최근 그래픽 하드웨어/소프트웨어의 발전으로 실시간 환경에서 레이트레이싱 기술을 적용하려는 시도가 늘어나고 있다. 하지만 대부분의 최적화 기술들이 게임이나 설계와 같은 동적인 3D 응용에 적합한 효과적인 가속 구조 구축에 집중되어 있기 때문에 상대적으로 가속 구조 변경이 적은 UX 환경에는 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 3D 공간 안에 존재하는 물체의 변형보다는 물체가 사용하는 재질과 텍스쳐의 변형이 빈번한 UX 환경의 특징을 고려한 새로운 부분 렌더링 기술을 제안하고, 제안 기법이 실제 렌더링 시간을 얼마나 개선할 수 있는지를 실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 CCTV 감시 환경에서 얼굴 이미지를 이용하여 영상에 저장된 범죄 용의자 또는 특정한 시간대에 출입한 사람들을 검색할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안된 시스템은 감시 영상을 효율적으로 검색하기 위하여 사람의 얼굴이 나타난 장면을 기반으로 감시 영상을 분할하였으며, 최근 얼굴 인식 분야에서 성공적인 업적을 보여주고 있는 신호 처리 분야의 SRC 를 이용하여 얼굴 검색 모듈을 구성하였다. 자체 제작한 KUFD(Korea University Face Database)와 CCTV 환경의 얼굴 인식 기반 검색 시스템 환경을 캠퍼스 내에서 모의 구축하여 제안된 시스템의 성능을 실험적으로 검증하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 패러다임은 사용자 컨텍스트에 반응하는 컴퓨팅 환경을 구축하는데 있다. 유비쿼터스 환경에서 이상적인 파일 시스템은 현재 컨텍스트를 성공적으로 인식하여 파일관리를 자동화할 수 있는 시스템이다. 유비쿼터스 파일관리에서의 핵심은 휴리스틱(heuristics)에 기반한 클러스터링 방법을 시스템에 적용함에 의해서 수립될 수 있다. 적용된 휴리스틱은 전통적인 파일 시스템에서 파일을 손으로 다루기 위해 사용자에 의해서 파일 속성으로 사용되어졌던 것들이다. 파일 속성은 파일들을 가장 적절한 작업 컨텍스트로 관련짓기 위해서 사용될 수 있고 파일간 관계(inter-file relationship)를 이끌어 낼 수 있다. 본 논문에서는 파일 시스템으로부터 주어진 파일 정보를 연결하는 방법에 대해 논의한다. 이 방법은 개별적인 파일보다는 컨텍스트 관련 작업 집합으로서 파일 관리를 가능하게 해 준다. 조사는 규칙적인 컴퓨터 사용자를 대상으로 수행되었으며 집계된 결과는 본 논문에서 제안한 컨텍스트 기반 파일 클러스터링 방법을 지지해 준다. 수행된 실험 결과는 파일 휴리스틱에서 본 논문에서 제안하는 모델이 파일간 의미있는 관계를 찾아주는 효과적인 결과를 보여주게 되었다.
현대화된 재배법은 작물의 생육을 위해 시설내부의 환경을 제어하고 실시간 센싱 정보를 저장하는 시스템을 구축하고 이를 활용하고 있으나, 작물의 생육·생장에 미치는 직접적인 영향에 대한 생육데이터 취득은 아직까지도 전문 재배사·농민이 수작업을 통해 조사되고 있다. 본 연구는 작물의 생육데이터 자동 취득을 위한 장치를 개발하고 이를 실용화하기 위한 정확도 측정 시험을 진행하였다. 실험을 위한 장치구성은 3D Depth 카메라(Intel D415)와 운용 PC이며 딥러닝 모델을 이용하여 작물의 세부기관을 자동으로 인식하는 모델을 포함한다. 장치는 다양한 재배환경의 작물 생육데이터 취득을 위하여 휴대용, 고정형, 로봇형 3가지 유형으로 개발하였고 측정 정확도 검증은 휴대용 생육측정장치를 활용하여 조사하였다. 이러한 연구를 통해 수작업이 아닌 영상에 의한 생육 데이터수집으로 작물의 생육정보(측정값+이미지)를 확보함으로써 환경데이터와 함께 객관적인 정보에 의한 작물의 생산량, 수확시기 등을 예측하는데 활용될 수 있을것으로 예상된다.
모바일 기기 사용이 급증함에 따라 모바일환경에서 이루어지는 P2P방식 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 모바일환경에서의 P2P방식이 지닌 peer들 사이의 multi-broadcasting 방식의 문제점을 보완하고, 새로운 routing table을 구축하기 위해 peer들을 2개의 계층으로 구분하였다. 즉, peer들을 super peer들과 각 super peer에 의해 관리되는 sub peer들로 구분하였다. 파일의 탐색과 전송은 super peer들이 관리하므로, 기존의 불필요한 multi-broadcasting 방식을 피할 수 있다. 본 논문에서는 분산 네트워크를 위한 peer의 계층화 작업을 설계하였다. MIS(Maximal Independent Set)알고리즘을 이용하여 peer들의 계층화 작업을 외부의 도움 없이 peer들간의 통신으로 할 수 있게 만들었다. 이처럼 peer들을 super peer와 sub peer로 구분하면 불필요한 broadcasting을 피할 수 있어 시스템 성능이 향상되며, 이를 실험을 통하여 증명하였다.
본 연구는 이상적인 실험환경이 아닌 실제 일반국도(국도 3호선)를 분석 대상으로 실시간으로 수집된 교통자료와 NOx 대기 오염 측정 자료를 이용하여 이들 사이의 관계를 규명하고 그 특성을 분석하고자 한다. 또한 이러한 관계를 이용하여 현장에서 실제 적용이 가능하며 대기오염도를 모니터링을 할 수 있는 일반국도의 차량배출가스로 인한 NOx 대기오염도 추정 모형을 개발하고자 한다. 모형의 구축에 있어서 측정 장비 및 기타 변동요인으로 인한 특이점을 제거하기 위하여 로버스트 분석을 이용하였고 바람의 영향을 고려하지 않은 경우와 바람의 영향을 고려한 경우에 대해서 모형을 구축하였다. 본 연구의 결과는 교통정책 시행에 따른 차량배출가스로 인한 대기오염 현황을 파악하고 교통정책의 환경적 효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것이다.
마이크로 인공위성에 적용가능한 마이크로 추력기를 개발하기 위해서는 우주환경을 모사할 수 있는 진공설비가 요구된다. 본 논문에서는 $10^{-5}\;torr$의 진공도를 목표로 정하고 진공설비를 구축하였고, $100{\sim}120\;km$의 고도를 모사한다. 장치 선정 및 실제 장치 구축 후 진공도 성능 실험을 수행하였고 저진공 펌프를 작동시켜 누센펌프의 멤브레인에 따른 특성연구를 진행하였다. 또한 향후 열진공챔버로의 전환을 위한 계획을 서술하였다.
본 논문에서는 어장에 침입하는 도적을 감시하기위한 어장보호 시스템의 구현절차와 구현결과를 기술하였다. 이 시스템은 사용자의 요구에 따라 저가부터 고가 및 단순 기능부터 복합 기능 등 다양한 형태로 구성할 수 있도록 설계하였다. 육상으로부터 0.5 마일 이내에 총 50개(가로 10열, 세로 5열)의 케이지가 밀집된 전라남도 진도군 소재 전복 양식장에서 구축한 시스템을 현장 실험하였다. 그 결과, 구축한 시스템이 양식장 전체는 물론 단위 케이지까지 세밀하게 감시할 수 있음을 확인하였다.
내장형 시스템이 점점 복잡해지면서 하드웨어/소프트웨어 통합설계의 중요성은 더욱 부각되고 있다. 이 하드웨어/소프트웨어 통합설계의 핵심 요소는 하드웨어/소프트웨어 통합시뮬레이션이다. 내장형 시스템을 구성하는 여러 컴포넌트들을 통합시뮬레이션 할 때 이종의 여러 시뮬레이터들을 동시에 사용하는 경우가 많은데 이 때 가장 문제가 되는 점은 시뮬레이터 간의 동기화에 따른 성능 저하이다. 이를 개선하기 위해 가상 동기화 기법이 제안된 바 있다. 그러나 가상 동기화 기법도 느린 시뮬레이터의 속도에 종속 될 수밖에 없다. 보통 가장 느린 시뮬레이터는 하드웨어 RTL 시뮬레이터이다. 본 논문은 하드웨어 RTL 시뮬레이터를 FPGA 에뮬레이터로 대체하면서 가상 동기화 기법을 사용한 통합에뮬레이션 환경을 구축해 보았다. 가상 동기화 기법을 적용하는 것은, 가상 동기화 기법의 장점대로 가상 동기화 기법의 통합시뮬레이션 커널과 FPGA 에뮬레이터 사이에 통신을 할 수 있게 해주는 인터페이스 프로그램을 제작하는 것만으로 가능했고 이렇게 구축한 환경에서 H.263 디코더로 실험을 한 결과 약 2.5배의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
3 차원 객체 검색 및 자세 추정 기법은 의료, 보안 등의 다양한 산업 영역에서 매우 중요한 이슈 중 하나로써 연구되고 있다. 정확한 객체 검색 및 자세 추정을 위해서는 객체의 가능한 모든 영상 정보를 사용하여야 하기 때문에 많은 연산시간이 걸리게 되고, 특히 객체의 정확한 자세를 추정하기 위해서는 높은 CPU 의 성능과 큰 메모리 공간을 필요로 한다. 이러한 제약으로 인해, 3 차원 객체 검색 및 자세 추정은 상대적으로 하드웨어의 성능이 낮은 모바일 장치에서 실행되기 어려웠다. 따라서, 본 논문에서는 모바일 장치에서도 효과적으로 객체 검색 및 자세 추정이 가능하도록 하기 위한 클라이언트-서버 환경에서의 객체의 외형 기반 인덱스 구축 및 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법의 주요 특징은 i) 모바일 장치의 하드웨어 환경을 고려하여 비교적 적은 수의 객체의 영상을 바탕으로 한 객체 검색 및 후보 자세 예측과 ii) 모바일 장치에서의 검색 결과와 많은 수의 객체 영상을 기반으로 한 서버에서의 정확한 자세 추정이다. 실험 결과에서는 제안된 기법들을 통해, 빠른 시간 내에 정확한 객체 검색 및 자세 추정이 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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