유전 알고리즘은 적절한 해를 찾기 위해서 자연선택과 개체군 유전학을 이용한 효율적 탐색기법이다. 그러나, 기존의 유전 알고리즘들은 수렴을 보장하기 위해서 유전자 풀의 크기를 증가시켜야 했고 그 결과 저장공간과 계산 시간이 많이 소요되었다. 또한, 염색체 교차와 유전자 돌연변이를 사용하여 새로운 염색체를 발생시켰기 때문에 알고리즘이 복잡하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 줄이기 위해서 확률벡터에 기반한 개체기반 증가 학습이라는 소형 유전 알고리즘을 정합 환경에 맞게 변형시킨 새로운 스테레오 정합 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 확률벡터의 사용으로 인해 유전 풀, 염색체 교차, 그리고 유전자 돌연변이 연산을 제거하였다. 그 결과 제안된 정합 알고리즘은 기존 방식보다 구조가 간단하고 계산량의 향상이 있었으며, 영상의 특성에 상관없이 안정된 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있었다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘의 일반적인 문제점인 과도한 저장공간의 소모와 탐색의 비효율성을 줄이기 위해 PBIL을 이용한 단순한 스테레오 정합 기법을 제안한다. PBIL은 확률벡터에 기반해서 통계적 탐색과 경쟁학습을 이용하는 변종 유전자 알고리즘이며 확률벡터의 사용으로 인해 직렬 및 병렬 유전자 알고리즘군에 비해 단순한 구조를 가진다. 본 논문에서는 이 PBIL을 스테레오 정합 환경에 맞게 변형 및 단순화시켜 정합 알고리즘을 개발한다. 높은 적응성을 갖는 염색체는 생존 확률 또한 높다는 진화 법칙을 보존하면서 유전자 풀, 염색체 교차 및 유전자 돌연변이를 제거할 수 있으며 그 결과 저장공간을 줄이고 정합 규칙을 간소화하여 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 추가적으로 다해상도 정합 기법처럼 넓은 영역의 변이 일관성을 획득하기 위해 변이 연속성에 대한 이웃들의 거리를 제어하는 방식을 추가하여 고정된 작은 정합창을 사용하면서 안정된 결과를 얻을 수 있게 한다. 마지막으로 단순한 시스템에 적용될 수 있게 하기 위해서 확률벡터를 사용하지 않는 제안한 알고리즘의 소형 대안 기법을 제시한다.
본 논문에서는 2차원 영상에서 3차원 깊이정보를 추출하기 위해서 진화연산 알고리즘을 적용한 고속 3차원 모델 추출 기법을 제안한다. 진화연산 알고리즘은 자연 선택과 개체군 유전학에 기반 한 생물학적 진화 과정을 통해 최적의 해를 찾는 효율적인 탐색 기법이다. 기존의 스테레오 정합 방법에서 생성되어진 2차원 깊이 정보인 변이 맵은 경계 부근에서 애매한 결과를 도출함으로써 변이의 세밀하고 정확한 정보를 잃어 실 영상과는 다소 차이를 갖는다. 본 논문에서는 소형 유전자 알고리즘을 스테레오 정합환경에 맞게 변형시키고, 생성된 변이 맵의 모호성을 해결하기 위해 이전 세대의 변이 맵으로부터 경계를 검출한 변이 경계정보에서 이웃한 화소의 변이 복잡도를 측정하여 복잡도에 따라 적응적 윈도우를 결정하여 정합에 사용하였다. 실험을 통해 제안한 방식이 이완 처리를 포함한 기존의 정합 방식보다 변이 맵 생성에 있어 보다 상세하고 매끄러운 변이 결과를 얻을 수 있었다.
최근 2차원 실시간 영상통신기술들이 급속한 발전을 거듭하여 여러 제품에 상용화되고 있는 추세이다. 그러나 이 기술들은 2차원 영상의 시각적 전송이므로 가상현실의 도래로 인해 수반된 3차원 현실감을 다루기에는 불충분하다고 할 수 있다. 이밖에 컴퓨터 그래픽 분야의 3차원 가상현실 연구가 합성 영상에 국한되어 연구되어졌기 때문에 실 영상에 대한 가상현실의 구현이 어려운 실정이다 그러므로 본 논문에서는 스테레오 시각을 이용하여 실 영상 가상현실 구현에 적용될 수 있는 유전자 알고리즘 기반의 새로운 3차원 객체 추출기법을 제시한다. 제안한 방법은 저장공간의 낭비와 알고리즘의 복잡성을 줄이기 위해서 확률벡터와 반복학습에 기반한 개체군기반 증가 학습이라는 소형 유전자 알고리즘을 정합 환경에 맞게 변형시켰다. 그 결과 정합 성능이 기존의 스테레오 정합 기법보다 우수하며, 간단하고 빠른 정합 알고리즘을 제시할 수 있었다. 또한, 영상의 특성에 무관하게 알고리즘의 변경 없이 안정된 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있었다.
아라키돈산의 필요성에 대한 인식이 점차 증가하면서 생산가능한 균주로서 독성을 보이지 않는 Mortierella alpina를 이용할 때 오는 효과를 알아보기 위하여 곰팡이의 추출유와 곰팡이 자체의 섭취로서 arachidonic acid를 섭취토록 하여 생육과 뇌발달 및 학습에 미치는 효과를 비교하고자 하였다. 대조군으로서 우지를 섭취시킨 쥐와 비교할 때 식이군별 암컷의 체중변화에서는 비교적 체중이 증가되지 않은 군은 Mortierella alpina섭취군으로 나타났으며 새끼를 젖뗀 후 심하였지만 개체 차이가 심하여 통계적인 유의성은 없었다. 분만 직후의 체중증가는 수유동안 감소가 일어나 이유시기에는 체중 감소가 각군 모두에서 일어났다. 새끼에서는 이유전까지는 체중증가에 어미의 식이군에 따른 차이가 전혀 보이지 않았으나 이유 후 식이섭취 동안 군별 차이가 있어 특히 적은 양을 섭취한 Mortierella alpina 섭취군(LF)에서 체중이 가장 적었다. 섭취량자체도 적었고 증체량도 적었기에 이에 대한 식이 효율에서는 유의적인 차이는 보이지 않았다. 어미와 새끼의 미로실험에서 어미의 경우는 식이별 통계적 유의성을 볼 수 없었으며 또한 2차에 걸친 시기에서도 학습효과를 볼 수 없었다. 그러나, 이유가 새끼의 미로 측정 결과를 보면, 통제군에 비하여 고추출유섭취군(HO)에서 실수의 빈도가 감소하였고 backing error빈도는 다른 군보다 낮았다고 볼 수 있어 긴사슬 지방산의 효과를 일부 추정할 수 있었다. 그러나 성숙기인 7주령에 시행한 미로실험 에서는 유의적 인 차이를 보이지 않았다. 이는 뇌의 성장에 이유기까지의 중요성을 확인할 수 있는 좋은 결과로 보며, 지방급원으로서 곰팡이 자체의 섭취군에서는 통계적 유의차를 나타내지 않아 불포화지방산의 효과를 추정하기 어려우며 곰팡이의 체내 소화작용이나 식이섭취에 다른요인이 있을 것으로 생각할 수 있었다. 어미와 새끼의 DNA함량을 비교하면 Mortierella alpina 섭취군의 체중 증가의 지연에서 보듯이 뇌의 성장에서도 지연됨(무게감소)과 함께 DNA함량에서도 적게 나타났으나 어미의 경우, 간과 뇌의 DNA함량에 식이군간의 유의차가 없었다. 그러나 이유기 새끼의 뇌의 DNA함량은 Mortierella alpina 섭취군이 가장 적었고 간의 DNA 함량은 차이가 없었다. 새끼의 성숙기에는 식이군 간 차이가 있어 뇌의 DNA함량은 여전히 적었으나 간의 DNA함량에서는 체중 g당 환산할 때 Mortierella alpina를 적게 섭취한 군(LF)이 더 많아서 신체에서 간이 더 커진 모습을 보였다 아라키돈산의 섭취가 특히 어린시기의 뇌발달에 필요함을 인식할 때, 아라키돈산의 급원으로서 식이에 일정비율 공급할 필요에 맞추어 다량 생산할 수 있는 기반이 Mortieralla alpina 곰팡이를 이용함으로서 가능한 것으로 볼 수 있었다. 곰팡이의 배양과 기름의 추출과정을 통하여 생산된 기름의 섭취에서 생육에 문제를 보이지 않았으며 다량의 함유 아라키돈산의 효과를 미로를 이용한 실험에서 확인되었다. 고도의 불포화지방산을 함유하기에 산화과정을 우려하여 곰팡이 자체를 섭취시켜 본 결과 성장이 느리게 진행되는 것으로 나타났기에 이는 진균류의 세포막을 분리하여 내부에 포함된 지방을 이용하기에는 어려움이 있는 것으로 추정할 수 있었다. 아라키돈산의 가격이 워낙 비싸기에 쉽게 이용할 수 있는 Mortierella alpina를 이용한 추출유로 충분한 식품첨가 가능성을 보여 주었다고 보지만 기타 미량 성분에 대한 추적이 요구되며 모든 공정에서 문제를 발견하지 못할 때 식품산업에 응용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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