본 논문에서는 H.264/AVC 비디오 코덱에 다차원 변환을 적용하여 높은 압축 성능을 갖는 비디오 부호화 방법을 제안한다. 다차원 변환은 4×4 변환의 장점과 높은 공간적 압축도를 갖는 변환 방법이다. 본 논문에서는 효율적인 변환을 위해 블록모드에 따라 동일한 방향성을 가진 영역을 설정하는 방법을 소개한다. 또한 다차원 변환에 맞는 변환계수 비용 함수를 제안하여 개선된 결과를 얻을 수 있다. 실험을 통해 제안하는 비디오 부호화기는 H.264/AVC에 비하여 BD-RATE 측면에서 약 6.14% 개선된 성능을 보였다.

In eliciting pragmatics data from a particular learner group, selecting an adequate elicitation method is crucial because different populations react differently to different methods. The present study compared the cartoon discourse completion test (DCT) and the written DCT in eliciting requests from Korean high school students. One hundred high school 2nd graders participated in this investigation. The cartoon DCT group and the written DCT group were each asked to write down what they would say in specific situations. The data was analyzed in terms of response length, strategy types of the head act, external modification, politeness marker and vocabulary. The results showed that the cartoon DCT group significantly produced more words than the written DCT group. In terms of strategy types of head acts, the cartoon DCT group was more direct utilizing the highest percentage of Mood derivable and the lowest of Hints. In addition, the cartoon DCT group produced data closer to a spoken discourse in terms of external modification. That is, the categories of Confirmation check, Introducing oneself, and Hesitation, which are features usually shown in the oral interaction, appeared only in the cartoon DCT data. Also, compared to the written DCT, the cartoon DCT yielded a wider range of external modification use. As for the use of the politeness marker, please, the cartoon DCT group produced a higher number of the marker, and showed a pattern for using it under the social factors embedded in the scenarios while the written DCT group did not. The findings imply that the cartoon DCT is more effective to elicit richer and more real conversation-like speech acts from high school students.

본 논문에서는 의용영상의 병소부위 특징을 추출하는 알고리즘을 제시하였다. 특징 추출을 위해 위장영상을 입력하여 DCT계수 행렬을 구하였다. DCT계수 행렬은 저주파 영역으로 에너지가 집중되기 때문에 저주파 영역에서 128개의특징 파라미터를 추출하였다. 추출된 특징 파라미터를 이용하여 질환영상과 정상영상을 비교하여 그래프로 나타내었다. 특징 파라미터는 PACS의 차등압축과 CAD를 위한 입력 파라미터로 활용될 수 있을 것이다.