3차원 지도(3D Map)를 구축하기 위해서는 지형정보와 지도상에서 건물 영역 및 건물 형상 정보가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 개선된 스네이크(Snake) 알고리즘으로 건물 영역을 반자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 방법은 전처리, 제어점의 초기화, 개선된 스네이크 알고리즘 적용 세 단계로 구성한다. 첫 번째 단계에서는 위생영상을 그레이 영상으로 변환 후 근사 에지를 추출하여 그레이 영상과 합성한다. 두 번째 단계에서는 사용자가 건물의 중심점을 설정한 후 원형 또는 사각형 모양의 초기 제어점을 계산하여 설정한다. 세번째 단계에서는 개선된 스네이크 알고리즘을 적용하여 건물영역을 추출한다. 이러한 과정에서 스네이크 에너지 계산식의 한 항을 새로운 방법으로 설정하여 건물영역 추출용으로 특화하였다. 그리고 스카이 뷰의 위성영상을 이용하여 제안된 방법을 건물영역 매칭율을 평가하였는데 75%의 매칭율을 보였다.
영상 인페인팅(Image Inpainting)은 영상에서 손상된 영역을 제거하고 제거한 영역을 주변 영역과 유사하게 채워 넣어 자연스럽게 만E는 영상 복원의 한 기법이다. 그러나 제거할 영액이 클 경우, 복원한 결과의 구조가 자연스럽지 않아 원하지 않는 영상을 획득할 수 있는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 화소 값 차이뿐만 아니라 거리 정보를 고려한 다중 패치들을 사용하는 향상된 예제 기반 영상 인페인팅 기법을 제안한다. 일반적인 예제 기반 영상 인페인팅 기법에서는 패치를 잘못 선택함으로써 블록 현상 같은 부자연스러운 결과들이 발생할 수 있다. 이런 문제점을 개선하기 위해 채워질 패치와 원본 영역에서의 패치들 간의 공간상 거리와 화소 값 차이를 둘 다 고려하여 여러 후보 패치들을 선택하고 선택된 패치들의 가중치를 적용하여 새로운 구조와 질감 정보를 생성하는 것을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법을 이용한 결과가 기존의 방법을 이용한 결과보다 구조와 질감 정보가 보다 향상된 결과를 보여준다.
컴퓨터 게임 등에서 가상객체를 이용해 다양한 환경을 체험하는 것과 유사하게 국방 분야에서도 War-game simulator를 활용한다. 실제 군인과 컴퓨터가 생성한 가상군(Computer Generated Force: CGF)이 전장상황을 3차원의 가상환경 속에서 교육훈련을 실시하고 있다. 하지만 시뮬레이션 모델 구현 기술 중 하나인 길 찾기 알고리즘의 현 수준은 단순히 최단시간 경로만을 고려하기 때문에 군의 특수한 전장상황에서 최적의 경로를 선정하기에는 제한되는 면이 있다. 본 논문의 초점은 주어진 정보를 바탕으로 목적지까지 무조건 짧은 경로나 최단시간 경로만을 찾는 것이 아니라, 여러 가지 다양한 임무조건(METT+TC)에 부합하는 경로를 찾음과 동시에 마감시간이라는 제약요소를 잘 활용하여 가능한 비용이 최소가 되는 경로를 선택하는 것이다. 최단시간만을 선택하는 알고리즘과 METT+TC 요소들 중 하나인 마감시간(Deadline, $d_t$) 내의 최소비용을 선택하는 알고리즘을 대상으로, 가능한 모든 경로에 대한 이동시 소요되는 시간(t)과 가용부대의 전투력(Troops ability, a) 요소의 변화에 따른 이동시 소요되는 총비용(c(t))의 비교를 통해 그 효용성을 검증하였다. 실험결과에 의하면 마감시간을 고려할 경우, 제안 알고리즘이 최대 62.5% 가량의 비용 절감 효과가 있음을 확인하였다.
효과적인 작전 수행을 위해 전장 상황을 실시간 모니터링하여 상황인식에 필요한 정보를 공유하는 것은 매우 중요하다. 이러한 상황인식은 멀티미디어 시스템을 통해 시각적으로 제공되며 공통상황도, UAV 영상 등 다양하다. 현대전의 수행양상이 네트워크 중심작전 체계로 빠르게 변모하고 있어 이러한 멀티미디어 시스템이 실시간 처리해야하는 데이터의 양도 급증하고 있다. 이를 실시간 처리하기 위해서는 멀티미디어 시스템의 성능 향상이 필요하다. 본 논문에서는 성능향상을 위한 방법으로 모니터링을 위해 수집된 정보를 실시간 멀티미디어 시스템이 처리할 때, 실시간 처리율이 가장 우수한 스케줄링 방법을 적용한 Extended-Military Multimedia Systems(E-MMS)을 제안한다. 제안한 시스템에 대해 유용성을 평가한 결과, 실시간 EDF(Earliest Deadline First)스케줄링 방법이 비실시간 FCFS(First Come First Service)스케줄링 방법에 비해 최대 20% 마감시간 준수율이 향상됨을 검증했다.
본 논문에서는 IEEE 802.11e에서 전송 흐름을 고려한 능동적 자원할당 방법을 제안한다. IEEE 802.11e에서는 비디오나 음성 데이터의 QoS를 제공하기 위해 우선순위가 높은 노드에게 정해진 시간동안 연속해서 보낼 수 있도록 TXOP 파라메터 값을 정해놓고 있다. 해당 시간동안 연속해서 데이터를 전송하므로써 채널의 점유를 위한 경쟁을 줄임으로써 충돌의 횟수가 줄어들어 빠른 데이터 전송의 장점은 있지만, 해당노드의 채널 상태가 좋지 못한 경우 전체 네트워크의 전송률은 떨어지고 우선순위는 낮지만 채널 상태가 좋은 노드의 경우 기다리는 시간이 길어지는 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 채널 상태에 따라 TXOP를 조정하여 우선순위는 낮지만 채널 상태가 좋은 노드에게도 점차적으로 할당함으로써 채널을 최대한으로 활용하도록 하였고 자원의 능동적인 할당으로 전송률 향상에 기여하는 알고리듬을 제안하였다.
본 논문은 다중 클래스 데이터의 효율적 분류를 위한 새로운 아다부스트 알고리즘을 제안한다. 기존의 아다부스트 알고리즘은 기본적으로 이진 분류기이므로 다중 클래스 데이터 분류의 적용에는 매우 제한적이었다. 이를 극복하기 위하여 제안된 알고리즘은 여러 개의 이진 분류기 대신 하나의 다중 분류기를 약 분류기로 사용함으로써 학습시간을 단축시키고 안정적인 정확도를 얻을 수 있는 장점이 있다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Caltech 영상 데이터베이스에서 4가지클래스의 영상 데이터를 총 800개 수집하여 영상 분류 실험을 진행하였다. 실험의 결과 제안된 다중 클래스 아다부스트 알고리즘은 Adaboost.M2 알고리즘에 비해 분류정확도는 대등한 결과를 얻었지만, 학습시간을 학습단계에 따라 83.1%까지 감소시킬 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 수동적인 이러닝 학습환경의 한계를 극복하기 위해 웹 2.0에서 도래된 이러닝 2.0 학습환경을 위한 표준안을 제시한다. 이러닝 체제를 관리하는 기존의 LMS/LCMS는 동영상 학습 시 다양한 인터렉티브 요소 제공에 한계가 느껴지는 점이 있어 동영상에 있는 콘텐츠 운영시 교수자-학습자, 학습자-학습자 사이에 실시간성 및 상호작용성이 부족하고, 교수-학습간에 학습자의 정확한 진도율 측정이 힘든 점 등이 있었다. 때문에 이러한 이러닝의 한계를 극복하고 학습효과를 극대화 시킬 수 있는 방법으로 학습자와 교수자간 실시간으로 상호작용할 수 있는 멀티미디어 콘텐츠(양방향 학습요소)를 설계한다. 이를 위해 현재 LMS/LCMS 제작 시 사용되고 있는 SCORM 표준을 확장한 표준안을 설계하고, 제시한 내용을 바탕으로 이러닝 멀티미디어 환경을 구현한다.
본 논문에서는 블록 이산 코사인 변환 (block discrete cosine transformation, BDCT) 부호화 영상에서 발생하는 구획화 결함 (blocking artifact)과 링잉 결함 (ringing artifact)을 제거하기 위하여 양방향 필터 (bilateral filter)를 이용한 새로운 후처리 방법을 제안하였다. 양방향 필터에서 파라미터 선택은 필터링 결과에 큰 영향을 주는 중요한 문제로 본 논문에서는 양방향 필터의 파라미터를 효과적으로 선택하는 방법을 제시하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 부호화 결함을 효과적으로 개선함을 PSNR, MSDS, SSIM의 수치로 보였다.
현대 사회에서 자동차는 가장 중요한 이동수단으로써 사용되고 있다. 그로 인해 교통사고 또한 증가되고 있는 추세이다. 교통사고의 가장 큰 요소는 운전자이다. 그렇기 때문에 운전자에 대한 연구는 반응속도, 심리상태, 생체 선호, 연령, 주행패턴 등으로 다양하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 운전자의 숙련도에 따른 장애물 인식 반응속도를 측정하기 위한 임베디드 시스템을 설계하였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 브레이크 측정 모듈과 OBD-2 스캐너, 블루투스 전송 모듈로 구성되어있다. 또한, 측정된 데이터를 저장하고 분석하기 위해 GUI 프로그램과 데이터베이스를 구축하였다. 제안된 시스템을 통해 운전자의 반응 속도를 측정한 결과, 운전 숙련도를 판단할 수 있었다.
다중 코어 프로세서의 보급과 더불어 이를 효율적으로 활용하기 위한 병렬 프로그래밍의 중요성은 나날이 강조되고 있다. 트랜잭셔널 메모리는 병렬 프로그래밍의 핵심적인 요소인 동기화(Synchronization)를 위해 제안된 구조로서 lock을 사용한 동기화로 인해 발생하는 병렬성 저하, deadlock 등의 문제를 극복할 수 있다. 본 논문은 높은 수준의 contention 상황에 따른 효율적인 트랜잭셔널 메모리의 구조에 대한 이론적인 분석을 제시하며 시뮬레이션을 통해 분석의 타당성을 확인한다. 시뮬레이션 환경은 하드웨어 트랜잭셔널 메모리 (Hardware Transactional Memory) 시스템으로 구성되었으며 이론의 검증을 위해 STAMP 벤치마크와 높은 contention을 유발하는 프로그램을 시뮬레이션 하였다. 또한 트랜잭셔널 메모리를 적용한 dining philosopher problem의 모델링을 통해 효율적인 자원 할당 방안에 있어 lazy 데이터 관리 정책이 유리함을 보였다.
최근 XML문서의 변화탐지가 중요한 연구 분야로 등장하고 있지만 변화탐지의 결과, 즉 편집스크립트에 대한 연구는 아직 초보적인 수준이다. 본 연구에서는 XML 문서의 변화탐지 알고리즘인 X-treeDiff+의 편집스크립트 생성알고리즘인 X-treeESgen을 제시한다. 이는 실행시간 O(n)의 성능을 가지면서 기존의 다른 알고리즘과 달리 삽입, 삭제, 갱신의 기본연산 이외에 이동 및 복사 연산을 지원한다. 또한 편집스크립트 생성과정이 변화탐지의 대용과정과 독립적으로 설계되어 있어 다양한 튜닝이 가능한 특정이 있다.
본 연구에서는 연산 부하가 매우 큰 Bio-FET 시뮬레이션을 위해 낮은 비용으로 대규모 병렬처리 환경 구축이 가능한 최신 그래픽 프로세서(GPU)를 이용해서 선형 방정식 해법을 수행하기 위한 병렬 Bi-CG(Bi-Conjugate Gradient) 방식을 제안한다. 제안하는 병렬 방식에서는 반도체 소자 시뮬레이션, 전산유체역학(CFD), 열전달 시뮬레이션 등을 포함한 다양한 분야에서 많은 연산량이 집중되어 전체 시뮬레이션에 필요한 시간을 증가시키는 포아송(Poisson) 방정식의 해를 병렬 방식으로 구한다. 그 결과, 이 논문의 테스트에서 사용된 FDM 3차원 문제 공간에서 단일 CPU 대비 연산 속도가 최대 30 배 이상 증가했다. 실제 구현은 NVIDIA의 태슬라 아키텍처(Tesla Architecture) 기반 GPU에서 범용 목적으로 병렬 프로그래밍이 가능한 NVIDIA사의 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 환경에서 수행되었으며 기존 연구가 주로 32 비트 정밀도(single floating point) 실수 범위에서 수행된 것과는 달리 본 연구는 64 비트 정밀도(double floating point) 실수 범위로 수행되어 Bi-CG 해법의 수렴성을 개선했다. 특히, CUDA는 비교적 코딩이 쉬운 반면, 최적화가 어려운 특성이 있어 본 논문에서는 제안하는 Bi-CG 해법에서의 최적화 방향도 논의한다.
음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널에 의한 왜곡이다. 일반적으로 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 많이 받고 있다. DSR(Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이 논문은 잡음환경에서 DSR기반의 음성인식률 향상을 위해 정확한 음성구간을 검출하고, 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특징추출을 하도록 설계하였다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉을 이용해 음성구간을 검출하며 멀티밴드 스펙트럼 차감법을 이용하여 잡음을 제거한다. 음성의 스펙트럼 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 음성검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경 (SNR 15dB) 에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱 값이 변화하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에시는 정확한 음성 검출이 어렵다. 이 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 음성을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 이용하였으며 정확한 음성 구간 검출에 따라 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특정을 추출하도록 하였다. 실험결과 잡음환경에 따른 인식조건에서 개선된 인식성능을 보였다.
본 논문에서는 레고 마인드스톰 NXT 로봇을 이용한 프로그래밍 교육을 위한 가상 로봇 교육 시스템 (VRES; Virtual Robot Education System)을 설계하고 구현한다. 제안된 시스템을 통하여 프로그램 학습자는 소스 코드를 편집, 컴파일, 그리고 로봇에 다운로드하여 자신의 실행 코드를 동작시킨다. 로봇을 관찰하기 위하여 시스템은 웹 카메라를 포함하고 있어 모니터링 서비스를 제공한다. 따라서 학생들은 자신의 프로그램을 다운로드한 로봇의 동작을 자세하게 검증할 수 있으며 필요시 디버깅 할 수 있다. 추가로 간단한 사용자 친화적 프로그래밍 언어와 이에 대한 컴파일러를 설계한다. 이러한 도구를 이용하여 학습자는 자바 언어보다 쉽게 NXT 로봇 프로그램을 생성하여 테스트할 수 있다. 교수자는 시스템에서 제공하는 직접 제어 모드를 이용하여 수업 주제를 위한 로봇의 제어와 관리가 가능하다. 그럼으로. 제안된 시스템은 학생들이 정규 수업 또는 방과 후에 인터넷과 웹브라우저를 사용하여 로봇 프로그래밍을 학습할 수 있도록 지원할 수 있다.
본 논문은 다양한 비디오 표준의 복호화가 가능한 프로세서를 설계하고, MPEG-2, MPEG-4 및 AVS(Audio video standard)를 이용하여 프로세서의 성능을 검증하였다. 일반적으로 하드웨어 비디오 복호화기는 고속의 복호가 가능하나 설계 및 수정이 어렵다. 반면, 소프트웨어기반의 경우에는 구현이 상대적으로 수월하고 수정이 용이하나, 동작 성능이 낮아 기대하는 속도를 얻기 어렵다. 본 연구에서는 두 가지 연구 설계방법의 장점을 동시에 충족시키는 방법으로 ASIP(Application specific instruction-set processor) 프로세서를 설계하였다. 또한, 비디오 복호화기의 공통 모듈을 연구하여 8개의 모듈로 나누었고, 각 모듈에 공통적으로 적용할 수 있는 다수의 멀티미디어 전용 명령어를 프로세서에 추가하였다. 비디오 복호화기를 위해 개발된 프로세서는 Synopsys 플랫폼 시뮬레이터와 FPGA 보드에서 성능을 평가하였다. 결과적으로 MPEG-2, MPEG-4 및 AVS에 적용하여 평균 37%의 복호 속도를 향상시켰다.
본 논문은 입력된 영상으로부터 적응적 피부색 검출 방법으로 생성된 피부색 영역과 에지 정보의 결합을 특정 벡터로 이용하여 입력 영상의 유해(누드, 성인물) 여부를 판별하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 네 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 입력 영상으로부터 기존의 피부색 검출 방법들을 적용하여 얻은 모든 결과 영상들에 대해서 논리곱 연산을 통해 초기 피부색 영역을 검출한다. 두 번째 단계에서 초기 피부색 영역의 화소 정보를 기반으로 피부색 확률 분포 모델을 생성하고 이를 통해 피부색 확률 영상을 생성한다. 그리고 피부색 확률 영상에 임계값을 적용하여 이진화 한다. 세 번째 단계에서 이진 피부색 영역과 에지의 결합 영상을 생성하고 피부색 영역을 확산하여 최종 피부색 영역을 검출한다. 마지막 단계에서 최종 피부색 영상과 최종 피부색 영역 안에 있거나 인접한 에지들의 결합 영상을 특정 벡터로 생성한다. 생성된 특정 벡터를 support vector machine(SVM) 학습을 통해 생성된 분류 모텔로 입력 영상의 유해 여부를 판별하여 유해 혹은 무해 영상으로 분류한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 기존의 유해 영상 분류 방법에 비해 분류 성능이 9.6% 향상된 것을 확인하였다.
최근 들어, 웹 응용의 하나로 이미지를 통합 관리하는 이미지 거래소(Image Stock), 이미지 도서관(Image Library)과 같은 응용들이 많이 만들어 지고 있다. 이미지의 등록, 관리, 검색에는 주로 이미지 해쉬라는 기술이 구분자(Identifier)로서 쓰이며 해쉬의 분별력을 높이기 위한 연구들이 많이 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 계층적 히스토그램을 이용한 GLOCAL(Global to Local) 이미지 해쉬 생성 방법을 제안하였다. 많은 연구들이 이미지 처리 및 기하학적 공격에 강한 히스토그램 기반의 이미지 해쉬 기법들을 제안하였으며 제안된 논문에서는 GLOCAL 해쉬 생성과 가중치(Weighting Factor)를 적용하여 해쉬의 안정성을 높이는데 기여하였다. GLOCAL 해쉬 생성 방법에 의해 기존의 알고리즘들은 좀더 풍부한 길이의 이미지 해쉬를 생성하였다. 즉, 이미지 해쉬의 근본 목적인 Identification과 Discrimination 이라는 두 가지 목적을 잘 달성하였으며 그 결과는 통계학적 가설 검정 (Statistical Hypothesis Testing)을 통해 기존의 알고리즘과 비교하였으며 대부분의 공격종류에 대해 제안된 알고리즘이 향상된 성능을 보여줌을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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