본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.
최근 마이크로어레이 실험기술의 개발로 인해서 생물학자들은 한꺼번에 수천 혹은 수만 개의 유전자 발현실험이 가능하게 되었다. 마이크로어레이를 이용한 유전자 발현 패턴 분석에 필요한 이미지의 분석 작업은 사용자의 많은 수작업이 필요하며, 올바른 결과를 얻기 위해서 많은 주의가 필요하다. 그러므로 사용자의 수작업을 최소화하고 정확한 발현결과를 얻기 위해서 마이크로어레이 이미지의 자동 분석 방법이 필요하다. 일반적으로 마이크로어레이 데이타는 반점(spot) 위치의 변동이나 모양, 크기가 고르지 않는 것과 같은 다양한 문제로 인하여 자동 분석이 어렵다. 특히 블록과 반점의 주소를 결정하는 것은 마이크로어레이 분석 중 어려운 단계이며, 대부분 상용 프로그램에서는 수작업을 통해서 해결하거나, 수작업이 필요한 반자동시스템을 이용하고 있다. 본 논문에서는 균일 격자(regular grid) 구조 탐색을 이용하여 새로운 블록과 반점의 주소를 결정하는 알고리즘을 소개한다. 본 알고리즘에서는 입력된 반점들의 중심점을 이용하여, 균등 일직선 서열(equally spaced and collinear sequence)을 생성하고 이를 통하여 이미지의 기울기와 단위길이를 계산한다. 계산되어진 기울기와 단위길이를 이용하여 가상점을 허용한 균등 일직선서열을 다시 생성하고, 이를 이용하여 마이크로어레이의 주소를 결정한다. 실험 결과 다양한 실험 데이터에 대하여 매우 안정적이며, 신뢰성이 높은 결과를 얻을 수 있었다. 본 알고리즘에 대한 자세한 정보는 http://jade.cs.pusan.ac.kr/~autogrid에 정리되어 있다.
본 논문에서는 카메라 움직임에 강인한 동영상 내 비 검출 및 제거 기법을 제안한다. 검출 파트는 비의 밝기 특성과 공간적 특성을 활용하여 초기 비 영역을 검출한다. 그런 다음 가우시안 분포 모델을 적용하여 최종적인 비 영역을 결정한다. 제거 단계에서는 인접한 영상 간 상관성을 이용하여 비 영역을 중심으로 인접 프레임 간 블록 정합 기법을 수행한다. 그 후 정합 결과에 기반한 non-local mean (NLM) 필터링을 통해 비 영역을 보상한다. 마지막으로 깜박임 효과를 제거하고 가시성을 향상시키기 위해 후처리를 수행한다. 실험 결과를 통해 제안 기법의 화질이 기존 기법에 비해 동영상의 비 제거 성능에 있어 현저하게 우수함을 볼 수 있다.
DVB-S2에 적용되는 Shannon의 채널 용량 한계에 근접한 LDPC 부호는 복호화의 낮은 복잡도와 좋은 거리 특성으로 오류마루 현상인 나타나지 않고, 완성 병렬 처리가 가능하다. 하지만 구현상에 있어서 큰 블록 사이즈 및 많은 반복 횟수 때문에 복호과정에서 고속화가 어렵다. 이에 본 논문에서는 HSS(Horizontal Shuffle Scheduling) 방식을 연구하여 최적의 반복횟수를 제시한다. 고속 복호를 위한 복호과정의 한 방법으로 HSS 방식은 체크 노드를 중심으로 체크 노드가 업데이트 되는 과정에서 비트 노드도 같이 업데이트 되기 때문에 한 번의 반복이 끝났을 때 비트노드는 여러 번 반복한 효과를 가지게 된다. 결국 기존에 제시된 반복횟수보다 HSS 방식을 적용하였을 때 더 적은 반복 횟수로 동일한 성능을 얻을 수 있다. HSS 방식을 적용하여 시뮬레이션 한 결과, 각각의 부호화율에서 동일한 성능으로 최소 30% ~ 최대 50% 만큼 반복횟수를 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 인터넷을 이용한 사이버교육에 있어서 가장 중시되고 있는 교육용 콘텐츠의 학습효과를 향상시키는 새로운 모델과 그 저작지침을 제안하였다. 특히, 수학적 기반으로 설명되는 교과목 콘텐츠로서, 구조도를 비롯한 블록단위 모델과 난해한 수학식 등 다양한 개념단위가 제시되며, 실험ㆍ실습의 과정을 설명해야 하는 공학 교육용 콘텐츠를 저작함에 있어, JAVA와 같은 컴포넌트 라이브러리를 구축하고 그 요소들을 개념단위로 처리하여 분기ㆍ접속하는 기술을 적용함으로써 콘텐츠의 융통성과 상호작용을 개선하여 궁극적으로 학습효과를 크게 향상시키는 학습자 중심의 교육용 콘텐츠를 저작하고자 하는 것이다. 본 논문이 제시하는 저작지침에 따라 구현된 디지털 콘텐츠는 이공계 교육용 콘텐츠와 언어 교육용 콘텐츠에 있어 특히 효과적이며, 기존의 저작기술에 비하여 교수자의 저작과 운용이 용이하며 학습자의 상호작용과 융통성을 크게 향상시키는 것으로 평가된다.
UWB (Ultra Wide Band) 무선 측위에서 정화한 위치 정보를 추정하기 위해서는 무선 측위 과정에서 발생하는 오차를 보상하기 위한 알고리즘이 반드시 필요하다. 이러한 무선 측위 오차를 보상하고 정확한 위치 정보 추정이 가능한 Scanning 기법은 동일한 태그 위치에 대한 무선 측위를 반복하여 얻을 수 있는 위치 정보 후보군의 무게중심 점을 찾는 기법으로 처리 구조가 비교적 간단하고 정확한 위치 정보를 추정할 수 있는 장점이 있지만, 측위용 비콘 범위 내의 scanning 좌표들을 하나하나 탐색하고 연산해야하는 단점이 있다. 본 논문에서는 Scanning 기법의 높은 연산량을 줄이기 위해 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm)과 블록 윈도잉 (Block Windowing)의 적용 방안을 제안한다. 제안하는 기법의 성능 검증을 위하여 IEEE 802.15.4a TG에서 제시한 채널 환경에서 얻은 거리 인지 오차 (ranging error) 정보를 사용하였으며, 모의실험 결과를 통하여 낮은 연산량으로도 기존 Scanning 기법의 위치 추정 정확도에 근사할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 부 대역 처리를 이용하는 수중 통신에서 은밀성과 성능 향상 관점에서 효율적인 송수신 구조를 제시하였다. 은밀성적인 측면에서는 암호화된 부호화 비트를 블록으로 나누어 각 비트의 정보를 이용하여 중심 주파수와 부 대역을 결정하므로 은밀성을 유지하는 측면에서 효과적이다. 수중 통신에서 성능적인 측면에서는 다중 경로 특성, 도플러 확산, 프레임 동기 등이 성능에 영향을 미치는 결정적인 요소이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 요소들을 극복하기 위해, 비동기 에너지 검출 방식과 터보 등화 기법, 그리고 최적의 프레임 동기 방식을 제안하여 수신부에 적용하였다. 호수 실험에서 최적의 프레임 동기 방식을 수신부에 적용한 결과 다섯 개의 프레임 중에서 네 개의 프레임에서 오류를 모두 정정함을 확인하였다.
최근 멀티미디어 분야 중에서 가장 중요한 기술 중의 하나가 압축이다. 오디오 파일들은 인터넷을 중심으로 급속히 전파되어가고 있으며, 그 중에서 가장 유명한 것이 MP-3(MPEC-1 Layer3)인데, MP-3는 128Kbps에서 CD음질을 얻을 수 있지만 64Kbps 이하에서는 음질이 급속히 떨어진다. 반면에 MPEG-2 AAC(Advanced Audio Coding)는 MPEG-1과 호환성을 무시하지만 MP 3보다 1.4배의 높은 압축 율을 갖으며, 최대 7.1채널과 96KHz의 샘플 율을 갖는다. 본 논문에서는 MPEG-2 AAC 인코더 부분에서 막대한 연산 량을 갖는 심리음향 모델을 최적화하여 AAC 인코딩 연산 량을 감소시키며 처리속도를 증가하는 알고리즘을 제안한다. 심리음향 모델 최적화 응용 프로그램은 C++언어를 이용하여 구현하였으며, 실험결과 심리음향 모델은 SMR(Signal to Masking Ratio)을 위하여 44.1KHz의 샘플 율을 갖고 2048포인트의 FFT(Fast Fourier Transform)연산을 수행하며, 인코더 블록의 제어를 위하여 서브밴드 필터에 각각의 엔트로피 값들이 입력된다. 제안된 심리음향 모델은 비 예측성 값의 최적화로 인하여 빠른 속도로 수행되었다. 또한 비 예측성 값을 순음지수로 변화 시, 고 주파수 영역의 순음지수 값의 최적화로 연산처리 속도가 증가하였다.
최근 지형 정보의 시각화 기술은 GIS 응용분야는 물론 게임, 가상현실, 항공 시뮬레이션 및 군사적인 목적 등을 실현하기 위한 중요한 기술로 부각되고 있다(유병현 2002). 그러나 대용량 지형 데이터를 실시간으로 처리하여 시각화를 구현하기 위한 메모리 한계성의 극복은 아직도 과제로 남아있다. 본 연구에서는 대규모 지형 표현을 위해 파일 기반의 효율적인 실시간 LOD (level-of-detail) 알고리즘 개발을 수행하였다. 실시간 LOD 알고리즘은 대규모 지형 데이터를 가시화하는데 필요한 기하학적 연산 처리를 가능하게 한다. 본 연구에서는 수치지도의 등고선이나 LiDAR, DTM, DSM 등으로부터 취득된 대용량 DEM의 가시화를 위해 계층적인 $4{\times}4$ 또는 $2{\times}2$ 타일 구조를 선택하였다. 또한 정규화된 Giga Byte급 고도데이터는 사용자 중심적 지형 정보의 원활하고 사실감 있는 표현이 될 수 있도록 고도데이터를 활용한 음영기복도를 생성하여 비메모리 방식의 계층적 타일 구조로 생성된 지형 블록에 Texture Mapping 하여 지형 가시화를 수행하였다. 대용량 데이터는 실시간 가시화를 위해 지형 데이터를 다양한 상세도를 가지는 데이터로 변형하여 이를 계층적으로 상호 연결함으로서 데이터의 손실이 최소화되며, 프레임 속도를 극대화하였고, 또한 사용자 시점에 따라 상세도 변화가 끊김없이(seamless) 고품질로 표현되도록 하였다.
대외적으로 중국의 경제 성장과 항만의 급속한 발전은 환황해경제블록(Pan Yellow Sea Economic Bloc)의 규모와 역내 교역을 크게 증대시켜 우리나라 서해안권의 발전을 유도하고 있다. 국내적으로는 중국이 제1의 교역 대상국으로 바뀌면서 국가경제의 성장 축이 경부축에서 서해안축으로 중심이동을 하고 있다. 이러한 현상을 반영하듯 국내의 각종 통계지표와 컨테이너 및 비 컨테이너부문의 물동량예측에서 서해안에 위치한 항만들은 높은 성장세를 지속하고 있다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 서해안시대를 주도할 새로운 중심지로서 잠재력이 높은 새만금지역을 대상으로 하여 발전가능성을 모색하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 연구의 결과, 새만금항만은 한중간의 공급사슬의 확대 및 항만간 네트워크 증대측면에서 향후 발전가능성이 확인되었다. 또한 환황해권의 교류증가, 중국항만 시설부족에 따른 환적화물 처리 등의 여러 가지 변수에 의하여 성장잠재력이 큰 것으로 나타났다. 하항의 근본적인 한계에 직면해 있는 군산항의 보완적인 측면에서 새만금 방조제를 통하여 인접지역(새만금 지역)을 연계하여 개발하는 것은 시대변화에 부응하는 바람직한 방향으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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