컴퓨터 그래픽스 분야에 활용되는 단순화 기법(LoD)은 실시간 렌더링을 위해 메쉬(mesh)의 다각형 수를 줄이는 방법으로 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 단순화 기법의 기본적인 개념이 가상 캐릭터의 동작 단순화에 적용된 새로운 방법론을 제안한다. 가상 캐릭터의 구성요소 중 하나인 관절은 동작을 생성하는 기본 단위로서 메쉬와 연계되어 캐릭터의 움직임을 생성한다. 동작 단순화의 기본과정은 이러한 캐릭터의 관절 수를 줄이고 남은 관절들의 움직임을 기존동작과 가장 유사하도록 최적화 하는 방법이다. 동작의 최적화를 위해 기존 동작과 단순화 된 동작 간의 오차를 측정하는 방법론을 제시하고, 최적화 문제를 빠르게 풀기 위해 동작 간 오차 식을 선형시스템으로 재구성한다. 본 논문에 제시한 동작 단순화 방법은 동작편집 또는 군중 애니메이션의 성능향상 둥 캐릭터 애니메이션의 여러 분야에 유용하게 활용 될 수 있다.
본 논문에서는 정수 웨이블릿 변환(Integer Wavelet Transform)과 선형 예측(Linear Prediction)을 이용한 Hybrid 무손실 오디오 부호화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 부호화기는 입력된 신호를 적당한 프레임으로 분할 후, 정수 웨이블릿 변환과 정수 예측기를 사용하여 입력된 오디오 신호내의 상관관계(Correlation)를 제거하였다. 그리고 신호내의 상관이 제거된 신호를 엔트로피 부호화(Entropy Coding) 하였다. 엔트로피 부호화기로는 정수 입력원의 특성에 따라 최적의 압축 효율을 갖는 옵션을 선택적으로 처리하는 Adaptive Golomb-Rice 부호화기법을 이용하였다. 제안된 부호화 방식은 모든 연산을 정수 연산으로 가능케 하므로 기존의 실수를 사용하는 연산과 비교하여 연산 속도의 개선과 시스템의 복잡성을 낮추어 고속처리 및 저전력화가 가능하다. 또한 각 프레임은 독립적으로 부호화되고, 부호화된 데이터는 프레임헤더와 바이트 단위로 정렬이 되도록 데이터 포맷을 설계하여, 압축 부호화된 데이터의 이동, 찾기, 편집이 편리하도록 하였다.
In Korea, cases of direct insertion of foreign bodies into the rectum are rare in the literature. Most cases of rectal insertion of foreign bodies are associated with sexual acts and psychiatric disorder such as schizophrenia. Objects inserted into the anus are usually blunt and shaped like the male genitalia. The removal method can be varied depending on the size and shape of the foreign object, its anatomical location, and the accompanying complications. In cases wherein attempts to remove the object fail or there are rectal perforation and peritonitis complications, immediate laparotomy may be required in order to prevent serious complications such as sepsis. Here, we report on a case of rectal perforation and peritonitis due to insertion of a foreign body in a middle-aged patient, with a literature review. He inserted a sharp pig backbone in his rectum and he only had depression. The patient underwent a Hartmann's operation as well as psychiatric counseling and treatment. Thus, after removal of foreign bodies, psychiatric counseling and treatment should be carried out in order to prevent similar accidents and to minimize the need for trauma medicine.
큰 입사각을 가진 탄성파 반사법과 굴절법 자료의 분석은 지각 규모의 구조 연구에서 중요한 역할을 한다. 그러나, 관측된 자료로부터 적합한 속도 구조 모델을 바로 얻는 것은 상당히 어려운 일이며, 지각 구조 분석은 본질적으로 비선형 문제이기 때문에 구조 모델을 단계적으로 향상 시켜야만 한다. 광각 지각 구조 모델링에는 위상식별과 시행착오 전진 모델링과 같은 몇 가지 주관적인 과정들이 있다. 광각 자료 분석에서 이러한 주관적인 과정들은 결과 모델들의 유일성과 신뢰성을 감소시키기 때문에, 분석절차에서 주관성을 감소시키는 것이 중요하다. 이러한 관점에서, 우리는 지각 구조 모델의 개발에 사용될 PASTEUP과 MODELING이라는 2개의 소프트웨어를 설명하고 있다. PASETUP은 기록 단면도의 도시, 광각 탄성파 자료 분석 그리고 위상 피킹을 쉽게 해주는 대화식 응용프로그램이다. PASETUP은 신호대잡음 비를 향상시키고 위상식별을 도와주는 분석 기능과 다양한 필터를 갖추고 있다. MODELLING은 속도모델의 편집과 파선 모델링을 위한 대화식 응용프로그램이다. MODELING에 의해 계산된 주행시간은 PASTEUP에서 관찰된 파형과 바로 비교될 수 있다. 이것은 지각구조 분석에서 가장 주관적인 과정 중 하나인 주행시간 피킹이 필요 없기 때문에 지각 구조 모델링에서 주관성을 감소시킨다. MODELING은 편집 가능한 층서구조 모델을 다중 채널 탄성파(MCS) 반사파 자료의 시간 단면도와 비교할 수 있는 왕복 주시로 변환할 수 있다. 반사파 자료와 광각 자료의 구조 모델 사이의 직접 비교는 모델에 좀 더 신뢰성을 부여한다. 게다가 PASTEUP과 MODELING 둘다 큰 자료를 다루기에 효과적인 도구이다. 이 소프트웨어들은 광각 탄성파 자료를 이용한 좀 더 그럴듯한 지각-규모의 구조 모델을 개발하는데 도움을 준다.
본 연구는 바람통로의 세밀도와 편이성을 향상시켜 도시 녹지계획 활용도를 높이는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 유체역학적 거칠기 특성을 나타내는 거칠기길이($z_0$)로부터 바람통로 네트워크 추출기법을 제안하였다. 지적필지 단위로 산출된 $z_0$에 IDW, Spline, Kriging 내삽기법을 적용해 표면이 연속적인 수치거칠기길이모델(DZoM)을 생성한 후 수계망 추출 기법을 적용해 바람통로 네트워크를 산출하였다. 내삽기법 적용 결과들을 비교하여 가장 적합한 내삽 기법을 정하고 산출된 바람통로와 토지피복 및 지표온도의 공간적 관계를 분석하였다. 연구결과 DZoM 산출기법 중 Kriging 기법의 적용성이 IDW 및 Spline 기법보다 우수한 것으로 나타났다. Kriging 기법을 이용하여 선형 추출한 바람통로 네트워크(Type B)와 Landsat-7 ETM+에서 산출한 여름철과 겨울철 야간 지표온도 분포를 비교한 결과는 공간적 일치도가 높았다. 주목할 부분으로 산출된 바람통로의 흐름이 도시의 야간 열 부하들을 완화하는 것으로 보인다. 추출된 바람통로 네트워크 사상들(features)에 대한 엄밀한 평가와 개선이 수행된다면 녹지계획 실무에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다. 이를 위해서는 (1) 거칠기길이 개선, (2) 녹지계획 목적에 맞는 바람통로의 해석 및 편집, (3) 분절된 바람통로 네트워크 연결, (4) 관련 자료의 상세한 구축 및 무결성 확보 등이 선행되어야 할 것이다. 제안된 바람통로 네트워크의 녹지계획 적용을 위해 향후 연구범위를 수도권으로 확장할 계획이다.
동작 포착 시스템에 의해 기록된 동작 데이타를 재사용하는 것은 비용 절감이나 작업과정의 효율성 증대를 위해 매우 중요한 기술이다. 그러나 기록된 데이타의 동작 곡선이 제어점을 가지고 있지 않기 때문에 상호작용을 통한 동작 데이타의 편집이 쉽지 않아서 데이타의 재사용에 어려움이 있다. 기존 동작 데이타를 재사용하는 기술로서 많은 학자들은 조각 동작(Clip motion)들을 부드럽게 연결하여 새로운 동작을 만들어 내는 동작 전이 기술을 제안하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동작 전이 기술의 구현 방법으로 균등 자세 지도(Uniform Posture Map: UPM)알고리즘을 제안한다. 학습 단계에서 UPM은 다관절체의 다양한 자세들을 비감독 경쟁 학습을 통해 양자화한다. 이 단계에서 서로 유사한 자세를 나타내는 출력 뉴런을 기하학적으로 근접한 위치에 배치해서 다관절체의 전체 동작 지도를 생성한다. 생성된 UPM의 이러한 특징을 이용해서 적용된 두 동작의 중간 자세를 만들어 내고, 이 자세를 전체 중간 동작을 만들어 내는 키 프레임으로 사용한다. 많은 계산량이 요구되며, 결과 동작을 제어하기가 어려운 다른 동작 전이 알고리즘들과 비교하여 UPM 알고리즘은 중간 동작 생성에 상대적으로 적은 계산량을 요구하며, 하나의 변수를 이용하여 생성된 동작을 제어할 수 있어서 편리한 상호작용 작업 환경을 제공한다. 특히 자기 조직 지도(Self-Organizing Mpa: SOM) 알고리즘을 이용해 자세 지도를 생성할 때, 실제로 존재하지 않은 자세가 포함될 수 있는 가능성을 학습 단계에서 제거함으로써 자세 생성에 있어서 안정성을 확보할 수 있다. 이로 인해 선형 보간법에 비해서 실제 동작에 가까운 동작 곡선을 생성함으로써 보다 자연스러운 동작을 만들어 낼 수 있다. 본 논문에서 제안된 동작 전이 기법은 삼차원 애니메이션 제작, 삼차원 게임, 가상 현실 등의 다양한 분야에 유용하게 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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