본 논문은 깊이맵의 정보 분해(information decomposition)와 적응적 경계 평탄 필터링(adaptive edge smooth filtering)을 이용하여 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 깊이맵의 경계 영역에 평탄 필터링을 수행한 후, 깊이맵을 네 가지 종류의 분해 영상, 즉, 규칙 메쉬 영상, 경계 영상, 특징점 영상, 계층의 수 영상으로 변환한다. 그런 다음, 네 가지의 분해 영상에 3차원 메쉬 표현법을 적용하여 3차원 장면을 생성하고, 3차원 공간에서 가상 카메라의 위치를 변경하여 생성한 3차원 장면으로부터 다시점 영상을 추출한다. 실험 결과는 제안한 방법이 rubber-sheet 문제를 최소화하여 다시점 영상을 성공적으로 생성할 수 있었고, 깊이맵의 정보 분해를 통해 실시간으로 3차원 장면을 렌더링할 수 있었음을 보여준다. 또한, 제안한 방법은 기존의 방법과 달리 깊이맵 정보를 보존하기 때문에, 깊이 키잉(depth keying)과 같이 깊이 정보를 이용하는 3차원 응용에 활용할 수 있다.
본 논문에서는 대역 제한된 색도 신호에 의해 발생하는 색 번짐 현상을 TV 수신단이나 MPEG 디코더에서 효과적으로 개서하는 색 버짐 개선 방법을 제안한다. 비디오 영상 신호는 영상의 밝기 정보를 가지고 있는 한 개의 휘도 신호와 색상 정보를 가지고 있는 두 개의 색도 신호로 구성되어 있으며 사람의 눈이 미세한 면적에 대해서는 색의 변화를 거의 인식하지 못하는 점을 이용하여 색도 신호의 고주파 정보를 제한하고 있다. 하지만 HDTV와 같은 고화질 화상 제품이 생산됨에 따라 색 번짐 현상이 화질 저하의 요인으로 인식되기 시작하였다. 본 논문에서는 영상 융합 기술을 이용하여 색도 신호보다 더 많은 고주파 정보를 가지고 있는 휘도 신호의 고주파 성분을 이용하여 손상된 색도 신호의 고주파 성분을 추정하는 방법을 제안한다. 휘도 신호로부터 추출된 고주파 성분은 추정된 색도 신호와 원본 색도 신호 사이에 발생하는 에러의 ${\iota}_2-norm$이 최소화 되도록 설계된 공간 적응적 가중치에 의해서 적절히 조절된 후에 입력 색도 신호와 결합되어 색 번짐이 개선된 색도 신호를 얻을 수 있게 하다. 제안하는 색 번짐 개선 방법은 색도 신호의 해상도를 휘도 신호의 해상도만큼 향상시키기 때문에 자연스러운 결과를 출력하며 또한 기존의 방법에서는 개선하기 힘들었던 좁은 경계에서의 색 번짐 현상도 효과적으로 개선한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 시각적 및 수치적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 물체를 구성하고 있는 컬러들의 기하학적 중심을 이용하여 물체의 크기에 적응적인 추적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 크기 적응적 알고리즘은 표적윈도우의 크기를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용한다. 그러나, 이러한 방법은 표적의 배경에 표적의 색상과 유사한 물체가 존재하거나 표적의 일부분이 폐색되었을 때 표적의 크기를 추정하는데 실패한다. 이것은 히스토그램이 영역에 대한 기하학적인 공간정보를 상실한채 표적 컬러의 화소수하고만 연관되기 때문이다. 이러한 분석을 바탕으로 본 논문은 표적 컬러의 화소수의 변화에 상대적으로 덜 민감한 표적의 컬러 중심을 이용한 크기 적응 알고리즘을 제안한다. 컬러의 중심들은 공간정보를 가지고 있기 때문에 컬러중심과 표적 영역의 크기에는 직접적인 상관관계가 존재한다. 표적의 크기 변화를 추정하기 위하여 각각의 표적 컬러에 대한 줌팩터를 추정한 후, 적절한 필터링 과정을 통해 하나의 줌팩터를 추정한다. 제안한 크기 추정 알고리즘은 중심이동 기반의 추적 알고리즘과 결합된다. 제안된 크기 적응적 추적 알고리즘은 배경에 유사한 컬러가 존재하는 경우에도 안정적으로 작동하는 것을 실험으로 검증한다.
면역학이 발점함에 따라서 인간의 면역체계에 영향을 미치는 많은 요인들에 대한 수많은 연구들이 진행되고 있다. 연령, 영야상태, 스트레스, 질병, 비만, 고지혈증, 장애 등 무수히 많은 변인들이 면역방응에 직접적인 영향을 주고 있으나 운동 또한 상당한 영향력이 있어, 운동시 나타나는 면역 반응에 대하여 고찰하게 되었다. 규칙적인 운동은 초기면역과 그 이후의 적응면역을 증진시키며 특히 적응면역 중 세포 매개 면역반응과 항체매개 면역반응에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 하지만 이러한 운동도 몸의 상태가 건강하거나 몸에 맞는 운동을 규칙적으로 실시해야 효과적이며, 운동의 경험이 없거나 스트레스나 질병이 있는 상태에서의 운 동은 오히려 신체에 부담을 주어 면역력을 악화하는 결과를 초래하게 된다. 또한 일회성의 운동도 체력수준에 맞게 수행되어야 하는데, 장시간 너무 무리하게 수행하면 에너지 고갈과 함께 면역력의 감소를 초래하여 상기도 감염과 같은 질환을 야기하게 된다. 따라서 무리한 운동 후 'open window' 시기에 적절한 이온음료의 섭취, 영양분 공급 및 휴식은 건강 관리에 필수적이라 할 수 있다. 또한 수행한 운동이 규칙적이라 할지라도 운동은 운동 환경이나 선천적인 요소에 따라 운동 유발성 천식을 포함하는 운동 유발성 알레르기 질환을 야기하는 환경을 조성할 수 있으므로 본론에서 제시한 지식을 바탕으로 마라톤과 같은 장기간 운동 시 특히 주의해야 할 것으로 여겨진다.
세기조절방사선치료(Intensity Modulated Radiotherapy, IMRT)의 정도관리를 위해서 독립적인 방법으로 선량검증을 하는 것은 중요하다. 독립적 선량검증을 위해 팬톰과 이온전리함을 이용한 측정 방법이 보편적으로 이루어지지만 많은 시간과 노력이 요구된다. 본 연구에서는 세기조절방사선치료 시 시간에 따른 다엽콜리메이터의 움직임을 기록한 dynalog 파일을 이용하여 치료계획에서 도출된 총 실제 플루언스와 실제 치료 시의 모니터유닛(monitor unit, MU) 공간분포를 비교함으로써 간편한 세기조절방사선치료 정도관리 기술을 개발하였다. DICOM RT plan 파일로부터 총 실제 플루언스를 추출하고 MATLAB 코드를 이용하여 실제 치료 시 MU 공간분포를 dynalog 파일로부터 계산하였다. 개발된 방법의 효용성을 검증하기 위해 단계별조사기법과 동적조사기법으로 치료 받은 각 5명의 환자 데이터를 후향적으로 분석하였다. 분석 방법은 상용프로그램(Verisoft 3.1, PTW, German)에서 제공하는 감마인덱스를 사용하였다. 분석 결과 실제 치료 시의 MU 공간분포와 치료계획 상의 MU 공간분포 일치도가 평균 $97.8{\pm}1.33$%로 높은 일치도를 나타냈다. MU 공간분포 재구성의 정확도는 동적조사기법보다 단계별조사기법이 평균 1.4% 높았다. 본 연구에서 개발된 기술을 통해 세기조절방사선치료의 선량검증을 효과적으로 수행할 수 있다. 또한 분할치료 시 선량보정에 적용함으로써 맞춤형치료(adaptive radiotherapy)를 위한 기초자료로 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 실시간으로 입력되는 스테레오 영상에 효과적인 시차 추정 기법을 적용한 새로운 웹 기반의 원격 다시점 3D 화상 통신 시스템을 구현하였다. 제시된 방법에서는 먼저, IEEE 1394 방식의 스테레오 카메라를 이용하여 자체 설계된 Intel Xeon 서버 시스템을 통해 실시간으로 입력되며, 입력된 스테레오 영상을 중심으로 특징점의 크기에 따라 세밀하면서도 정확한 시차 지도를 검출한 뒤, 검출된 시차지도와 좌 영상을 Directshow SDK를 이용하여 네트워크 채널로 연결된 클라이언트 영역으로 전송하게 된다. 전송된 클라이언트 영역에서는 수신된 시차지도와 좌 영상을 중심으로 정확한 우 영상을 복원한 뒤, 중간시점 합성 기법을 이용하여 16시점의 다시점 입체 화상 통신을 이루게 된다. 각기 다른 상황에서 촬영된 'Joo' 영상과 'Hoon'영상을 웹 기반의 실시간 전송 및 중간영상 합성 실험결과, 본 논문에서 제안된 전송기법으로 우 영상을 복원할 경우 각각 30dB, 27dB의 높은 PSNR이 측정되었으며, 4시점의 8비트 영상을 전송할 경우, 각각 67.2ms의 속도로 디스플레이 함으로써 이를 통한 새로운 실시간 웹 기반의 원격 3D 화상 통신 시스템의 실질적인 구현 가능성을 제시하였다.
심전도 신호의 QRS 검출은 심장의 상태를 확인 할 수 있는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 측정할 때 발생되는 여러 종류의 잡음성분들로 인하여 이를 분석하는데 어려움을 준다. 가장 큰 문제를 야기하는 부분이 기저선 변동 잡음인데 전극을 부착한 부위의 근육수축과 호흡의 리듬에 따라서 발생하게 된다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 대상 환자의 특징을 파악하여 정확한 QRS를 검출할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 QRS 검출을 위한 형태 연산기반의 기저선 잡음제거 기법을 제안한다. 이를 위해 형태 연산을 통한 전처리 과정과 적응형 윈도우를 통해 QRS를 검출하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 일반적으로 심전도 기저선 변동 잡음 제거 시 사용되는 기존 필터와의 신호의 왜곡도를 비교 평가하였다. 또한 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 R파 검출 결과를 확인하였다. 실험 결과로부터 형태 연산을 이용한 방법이 적은 연산량으로 충분한 잡음제거율을 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
The ${\Delta}\;V_{10}$ or 10-Hz flicker index, as a common method of measurement of voltage flicker severity in power systems, requires a high computational cost and a large amount of memory. In this paper, for measuring the ${\Delta}\;V_{10}$ index, a new method based on the Adaline (adaptive linear neuron) system, the FFT (fast Fourier transform), and the PSO (particle swarm optimization) algorithm is proposed. In this method, for reducing the sampling frequency, calculations are carried out on the envelope of a power system voltage that contains a flicker component. Extracting the envelope of the voltage is implemented by the Adaline system. In addition, in order to increase the accuracy in computing the flicker components, the PSO algorithm is used for reducing the spectral leakage error in the FFT calculations. Therefore, the proposed method has a lower computational cost in FFT computation due to the use of a smaller sampling window. It also requires less memory since it uses the envelope of the power system voltage. Moreover, it shows more accuracy because the PSO algorithm is used in the determination of the flicker frequency and the corresponding amplitude. The sensitivity of the proposed method with respect to the main frequency drift is very low. The proposed algorithm is evaluated by simulations. The validity of the simulations is proven by the implementation of the algorithm with an ARM microcontroller-based digital system. Finally, its function is evaluated with real-time measurements.
심전도는 심근허혈, 부정맥, 심근경색과 같은 심장질환의 진단에 이용된다. 특히 심근허혈은 ST 세그먼트의 형태 변화가 나타나는데, 이러한 변화는 일시적으로 나타나며 특별한 증상을 동반하지 않는다. 따라서 지속적인 모니터링을 통해서 ST의 일시적인 변화를 검출하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 심근허혈 진단을 위한 ST세그먼트 형태 분류 알고리즘을 제안한다. 이는 전처리 과정과 적응가변형 문턱치를 통해 R파와 각 특징점을 검출 한 후 S와 T파사이의 굴곡점으로부터 특정한 기울기 정보를 추출하여 ST의 기울기 기준점과 비교함으로써, 검출된 ST를 6가지 형태로 분류하는 방법이다. 개발된 알고리즘은 심전도로부터 ST 레벨 변화 구간을 검출하고, 검출된 구간에 대해서도 ST의 형태를 분류함으로써 심전도 레벨 변화뿐만 아니라 형태에 대한 정보도 제공한다. 제안한 알고리즘의 심근허혈 패턴 진단 성능을 평가하기 위해서 European ST 데이터베이스를 사용하였다. 성능 평가 결과 가장 높은 분류성공률은 99.4%이며, 낮은 성공률은 68.48%를 나타내었다.
Objective: The purpose of this study was to develop and evaluate smart secondary controls using iPad for the drivers with physical disabilities in the driving simulator. Background: The physically disabled drivers face problems in the operation of secondary control devices that accept a control input from a driver for the purpose of operating the subsystems of a motor vehicle. Many of conventional secondary controls consist of small knobs or switches that physically disabled drivers have difficulties in grasping, pulling or twisting. Therefore, their use while driving might increase distraction and workload because of longer operation time. Method: We examined the operation time of conventional and smart secondary controls, such as hazard warning, turn signal, window, windshield wiper, headlights, automatic transmission and horn. The hardware of smart secondary control system was composed of iPad, wireless router, digital input/output module and relay switch. We used the STISim Drive3 software for driving test, customized Labview and Xcode programs for interface control of smart secondary system. Nine subjects were involved in the study for measuring operation time of secondary controls. Results: When the driver was in the stationary condition, the average operation time of smart secondary devices decreased 32.5% in the normal subjects (p <0.01), 47.4% in the subjects with left hemiplegic disabilities (p <0.01) and 38.8% in the subjects with right hemiplegic disabilities (p <0.01) compared with conventional secondary devices. When the driver was driving for the test in the simulator, the average operation time of smart secondary devices decreased 36.1% in the normal subjects (p <0.01), 41.7% in the subjects with left hemiplegic disabilities (p <0.01) and 34.1% in the subjects with right hemiplegic disabilities (p <0.01) compared with conventional secondary devices. Conclusion: The smart secondary devices using iPad for people with hemiplegic disabilities showed significant reduction of operation time compared with conventional secondary controls. Application: This study can be used to design secondary controls for adaptive vehicles and to improve the quality of life of the people with disabilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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