• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.147-154
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• 2018

본 논문에서는 다중 해상도 모델 기반 워게임 체계에서 빈번히 실행되어 모의 성능에 영향을 미치는 적군의 객체 정보를 해상도별로 획득하는 방안을 제안한다. 정보 요청법은 다중 해상도 모델이 특정 해상도의 정보를 선별하여 외부 객체에게 제공한다. 정보 공지법은 다중 해상도 모델이 모든 정보를 공지하고, 외부 객체가 특정 해상도의 정보를 선별하여 획득한다. 정보 공유법은 외부 객체가 공유 공간에 취합된 다중 해상도 모델의 모든 정보를 조회하여 특정 해상도의 정보를 획득한다. 제안 방법들에 대한 모의실험 결과, 정보 공유법이 정보 요청법과 정보 공지법에 비해 정보 획득 시간이 빨라 효과적인 방법임을 확인하였다. 또한 본 제안은 워게임에서 적군의 정보 획득 시간을 단축할 수 있어 워게임 운영 효율 증대 효과가 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.586-588
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• 1999

간소화된 메쉬의 다중해상 표현은 실시간으로 원하는 해상 메쉬의 랜더링이 가능하고 저해상 메쉬에서 고해상 메쉬로의 전환이 시각적인 연속성을 갖는다. 또 메쉬의 공간마다 다른 해상도의 표현이 가능하다. 본 논문에서는 기존의 다중해상모델의 특징과 단점을 알아보고 다중모델링 이슈을 제시한다. 효율적인 가변 LOD를 위한 기존의 다중해상 모델을 일반화시킨 MT(MultiTriangulation)를 제시한다. MT의 구조적 특징, MT에서의 선택적 상세화와 시점과의 거리에 따른 가변 LOD 질의를 알아본다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권4호
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• pp.339-346
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• 2003

본 논문은 역할 기반 뷰잉이라는 방법을 기반으로 하여 협업 설계에서의 정보 보호에 대한 기본 구조를 제안한다. 역할 기반 뷰잉은 다중 해상 기하 모델과 보안 모델을 조합하여 달성된다. 주어진 3차원 모델은 기하적으로 분할되며, 분할된 각 모델을 이용하여 다중 해상 메쉬 계층 구조가 생성된다. 협업 설계 환경에서 각 디자이너의 접근 권한에 알맞은 모델의 생성은 접근 통제 방법에 의해 이루어진다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.76-82
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• 2011

본 논문은 다중 해상도 영상에서 3차 페이싯 모델을 이용하여 적외선 영상의 원거리에 위치하고 있는 초소형 표적의 위치와 크기를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 원 영상을 점차 축소하여 여려 단계의 다중 해상도의 영상들로 구성한다. 각 단계에서의 다중 해상도 영상들에 대해 페이싯 모델과 국부 극대 조건을 적용하여 초소형 표적의 위치를 검출한다. 다중 해상도 영상에서 각 페이싯 모델의 국부 극대값을 의미하는 $D_2$값 중 최대 크기를 가지는 위치를 표적의 위치라고 평가한다. 이 경우 각 단계의 다중 해상도 영상들에 대해 크기가 다른 표적의 검출이 가능하게 된다. 본 논문에서 제안한 초소형 표적 검출 방법은 초소형 표적이 있는 다양한 적외선 영상에서 실험하였다. 기존의 페이싯 모델을 이용한 방법에서는 하나의 마스크만 적용시킨 것에 반해 제안된 방법은 하나의 마스크를 다중 해상도 영상에서 적용하였다. 고정된 마스크를 다중 해상도 영상에 적용함으로써 마스크의 크기를 달리하는 효과를 확인하였고 그에 따라 검출하는 표적의 크기도 다름을 확인하였다. 이를 이용해서 표적의 위치뿐만 아니라 크기도 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.280-281
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• 2011

특징형상기반 다중해상도 모델링 기법은 컴퓨터 그래픽스의 응용분야인 컴퓨터 응용 설계, 해석, 가상생산과 같은 분야에 주목을 받고 있는 새로운 기술이다. 다중해상도 모델을 제공하기 위하여 특징형상을 재배열할 필요가 있는데 이 경우 빼기 더하기 집합연산의 순서가 달라지면 최종형상이 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 특징형상 모델링 연혁을 고려한 선택적 집합 연산을 개발하였다. 이 작업을 적용하면 최종형상뿐만 아니라 합리저긴 중간단계의 다중해상도 모델도 생성할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.101-107
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• 2010

본 연구의 목적은 벡터 도메인 안에 대규모 도로 선형 사상을 대상으로 실시간 데이터 변경, 관리가 가능한 네트워크의 다중 표현 데이터베이스 모델을 구축하는 것이다. 즉, 최상위 레벨의 네트워크 데이터로부터 이에 대응하는 하위 베이스 네트워크 데이터로 순차적으로 데이터 통합과 자동 매칭을 수행하는 상의하달 방식(top-down)을 기초로 하는 프레임워크를 제시하며, 이를 통해 변화 가능한 축척(variable-scale)의 지도를 생성하는 모델을 제안하였다. 구현된 MRDB(Multi-Resolution Database) 모델을 차량 항법 서비스에 적용하여 실제 동적 경로 안내 시스템에 활용 가능함을 확인할 수 있었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.105-115
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• 2005

단일 영상을 이용하여 구성한 3차원 환경 모델은 고정된 해상도로 인해 발생하는 흐려짐 현상과 가리움에 의해 환경맵에서 없는 정보가 나타날 시 발생하는 구성된 3차원 환경 모델의 늘어짐 현상이나 정보의 부족으로 인한 영상의 구멍이 발생한다. 본 본문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 다중 영상들을 이용한 일치 및 통합 방법을 제안한다. 본 연구에서는 세밀한 환경 모델링을 통한 시차 표현과 주변 환경의 자유로운 확장을 위해 대응선에 기반으로 하는 환경 모델 일치 및 통합 방법을 사용한다. 다중 영상에 의한 환경 모델링 방법은 렌더링에 적합한 해상도를 갖는 상세한 환경 모델을 생성할 수가 있어 시점이 자유로운 고화질의 탐색 영상 생성이 가능하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1286-1301
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• 2003

본 논문은 현실감 여는 실시간 영상 기반 환경 탐색을 위해 영상 분할 기반 환경 모델링에 의한 시점 변경이 가능한 환경 탐색, 다중 환경 맵을 이용한 환경 모델의 통합 및 확장에 의한 환경 탐색 방법들을 제안한다. 영상 분할 환경 모델링 방법은 환경 맵에 적용하기 용이하며 환경의 특성에 따른 깊이값 추출 방법으로 손쉽게 환경 모델링이 가능하다. 또한, 시점이 이동되고 시차를 갖는 환경의 표현이 가능하다. 그러나, 환경 맵의 단일 해상도에 의해 발생하는 영상의 흐림 현상과 가리움에 의해 환경 맵에서 없는 정보가 나타날시 발생하는 구성된 3차원 환경 모델의 늘어짐 현상이나 정보의 부족으로 인한 영상의 구멍이 발생한다. 이러한 문제를 제거하기 위해서는 다중 환경맵에 바탕을 둔 3차원 환경 모델의 재구성이 필요하다. 본 연구에서는 세밀한 환경 모델링을 통한 시차 표현과 주변 환경의 자유로운 확장을 위해 대응선 기반 환경 모델 통합 방법을 사용한다. 다중 환경맵에 의한 환경 모델링 방법은 최적의 해상도를 갖는 상세한 환경 모델을 생성할 수가 있어 시점이 자유로운 고화질의 탐색 영상 생성이 가능하다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.540-543
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• 2020

기존의 초해상도 딥러닝 기법은 모델의 깊이가 깊어지면서, 좋은 성능을 내지만 점점 더 복잡해지고 있고, 실제로 사용하는데 있어 많은 시간을 요구한다. 이를 해결하기 위해, 우리는 딥러닝 모델의 가중치를 양자화 하여 추론시간을 줄이고자 한다. 초해상도 모델은 feature extraction, non-linear mapping, reconstruction 세 부분으로 나누어져 있으며, 레이어 사이에 많은 skip-connection 이 존재하는 특징이 있다. 따라서 양자화 시 최종 성능 하락에 미치는 영향력이 레이어 별로 다르며, 이를 감안하여 강화학습으로 레이어 별 최적 bit 를 찾아 성능 하락을 최소화한다. 본 논문에서는 Skip-connection 이 많이 존재하는 MSRN 을 사용하였으며, 결과에서 feature extraction, reconstruction 부분과 블록 내 특정 위치의 레이어가 항상 높은 bit 를 가짐을 알 수 있다. 기존에 영상 분류에 한정되어 사용되었던 혼합 bit 양자화를 사용하여 초해상도 딥러닝 기법의 모델 사이즈를 줄인 최초의 논문이며, 제안 방법은 모바일 등 제한된 환경에 적용 가능할 것으로 생각된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.186-186
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• 2022

과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.