공간 분해능을 평가하기 위해서 이제까지는 일정하게 두 물체의 간격(이중 표적)을 근접한 것부터 점점 떨어진 간격으로 만들어진 테스트 패턴이나 팬텀을 이용하였다. 이러한 방법으로 공간분해능을 평가하면 분해능은 테스트용으로 제작된 팬텀에 있는 표적 간격으로 제한된다. 본 연구는 이러한 문제를 극복하고자 1개의 단일 표적으로 공간 분해능을 간편하게 측정할 수 있는 새로운 방법을 제안하고 검증한 것이다. 이를 위해 PSF 및 JND를 이용하여 공간 분해능을 추정하는 개념을 제시하였다. 이렇게 유도된 공간 분해능 추정 이론을 검증하기 위해, 상용 팬텀을 이용하여 실험하였다. 실험으로 얻어진 디지털 영상에서 라인 픽셀 프로파일을 구하기 위해 만든 LabVIEW 프로그램을 이용하여 분석한 결과, 본 연구에서 유도한 단일 표적을 이용한 공간 분해능 추정 이론과 실험적으로 일치하는 것을 알 수 있었다. 실험 결과로 디지털 영상에서 공간분해능의 상대적 평가는 단일 표적을 가지고도 충분하다는 것을 증명할 수 있었다. 따라서 단일 표적 공간분해능 평가법을 이용하면 이제까지 사용되어 왔던 이중 표적을 이용한 공간분해능 평가의 한계를 극복할 수 있다.
공간 조인을 위한 공간 색인은 단일할당 방식과 다중할당 방식으로 구분한다. 단일할당 공간색인은 하나의 공간색채를 단 하나의 노드에만 할당하고, 다중할당은 하나의 객체를 여러 노드에 할당하는 공간 색인으로서 R-tree 가 전자에 해당하고, Quad-tree가 후자에 해당한다. 지금까지 단일 할당과 다중 할당 공간 색인에서의 공간조인에 대한 직접적인 성능 비교 평가가 거의 없다. 왜냐하면 각 공간 색인의 구조가다르고 적용할 수 있는 공간 조인 기법 또한 전혀 달라 정확한 성능 평가가 매우 어렵기 때문이다. 그래서 이 논문에서는 고정 그리드 파일을 변형하여 다중 할당 공간 색인과 단일 할당 공간 색인을 각각 구성한 뒤 두 공간 색인의 병렬 공간 조인 성능을 평가하였다. 평가를 위해 4가지 병렬공간조인기법을 제안하였다. 그리고 태스크 할당을 위해 태스크의 크기와 객체의 공간 지역성을 이용한 준동적 태스크 할당 방법을 제안하였다. 실험은 MIMD 구조 및 공유디스크 방식의 병렬 시스템에서 수행되었고, 여과 단계 후 중복을 제거하는 다중할당-단일조인 방식이 우수함을 보였다.
고차원의 구성 공간 상에서 빠르게 동작하는 경로 계획을 위하여, 본 논문에서는 단일-질의 알고리즘의 일종인 새로운 경로 계획 알고리즘을 제안한다. 단일-질의 알고리즘의 동작과 탐험 알고리즘의 유사성에 주목하여 탐험 알고리즘의 하나인 기억-탐험(Remembering Exploration) 방법을 응용하여, 로드맵의 한 노드를 선택하여 그 주위의 자유 공간상에 있는 노드들을 새로 로드맵에 추가하는 방법으로 로드맵을 키워나가는 것이 본 논문이 제안하는 알고리즘이다. 성능 평가를 위하여 2차원 공간상에서의 경로 계획 문제와 3차원 공간상의 움직임 계획 문제를 제안하는 알고리즘과 다른 잘 알려진 알고리즘을 이용하여 성능 비교 실험을 하였으며, 경로의 발견 유무와 발견하기까지의 시간 비교를 한 결과 제안하는 알고리즘의 성능 우위를 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 공간적으로 소수의 지점에서 획득된 현장 조사 자료의 공간 보간 과정에 범주형 자료를 결합하는 다변량 크리깅 기법을 제안하고자 한다. 범주형 자료를 결합하는 과정에서 기존 범주형 자료의 속성별로 대푯값을 할당하는 단일 지역 평균 기반의 단순 크리깅 방식 대신에, 영역-점 변환 크리깅을 이용하여 원하는 해상도로 상세화시킨 추정값을 가변적 지역 평균으로 이용하였다. 지화학 원소 구리의 공간 보간에 지질도를 이용하는 사례연구를 통해 제안 기법을 예시하였다. 교차 검증 결과, 제안 기법이 단변량 정규 크리깅과 기존 단일 지역 평균 기반의 단순 크리깅 기법에 비해 각각 15%와 25%의 예측 능력의 향상을 나타내었다. 따라서 범주형 자료를 부가 자료로 이용하는 공간 보간에 이 논문에서 제안한 기법이 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
실제 영상과 가상의 오브젝트 또는 가상의 환경에 오브젝트를 합성하는 경우 등 사실적인 합성을 결과를 얻기 위해서는 실제 환경과 같은 배경 영상의 정확한 광원 정보가 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경을 배경으로 영상을 합성 하는 과정에 필요한 광원정보를 카메라와 Light Probe를 이용하여 촬영된 단일 영상으로부터 추정하는 기법을 제안한다. 실내에 존재하는 광원들은 정확한 위치정보를 알 수 없는 실외환경에서와 달리 제한된 공간의 원점으로부터 3차원 공간에 위치한 좌표로 나타낼 수 있다. 광원을 추정하기 위해 먼저 실내 공간에 반사도가 높은 Light Probe를 위치하고 디지털 카메라의 적정 노출을 이용하여 광원 추정에 사용할 영상을 획득한다. 광원으로 존재하는 오브젝트의 경우 짧은 노출시간에도 카메라의 영상에 획득된다. 그렇기 때문에 단일 영상에서 광원의 영역을 추정하기 위해 영상처리를 통해 노출 시간을 짧게 하여 촬영한 영상과 비슷하게 밝은 영역만 표현되도록 처리를 한다. 전 처리된 영상으로부터 밝은 영역과 어두운 영역으로 구분을 하고 밝은 영역으로부터 광원의 정보를 추정한다. 추정된 광원들은 실제 렌더링에 곧바로 적용이 가능하며, 이를 통해 배경에 적합한 렌더링 결과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 사람의 식별과 감정을 인식하기 위한 하나의 방법을 제안한다. 제안된 방법은 색차 정보에 의한 형판의 위치 인식과 형판 벡터 추출에 기반한다. 단일 색차 공간만을 이용할 경우 살색 영역을 정확히 추출하기 힘들다. 이를 보완하기 위해서 여러 가지 색차 공간을 병행하여 살색 영역을 추출하며, 이를 응용하여 각각의 형판을 추출하는 방법을 제안한다. 그리고, 사람의 식별과 감정 인식을 위해서 추출된 형판에 대한 각각의 특징 벡터 추출 방법을 제시하며, 마지막으로 추출된 형판 벡터를 이용하여 신경망을 통한 학습과 인식을 수행하는 방법을 제시한다.
요즘 값싼 PC를 빠른 네트웍으로 묶어 높은 성능을 얻고자하는 클러스터 컴퓨팅에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 연구 중 클러스터 컴퓨팅 환경을 구성하는 여러 컴퓨터들을 하나의 컴퓨터처럼 보이게 해주는 단일 시스템 이미지 서비스는 사용자에게 쓰기 편리한 환경과 높은 가용성을 제공하여 준다. 단일 시스템 이미지 서비스를 제공하기 위해서는 단일 프로세스 공간, 단일 메모리 공간 및 단일 디스크 입출력을 제공하여 주어야 한다. 단일 디스크 입출력은 여러 컴퓨터에 나누어져 있는 디스크들을 하나의 큰 디스크로 보여주고 여러 디스크들을 효율적으로 사용할 수 있도록 서비스를 제공한다. 이러한 단일 디스크 입출력을 사용자 수준이나 파일 시스템 수준에서 제공하여 주는 것은 성능 측면이나 투명성의 측면에서 커널 모듈로 제공하여 주는 것 보다 좋지 않다. 따라서 본 논문에서는 단일 디스크 입출력을 위하여 커널 모듈 프로토타입을 설계하고 구현한다. 그리고 네트웍 파일 시스템과 단일 디스크를 이용하여 단일 디스크 입출력을 위한 터널 모듈의 성능과 비교, 분석한다.
주파수 전송 효율을 높이기 위하여 주파수 대역에서의 켤레 복소수 대칭 특성을 갖는 단일 측대 파형 전송 시스템의 연구가 이루어지고 있다. 또한, 직교 블록 부호(시공간 및 주파수 공간 블록 부호)를 활용한 전송 시스템의 다이버시티 성능 이득에 대하여 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 4개의 송신 안테나를 갖는 3/4 비율의 주파수 공간 블록 부호 단일 측대 파형 SC(single carrier) FDMA(frequency division multiple access) 시스템을 구현한다. 3/4 비율의 4×4 직교 블록 부호를 적용함으로써 기존의 단일 안테나 기반 단일 측대 파형 SC FDMA 시스템과 2개의 송신 안테나를 이용한 2×2 주파수 공간 블록 부호 단일 측대 파형 SC FDMA 시스템보다 뛰어난 수신 성능을 확보할 수 있음을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
최근 증강현실(AR), 가상현실(VR), 혼합현실(XR) 분야가 각광받고 있으며, 3차원 공간과 사물을 인식하여 다양한 콘텐츠 서비스를 제공하는 기술이 개발되고 있다[1]. 3차원 공간과 사물을 인식하기 위해 가장 널리 사용되는 방법은 RGB 카메라를 이용하는 것이다[2]. RGB 카메라를 이용하여 촬영한 영상을 분석한 후 분석된 결과를 이용하여 카메라와 환경의 관계를 추정한다. 시차는 사용자가 촬영한 복수의 이미지에서 특징점의 차이를 이용하여 계산된다. 실험적으로 구한 깊이에 대해 계산된 디스패리티에 시차 정보와 스케일링 정보를 더하여 3차원 특징점을 생성한다. 제안하는 알고리즘은 단일 모바일 디바이스에서 획득한 영상을 사용한다. 특징점 매칭을 기반으로한 디스패리티 추정과 시차조정 3D 특징점 생성이다. 실제 깊이 값과 비교했을 때, 생성된 3차원 특징점은 실측값의 10% 이내의 오차가 있음을 실험적으로 증명하였다. 따라서 제안하는 방법을 이용하여 유효한 3차원 특징점을 생성할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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