본 논문에서는 이질적인 수신 단말을 위해 시공간적 계위(spatio-temporal scalability)를 이용한 새로운 3차원 영상 부호화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 좌 영상의 부호화를 위해 MPEG-2 표준을 이용하며, 우 영상의 부호화를 위해서 향상된 호환성(enhanced compatible) 부호화 방법을 이용하여 P-와 B-타입의 영상을 예측한다. 향상된 호환성 부호화 방법은 두 개의 전후방향 움직임으로부터 예측된 매크로 블록과 양안차로부터 예측된 블록을 보간하여 매칭 블록을 예측한다. 유연성 있는 3차원 비디오 서비스를 위해서, 각각의 좌우 영상에 대해 시공간적 확장 가능한 계층을 정의하였다. 실험을 통하여 제안된 3차원 영상 부호화기의 성능을 기존의 방법들과 비교하여 검증하였으며, 양안차 예측의 이점을 계위에 따르는 오버헤드의 관점에서 분석하였다. 제안된 시공간적 계위를 이용한 3차원 영상 부호화기는 다양한 디스플레이 장치 및 네트워크 환경을 가지는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 효율적인 3차원 비디오 전송 서비스에 활용될 것으로 기대된다.
Respiration is the process of moving air into and out of the lung. Respiration changes the temperature in the chamber while exchanging energy. Especially the temperature of the face. Respiration monitoring using an infrared camera measures the temperature change caused by breathing. The conventional method assumes that motion is not considered and measures respiration. These assumptions can not accurately measure the respiration rate when breathing moves. In addition, the respiration rate measurement is performed by counting the number of peaks of the breathing waveform by displaying the position of the peak in a specific window, and there is a disadvantage that the breathing rate can not be measured accurately. In this paper, we use KLT tracking and block matching to calibrate limited weak movements during breathing and extract respiration waveform. In order to increase the accuracy of the respiration rate, the position of the peak used in the breath calculation is calculated by converting from a single point to a high resolution. Through this process, the respiration signal could be extracted even in weak motion, and the respiration rate could be measured robustly even in various time windows.
오늘날 통신 기술이 나날이 발전하고 있지만 디지털 영상신호가 방대한 데이터를 가지고 있기 때문에 데이터의 저장, 처리 및 전송을 위해서는 보다 많은 데이터 압축이 필요하게 되었다. 이에 따라 ITU-T에서는 디지털 영상신호의 압축 표준을 위해서 H.26x 등을 제정하였다. 일반적으로 영상처리에서는 픽쳐간 상관 관계를 이용하여, 픽쳐간의 움직임 예측을 통한 시간적 중복성을 제거하여 데이터를 크게 압축하는 것이 많이 사용되고 있다. 대부분의 비디오 코팅 시스템에서 움직임 예측/보상(Motion Estimation/Compensation)방법으로 블록 정합 알고리즘을 사용하는데 이는 특정한 비용 함수의 최소 값을 기반으로 사용되고 있다. 그러나 이 방법은 많은 수의 계산을 필요로 하여 탐색 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 따라서 H.26x에서와 같은 실시간 저비트율 부호화를 위해서는 전역 탐색법 보다는 효율적인 고속 탐색 알고리즘이 효과적이다. 본 논문에서는 움직임 예측에 소요되는 탐색 시간을 줄이기 위해서 고속 탐색 알고리즘 중에서 Nearest-Neighbors 탐색 알고리즘을 이용하여 움직임 예측기를 FPGA로 설계하였으며, VHDL로 코딩(Coding)하고, Xilinx Foundation을 이용하여 설계 및 검증하였다.
POCS (projection onto convex sets)를 이용하는 고해상도 영상 재구성에서는 재구성 연산 사이에 프레임간 움직임을 추정함으로써 양질의 HR (high resolution) 영상을 얻을 수 있으나, 반복적인 움직임 추정으로 인해 연산량은 증가한다. 본 논문에서는 기존의 ARPS (adaptive rood pattern search) 움직임 추정법을 수정하여 연산량을 줄이면서, 움직임 추정과 POCS 복원을 동시에 수행하는 HR 영상의 재구성 알고리즘을 제안한다. ARPS에서 필요한 기준 움직임의 값으로 POCS 복원의 이전 단계에서 추정한 움직임 벡터의 값과 위상 상관도법으로 얻은 값을 이용하여 연산량을 줄였다. 또한, 추정된 움직임을 정규화하여 그 정확도를 더욱 향상시켰다. 실험 결과, 전체탐색 블록 정합법과 POCS를 동시에 수행하여 영상을 재구성한 경우와 비교했을 때 유사한 화질의 HR 영상을 약 30배 빠르게 재구성하였다.
이 논문에서는 이산여현변환 공간에서 영상의 크기를 줄이는 변환부호화 과정에서의 움직임 벡터 (motion vector) 재추정을 위한 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 영상 사이의 SAD (Sum of Absolute Difference)와 매크로 블록의 에지 정보를 이용하여 커널 함수를 정의하고, 그것을 이용해서 축소된 영상에서의 새로운 움직임 벡터를 재추정하였다. 변환부호화기에서는 속도의 효율성을 위해서 변환부호화기의 입력의 화면 간 (inter-frame) 정보에서 얻을 수 있는 기존의 움직임 벡터를 이용하는 방법을 택하고 있는데 본 논문에서도 속도의 효율성을 위해서 기존의 움직임 벡터들을 이용하는 방법을 선택하였다. 제안한 방법을 이용해서 실영상에 대해서 실험을 해 본 결과 연산량을 고려한 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)의 측면에서 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
In this paper, a numerical study is carried out to investigate the turbulent flow around a twin-skeg container ship model with rudders including propeller effects. A commercial CFD code, FLUENT is used with body forces distributed on the propeller disk to simulate the ship stem and wake flows with the propeller in operation. A multi-block, matching, structured grid system has been generated for the container ship hull with twin-skegs in consideration of rudders and body-force propeller disks. The RANS equations for incompressible fluid flows are solved numerically by using a finite volume method. For the turbulence closure, a Reynolds stress model is used in conjunction with a wall function. Computations are carried out for the bare hull as well as the hull with appendages of a twin-skeg container ship model. For the bare hull, the computational results are compared with experimental data and show generally a good agreement. For the hull with appendages, the changes of the stem flow by the rudders and the propellers have been analyzed based on the computed result since there is no experimental data available for comparison. It is found the flow incoming to the rudders has an angle of attack due to the influence of the skegs and thereby the hull surface pressure and the limiting streamlines are changed slightly by the rudders. The axial velocity of the propeller disk is found to be accelerated overall by about 35% due to the propeller operation with the rudders. The area and the magnitude of low pressure on the hull surface enlarge with the flow acceleration caused by the propeller. The propellers are found to have an effect on up to the position where the skeg begins. The propeller slipstream is disturbed strongly by the rudders and the flow is accelerated further and the transverse velocity vectors are weakened due to the flow rectifying effect of the rudder.
양성자치료는 양성자의 물리적 특성으로 인해 인체 내의 특정범위에 모든 에너지를 전달하고 감쇠되어 타겟조직 뒤에 존재하는 정상조직에는 방사선이 조사되지 않는 큰 장점을 가진 치료법이다. 이 방법은 인체 내의 암 조직을 타겟으로 했을 때, 빔 방향에서의 타겟의 2차원적인 모양은 황동으로 제작된 블럭을 통해 정상조직에 들어가는 방사선을 차폐하고 마진을 주어서 GTV (eross Tumor Volume)에 90% 이상의 선량이 전달되도록 조절한다. 그리고, 양성자 빔의 날줄방향 (longitudinal)에서의 타겟의 3차원적인 모양을 고려하여 PMMA로 이루어진 보상체(compensator)를 밀링머신으로 조각하여 타겟에 방사선이 정확하게 분포되도록 한다. 이러한 보상체의 정확한 정도 관리를 위해 현재 사용되는 수동적인 방법을 보완하여 X선 영상으로 해당하는 보상체의 영상을 획득하여 이 영상을 기반으로 정도관리를 할 수 있는 방법을 제안하였고, 제안한 방법으로 보상체의 각각의 깎여진 평면의 모양과 두께를 정성적으로 비교 및 평가할 수 있었으며 두 영상의 차이가 80% 이상 맞는 것으로 확인되었다. 이를 바탕으로 영상을 이용한 정도관리 프로그램을 보완하여 추후 실제 양성자치료 정도관리에 사용될 예정이다.
본 논문은 움직임 벡터를 보다 빠르고 정확하게 추정해나가는 탐색 방법으로 상 좌 우 3 방향을 고려한 TDS(T-Shape Diamond Search) 알고리즘을 제안하였다. 이 방법에서는 실제 움직임 벡터가 탐색 영역의 중심과 상ㆍ하 ㆍ좌 ㆍ우 방향에 집중되어 있는 특성을 이용하여 먼저 탐색 원점을 중심으로 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 4 방향으로 탐색 점을 배치한 후 블록 정합을 실행한다 이들 중 정합 오차가 가장 삭은 지점을 기준점으로 상 방향으로 탐색 점을 확장하여 정합 오차를 측정해보고 기준점토다 오차가 작으면 계속 상 방향으로 확장해 나가고 그렇지 않으면 기준점을 충심으로 좌우 두 점 중 정합오차가 작은 점을 선택한다. 예측된 방향으로 위의 과정을 반복하며 움직임을 추정한다. 특히 움직임이 십자방향에 집중되는 영상의 경우 접근이 빠르고, 단계적으로 움직임 가능성이 낮은 부분을 탐색 대상에서 제외해 나감으로써 탐색이 비교적 빠르고 정확하게 이루어진다. 이 방법은 기존의 부분 최적 탐색 기법인 NTSS, DS, 그리고 HEXBS 등의 탐색법과 비교할 때 유사한 화질을 유지하면서도 탐색 점수에서는 평균 38%의 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 특히 움직임이 적은 영상에서의 탐색 점수는 50%의 향상된 결과를 얻었다.
대부분의 자연 영상은 프랙탈 이론의 기반이 되는 자기 유사성이라는 특징을 가지고 있다. 비록 국부적으로 영상을 정상 신호라고 가정할 수 있지만 일반적으로 영상 신호는 에지나 코너 부분과 같은 불연속성을 가지고 있는 비정상 신호이다. 이 때문에 대부분의 선형 알고리즘의 성능 저하가 나타난다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상 내에 포함되어 있는 자기 유사성을 이용하는 새로운 비선영 잡음 제거 알고리즘을 제안 한다. 이를 위해 우선 잡음 제거를 수행 할 위치의 화소 주변 화소들을 이용하여 평탄 영역인지를 판단한다. 평탄 영역일 경우 그 주변 픽셀들의 평균으로 잡음을 제거하고, 평탄 영역이 아닌 경우, 블록 MSE(block Mean Square Error) 관점에서 유사도가 높은 블록을 탐색하여 그 블록들의 중심 화소값들을 이용하여 잡음 제거를 수행한다. 실험 결과는 PSNR 측면에서 잡음 제거 성능이 약 $1{\sim}3dB$ 정도 향상됨을 보여준다. 또한 추정 이론 관점에서 추정자의 분산 분석 결과 가장 낮은 분산을 갖음을 보였다.
JPEG2000 이미지에서 사용자의 관심영역에 따라 동적으로 이미지의 일부를 우선적으로 처리하는 것이 관심 영역 처리기법이다. 작은 이미지는 큰 의미가 없지만, 큰 이미지에서는 화면에 출력되는 속도가 느리기 때문에 사용자가 먼저 보고자하는 영역을 지정함으로써 지정된 부분을 우선처리하게 된다. 사용자는 대략의 이미지 중에서 관심영역을 지정하면 지정된 영역의 범위를 마스킹 하여 이미지를 전송한 곳으로 보내게 된다. 관심영역 마스킹 정보를 얻은 서버는 우선적으로 마스킹 되어 있는 코드 블록을 우선적으로 전송한다. 여기서, 빠르게 마스킹 정보를 생성하는 것이 중요한데, 본 연구에서는 미리 만들어 놓은 48개의 마스킹 패턴을 사용하여, ROI(Region-of-Interest)와 배경의 분포에 따라 마스킹 패턴 중에 하나를 선택함으로써 마스킹 영역을 계산하는 시간을 현저히 줄였다. 이 패턴이 적용되는 블록은 한 블록 내에 ROI 영역과 배경 영역이 섞여 있는 블록이다. 한 블록 전체가 ROI 이거나 배경이면 이 패턴은 사용되지 않는다. 실험한 결과, ROI와 배경을 정확하게 분리하여 처리하는 방법에 비하여 약간의 품질은 떨어지지만, 처리시간은 현저히 줄었음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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