일반적인 포인트 클라우드(Point Clouds)는 3 차원 공간상의 포인트가 한 개의 색상 정보만을 포함하고 있는 반면에 플렌옵틱 포인트 클라우드(Plenoptic Point Clouds)는 사실감을 향상시키기 위해 한 개의 포인트가 여러 시점에서 촬영된 색상 정보들을 모두 포함하고 있는 새로운 방식의 볼륨 메트릭 데이터 표현 방식이다. 하지만, 일반적인 포인트 클라우드에 비해 더 많은 색상 정보를 필요로 하기 때문에 효율적인 압축이 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 비디오 기반 포인트 클라우드 압축 표준 기술인 V-PCC 를 기반으로 플렌옵틱 포인트 클라우드의 색상 속성간 중복성 제거를 통해 효율적으로 색상 정보를 압축할 수 있는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안 방법은 다중 플렌옵틱 색상 속성 정보를 독립적으로 부호화 경우에 비해 상당한 성능 향상이 있음을 보여준다.
최근 행위인식 기술은 u-헬스케어 분야를 통해서 실용화되는 단계에 이르고 있다. 실생활에 적용단계에 있는 행위인식 시스템은 기존의 서버 및 데스크톱 환경에서 벗어나 모바일 기기를 기반으로 수행되도록 변해가고 있다. 모바일 환경에 적합한 행위인식 시스템은 행위인식 센서 및 모바일 행위인식 기기의 저전력화와 모바일 기기에 적합한 행위인식 시스템이 요구된다. 본 논문은 모바일기기 기반의 스마트 환경에 알맞은 행위인식 시스템을 위해 행위인식 알고리즘 경량화 기법 연구를 수행한다. 행위별 최적의 낮은 주파수를 사용하여 센싱에 소요되는 자원을 줄인 경량화된 행위인식 방법을 제안하고 또한 주파수 변화에 따른 윈도우간 적절한 오버랩 구간 설정 방법과 윈도우에서의 특징 검출 시 오버랩 구간의 중복 연산을 제거한 경량화된 특징 검출 방법을 제안한다. 실험 결과는 행위 별 최적의 낮은 주파수를 사용하여 전력을 줄이면서도, 서로 다른 주파수의 데이터임에도 인식률은 그대로 유지됨을 보인다.
영상을 통신망에서 실시간 전송하려면 압축된 비디오 비트열이 필요하다. 비디오 압축 알고리즘은 시간적, 공간적, 확률적 중복성을 제거하기 때문에 부호화된 비트열은 전송과정 중에 발생하는 전송에러에 매우 민감한 특성을 보인다. 본 논문에서는 저 전송률 비디오 코딩에서 에러의 확산을 막기 위한 에러 복원코딩 방식을 제안한다. 이런 에러 복원 코딩 기술의 성능은 전송에러를 얼마나 정확하게 탐지해 내느냐에 달려 있는데, 전송 에러를 검출하기위해 데이터 숨김이라는 방식을 제안한다. 그리고 에러가 발생한 매크로블록을 복원하기 위해 인트라 매크로블록 갱신 기술과, 움직임 벡터 예측을 이용한 움직임 보상 기술을 적용하여 성능을 비교 및 평가한다. 이 방식은 WCDMA와 같이 에러가 발생할 확률이 있는 비디오 전송망에서 사용할 경우 매우 효과적이다.
4차 산업시대의 기술 급변에 따른 공백기술을 도출하고 유망기술을 발굴하기 위한 지역산업의 움직임을 특허지표를 활용하여 분석하였다. 현재 창원시는 미래 지역주력산업으로 수소 전기차 기술을 중점 육성하여 미래 지역 유망기술로 발굴하고자 많은 기술 정보를 수집하고 있다. 기술 정보 수집은 분류방법, 기술 동향, 유사기술 등으로 인해 시간과 비용 측면에서 많은 문제를 가지고 있다. 따라서 기술 정보의 체계적인 분류와 기술 동향을 쉽게 도출할 방법이 필요하다. 본 논문에서는 특허지표를 통해 출원 성장률 측정 방법과 특허 출원 빈도 산정 과정을 통해 지역의 미래 주력산업에 대한 공백기술과 유망기술 동향을 분석하였다. 창원시의 미래 지역주력 산업인 수소 전기차의 기술 분류별, 국가별, 주요기업별 특허 동향을 조사하여, 특허 출원의 추세성과 기술의 혁신성 및 집중도인 기술성과 활동성을 분석하였다. 중복기술을 제거하고 기술 연관성을 고려하여 634건에 대해 특허 정보를 기반으로 기술 동향 분석한 결과 향후 지역산업을 위해 특허 출원을 확보하여 지역산업과 기업 경쟁력 제고가 필요한 시점으로 분석되었다.
Bandpass sampling(BPS) 기술은 나이퀴스트(Nyquist) 샘플링 주파수보다 낮은 주파수를 사용하여 RF 대역의 신호를 직접 하향변환 할 수 있다는 장점을 가지고 있지만, 나이퀴스트 영역에서 self-image의 중복을 피하기 위해서는 샘플링 주파수의 선택에 제약이 따른다. 2개의 ADC를 사용하는 2차(second-order) BPS는 self-image를 제거하기 위한 신호처리가 추가 된다는 조건으로 샘플링 주파수의 선택이 자유롭다. 하지만 RF 대역이 바뀌면 신호처리를 위한 파라미타를 재구성해야 한다. 본 논문에서는 2차 BPS의 한 형태인 quadrature BPS의 구조를 가지면서, 재구성이 필요 없는 간단한 보상 필터만을 사용하여 임의 RF 대역으로부터 나이퀴스트 영역으로 하향 변환하는 complex BPS 기반의 SDR front-end에 대하여 기술한다.
Introduction : 최근 의료기관 내 진료비 정산으로 인한 전산화사업이 적극 추진되면서 각 의료기관은 생성된 자료의 목적과는 무관하게 대량의 자료를 지니고 있으면서도 병원경영과 관련하게 자료를 활용하고 있지 못하다.Objectives : 병원 입원환자의 데이터를 분석하여 입원환자의 이탈요인을 파악하여 이탈을 방지하고 지속적인 의료서비스를 제공할 수 있도록 하고자 한다. Method : 본 연구는 일개병원을 퇴원환자를 대상으로 2006년 1월 1일~2007년 12월 31일 동안의 퇴원환자 데이터를 기반으로 연구되었다. 퇴원환자 38,359명의 병원데이터 베이스를 기반으로 동일 연구기간 외래 누적데이터 375,659건의 외래환자 데이터와 비교하여 퇴원환자 중 재입원 예약 및 외래진료 예약 부도여부를 비교하는 후향적 연구를 수행하였다. 2008년 1월 1일 기준 재입원 예약 및 외래진료 예약부도 발생여부를 기준으로 계속진료환자 그릅과 이탈환자그룹을 생성하였다. 중복을 제거한 총 대상은 3,503명이였다. Discussion :본 연구에서 얻어진 결과를 기초로 퇴원환자의 이탈률이 높은 환자그룹을 집중 관리하여 이탈을 방지하고 관심을 갖고 향후 잠재적 이탈 고객을 다시 유입할 수 있는 많은 방안들이 마련되어야 할 것이다.
최근 Moving Picture Experts Group(MPEG)에서는 2차원 비디오 압축 표준인 Versatile Video Coding(VVC)에 이어서 다양한 영상 포맷들에 대한 압축 방식을 표준화하고 있다. 특히, 가상현실, 증강현실, 혼합현실 등의 지원을 위한 Six Degrees of Freedom(6DoF) 입체영상 콘텐츠들이 최근 다양한 분야들에서 활용되고 있는데, 6DoF 입체영상은 일반적으로 복수 시점의 고해상도 칼라영상과 깊이영상으로 구성된다. 이러한 고해상도의 6DoF 몰입형 입체영상을 제한된 네트워크 환경에서 완벽한 서비스를 목표로 MPEG에서는 몰입형 입체영상 압축 기술인 MPEG Immersive Video(MIV) 표준화를 활발하게 진행 중에 있다. MIV에서는 기본 뷰(Basic View)로 이루어진 영상과 추가 뷰(Addtional View)에서 중복성 높은 픽셀들이 제거된 아틀라스 패치로 이루어진 영상을 각각 VVC로 압축한다. 하지만 아틀라스 패치로 이루어진 영상의 경우에는 일반적인 2차원 칼라영상과 다른 특성을 가지기 때문에, VVC 인루프 필터 기술이 비효율적일 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 MIV 표준에서의 VVC 인루프 필터들의 성능을 분석한다.
최근 딥러닝, 즉 거대 또는 깊은 인공신경망을 사용한 기술이 놀라운 성능을 보이고 있고, 점차로 그 네트워크의 규모가 커지고 있다. 하지만, 신경망 크기의 증가는 계산양의 증가로 이어져서 회로의 복잡성, 가격, 발열, 실시간성 제약 등의 문제를 야기한다. 또한, 신경망 연결에는 많은 중복성이 존재한다, 본 연구에서는 이 중복성을 효과적으로 제거하여 이용하여 원 신경망의 성능과 원하는 범위안의 차이를 보이면서, 네트워크 연결의 수를 줄이는 방법을 제안하고 실험하였다. 특히, 재학습에 의하여 성능을 향상시키고, 각 계층별 차이를 고려하기 위하여 계층별 오류율을 할당하여 원하는 성능을 보장할 수 있는 간단한 방법을 제안하였다. 대표적인 영상인식 신경망구조인 FCN (전연결) 구조와 CNN (컨벌루션 신경망) 구조에서 대하여 실험한 결과 약 1/10 정도의 연결만으로도 원 신경망과 유사한 성능을 보일 수 있음을 확인하였다.
국가중요시설로서 항만보안에 특화된 물리적 보안요인이 선행적으로 제시되어야 그에 적합한 보안활동이 이루어질 수 있다고 볼 수 있다. 물리적 보안의 개념적 특성에 따라 항만시설 내에서의 그러한 요인이 어떠한가에 대한 이론적 기초자료가 제시되어야 함에도 불구하고 그러한 선행연구는 미비하며, 그에 따라 항만시설의 물리적 보안 요인에 대한 탐색적 연구가 이루어져야 한다. 이를 위한 연구방법으로서 본 연구에서는 델파이 기법을 통하여 전문가 패널의 의견을 수렴하여 이에 대한 필요성과 적합성을 평가하고자 하였다. 3차에 걸친 델파이 조사 분석결과를 살펴보면 제1차 개방형 설문 조사에서 전체 패널들의 의견을 수합한 결과 총 168개 중 응답 빈도수가 2이상인 중복응답 87개만 수렴하여 중복된 항목을 제거 및 수정하여 총 19개의 물리적 보안 요소가 도출되었다. 이를 토대로 제2차 필요성 및 제3차 적합성에 대한 델파이 조사를 통하여 기술통계분석과 내용타당도 분석 결과 3개 영역 12개 요인이 최종 선정되었다.
최근 IT 기술이 발전함에 따라 실시간 심전도 모니터링이 가능해 졌으며, 이는 의료정보교환을 위한 HL7 표준의 전도 유망한 응용 중 하나로 인식되고 있다. 하지만 HL7 메시지 내 데이터 중복으로 인한 메시지의 크기 및 생성시간의 증가로 인해 HL7 표준을 실시간 심전도 모니터링에 바로 적용하기에는 무리가 있다. 이에 본 논문에서는 실시간 심전도 모니터링에 적합한 HL7 메시지의 간소화 전략을 제안한다. 다양한 형식의 심전도 데이터를 Feature Scaling을 거쳐 정형화된 포맷으로 조정하고 HL7 규약에 순응하는 메시지를 생성한다. 또한 HL7 ORU 메시지 내의 중복되는 OBX 필드를 제거하기 위해 De-Duplication 알고리즘을 수행한다. 이를 통해 기존의 HL7 표준 적용 대비 메시지의 생성시간은 최대 51%, 크기는 최대 1/8로 줄일 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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