본 논문에서는 칼만 필터 알고리즘과 공분산 행렬을 결합한 강인한 이동 물체 추적 방법을 제안한다. 연속적으로 변화하는 영상 내에서 추적하고자 하는 물체의 특징으로서 공분산 행렬은 특징들의 상관관계뿐만 아니라 공간적인 속성과 통계적 속성을 다루므로 목표물의 형태와 모양의 변화에도 추적의 지속성을 보장한다. 그러나 이동 물체의 움직이는 속도가 연산 속도보다 고속의 경우 실시간 추적이 어려우며 탐색 윈도우가 목표물을 놓치므로 이를 해결하기 위해 칼만 필터를 사용하여 이동 물체의 영역을 추정하며, 칼만 탐색 윈도우 내 이동 물체 영역의 공분산 행렬을 특징 벡터로 구성하고, 후보 영역의 공분산 행렬과 비교하면서 추적하는 방법을 실험하여 96.3%의 추적률을 달성하였다.
이 연구에서는 국토지리정보원 14개 GPS 상시관측소에서 수집된 약 5년간의 GPS 자료를 고정밀 처리하여 연속적인 수직좌표 시계열을 생성하였다. 그리고 1차 선형회귀식을 사용하여 GPS 상시관측소 속도를 계산하였으며, GPS 수직좌표 변동 경향을 분석하기 위해 주성분분석을 실시하였다. 가장 우세한 성분의 신호를 나타내는 모드 1을 대상으로 분석한 결과 약 4.2mm/yr의 수직 속도가 산출되었다. 그리고 모드 1의 고유 벡터 값에서 일관성을 보였다. 따라서 분석대상 기간 동안에는 모든 관측소가 일제히 상승하는 신호를 보이고 있음을 알 수 있었다. 또한 14개 GPS 상시관측소 시계열에서 주성분분석을 통해 산출된 모드 1 신호를 제거하고 모드 1의 신호 제거 전 후에 따른 관측소 수직좌표 시계열의 정밀도 변화를 분석하였다. 그 결과, 수직좌표 시계열의 정밀도는 평균 34.8% 향상되었다.
본 논문에서는 임의의 음성을 특정 화자가 발성한 것처럼 들리도록 변환하는 음성 개성 변환 알고리즘에 대해 연구하였다. 제안된 기법은 화자의 음성을 LPC 켑스트럼, 피치, 발성 속도를 사용하여 표현하였으며 각각에 대한 변환 규칙을 생성하여 변환을 수행하였다. LPC 켑스트럼은 혼합 가우시안 모델을 이용한 확률적으로 모델링하고, 두 화자간의 대응관계를 조건 확률로 나타내었다. 확률적인 모델링에 필요한 각종 파라메터들을 얻기 위해 최대 가능도 기법이 사용되었으며, 변환 LPC 켑스트럼은 최소 자승 오차 방법에 근거하여 얻어지도록 하였다. 운율 변환을 위한 변수로 본 논문에서는 피치와 발성 속도를 사용하였으며, 두 음성간의 평균값 비율을 사용하여 운율 변환을 수행하였다. 제안된 기법은 기존 벡터 양자화 기반의 기법과 비교에서, 객관적인 척도로 사용한 평균 켑스트럼 거리 감소율, 가능도 증가율 면에서 우수한 성능을 나타내었다. 주관적인 테스트에서도 기존의 방법과 유사한 인식율을 얻었으며 특히 완만하게 변화하는 스펙트럼 궤적에 따른 고음질이 얻어짐을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는, 심전도 송수신 장치의 개발을 위한 지그비(Zigbee) 기반 무선 센서 모듈과 PDA(Personal Digital Assistant)의 데이터 전송률과 전력 소비에 대하여 분석 하였다. 데이터 전송률은 패킷(Packet) 구조에 의존적이며, 패킷을 2개의 심전도 데이터와 1개의 3축 가속도 벡터로 구성하였을 때, 초당 300 샘플의 전송률을 나타내었다. 두 개의 AAA 전지를 직렬로 연결하여, 센서 모듈의 동작 시간은 평균적으로 28시간 이었다. PDA의 전력 소비는 화면의 ON/OFF 여부와 시리얼 포트의 사용 여부 및 패턴에 의존적임을 알 수 있었다. 이러한 응용에서, PDA 동작 시간은 평균적으로 5시간 정도임을 확인하였으며, 이때, PDA는 논 블로킹 모드로 시리얼 포트로부터 전송된 데이터를 수신 한다. 결론적으로, 본 연구에서 개발된 장치를 24 시간 홀터(Holter) 심전계로 응용할 경우, 센서 모듈의 전력 소비와 전송 속도에는 문제가 없었으나, PDA는 전력 소모율에 문제가 있으며 이는 해결되어야할 과제이다.
다른 나라의 저궤도 위성에 대한 궤도 정보를 레이더 시스템을 이용하여 독자적으로 획득할 경우, 이에 필요한 궤도결정 알고리즘을 해석적 모델인 SGP4 모델과 실시간 처리방식인 확장 칼만필터를 이용하여 수치적 방법으로 개발하였다. 궤도결정 알고리즘의 상태벡터를 Kepler 6궤도 요소로 지정할 경우, 상태천이 행렬 계산시 궤도 경사각과 이심률에 대해 특이점 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 평균 궤도 요소를 평균 위치 및 속도 요소로 변환하여 상태벡터로 지정하였다. 필터 구성시 상태천이 행렬(State Transition Matrix)과 공분산 행렬(Covariance Matrix)은 SGP4모델과 수치적 방법인 finite difference방법을 이용하여 계산하였으며, 관측 자료는 방위 각, 고도각, 그리고 시선거리 형태로 각각 입력되며 각 관측 형태에 따라 일괄적으로 처리하도록 필터를 구성하였다. TOPEX/POSEIDON POE를 이용 시뮬레이션 생성한 관측간을 사용하여 개발한 궤도결정 알고리즘의 성능을 분석한 결과 개발한 알고리즘은 약 1km의 위치 오차를 가지며 7일 동안 약 3km의 위치 오차를 가지는 NORAD시스템과 동일한 성능을 가지기 위해 필요한 레이더 시스템의 최소 성능 요구조건은 방위각과 고도각은 0.1도 이내이고 시선거리는 50m이 내여야 한다.
비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.
본 논문은 GNSS 자료를 이용하여 한반도 동남권 지역의 지각 변동 파라미터에 관한 내용이다. 한반도 동남권 지역에 5.0이상의 지진이 발생하였으며, 여러 가지 방법으로 지진의 위험성에 대하여 평가할 필요성이 있다. 포항과 경주의 장기적인 지각 운동 패턴을 밝히기 위해 탄성 이론을 이용하여 지각변동 파라미터를 도출하였다. CORS의 7년간의 GNSS 데이터를 Gamit/Globk S/W를 사용하여 정밀한 좌표를 취득하였다. 한반도 전체의 속도 벡터는 평균 31mm/yr로 나왔으며 방위각은 일반적으로 110°의 경향을 나타내었다. 연구의 주요 내용은 7년간 한반도 동남권 지역의 주응력의 방향은 몇가지 예외를 제외하면 전체적으로 ENE-WSW으로 나왔다. 최대 전단 변형률의 크기는 평균적으로 (0.11±0.07) μ/yr으로 일본 중부 지역의 약1/3이다. 이번 연구 결과를 고려하면 한반도 남부의 평균 최대전단응력은 타당한 것으로 간주된다. 주응력의 평균 방위각은 약 (85.4°±26.8°)이다. 양산단층을 기준으로 평균 방위각이 좌우 (73.2°±21.5°) 와 (105.2°± 17.0°)로 차이가 난다. 한반도 동남부 지역의 지진 발생 지역이 전단응력이 크게 나온 것은 주목할만 하다. 결론적으로 본 연구는 한반도 동남부 지각 변동 파라미터 특성을 반영하여 지진 재해 관리 연구에 기여할 수 있음을 알 수 있다.
본 논문은 연속적으로 입력되는 비디오 영상에서 효과적인 얼굴 검출기와 칼만 필터를 이용하여 강인하게 얼굴을 추적하는 시스템을 제안한다. 효과적인 얼굴 검출기를 구성하기 위해 간단한 다섯 가지 타입의 Haar-like 특징값들을 이용하여 얼굴 특징을 추출한다. 추출된 특징값들은 PCA(Principal Component Analysis)를 이용하여 재해석되고, 해석된 주성분들을 SVM(Support Vector Machine)의 입력 값으로 사용하여 얼굴과 배경으로 분류한다. 검출된 얼굴의 정적정보와 프레임간 변화량을 이용한 동적정보를 칼만 필터(Kalman Filter)에 적용하여 얼굴을 추적한다. 실시간에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위하여 얼굴 검출회수를 조정하여 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, 평균 93.3%의 추적 성공률과 초당 15 프레임 처리 성능으로 강인한 실시간 얼굴 추적이 가능함을 보여주었다.
무선 네트워크 기술이 발전함에 따라, 모바일 환경을 통한 멀티미디어 컨텐츠 공급이 증가하고 있는 추세이지만, 공급자가 시시각각 변화하는 네트워크 상황과 다양한 사용자의 단말기 종류를 모두 고려하여 적당한 컨텐츠를 공급하는 것은 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 트랜스코딩 기술이 제안되었지만 계산 복잡도가 크다. 본 논문에서는 다양한 트랜스코딩 기술 중 하나인 공간해상도 트랜스코딩 기술에서 2:1 화면 축소를 대상으로 H.264에서 매크로블록의 모드 결정 과정 중에 필연적으로 발생하는 계산 복잡도를 줄이기 위해 입력 비트스트림에서 얻은 매크로블록의 모드, 움직임 벡터, 그리고 차-영상 에너지 정보를 이용한 고속 모드 결정 방법을 제안한다. 제안한 고속 모드 결정 방법은 입력 정보들을 비교하여 재-부호화할 매크로블록의 가능한 모드 종류를 제한하여, 모드 결정 과정에서 소모되는 시간을 단축시키는 방법이다. 실험 결과는 영상에 따라 약간의 차이는 있으나 제안한 방법이 일반 부호화 과정에 비해 평균적으로 PSNR은 약 0.04dB 손실이 발생하고 비트율은 약 1.6% 증가하나, 부호화 속도에서는 약 2.66배 빨라짐을 보여준다.
동영상을 고효율로 압축할 수 있는 중요한 기술 중의 하나가 움직임 추정 기술이다. 움직임 추정 기술에서 가장 널리 사용되는 탐색 방식과 정합오차를 판단하는 기준은 각각 전역 탐색(FS: Full Search)알고리듬과 Sum of Absolute Differences(SAD)이다. 하지만, FS와 SAD를 사용한 움직임 추정기술은 인코더 전체 계산량의 50%이상을 차지하게 된다. 무선 통신 및 인터넷 환경에서 사용되는 응용프로그램에 대해서는 많은 계산량이 실시간 전송을 어렵게 만든다. 이러한 이유로, 동영상 압축 기술에서 계산량을 줄이는 방법이 중요하게 되었다. 그 결과로, SAD대신 다른 정합 오차 기준을 사용하여 움직임 추정기술의 계산량을 줄이는 알고리듬들이 제안되었다. 본 논문에서는 계산량을 줄이면서 하드웨어 구현 시 많은 이점을 가진 1비트 변환 (One-bit Transform, 1BT)알고리듬과 1비트 변환의 성능을 향상시킨 제한된 1비트 변환(Constrained one-bit transform, C-1BT)을 소개하고 C-1BT방법에 있어서 기존 방식의 빠른 인코딩속도를 유지하면서 PSNR을 증가시키는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬에서는 기존 C-1BT에서 고정해서 사용한 파라미터 D값을 대신에 현재블록과 동일한 위치에 있는 참조영역의 블록과 그 주변블록의 움직임벡터 정보를 이용해서 블록의 움직임 정도를 판단하고, 블록단위로 D값을 적응적으로 결정한다. 실험결과는 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬과 비교하여 평균 0.11dB PSNR 증가를 보여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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