뇌기능 장애 환자에서 자세균형 제어능력의 저하는 보행 및 일상생활동작 수행 등에 어려움을 초래하며 이에 대한 정확한 평가 및 치료를 위하여 일상의 환경변화와 유사한 상황을 제공하고 이에 따른 자세균형 조절 능력을 파악하는 것이 중요하다. 본 연구는 뇌기능 장애 환자에서 가상적 움직이는 환경에 따른 자세균형 조절 기능을 정확히 평가하고 환경의 움직임이 자세균형 조절에 미치는 영향을 분석하였다. 15명의 뇌기능 장애 환자들과 정상인 15명을 대상으로 실생활과 유사한 환경의 조성을 위하여 HMD를 이용한 가상 환경 움직임(Virtual Moving Surround)을 네 가지 다른 패턴으로 제공하였다. 자세동요의 정도는 힘판을 이용하여 신체압력중심의 변화를 전체이동거리, 동요주파수, 최대 빈도 COP 위치로 측정하였으며 가상 환경의 차이에 따른 변화를 비교 분석하였다. 연구결과 검사 재검사 신뢰도평가에서 일관된 분석결과를 나타냈고 뇌 기능장애 환자와 정상인의 분석에서는 두 그룹간의 차이를 확인할 수 있었다. 특히 전후로 빠르게 변하는 가상 환경에서 가장 큰 자세동요를 나타내었고 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 본 연구를 통해 뇌기능 장애 환자에서 가상 환경 변화가 자세균형 조절에 미치는 영향을 확인할 수 있었으며 이러한 환자들을 위한 치료와 평가 환경 조성 등에도 유용한 자료로 쓰일 수 있을 것으로 사료된다
에러가 존재하는 전송환경을 통해 MPEG-2 비디오를 전송하기 위해서는 다양한 에러 제어 기법이 필요하다. 특히, 수신 단에서 독립적으로 구현할 수 있는 에러 은닉 기법은 양질의 영상을 얻기 위해 중요한 기술이다. 본 논문에서는 매크로블록이 움직임 벡터와 함께 손상이 되었을 때 움직임 벡터 추정 및 적응적인 BMA 방법을 이용하는 시간적 에러 은닉 방법에 대해 제안한다. 복잡도가 높은 BMA를 사용하기에 앞서 주변 움직임 벡터를 이용한 움직임 벡터 추정을 통해 에러 은닉을 수행한다. 그 결과가 만족스럽지 못할 때에는 주변 매크로블록의 움직임 활동도와 움직임 리터에 따라 탐색 범위를 줄이고 신뢰도가 높은 경계화소들을 추출하는 적응적 BMA을 적용함으로써 에러 블록을 좀더 효과적으로 복원할 수 있다. 이러한 에러 은닉 방법은 기존의 BMA와 비교하여 복잡도는 줄이면서 PSNR 측면에서 0.3∼0.7㏈ 정도의 성능향상을 보인다.
손가락 움직임 인식을 통한 제어는 직관적인 인간-컴퓨터 상호작용 방법의 하나이다. 본 연구에서는 여러 가지 ML (Machine learning) 기법을 사용하여 효율적인 손가락 움직임 인식을 위한 웨어러블 디바이스를 구현한다. 움직임 인식을 위한 시계열 데이터 분석에 전통적으로 사용되어 온 HMM (Hidden markov model) 및 DTW (Dynamic time warping) 기법뿐만 아니라 NN (Neural network) 기법을 적용하여 손가락 움직임 인식의 효율성 및 정확성을 비교하고 분석한다. 제안된 시스템의 경우, 경량화된 ML 모델을 설계하기 위해 각 ML 기법에 대해 최적화된 전처리 프로세스를 적용한다. 실험 결과, 최적화된 NN, HMM 및 DTW 기반 손가락 움직임 인식시스템은 각각 99.1%, 96.6%, 95.9%의 정확도를 제공한다.
본 논문에서는 H.263 부호기에서 적정 화질과 일정한 전송율을 유지하는 양자화 변수 추정을 위한 퍼지 제어기를 제안하였다. 퍼지화 방법으로는 Mamdani 방법을 이용하며, 역퍼지화는 무게중심법을 이용하였다. 움직임 벡터에 따른 시간적 특성을 추정할 때 공간영역에서 분산과 엔트로피는 시각적 특성과 상관관계가 있다. 따라서 퍼지 입력변수로 영상의 분산값, 엔트로피 및 움직임 벡터를 이용하였다. 퍼지 소속함수를 유도하고, 시각적 특성에 적합한 퍼지감도를 결정하였으며, FAM 뱅크를 설계하였다. 실제 동영상 압축에 퍼지 규칙을 적용하였으며, 퍼지 양자화를 이용하여 효율적인 율제어와 최적의 비트할당 및 주관적 화질 특성이 유지되는 결과를 얻었다.
이 논문에서는 하드웨어와 소프트웨어의 통합 설계에 의한 H.263 동영상 코덱을 구현한다. 동영상의 부호화와 복호화를 실시간으로 수행하기 위해 동작 속도 및 응용성을 동시에 고려하여 H.263 코덱의 각 부분 중 어느 부분이 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현된는 것이 바람직한지 결정하였다. 하드웨어로 구현하는 부분은 움직임 추정부 및 보상부와 메모리 제어부이고, 나머지 부분은 RISC (reduced instruction set computer) 프로세서를 사용하여 소프트웨어로 처리한다. 이 논문에서는 하드웨어 및 소프트웨어 모듈의 효과적인 구현 방법을 소개한다. 특히 하드웨어로 구현되는 움직임 추정부를 위해서 주변 움직임 변위의 상관성 및 계층적 탐색을 이용한 다수의 움직임 후보를 가지고 알고리즘을 사용하였으며, 이 알고리즘에 기반한 소면적 구조를 제안한다. 소프트웨어로 처리되는 DCT (discrete cosine transform) 부분의 최적화를 위해서 움직임 추정부에서 얻어진 SAD (sum of absolute difference) 값에 근거하여 DCT 이후 양자화된 계수들의 통계적 특성을 분류하는 기법을 사용한다. 제안된 방법을 실제 RISC 프로세서와 gate array를 이용하여 구\ulcorner하고, 그 성능이 우수함을 확인하였다.
전역탐색알고리즘(full-search algorithm, FSA)은 탐색영역의 범위가 커짐에 따라 방대한 양의 계산을 필요로 하기 때문에 이에 따른 알고리듬의 처리시간이 커지고, 하드웨어로 구현했을 때 회로가 복잡해진다는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방안으로 비트플레인 정합에 의한 움직임 추정기의 VLSI 구조를 제안한다. 제안된 움직임 추정기에서는 비트 플레인 정합기준을 이용하여 기존의 전역 탐색 알고리즘을 하나의 이진영상으로 적용함으로써 움직임 추정에 소요되는 연산의 양을 크게 줄이면 서도 전역탐색 알고리듬과 유사한 움직임 추정 성능을 갖도록 하였으며, 제안된 VLSI 구조에서는 두 개의 프로세싱 코어를 채택하여 데이터 흐름을 시스톨릭 (systolic) 어레이의 형태로 제어하여, 시스템 내부의 SRAM을 제거하여 동작 속도 상의 이득뿐만 아니라, 메모리 공정을 필요로 하지 않는 저가의 공정을 사용 가능하게 함으로써 제작상의 비용을 절감할 수 있는 해결책을 제시하였다. 구현된 하드웨어는 VHDL을 이용하여 설계하고, 기능 검증을 수행한 후 0.6-μm three-metal CMOS 공정을 이용하여 8.15 X 10.84㎟의 크기로 집적하였다.
본 논문은 영상인식에 의한 움직이는 물체의 제어 시스템에 관한 연구이다. 시스템은 제어시스템과 영상처리시스템으로 구성한다. 제어시스템은 마이크로 컨트롤러를 이용하여 바람 생성하여 스프링을 제어한다. 영상처리시스템은 스프링의 움직임을 수직선 메칭 알고리즘을 사용하였다. 실험한 결과, 응답속도는 1.712 (sec) 이며, 풍량의 0에서 20(mmH2O)구간에서 제어오차 전압 평균은 75mVolt 이며, 20에서 30(mmH2O) 구간에서 430(mVolt)이다. 이 시스템은 풍량을 발생시키는 시스템의 영상제어가 가능하다.
팔의 사용이 자유롭지 못한 장애인들을 위하여 발의 움직임 검출을 통하여 로봇 팔을 제어할 수 있는 시스템을 구현하였다. 발의 움직임에 대한 영상을 얻기 위하여 양쪽 발 앞에 두 대의 카메라를 설치하였으며, 획득된 영상에 대해 LabView 기반 Vision Assistant를 이용하여 다중 관심영역을 설정한 후, 좌/우영역내에서 검출된 좌/우, 상/하 엣지를 기반으로 발의 움직임을 검출하였다. 좌/우 두발의 영상으로부터 좌/우 엣지와 상/하 엣지 검출 수에 따라 6관절 로봇 팔을 제어할 수 있는 제어용 데이터를 시리얼 통신을 통해 전송한 후 로봇 팔을 발로 상/하, 좌/우 제어할 수 있는 시스템을 구현하였다. 실험 결과 0.5초 이내의 반응속도와 88% 이상의 동작 인식률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 HTPC를 제어하기 위한 제스처 기반의 인터페이스를 제안한다. 제안된 인터페이스를 이용하여 사용자는 HTPC와 떨어진 장소에서 쉽게 HTPC를 제어할 수 있다. 제스처를 인식하기 위해 인터페이스는 실시간 연속 영상으로부터 사용자의 손을 검출하고, 손의 움직임, 모양, 위치 정보를 추출한다. 사용자의 제스처를 인식하기 위해 추출된 정보와 HMMs 을 사용한다. 실험 결과는 제안한 인터페이스가 멀티미디어 응용프로그램뿐만 아니라 다른 종류의 컴퓨터 응용프로그램에서 사용자와 HTPC간에 상호작용하여 접근할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 optical flow 추정과 그 문제점에 대하여 기술하였다. 이 문제를 해결하기 위한 대표적인 방법으로 regularizaiton기법에 대하여 설명하고 이의 변형에 대하여 기술하였다. 또한 최근에 활발히 연구되고 있는 robust 통계학을 이용한 움직임 추정 및 계층적 기법에 대하여 기술하였다. 또한 두 개의 합성 영상에 대하여 optical flow 추정결과를 보였다. Optical flow는 여러 가지 컴퓨터 비젼문제의 기본 정보를 제공함에도 불구하고, 문제 자체가 ill-posed 문제이어서 아직까지도 효과적인 방법이 제안되어 있지 않아 앞으로도 많은 연구가 진행될 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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