This paper develops an efficient algorithm for the minimum distance calculation between two general polyhedra(convex and/or concave) in three-dimensional space. The polyhedra approximate objects using flat polygons which composed of more than three vertices. The algorithm developed in this paper basically computes minimum distance between two polygons(one polygon per object) and finds a set of two polygons which makes a global minimum distance. The advantage of the algorithm is that the global minimum distance can be computed in any cases. But the big disadvantage is that the minimum distance computing time is rapidly increased with the number of polygons which used to approximate an object. This paper develops a method to eliminate sets of two polygons which have no possibility of minimum distance occurrence, and an efficient algorithm to compute a minimum distance between two polygons in order to compensate the inherent disadvantage of the algorithm. The correctness of the algorithm is verified not only comparing analytically calculated exact minimum distance with one calculated using the developed algorithm but also watching a line which connects two points making a global minimum distance of a convex object and/or a concave object. The algorithm efficiently finds minimum distance between two convex objects made of 224 polygons respectively with a computation time of about 0.1 second.
본 논문에서는 볼륨데이터와 전역적 형태정보를 이용하여 볼륨렌더링의 질적측면과 속도측면에서 개선할 수 있는 선택적 볼륨렌더링방법을 제안한다. 선택적 볼륨렌더링방법은 관심부위를 구성하는 외곽선으로부터 최소거리를 결정하는 거리변환을 통하여 거리변환볼륨을 생성하고 이를 렌더링하는 방법으로 형태정보를 이용함으로써 서로 다른 객체들간에 비슷한 명암도로 인해 동일 객체로 인식되는 것을 방지하고, 복잡한 형태를 효과적으로 나타낼 수 있다. 실험결과로는 EBCT 심장데이터에 선택적 볼륨렌더링방법을 적용하여 좌심실, 우심실 렌더링 결과영상과 함께 보간법에 따른 선택적 샘플링 방법 적용결과를 제시한다. 본 제안방법은 볼륨데이터로부터 얻은 형태정보로부터 관심객체 표면을 정확하고 빠르게 가시화할 수 있다.
일반적인 실내 보행자 대피모형 및 대피시뮬레이터는 보행자 특성(예, 이동속도, 방향, 기동성, 성별, 나이, 몸무게, 신체사이즈 등)을 고려하여 개개인이 출구까지 대피할 때의 최단거리나 최소시간, 즉, 국지적(local)인 해를 구한다. 따라서 이러한 모델을 이용해서는 대상 공간 전체(예, 건물 전체)의 재실자들이 모두 대피한다고 할 때, 전체 대피시간을 줄이는 전역적인 최적해를 얻기 힘들다. 본 연구는 건물내의 전체 인원분포를 고려하여 건물 내 재실자들의 총 대피시간을 최소화할 수 있는 전역적인 실내 보행자 최적 대피모형을 제시하고자 한다. 총 대피시간을 줄이는 전역적인 최적해는 다항식으로 찾기 힘든 문제로, 본 연구에서는 메타 휴리스틱기법 중 유전자 알고리즘을 이용하였다. 다양한 분포 상황을 염색체로 표현하고 해를 반복적 필터링하여 최적에 가까운 대피경로 및 대피시간을 산출하였다. 설계된 알고리즘을 표현하고 실험하기 위해서 CA(cellular automata) 기반의 대피 시뮬레이터를 이용하였으며, 다양한 실내 인원분포에 적용하여 그 결과를 제시하였다.
본 연구에서는 우리나라 전역에 군락으로 서식하는 상록 다년초인 맥문동을 이용한 현장 실험을 실시하여 지표화 방지 및 확산속도 저지를 위한 산불 이격거리를 제시하고자 삼척시 검봉산 맥문동 식재지에서 식재지 미식재지 총 4종류의 실험구를 설정하고 실험한 결과 맥문동 식재지는 미식재지에 비해 1.1-2.9배 산불확산속도 저지 효과가 있는 것으로 나타났으며, 지표화 발생시 산림내로 확산되기 전 초동진화에 필요한 시간(30분)을 감안하면, 산림인접지 부근의 식재폭은 최소 69m 최대 203m가 필요한 것으로 나타났다.
본 논문은 위상분석 기법을 이용하여, 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름이 다른 모션들에 대한 유사도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 계층구조와 기본포즈를 분석하여 k 개의 조인트 그룹으로 자동 분류하며, 분류된 조인트 그룹은 조인트의 전역 위치를 이용한 포인트 클라우드로 변환된다. 이 때, 비교 대상이 되는 각 그룹의 포인트 클라우드 내 포인트의 위치는 스켈레톤의 크기를 고려하여 자동으로 조정되며, 포인트 개수 또한 자동으로 일치하게 된다. 비교 대상이 되는 두 포인트 클라우드들은 유사도 계산을 위해 거리 값을 최소로 하는 최적의 2D변환 행렬을 구하게 되며, 이 행렬을 적용 후 나타나는 포인트 간의 거리의 합을 최종 유사도 값으로 결정한다. 실험을 통해, 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름에 상관없이 유사도 값을 계산해 줌을 알 수 있었다.
H.264/AVC는 기존 비디오 코덱보다 성능이 우수하여 최근 IPTV, DMB등의 압축표준으로 사용되고 있다. 따라서 H.264/AVC로 압축된 데이터를 이전 코덱을 사용하는 장비에서 이용하기 위하여 트랜스코딩 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 움직임벡터의 군집화(Clustering)를 이용한 H.264/AVC에서 MPEG-2로의 트랜스코딩 방법을 제시한다. H.264/AVC 비트스트림을 MPEG-2의 인코더로 보낼 때 H.264/AVC 가변블록의 움직임벡터들의 거리와 방향성을 고려한 클러스터링을 수행하여 후보벡터를 선택한 후 최소의 왜곡치를 갖는 1개의 움직임벡터로 최종 결정한다. 이렇게 선정된 최종 움직임벡터는 MPEG-2 인코더에서 ${\pm}2$ pixel 만큼 전역탐색으로 보정 한 후 재사용하는 방법으로 트랜스코딩 시간을 최소화하고자 한다. 실험을 통하여 계산시간과 비디오 화질을 비교한 결과 기존연구보다 PSNR값이 최대 6.7% 향상되었으며 부호화 시간은 최대 64% 개선되었다.
이동 Ad Hoc 네트워크에서 DSDV개념을 적용하는 클러스터 기반 c-DSDV 프로토콜을 제안한다. 각 클러스터에는 멤버들을 관리하는 클러스터헤드가 존재하고 클러스터헤드들끼리 형성하는 상위 계층 네트워크 백본에 DSDV 개념을 수정 및 적용하였다. 클러스터헤드들은 갱신 메시지를 이웃 클러스터헤드들과 교환함으로써 전역 라우팅 테이블을 구성한다. 라우팅 테이블은 전체 클러스터헤드의 수에 해당되는 적은 수의 엔트리를 갖는다. 각 갱신 메시지는 최대 3흡 거리에 있는 이웃 클러스터헤드들에게 가지 플러딩되기 때문에 토폴로지 수렴 범위가 DSDV 및 CGSR의 수렴범위에 비해 최소 9배 커지고 라우팅 정보의 정확도가 크게 향상된다. 하지만, 클러스터 헤드들만 갱신 메시지를 생성하기 때문에 실제 오버헤드는 DSDV의 오버헤드와 비슷하다. 패킷 전송률이 32$\sim$50% 정도 개선되었다.
농업을 비롯한 산업활동을 효율적으로 수행하기 위해서는 전문 기상정보의 활용이 필수적이다. 영농활동에 있어서 의사지원시스템의 핵심으로 떠오르고 있는 작물 생장모형은 부단히 변화하는 대기환경에 대한 공간정보를 요구하기 때문에, 모형의 실용화를 위해서는 기상 관측밀도가 낮은 광범위한 작물 생육지역을 대상으로 일별 기상요소에 대한 공간분포를 추정해야 한다. 이러한 취지에서 본 연구는 미관측 지점을 포함하는 우리 나라 전국을 대상으로 작물모형의 구동에 필요한 최소 기상요소들 중에서 일 최고 및 일 최저기온의 공간적인 분포를 추정하고 그 추정 정도를 검증하고자 하였다. 이를 이해 먼저 58개 지점의 23년간 실측 기온자료로부터 지형기후학적 방법에 의하여 격자단위의 월별 기온평년값을 추정하고, 조화해석법에 의하여 일별값으로 변환하였다. 66개 기상청 관측소에서 수집된 임의 날짜의 최고/최저기온값과 관측소 해당 격자점의 평년값간 편차를 구한 다음, 미관측 격자점을 포함하는 한반도 전역의 기온편차를 거리역산가중법에 의하여 내삽.추정하였다. 각 격자점의 최종적인 기온 추정값은 기온 평년값에 이 편차를 더함으로써 얻었다. 얻어진 온도 분포는 위성자료로부터 추정한 지표온도분포 양상과 크게 다르지 않았다. 300여개의 자동기상관측 장비들로부터 수집된 자료와 비교한 결과, 추정오차는 $1.5^{\circ}C$~2.5$^{\circ}C$였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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