IT를 이용한 시뮬레이션 및 가상현실 기술이 발전하면서 시뮬레이션 결과를 사용자에게 효과적으로 전달하기 위한 애니메이션 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 애니메이션에 대한 재생품질, 재생속도, 입출력 속도, 저장공간 축소 등애니메이션 성능을 개선하기 위한 다양한 노력이 있었다. 그러나 기존 연구는 대부분 애니메이션 영상에 대한 프레임별 이미지 압축에 초점을 맞추고 있다. 애니메이션의 저장용량 및 재생 속도를 획기적으로 개선하기 위해서는 애니메이션 자료를 벡터화 하고 시간적 공간적 중복성을 제거해야 한다. 본 연구는 애니메이션 자료에 대한 계층화, 벡터화를 통해 애니메이션 자료구조를 근본적으로 개선하였으며, 열차 이동경로 기반한 애니메이션 자료의 패턴화를 통해 애니메이션 자료의 시간적 공간적 중복성을 제거하여 저장공간을 현저히 축소하였고 입출력 속도 및 재생속도를 획기적으로 개선하였다. 실험결과 애니메이션 벡터화 이후 추가적인 패턴화를 통해 저장공간이 80%이상 축소되었으며 입출력 속도가 약 4배 향상되었다. 이러한 패턴화 기술은 객체의 이동경로가 존재하는 다양한 시뮬레이션 시스템의 애니메이션 자료 저장방식으로 활용될 수 있으며, 아주 작은 애니메이션 자료 전송량으로 인해 사용자 맞춤형 애니메이션을 제공하기 적합한 기술로 활용될 수 있을 것이다.
파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복하여 넓은 시야를 가질 수 있으므로 컴퓨터 비전, 스테레오 카메라 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서는 왜곡이 생기는 광각 카메라를 사용하는 대신 다수의 일반 카메라로 촬영한 영상들을 스티칭 하는 것이 영상의 왜곡 현상을 줄일 수 있기에 많이 활용되어지고 있다. 영상 스티칭 기술은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들 간의 유사도를 비교하여 영상들을 이어 붙여 큰 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 수십 수백차원의 정보를 가지고 있고, 스티칭 할 영상이 많아질수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 특히, 하나의 객체에 대하여 다수의 불특정 카메라에 의해 촬영한 영상들을 기반으로 파노라마를 생성할 경우, 유사한 영상들에 대한 중복적 특징점 추출의 과정을 거치기에 그 처리 시간은 더욱 증가한다. 본 논문에서는 이와 같이, 하나의 객체 또는 환경에 대하여 불특정 다수의 카메라에서 획득한 영상을 기반으로 스티칭을 효율적으로 처리하기 위한 전처리 과정을 제안한다. 그 방법으로 카메라 센서 정보를 기반으로 영상들을 미리 그룹화 하여 한 번에 스티칭 할 영상의 수를 줄임으로써 데이터 처리 시간을 줄일 수 있다. 후에 계층적으로 스티칭 하여 하나의 큰 파노라마를 만든다. 본 논문에서 제안한 그룹핑 전처리를 통해 다수의 영상을 대상으로 한 스티칭 시간이 대폭 감소하는 것을 실험 결과를 통해 검증하였다.
온톨로지의 활용이 늘어나면서 의미적 유사성 검색에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 질의 객체와의 의미적 유사성이 높은 객체를 검색하는 최근접 질의 기법을 제안하였다. 의미적 유사성을 측정하는 유사성 함수로는 최적 대응값 방식의 유사도 함수를 사용하였으며 주석 정보에 대한 색인을 위해 시그니처 트리를 사용하였다. 시그니처 트리는 집합 유사성 검색에서 많이 사용되는 색인 구조로서 유사성 검색에 사용하기 위해서는 검색시 각 노드를 탐색하였을 때 발견할 수 있는 유사도의 최대값을 예측할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 최적 대응값 방식의 유사도 함수에 대한 예측 최대값 함수를 제안하고 올바른 예측 함수임을 증명하였다. 또한 시그니처 트리에 동일한 시그니처가 중복되어 저장되지 않도록 구조를 개선하였다. 이는 시그니처 트리의 크기를 감소시킬 뿐만 아니라 질의 성능 또한 향상시켜 주었다. 실험의 데이타로는 대용량 온톨로지와 주석 정보 데이타를 제공하는 Gene Ontology(GO)를 사용하였다. 실험에서는 제안한 방법의 성능 향상 외에도 페이지 크기와 노드 분할 방법이 의미적 유사성 질의 성능에 미치는 영향에 대해 알아보았다.
전자 및 디스플레이 기술의 진보에 따라 공간정보 분야는 급속히 발전되고 있으며, 다양한 공간정보 콘텐츠의 3차원 입체화가 기술이 상용화되고 있다. 공간정보기술은 여러 분야에서 의사결정에 중요한 역할을 하고 있지만, 3차원 데이터 및 결과물은 2차원 평면상에서 시각화되고 있다. 그러나 실세계 공간에 존재하는 지형지물 등 다양한 3차원 객체들을 2차원 평면에서 시각화한 결과를 기반으로 의사결정에 활용하는 것은 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 3차원의 객체를 실감적이고 입체적으로 디스플레이 하기 위하여 가상의 3차원 공간 좌표계를 형성하였다. 입체 디스플레이를 위한 공간좌표계상에서 관측자의 위치, 방향, 영상의 크기 및 중복도, 축척 등을 동적으로 설정할 수 있도록 공선조건식을 적용하여 관측자의 동적인 시점을 고려하여 신속하게 입체영상을 생성하고 디스플레이 할 수 있는 방법을 개발하였다. 생성된 3차원 대상물의 회전, 이동 및 축척변화에 대응되는 다양한 관측자 시점에서 실시간 입체영상을 생성하였으며, 또한 flying-trough 및 walking-trough를 시뮬레이션할 수 있는 입체 동영상 제작 알고리즘을 구현하였다. 3차원 대상물을 입체로 디스플레이하기 위해서는 양안시차의 원리에 의해 대상물을 좌안 및 좌측영상으로 분리하고 무안경식, 편광식, 여색방식 등의 입체시 기법을 적용하여 동시에 디스플레이하여야 한다. 본 연구는 입체 모니터상에서 실감적 입체 디스플레이 기법을 구현하여 실세계에 존재하는 3차원 대상물을 효율적이고 실감적으로 생성하므로써 지형공간 데이터의 입체 시각화를 향상시킬 수 있다. 특히 차세대 모니터인 무안경식 입체 모니터에 디스플레이 할 수 있는 지형공간 데이터의 입체 콘텐츠 제작 방법을 개발하여 무안경식 모니터의 GIS 분야에서의 활용 가능성을 연구하는데 목적이 있다.
본 논문에서는 VCM을 위한 다해상도 피처 맵에 대한 압축 방법을 제안한다. 제안하는 압축 방법은 PCA 기반의 변환을 통해 다해상도 피처 맵의 채널 및 해상도 계층 간 중복성을 제거하며 변환에 사용된 기저 벡터와 평균 벡터 그리고 변환을 통해 얻어진 변환 계수를 각각의 특성에 따라 VVC 기반 부호화기와 DeepCABAC을 통하여 압축한다. 제안하는 방법의 성능을 측정하기 위하여 OpenImageV6와 COCO 2017 validation set에 대하여 객체 검출 성능을 평가하며, MPEG-VCM 앵커 및 본 논문에서 제안하는 피처 맵 압축 앵커 대비 bpp와 mAP를 BD-rate 관점에서 비교한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 OpenImageV6에서 피처 맵 압축 앵커 대비 25.71%의 BD-rate 성능 향상을 보이며, 특히 COCO 2017 validation set의 크기가 큰 객체들에 대해서 MPEG-VCM 앵커 대비 최대 43.72%의 BD-rate 성능이 향상됨을 보인다.
주기억장치 DBMS(MMDBMS)는 디스크가 아닌 주기억장치를 주요 저장 매체로서 사용하므로 고속의 처리를 요구하는 다양한 데이터베이스 응용을 효과적으로 지원한다. 본 논문에서는 차세대 MMDBMS Tachyon의 인덱스 관리자 개발에 관하여 논의한다. 인덱스 관리자는 객체에 대한 빠른 검색 기능을 지원하는 필수적인 DBMS 서브 컴포넌트이다. 기존의 연구 결과로서 다양한 인덱스 구조가 제안된 바 있으나, 실제 DBMS 상에서 인덱스 관리자를 개발하는 경우에 발생하는 실질적인 이슈들에 대해서는 거의 언급하고 있지 않다. 본 논문에서는 Tachyon의 인덱스 관리자의 개발 중에 경험한 실질적인 구현 이슈들을 언급하고, 이들에 대한 해결 방안을 제시한다. 본 논문에서 다루는 주요 이슈들은 (1) 인덱스 엔트리의 집약적 표헌, (2) 가변 길이 키의 지원, (3) 다중 애트리뷰트 키의 지원, (4) 중복 키의 지원, (5) 외부 API의 정의, (6) 동시성 제어, (7) 백업 및 회복 등이다. 본 연구 결과를 통하여 향후 MMDBMS 개발자들의 시행 착오를 최소화할 수 있으리라 생각된다.
표준화된 설계를 위해 UML이 이용되고 있으나, 설계된 UML 정보를 재사용 가능하도록 저장할 필요성이 있다. 그리고 기존의 설계 정보를 재사용하기 위해 설계 정보를 표준화하고 분류하여 재사용 해야 하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 설계 정보를 패턴화하여 표준화된 설계 정보와 비 표준화된 설계 정보의 특성을 함께 표현하여 재사용하기 위한 혼합형 저장소 HYREP(HYbrid REPository)를 설계하였다. 그리고 표준화에 의한 설계 유연성을 잃는 단점을 보완하기 위해, 표준화된 설계 정보는 공유 영역에 비 표준화된 설계 정보는 개인 영역에 저장하도록 설계하였다. 그리고 저장소에 저장된 설계정보를 표현하기 위해 OMG의 UML 1.3을 이용하여 객체와 관계를 표현하였다. 따라서 본 논문에서는 패턴-지향형 설계 도구의 구축을 위한 방안으로 설계 정보의 재사용을 위해 설계 정보를 패턴화 하였으며, 패턴화된 설계 정보의 중복 저장을 피하기 위해 설계 정보를 저장할 때 재사용된 설계 정보는 코드화하여 표준화된 설계 정보와 비 표준화된 설계 정보를 표현할 수 있는 혼합형 저장소를 설계하였다.
응용프로그램은 그 목적에 따라 최적의 데이터 모델을 활용하며, 이러한 응용프로그램을 위한 3차원 모델링 데이터는 선택된 데이터 모델을 기반으로 생성된다. 이러한 이유로, 동일한 공간의 지형지물을 표현하기 위해 다양한 데이터 셋이 존재한다. 그러한 중복된 데이터 셋은 공간정보 산업의 재정적 측면에서 문제를 가져올 뿐만 아니라, 시스템호환성과 데이터 비교가능성에서도 심각한 문제를 야기한다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 항목클래스내의 공간객체들 간의 위상적 관계를 이용하여 TRM (Topological Relation Method)이라고 하는 공간데이터융합 방법을 제안한다. TRM은 응용프로그램 수준에서 구현되는 공간데이터 융합방법으로써, 서로 다른 데이터 모델에 의해 생성된 기하데이터들을 응용시스템에서 어떠한 데이터 변환이나 교환 과정을 거치지 않고, 직접적으로 실내공간 위치기반 서비스에 제공하기 위해 사용된다. 이러한 위상관계는 IndoorGML의 기본 개념으로 정의 및 기술된다. TRM의 개념을 기술한 후, 3D GIS상에서 제안된 데이터 융합방법의 실험적 구현을 보여준다. 마지막으로서 본 연구의 한계와 향후 연구에 대해 정리한다.
본 논문에서는 동영상에 효과적으로 적용 가능한 정점 기반 모양 정보 부호화 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 영상 사이에 존재하는 시간적 중복성을 해결하기 위해 현재 영상의 외곽선으로부터 정점을 선택 할 뿐 아니라 이미 근사화 되어 부호화된 이전 영상으로부터도 정점을 선택하여 상대적으로 부호화하였으며 고정된 오차 한계 이내에서 비트 발생량이 최소가 되도록 정점을 선택한다. 이는 코드표현 방법이 정해져 있을 때 비율-왜곡 측면에서 최적이다. 쟁점 선택은 가중치를 갖는 방향그래프에서의 최단 경로 탐색으로 모델링되어 최적의 정점을 선택하도록 하였으며 실험 결과 기존의 모양 정보 부호화 방법보다 적은 비트율을 요구하였다. 제안한 방법은 실시간 부호화를 필요로 하지 않는 저장 매체를 위한 객체 기반 부호화 시스템 및 웹을 통한 동영상 전송에 이용될 수 있다.
물체 추적시스템은 비디오 감시 시스템, 화상회의 시스템과 같은 다양한 비전 응용 분야에서 점점 비중이 높아지고 있다. 이 시스템에서 가장 널리 사용되고 있는 방법 중 하나로 Particle-Filter를 들 수 있다. 하지만, 이 Particle-Filter의 단점은 유사한 여러 물체를 추적할 때에 그 물체들이 겹치거나 사라질 경우 정확한 추적을 하기 어렵다는 것이다. 이 단점을 극복하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으며, 본 논문에서는 이 문제를 극복하기 위한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 다중 물체 추적에서 빈번히 일어나는 문제는 두 가지로 요약할 수 있는데, 동일한 다중 물체가 부분적으로 엇갈리거나 다른 객체에 완전히 겹친 후 떨어질 때 한 물체를 중복하여 추적하는 문제(merge and split problem)와 이 때 분리되어 추적은 됐지만, 물체를 혼동하여 추적하는 문제(Labeling problem)이다. 본 논문에서는 이 러한 문제들을 풀기 위해 이미지 필드에서 보다 정확한 확률분포를 만들고, 이 확률분포의 신뢰성을 높이기 위해서 물체의 특징정보를 표현하는 몇 가지 방법을 제안한다. 전자의 문제는 두 가지 문제로 나누어 생각해 보았다. 첫째, 복잡환 환경에서의 분포를 찾아내는 것과 둘째, 추적 중인 물체를 잃어버릴 경우 새로운 샘플을 생성함으로써 나누어 보았다. 이 문제 중 첫번째는 K-means 클러스터링을 이용하여 유사한 물체가 주변에 퍼져 있을 때, 하나의 후보 위치가 아닌, K개의 후보 위치들을 만들어 내어 보다 정확한 추적이 가능하게 하였으며, 두 번째 문제는 추적 중인 물체가 다른 커다란 물체에 가려질 경우이다. 이 상황에서 샘플을 생성하는 방법은 지금까지 해왔던 간단한 환경에서의 생성 범위와는 다르게 넓게 해야 생성시켜야 한다. 이 때 샘플링의 수를 늘리지 않으면서, 최대한 정확하게 추적하기 위해서 동영상에서 물체의 모션을 이용한 모션 히스토그램을 얻어내고, 그 정보를 이용하여 샘플을 생성하는 위치를 조절함으로써 이 문제를 풀어 보았다. 그리고, 후자의 문제인 이미지 필드상에서 확률분포의 신뢰성을 높이기 위한 특징 정보는 기존에 많이 사용하던 칼라 히스토그램에 공간정보의 의미를 부여하는 칼라 히스토그램을 분할하는 방법과 SIFT에서 사용하는 방향정보와 크기정보를 사용했다. 이것들을 사용하여 보다 정확한 물체추적시스템을 다음과 같이 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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