디지털 홀로그래피에서 재생상을 재생할때 복소공액 홀로그램을 도입하여 위상 왜곡과 잡음이 제거된 재생 영상을 얻는 방법에 대하여 연구하였다. 일반적으로 디지털 홀로그램은 시료의 위상 정보 외에 위상 정보에 겹쳐져 있어 잡음으로 작용하는 허상, DC항 뿐만 아니라 측정 시스템의 위상 왜곡 현상도 모두 포함되어 기록된다. 기록된 홀로그램에서 시료의 위상 정보만을 분리하여 이를 재생하면 질 좋은 위상 재생상을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 복소공액 홀로그램을 이용하면 off-axis 및 in-line 홀로그래피에서 위상왜곡과 측정시스템이 가지고 있는 잡음을 제거 할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
자율주행 기술이 발전함에 따라 물체 인식 기술에 대한 중요도가 높아지고 있다. 물체 인식에 있어서 안개가 낀 날씨는 가시성 및 검출 능력을 저하시키기 때문에 안개 제거 연구가 필요하다. 하지만 안개가 제거된 이미지는 고유의 색상을 제대로 반영하지 못해 검출 오류를 발생시킨다. 본 논문에서는 CIE1931 색 좌표계를 사용해 색상 영역을 확장 또는 축소하여 실세계 색상을 반영하는 알고리즘 및 하드웨어를 제안한다. 또한, 영상 매체의 발달에 맞춰 4K 환경에서 실시간 처리가 가능한 하드웨어를 구현한다. 이 하드웨어는 Verilog로 작성되었으며 SoC 보드를 통해 검증하였다.
본 논문에서는 복잡한 배경이 있는 영상에서 얼굴 영역을 추출하는 효율적인 방법을 제안한다. 입력 영상을 밝기에 영향을 받지 않는 칼라 공간으로 변환하고 피부색을 추출한다. 각각의 피부색으로 구분된 얼굴 후보영역들은 객체화하여 처리한다. 객체화된 영역에서 잡음과 겹쳐진 객체들을 제거한다. 최종적인 얼굴 영역으로 판단하기 위해 추출된 객체의 크기 비율, 피부색의 분포율 등을 검사한다. 이 과정에서 얼굴 영역이 아니라고 판단된 객체들은 얼굴 후보 영역에서 제외된다. 제안한 방법은 복잡한 배경, 기울어진 얼굴, 액세서리가 있는 얼굴, 하나의 영상에 여러 얼굴이 있는 경우 등 다양한 환경에서 얼굴 영역을 추출율을 높일 수 있었다.
본 연구에서는 교통 신호를 능동적으로 제어하기 위하여 횡단보도영역에서 보행자의 행동을 판단하는 방법을 제안한다. 코드북기법을 이용하여 보행자 객체를 검출하고, 외곽선을 정보를 획득한다. 신속한 객체 검출을 위하여 CUDA(Compute Unified Device Architecture)기반 병렬화 처리한다. 해당 객체의 형상정보에 왜곡을 일으키는 투영 음영을 제거한 후, 보행자 객체가 보행자인지 혹은 차량, 동물인지를 식별하기 위해 힐버트 스캔 거리값(Hilbert Scan Distance)을 이용한 형판정합 기법을 수행한다. 정합 후에는 보행자 객체의 움직임, 얼굴영역의 특징, 대기 시간의 분석을 통하여 보행자의 횡단보도 이용 의지를 판단하고 교통신호를 제어한다.
자바에서는 어떤 객체에 접근하는 작업을 할 때마다 항상 해당 객체에 대한 레퍼런스가 널 (Null)인지 여부를 먼저 검사하도록 규정하고 있다. 자바 언어는 객체 중심 언어이기 때문에 객체 접근이 빈번하며 이러한 널 포인터 검사는 자바 프로그램의 성능을 크게 저하시킬 수 있다. 이러한 성능 저하를 줄이기 위한 방법으로 불필요하게 반복되는 널 포인터 검사를 제거하는 기법이 사용되고 있다. 즉, 적시 (Just-in-Time, JIT) 컴파일러가 사용되는 자바 수행 환경에서 코드 분석을 통해 불필요한 널 포인터 검사 코드를 제거하는 최적화를 한다. 본 논문은 JIT 컴파일러 수행 환경에서 조건 수행(predication)이라는 최근 마이크로프로세서의 특징을 이용하여, 기존의 최적화로는 제거할 수 없는 널 포인터 검사 코드를 추가로 없애는 방법을 제시한다. 일반적으로 널 포인터 검사 코드는 비교와 분기 두 명령어로 이루어져 있는데, 그 중에 비교 명령어를 객체를 사용하기 전에 수행하는 것이 아니라 객체가 정의된 직후에 미리 수행하도록 함으로써 널 포인터 검사를 위해 수행되는 총 비교 명령어 수를 줄이는 것이 이 방법의 주된 내용이다. 실험 결과 기존의 널 포인터 제거로 최적화된 코드에 비해 수행된 비교 명령어의 수는 SPECjvm98에서 평균 3.21$\%$줄었고, 생성된 비교 명령어 수는 1.98$\%$ 줄었다. 이는 인텔 IA-64 아이테니엄(Itanium) 컴퓨터에서 평균 0.32$\%$의 성능 향상을 가져왔다.
Lee, Ah Young;Hwang, Bo Ra;Lee, Myoung Hee;Lee, Sanghyun;Cho, Eun Ju
Nutrition Research and Practice
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제10권3호
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pp.274-281
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2016
BACKGROUND/OBJECTIVES: The accumulation of amyloid-${\beta}$ ($A{\beta}$) in the brain is a hallmark of Alzheimer's disease (AD) and plays a key role in cognitive dysfunction. Perilla frutescens var. japonica extract (PFE) and its major compound, rosmarinic acid (RA), have shown antioxidant and anti-inflammatory activities. We investigated whether administration of PFE and RA contributes to cognitive improvement in an $A{\beta}_{25-35}$-injected mouse model. MATERIALS/METHODS: Male ICR mice were intracerebroventricularly injected with aggregated $A{\beta}_{25-35}$ to induce AD. $A{\beta}_{25-35}$-injected mice were fed PFE (50 mg/kg/day) or RA (0.25 mg/kg/day) for 14 days and examined for learning and memory ability through the T-maze, object recognition, and Morris water maze test. RESULTS: Our present study demonstrated that PFE and RA administration significantly enhanced cognition function and object discrimination, which were impaired by $A{\beta}_{25-35}$, in the T-maze and object recognition tests, respectively. In addition, oral administration of PFE and RA decreased the time to reach the platform and increased the number of crossings over the removed platform when compared with the $A{\beta}_{25-35}$-induced control group in the Morris water maze test. Furthermore, PFE and RA significantly decreased the levels of nitric oxide (NO) and malondialdehyde (MDA) in the brain, kidney, and liver. In particular, PFE markedly attenuated oxidative stress by inhibiting production of NO and MDA in the $A{\beta}_{25-35}$-injected mouse brain. CONCLUSIONS: These results suggest that PFE and its active compound RA have beneficial effects on cognitive improvement and may help prevent AD induced by $A{\beta}$.
비디오 복원(video completion) 기술은 비디오 영상에서 색상 정보가 없는 픽셀에 적절한 색을 채워 영상을 복원하는 기술이다. 본 논문에서는 움직이는 물체가 서로 교차하는 비디오 영상에서 원하지 않는 물체를 제거하고 이때 발생한 영상 홀(image hole)을 채우는 비디오 복원 기술을 제안한다. 움직이는 카메라에서 획득한 비디오 영상에서 이동하는 두 물체 중 카메라와 가까운 물체를 제거함으로써 가려진 이동물체와 배경에 홀이 발생하게 되고, 이 홀온 다른 프레임들의 정보를 이용하여 채움으로써 새로운 비디오를 생성한다. 입력 영상의 모든 프레임에 대해 각 물체의 중심을 추정하여 물체의 중심을 기준으로 시-공간 볼륨(spatio-temporal volume)을 생성하고, 복셀 매칭(voxel matching)을 통한 시간적 탐색(temporal search)을 수행한 후 두 물체를 분리한다. 가리는 물체 영역으로 판단된 부분을 삭제하고 공간적 탐색(spatial search) 방법을 이용하여 홀을 채워 가려짐이 있는 이동 물체 및 배경을 복원한다. 복원된 영상에서 블렌딩을 통해 솔기(seam)를 제거한다. 비디오카메라로 획득한 두 실영상을 이용하여 실험을 수행한 결과 가려진 물체를 복원한 새로운 비디오 영상을 생성할 수 있었다.
딥러닝을 이용한 객체 검출의 경우 정확도와 실시간성을 모두 요구한다. 그러나, 한정된 자원 환경에서는 수 많은 양의 데이터를 처리하는 딥러닝 모델을 사용하기 어렵다. 이러한 문제 해결을 위해 본 논문에서는 소형임베디드 장치를 위한 객체 검출을 모델을 제안하였다. 일반적인 검출 모델과 달리 사전 학습된 특징 추출기를 제거한 구조를 사용하여 모델 크기를 최소화하였다. 모델의 구조는 경량화된 컨볼루션 블록을 반복해서 쌓는 구조로 설계하였다. 또한, 검출 오버헤드를 줄이기 위해 영역 제안 횟수를 크게 줄였다. 제안하는 모델은 공개 데이터 셋인 PASCAL VOC를 사용하여 학습 및 평가하였다. 모델의 정량적 평가를 위해 검출 분야에서 사용하는 average precision으로 검출 성능을 측정하였다. 그리고 실제 임베디드 장치와 유사한 라즈베리 파이에서 검출 속도를 측정하였다. 실험을 통해 기존 검출 방법 대비 향상된 정확도와 빠른 추론 속도를 달성하였다.
In the present paper, it removed the low frequency noise under 1Hz which get up base wandering from the various noise which is included in ECG signals. It used wavelet filter, FIR filter and Adaptive FIR filter and compared the efficiency of the filter. The set condition of 3 kind filters which are the comparative object is the next contents. Used wavelet case, used generating functions db7 and after decomposition, the low frequency of 8 phases (cA8) replaced at 0. FIR filter case, filter coefficient set 1400, cutoff frequency (${\omega}$) set 0.002. Adaptive FIR filter case, collecting coefficients (${\mu}$) with 0.005. The comparative result from the output wave shape and FT spectrum, wavelet is excellent in base wandering removals compared FIR filter and Adaptive FIR filter. And SNR comparisons, wavelet filter(44.16) is high compare with other two filters(25.19 and 15.94).
A novel dual beam heterodyne Laser Doppler Vibrometer (LDV) in conjunction with FM demodulators, which utilizes a residual beam to eliminate the perturbationdue due to the vibrometer body vibration without any external reference surface, has been developed. Residual laser beam from the beam splitter is used to pick up the vibration of damper, which is mounted in the vibrometer, and combined with reference beam at the photodetector. The output signal of this detector and main signal are processed to extract the object vibration, using a least mean square adaptive algorithm. It is shown experimentally that the body vibration of 1-5 Hz can be effectively removed from the measured signal using DSP technology to extract unperturbed 100 Hz original signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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