본 논문은 딥러닝을 이용하여 예측 블록을 개선하는 화면 내 예측 기법을 제안한다. 컨볼루션 신경망 네트워크로부터 기존의 VVC의 화면 내 예측 모드를 통해 구성한 예측 블록과 주변 참조 샘플을 통과하여 보다 원본에 가까운 예측 블록을 생성한다. 따라서 예측 후 신호는 원본 블록과의 차분 신호를 줄여 비디오 부호화 성능을 향상하게 된다. 실험 결과, VTM-10.0 대비 휘도성분에 대해 약 1.16%의 BD-rate을 개선하였다.
원발성 중추신경계 혈관염은 중추 신경계에서 발생하는 드문 혈관염이다. 뇌농양과 구별하기 힘든, 괴사 패턴의 원발성 중추신경계 혈관염을 진단, 치료를 하였던 본원의 증례를 보고하고자 한다. 시야 흐림, 두통을 주소로 19세 남자 환자가 내원하였다. 조영증강영상에서 가장자리가 조영이 잘되는 괴사성 종괴들의 소견이 뇌량과 좌측 두정-측두 뇌실주위 영역에서 보였는데, 확산강조영상에서 뇌량에 있는 종괴는 중심부에 높은 신호강도를 보였고, 좌측 두정-측두 뇌실주위영역에 있는 종괴는 주변부에서 높은 신호강도를 보였다. 자화율강조영상에서 종괴들 내에 다발성 점상 출혈 소견을 보였다. 비정형적인 뇌농양과 종양성 원발성 중추신경계 혈관염의 가능성을 생각하였다. 먼저 뇌농양을 배제하기 위해 항생제 치료를 시작하였다. 하지만 2주간의 항생제 치료 이후에 시행한 뇌 자기공명영상에서 괴사성 종괴들은 호전되지 않은 소견을 보였다. 병변에 대해 수술적 생검을 시행하였고, 최종적으로 괴사 패턴의 원발성 중추신경계 혈관염으로 진단되었다. 고용량 스테로이드 치료 이후 시행한 뇌 자기공명영상에서 괴사성 종괴들은 작아졌다.
정보통신부는 지난 2000년부터 IT 연구분야 인력양성사업의 일환으로 전국의 IT분야 대학연구센터 중에서 우수한 센터 32개를 ITRC(Information Technology Research Center)를 선정, 집중적인 지원을 해 오고 있다. 이 사업의 목적은 석,박사급 고급인력이 결집돼 있는 대학의 IT분야 연구역량을 강화해 IT산업 발전에 필요한 핵심 기반기술을 전략적으로 연구하고, 관련 전문이력을 집중 육성하고자 함에 있다. 이에 월간 [디지털콘텐츠]는 32개 ITRC가운데 디지털콘텐츠와 관련된 4개 ITRC(아주대 게임 애니메이션 센터, 연세대 차세대방송기술연구센터, 이화여대 컴퓨터그래픽스/가상현실연구센터, 동신대 멀티미디어컨텐츠연구센터)에 대한 탐방기사를 게재키로 했다. 그 세 번째 순서로 이화여자대학교 '컴퓨터 그래픽스/가상현실연구센터(CCGUR)'를 취재했다.
인터넷의 수많은 정보 속에서 사용자가 원하는 적절한 정보를 찾아 주기 위해 추천 시스템이 등장하였다. 기존의 추천 시스템들은 유사한 선호도를 갖는 사람들을 그룹화 하여 그들이 선호할 만한 아이템을 추천해 주는 방법을 사용하는데, 본 논문에서는 기존의 추천 시스템에 태그를 이용하여 추천의 신뢰도를 높이고자 한다. 사용자가 해당 아이템을 보고난 후 추가로 더 알고 싶은 내용에 대한 태그를 등록하면 그 태그는 다른 사용자들을 위한 추천 정보로 이용된다. 또한 추천 자료에 대한 사용자의 만족도 평가를 바탕으로 자료간의 연관 관계를 재조정하여 추천 시스템의 성능을 높인다.
본 논문에서는 심층적 강화학습 기반 GOP (Group of Picture) 크기를 선택하여 HEVC/H.265의 인코더를 제어하는 방법을 제안한다. 기존 방법에서는 현재 비디오 신호를 부호화 하는 과정에서 이미 부호화한 정보를 사용해야하는 부호화 의존성에 관한 문제가 있었다. 제안 방법은 강화학습 방식을 도입하여 이러한 문제를 극복하고 입력 비디오의 시간적 상관도에 따라 GOP의 크기를 적응적으로 선택하여 부호화 한다. 본 논문에서는 GOP 선택을 위한 강화학습 환경을 새롭게 정의하고 부호화 성능에 따른 보상을 부여하는 방식으로 학습을 수행한다. 제안된 적응적 GOP 선택에 따라 인코더 제어 시, 부호화 방법의 부호화 효율이 -6.07% BD-rate 향상된 실험 결과를 보이며 본 방법의 우수성을 입증한다.
전 세계적으로 코로나바이러스가 유행함에 따라 비대면 활동을 비롯하여 전자 필기 이용 및 상품 소비가 증가하였다. 전자 필기에 대한 수요가 늘어남에 따라 전자 필기 글씨체 교정에 대한 관심 또한 증가하는 추세이다. 본 논문에서는 전자 필기 이미지에서 음절과 음소 영역을 추출하여 글씨를 분석하고, 이를 사용하여 사용자의 손글씨에서 개선점을 찾아낼 수 있는 딥러닝 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 통해 사용자가 원하는 전자 필기 글씨체를 효과적으로 습득할 수 있도록 사용자 글씨에 대해 구체적인 피드백을 제공하는 딥러닝 기반 태블릿 PC 용 한글 전자 필기 연습 및 분석 앱에 대한 연구를 소개하였다.
다양한 미디어 서비스의 발전으로 비디오의 방대한 데이터를 효과적으로 압축할 수 있는 비디오 부호화 표준은 지속적인 발전을 하고 있다. 압축된 데이터를 다시 영상으로 복원하는 비디오 부복호화 과정에서 영상 데이터의 손실이 일어나고 그에 따른 다양한 형태의 열화가 나타나 영상의 화질을 저하한다. 이러한 열화들을 제거하여 원본 이미지에 가깝게 만들기 위해서 인루프 필터 과정을 비디오 부호화 표준에서 포함하고 있다. 이에 최근 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서는 널리 사용되는 인공 신경망을 적용하여 효과적인 필터링을 하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 비디오 부호화 시 인루프 필터링에서 자기 참조를 통한 화질 개선 방법에 대해 연구하였다. 이를 위하여 트랜스포머 기반의 화질 개선 네트워크를 제안하고 기존 부호화 방법과 비교하였다. 인루프 필터링을 통해 화질을 향상하여 주관적 화질을 개선할 뿐만 아니라 객관적 부호화 효율을 증가시키는 방법을 개발하였다.
본 연구는 와상환자에게 자주 발생하는 낙상, 욕창, 불면증을 영상기술을 통해 인식하여 섬망의 조기진단 모형을 구현한다. 실시간 모니터링을 통해 섬망 잠재환자를 선별하고 집중적인 관리와 치료로 이어질 수 있도록 간호인력을 보조하는 데 주된 목적을 두고 있다. 과활동형 섬망은 파생위험 중 하나인 낙상과, 저활동형 섬망은 원인 요소인 욕창과 묶어 자세인식을 통해 판정한다. 또한 주로 밤에 악화되는 섬망의 특성을 고려해 눈 깜빡임을 통한 불면증 검사를 추가로 반영하였다. 낙상과 욕창을 섬망과 묶어 융복합적인 위험예측 시스템을 구축함과 동시에, 기존의 섬망 사정도구들이 지니는 시공간적 제약을 개선함으로써 간호인력의 부담을 덜어줄 것으로 기대된다.
교통 관련 검지기 시스템에 의해 수집된 교통량, 점유율, 속도와 같은 교통 정보 데이터는 품질평가, 오류판단, 결측보정의 자료처리를 거치게 되며 이러한 전처리 후 다양한 목적에 의해 연구자들에게 활용된다. 신속하고 정확한 자료처리와 보다 편리하고 효과적인 웹 UI 의 제공은 매우 중요하다. 본 논문에서는 품질평가, 오류판단, 결측보정에 해당하는 세 단계의 자료처리 알고리즘을 개발하고 사용자에게 자료처리의 과정을 제공하는 웹 UI 시스템을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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