본 논문에서는 MPEG2 부호화기내에서 워터마크 세기를 비트율과 움직임 벡터의 크기에 따라 적응적으로 조절하는 방법을 제안한다. I 프레임에 대하여는 양자화 스텝 크기에 따라 워터마크 세기를 가변적으로 조절하고, P, B 프레임은 고효율의 압축이 실현되므로 워터마크의 강인성을 유지하기 위해 비트율과 매크로 블록의 움직임 벡터의 크기에 따라 적응적으로 워터마크 세기를 조절한다. 워터마크 검출은 MPEG 동영상을 완전히 복호화하지 않고 MPEG 복호화시에 DCT 영역에서 실시간으로 검출한다. 실험 결과, 제안한 방법은 화질의 차이가 눈에 띄지 않고 GoP 변환후 동영상 재압축, 저주파 필터 공격과 프레임 삭제 등의 동영상 편집 공격에서도 강인함을 나타낸다.
H.264/AVC 동영상 표준은 기존의 동영상 표준과 비교했을 때 뛰어난 압축률을 보인다. 특히 세밀한 움직임 예측을 통해 영상을 효율적으로 압축하지만 움직임 예측은 H.264/AVC 동영상 표준의 높은 복잡도의 원인 중 하나이다. 따라서 H.264/AVC의 부호화 시간을 단축하기 위해서는 고속 움직임 추정 기법이 필수적이다. 일반적으로 영상 신호는 인접한 화면과 매크로블록 사이에서 상관관계가 높고 부호화하고자 하는 매크로블록의 움직임벡터는 인접한 매크로블록에서 결정된 최적의 움직임 벡터와 유사한 방향성을 가진다. 그러므로 고정된 탐색 영역의 크기를 이용하면 불필요한 영역까지 움직임 예측 과정이 수행되어 계산량이 증가한다. 본 논문에서는 영상의 공간적, 시간적 상관도를 이용하여 탐색 영역의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 인접하는 블록들의 움직임 벡터의 표준편차를 이용하여 움직임이 작은 영역에서는 작은 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행하고 반대로 움직임이 큰 영역에서는 큰 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행한다. 또한 현재 화면과 참조 화면의 거리차가 클수록 참조 화면으로 선택되는 확률이 낮다는 사실을 이용하여 적응적으로 탐색 영역의 크기를 조절한다. 제안한 방법은 기존의 전 영역 탐색 방법과 유사한 부호화 성능을 보이면서 움직임 예측 시간이 평균 약 58.93% 감소하는 것을 확인할 수 있다.
본 연구는 뇌졸중 환자를 대상으로 양손 보완운동 및 한손운동을 수행하는 동안 환측의 움직임을 측정하여, 양손 보완운동의 효과를 검증하고자 수행되었다. 대상자는 부산지역에 거주하는 뇌졸중 후 편마비 환자 중 12가지 기준을 적용하여 30명을 선정하였다. 과제 수행 동안 환측의 움직임 특성을 측정하기 위해 피트메터(Fitmeter) 가속도계를 부착하여 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude: SVM), 최고 가속도(peak acceleration), 최고 감속도(peak deceleration)를 측정하였다. 연구 결과 양손 보완운동은 한손운동보다 수행시간이 짧았고(p<0.05), 신호벡터크기가 감소하였다(p<0.05). 따라서 뇌졸중 환자가 일상생활동작을 수행할 때 환측만 사용하는 것보다 건측을 보완적으로 사용하는 것이 운동형상학적으로 움직임 향상에 도움이 될 것으로 생각된다.
이 논문에서는 wavelet과 sobel filter를 사용하여 영상의 객관적인 평가 점수를 계산하는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 orthogonal wavelet 변환을 기초로 하고 있으며 원본 영상과 처리된 영상 데이터가 모두 가용하다는 것을 전제로 한다. Wavelet을 이용해 주파수에 따라 분할된 영상 정보를 이용해 각각의 부영역 별 차영상을 획득하고 이 획득된 영상의 에너지를 이용해 화질 평가 수치를 계산한다. 부영역 별로 획득된 영상은 일정한 크기의 블록으로 분할되어 동일한 블록 내에서 가용한 영상의 특징에 관한 정보(contrast, edge 영역의 분포 정도) 벡터와 내적하여 새로운 특징 벡터로 사용되고, 이 특징 벡터의 가중치를 최적화하여 높은 상관도의 화질평가 점수를 산출하게 된다.
본 논문은 스펙트럴 크기 파라미터들에 대한 효율적인 가변 차원 양자화 기법을 제안한다. 특히, 하모닉 부호화 기에서의 스펙트럴 크기값 계수들은 가변차원이기 때문에 가변 차원의 양자화를 필요로 한다. 따라서, 본 논문에서는 스펙트럴 크기값 계수들에 대해 가변 이산 코사인 변환(DCT: Discrete Cosine Transform) 및 가변 차원에 적합한 훈련구조를 가지는 비정방형 변환 벡터 양자화 (NSTVQ: Nonsquare Transform Vector Quantization)를 홀수/짝수 구조 및 분할(Split) 구조 그리고 다단계(Multi-stage) 구조 등과 결합시킨 효율적인 양자화 기법을 제안한다. 제안된 양자화 기법의 성능평가는 스펙트럴의 크기값에 대한 주파수 왜곡(SD: Spectral Distortion) 값을 사용하였으며, 다단계 비정방형 변환 벡터 양자화(MSNSTVQ: Multi-Stage Nonsquare Transform Vector Quantization)가 가장 좋은 성능을 나타내었다.
통상의 수중 음향 트랜스듀서는 음압의 크기만 측정할 뿐, 외부에서 들어오는 음향 신호의 방향은 파악할 수 없는 한계가 있다. 이에 본 논문의 저자들은 Tonpilz 트랜스듀서를 바탕으로 단일체로서 음압의 크기와 방향을 동시에 탐지해 낼 수 있는 새로운 벡터 센서구조를 제안하였다. 제안된 구조에는 압전세라믹 링이 4등분되어 있으며, 외부 음압에 대한 각 세라믹 조각의 출력전압을 적절히 조합하면 음원의 방향을 파악할 수 있는 특징을 가진다. 본 논문에서는 이러한 구조를 가지는 Tonpilz 벡터센서를 제작하고 그 특성을 실험적으로 측정하여, 제안된 구조의 타당성을 확인하였다.
본 논문에서는, H.263 부호화기에 있어, 비제한 움직임 벡터(Unrestricted Motion Vector, UMV)모드와 기본 예측 모드(Default Prediction Mode)의 동적 선택을 위한 방법을 제안한다. 여기서, 움직임 보상된 영상과의 오차와 움직임 벡터의 크기를 이용하였다. 제안된 전략에서, UMV 모드는 모션 벡터의 크기와 움직임 보상된 영상의 오차에 따라 동적으로 적용된다. 이러한 전략은 UMV나 DPM을 고정적으로 전체 영상에 적용한 결과에 비해 화질 면에서 개선할 점을 제공한다. UMV 모드가 고정적으로 적용된 경우에 비해 움직임 추정 시 탐색 점의 수를 크게 줄일 수 있다. 제안된 방법은 카메라의 이동을 갖는 보다 긴 영상 신호에 대해 보다 효과적으로 적용될 수 있다.
프레임 단위로 식별 데이터베이스에 저장된 참조 신호의 특징 벡터와 유사성을 비교하여 입력 신호를 식별하는 경우에, 참조 신호의 특징 벡터로 데이터베이스를 어떻게 구성하는가에 따라 식별 성능은 영향을 받을 수 있다. 즉, 식별 데이터베이스의 구성 방법에 따라 데이터베이스의 크기와 식별을 위한 계산량, 식별 성능 등이 결정되며, 이것은 실제로 수중 천이신호 식별 시스템을 구성할 때 중요한 문제이다. 본 논문에서는 LBG 벡터 양자화 기법을 이용하여 식별 데이터베이스의 크기를 줄여 줌으로써 프레임 기반 수중 천이신호 식별 기법의 효율성을 증가시킬 수 있는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는, H.263 부호화기에 있어, 비제한 움직임 벡터(Unrestricted Motion Vector, UMV)모드와 기본 예측 모드(Default Prediction Mode)의 동적 선택을 위한 방법을 제안한다. 여기서, 움직임 보상된 영상과의 오차와 움직임 벡터의 크기를 이용하였다. 제안된 전략에서, UMV 모드는 모션 벡터의 크기와 움직임 보상된 영상의 오차에 따라 동적으로 적용된다. 이러한 전략은 UMV나 DPM을 고정적으로 전체 영상에 적용한 결과에 비해 화질 면에서 개선할 점을 제공한다. UMV 모드가 고정적으로 적용된 경우에 비해 움직임 추정 시 탐색 점의 수를 크게 줄일 수 있다. 제안된 방법은 카메라의 이동을 갖는 보다 긴 영상 신호에 대해 보다 효과적으로 적용될 수 있다.
위전도는 피부전극을 이용하여 위에서 발생하는 전기신호를 측정하여 위운동 상태를 측정하는 검사방법이다. 여러 연구자들이 위전도를 이용하여 위수축과 관련된 정보를 얻으려고 노력하였지만 아직까지 임상적으로 유용한 정보를 주는 방법을 제시하지 못하고 있다. 본 연구에서는 위전도신호를 주파수영역 분석 및 벡터분석을 이용하여 위수축을 측정할 수 있는 방법을 제시하였다. Running spectrum analysis를 이용한 주파수영역분석에서는 주주파수와 이의 고조파의 크기변화를 위수축신호(스트레스인게이지신호, 위내압신호)와 비교하였다. 벡터분석에서는 피부전극에서 얻은 위전도신호를 이용하여 위전도벡터를 구한 후, 이 위전도벡터의 분포에 대한 분석을 실시하였다. 제시된 방법은 동물실험 및 임상실험을 통하여 그 타당성을 검정하였다. 주파수영역분석에서 위수축이 일어나는 경우 주주파수의 크기에 비해 제1고조파의 크기가 상대적을 증가하는 것을 발견하였다. 위전도 벡터분석에서는 위수축유무에 따라 위전도벡터의 분포가 변함을 알 수 있었으며, 위전도벡터의 분포로부터 계산한 회귀곡선의 기울기 및 회귀곡선에 대한 분산이 위수축유무에 따라 유의한 차이를 가지는 값을 가짐을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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