영상 시퀀스에 포함된 잡음은 화질을 열화시키고 중요한 영상의 미세 정보를 훼손시킨다. 또한 잡음은 영상의 복잡성을 증가시키므로 영상의 압축효율을 저하시킨다. 본 논문에서는 특성이 서로 다른 두개의 적응형 잡음제거 필터를 결합적으로 연결하여 잡음을 제거하는 공간결합필터와 시간결합필터를 제시하고, 이 결합필터들을 연결한 IIR필터 구조를 갖는 3차원 잡음제거 필터를 제시한다. 제시된 잡음제거 필터는 영상의 에지와 미세정보를 유지하면서도 평탄한 영상영역에 대해서는 강한 잡음제거를 수행하며 이웃한 프레임 사이에서도 잡음에 의한 시간적인 깜박임을 억제한다. 실험결과 제안된 잡음제거 필터는 기존 방식들에 비하여 객관적 화질뿐만 아니라 주관적인 화질을 크게 향상시킴을 알 수 있었다.
Non-negative matrix factorization(NMF) 기법은 음이 아닌 값으로 구성된 데이터를 두 종류의 양의 행렬의 곱의 형식으로 분할하는 데이터 분석기법으로서, 텍스트마이닝, 바이오인포매틱스, 멀티미디어 데이터 분석 등에 활용되었다. 본 연구에서는 기본 NMF 기법에 기반하여 텍스트 문서로부터 토픽을 추출하고 동시에 이를 가시적으로 도시하기 위한 Topographic NMF (TNMF) 기법을 제안한다. TNMF에 의한 토픽 가시화는 데이터를 전체적인 관점에서 보다 직관적으로 파악하는데 도움이 될 수 있다. TNMF는 생성모델 관점에서 볼 때, 2개의 은닉층을 갖는 계층적 모델로 표현할 수 있으며, 상위 은닉층에서 하위 은닉층으로의 연결은 토픽공간상에서 토픽간의 전이확률 또는 이웃함수를 정의한다. TNMF에서의 학습은 전이확률값의 연속적 스케줄링 과정 속에서 반복적 파리미터 갱신 과정을 통해 학습이 이루어지는데, 파라미터 갱신은 기본 NMF 기반 학습 과정으로부터 유사한 형태로 유도될 수 있음을 보인다. 추가적으로 Probabilistic LSA에 기초한 토픽 가시화 기법 및 희소(sparse)한 해(解) 도출을 목적으로 한 non-smooth NMF 기법과의 연관성을 분석, 제시한다. NIPS 학회 논문 데이터에 대한 실험을 통해 제안된 방법론이 문서 내에 내재된 토픽들을 효과적으로 가시화 할 수 있음을 제시한다.
본 논문에서는 위치인식 센서기반 무인이송차량(AGV)의 이동 제어 문제를 다루고자 한다. AGV의 진행 경로를 지시하는 랜드마크를 부착할 때 사각지역(dead zone) 및 중첩 지역(overlap zone)이 존재할 경우 위치 추정 오차가 허용 범위를 크게 벗어나게 되며, 이로 인해 AGV가 오동작하는 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 단일 랜드마크 대신 이웃한 2개의 랜드마크 인식을 통해 위치 추정 오차를 보정하는 방안을 제안하였다. 또한, 회전 구간에서 AGV가 방향 전환 직후 지정된 경로에 허용오차 범위 이내로 진입하도록 안쪽 바퀴와 바깥쪽 바퀴의 가속도 제어 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 개발된 시스템은 화장장 시신 운구용 AGV에 적용하였다. 화장장은 기존 산업 현장에 비해 이동 공간이 협소할 뿐만 아니라 그 특성상 정밀 제어가 필요한 환경이다. 본 논문에서 제안한 방식은 모의 차량에 적용하여 그 타당성을 검증하였으며, 실제 국내 화장장에 AGV 시스템을 적용한 결과 허용오차 범위 이내에서 정상 동작함을 확인하였다.
프랙탈 영상압축의 고속처리를 위한 일차원 VLSI 어레이를 설계하였다. 기존의 제안된 일차원 VLSI 어레이에서 중첩되는 이웃의 정의역블럭의 데이터들을 재사용하므로서 전체 연산에 필요한 데이터의 총입력 횟수를 감소시키고, 이로 인한 전체 처리시간을 줄였다. 어레이로 입력되는 데이터의존관계를 고려하여, 입력순서가 적절히 조정되었으며, 이에 따라 처리요소들을 설계하였다. 몇몇 처리요소에는 데이터의 저장 및 경로설정을 위한 레지스터와 멀티플렉서들이 추가되었다. 따라서 영상의 크기가 N이고 블럭의 크기가 B인 경우, 이 설계는 적은 하드웨어를 추가하여 기존의 어레이보다 처리속도가 (N-4B)/4(N-B)배 향상되었다.
본 논문에서는 프레임내의 정보를 이용하여 손실 블록을 복구하기 위한 공간 영역의 손실 블록 복구 방법을 제안한다. 손실 블록에 이웃하는 정확하게 수신된 블록들의 경계 화소의 차분값에 의해서 손실 블록이 에지 영역인지 평탄 영역인지를 판단하고 각각 다른 보간 방법을 적용한다. 에지 영역으로 판단되었을 경우 에지 방향을 추정하고 추정된 에지 방향에 따라 화소들 사이의 거리와 차분값을 가중치로 사용하여 적응적으로 손실 블록의 손실 화소들을 보간한다. 제안 방법은 이전 방법들에 비해 계산양은 적은 반면에 주관적 화질 비교에서 더 좋은 성능을 보이고 객관적 비교에서도 우수한 성능을 보인다.
컬러 이미지는 Gray Scale 이미지와는 달리 3가지 채널의 조합으로 이루어지고 방대한 정보량 때문에 효과적인 이미지 분할이 어렵다. 본 논문에서는 범용성 있는 Color Morphological Pyramids(CMP)구조를 제안하고, 그를 이용한 이미지 분할을 보인다. 이미지 피라미드 구조는 최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 $2^{\int}({\int}=1,2,....,N)$이 되는 순차적 이미지 계열이다. 본 방법에서는 CMP를 이용하여 RGB, HSI, CMY 등의 컬러 공간에서 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 다운샘플링과정으로 해상도를 낮춰준다. 생성된 CMP에서 인접 레벨 이미지간에는 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식을 사용하여 새 레벨의 이미지를 생성한 후 이를 이미지 분할한다. 이미지 분할실험을 통하여 본 방법의 유효성을 검증한다.
언젠가 끝이 날 줄 알았던 코로나19는 이제 '언택트 시대'라는 우리의 삶과 일상이 되었다. 급변된 삶의 패턴에 적응하기 위한 스트레스와 우울감은 남녀노소 구분 없이 상당하며, 이를 해소할 수 있는 방법과 공간들이 점차 줄어들고 있음에 우리는 정신적, 육체적 건강을 우려하지 않을 수 없다. 그저 많은 여가 활동 중 하나의 종목이었던 콘솔게임이 빛을 발하는 시점이다. 이웃주민들과 축제를 열고, 여행을 다니며 모험을 떠나 땀이 나도록 운동을 하게 된다. 본 논문에서는 대표적인 콘솔게임 닌텐도에 대해 알아보고, 우리나라 게임시장이 국민의 신체적, 정신적 건강을 위해 앞으로 주목해야 할 방향성에 대해 알아보고자 한다.
본 논문에서는 로봇의 움직임 특성을 추출하여 로봇 시스템의 신뢰성을 평가하는 방법을 제안한다. 원자력 발전소 증기 발생기 전열관의 비파괴 검사에 사용되는 ECT 검사용 Probe 가이드 로봇 (이하 증기발생기 로봇으로 기술)을 대상으로 하였다. 증기발생기 로봇의 동작 상태를 감시하기 위해 관측 카메라가 설치된다. 증기발생기 수실은 로봇 설치 및 해체를 위한 원형의 출입구 (Man Way)를 제외하고는 밀폐된 공간이다. 증기 발생기 전열관의 비파괴 검사 중에는 로봇과 로봇의 동작을 감시하는 관측 카메라만 설치된다. 관측 카메라가 고정되어 있다면, 배경의 변화를 야기하는 외란은 없다고 가정할 수 있다. 시간적으로 이웃하는 2 개의 관측 영상을 미분 (차 영상) 처리하면, 로봇 시스템의 이동 성분만 추출된다. 이러한 이동성분의 크기를 계산하여 로봇의 전체 행정거리 (ECT Probe를 검사위치에 안내하기 위해 로봇 기구부가 움직이는 범위)에 대해 영상 프레임 단위로 전개하면 특정의 고유 궤적이 나타난다. 이러한 고유 궤적과 다른 패턴을 보이는 로봇의 움직임 궤적은 에러로 간주한다. Burn-in 시험 (원자력 발전소 현장에 투입하기 전에 실험실에서 현장 적용의 타당성을 검증하기 위해 수행하는 시험) 중에 있는 증기발생기 로봇에 대해 본 논문에서 제안한 방법으로 신뢰성 평가를 수행하였으며, 그 결과 및 문제점 등에 대해 기술한다.
Purpose Due to the COVID-19 pandemic, many companies are building virtual workplaces based on virtual reality technology. Through this study, we intend to identify the trend of convergence and convergence research between virtual reality technology and work space, and suggest future promising fields based on this. Design/methodology/approach For this purpose, 12,250 bibliographic data of research papers related to Virtual Reality (VR) and Workplace were collected from Scopus from 1982 to 2021. The bibliographic data of the collected papers were analyzed using Text Mining and Pathfinder Network, Parallel Neighbor Clustering, Nearest Neighbor Centrality, and Triangle Betweenness Centrality. Through this, the relationship between keywords by period was identified, and network analysis and visualization work were performed for virtual reality-based workplace research. Findings Through this study, it is expected that the main keyword knowledge structure flow of virtual reality-based workplace convergence research can be identified, and the relationship between keywords can be identified to provide a major measure for designing directions in subsequent studies.
셀룰러 오토마타(Cellular Automata; CA)는 격자(cell)에 대해 사전 정의된 규칙을 바탕으로 이웃 격자 간 상호작용을 해석하여 복잡한 동력학적 현상을 효과적으로 재현할 수 있는 이산형(discrete) 모의 기법이다. CA 기법은 격자 구조에 수치표고 자료 및 토양수분 정보 등을 직접 매칭 후 상호관계를 해석하기 때문에 공간정보를 최대한 활용하여 불균질성을 나타내는 것이 가능하다. 따라서, 도시 유출해석에 있어서 높은 정확도와 빠른 계산속도를 기대할 수 있다. 본 연구에서는 CA 기반 고해상도 물순환·침수 연계 해석 framework 개발 방향 및 CA 기반 prototype 모형의 사면유출 적용 사례를 소개한다. 개발 중인 CA 모형에서는 격자별 침수 깊이, 침투, 토양수분 저류, 지표 유출 등의 물순환 요소를 모의할 수 있다. 기존의 집중형(lumped) 모형은 지표-지표하 유출에 대한 routing algorithm이 없고 각 셀의 물수지 모형 내 파라미터가 많은 단점이 있다. 따라서 개발 중인 CA 모형에서는 cell state 내 fast reservoir와 slow reservoir를 통해 지표-지표하 상태를 구현하고 단순화된 물수지 모형 및 흐름 방향 알고리즘을 적용함으로써 실제 현장에서 발생하는 다중 피크 형태의 지표 유출을 모사한다. 최적의 지표수 흐름 방향 알고리즘 선정을 위해 3개의 다중 흐름 방향 알고리즘(D4, D8, 4+4N)을 정량적으로 비교·분석한다. 이번 발표에서는 CA 모형을 소규모 산지 사면과 도심지 등 다양한 규모의 테스트베드에 적용하여 모형의 장단점을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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