본 논문에서는 제약되지 않은 카메라에서 얻어진 회전과 크기 변화를 가진 영상들을 특징 기반의 보로노이 거리 매칭 방법을 이용하여 고속으로 합성 하는 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징점 기반 매칭 기법들이 사람의 개입에 의해 영상을 정합하거나, 크기나 회전 변화를 고려하지 않은 형태의 영상들을 처리하는 것과 달리 회전이나 크기변화요소가 포함된 입력영상들을 사람의 개입이 없이 자동으로 정확한 중첩영역을 빠르게 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 영상내의 특징 점들의 위상 정보와 특징 점들 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 거리 정합법을 통해 대응점을 구하고, 찾아진 대응 쌍들을 이용하여 2차원 투영의 초기 변환행렬을 구한다. 다음으로 비선형 이승오차 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 변환 행렬을 구한 후, 마지막으로 구해진 변환 행렬을 이용하여 영상을 합성한다. 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 보인다.
K-means나 퍼지 군집화와 같은 전통적인 군집화 기법들이 원형(prototype)을 기반으로 하고 볼록한 형태의 집단들에 적합한 반면, 스펙트럼 군집화(spectral clustering)는 국부적인 유사성을 기반으로 전역적인 집단을 찾아내는 기법으로 오목한 형태의 집단들에도 적용할 수 있어 커널을 기반으로 하는 SVM과 더불어 각광을 받고 있다. 하지만 SVM이 그러하듯이 스펙트럼 군집화에서도 커널의 폭은 성능에 지대한 영향을 끼치는 요인으로, 이를 결정하기 위한 다양한 방법이 시도되었지만 여전히 휴리스틱에 의존하는 실정이다. 이 논문에서는 유사도 행렬이 보다 명백한 블록 대각 형태를 가지도록 하기 위해 국부적인 커널의 폭을 거리 히스토그램을 바탕으로 적응적으로 결정하는 방법을 제시한다. 제안한 방법은 스펙트럼 군집화에 사용되는 유사도 행렬(affinity matrix)이 블록 형태의 대각 행렬을 이룰 때 이상적인 결과를 낸다는 사실에 기반하고 있으며, 이를 위해서 전통적인 유클리디안 거리와 무작위 행보 거리(random walk distance)를 함께 사용한다. 제안한 방법은 기존의 방법들에서 사용하는 유사도 행렬에 비해 명확한 블록 대각 행렬을 나타내고 있음을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
본 논문은 공분산 행렬과 리만 다양체 이론에 근거를 둔 이동물체를 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 연속적으로 변화하는 동영상 배경에서 다양한 변형을 겪는 비정형 물체를 추적하기 위해 공분산 행렬을 사용하여 특징 추출을 한다. 공분산 행렬은 특징들의 상관관계뿐만 아니라 공간적인 속성과 통계학적인 속성을 다룰 수 있으므로 서로 다른 유형의 특징들의 융합이 가능하며 행렬의 차원이 작다. 그러므로 이동물체 영역의 공분산 행렬을 특징벡터로 구성하고 후보 영역의 공분산 행렬과 비교 연산함으로써 각 프레임마다 이동물체의 위치를 추정할 수 있다. 여기서 리만 기하학은 이동물체의 변형과 모양 변화에 효과적으로 적용될 수 있으며 최소 거리를 갖는 추정 영역을 계산하기 위해 측지선 거리를 사용하므로 정확도를 향상시킨다. 제안한 방법의 효율성은 실험을 통해 검증하였다.
최근 사용자에게 자신과 가장 가까운 k 개의 주유소, 레스토랑, 은행 등의 POI(Point Of Interest) 정보를 추천해주는 위치 기반 서비스가 텔레매틱스, ITS(Intelligent Transport Systems), 키오스크(kiosk)등의 어플리케이션에서 필요로 하고 있다. 이를 위해, 보로노이 다이어그램 k-최근접점 탐색 알고리즘이 제안되었다. 이는 보로노이 다이어그램에서 각 POI의 네트워크의 거리를 미리 계산한 파일을 이용하여 k-최근접점 탐색을 수행한다. 그러나 이 알고리즘은 보로노이 다이어그램 확장에 따른 비용 문제를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 보로노이 다이어그램의 경계지점마다 각각에 대하여 최소거리 행렬을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 또한 k 개의 POI를 탐색하기 위해, 최소거리 행렬을 이용한 k-최근접점 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 미리 계산된 경계 지점 간 최소거리 행렬을 통해 탐색하므로, k-최근 접점 탐색 시 보로노이 다이어그램의 확장비용을 최소화한다. 아울러 기존 연구와의 성능비교를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 검색시간 측면에서 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 거리 종속환경에서 해수면에 의한 배경소음 모델링을 수행하였다. 모델링 환경에서 음원은 해수면 근처에서 수평 방향의 전 영역에서 위치하고, 수신기 배열은 거리 종속환경의 해양 도파관 내에 위치하였다. 거리 종속환경에서의 소음원과 수신기 간의 음파전달은 연성모드법을 사용하여 계산되었으며, 이를 이용하여 수신기 간 상호 스펙트럴 밀도행렬 식을 유도하였다. 계산된 상호 스펙트럴 밀도행렬은 소음 인텐시티, 빔형성 결과, 코히런스 함수를 계산하는 데 사용되었으며, 그 결과를 거리 독립환경에서의 결과와 비교하였다. 이를 통해 해저면 특성에 의한 수직 방향성과 거리 종속환경에 의한 수평면상의 비대칭성 특성이 모델링 결과에 반영됨을 확인하였다.
거리-도플러 추정을 위한 압축센싱(Compressive Sensing,CS) 모델은 과소결정계인 y = Ax 선형시스템으로 표현할 수 있다. 압축센싱 기법으로 위 선형시스템의 해를 찾으려면 행렬 A가 충분히 비간섭적이고 x가 희소해야 한다. 본 연구는 행렬 A가 비간섭적이도록 행렬 A의 상호간섭성을 낮추는 동시에 소나시스템에서 요구하는 대역폭을 유지하는 송신파형 설계 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 행렬사영으로 센싱행렬을 최적화하는 방법과 DFT(Discrete Fourier Transform) 행렬을 이용하여 원하지 않은 주파수밴드를 억압하는 두 가지 방법을 결합한 것이다. 정합필터와 압축센싱 기법을 이용하여 기존파형 LFM(Linear Frequency Modulated)과 설계한 파형의 거리-도플러 추정 성능을 비교하였다. 시뮬레이션을 통해 설계한 송신파형이 기존파형(LFM)보다 탐지성능이 우수함을 보인다.
본 논문은 애니메이터로 하여금 얼굴 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 표정을 실시간적으로 제어할 수 있도록 하기 위한 표정공간의 생성방법에 관하여 기술한다. 본 시스템에서는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 본 기법에서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴특징 점들 간의 상호거리를 표시하는 거리행렬을 사용한다. 이 거리행렬의 집합을 표정공간으로 한다. 그러나 이 표정공간은 한 표정이 다른 표정까지 이동할 때 두 표정간의 직선경로를 통해 이동할 수 있는 그런 공간이 아니다. 본 기법에서는 한 표정에서 다른 표정까지 거쳐 갈 수 있는 경로를 캡쳐된 표정 데이터로부터 근사적으로 유추한다. 우선, 각 표정상태를 표현하는 거리행렬간의 거리가 일정 값 이하인 경우 두 표정을 인접해 있다고 간주한다. 임의의 두 표정 상태가 일련의 인접표정들의 집합으로 연결되어 있으면 두 표정간에 경로가 존재한다고 간주한다. 한 표정에서 다른 표정으로 변화할 때 두 표정간의 최단경로를 통해 이동한다고 가정한다. 두 표정간의 최단거리를 구하기 위해 다이내믹 프로그래밍 기법을 이용한다. 이 거리행렬의 집합인 표정공간은 다차원 공간이다. 3차원 아바타의 얼굴 표정 제어는 애니메이터들이 표정공간을 항해할 때 실시간적으로 수행된다. 이를 도와주기 위해 표정공간을 차원 스케일링 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화하였고, 애니메이터들로 하여금 본 시스템을 사용하여 실시간 표정 제어를 수행하게 했는데, 본 논문은 그 결과를 평가한다.참여하는 빈들 간의 관계를 분석하여 워크플로우에 대한 성능 측정이 가능하도록 한다. 또한 제안된 메트릭을 통하여 EJB 어플리케이션의 성능 향상을 도모할 수 있도록 한다.로 표면 위로 자라났고, 부종은 창상 밑 조직까지 감소하였으며, 육아조직은 교원질 섬유로 대체되었다. 창상 유발 21일 후, 다른 창상에 비해, HG 처치창은 유의적으로 창상 표면이 거의 재생성 상피로 덮였으며, 육아조직은 창상 유발 14일 후와 비교해서 유의적으로 교원질 섬유로 대체되었다. 위의 모든 결과에서 보듯이, 개에서 전층피부 창상의 처치 시 HG의 사용은 HC와 생리 식염수에 비해 창상치유 복구기의 치유 속도를 촉진하는 것으로 사료된다.시범학교의 자녀를 들 부모들은 환경관련문제에 대한 의식 및 환경관련 제품에 대한 구매행동의 변화가 두드러지게 나타났다.EX>$d^{2+}$ + SA처리구는 두 화합물의 이중 효과에 의해 전반적인 생리 활성을 억제하여, 결국에는 식물의 고사를 유도하는 것으로 사료된다.목에 대한 보안'이 가장 중요한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 솔루션 선정요인에 관한 중요도를 e-마켓플레이스의 유형과 산업 별로 평가해보았는데, 여기에서 밝혀진 중요도를 통해 e 마켓플레이스를 구축하고 자 하는 기업은 솔루션을 자체 개발하거나 구입할 때 올바른 의사결정을 할 수 있다. 그리고 솔루션을 제공하려는 기업측면에서는 e-마켓플레이스를 구축하고자 하는 기업에게 유형과 산업별로 적절한 솔루션을 제공할 수 있다.순환이 뇌대사 및 수술 후 신경학적 결과에 보다 유익한 효과를 제공해 줄 수 있음
공간-시간 부호(Space-Time Code)는 다중 안테나 시스템에서 기존의 기술에 비해서 부가적인 대역폭이 필요 없이 부호화 이득을 얻을 수 있다. 지금까지 공간-시간 부호(Space-Time Code)는 다이버시티 이득의 관점에서는 신호행렬들의 차가 완전-계수(Full-Rank)를 가져야 하고, 코딩 이득의 관점에서는 신호행렬들의 차의 determinant 값이 최소값을 가져야 한다. 본 논문에서는 공간-시간 블록 부호 디자인(Space-Time Block Code) 관점에서 직교-디자인(Orthogonal-design) 즉, 최소거리가 5이면서 완전-계수(Full-Rank)인 디자인을 비교대상으로 완전-계수(Full-Rank)가 아니면서 최소거리가 5와7인두 부호에 관하여 연구되어졌다.
본 논문에서는 캘리브레이션 패턴을 카메라와 평행한 평면에 위치시켜 카메라의 회전 요소를 없게 하여 회전 행렬이 단위 행렬이 되게 한 상태에서 카메라를 캘리브레이션 하였다. 카메라의 투영중심에 대한 투영면과 프레임 버퍼에서의 영상 중심 위치($C_x,\;C_y$), 촛점거리(f) 등의 내부 파라메타와 세계 좌표의 원점에 대한 카메라의 상대 위치($T_x,\;T_y,\;T_z$)를 서로 다른 거리에서 획득한 두 장의 패턴 영상을 이용하여 효과적으로 계산하였다.
본 논문은 사용자로 하여금 얼굴표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 실시간적으로 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 실시간적 얼굴 표정을 제어하는 기법을 기술한다. 본 시스템에서는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 본 기법에서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴특징점들 간의 상호거리를 표시하는 거리행렬을 사용한다. 이 거리행렬의 집합을 표정공간으로 한다. 3차원 아바타의 얼굴 표정은 사용자가 표정공간을 항해하면서 실시간적으로 제어한다. 이를 도와주기 위해 표정공간을 PCA투영 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화했다. 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 사용자들로 하여금 본 시스템을 사용하여 3차원 아바타의 얼굴 표정을 제어하게 했는데, 본 논문은 그 결과를 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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