본 논문은 H.264 / MPEG-4 AVC 비디오 코덱에서 쌍예측 픽쳐의 시간적 다이렉트 모드의 모션벡터를 유포하는 방법을 소개한다. 우선, 다이렉트 모드의 list 1 레퍼런스 픽쳐에 있는 동일 위치 블록에서의 시간적 다이렉트 모드의 모션벡터 유포를 위해 사용될 모션벡터 결정 방법과 상기 결정된 모션벡터가 가리키는 레퍼런스 픽쳐를 다이렉트 모드의 list 0 레퍼런스 픽쳐로 결정하는 방법을 제시한다. 또한 동일 위치의 매크로블록이 인트라 모드를 예측모드로 가지고 있을 때, 코딩 효율을 높이기 위한 방법으로써 레퍼런스 픽쳐 인덱스 및 다이렉트 모드의 모션벡터를 공간적으로 예측하는 기법을 제시한다. 그리고, 쌍예측 픽쳐 매크로블록과 다이렉트 모드의 list 1 레퍼런스 픽쳐에 있는 동일 위치 블록은 프레임 모드 또는 피일드 모드로 코딩이 이루어질 수 있으므로 4가지 경우에 대한 다이렉트 모드의 모션벡터 연산 방법을 소개한다. 마지막으로, 실험을 통한 공간적 다이렉트 모드와의 성능평가 결과를 보임으로써, 본 논문이 제시한 기법이 H.264 / MPEG-4 AVC의 시간적 다이렉트 모드에 적용될 수 있음을 보여준다.
핵의학은 방사성 동위원소 추적자를 인체에 투여하여 질병의 형태학적 정보와 생물학적 기능 정보를 얻고 평가한 Amyloid PET Tracer 개발로 베타아밀로이드 신경반 확인을 통해서 알츠하이머 진단의 정확도를 높일 수 있다. 그러나 20분이라는 긴 영상획득 시간은 환자에게 힘든 시간 일 수 있다. PET/CT 검사는 환자의 움직임에 민감하며, 검사 결과에도 일부분 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 체내 방사성 의약품의 분포를 시간에 따른 list mode acquisition 방법을 통해 영상의 정량적 평가에 영향을 미치지 않으면서 적절한 영상획득 시간 연구하였다. list mode는 기존의 frame mode에 비해 시간에 대한 정보가 포함되어 연구자들이 원하는 시간에 대한 영상을 별도로 reconstruction 할 수 있어 data 분석에 용이하다. 연구 방법은 5 min frame/bed, 10 min frame/bed, 15 min frame/bed, 20 min frame/bed 로 리스트 모드를 이용하여 시간별 재구성 영상을 획득하여 SNR(signal to noise ratio) 과 LPR(lesion-to-pons uptake ratio)의 차이와 판독의 차이를 비교 분석하여 적정한 영상획득시간을 알아보고자 하였다. 정량적 분석 결과 list mode로 측정 시 정량적 평가 결과, 영상획득 시간이 증가함에 따라 관심 영역 6개에서 SUVmean 값은 감소하였으나 5 min/bed 영상에서 가장 많은 차이를 보였고 10 min/bed 그리고 15 min/bed 순으로 SUVmean 값의 차이가 감소하였다. 따라서 15 min/bed 에서의 SUVmean 값은 영상의 평가에 영향을 끼치지 않을 만큼의 차이가 없다는 결과값이 나왔다. LPR 값의 차이는 없었다. 정성적 분석 결과, PET 영상획득시간에 따른 판독 소견의 변화는 없었으며 시간에 따른 영상 재구성의 정성적 분석 점수의 유의한 차이가 없었다. 연구 결과 F-18 fluteme tamol PET/CT 검사 시 15 min/bed 과 20 min/bed 영상이 유의한 차이가 없으므로 환자의 상태에 따라 LIST MODE를 통해 선택적으로 15 min/bed 을 사용하여 영상획득 시간을 줄이는 것이 임상적으로 유용하다고 할 수 있다.
Lee, Alex;Jun, Dongsan;Kim, Jongho;Choi, Jin Soo;Kim, Jinwoong
ETRI Journal
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제36권4호
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pp.528-536
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2014
High Efficiency Video Coding (HEVC) is the most recent video coding standard to achieve a higher coding performance than the previous H.264/AVC. In order to accomplish this improved coding performance, HEVC adopted several advanced coding tools; however, these cause heavy computational complexity. Similar to previous video coding standards, motion estimation (ME) of HEVC requires the most computational complexity; this is because ME is conducted for three inter prediction modes - namely, uniprediction in list 0, uniprediction in list 1, and biprediction. In this paper, we propose an efficient inter prediction mode (EIPM) decision method to reduce the complexity of ME. The proposed EIPM method computes the priority of all inter prediction modes and performs ME only on a selected inter prediction mode. Experimental results show that the proposed method reduces computational complexity arising from ME by up to 51.76% and achieves near similar coding performance compared to HEVC test model version 10.1.
HEVC(High Efficiency Video Coding) 보다 뛰어난 압축 성능을 갖는 차세대 비디오 압축 표준으로 진행중인 VVC(Versatile Video Coding)에서는 보다 향상된 움직임 병합(Merge) 모드를 위한 기법들이 다루어지고 있다. 기존의 병합 모드에서는 다수의 주변 블록에서 움직임 정보가 존재하지 않으면 현재 블록의 움직임 정보로 사용할 병합 후보 리스트에 제로(zero) 움직임 벡터가 후보에 삽입될 수 있으며 이는 부호화 효율을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 병합 후보 리스트에 제로 움직임 후보가 삽입되는 경우를 줄이기 위해 대체 움직임 정보를 생성하여 병합 후보 리스트에 삽입하는 효율적인 병합 모드 후보 리스트 구성 기법을 제시한다. 실험결과 제안 기법은 VTM1.0 대비 3% 복호화 복잡도 증가와 함께 0.2%의 부호화 성능 향상을 보였다.
In this paper, we design and implement an Application based on android platform, which can control arduino Prime Smart Car using Bluetooth communication. This Application consist of Bluetooth communication module, manual mode module, and line-tracer mode module. In the Bluetooth communication module, it checks the on/off status of Smartphone Bluetooth. If Bluetooth status is off, it activates Bluetooth, selects the corresponding device from Bluetooth device list, and connects with a pair. In order to reduce coding time, we implements Bluetooth communication using inherited class from android Bluetooth package. In the manual mode module, it implements six direction moving button and stop button, which can control arduino Prime Smart Car. In the line-tracer mode module, it implements Prime Smart Car with self-driving function using TCRT5000 sensor. And moving button and stop button is disabled.
Purpose: This study identifies preventive measures for VOC management by analyzing the causes and effects of factors that contribute to high risk service failure using FMEA on KORAIL VOC data. Methods: Two research methods were used. First, a Risk Priority Number (RPN) was assigned to each KORAIL VOC based on Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Second, multiple regression analysis was run with RPN factors that include severity, occurrence, and detection as the independent variables and customer dissatisfaction as the dependent variable. Results: Multiple regression analysis showed that RPN factors including severity, occurrence, and detection had significantly positive relationship with customer dissatisfaction. Based on these results, an FMEA was performed on VOC categories with high RPN for railroad stations including platform, ticketing, ticket verification, parking, and escalator, and VOC categories with high RPN for trains including entrance doors, cafes, air quality, announcement, and ticket verification. Conclusion: This study has practical implications to service failure management. A priority order using FMEA was established for the list of customer dissatisfactions that should be addressed to actively manage service failure, and strategies for tackling this priority list are offered.
심장 질환에 의한 사망률의 점차적으로 증가하므로 heart PET 검사가 많이 활용되고 있다. 하지만 static mode의 경우 심장 움직임으로 인해 흐림이 많이 발생하므로 심전도와 동기화 검사를 통해 보다 공간 분해능을 향상 시킬 수 있을 겁니다. 5명의 내원 환자에 대해 10 mCi의 $^{13}N-ammonia$를 주입하면서 ECG와 gate 한 list mode 획득하고, non-gate영상과 gated 영상을 재구성 후, 비교 평가하였다. 반치폭은 23.34% 증가하였고, 두 영상간의 감쇠 영상은 많은 차이가 남을 알 수 있었으며, 눈가림 실험에서도 8명 모두가 gated PET 영상이 우수함을 말해 주었다. 심전도와 동기화를 통해 심장 PET 영상의 공간 분해능이 우수해졌으며, EF value, wall motion, QPS, QGS와 같이 다양한 정량적 평가에 시행할 수 있어서, 보다 많은 정보를 환자에 제공해줌을 알 수 있었다.
Rb-82를 이용한 PET 검사는 심근 관류의 임상적 평가에 중요한 역할을 한다고 알려져 있다. 그러나 PET/CT의 dead time 때문에 count value와 방사능농도 사이의 직선성이 유지되지 않는다면 데이터를 획득할 때 좌심실 입력 함수가 과대평가되어 심근관류가 과대평가될 수 있다. 본 연구에서는 리스트 모드에서 획득한 PET data에서 방사능농도에 따른 count value의 직선성을 평가하였다. Biograph 40 True Point PET/CT를 이용하여 직경 12 cm, 길이 10.5 cm의 cylindrical phantom에 F-18 333 MBq과 물 800 mL를 채우고 7반감기동안 10min frame/bed로 리스트 모드를 이용하여 획득하였다. Raw data는 OSEM (order: 4, subsets: 8)과 FBP (Gaussian filter FWHM 5 mm) 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. Sinogram 정보에서 prompt counts, net true counts, random counts를 측정하였다. 재구성 된 phantom 영상에 ROI를 설정하여 총 계수와 background를 측정하고 background correction을 사용하여 count value를 측정하여 직선성을 평가하였다. 리스트 모드를 이용하여 sinogram에서 측정된 prompt counts는 방사능농도에 비례하여 증가하였다. 낮은 방사능농도에서 net true counts와 random counts는 방사능농도에 따라 증가하였다. 높은 방사능농도에서는 net true counts의 증가율이 점차 감소되었고, 반면에 random counts의 증가율은 증가하였다. 그리고 OSEM과 FBP 알고리즘으로 재구성된 영상에서 측정한 count value의 차이는 없었고 방사능농도에 비례하여 count value가 증가하고 직선성이 유지되었다. Biograph 40 True Point PET/CT scanner는 재구성된 영상에서 낮은 방사능농도뿐만 아니라 높은 방사능농도(~416.25 kBq/mL)에서도 측정 된 count value와 방사능농도 사이의 직선성이 유지되는 것을 보여주었다. 따라서 실험에서 사용한 PET/CT scanner는 Rb-82, N-13, O-15, F-18을 이용한 heart dynamic PET study에서데이터의 정량적 분석에 유용할 것으로 판단된다.
In this paper, we describe a security problem of IPsec. And we propose a solution for this problem. The problem is a fragility of IPsec Gateway which is used in tunnel mode. The role of IPsec Gateway is encrypting or decrypting IPsec packets. Because of the role of IPsec Gateway, IPsec Gateway suffers overhead for decrypting numerous packets. Adversaries can easily attack IPsec Gateway using a DDoS attack. To solve this problem, we propose the "Priority based Random Packet Drop" method. In this method, the white list which is a list of normal users is created. After that, according to the frequency of uses, the method marks priorities of random drops to the white list. If anomalous traffic appeared, this method will drop many packets which consist of anomalous traffic. In simple experiment, we show our solution is proper to defend IPsec Gateway. For this experiment, we use empirical backbone traffic which includes DoS attacks.
For decreasing an unexpected shutdown of Nuclear Power Plants, Korea Hydro & Nuclear Power co.(KHNP) has developed Single Point Vulnerability(SPV) of NPPs since 2008. SPV is the equipment that cause reactor shutdown & turbine trip or more than 50% power rundown due to its malfunction. New type Nuclear Power Plants need to develop the SPV list, so performed the SPV selection for about 1 year. To develop this, Failure Mode Effect Analysis(FMEA) methods are used. As results of FMEA analysis, about 700 equipment are selected as SPV. Thereafter those are going to be applied to new type Nuclear Power Plants to enhance equipment reliability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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