본 논문에서는 이종 환경에서 효과적으로 사용할 수 있도록 다중 계층형 비트열을 생성할 수 있는 계층형 동영상 부호화 방식을 제안한다. 제안하는 부호화 기법에서는 시축 해상도의 확장성(scalability)을 지원하기 위해 시축 계층구조에서 새로운 움직임 추정 구조를 가지도록 하고, 웨이브릿 분할을 이용하여 공간 확장성까지도 지원하도록 한다. 움직임 추정과 보상을 사용하여 시축 중복성을 더욱 줄여 조건 갱신 방식보다 압축률을 향상시킬 뿐만 아니라‘분산 부대역 인트라 갱신’기법을 사용하여 동적 적응이나 에러에 대해서도 효과적으로 동작할 수 있다. 또한 EZW (embedded zerotree wavelet) 기법을 사용하여 임베디드 비트열을 생성함으로써 추후에 데이터율 확장성을 쉽게 얻을 수 있도록 하였다. 따라서 제안하는 부호화 기법은 인터넷이나 ATM, 무선망과 같이 상호 운용과 확장성을 필요로 하는 네트웍 상에서 매우 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 효과적으로 블록 크기를 변화시키는 움직임 예측에 대하여 제시하고 있다 블록안의 움직임의 정도에 따라 블록 크기를 채택하는 방식으로, 임의의 프레임에서의 블록의 수는 정확한 움직임을 나타내기 위해 변화된다. 이것은 움직임과 보충적인 데이터사이의 비트할당이 가변적이 되고, 프레임에 기초한 전체적인 비트율 역시 변화하게 된다. 특히, 본 논문은 동적 블록 크기 방법의 대표적인 쿼드 트리(quad fee) 방법의 단점을 보완하는 방향에서 연구되었으며, 성능 향상을 위한 새로운 방법도 아울러 덧붙여져 있다. 즉, 보통 사용하는 쿼드 트리 방식의 분할 대신에 각각의 쿼드 부분의 프레임 차를 이용하여 가장 큰 블록의 동질성 테스트를 실시하여 분할한다. 또한, 분할과 재결합 방식을 함께 적용하여 불필요한 블록의 개수가 많아지는 것을 방지하여, 큰 계산량 감소와 높은 이미지 질을 달성하도록 하였다. 자연히, 계산량은 기존 방법보다 약 20-70% 정도 감소했으며, 이미지 질도 크게 향상되는 결과를 가져오게 되었다
본 논문에서는 탐색 영역과 특징의 가중치를 동적으로 조절하여 블록 단위의 움직임 벡터를 추출하는 활동적 블록 정합 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 탐색 영역의 중심 위치를 결정하기 위해 시간에 따른 블록의 동작 변화는 작다고 가정한다. 그리고 탐색 영역의 크기는 공간적으로 인접한 블록들의 신뢰도에 따라 조절된다. 또한 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 다중 특징을 사용하는 블록 정합 알고리듬으로 블록 정합 시 특징의 기여 정도를 나타내는 가중치를 블록 안에서 각 특징이 가지는 구분력에 따라 자동으로 설정하는 정합 유사 함수를 사용한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 블록 정합 알고리듬이 기존의 알고리듬 보다 정확하게 움직임 벡터를 추출함을 보여준다.
심장의 수축 및 이완기에서의 좌심실 벽 움직임은 허혈 및 심근경색증과 같은 심장질환에서 영상적 진단의 주요한 특징이다. 심장은 동적 기관으로써 진단을 위해서는 속도와 같은 4차원 파라미터의 추정이 필요하다. 본 논문에서는 심장의 좌심실 형태 및 움직임을 모델링하여 동적으로 가시화하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 좌심실을 Dynamic Gaussian Blob 모델로 근사화하였다. 이 모델은 가우시안 함수 기반 FEM 요소와 superellipsoid를 통합한 것으로 좌심실의 형태 및 벽의 움직임을 물리기반 방법에 의해 묘사할 수 있다. 즉, 일련의 영상들로부터 좌심실 벽에 대응되는 3차원 점들을 추출한 후 이 점들에 작용되는 힘에 의해 박동하는 좌심실의 움직임을 추적한다. 이와 같은 좌심실 벽 움직임 시뮬레이션은 심장 움직임에 이상이 있는 질환의 진단을 위한 빠르고 간편한 보조 도구로써 사용되어질 수 있다.
포인트 클라우드는 3 차원 물체를 표현하기 위한 점들의 집합으로, 동적인 3 차원 데이터를 정밀하게 획득할 수 있기에 이의 효율적인 압축의 필요성이 대두되고 있다. 기존 3D DCT(3D Discrete Cosine Transform)를 이용한 동적 객체의 포인트 클라우드 압축 방식은 Inter 프레임 압축을 고려하지 않아 압축시의 데이터 압축률에 한계가 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 3D DCT 를 이용한 움직임 예측을 통하여 포인트 클라우드 영상의 I 프레임 및 P 프레임을 압축하는 방식을 제안한다.
본 논문은 조명변화가 심한 주변환경에서 동적객체의 특징정보를 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선 조명변화의 효과를 최소화 하기위해 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도 및 색상기울기에 대한 평균값과 표준편차 값으로 이루어진 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue) 성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적 객체의 영역으로 판별한다. 마지막으로 모폴로지 연산을 수행하여 배경영상의 노이즈 영역을 제거한다. 본 논문에서는 기존 동적객체 추출기법과 제안기법을 핸드 트래킹과 전체 몸 움직임 추적의 비교실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다. 제안 기법은 극심한 조명변화에 강건하게 동적 객체의 영역정보를 실시간 추출하였다.
본 논문에서는 동적 프로젝션 매핑 콘텐츠 저작 도구의 설계를 위해 동적 프로젝션 매핑의 유형과 그에 따른 인터렉션, 이펙트 효과, 그리고 적용되고 있는 객체 추적 방법을 분석하였다. 움직임이나 형태가 고정된 대상체에 영상을 투영하던 정적 프로젝션 매칭의 방법과는 다르게 최근 소개되고 있는 동적 프로젝션 매핑 콘텐츠들은 다양한 객체 추적 방법을 적용하여 프로젝션 매핑의 적용 대상 및 내용이 다양화되고 있다. 그러나 이에 따른 동적 프로젝션 매핑 콘텐츠 저작도구의 개발이 요구되고 있다. 이에 향우 저작도구의 설계를 위한 사전연구로 동적 프로젝션 매핑 콘텐츠의 특성을 분석하였다.
본 연구는 요가, 필라테스, 코어운동 등 체간 안정성 운동프로그램 적용 전후의 만성 요통 환자의 기능적 움직임, 동적 균형능력 및 체간 안정성의 변화를 확인하고, 3가지 체간 안정성 운동의 효과를 비교하고자 하였다. 만성 요통을 가진 성인 43명을 요가 집단 (n=15)과 필라테스 집단 (n=15) 및 코어 운동 집단 (n=13)으로 분류하였고, Functional Movement Screen (FMS)와 Lower Quater Y-Balance Test (YBT-LQ) 및 Trunk Stability Test (TST)를 통해 기능적 움직임, 동적 균형능력 및 체간 안정성을 각각 측정하였다. 이후 8주간 운동을 적용한 후 모든 변인을 재측정하였으며, 운동 적용 전후 차이를 비교 분석하였다. 그 결과, 세 집단 모두 운동 적용 후 FMS, YBT-LQ 및 TST의 측정값이 적용 전보다 유의하게 증가하였으나, 각 운동 적용에 따른 집단 간의 차이는 나타나지 않았다. 이런 결과는 요가, 필라테스 및 코어 운동이 만성 요통 환자의 기능적 움직임, 동적 균형능력 및 체간 안정성을 개선하는 데 도움이 된다는 것을 보여주었다.
이 연구는 30~40대 사무직 여성들을 대상으로 아동 운동 발달학 원리를 바탕으로 한 체코 겟업 운동이 기능적 움직임 및 동적 균형 능력에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 실시하였다. 무작위 배정을 통해 체코 겟 업 운동 집단(CGUG, n=15)과 통제 집단(CG, n=14)을 구성하여 12주, 주 3회, 일 60분씩 운동을 적용하였으며, 통제 집단은 동일 기간 일상생활을 유지하도록 하였다. 이 연구 결과 체코 겟 업 운동 후 딥 스쿼트(p<.001), 허들 스텝(p<.001), 인라인 런지(p<.001), 푸쉬업(p<.001), 회전 안정성(p<.01) 및 총 점수(p<.001), 상체 동적균형능력(p<.001)과 우측 하체 동적균형능력(p<.001)에서 유의한 차이가 나타났다. 이상의 결과를 종합해 보면 아동 운동 발달학을 원리로 한 체코 겟 업 운동이 사무직 성인 여성들의 기능적 움직임 및 동적 균형 능력에 긍정적인 효과를 주어 건강한 삶뿐만 아니라 근로 효율 또한 높일 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문은 EBME(Extended Bilateral Motion Estimation) 알고리듬에서 동일한 움직임 벡터들의 방향과 크기를 고려한 알고리듬을 제안하였다. EBME는 BME(Bilateral Motion Estimation)보다 높은 연산량을 요구하기 때문에 프레임 내의 x, y방향 각각의 평균 움직임 벡터크기를 이용하여 동적프레임과 정적프레임을 판단하고, EBME 수행여부를 판단하여 연산량을 줄인다. 또한 동일한 움직임 벡터들의 방향과 크기를 비교하여 MVS(Motion Vector Smoothing)단계 수행여부를 판단함으로써 연산량을 줄인다. 제안하는 알고리듬을 적용한 실험 결과 기존의 EBME 알고리듬에 비해 수행시간은 단축되고 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 향상 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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