동영상 분할은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 단계로 많이 연구되고 있다 그러나 동영상 분할은 계산 복잡도에 의해 제약을 받는다. 이를 해결하기 위해, 본 논문은 분산 유전자 알고리즘에 기반한 계산 효율을 높일 수 있는 새로운 동영상 분할 방법을 제안한다. 일반적으로 동영상에서 연속한 두 프레임은 높은 상관관계를 가진다. 따라서, 한 프레임의 분할 결과는 이전 프레임의 분할 결과를 사용해서 연속적으로 얻어진다. 그리고 중복된 계산을 제거하기 위해 움직이는 객체에 대응되는 염색체만을 진화시킨다. 실험 결과는 제안한 방법의 효율성을 보여준다.
감쇠 파동장 기반 초동주시 계산은 기존 파선추적법의 단점을 보완하는 초동주시 계산기법이다. 이 기법은 주파수 영역 감쇠 파동장을 구해야 하기 때문에 수치 모델링이 필수적이다. 하지만 육상 탄성파 탐사 자료를 모사할 경우 불규칙한 지형을 고려해야 하기 때문에 계산 효율이 좋은 유한 차분법을 적용하기 어렵다. 불규칙한 지형을 정확하게 모사하기 위해 유한 요소법을 사용할 경우 계산량이 크게 증가한다는 단점이 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 embedded boundary method (EBM)를 유한 차분법에 적용하여 불규칙한 지형에서 초동주시를 계산하였다. 제안한 초동주시 계산기법의 정확도와 효율성을 확인하기 위하여 유한 요소법과 비교하였다. 수치 실험 결과 EBM을 적용한 초동주시 계산기법이 유한 요소법을 이용한 방법과 대등한 정확성을 보였고, 계산 효율은 더 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
모션 캡쳐 기반 컴퓨터 애니메이션 제작 기술은 컴퓨터 애니메이션 제작에 매우 광범위하게 사용되고 있다. 모션 캡쳐 기반 컴퓨터 애니메이션 제작 기술은 센서를 사용해서 대상체의 운동을 측정하여 운동 렌더링 파라미터를 추출한 후, 이 운동 파라미터를 컴퓨터에 옮겨서 그래픽 툴을 사용하여 애니메이션화 한다. 이러한 일련의 작업이 현재의 데스크 톱 컴퓨터에서는 문제없이 수행될 수 있지만, 모바일 임베디드 시스템에 그대로 적용되기에는 다소 무리가 있다. 왜냐하면, 모바일 임베디드 시스템의 경우, CPU의 계산 능력과 메모리의 크기가 매우 작기 때문에 이에 특화된 방법이 필요하게 된다. 이러한 취지에서 본 논문은 모바일 임베디드 시스템에서 메모리 사용 효율을 높이기 위해서, 추출된 운동 렌더링 파라미터의 데이터량을 줄여서 메모리에 저장하는 방안을 모색한다. 일반적으로 사용되는 영상 압축 기술은 복원 과정이 복잡해서 모바일 임베디드 시스템의 적은 계산력에 무리를 줄 수 있으므로, 가능한 복원 과정도 계산량이 적은 방안을 강구할 필요가 있다. 이와 같은 목적으로 본 논문에서는 추출된 운동 렌더링 파라미터의 프레임 별 변화를 시간 정합 함수로 모델링 하여, 정합 함수의 파라미터를 메모리에 저장하고, 정합 함수의 함수값 계산을 통해 운동 파라미터를 복원해 내는 쉽고 효율적인 방법을 제안한다. 그리고 본 정합 데이터 압축 방식을 사용하여 상용화된 모바일 임베디드 멀티미디어 시스템에서 효율적인 모션 캡쳐 기반 컴퓨터 애니메이션 제작을 시현한다.
기존의 한국어 형태소 해석 시스템들은 철자 변화형 어절에 대한 처리가 매우 효율적이지 못했다. 대개가 문제를 일으키는 형태소들의 변형들을 모두 사전에 등록하여 후처리 형태로 다루려 하거나, 각 형태/음운 규칙을 적용한 다음 거기에 대응하는 후보 단어들을 사전 검색을 통해 확인하는 방법들을 취하고 있다. 그러나 이러한 방법들은 과다한 사전 정보의 중복이나 계산의 중복으로 인하여 비효율적인 면을 많이 내포한다. 또한, 기존의 한국어 형태소 시스템들은 거의 모두가 형태소해석 엔진과 언어학적인 지식(특히, 철자 규칙과 형태소 배열 규칙)이 제대로 분리되지 않아 시스템 확장이 매우 어려웠다. 이 논문에서는, 철자 변화형 어절을 후처리에 의하지 않고, 사전 검색과 함께 하나의 오토마타에 의해 처리하면서, 형태소 해석시 발생하는 중복 계산을 최대한 배경하고, 또한 형태소 해석 엔진과 언어학적인 지식을 완전히 분리하여 시스템의 확장성을 한층 높인, 효율적인 한국어 형태소 해석 시스템 DDAG를 소개한다. 이 시스템의 주요 알고리즘의 계산적인 복잡도는 n이 입력 어절의 길이이고, m이 입력 어절을 이루고 있는 형태소의 최대 수라고 할 때 다음과 같이 분석된다: (1) 철자 변화의 처리와 사전 검색 부분의 계산적인 복잡도는 $O(n^2)$이고, (2) 형태소 배열 검사와 모든 가능한 결과를 출력해 내는 부분은 $O(2^m)$이다. 여기에서 m의 실질적인 값은 복잡한 한국어 용언의 경우 최대 8이다.
본 논문에서는 위치기반 동역학(Position based dynamics, PBD)을 기반으로 하는 프레임워크를 활용하여 풍선 내 공기로 의한 표면의 회전과 변형을 효율적으로 표현할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 경우 볼륨 형태인 다면체 메쉬(Tetrahedral mesh)를 활용하여 표면 내부를 모델링 하거나 입자 기반의 유체 시뮬레이션을 통하여 공기역학을 계산해야 되지만, 각각의 동역학뿐만 아니라 상호작용까지 고려해야 되기 때문에 계산양이 커서 다양한 분야에서 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 이 문제를 효율적으로 풀어내기 위해 공기의 움직임을 파악하기 위한 유체 시뮬레이션을 계산하지 않고도, 풍선 내 바람에 의한 표면 수축 및 확장을 PBD기반으로 풀어내고, 공기가 빠질 때 나타나는 표면의 회전을 효율적으로 계산할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 정점(Vertex)의 개수가 많은 모델에서도 실시간 처리되는 결과를 보여 줄 수 있기 때문에 게임뿐만 아니라 실시간을 요구하는 물리기반 가상환경 구축에 활용될 수 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권2호
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pp.227-237
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1996
비중심 ${\chi}^2$분포의 누적분포함수의 계산은 ${\chi}^2$검정에서 요구되고 있는 새로운 접근방법으로 신경망 이론을 적용하기 위하여 입력층의 입력노드가 세개, 출력증의 축력노드가 한개 그리고 한개의 은닉층으로 구성된 다층 퍼셉트론 네트워크부터 역전파 알고리즘을 개발하여 비중심${\chi}^2$분포의 확률계산을 시도하였다. 정확성과 계산속도를 고려하여 기존의 방법과 비교한 결과 효율적임을 알 수 있다.
무선 센서 네트워크는 센서들을 무선으로 연결하여 데이터 교환을 통해 다양한 환경에서 정보를 수집할 수 있도록 하는 유용한 도구이다. 센서노드 간의 통신은 센서노드의 제한된 에너지를 효율적으로 이용하도록 만들어져야만 한다. 클러스터링에 기반한 계층적 라우팅 기법은 클러스터 내의 노드들은 클러스터헤드와만 통신을 하게하고 클러스터헤드가 한꺼번에 싱크에게 통합된 정보를 보내게 하여 에너지를 절약하는 기법이다. 본 연구에서는 이러한 클러스터링 기반의 라우팅에서 에너지 효율을 높이기 위해 싱크와 클러스터헤드 사이의 거리에 따른 최적 클러스터 크기를 계산하고, 원형의 전체 토폴로지에서 계산된 값과 일치됨을 확인해 보았다.
증기 질량 유량의 변화에 따른 증기 터빈 노즐 단의 등엔트로피 노즐 효율을 계산하였다. 증기상태에 관한 압축성 Navier-Stokes 방정식을 기반으로 삼차원 수치해석 모델이 개발되었다. 두 가지의 삼차원 노즐 형상으로 압력, 온도, 속도, 마하수, 그리고 Markov 에너지 손실 계수가 계산되었다. 노즐 블레이드의 두께가 15mm에서 45mm로 증가함에 따라 최대 효율의 질량 유량은 0.9kg/s에서 1.6kg/s로 증가하였으며 최대 등엔트로피 효율은 각각 96.66%, 97.32%로 계산되었다. 질량 유량에 따른 등엔트로피 노즐 효율과 Markov 에너지 손실 계수를 계산하여 Markov 에너지 손실 계수와 등엔트로피 노즐 효율이 선형적 반비례 관계가 있음을 규명하였다.
본 논문은 효율향상 프로그램의 비용효과 분석을 위한 대리발전기법과 수요감소기법이 조합된 발전운전 회피비용 계산 방법론을 제안하였다. 수용가 전력사용 행태에 따른 효율향상 수요관리 자원의 가동지수를 도입하여 보급된 고효율기기의 시간별 운전용량을 계산하는 데 활용하였다 또한, 기준수요에서 최대수요시간의 운전용량을 그 시간에 기여하는 최대수요 절감량으로 계산하였으며, 발전운전 회피비용을 이용한 효율향상 수요관리 자원의 영향을 평가하였다. 수요관리 전후의 효과분석을 위한 사례연구 모델로 IEEE-RTS를 활용하였으며, 수요관리 효과로 인한 각 발전기의 발전량, 발전비용 및 계통한계비용(SMP)의 변화 등을 분석하였다. 본 방법은 단기 수요관리 효과를 예측함은 물론 현재 실시하고 있는 효율향상 수요관리 자원의 효과를 추정하는데 활용 가능하고, 계산결과는 수요관리자원의 효과분석을 위한 기초자료로 활용 가능하다.
대용량 데이터의 효율적 분석을 위해 데이터 뷰브가 연구되었으며, 데이터 큐브 계산의 고비용 문제점을 해결하기 위하여 큐브의 일부 영역만을 계산하는 빙산 큐브가 등장하였다. 빙산 큐브는 저장 공간의 감소, 집중적인 분석 등의 장점이 있으나, 여전히 많은 계산과 저장 공간을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하는 실용적인 방법으로 대용량 문제를 분산하여 처리하는 분산 병렬 컴퓨팅 기술인 맵리듀스(MapReduce) 프레임워크를 사용하여 분산 병렬 빙산 큐브인 MR-Naive와 MR-BUC 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 맵리듀스 프레임워크를 통한 빙사 큐브 계산이 효율적으로 분산 병렬 처리 됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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