OBS (Optical Burst Switching) 네트워크에 관한 연구가 최근 활발히 진행되고 있으나 OBS 네트워크 운용에 필수적인 OAM (Operation md Maintenance)에 대한 연구는 아직 다루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 다섯가지 OBS 기능들, 즉 BT (Burst Termination), BTX (Burst Transmission), BSW (Burst Switching), RSC(Routing and Switching Control), 그리고 PAR (Protection and Restoration)을 정의하였고, 이 기능적 모델에 근거하여 네트워크 운용 요구 조건들을 만족시키기 위한 OAM 아키텍처를 설계하였다. 또한, OAM 수행에 필요한 OAM 동작들의 정의와 OAM이 가능한 ingress 에지, 코어, egress 에지 노드들의 구조, 그리고 OAM 정보 및 통신 모델과 프로토콜 등과 같은 OAM 구현을 위한 기본 체제를 제안하였다. 그리고, 제안된 OAM 아키텍처를 이용하여 OBS 네트워크에서 발생 가능한 여러 가지 장애들에 대한 OAM을 정리하였다.
주어진 영상 내에서 의미 있는 객체의 존재여부를 판단하는 객체검출과정은 컴퓨터 비전 시스템을 이용한 영상인식의 핵심요소 가운데 하나이다. 템플릿 정합 방식의 객체 검출방식에서 사용되어 얼굴 인식 등에서 좋은 성능을 보이는 Hausdorff 거리는 점의 집합으로 표현된 두 객체 사이의 다른 정도를 정의함으로써 주어진 모델과 가장 차이가 적은 객체를 검출하도록 한다. 본 논문에서는 일반적으로 사용되는 바와 같이 점의 집합이 영상의 에지를 검출하여 얻어진 경우, 에지가 가지고 있는 방향정보를 이용함으로써 검출의 정확성을 높일 수 있는 방법을 제안하고 있다. 일반적으로 사용되는 Euclidean 거리 대신에 방향을 가진 두 점을 일치시키는데 필요한 탄성에너지를 정의함으로써 검출의 정확성을 높이는 방법을 제시하고 있다.
본 논문에서는 네트워크 내에 존재하는 두 개의 커뮤니티 A,B($${\mid}A{\mid}{\geq_-}{\mid}B{\mid}$$, ${\mid}{\cdot}{\mid}$는 커뮤니티의 노드 개수)를 통합하는데 필요한 에지 수 및 에지 위치를 결정하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 커뮤니티 내,외부로 향하는 에지들의 개수를 이용하여 커뮤니티의 성질을 나타내는 적합도 함수를 이용하고, 큰 값을 가질수록 커뮤니티로서의 성질이 크다는 것을 의미한다. 제안된 알고리즘은 그리디 방식으로, B의 하나의 노드에 대해 해당 노드를 A로 병합할 때 커뮤니티 A의 적합도 값이 증가할 수 있는 최소에지수를 결정한다. 최소에지수가 결정된 후, 새로 추가될 에지의 위치를 결정하기 위해 노드 중앙성을 이용한 커뮤니티 연결도 지표를 정의한다. 추가 에지의 위치는 통합된 커뮤니티 연결도 지표를 최대로 만들 수 있도록 결정한다. B의 모든 노드에 대해 이러한 과정을 적용하여 두 커뮤니티를 통합한다. Zachary의 가라데클럽 네트워크를 이용하여 제안된 알고리즘의 실효성을 검증하였다.
기존의 프랙탈 복원방법은 모든 치역영역에 대해 반복축소변환을 수행하였다 그러나 일부영역은 반복축소변환 없이 복원 가능하고, 데이타 의존영역이 존재한다 $R{\times}R$ 치역을 복원하기 위해서 $2R{\times}2R$ 정의역이 필요하다 이러한 복원과정은 의존그래프로 해석이 가능하다 치역은 정점에 해당하고, 정점은 치역정점과 정의역 정점으로 구분한다 에지는 정의역 정점이 다른 치역정점에 참조됨을 나타낸다 치역정점으로 들어오는 에지 수를 입력수, 치역정점에서 나가는 에지 수를 출력수로 정의한다 제한한 방법은 프랙탈 코드를 의존그래프로 해석하고 복원되는 정정의 순서를 재구성하여 출력수의 정보를 이용한다 즉 정점의 출력수가 영이면, 그 정점은 다론 정점에게 참조되지 않는 정점으로서 데이타 의존영역이 되는 정점이다 이와 같이 복원 되는 정점의 순서를 재구성함으로서, 데이타 의존영역을 확장하여 반복축소변환이 필요한 영역을 최소화한다 그 결과 화질에는 거의 영향을 미치지 않고, 복원과정에서의 불필요한 계산량을 제거하여 고속 복원이 가능하다.
그래프 G의 쌍형 다대다 k-서로소민 경로 커버 (k-DPC)는 k개의 서로 다른 소스 정점과 싱크 정점 쌍을 연결하며 그래프에 있는 모든 정점을 지나는 k개의 서로소인 경로 집합을 말한다. 2-차원 $m{\times}n$ 토러스는 길이가 각각 m과 n인 두 사이클 $C_m$과 $C_n$의 곱으로 정의되는 그래프이다. 이 논문에서는 고장 정접이나 에지가 하나인 $m{\times}n$ 이분 토러스(짝수 m,n ${\geq}$4)에는, 정점 고장이 있고 소스나 싱크 중에 고장 정점과 같은 색을 가진 정점이 오직 하나 존재하거나 혹은 정점 고장이 없고 에지 고장이 하나 존재하면서 둘은 흰색 정점이고 둘은 검정색 정점이면 항상 두 소스-싱크 쌍을 잇는 쌍형 다대다 2-DPC가 존재 힘을 보인다.
The analysis of cracks at the interface between dissimilar materilar has received a great deal of attention in recent years. In this paper we conducted the static tensile test for the aluminum bonded single lap-joint with the interface edge crack. Comparing this results, that is ultimate load and strain value of aluminum adherend by strain gauge with the fracture mechanics parameters, compliance and stress intensity factors acquied from the boundary element analysis, we concluded that there are critical value of crack length to provoke the interface fracture.
본 논문에서는 MAP(maximum a posteriori) 추정방식과 국부통계특성을 이용한 적응적 영상 향상 방법을 제안한다. 원 영상의 에지를 보존 할 수 있는 MAP추정 방식과 인간의 시각 특성을 나타내는 시각 함수를 이용한 가중치 행렬을 사용하였다. MAP 추정 방식은 컨벡스 함수를 최적화하여 원 영상의 에지를 보존하는 방법을 이용하였으며, 시각 함수는 국부 정보의 평균, 분산을 이용하여 정의하였다. 제안 방식으로부터 국부영역의 비용함수에 의해 발생되는 스무딩 정도를 다르게 하여 보간된 영상의 화질을 개선시킨다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과로부터 확인한 수 있었다.
이차원 영상에서 정의된 에지와 유사하게 삼차원 메쉬에서도 주요 부위의 경계를 표현하는 기하학 특징을 정의할 수 있다. 삼차원 메쉬에서 기하학 특징은 메쉬 단순화, 메쉬 변형과 메쉬 편집 등과 같은 여러 응용에 기본적인 항목으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 삼차원 메쉬의 기학적 특징을 효과적으로 찾기 위하여 이차원 영상의 라이브와이어와 라이브레인 기법을 삼차원 메쉬로 확장한 기하학 라이브와이어와 기하학하 라이브레인 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 메쉬의 기하학 특징을 나타내기 위하여 근사곡률을 사용하였고 메쉬 그 자체를 정의된 비용함수를 에지의 가중치고 가지는 가중치 방향그래프로 나타내었다. 그리고 만들어진 가중치 방향그래프에 대해 잘 알려진 최단경로 탐색 알고리즘을 이용하여 사용자에 의해 지정된 점들 사이에 존재하는 삼차원 메쉬에서의 기하학 특징을 추출하였다. 본 논문에서는 사람 얼굴, 소, 신발과 치어 메쉬 모델에 나타나는 기하학 특징을 추출하기 위하여 제안한 기법을 적용하여 얻어진 결과를 가시화한다.
단순 다각형 P에 대한 새로운 화량문제인 경비가능충분집합(Guard Sufficiency Set:GSS)에 대하여 소개하고 정의하였다. 집합 S P가 P의 경비가능집합이라는 의미는 P의 각 점들이 최소한 S에 있는 한 점으로부터 보인다는 것을 의미한다. 집합 G P가 P의 경비가능충분집합이라는 의미는 G를 경비 가능한 임의의 집합 S P가 P 역시 경비 가능하다는 것을 의미한다. 본 논문에서는 꼭지점에 대한 GSS가 다각형 전체에 대한 GSS가 되는 다각형 부류를 제시하고, 또한 에지에 대한 GSS가 다각형 전체에 대한 GSS가 되는 다각형 부류를 제시한다. 그리고, P의 꼭지점에 대한 GSS의 크기에 대한 하한과 상한을 제시하고, 기하학적 요소에 특정 제약조건을 주어 대체 GSS을 정의할 수 있음을 보인다. 이 외에도 다양한 GSS 문제들을 소개하고, 기하학적 요소에 제약을 가한 대체 GSS를 정의하고 그와 관련된 가설을 하나 제시한다.
본 논문은 카메라 영상 처리에서 중요한 부분인 색상 보간과 자동 화이트 조절을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 대부분의 자동 화이트 조절은 색상 보간 후에 수행이 되기 때문에 색상 보간의 결과에 영향을 받는다. 자동 화이트 조절의 성능을 높이기 위해서 색상 보간 수행 중에 색의 일관성이 고려된다. 자동 화이트 조절 이득 계산과 색상 보간의 방향 결정을 위한 초기 추정치를 테일러 시리즈를 이용하여 상하좌우 방향으로 구한다. 미리 정의된 무채색 영역을 이용하여 에지 기반 자동 화이트 조절을 수행한다. 에지 기반 자동 화이트 조절의 이득을 계산하고 색상 보간의 성능을 높이기 위해서 베이어 데이터의 각 화소에서 평탄, 에지, 패턴 에지 영역으로 구분한다. 색상 보간은 초기 추정치 중에서 국부 분산을 사용하여 보간 오류의 발생을 최소화하는 방향으로 수행한다. R과 B 색상은 보간된 G 색상과 색의 일관성이 고려된 색차값을 이용해서 쉽게 보간된다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 수치적 및 영상의 화질 면에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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