최근 관람객의 반응에 따라 실시간으로 대응하여 관객의 몰입과 만족도를 증대시키는 인터랙티브 전시 서비스에 대한 학계와 산업계의 관심이 높아지고 있다. 이러한 인터랙티브 전시 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 관객의 반응을 통해 해당 관객이 느끼는 감정 상태를 추정할 수 있는 지능형 기술의 도입이 요구된다. 인간의 감정 상태를 추정하기 위한 시도들은 많은 연구들에서 이루어져 왔고, 그 중 대부분은 사람의 얼굴 표정이나 소리 반응을 통해 감정 상태를 추정하는 방식을 도입하고 있다. 하지만, 최근 소개되고 있는 연구들에 따르면 단일 반응이 아닌 여러 반응을 종합적으로 고려하는 이른바 멀티 모달(multimodal) 접근을 사용했을 경우, 인간의 감정 상태를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 키넥트 센서를 통해 측정되는 관객의 얼굴 표정, 몸짓, 움직임 등을 종합적으로 고려한 새로운 멀티모달 감정 상태 추정 모형을 제안하고 있다. 제안모형의 예측 기법으로는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해, 몬테칼로(Monte Carlo) 방법인 계층화 샘플링(stratified sampling) 방법에 기반한 다중회귀분석을 적용하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해, 15명의 피실험자로부터 274개의 독립 및 종속변수들로 구성된 602,599건의 관측 데이터를 수집하여 여기에 제안 모형을 적용해 보았다. 그 결과 10~15% 이내의 평균오차 범위 내에서 피실험자의 쾌/불쾌도(valence) 및 각성도(arousal) 상태를 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안 모형은 비교적 구현이 간단하면서도 안정성이 높아, 향후 지능형 전시 서비스 및 기타 원격학습이나 광고 분야 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 부호화 기술은 부호화기의 복잡도가 복호화기에 비해 매우 높은 구조로 이루어져 있다. 하지만 최근에 부호화기 복잡도의 대부분을 차지했던 움직임 예측/보상과정을 없애는 경량화 부호화 구조에 대한 연구가 중요해졌다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 이의 대표적인 기술로서 부호화기는 단순히 현재 프레임에 대한 패리티 정보만을 생성하며 프레임 간 유사성을 이용하는 어떠한 처리절차도 행하지 않기 때문에 종래의 기술에 비해 매우 간단한 구조를 갖는다. 하지만 Wyner-Ziv 부호화 구조에서는 잡음이 많은 보조영상을 복호화에 이용 할 경우 채널 코드의 복호화 오류가 발생한다. 이러한 복호화 오류는 특히 영상 간 유사성이 적어 보조정보를 잘 만들 수 없는 경우 더 많이 발생하며 복원된 영상에 마치 Salt & Pepper와 같은 형태의 잡음으로 나타난다. 이러한 잡음은 비록 그 발생빈도가 적더라도 복원된 영상의 주관적인 화질을 상당히 떨어뜨리는 요소로 작용하므로 이전에는 공간적 유사성을 이용하여 이러한 오류를 정정하는 선택적 미디언 필터를 사용한 경량화 부호화 방법을 제안하였었다. 하지만 이전 방법에서는 텍스처가 복잡한 영상의 경우, 필터적용에 따른 텍스처의 손실이 오류정정으로 얻는 이득보다 더 큰 경우가 발생하는 문제점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 선택적 미디언 필터에 복원영상과 보조정보 내 잡음에 관한 정보를 제공함으로써 필터링에 따른 텍스처의 손실을 최소화하는 향상된 경량화 부호화 방법을 제안한다. 실험결과는 이전 방법에 비해 최대 0.84dB에 이르는 성능향상을 보였다.
현재 Collective Control 알고리즘은 가장 대중화되어있는 엘리베이터 알고리즘이다. Collective Control 알고리즘은 엘리베이터의 움직임 방향과 사용자의 도착지 방향이 같을 때 사용자가 엘리베이터를 이용할 수 있다. 하지만, 해당 알고리즘은 사용자의 엘리베이터의 대기시간과 여러 대의 엘리베이터를 사용할 경우, 주로 한 엘리베이터만 사용자들의 호출에 반응하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 HRN (Highest Response Ratio Next) 알고리즘에서 착안한 새로운 Hybrid HRN 알고리즘을 제안하고자 한다. 일반적으로 HRN 알고리즘은 사용자의 탑승 시간과 하차 시간이 필요하지만 엘리베이터 특성상 사용자의 호출이 언제 발생할지 예측이 어렵다. 따라서 이러한 한계를 극복하고자 본 논문에서는 사용자의 호출 위치와 도착 위치의 거리를 고려하는 Hybrid HRN 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안한 Hybrid HRN 알고리즘이, 임의의 100명에 대한 사용자의 평균대기 시간은 23.34초, 표준 편차는 11.86, 엘리베이터의 총 움직인 거리는 535.2m, 총 운행 시간 84sec, 두 엘리베이터 사이의 운행 Balance는 92m의 성능을 나타냄으로써, 사용자 탑승대기 시간을 고려했을 때 기존에 제시된 Collective Control, Zoning, 3-Passage 알고리즘보다 보다 우수함을 보여준다.
전통적인 비디오 압축은 움직임 예측, 잔차 신호 변환 및 양자화를 통한 하이브리드 압축 방식을 기반으로 지금까지 발전해왔다. 최근 인공 신경망을 통한 기술이 빠르게 발전함에 따라, 인공 신경망 기반의 이미지 압축, 비디오 압축 연구 또한 빠르게 진행되고 있으며, 전통적인 비디오 압축 코덱의 성능과 비교해 높은 경쟁력을 보여주고 있다. 본 논문에서는 이러한 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 기본적으로는 기존 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델들이 채택하고 있는 변환 및 복원 신경망과 엔트로피 모델(Entropy model)을 이용한 율-왜곡 최적화(Rate-distortion optimization) 방법을 사용하며, 인코더 측에서 디코더 측으로 압축된 레이턴트 정보(Latent information)를 전송할 때 엔트로피 모델이 추정하기 어려운 정보의 값을 이동시켜 전송할 비트량을 감소시키고, 손실된 정보를 추가로 전송함으로써 손실된 정보에 대한 왜곡을 보정한다. 이러한 방법을 통해 기존의 인공 신경망 기반 비디오 압축 기술인 MFVC(Motion Free Video Compression) 방법을 개선하였으며, 실험 결과를 통해 H.264를 기준으로 계산한 BDBR (Bjøntegaard Delta-Bitrate) 수치(%)로 MFVC(-14%) 보다 두 배 가까운 비트량 감축(-27%)이 가능함을 입증하였다. 제안된 방법은 MFVC 뿐 아니라, 레이턴트 정보와 엔트로피 모델을 사용하는 신경망 기반 이미지 또는 비디오 압축 기술에 광범위하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.
목 적 : 사이버나이프 종양 추적 시스템(Cyber-knife tumor tracking system)은 환자 외부에 부착한 LED marker에서 얻어진 실시간 호흡 주기 신호와 호흡에 따라 움직이는 종양의 위치와의 상관관계를 바탕으로 종양의 위치를 미리 예측하고 종양의 움직임을 치료기와 동기화 (Synchronize) 시켜 실시간으로 종양을 추적하며 치료하는 시스템이다. 본 연구의 목적은 사이버나이프 종양 추적 방사선 치료 중 기침이나 수면 등으로 인해 예측 불가능한 갑작스러운 호흡 형태 변화에 따른 종양 추적 방사선 치료 시스템의 정확도를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 연구에 사용된 호흡 Log 파일은 본원에서 호흡 동조 방사선치료(Respiratory gating radiotherapy)나 사이버나이프 호흡 추적 방사선수술(Cyber-knife tracking radiosurgery)을 받았던 환자의 호흡 Log 파일을 바탕으로, 정현곡선 형태(Sinusoidal pattern)와 갑작스런 변화 형태(Sudden change pattern)의 Log 파일을 이용하여 측정이 가능하도록 재구성하였다. 재구성 된 호흡 Log 파일을 사이버나이프 동적 흉부 팬텀에 입력하여 호흡에 따른 움직임을 구현할 수 있도록 기존 동적 흉부 팬텀의 구동장치를 추가 제작하였고, 호흡의 형태를 팬텀에 적용 시킬 수 있는 프로그램을 개발하였다. 팬텀 내부 표적(Ball cube target)의 움직임은 호흡의 크기에 따라 상하(Superior-Inferior)방향으로 5 mm, 10 mm, 20 mm 3가지 크기의 변위로 구동하게 하였다. 팬텀 내부 표적에 EBT3 필름 2장을 교차 삽입하여 표적 움직임의 변화에 따라 사이버나이프 제조사에서 제공된 End-to-End(E2E) test를 호흡의 형태에 따라 각각 5회씩 실시하고 측정하였다. 종양 추적 시스템의 정확도는 삽입된 필름을 분석하여 표적 오차(Targeting error)로 나타내었고, 추가로 E2E test가 진행되는 동안 상관관계 오차(Correlation error)를 측정하여 분석하였다. 결 과 : 표적 오차는 정현곡선 호흡 형태일 경우 표적 움직임의 크기가 5 mm, 10 mm, 20 mm 에 따라 각각 평균 $1.14{\pm}0.13mm$, $1.05{\pm}0.20mm$, $2.37{\pm}0.17mm$이고, 갑작스런 호흡 변화 형태일 경우 각각 평균 $1.87{\pm}0.19mm$, $2.15{\pm}0.21mm$, $2.44{\pm}0.26mm$으로 분석되었다. 표적 추적에 있어 변위 벡터의 길이로 정의할 수 있는 상관관계 오차는 정현곡선 호흡 형태일 경우 표적 움직임의 크기가 5 mm, 10 mm, 20 mm 에 따라 각각 평균 $0.84{\pm}0.01mm$, $0.70{\pm}0.13mm$, $1.63{\pm}0.10mm$이고, 갑작스런 호흡 변화 형태일 경우 각각 평균 $0.97{\pm}0.06mm$, $1.44{\pm}0.11mm$, $1.98{\pm}0.10mm$으로 분석되었다. 두 호흡 형태에서 모두 상관관계 오차 값이 클수록 표적 오차 값이 크게 나타났다. 정현곡선 호흡 형태의 표적 움직임 크기가 20 mm 이상일 경우, 두 오차 값 모두 사이버나이프 제조사의 권고치인 1.5 mm 이상으로 측정되었다. 결 론 : 표적 움직임의 크기가 클수록 표적 오차 값과 상관관계 오차 값이 증가하는 경향이 있었으며, 정현곡선 호흡 형태보다 갑작스런 호흡 변화 형태에서 오차 값이 크게 나타났다. 호흡의 형태가 규칙적인 정현 곡선 형태더라도 표적의 움직임이 클수록 종양 추적 시스템의 정확도가 감소하는 것으로 판단할 수 있다. 사이버나이프 종양 추적 시스템의 알고리즘을 이용하여 치료 시행 시 환자의 기침 등으로 인하여 갑작스럽게 예측 불가능한 호흡 변화가 있는 경우 치료를 멈추고 내부 표적 확인 과정을 재실시 하여야 하며 호흡 형태를 재조정해야 할 필요가 있다. 치료 중 환자가 본인의 호흡 형태를 관찰 할 수 있는 고글 모니터 등을 착용하여 규칙적인 호흡 형태를 유도하는 것이 치료의 정확도는 향상될 수 있다고 판단된다.
본 연구는 아동들의 물리지식 발달을 알아보기 위해 수행되었다. 3세에서 11세 사이의 아동 80명과 성인 16명이 연구에 참여하였고 이들이 어떤 물리지식을 가지고 있는지, 이러한 물리지식이 물리이론의 형태로 체제화 되어 있는지, 어떤 발달적 변화가 일어나는지 등을 살펴보았다. 그 결과, 높은 곳에서 떨어지는 물체 과제에서는 물체의 낙하운동 자체에 대해서는 모든 연령의 아동이 정확한 지식을 가지고 있었다. 그러나 이러한 운동의 원인이 되는 힘인 중력, 관성력, 마찰력, 부력 등을 이해하고 여기에 관련된 다른 개념들을 이해하는데 있어서는 연령차가 있었다. 연령이 낮아질수록 중력보다는 지지의 유무로 낙하운동을 이해하고 물체의 무게와 공기의 저항과 같은 관련되는 다른 지식도 없는 것으로 나타났다. 경사면에서 미끄러지는 물체 과제에서는 물체의 움직임 자체는 모든 연령의 아동들이 정확하게 예측할 수 있었지만 이에 영향을 미치는 무게나 이 상황에서 작용하는 힘인 중력과 마찰력, 그리고 그들의 상호작용에 대해서는, 9세와 11세가 되어야 소수의 아동이 정확하게 이해할 수 있게 되는 것으로 나타났다. 물에 뜨거나 가라앉는 물체 과제에서는 5세 이하의 어린 아동의 경우는 상당수가 물체가 물에 뜨거나 가라앉는 현상 자체를 이해하는데 어려움이 있었다. 그 원인에 대해서도 9세와 11세 아동 중 소수가 부력이나 중력을 언급하였지만 이러한 지식도 완벽한 것은 아니었다. 그리고 부력에 관해서는 성인들조차 완벽한 지식을 가지고 있지 못한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 종합하면 아동들은 약 5세경부터 자신의 물리지식을 물리현상의 원인을 설명하는 도구로 사용한다는 점에서 초보적인 수준의 물리이론을 가지고 있음을 알 수 있다. 그러나 응집성과 추상성 측면에서 보면 9세와 11세 아동들의 이론도 응집성이 부족하고 여전히 지각적 속성을 인과기제로 사용하는 등 추상성도 부족하였다. 마지막으로 아동들의 물리지식은 연령이 증가함에 따라 인과기제로서의 역할, 응집성, 추상성 등의 이론적 특성이 강해지는 방향으로 변화하는 뚜렷한 발달적 경향성을 보여 주었다.
목적: 게이트 심근관류 SPECT는 심혈관 질환을 진단하고 예후를 예측하는데 효과적인 검사로 알려져 있다. 이 연구에서는 게이트 심근관류 SPECT의 좌심실 국소 기능지표로서 새롭게 제안한 심근의 속도와 기존의 심장기능지표인 구혈률, 관류, 심근 두꺼워짐 등을 비교하고 상관성을 조사함으로써 심근 속도 정보의 임상적 의미를 분석하였다. 대상 및 방법: 대조군 17명(남:녀=9:8, 평균연령 $61.8{\pm}11.1$세), 관상 동맥 질환군 39명(남:녀=18:21, 평균연령 $66.9{\pm}8.1$세)을 대상으로 게이트 심근관류 SPECT를 후향적으로 분석하였다. 부하-휴식 1일 아데노신부하 Tc-99m tetrofosmin 게이트 심근관류 SPEET를 시행하였으며, 20분절 중 심첨부와 기저부를 제외한 12개 분절만을 사용하였다. 환자의 R-R시간 간격을 8단위 게이트에서 수축기와 이완기의 비로 나누어 개인별 수축과 이완 시간을 구하고, 부하기와 휴식기에서 심근 움직임 지표를 수축과 이완 시간으로 나누어 각각의 국소 심근 속도를 계산하였다. 결과: 대조군에서 분절 별, 관상 동맥 분지 별 정상 심근 속도 값을 구할 수 있었다. 관상 동맥 질환군의 심근 속도가 정상군에 비해 유의하게 낮았으나, 관상 동맥 질환군 중 구혈률이 유지되는 분절들의 심근 속도는 대조군과 유의한 차이를 보이지 않았다. 심혈관 질환군의 관류와 심근 속도는 유의한 상관관계를 보였다. 또 심근 두꺼워짐이 감소해 있는 관상 동맥 질환군의 분절 중 심근 속도가 감소해 있는 분절의 부하기 관류는 심근 속도가 유지되는 분절에 비해 유의하게 낮은 값을 보였다. 결론: 정상 심근 속도를 제시하고, 관상 동맥 질환군의 심근 속도가 정상군 보다 유의하게 낮음을 보여 주었으며, 심근 속도라는 새로운 지표가 좌심실 국소 가능을 평가하는데 도움이 될 것으로 제안 하였다. 정량화가 주는 장점을 활용하고 있는 핵의학 영상기기의 특징을 이용하여 기능적인 지표를 계속해서 개발 할 필요가 있으리라 생각된다.
목 적: 본 연구에서는 로봇 사이버나이프의 호흡추적장치($Synchrony^{TM}$ Respiratory motion tracking system)을 이용하여 방사선수술을 시행한 간 종양환자를 대상으로 치료 중 실시간 종양의 움직임을 정량적으로 측정하고 방사선 수술시 호흡추적장치의 정확성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 사이버나이프 치료를 시행한 간 종양 환자 24명을 대상으로 호흡추적 장치를 이용하여 총 64회의 시술을 시행하였다. 모든 환자에서 초음파를 이용하여 간 종양 근처에 $4{\sim}6$개의 금침을 삽입하였고 치료계획용 컴퓨터 단층촬영 영상을 이용하여 치료계획을 세웠다. 매 치료 시 금침의 위치는 치료계획 시 만들어진 디지털 재구성 방사선 영상(Digitally Reconstructed Radiography; DRR)과 실시간으로 촬영되어진 방사선영상(X-ray image)으로 확인하고, 이 결과를 MTS (Motion Tracking System)을 통해 Mtsmain.log 치료파일 형식으로 저장하여 종양의 움직임을 측정하였다 또한 사이버나이프를 이용한 방사선 수술 시 호흡추적장치의 정확성은 실시간 금침의 위치와 미리 예측된 좌표 사이의 상관관계 오차(Correlation Error)로 평가하였다. 결 과: 간 종양의 직선형태 움직임은 SI (Superior-Inferior)방향으로 최대 23.5 mm, 평균 $13.9{\pm}5.5\;mm$, LR (Left-Right)방향으로 최대 3.9 mm, 평균 $1.9{\pm}0.9\;mm$, AP (Anterior-Posterior)방향으로 최대 8.3 mm, 평균 $4.9{\pm}1.9\;mm$였으며 간 종양의 회전 운동 정도는 X (Left-Right)축 회전은 최대 $3.3^{\circ}$, 평균 $2.6{\pm}1.3^{\circ}$, Y (Cranio-Caudal)축회전은 최대 $4.8^{\circ}$, 평균 $2.3{\pm}1.0^{\circ}$, Z (Anterior-Posterior)축 회전은 최대 $3.9^{\circ}$, 평균 $2.8{\pm}1.1^{\circ}$로 측정되었다. 또한 치료의 정확성을 평가하는 상관관계 오차는 평균 $1.1{\pm}0.7\;mm$였다. 결 론: 본 연구에서 방사선 수술 중 간 종양의 실시간 움직임을 정량적으로 확인할 수 있었고 로봇 사이버나이프의 호흡추적 장치를 이용한 방사선 수술의 정확성을 평가할 수 있었다 이를 토대로 간 종양의 방사선 수술이나 일반적인 방사선치료에 있어서 치료용적의 결정과 움직임에 대한 유용한 정보를 제공할 것이라 생각된다.
이 논문에서는 팬-틸트-줌 기능을 가지는 실시간 능동카메라 시스템에 적합한 2단계 머리 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 색 수렴 단계에서는 머리의 모양을 타원으로 가정하고 모델 색-히스토그램을 얻는다. 그 후, 모델과 후보 타원의 색-히스토그램간의 유사도를 검사하여 목표 물체의 대략적인 위치를 구하기 위해 mean-shift 방법을 이용한다. 여기에서 영상 내 물체 영역의 색 분포가 카메라의 관찰 방향에 따라 달라지는 것을 고려하기 위하여, 모델 히스토그램 뿐 아니라 이전 프레임에서 얻어진 타원의 색 히스토그램도 함께 고려함으로써 mean-shift의 수렴성을 향상시킨다. 특히, 이전 프레임에서 결정된 타원 내부의 가장자리 영역에 포함되어 있는 배경 색 성분에 의한 오류 누적 문제를 해소하기 위해, 모델 히스토그램을 이용하여 타원의 크기를 적응적으로 축소함으로써 이전 추적 결과중 머리 영역에 해당되는 색 히스토그램을 얻는다. 또한 영상 내의 전역 움직임을 예측하고 이를 보상하여 정확한 초기 위치를 찾음으로써 mean-shift의 색 수렴성을 더욱 향상시킨다. 이 때, 고속 움직임 추정을 위해 1-D 투사 데이터 기반의 방법을 제안한다. 다음 단계에서는, 모양 정보를 이용하여 수렴단계에서 얻어진 타원의 위치와 크기를 보다 정확히 재조정한다. 이를 위해 영상 내 경사도의 방향에 기반한 강건한 모양 유사도 함수를 정의하고 사용한다. 다양한 환경을 고려한 실험을 통하여, 사람의 움직임이 빠른 경우, 영상 내 머리 크기의 변화가 심한 경우, 그리고 배경의 색과 모양이 매우 복잡한 경우에 대해서도 제안한 알고리즘이 비교적 정확히 추적을 수행함을 보였다. 아울러 제안한 알고리즘은 추적을 수행하는데 일반 PC에서 약 30fps의 처리 속도를 보여 실시간 시스템에 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.