본 논문에서는 COFDM(Coded Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 각 부채널이 갖는 신호대 잡음의 양을 수신단이 측정할 수 있는 특징을 이용하여 콘볼루셔널 디코더 메트릭 계산에 반영함으로서 콘볼루셔널 디코더의 성능이 향상될 수 있는 방안을 제안한다. 이를 위하여 먼저 OFDM 시스템에서 각 부채널이 갖는 신호대 잡음의 양은 부채널에서의 수신신호 전력에 비례함을 보인다. 또한, 콘볼루셔널 디코더의 메트릭 계산방법으로는 연판정 방법을 사용한다. 이때 부채널에서 수신된 신호의 신뢰도로 하여 신뢰도가 떨어지는 수신신호에 대하여는 메트릭 계산 과정에서 영향을 감쇄시키고 신뢰도가 높은 수신신호는 영향을 증대시키도록 한다. 제안된 방법을 경수로 20이고 직접파가 없는 다중경로채널에 적용하여 모의실험한 결과 coherent QPSK 매핑방법을 사용한 COFDM 시스템에서 10-4 BER을 기준으로 할 때 약 1.1dB의 SNR 성능향상을 얻었으며 16-QAM 매핑방법에서는 약 3.1dB 그리고 64-QAM 매핑방법을 사용한 경우 약 6.0dB의 성능향상을 얻었다.
집적 영상(Integral Imaging) 시스템은 관찰자가 특수안경의 착용 없이 육안으로 3 차원 영상을 볼 수 있는 무안경식 양안시차 디스플레이 방식 중 하나로, 수직, 수평 시차와 총천연색의 영상을 제공한다. 집적영상 시스템은 3 차원 정보를 2 차원 엘리멘탈 이미지 (Elemental image)의 형태로 저장하는데, 엘리멘탈 이미지는 조금씩 다른 방향에서 제한된 크기로 촬영된 이미지이다. 엘리멘탈 이미지는 컴퓨터 그래픽으로 만들어질 수도 있는데, 이를 이용하는 집적 영상 방식을 CG 직접 영상 시스템이라 한다. 이와 같이 컴퓨터 계산에 의해 엘리멘탈 이미지를 얻는 과정을 이미지 매핑 (Image mapping)이라 부른다. 이제까지 제안된 이미지 매핑 방식에는 점대점 (Point to Point), MVR (Multi-Viewpoint Rendering), PGR (Parallel Group Rendering) 이 있다. 그러나 이런 방식들은 계산량이 많거나 렌즈 어레이 개수의 증가에 의해 속도에 영향을 받는 단점이 있어, 아직 가상현실 같은 실시간 CG 응용 분야에 사용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 VVR (Viewpoint Vector Rendering)이라는 기존의 방법과 비교해 향상된 새로운 이미지 매핑 방법을 제안한다. 먼저 VVR 개념을 자세히 설명한 후 VVR 을 사용한 집적 영상 시스템을 구현하여 MVR 방법과 비교 분석한 실험결과와 개선되어야 할 방향을 제시한다.
최근 대표적인 공간 인덱스 구조인 R-tree를 기반으로 KD-tree나 Quad-tree와 같은 공간 분할 특성을 이용하여 인덱싱 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 기존에 제시된 R-tree 기반 인덱스 구조인 SQR-tree와 PMR-tree의 특성을 결합하여 대용량 공간 데이타를 보다 효율적으로 처리하는 인덱스 구조인 MSQR-tree(Mapping-based SQR-tree)를 제시한다. SQR-tree는 Quad-tree를 확장한 SQ-tree와 각 SQ-tree 리프 노드마다 실제로 공간 객체를 저장하는 R-tree가 연계되어 있는 인덱스 구조이고, PMR-tree는 R-tree에 R-tree 리프 노드를 직접 접근할 수 있는 매핑 트리를 적용한 인덱스 구조이다. 본 논문에서 제시하는 MSQR-tree는 SQR-tree를 기본 구조로 가지고 R-tree마다 매핑 트리가 적용된 구조를 갖는다. 따라서, MSQR-tree에서는 SQR-tree와 같이 질의가 여러 R-tree에서 분산 처리되고, PMR-tree와 같이 매핑 트리를 통해 R-tree 리프 노드를 빠르게 접근할 수 있다. 마지막으로 성능 실험을 통해 MSQR-tree의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 3D 텍스쳐 매핑 하드웨어(texture mapping hardware)하에서 OpenGL를 이용하여 빠른 추출(classification) 및 음영처리(shading)를 가능하게 하는 직접 볼륨 렌더링(direct volume rendering) 방법을 제안한다. 추출과정을 위해 lookup table을 통해서 볼륨 데이터의 밀도값(density)으로부터 불투명도(opacity)값을 얻어내고, 법선 벡터 블렌딩(normal blending)방법을 제안하여 볼륨 크기에 상관없이 최종 이미지에서만 음영 처리 연산을 수행한다. 본 논문에서 제시된 볼륨 렌더링의 전과정이 그래픽스 하드웨어(graphics hardware)에서 이뤄지면, 음영처리 연산의 복잡도 감소로 인하여 상호 대화적인 볼륨 렌더링이 가능하다.
객체지향 디자인 방법론과 이에 대한 CASE 툴은 실시간 소프트웨어 개발 분야에서 널리 사용되고 있다. 객체 지향 CASE 툴은 객체 지향 모델로부터 테스크들을 생성하는 단계를 거쳐야 한다. 그러나 객체와 테스크는 근본적으로 차이가 있으며, 또한 실시간 특성을 반영하도록 테스크를 구성하는 것은 매우 어려운 일이므로, 현재의 CASE 툴들은 개발자가 개체와 테스크의 매핑을 직접하도록 하고 있다. 본 논문은 실시간 객체지향 모델을 스케줄 가능성을 고려해 멀티 스레드 테스크로 자동적으로 매핑하는 방법을 제안하고 본 방법의 스케줄 가능성 케스트 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실시간 객체 지향 모델에서 서로 다른 주기와 데드라인을 갖는 트랜젝션을 추출하고, 이를 스케줄 가능하도록 그룹화하여 스레드로 만드는 것이다.
본 논문은 인체 스캔 데이터를 예제 데이터베이스로 사용하여 2차원 사진으로부터 3차원 아바타 모델을 생성하는 기술을 제안한다. 직접 기하학적인 변형을 통해 3차원 아바타를 생성하는 기존의 방법들과는 달리, 미리 스캔한 다수의 3차원 인체 형상 모델 데이터베이스를 사용하여 사진에 나타난 실루엣과 가장 일치하도록 기본 모델을 변형 및 계산함으로써 모델을 획득한다. 본 연구는 예제 기반의 모델 변형 방법이 가지는 사실적인 인체 모델 생성의 장점, 2차원 사진을 이용한 방법이 가지는 텍스쳐 매핑 및 실루엣 정보 반영의 장정을 모두 가진다. 변형된 모델은 텍스쳐 매핑을 가한 후 애니메이션을 적용하여 가상환경에 활용할 수 있다.
최근에 군에서 작전계획을 수립하는데 있어서 군사 지도 및 디지털지형정보를 이용한 지형공간 분석 및 판독은 필수적인 요소가 되고 있다. 이에 따라, 군의 작전계획 수립을 지원하는 각종 정보 체계에서는 보다 원활한 지형공간 분석 및 판독을 위해 신속한 지도화면 시현과 다양한 도식들의 제공을 위한 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 신속한 지도화면의 시현을 위해 래스터 지도를 타일링하여 3D 평면에 직접 매핑하는 방법을 제안하였고 다양한 도식들을 입체적으로 표현할 수 있게 하였다.
고압 송전선은 전선을 느슨하게 가선하여 약간의 이도를 유지하도록 되어있다. 현재 송전선의 이도를 측정하는 방법은 직접 측량에 의존하고 있고 비교적 정확한 값을 얻을 수 있지만, 송전탑에 직접 승탑하거나 가까이 접근해야하는 위험성 및 어려움이 있다. 본 연구에서는 대상체에 접근하지 않고 3차원 측정을 수행하기 위해 저가의 드론을 활용한 항공사진측량 기법을 사용하였다. 선형 구조물인 송전선은 매핑을 위한 특징점이 존재하지 않기 때문에, 송전선의 방향과 수직이 되도록 에피폴라 라인을 형성하여 입체 사진 처리기법을 통해 송전선의 3차원 매핑을 수행하고, 송전선의 처짐량을 도출하였다. 사진측량기법에 의한 측정 결과 무타겟 토탈스테이션을 사용하여 직접 측정한 두 지점의 송전선의 처짐량과 비교하였을 때 수직 정확도가 15~16cm로 파악되었고 이는 해당 지점 처짐량 대비 5% 이내 및 대상 송전선 이도량의 3% 이내에 해당하는 값이다.
최근, u-GIS 환경에서 다양한 지오센서 (Geosensor)의 활용으로 수집되는 공간 데이터의 양이 급증하면서 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 공간 인덱스의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 공간 데이타의 검색 성능을 높이기 위해 R-Tree를 기반으로 한 공간 인덱스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구는 R-Tree에서 노드 사이의 겹침이나 트리의 높이를 줄임으로써 어느 정도 검색 성능을 향상시켰지만 트리 순회(tree traversal)에서 발생하는 불필요한 노드 접근 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 매핑 기반 R-Tree인 MR-Tree(Mapping based R-Tree)를 제안한다. MR-Tree는 R-Tree 순회 없이 리프 노드를 직접 접근하도록 하는 매핑 트리를 이용함으로써 검색 성능을 향상시킨다. 매핑 트리는 데이타 공간을 차원에 따라 반복적으로 분할한 각 파티션(Partition)과 연계되는 R-Tree 리프 노드의 MBR과 포인터를 이용하여 구성된다. 특히, MR-Tree는 기존 R-Tree에 큰 변경없이 구현이 가능하고, 다양한 R-Tree 변형에도 쉽게 적용할 수 있으며, 또한 매핑 트리를 메인 메모리에 상주시킴으로써 검색 시간을 단축시킬 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 기존 인덱스보다 MR-Tree 성능의 우수성을 보였다.
In this paper, we propose a novel computational integral imaging reconstruction (CIIR) method using round-type mapping model. Proposed CIIP method can overcome problems of non-uniformly reconstructed images caused from the conventional method and improve the resoulution of 3-D images. To show the usefulness of the proposed method, both computational experiment and optical experiment are carried out and their results are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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