This paper presents a dynamic retry adaptation scheme for H.264 HD video, called DRAS.264, which dynamically adjusts the retry limits of frames at the medium access control (MAC) layer according to the impact those frames have on the streamed H.264 HD video. DRAS.264 is further improved with a bandwidth estimation technique, better prediction of packet delays, and expanded results covering multi-slice video. Our study is performed using the Open Evaluation Framework for Video Over Networks as a simulation environment for various congestion scenarios. Results show improvements in average peak signal-to-noise ratios of up to 4.45 dB for DRAS.264 in comparison to the default MAC layer operation. Furthermore, the ability of DRAS.264 to prioritize data of H.264 bitstreams reduces error propagation during video playback, leading to noticeable visual improvements.
The fabrication and experimentation of multi-channel electrodes which enable detecting and recording of multi-site neuronal signals have been investigated. A multi-channel electrode array was fabricated by depositing 2000${\AA}$ thick Au layer on the 1000${\AA}$ thick Ti adhesion layer on a glass wafer. The metal paths were patterned by wet etching and passivated by depositing a PECVD silicon nitride insulation layer to prevent signals from intermixing or cross-talking. After placing a thin slice of rat cerebellar granule cell in the culture ring located in central portion of the multi-channel electrode plate, a neuronal signal from an electrode which is in contact with the cerebellar granule cell has been detected. It was found that the electrode impedance ranges 200㏀∼1㏁ and the impedance is not changed by cleaning with nitric acid. Also, the impedance is inversely proportion to the exposed electrode area and the cross-talk is negligible when the electrode spacing is bigger than 600$\mu\textrm{m}$. The amplitude and frequency of the measured action potential were 38㎷ and 2㎑, which are typical values. From the experimental results, the fabricated multi-channel electrode array proved to be suitable for multi-site neuronal signal detection for the analysis of a complicated cell network.
CDMA(Code Division Multiple Access)는 이동통신에서 다수의 사용자들이 동시에 시간과 주파수를 공유하며 접속이 가능한 다중접속(Multiple Access) 방식의 하나이다. 그렇지만 이동통신은 주파수라는 한정된 자원을 이용하기 때문에 용량이 제한된 가용 주파수 자원을 여러 사람이 효율적으로 공유할 수 있도록 하는 다중접속이 이동통신에서는 필수적인 기술이다. CDMA는 홈네트워크, 군사용, 상업용뿐만 아니라 의료분야에까지도 다양하게 응용되어가고 있다. 본 논문은 기존 양면보드 방식이 아닌 PCB 8계층의 적층방식을 단면보드 회로로 구성하여 RF(Radio Frequency)특성을 유지하며, 슬롯형의 커넥터를 적용한 Cellular Band의 CDMA 모듈의 설계 및 성능 분석 결과를 제시한다.
본 논문에서는 Wavelet 변환과 Vector Quantization(VQ)을 이용한 VBR (variable-bit-rate) 비디오 트래픽 모델을 제안하고 있다. 여기에서 제안된 방법은 영상 트래픽을 Wavelet 변환한 후 두 개의 요소로 분해하여 각각을 분리하여 모델링한다. 첫 번째 요소는 AR(1) 프로세스 모델로 이것은 트래픽의 비교적 장시간에 걸친 변화 특성을 표현한다. 두 번째 요소는 벡터 양자화(VQ)를 사용하여 비교적 짧은 시간의 트래픽 특성을 표현한다. 다른 VBR 트래픽의 모델 방법과 비교해서 본 논문에서 제안하는 모델은 세 가지 장점을 가지고 있다. 첫째로 영상 트래픽의 특성을 장시간과 단시간의 형태로 나누어 모델링을 할 수 있다. 둘째로 트래픽 데이터의 주기적 코딩 구조를 보존한다. 마지막으로 프레임 레벨과 슬라이스 레벨의 트래픽 모델링을 통합할 수 있다. 통계적 측정과 네트워크 성능 실험을 통하여 제안된 모델의 타당성을 검증하였다.
에러가 존재하는 전송 환경에서 압축된 영상을 전송하는 경우, 일정한 화질을 유지하기 위해서는 에러 은닉 기법이 필요하다. 본 논문에서는 블록 기반의 영상 압축에 있어서 공간적 에러 은닉 기법을 제안한다. 제안된 기법은 공간 영역에서 슬라이스 단위의 에러가 발생했을 경우, 에러가 발생한 블록에 이웃하는 상 하 블록의 경계 화소를 이용하여 손상된 블록의 상 하 외곽 영역의 세밀한 에지 방향성을 찾아 각각 부분 복원을 한다. 그리고 복원되지 않은 내부 영역은 이웃한 경계 화소를 이용하여 블록 내의 전체적인 에지 방향성을 찾아 적응적으로 최종 복원 영상을 만들어 내는 2단계의 경계 정합 기법이다. 이 기법은 기존의 에러 은닉 방식보다 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 에지를 흐름을 잘 복원하여 객관적 주관적으로 우수한 복원 영상을 얻게 해준다.
최대 7기기까지의 슬레이브 디바이스들과 연결이 가능한 블루투스 피코넷에서, RF 연결단으로 송신되는 무선 데이터는 블루투스 버전 1.1 송신 규약에 적합하도록 1마이크로미터 단위로 슬라이싱되어 베이스밴드 입력단으로 들어오게 된다. 본 연구에서는 상대적으로 불안정한 RF 디바이스에서 베이스밴드로 전달되는 아날로그 신호를 1 마이크로미터 단위의 정확한 슬라이싱을 가능하게 해 주고, 또한 불안정한 아날로그에 대한 신호의 노이즈를 제거할 수 있는 디지털 로우패스 필터를 설계하였다. 설계된 디지털 로우패스필터는 블루투스 RF 일체형 베이스밴드 침의 절전 모드, 정상동작 모드와 고속 동작 모드인 12MHz, 24MHz, 48MHz 각 주파수에서 모두 정상적으로 동작하였다.
본 논문은 2004년 12월 국내 표준(KS)으로 제정된 ARIA 암호 알고리듬의 하드웨어 구조를 처음으로 제안하고 있다. ARIA 암호 알고리듬은 알려진 공격에 대하여 안전하며, Involution SPN (Substitution Permutation Network)으로써 구조적 효율성도 높다. 1 cycle/round 구조로 갖는 제안된 ARIA 구조는 회로 크기를 줄이기 위해 s-box를 듀얼 포트 롬과 배럴 로테이터를 채택한 고속의 라운드 키 생성기를 포함하고 있다. 제안된 ARIA는 Xilinx VirtexE-1600 FPGA를 사용하여 구현하였고, 1,490 slices와 16 RAM 블록을 사용해서 437 Mbps의 성능을 낸다. 설계된 ARIA 블록을 검증하기 위해서 영상 데이터를 암호화(복호화)하여 통신하는 시스템을 개발하였다. 설계한 ARIA는 IC 카드뿐만 아니라 데이터 저장이나 인터넷 보안 규격(IPSec, TLS)과 같은 많은 데이터를 고속 처리가 필요한 응용에 적용될 수 있다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환과 SVM 분류기를 이용하여 3차원 초음파 볼륨으로부터 전립선 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 웨이브렛 변환의 수평 수직 방향의 상세 영상들의 평균치들로부터 웨이브렛 변환 모듈러스 영상을 구함으로써 잡음전력 대비 전립선 윤곽에 대한 국부 최대치들의 첨예도가 큰 모듈러스 영상을 얻을 수 있다. 또한 전립선의 밝기 변이 특성 및 전립선 내외부의 질감 차이 등을 특징으로 한 SVM 분류기를 이용함으로써 전립선 윤곽 추출의 정확도를 크게 향상시킬 수 있다. 실험 결과, 제안한 방법을 이용하여 전립선 윤곽을 찾을 경우 전문가에 의하여 추출된 윤곽과 비교하여 절대 평균 거리가 1.89로 나타났다.
GPS 및 무선 통신 기술의 진보와 네트워크의 활성화 및 단말기의 소형화를 통해 이동하는 차량의 위치 추적이 가능해지고, 위치를 기반으로 한 서비스 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 위치기반 서비스를 제공하기 위해서는 수많은 이동 객체 데이타를 빠르게 저장, 검색하기 위한 색인 기술이 필수적이다. 그러나 기존의 이동 객체 색인은 각각의 입력받는 위치 정보를 직접 색인에 입력하기 때문에 많은 비용이 든다. 따라서 이 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 색인의 입력 비용을 효과적으로 줄이는 버퍼 노드 방식을 제안하고, 이를 활용한 GU-트리를 설계한다. 제안된 버퍼 노드 방식은 입력받는 이동 객체 정보를 넌 리프 노드 단위로 그룹화하여 색인에 저장함으로써 데이타를 입력하는 시간을 효과적으로 줄인다. 그리고 기존의 색인과 비교 실험함으로써, 버퍼 노드 입력 방식이 이동 객체 색인의 데이타 입력 비용을 효과적으로 줄이고, 특정 시점 질의에서 검색의 성능을 높이는 것을 확인한다. 제안된 버퍼 노드 방식은 여행 가이드 및 물류 차량 관리 시스템과 같이 빈번한 위치 갱신이 이루어지는 환경에서 효과적으로 사용될 수 있다.
In order to diagnose and prevent Alzheimer's Disease (AD), it is becoming increasingly important to develop a CAD(Computer-aided Diagnosis) system for AD diagnosis, which provides effective treatment for patients by analyzing 3D MRI images. It is essential to apply powerful deep learning algorithms in order to automatically classify stages of Alzheimer's Disease and to develop a Alzheimer's Disease support diagnosis system that has the function of detecting hippocampus and CSF(Cerebrospinal fluid) which are important biomarkers in diagnosis of Alzheimer's Disease. In this paper, for AD diagnosis, we classify a given MRI data into three categories of AD, mild cognitive impairment, and normal control according by applying 3D brain MRI image to the Faster R-CNN model and detect hippocampus and CSF in MRI image. To do this, we use the 2D MRI slice images extracted from the 3D MRI data of the Faster R-CNN, and perform the widely used majority voting algorithm on the resulting bounding box labels for classification. To verify the proposed method, we used the public ADNI data set, which is the standard brain MRI database. Experimental results show that the proposed method achieves impressive classification performance compared with other state-of-the-art methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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