본 연구는 정상 시력을 가진 피검자의 안구가 동향운동을 하도록 주시점의 위치를 변경하며, 동향운동이 대뇌 시 피질 cerebral visual cortex의 뇌파에 미치는 영향을 분석하였다. 시 유발전위 장치(visual evoked potential system)는 Bio-Pag(production in USA)을 이용하였으며, 검사결과는 컴퓨터에 입력하여 분석하였다. 검사실의 조도는 50lux이며, 사용한 시표의 직경은 3 cm의 붉은 광점이며, 우전 dextroversion과 좌전 levoversion에 따른 결과는 다음과 같다. 1. 시자극에 관계하는 시 피질의 뇌파 출현의 높은 빈도는 delta wave, beta wave, theta wave 그리고 alpha wave의 순으로 나타났다. 2. 우전과 좌전에 대한 뇌파의 종류와 진폭은 거의 비슷하다. 3. 진폭에 대한 히스토그램은 우전과 좌전 모두 가우시안 Gausian 분포로 나타났다. 4. 뇌파의 진폭에 대한 위상 분석의 결과는 거의 비슷하다. 5. 뇌파 진폭과 주파수에 대한 fast fourier transform 분석에서 대개 20 Hz 이하의 저주파 low frequency로 나타났으며, 우전과 좌전의 결과는 비슷하다.
인간의 시각피질의 특징은 특별한 방향성을 갖거나 시간적인 주파수 변화를 동반하는 자극에는 민감하게 반응하지만, 공간 위상의 선택적 자극에는 둔감하게 작용한다는 것이 고등 포유동물의 시각 피질에 대한 생리학적 실험으로 증명되었다. 이 결과는 위치에 민감한 단순 세포의 분포가 복잡 세포의 분포에 비하여 상대적으로 적은 생리학적 특징에 기인한 것으로 본 논문에서는 원시 시각 피질을 구성하는 단순 세포와 복잡 세포 가운데 더 넓은 분포의 복잡 세포 모델링을 가버 웨이블릿 변환을 이용한 영상추정 반복 알고리즘을 이용하여 구현하였다. 구현된 모델은 영상의 경계 및 모서리의 검출 평가와 함께 기존의 생리학적 실험논문과 구현한 모델의 결과 사이의 일관성을 확인하였다. 구현된 모델은 단순 세포와 복잡 세포가 함께 분포하는 망막의 수용 장을 완전한 형태를 구현할 수 없는 제한이 있지만, 시각 피질을 일부를 담당하는 복잡 세포를 알고리즘의 관점에서 구현하여 더 완전한 시각 피질 모델의 기초로 활용할 수 있다.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.128-132
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2004
In this paper, we propose a new image quality assessment scheme considering the human visual perception characteristics. A subjective quality assessment is obtained by the response of the receptive field in the primary visual cortex and a human's eye can't focus on all of the visual range in a moment. Take advantage of two facts above, we apply Gabor wavelet transform, which is well fit the receptive field in the cortex, to divided constant sized subblocks. Then a local distortion of the subblocks and a global distortion for the entire image are calculated in order. The proposed method has been evaluated using video test sequences provided by the Video Quality Experts Group (VQEG). The experimental results show that good correlation with human perception is obtained using the proposed metric, which is what we called GPSNR.
최근 미국의 국립표준기술연구소(NIST: National Institute of Standards and Technology)는 양자 내성 암호(PQC: Post-Quantum Cryptography, 이하 PQC) 표준화 사업을 진행하여 4개의 표준 암호 알고리즘을 발표하였다. 본 논문에서는 전자서명 분야에서 표준화가 확정된 CRYSTALS-Dilithium 알고리즘을 이용하여 서명을 생성하는 과정에서 동작하는 다항식 계수별 곱셈 알고리즘을 대상으로 비프로파일링 기반 전력 분석 공격인 CPA(Correlation Power Analysis)나 DDLA(Differential Deep Learning Analysis) 공격에 의해 개인 키가 노출될 수 있음을 실험을 통해 증명한다. ARM-Cortex-M4 코어에 알고리즘을 탑재하여 실험결과, CPA 공격과 DDLA 공격에서 개인 키 계수를 복구할 수 있음을 확인하였다. 특히 DDLA 공격에서 StandardScaler 전처리 및 연속 웨이블릿 변환을 적용한 전력 파형을 이용하였을 때 공격에 필요한 최소 전력 파형의 개수가 줄어들고 NMM(Normalized Maximum Margin) 값이 약 3배 증가하여 공격 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 인간의 시각 인지 특성을 고려한 새로운 객관적 화질평가 방법을 제안하였다. 인간에 의한 화질 평가는 최종적으로 시각 피질내에 있는 세포의 수용계 반응으로부터 얻어진다는 점과 인간의 시각은 한번에 영상 전체의 왜곡에 대한 반응을 일으킬 수 없음을 고려하여 입력 영상을 부 블록으로 분할하고, 시각 피질 내의 수용계와 가장 잘 부합되는 Gabor 함수를 이용하여 필터 뱅크를 구성하여 부 블록에서 지역적 왜곡 정도를 측정하고, 이를 이용하여 전역적 왜곡 정도가 계산 되어 진다. 제안된 방법은 VQEG에서 제공하는 화질 평가용 영상을 이용하여 평가 되었으며, 주관적 화질 평가와 높은 상관관계를 갖는 객관적 화질 평가 모델임을 실험 결과에서 보여준다.
The physico-chemical characteristics by bleaching treatments were assessed by several instrumental analyses such as surface morphology, chemical structural change, color change as well as tensile strength. The change of morphological characteristic was observed through scanning electron microscope(SEM). The observation of the fine structure on hair surface by SEM showed the bleached hair had much damaged to hair cuticle, and some of cuticle surface were worn away. To investigate the chemical structural changes in hair keratin, the cross-sections of hair samples were directly analysed using Fourier transform infrared microspectroscopy(FT-IRM). The results showed the cysteic acid S=O band intensity was distinctively increased by performing the bleaching treatment. The cleavage of cystine was appeared to proceed primarily through the sulfur-sulfur (-S-S-) fission whereby cysteic acid was formed as a principal oxidation products. The distribution of amide I band in hair keratin was determined by attenuated total reflectance(ATR) FT-IR mapping image. The results showed that the outer side of hair cortex was more damaged than the inner side of the hair cortex. Also, during chemical bleaching of the hair with alkaline peroxide, the hair was turned to reddish yellow due to the oxidative degradation of eumelanin. This means the eumelanin is more unstable than pheomelanin in chemical oxidation. With bleaching, the tensile strength was also reduced as a results of the chemical oxidation.
Signals of the Electroencephalogram (EEG) can reflect the electrical background activity of the brain generated by the cerebral cortex nerve cells. This has been the mostly utilized signal, which helps in effective analysis of brain functions by supervised learning methods. In this paper, an approach for improving the accuracy of EEG signal classification is presented to detect epileptic seizures. Moreover, Independent Component Analysis (ICA) is incorporated as a preprocessing step and Short Time Fourier Transform (STFT) is used for denoising the signal adequately. Feature extraction of EEG signals is accomplished on the basis of three parameters namely, Standard Deviation, Correlation Dimension and Lyapunov Exponents. The Artificial Neural Network (ANN) is trained by incorporating Levenberg-Marquardt(LM) training algorithm into the backpropagation algorithm that results in high classification accuracy. Experimental results reveal that the methodology will improve the clinical service of the EEG recording and also provide better decision making in epileptic seizure detection than the existing techniques. The proposed EEG signal classification using feed forward Backpropagation Neural Network performs better than to the EEG signal classification using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) classifier in terms of accuracy, sensitivity, and specificity.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권3호
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pp.300-306
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2012
An image attention model and its application to image quality assessment are discussed in this paper. The attention model is based on rarity quantification, which is related to self-information to attract the attention in an image. It is relatively simpler than the others but results in taking more consideration of global contrasts between a pixel and the whole image. The visual attention model is used to develop a local distortion predictor, named color visual differences predictor (CVDP), in color images in order to effectively detect luminance and color distortions.
Longterm memory is encoded in the neuronal connectivities of the brain. The most successful models of human memory in their operations are models of distributed and self-organized associative memory, which are founded in the principle of simulaneous convergence in network formation. Memory is not perceived as the qualities inherent in physical objects or events, but as a set of relations previously established in a neural net by simultaneousy occuring experiences. When it is easy to find correlations with existing neural networks through analysis of network structures, memory is automatically encoded in cerebral cortex. However, in the emergence of informations which are complicated to classify and correlated with existing networks, and conflictual with other networks, those informations are sent to the subcortex including hippocampus. Memory is stored in the form of templates distributed across several different cortical regions. The hippocampus provides detailed maps for the conjoint binding and calling up of widely distributed informations. Knowledge about the distribution of correlated networks can transform the existing networks into new one. Then, hippocampus consolidats new formed network. Amygdala may enable the emotions to influence the information processing and memory as well as providing the visceral informations to them. Cortico-striatal-pallido-thalamo-cortical loop also play an important role in memory function with analysis of language and concept. In case of difficulty in processing in spite of parallel process of informations, frontal lobe organizes theses complicated informations of network analysis through temporal processing. With understanding of brain mechanism of memory and information processing, the brain mechanism of mental phenomena including psychopathology can be better explained in terms of neurobiology and meuropsychology.
필터를 기반으로 하는 영상 처리 알고리즘은 많은 연산과 메모리 접근으로 인해 임베디드 환경에서의 실시간 동작이 어렵다. 본 논문에서는 필터 기반의 얼굴 검출 하드웨어 엔진을 임베디드 환경에서 실시간으로 동작시키기 위해 파이프라인 구조로 설계하고 검증하였다. 얼굴 검출 알고리즘은 입력으로 들어온 영상에서 학습된 얼굴의 특징 데이터를 이용하여 얼굴의 위치를 찾는 연산을 수행한다. 이를 하드웨어로 구현하기 위해 알고리즘의 연산을 파악하여 중복되는 연산을 병렬 처리하고 라인 메모리를 이용하여 메모리 접근을 최소화하여, 이것을 기반으로 파이프라인 구조의 하드웨어를 설계하였다. 하드웨어 구조는 Resize, ICT(Improved Census Transform), Find Candidate 등의 3 단계로 나뉘어져 있으며, 총 507KByte의 내부 SRAM을 사용하였다. ARM Cortex A8 프로세서와 Xilinx사의 Virtex5LX330을 이용하여 검증한 결과 9,039 LUTs를 사용하였고 최대 동작 클록은 165MHz로, VGA($640{\times}480$) 해상도에서 108 frame/sec의 동작속도로 최대 20명까지 검출이 가능한 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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