H.264/AVC에서는 인트라 예측과 인터 예측의 움직임 추정은 전체 압축 시간의 70 ~ 80%를 차지하게 된다. 다양한 부호화 기술을 이용하여 압축 효율은 높아지지만 복잡도가 증가하여 부호화 시간이 증가하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 H.264 부호화 과정 중 화질 손실을 최소한으로 줄이면서 소모되는 시간을 단축시키는 인트라 예측의 블록크기 결정방법과 모드 결정방법을 제안하고자 한다. 추가적으로 계산량을 줄이기 위해 인터 예측의 움직임 추정을 위해 적응적으로 탐색방법을 결정하는 알고리즘을 제시하고자 한다. 실험을 통해 화질의 열화와 계산량을 측정하기 위해서 PSNR과 인트라 예측 및 인터 예측 계산 시 소모되는 시간을 알아보았다. 그 결과, 3가지 방법을 모두 사용 했을 때, 기존의 H.264방법과 비교하여 화질은 거의 비슷하게 유지하면서 실험한 모든 영상의 경우 모든 프레임에서 평균 500 ~ 600ms정도의 부호화 시간이 단축됨을 보였다.
In the recent e-learning environment, avatars are often used to help learners get familiar with the contents, which is ultimately to motivate them to study more. Therefore, it is important to investigate whether avatars have actually the desirable effect on users of e-learning materials. Surprisingly, however, no extensive study has been conducted on this crucial issue Accordingly, main objectives this study are summarized as follows. First, we need to gain better understanding of how much learners' trust towards avatars (termed as "avatar trust") is transferred to learners' trust towards e-learning contents (termed as "contents trust"). Second, we need to investigate how much learners' personal relationships with avatars as well as learning behaviors change depending on avatar types (attractive vs. professional) and contents complexity (easy vs. difficult). As described in the study objectives, in order for us to analyze empirical data more systematically, we classified avatar types into two: "attractive" and "professional;" the contents are categorized as either "easy" or "difficult." Therefore, it is essential for this study to build a prototype e-learning website on which our research purpose can be realized and tested effectively with proper avatar types and e-learning contents. For this purpose, we built a prototype e-learning website, in which avatars are invited from currently working avatar instructors used in real-world e-learning websites, and e-learning contents are adapted from real-world contents about Java programming topic, which have been proved to have shown high quality and reliability. Our research method includes questionnaire survey by inviting a number of valid respondents comprised of office workers who are believed to have high demands for the e-learning contents as well as those who have previous experience with avatar instructors. Respondents were given one of the four e-learning experiment conditions (2 avatar types x 2 contents types) on a random basis. Each experimental e-learning condition is framed to have the same quality but different avatar type and content complexity. Then the respondents are asked to fill out the survey form which has questions about avatar trust, contents trust, personal relationships with avatar, and learning behavior, among others. Regarding the constructs used in research model, we based them rigorously on previous studies. For example, we used six constructs such as behavior to give information (BGI), behavior to obtain information (BOI), need for inclusion wanted, need for control wanted, contents trust, and avatar trust. To measure them, 7-Likert scales were used in the questionnaire. E-learning performance was measured indirectly through two constructs such as BGI and BOI. Six constructs used in the research model were adopted and revised from the FIRO-B model suggested by Schutz. Empirical results are as follows: First, professional avatars are more effective for difficult contents, while attractive avatars were not as effective for easy contents. Second, our study results ascertained that avatar trust transfers to contents trust regardless of avatar types and contents complexity.
Objectives : The aim of this study was to examine the effect of manual acupuncture at the bilateral $LI_4$, $ST_{36}$ and $LR_3$ on normal human every 3 minute time interval by using power spectrum analysis. Methods : 25 healthy volunteers participated in this study. 32 channel EEG(Electroencephalogram) measurements were carried out before, during and after acupuncture treatments. In this study, power spectrum was used as a measure of complexity. Statistical analysis was performed using repeated measure ANOVA and Bonferroni method. Results : 1. In acupuncture group, Mean HRT, PSI, Normalized HF decreased significantly. SDNN, Ln(TP), Ln(LF), Ln(VLF), Normalized LF and LF/HF ratio increased significantly. RMSSD, Ln(HF) were not affected. 2. In sham acupuncture group, all indicators were not affected. 3. In control group, mean HRT, Ln(TP) decreased significantly. SDNN, RMSSD, PSI, Ln(LF), Ln(HF), Ln(VLF), normalized LF, normalized HF and LF/HF ratio were not affected. Conclusions : This results suggest that manipulation needling of 6 acupoints induced increase of delta, theta, beta waves. Both manipulation and simple needling induced decrease of alpha wave during 12~15 time intervals.
전통적인 사회관계망 분석에 있어서 각 노드의 매개 중심도는 메시지 전달 측면에서의 각 노드들의 상대적인 중요도를 파악하는 척도로 오랫동안 사용되어 왔다. 하지만, 매개 중심도를 산출하기 위한 계산 복잡도가 높기 때문에 노드의 수와 간선의 수가 매우 많은 대규모 사회관계망에서는 각 노드의 매개 중심도를 산출하기가 어렵다. 본 논문에서는 각 노드들마다 자신의 지역정보, 즉 이웃노드들이 지닌 각각의 이웃노드 정보를 활용하여 구성가능한 확장 자아 네트워크(Expanded Ego Network)를 새롭게 정의하고 이러한 네트워크를 기반으로 확장 자아 매개 중심도(Expanded Ego Betweenness Centrality)를 정의한다. 일반적인 사회관계망의 특성인 척도 없는 네트워크(Scale-free Network)를 생성할 수 있는 Barab$\acute{a}$si-Albert 네트워크 모델을 사용한 실험을 통하여 제안한 확장 자아 매개 중심도의 각 노드별 순위는 기존의 전통적인 방식으로 산출한 매개 중심도의 각 노드별 순위와 거의 일치함을 보인다.
미도는 문 스펜서가 제시한 이론으로 아름다움의 정도를 수치로 표현하려 한 것이다. 그리고 미국의 학자 버크호프가 문 스펜서의 미는 복잡성 속의 질서성을 가진 것이라는 명제를 분석하였다. 그는 미도의 공식을 발표하여 미도의 정도를 수량적으로 취급하였다. 따라서 기존의 색채 조화론의 부족한 점을 제거하여 보다 과학적이고 정량적인 조화이론을 전개했다. 본 논문에서는 배색의 좋고 나쁨은 질서의 요소와 복잡함의 요소로 나누었다. 미도는 질서의 요소를 복잡함의 요소로 나눈 것이다. 이를 영상의 미도 계산에 활용하여, 감성으로 취급되는 색채조화 및 부조화의 문제를 수치적으로 계산하였다. 그리하여 영상에서 색을 판별하여 미도가 좋은 배색인지 아닌지를 나타내었다.
소매점 거래 데이터와 단백질 시퀀스, 웹 로그 등과 같은 상업적이거나 과학적인 데이터의 폭발적인 증가를 볼 수 있다. 이런 데이터들은 순서적인 면을 가지고 있는 시퀀스 데이터들이다. 그러나, 순서적인 면을 고려한 클러스터링 알고리듬은 소수이다. 따라서, 본 연구에서는 시퀀스 데이터들을 클러스터링 하는 방법을 연구한다. 시퀀스들 간의 유사도를 계산하기 위한 새로운 유사도를 제안한다. 또한, 유사도를 효율적으로 계산하기 위한 방법과 클러스터링 방법도 제안한다. 계층적 클러스터링 알고리듬은 높은 계산량을 가지고 있기에, 새로운 클러스터링 방법이 요구된다. 그러므로, 본 연구에서는 샘플링과 k-nn 방법을 이용한 확장성 있는 클러스터링 방법을 제안한다. 실제 데이터 셋과 합성 데이터 셋을 이용하여, 본 연구에서 제안하는 방법이 기존 방법보다 성능이 우수함을 보여준다.
물리적 또는 기능적으로 연결된 두 지점에서 발생하는 이벤트(쌍대위치 이벤트)들 사이의 국지적인 공간적 연관성을 평가하는 것은 쉽지 않다. 그것은 대개 그러한 형태의 지리적 현상들이 가지고 있는 프로세스 자체의 복잡한 특성 때문이지만, 실제 공간 상에서 재현될 때 매우 복잡하게 얽혀 시각적 패턴을 인식하기 어렵기 때문이기도 하다. 이 논문은 국지적 스케일에서 공간적으로 자기상관된 쌍대위치 이벤트(또는 벡터)들을 확인하기 위한 대안적 방법을 다루고 있다. 제시된 통계적 알고리즘은 (벡터들의) 시작 포인트들의 클러스터링을 평가하기 위한 단변량 포인트 패턴 분석과 시작 포인트들에 상응하는 벡터들의 유사성 측정을 혼합하여 개발되었다. 사례 분석은 미국 오하이오주 프랭클린 카운티의 지역 주택시장에서 2004년에서 2006년 동안 이루어진 주택거래 데이터를 사용하여 이루어졌다. 분석 결과, 국지적으로 특성화될 수 있는, 특히 지역 커뮤니티와 연관된 다양한 이동들을 보여주는 주택거래들을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 혼합형 구조를 이용한 새로운 MVQ(Multistage Vector Quantizer)를 제안한다. 기존의 MVQ는 입력 신호에 대하여 모든 단의 양자화기가 부호화를 수행한 반면에 본 논문에서는 선택적으로 동작하도록 설계한다. 제안한 양자화기으 첫 번째 단은 FSVQ로 구성하고 두 번째 단은 일반 VQ(Vector Quantizer)로 구성한 혼합형 구조이다. 입력 블럭은 우선 첫 번째 단의 FSVQ를 이용하여 부호화 한다. 이때 원 신호와 상태 부호책에서 선택된 부호 벡터 사이의 유클리디안 왜곡량이 미리 설정한 임계값보다 작으면 두 번째 단의 양자화기를 이용하지 않고, 유클리디안 왜곡량이 미리 설정한 임계값보다 클 경우는 두 번째 단의 일반 VQ도 이용하여 영상을 부호화 한다. 기존의 MVQ는 일반 VQ와 비교하였을 때 부호화 복잡도가 낮다는 장점이 있는 반면 화질이 저하되고 비트율 감소 효과는 없는 반면에 제안한 방법은 비트율을 감소를 가져올 뿐 만 아니라 화질상의 개선도 얻을 수 있다.
영상에서 움직임이 있는 객체 영역을 검출하기 위한 이동 객체 검출(moving object detection; MOD) 알고리듬을 EGML(effective Gaussian mixture learning) 기반 배경 차분 방법을 적용하여 하드웨어로 설계하였다. EGML 계산 일부의 근사화를 통해 하드웨어 복잡도를 줄였으며, 파이프라이닝 적용을 통해 동작속도를 개선하였다. Verilog-HDL을 이용하여 하드웨어를 설계하였으며, MATLAB/Simulink와 FPGA가 연동된 FPGA- in-the-loop 환경에서 하드웨어 동작을 검증하였다. 설계된 MOD 프로세서는 XC5VSX95T FPGA 디바이스에서 2,218 슬라이스로 구현되었으며, 102 MHz의 클록 주파수로 동작하여 102 MS/s의 처리율을 갖는 것으로 평가되었다. IEEE CDW-2012 데이터 세트의 12가지 영상에 대해 MOD 프로세서의 성능을 분석한 결과, 평균 recall 값은 0.7631, 평균 precision 값은 0.7778, 그리고 평균 F-measure 값은 0.7535로 각각 평가되었다.
수중에서 압력의 크기만을 측정할 수 있는 기존 하이드로폰의 한계를 극복하기 위해, 음압뿐만 아니라 음원의 방향을 측정할 수 있는 다양한 종류의 벡터 하이드로폰이 개발되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 벡터 하이드로폰 중 4개의 분할된 전극을 가지는 링형 다중모드 벡터 하이드로폰에서 압력 구배-가속도 관계를 이용하여 도래각을 추정할 수 있는 방법을 제안하였으며, 시뮬레이션과 수조 시험을 통해 제안된 도래각 추정 방법의 성능을 검증하였다. 제안된 방법은 다중 주파수 환경에서도 동작이 가능하며, 연산량이 작은 이점이 있으므로 관련 분야에서 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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