동일한 집단에 속하는 개체를 다른 집단에 속하는 개체로부터 구별할 수 있는 염기의 특징을 해당 집단의 시그너쳐라고 한다. 학습 데이터는 두 집단에 속하는 염기서열들이고, 염기서열에 대한 시그너쳐는 개체를 다른 집단과 구별할 수 있는 위치의 염기들로 구성된 서열이다. 제안한 방법에서는 각 집단에 대해서 위치별로 염기의 발생빈도를 계산하고, 가장 발생빈도가 높은 염기를 결정한 다음, 다른 집단의 대응 위치에서 해당 염기의 빈도를 계산하여, 빈도차이가 지정한 분류임계값 이상이면, 해당 위치의 염기를 시그너쳐를 구성하는 특징으로 간주한다. 시그너쳐를 대한 임의의 염기서열에 대한 부합정도는 시그너쳐에 속하는 염기의 학습집단에서의 상대빈도값을 가중치로 하여 계산한다. 임의의 염기서열이 특정 집단에 속하는지 판단하기 위해서는 해당 집단의 시그너쳐에 대한 부합정도를 계산하게 되는데, 부합정도가 얼마이상이 되어야 해당 집단에 속하는 것으로 간주할지 기준이 되는 임계값을 엄밀도 임계값이라고 한다. 엄밀도 임계값은 학습 데이터 집합에 대해서 주어진 시그너쳐에 대한 엄밀도 임계값이 민감도와 특이도를 최대로 하는 것을 선택한다. 제안한 방법을 구현한 바이오인포매틱스 도구를 개발하여, 한국형 HIV-1 바이러스 시그너쳐 추출에 적용하여 분류특성이 우수한 시그너쳐를 추출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 입력으로 들어온 레이지 데이터에서 표면곡률을 계산하여 물체의 형상정보를 추출하는데 있어서 형상을 분류하기 위해 필요한 임계값을 선정하는 방법을 제안하고자 한다. 이는 우선 입력으로 들어온 레인지 데이타에서 평균곡률과 가우스곡률 등과 같은 표면곡률을 계산한다. 그 후 계산된 표면곡률값의 범위에 따라 물체의 형상특징을 분류하게 되는데 이때 임계값을 잘못 선정하게 되면 물체의 형상을 잘못 분류하게 되어 물체를 오인식하게 되는 문제점을 야기하게 된다. 따라서 본 논문에서는 통계적인 관점에서 표면이 평면인 경우 평균곡률과 가우스곡률이 동시에 0으로 간주될 수 있는 신뢰영역을 도출할 수 있는 방법을 제안하고자 하며, 경험적으로 정한 임계값과 본 논문에서 제안한 임계값으로 선정한 결과를 비교함으로써 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
본 논문에서는 Head-up Digitizing / Vectorizing 기술에 주로 사용되는 이진 영상으로부터 사용자의 초기 입력 좌표를 기준점으로 채택한 후 기준점을 중심으로 선형 및 벡터 형상을 추출하는 반자동 선형 추출 기술 개발에 관해 기술한다. 본 기술의 동작 과정을 살펴보면 다음과 같다. 사용자는 이진 영상에서 추출하고자 하는 선형 및 벡터 형상내의 한 좌표를 선택한다. 선택된 좌표는 기준점으로 채택되며, 이 기준점을 중심으로 네 방향으로 영암 값이 0인 픽셀들의 길이 및 orientation이 계산된다. 계산된 orientation을 바탕으로 폭 넓이가 계산되고 초기 좌표가 보정된 후 폭 넓이가 임계값을 만족시키면 동일한 선형물로 간주하여 추출 연산을 반복 수행하고, 폭넓이가 임계값을 벗어나면 새로운 선형물로 간주하고 추출을 중단한다 즉, 채택된 기준값을 중심으로 동일한 명암값의 검색을 진행하여 기준값과 유사한 방향성 및 폭 넓이 정보를 갖는 성분들의 중심 좌표를 선형물 추출 결과값으로 산출하는 기술이다. 본 기술을 통해 수작업으로 진행되던 지도 제작 및 Head-up Digitizing / Vectorizing 기술이 컴퓨터를 이용한 반자동기술로 대체될 수 있으며, 이를 통해 많은 인원과 시간을 소모하여야 했던 좌표 지도제작을 위성 영상을 이용하여 보다 쉽고 저렴한 가격으로 수행할 수 있는 방안을 제시할 수 있다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역의 4개의 서브밴드와 임계값 처리를 이용하는 계층적 블록 매칭 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 다분해능의 첫 번째 레벨에서 웨이브릿 변환 영역의 4개 서브밴드를 이용함으로써 복원된 영상의 PSNR 성능을 향상시켰고, 움직임 벡터에 대한 임계값 처리를 하여 계산량을 줄였다. Carphone 영상과 Mother and Daughter 영상에 대한 실험에서 기존의 계층적 움직임 추정 알고리즘과 비교하여 임계값을 0으로 하였을 경우에 계산량은 최대 16%까지 증가하였으나 복원된 영상의 PSNR 성능은 최대 0.16dB 정도 향상된 결과를 보였고, 임계값을 증가시킴에 따라서 계산량은 최대 8%정도 줄고 복원된 영상의 PSNR은 비슷한 성능을 보였다.
이 논문은 MPEG 비디오 스트림에서 급격하거나 점진적인 장면전환을 검출하는 효과적인 방법을 제안하고 있다. 이 방법에서는 MPEG 압축 영역에서 DC계수를 통해 DC 영상을 복원한 다음 이전 영상과의 그레이레벨 값과의 차이를 구하여 평균값을 가지고 있고 현재 프레임의 그레이 레벨값과 비교하여 임계값이상의 차이가 나면 장면전환이 이루어졌다는 것을 검출하는 알고리즘이다. 을 이용하여 임계값을 구하여 실시간으로 적용함으로 높은 적중률을 가질 수 있게 된다. DC계수는 MPEG에서 가장 많은 정보를 포함하고 있으므로 속도 상승을 위해 AC계수의 값을 계산하지 않는다. 실험결과 고정 임계값을 적용한 다른 방법보다 높은 적중률을 나타났다.
장면 텍스트 추출은 현대 스마트 시대에서 쏟아져 나오는 다양한 영상 기반 응용에 중요한 정보를 제공하기 때문에 중요하다. 기본적인 MSER(Maximally Stable Extremal Regions) 추출 후에 캐니 연산자를 이용하여 경계를 강화시키는 Edge-Enhanced MSER은 텍스트 추출 측면에서 뛰어난 성능을 보인다. 하지만 캐니 연산자의 임계값 설정에 따라 Edge-Enhanced MSER의 결과영상이 다르게 나타나므로 임계값 설정을 계산하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 캐니 연산자의 임계값을 설정하는 방법 중 히스토그램의 중앙값을 이용하여 경계를 추출하고 이를 Edge-Enhanced MSER에 적용한 AEMSER(Adaptive Edge-enhanced MSER)을 제안한다. 이 방법은 명확한 경계에 대해서만 영역을 추출하기 때문에 기존의 방법보다 더 좋은 결과영상을 얻을 수 있다.
그래프에서 전체 노드중 일부 노드를 선택하고 선택된 노드에서 발생하는 신호로부터 원 신호를 복원하는 저 복잡도를 갖는 샘플링 기술에 대해 연구한다. 이를 위해, 매 단계에서 한 개의 노드를 선택하는 탐욕 알고리즘을 기반으로, 기존의 방식인 최소 비용값을 갖는 노드를 찾기 위해 전체노드를 탐색 및 계산하는 방식을 취하지 않고 임계값을 설정하여 임계값 이하의 값을 갖는 노드를 선택하도록 하여 탐색 및 비용함수 계산비용을 줄이는 방식을 제안한다. 복원성능 저하를 막기 위해 정확한 임계값 설정이 요구되며, 이를 위해 임계값을 구하기 위한 매 단계에서 샘플링 집합 크기와의 관계식을 정립한다. 다양한 그래프상에서 복원성능 및 복잡도 (실행시간) 평가를 수행하여, 기존 방식 대비 복원성능을 유지하면서 평균 1.3배 이상 빠른 실행시간이 보임을 확인했다.
지형은 강우시 유역의 유출반응을 결정하는 중요한 인자이다. 유역분석에서 하천망은 중요한 지형 매개변수이다. DEM격자 크기와 배수누적 행렬의 흐름누적 임계값은 격자 DEM를 이용하여 추출된 하천망에 영향을 미친다. 따라서 DEM에 의해서 추출된 하천망의 배수 밀도는 선택된 DEM 격자크기와 흐름누적 임계값에 따라 다양하다. 일반적으로 작은 흐름누적 임계값은 높은 배수밀도를 가지는 아주 세부적인 하천망을 만들어 내고, 큰 임계값은 조잡한 하천망을 만들어 낸다. 이 연구에서는 연구대상지역에서 총 하천길이가 각각의 DEM 격자크기에 대해 흐름누적 임계값을 계산하는데 이용되었다. 하천망은 흐름누적 임계값을 적용하여 각각의 DEM 격자크기에 대해 추출되었으며, 흐름누적 임계값과 각각의 DEM 격자크기에 연관성이 회귀방정식으로 도출되었다.
심전도(ECG) 신호에서 R-피크를 추출하는 기법에 대하여 많은 연구가 진행 되어 왔으며, 다양한 방법으로 구현되어 왔다. 그러나 이러한 검출 방법 대부분은 실시간 휴대용 심전도 장치에서 구현하기가 복잡하고 어려운 단점이 있다. R-피크 검출을 위해서는 심전도 데이터에 대하여 베이스라인 드리프트 및 상용전원 잡음 제거 등의 적절한 전처리 및 후가공이 필요하며, 특히 적응형 필터를 활용한 기법에서는 적절한 임계값을 선택하는 것이 중요하다. 적응형 필터의 임계값을 추출하는 방식에서는 고정형(Fixed) 및 적응형(adaptive)으로 구분할 수 있다. 고정 임계 값 추출 방식은 고정된 임계값 보다 낮은 값의 입력이 들어오는 경우에 R-피크 값을 감지하지 못하는 경우가 있으며, 적응 임계값 추출 방식은 때때로 잡음에 의한 잘못된 임계값을 도출하여, 다른 파형(P혹은 T파)의 피크를 감지하는 경우도 나타난다. 본 논문에서는 계산상의 복잡성이 적고, 코드 구현이 단순하면서도 잡음에 강인한 R-피크 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 앞서 설명한 임계값 추출 문제를 해결하기 위해서, 적응형 필터를 사용해, 심전도 신호에서 베이스 라인 드리프트 제거를 하여 적절한 임계값을 계산하도록 한다. 그리고 필터 처리된 심전도 신호의 최소 값과 최대 값을 사용하여 적절한 임계값이 자동으로 추출 되도록 한다. 그런 다음 심전도 신호로부터 R-피크를 검출하기 위해 임계값 아래에서 'neighborhood searching' 기법이 적용된다. 제안된 방법은 R-피크 검출의 정확도를 향상시키고, 계산 량을 줄여 검출 속도가 보다 빨라지도록 하였다. 다음으로 R-피크 값이 검출 되면, R-R interval 등의 값을 이용해 심박 수를 계산할 수 있도록 한다. 실험결과 심박 수 검출 정확도와 감도가 약 100%로 매우 높았음을 확인할 수 있었다.
터보 부호는 반복적인 복호 알고리즘을 사용함으로써 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN) 채널 환경에서 Shannon 한계에 가까운 성능을 보이는 오류정정 방식으로 제안되었으나, 반복 연산량에 따른 복호 지연과 인터리버에 따른 지연에 의해 실시간 처리의 어려움이라는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 터보 부호의 성능을 저하시키지 않는 범위에서 적절한 초기 임계값 설정에 따라 불필요한 반복 복호 횟수를 줄일 수 있는 터보 복호기 구조를 제안한다. 적절한 초기 임계값 설정은 LLR(Log-Likelihood Ratio)값의 평균값과 분산, 복호기의 출력에 대한 BER에 근거하여 여러 번의 모의 실험을 통해서 최적의 값으로 결정된다. 제안한 방식은 초기 임계값을 적절히 선택하면 손실이 없는 범위 내에서 반복횟수를 감소시킴으로써 기존의 정해진 반복횟수로 인한 큰 복호 지연을 미연에 방지하고, 이에 따른 계산량 감소는 저전력의 효과도 가져온다. 성능 평가를 위해 BER = $10^{-6}$이내이고, 전송속도가 32kbps 이상인 IMT2000의 고속 데이터 전송 환경에서 모의 실험을 하였다. 실험 결과로 기존의 정해진 반복횟수를 갖는 터보 복호기에 비해 SNR 변동(0~3dB)에서 평균적으로 55~90% 정도의 감소된 반복횟수를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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