본 논문에서는 기존의 화소값 차영상 기법이 저속으로 움직이는 물체의 동작정보 감지에 취약한 점을 보완하기 위하여 실시간 영상 처리를 목적으로 연속된 프레임(Frame)에서 움직임이 있는 프레임을 찾아내고, 움직임 영역을 추출하는 움직임 검출에 관한 연구를 통해 웹캠 기반의 객체 감지시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 단일 객체뿐 아니라 다중 객체의 움직임까지 파악할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
본 논문에서는 GPU 기반으로 옷감을 찢는 데 필요한 동적 재메쉬 기법에 대해서 제안한다. 일반적으로 메쉬를 파괴(Fracture)하거나 찢는 시뮬레이션에서는 안정적인 동역학 계산하는데 있어서 동적 재 메쉬과정에 매우 중요하며 이 과정이 계산양이 가장 크다. 본 논문에서는 GPU 친화적인 동적 메쉬 알고리즘을 새롭게 제안함으로써 옷감 찢기 시뮬레이션을 실시간으로 보여준다.
태양광 발전에 있어서 실제 태양광 셀 특성은 날씨와 같은 환경 요인에 의존적이기 때문에 다양한 동작 조건에 대한 태양광 셀의 특성을 전력변환장치를 통해 테스트하기 위해 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Power Hardware-In-the-Loop Simulation (PHILS) 기술을 이용해 태양광 발전용 전력변환장치 시제품의 테스트 시간 및 비용을 단축할 수 있다. PHILS는 실시간 모의시험장치와 외부 입력이 가능한 전력변환장치로 구성되며, 해당 장치에서 모델의 동특성을 실시간으로 연산하기 때문에 모델이 복잡할수록 고성능 모의시험장치가 요구된다. 태양광 셀 모델의 출력 전압은 수치해석 기법을 통해 계산되고, 수치해석 기법의 종류와 초기 값에 따라 연산 시간 등의 성능이 변화하므로 적절한 기법을 선정하여 모델의 연산시간을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 수치 해법 분석을 통한 태양광 발전의 PHILS를 위한 태양광 셀 모델의 연산 성능향상 기법을 제시하고, 실제 태양광 발전용 PHILS를 구현하여 실험적으로 제안하는 기법의 성능을 검증한다.
고화질의 디지털 카메라 및 스마트폰, 감시용 카메라의 보급 등으로 인해 최근 패턴 인식 및 이미지 프로세싱 분야에서 고화질의 이미지 및 비디오를 처리해야 하는 경우가 많아지고 있다. 특히 차량 번호판 감지 등과 같은 객체 인식 분야의 경우, 고화질의 이미지로 인해 그만큼 인식에 필요한 계산 비용이 증가하게 되었는데 따라서 이러한 계산 비용을 효율적으로 줄이기 위한 기법이 요구되고 있다. 또한 기존의 차량 번호판 감지의 도메인과는 다르게 도로 상에서의 실시간 차량 번호판 감지의 필요성이 대두되고 있기에 본 논문에서는 도로 상에서의 실시간 번호판 감지 시스템을 위한 차량 번호판 주변정보 기반의 효율적인 윈도우 슬라이딩(window sliding) 방법을 제안한다. 본 논문의 시스템은 총 3단계로, (1) SVM(Supported Vector Machine) 을 통한 차량 번호판 주위 정보에 대한 학습, (2) 도로 상의 번호판 위치 확률 모델링을 통한 탐색 공간의 감소, (3) $context_{plate}$분류기를 통한 OCS(operator context scanning)의 수행이다. 이와 같은 $context_{plate}$분류기와 OCS를 통해 번호판 검출을 위한 윈도우 슬라이딩의 수가 크게 줄었음을 알 수 있었으며, 또한 번호판의 정보를 건너뛰지 않고, 신뢰성 있게 접근함을 알 수 있었다.
도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 게임, 멀티미디어 콘텐츠, 가상현실 둥을 제공하는 멀티미디어 장치에서 2 개의 스피커나 헤드폰을 이용하여 3 차원 입체 음향효과를 내고자 하는 가상 입체음향 기법에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다 가상 입체음향 기법 중 다채널 입체음향을 이용하여 입체음향효과를 가진 2 채널 출력을 구성하는 방식의 대표적인 것으로는 입체음향 정위효과를 내는 HRTF(Head Related Transfer Function)이 있다. 그러나 이 방법은 전달함수와 입력 신호의 컨볼루션(Convolution)방법을 이용함으로써 계산량이 복잡하여 실시간 구현에 많은 제약을 주고 있다. 본 논문에서는 다채널 입력으로 현재의 DVD, HDTV 등에서 사용되는 Dolby-Digital 복호화기를 사용하여 입체음향 시스템을 구현할 경우 가상입체음향 신호처리에 사용되는 HRTF 계수를 MDCT 계수로 구성하여 이를 통한 가상입체음향 신호처리방식의 계산량 감소방법에 대하여 설명하고 있다.
최근 대용량의 스트림 데이터를 분산 처리하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 환경에서 실시간 스트림 데이터의 점진적 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 처음 스트림 데이터가 입력되면 임시 큐에 데이터를 저장하고 마스터 노드에 저장되어 데이터와 비교과정을 통해 마스터 노드에 동일한 데이터가 있는 경우 마스터 노드에서 가지고 있는 노드의 정보를 이용하여 해당 노드의 메모리에서 기존 처리 결과를 재사용한다. 기존 처리 결과가 없다면 처리하고 처리 결과를 메모리에 저장한다. 분산 환경에서 점진적인 스트리밍 데이터 처리를 위해 노드의 작업 지연을 계산하여 노드의 부하를 파악하고 처리 시간 계산을 통해 각 노드의 성능을 고려한 잡 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과의 질의 수행 시간 비교를 위한 성능평가를 수행한다.
상정사고 해석의 경우 수많은 상정사고를 실시간에 해석하기 위하여 전력조류계산 결과로 얻어진 Jacobian의 역행렬이 포함하고 있는 민감도 정보를 이용하는 경우가 많다. 이 경우 각종 상정사고 후의 각 모선전압과 전압의 위상각과 같은 상태변수를 선형적으로 신속히 계산할 수 있는 장점이 있는 반면에 송전선로 고장과 같이 계통구성이 변하는 상정사고의 경우에는 계산결과 얻어지는 상태변수 값들의 오차가 커져 상정사고 해석 결과가 부정확해지는 문제점이 있다. 이때 보다 정확한 상태변수 값들을 계산하기 위해서는 탈락한 송전선로를 반영하여 Jacobian을 재구성하고 그 역행렬을 계산하여야한다. 본 논문에서는 특히 민감도를 이용한 상태변수 값의 선형 계산에서 오차가 커지는 문제점이 있는 송전선로 고장의 경우 계통의 구조 변화를 반영한 Jacobian의 역행렬을 별도로 계산하지 않고 기본 케이스 Jacobian의 역행렬을 그대로 이용하여 간단히 구하는 방법을 제시함으로서 보다 빠르고 정확한 상정사고 해석을 할 수 있는 기법에 대해 제안하였다. 제안한 방법은 뉴잉글랜드 39 모선 계통에 적용하여 그 효과를 입증하였다.
본 논문은 수묵화 기법에 의한 3차원 영상을 하드웨어 가속을 이용하여 실시간 렌더링하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 수묵화에 관한 비사실적 렌더링의 연구는 2D 혹은 2.5D 수묵화 드로잉 시스템에 초점이 맞추어 왔었다. 이들 시스템들은 사용자의 세밀한 붓 터치 입력이 필요하고 2D 혹은 2.5D의 수묵화 영상만을 생성해 낼 수 있었다. 본 논문에서는 3차원 수묵화를 위한 자동화된 렌더링 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 별도의 사용자 입력을 받아들이지 않고 임의의 3차원 모델을 받아들여 이를 기반으로 3차원 수묵화 영상을 생성한다. 이를 위해 본 논문에서는 기존의 2D 드로잉 기법에서 벗어나 3D 수묵화 효과를 위한 새로운 모델링 과정을 제안한다. 2차원 기법을 3차원으로 확장 적용하는 데에는, 차수 증가와 더불어 계산량이 증가하여 결과 영상물을 얻기까지 많은 처리 시간이 요구되는 난점이 있다. 본 논문에서는 동양화 풍의 3D 게임과 가상 현실 환경에 적합한 실시간 렌더링을 위하여 상용 그래픽스 하드웨어 가속 기능에 기반한 실시간 렌더링 알고리즘을 제안한다. 그리하여 결과 영상물의 품질, 실시간 처리 능력 그리고 상용성을 동시에 만족시키고자 한다.
자동운전과 안전운전 구현을 위한 첨단 차량 및 도로 시스템(AVHS : Advanced Vehicle & Highway Systems)의 한 분야인 충돌 방지 시스템을 완성하기 위해서는 차량간의 상대 거리, 차량의 속도, 차선의 굴곡 정도, 경사도등을 사용해서 종합적으로 상황 판단을 내려야 한다. 본 논문에서는 이들 요소들중에서 차선의 굴곡도 판단을 근사 추론을 이용하여 실험하였다. 근사추론을 이용한 것은 차선의 굴곡도를 계산형으로 파악할 때의 단점인 계산 시간 오버헤드(overhead), 또 그에 따른 실시간 처리의 어려움, 고가의 장비필요성 등을 극복하기 위해서이며, 실험은 Fuzzy Logical Inference 기법을 사용하였다. 본 연구에서는 실제 도로상에서의 계산된 굴곡도와 실험된 시스템 결과와의 유사성과 그 시스템의 사용 가용성(feasibility)을 검정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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