본 논문은 선명도를 향상시킨 고해상도 깊이맵을 생생 방법을 제안한다. 현재 저해상도 깊이맵으로부터 생성되는 고해상도 깊이맵은 원 깊이맵과 유사도를 높이는 것에 초점이 맞춰져 있다. 본 논문은 기존 보간법들을 바탕으로 깊이맵에 고주파 성분을 사용하여 깊이맵의 선명도를 증가시킨다. 제안 방법은 저해상도 깊이맵으로부터 고주파 데이터를 생성 후, 깊이맵에 고주파 성분을 적용한 다음에 보간을 통하여 깊이맵을 고해상도 깊이맵으로 변환한다.
많은 수치 정점 정보를 사용하지 않는 대신 기하의 높이 정보를 저장한 높이 맵을 사용하여 복잡한 표면을 표현하는 기법은 많이 연구되어 왔다. 하지만 단층으로 구성된 높이 맵은 표면으로부터의 각 위치 당 한 개의 높이 정보를 저장하고 있으므로 복잡하고 오목한 물체를 표현할 수 없다. 이 논문에서는 다층으로 구성된 높이 맵을 사용하여 단일 높이 정보로는 재구성할 수 없는 복잡한 물체를 정확하게 그리는 방법에 대하여 소개한다. 우리는 그리고자 하는 장면의 높이 값을 텍스처의 각 채널에 높이에 따라 순차적으로 저장한 다층 높이 맵의 높이 정보가 2채널 마다 쌍을 이루며 기하 블록을 구성하는 점에 착안하였다. 안전하고 정확한 광선 탐색은 다증 높이 맵의 1, 3번 째 채널은 높이의 최대값을 2, 4번 째 채널은 높이의 최소값을 사용하여 이미지 피라미드를 구성함으로써 이루어진다. 이런 구조에서의 광선 탐색은 선형 탐색에 기반 한 기존의 방식들이 스침각에서 화질이 현저히 낮아지는 문제를 개선하였으며 실시간에서 표현이 가능하다.
e-러닝의 활용도와 역할이 커져 가면서, 온톨로지(Ontology)나 컨셉맵(Concept Map)을 이용하여 e-러닝의 학습효과를 높이는 방안들이 연구되고 있다. 그러나 아직까지 e-러닝에 온톨로지나 컨셉맵 개념을 적용한 연구 사례는 미미한 수준이며, 이들간의 연계에 대한 고려 없이 별개의 대상으로 다루어져 왔다. 본 연구는 온톨로지와 컨셉맵의 상호 연관 관계와 각각의 장점들을 분석하여 학습에 있어서 시너지(Synergy)를 가져올 수 있는 새로운 e-러닝 시스템 구축 방안을 제안한다. 제안 시스템에서 온톨로지와 컨셉맵 간의 연계는 컨셉맵 에이전트에 의해 이루어진다. 컨셉맵 에이전트는 학습자의 수준이나 관심영역(주제와 범위)에 맞게 온톨로지로부터 추출한 학습 콘텐츠를 재구성해 준다. 학습자는 제안 시스템의 사용자 인터페이스를 통해 자신이 이해하고 있는 지식을 컨셉맵 형태로 표현할 수 있고, 컨셉맵 에이전트에게 요청하여 제공 받은 모범답안 컨셉맵과 자신이 표현한 컨셉맵을 비교하여 학습자가 스스로 자기 평가를 할 수 있다. 본 e-러닝 시스템이 제공하는 이러한 새로운 형태의 학습 환경은 학습자가 학습 지식에 대해 보다 체계적으로 접근하여 효과적으로 학습할 수 있게 해준다. 또한, 학습에 있어서 컨셉맵을 이용하므로 학습 형태의 특성상 보다 원천적으로 암기 위주의 학습에서 탈피하여 구성주의적인 학습을 가능하게 한다.
본 연구는 액체의 유동과 광학적 특징에 대해 알아보고 높이 맵 기반 액체 시뮬레이션을 GPU를 이용하여 만화적으로 표현하는 것을 목표로 하고 있다. 현재까지 컴퓨터 그래픽스에서 기체와 액체 에 대한 NPR적 표현 연구는 많이 진행되었다. 본 연구에서 유체의 유동을 비 물리학적 방법인 간단한 알고리즘을 사용하여 표현하였고, 액체의 광학적 표현에서 반사와 굴절 값의 비는 프레넬 방정식을 이용하여 구했다. 액체의 만화적인 표현은 기존의 방법과 달리 환경맵 상의 반사와 굴절 값을 분할했다. 외곽선 검출은 액체의 점프 에지(jump edge)만을 표현하였다. 그 결과, 액체 시뮬레이션을 만화적으로 표현 할 수 있었다.
본 연구에서는 GIS 고도 데이터와 항공 영상 사진 정보를 이용하여 3차원 실감 지형 맵 제작 3D 에디터 개발 연구를 한다. 높이맵 방식을 이용하여 지형을 3차원화시켜 사용자에게 제공하며, 이를 위해 카메라를 기준으로 하여 보여주는 지형의 상세함을 변화시키는 상세도 레벨 설정방식으로 컴퓨터 메모리를 효율적으로 관리 할 수 있도록 하였다. 실제 지형 데이터를 이용하기 때문에 컴퓨터상에서 3차원의 실제 지형을 체험할 수 있으며 에디터 기능을 통하여 고도맵과 영상 사진만으로 간단히 실감 지도를 제작할 수 있도록 하였다.
최근 딥러닝 기술이 급속히 발전하며 현대 사회의 다양한 응용분야에서 빠르게 적용되고 있다. 특히 영상 기반의 딥러닝 기술은 자연어 처리와 함께 인공지능 기술의 핵심 연구 분야로 많은 연구가 진행되고 있다. 논문에서는 최근 많은 연구가 진행되고 있는 영상의 의미적 분할 (Semantic Segmentation) 성능을 향상하기 위한 연구를 진행한다. 특히 모델에서 고정밀의 의미적 분할을 수행할 수 있도록 추가적인 정보로써 의사 깊이맵 (Pseudo Depth-Map)을 활용하는 방법을 제안하였다. 더불어, 의사 깊이맵을 모델 상에서 효과적으로 학습시키기 위하여 다중 디코더 모델과 학습 효율을 높이는 학습 스케줄링 전략을 제안한다. 의사 깊이맵과 다중 디코더 모델 기반의 제안 모델은 기존 의미적 분할 모델과 비교하여 iIoU 기준 2%의 성능 향상을 보였다.
최근 다양한 센서들의 성능 개선으로 실내측위가 가능해졌다. 하지만 Wi-Fi 라디오 맵을 이용한 실내 측위나 가속도 센서와 디지털 캠퍼스를 이용한 실내 측위는 아직 상당한 오차를 가지고 있어 지금까지의 연구는 실내 측위의 정확성을 높이는 측위 기술에 대해 많이 진행되었다. 하지만 좌표단위가 아닌 방 단위의 정확성을 가진 실내 맵 매칭이 가능하다면 Wi-Fi 라디오 맵, 가속도 센서 기반의 현재 실내측위기술로도 실내 서비스가 가능하다. 이에 본 연구는 방 단위의 정확성을 가지는 실내 맵 매칭을 위해, 실내 네트워크 맵 매칭에 대해 정의하고, 이를 수행하며 생기는 이슈들에 대해 살펴보고, 이를 해결하기 위해 은닉 마르코프 모델을 사용한 방안에 대해 제시한다.
본 논문에서는 지형 맵에 실시간으로 부드러운 그림자를 드리우는 방법에 대해 소개한다. 이 방법은 셀프 셰도우 뿐만 아니라, 다른 물체에 그림자를 드리우는 것도 가능하다. 또한 이 방법은 지형에 대해 미리 계산해 두는 과정이 없기 때문에 지형이 변화하는 경우에도 적합하다. Shadow height map(SHM)이라는 새로운 자료구조는 높이 맵의 각 좌표에 해당하는 그림자의 높이를 기록한다. n 이 SHM 안에 있는 텍셀 수라고 할 때, SHM을 계산하는 것은 O(n)의 알고리즘 복잡도를 가진다. 그림자는 이 맵을 이용해 단순하고 빠르게 계산할 수 있다. 예제들은 실시간으로 표현할 수 있는 좋은 성능을 보이며, 적절한 시각적 품질을 보인다.
CPS는 다양한 임베디드 시스템들을 복합적으로 모델링 및 시뮬레이션 한다. 이때 다양한 종류의 모델이 사용되기 때문에 시뮬레이션에 사용되는 데이터들에 대한 체계적인 관리 위해 SEDRIS를 적용한다. SEDRIS는 특정 도메인 환경에서 개발된 환경데이터들을 재사용 및 상호운영 가능하기 때문에 비용과 시간을 절감할 수 있다. 기존 시뮬레이터와 SEDRIS를 연동 위해, 시뮬레이터의 지형 표현에 사용되는 높이맵을 SEDRIS의 레스터 데이터 표현방법으로 변환하여 입력만이 가능하다. 이 문제를 해결위해, 높이맵 표현을 위해 사용되는 RAW파일을 폴리곤 데이터로 변환하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 두 가지 이점을 제공한다. 첫 번째로 SEDRIS 내부에 환경데이터 표현이 가능해진다. 두 번째는 그림파일처럼 보이는 지형을 뷰어로 확인 가능하다. 즉, SEDRIS 비전문가도 지형 환경 데이터를 구축이 가능하다.
데이타를 효과적으로 다루기 위한 방법으로 데이타에 부가정보를 추가하는 TopicMap이나 RDF같은 지식맵에 대한 연구가 늘고 있다. 하지만 기존의 연구는 정보표현과 기술, 응용방안에 대한 연구가 주를 이루고 있으며 구현과 서비스에 대한 연구는 부족한 상태이다. 본 논문에서는 TopicMap 시스템에서의 캐쉬 관리 기능의 구현을 통해 실질적인 지식맵 서비스를 지원하기 위해 고려해야 할 부분 중에서 지식맵의 효과적인 접근을 지원하기 위한 방법을 제안하였다. 먼저 기존 탐색방법의 장점을 최대한 수용하는 탐색 기법을 제안하고 이러한 환경하에서 지식맵 전송 효율을 향상시키고자 지식맵이 가지는 정보를 이용하는 캐쉬기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 캐쉬기법은 어플리케이션의 접근 형태에 따른 물리, 논리적 단위로 정보를 캐쉬하는 기존의 방식과 달리 사용자가 지식을 접근하는 관점에서 효율을 높이고자 하였다. 즉 지식맵이 이미 자신에 대한 부가 정보뿐만 아니라 다른 지식간의 연관관계와 같은 정보를 가지고 있으므로 이러한 정보를 클러스터링 요소로 이용, 실제 사용 자가 지식맵을 탐색하는데 있어 접근확률이 높도록 캐쉬집합을 생성하도록 하였다. 또한 캐쉬집합을 교체 하는 방법에 있어서도 지식맵의 그래프 관계와 같은 정보의 연관성을 이용, 필요한 부분만을 전송함으로써 효율을 높이는 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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