였으며 또한 열이 용융되어 전파된 거리 측정을 통해 정상적인 융착과 불완전 융착을 구분할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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