• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.75-83
• /
• 2019

직접 볼륨 렌더링은 의료영상과 같은 3차원 볼륨 데이터의 가시화에 널리 사용되는 방법이다. 본 논문은 직접 볼륨 렌더링의 깊이 인식을 향상시키기 위해 피사계 심도 효과를 볼륨 광선투사법에 적용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 인간의 지각 모델을 기반으로 카메라 모델을 적용하며 지터드 렌즈 샘플링을 사용하여 제한된 개수의 광선으로 사실적인 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 전처리 과정 없이 GPU 파이프라인 안에서 피사계 심도를 바로 계산하여 볼륨 데이터의 대화식 탐색이 가능하다. 의료영상을 포함한 여러 데이터에 적용한 실험에서 기존 방법보다 2.6~4배 빠른 시간에 피사계 심도 효과를 표현하여 깊이 인식에 보다 도움을 주는 영상을 생성하는 것을 확인하였다.

• 건축사
• /
• 10호통권354호
• /
• pp.53-53
• /
• 1998

지난호 상편에서는 전주ㆍ익산ㆍ군산의 역사적 배경과 전주의 도시 건축에 대한 지역성을 탐색했다. 이에 이어 하편에서는 전주의 역사와 문화 그리고 익산과 군산의 도시 건축을 탐색해 보고자 한다. 상편에서도 언급했듯이 전북을 대표하는 3개의 도시, 전주, 익산, 군산은 지리적 특성과 역사적 특성으로 인해 동일 문화권이지만 지켜온 현상들에서 서로 다르며 격리된 느낌의 단부소외성을 지니고 있다. 전북은 우선 완주, 익산, 고창에 이르는 백제, 마한의 평야와 해안의 문화권과 이씨왕조의 본향으로 고도의 특색을 지닌 도시문화권인 전주권, 거대한 산세를 자랑하는 지리산의 자연과 맥을 같이하는 남원군역으로 크게 대별 되어진다. 전북지방의 건축문화적 토대는 여타의 문화와 동일하게 백제의 숨결속에서 느낄 수 있다. 화려함도, 아기자기함도 없지만 있는 그대로, 한국의 정서를 압축한 듯 절박함을 바탕으로 한 백제의 문화적 속성을 지니고 있다. 한편 지나간 시절의 영화가 현재에 재현되거나 지속되고 있지는 못하나 지난 삶의 자취에서, 이곳 사람들의 인정에서, 맛의 문화에서 그 깊이와 멋의 가닥을 찾을 수 있다. 현대의 도시들은 이러한 도시형성상의 문화적 지혜나 건축적 혜안을 관찰하여 이루어지고 있는지 못하다. 우리의 최근의 역사들은 연약하지도, 섬세하지도 않고 오히려 일시에 옛 자취를 휩쓸어 버리는 강성을 지녀 혼이 담긴 과거의 흔적을 유지하기 쉽지 않다. 우리는 이러한 현상을 주시하였고, 옛 백제 문화의 정신을 토대로 성장하고 있는 현재의 모습들을 관찰하며 반성도 했고, 이어지고 남겨져야 할 이 고장의 특성을 헤아렸다. 마지막으로 이 고장의 미래가 발전적이기를 염원도 해본다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.127-135
• /
• 2011

백트래킹을 이용한 깊이우선탐색에서 해를 빨리 찾기 위한 방법 중 하나는 결정변수의 순서를 효과적으로 배열하는 것이다. 이 때 문제의 동적 및 정적 특성을 고려한 변수 순서화 알고리즘 개발은 매우 중요한 문제이다. 그러나 문제에 적합한 최적의 변수 순서화 알고리즘을 개발하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 변수의 속성에 기반을 두어 문제의 형태를 규정하는 문제분류규칙을 제안하고 이 규칙을 이용하여 문제에 적합한 변수 순서화 알고리즘의 형태를 예측할 수 있게 한다. 결정변수가 동적 및 정적 특성을 갖는 DS-type 문제로서 주파수 할당문제를 선택하여 최적의 변수 순서화 알고리즘을 예측한다. 또한 문제분류규칙에 의해 생성되지 않는 특별한 형태의 문제인 기지국 위치문제를 적용하여 제안하는 문제분류규칙의 효용성을 입증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
• /
• pp.16-18
• /
• 2005

웹은 사용자가 원하는 정보를 쉽고 정확하게 검색할 수 있도록 웹 문서를 자료구조화하여 보다 신뢰성 있는 패턴을 추출하고 사용자의 특성과 행동 패턴을 적용하여 개인화 하여야한다. 본 논문에서는 개인화하기 위한 전처리 과정으로서 웹 문서를 구조화 하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 기본적으로 웹 문서 태그의 하이퍼링크를 깊이 우선 탐색 알고리즘을 사용하여 방향그래프를 만드는 것이다. 이때 웹 문서 태그 탐색 시 플래시, 스크립트 등의 찾기 힘든 하이퍼링크를 찾는 문제와 '뒤로' 버튼 사용 시 웹 접근로그에 기록되지 않는 문제점을 보완한다. 이를 위해 클릭 스트림을 스택에 저장하여 이미 만들어진 방향그래프와 비교하여 새롭게 찾은 정점과 간선을 추가함으로써 보다 신뢰성높은 방향그래프를 만든다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
• /
• pp.393-396
• /
• 2006

웹의 급속한 성장으로 정보의 양이 많아졌지만 디자인의 비중이 커지면서 웹 문서에 대한 구조를 추출하는데 어려움이 있다. 웹은 사용자가 원하는 정보를 쉽고 정확하게 검색할 수 있도록 웹 문서의 내용을 구조화하여 지속적으로 개선하면서 사용자의 특성과 행동 패턴에 따라 개인화 하여야한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 웹 문서들 간의 정확한 구조를 추출하는 것이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 보다 웹 사이트의 정확한 구조를 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 기본적으로 웹문서 태그의 하이퍼링크와 플래시 파일을 2진 형태의 문서로 불러 하이퍼링크를 추출하고 이를 깊이 우선 탐색 알고리즘을 사용하여 방향그래프로 만든다. 하지만 이러한 웹 문서 태그 탐색 시 애플릿이나 스크립트 등에 숨어 있는 하이퍼링크를 찾는 문제와 '뒤로' 버튼 사용 시 웹 접근로그에 기록되지 않는 문제점이 보완되어야 한다. 이를 위해 클릭 스트림을 스택에 저장하여 이미 만들어진 방향그래프와 비교하여 새롭게 찾은 정점과 간선을 추가 삭제함으로써 보다 신뢰성 높은 방향 그래프를 만든다.

• 보건의료생명과학 논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.27-39
• /
• 2021

본 연구는 COVID-19로 인하여 수강방식의 변화를 맞은 간호대학생들의 온라인 강의 경험에 대한 학습정서를 일기를 통해 깊이 있게 탐색하고자 하고자 수행하였다. 목적적 표집법에 따라 4년제 간호 대학생 20명을 대상으로 2020년 11월부터 12월 동안 일기를 온라인으로 수집하였다. 수집된 자료는 전통적 내용분석 방법으로 분석하였다. 연구결과는 4개의 주제모음과 17개의 하위주제로 나타났다. 도출된 주제 모음으로는 '온라인 강의에 대한 혼란으로 인한 불안감', '나 자신을 탓하게 됨', '안정된 수업환경 조성이 어려움으로 인한 좌절감', '발전적 인간관계 형성이 없음으로 인한 무력감.'으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.640-655
• /
• 2014

최근 영상시스템 환경은 2D 비디오카메라에 깊이 카메라가 부착되어 2D 및 3D 어플리케이션을 지원하는 형태로 보편화 되고 있다. 이러한 3차원 멀티미디어 시스템 환경으로의 변화는 비디오 시스템에서 깊이정보 획득을 용이하게 만들었다. 깊이정보는 객체 구분, 배경영역 인지 등에 이용할 수 있는데, 2D 부호화에 이를 이용한다면 높은 부호화 효율을 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 차세대 2D 비디오 코덱인 HEVC 인코더에 반영한 깊이정보 이용 비디오 부호화 방법을 제안한다. 제안방법으로, 현재 부호화하려는 CU가 배경영역에 위치할 경우 1) 주변블록의 SKIP 모드를 참조하여 결정하는 CU 분할 조기 결정, 2) 시간적 위치의 CU 정보를 이용하여 수행하는 CU 분할 구조 제한, 3) 배경영역에 따른 움직임 예측 탐색 범위 제한이 있다. 실험은 HEVC 참조 소프트웨어인 HM 12.0에 적용하였고, 실험결과 40% 이상의 부호화 복잡도가 감소했으며, BD-Bitrate는 0.5% 손실되었다. 특히, 마이크로소프트사에서 개발한 키넥트를 통해 획득한 영상을 이용한 실험 결과에서는 영상 품질의 큰 열화 없이 기존대비 최대 53%의 부호화 복잡도가 감소하는 결과를 나타내어, 향후 실시간 화상통신, 모바일 또는 핸드헬드 환경에서의 비디오 서비스 등에서 광범위하게 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제37권7A호
• /
• pp.586-599
• /
• 2012

본 논문에서는 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴검출 및 추적을 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성되며, 얼굴검출 과정은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이영상을 사용하여 탐색영역을 축소한다. 얼굴추적은 템플릿 매칭방법을 사용하며, 조기종료 기법을 사용하여 수행시간을 줄였다. 이 방법들을 구현하여 실험한 결과, 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약 39%의 수행시간을 보였으며, 얼굴추적 방법은 $640{\times}480$ 해상도의 프레임 당 2.48ms의 추적시간을 보였다. 또한 검출율에 있어서도 제안한 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약간 낮은 검출률을 보였으나, 얼굴로 인식하였지만 실제로는 얼굴이 아닌 경우의 오검출률에 있어서는 기존방법의 약 38% 향상된 성능을 보였다. 또한 얼굴추적 방법은 추적시간과 추적 정확도에 있어서 상보적인 관계를 가지며, 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1%의 낮은 추적오차율을 보였다. 따라서 제안한 얼굴검출 및 추적방법은 각각 또는 결합하여 고속 동작과 높은 정확도를 필요로 하는 응용분야에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제51권10호
• /
• pp.109-117
• /
• 2014

내비게이션 경로탐색 시스템에서 A* 알고리즘을 사용할 경우 경로거리가 멀수록 Open 리스트(최적의 경로를 선택하기 위해 탐색된 예비경로들의 집합)의 크기가 증가하며, 이로 인해 비교연산이 증가하게 된다. 본 논문에서는 Dijkstra의 알고리즘과 A* 알고리즘을 주기적으로 교체 적용하여 Open 리스트의 크기를 줄일 수 있는 검색 방법을 제안한다. 여기서 두 알고리즘을 교체 적용하기 위하여 Level이라는 이름의 파라미터를 사용한다. 미리 정해진 레벨(깊이)만큼 Dijkstra의 알고리즘으로 탐색한 다음 A* 알고리즘으로 교체되도록 한다. 이 때 Dijkstra 알고리즘의 Open 리스트에 있는 노드들을 A* 알고리즘의 평가함수로 적합도를 평가하여 가능성이 있는 노드만을 A* 알고리즘의 Open 리스트로 전달한다. 따라서 계속되는 검색과정에서 Open 리스트의 크기가 불필요하게 증가되는 것을 억제할 수 있다. 또한 Dijkstra와 A* 알고리즘을 번갈아 적용하기 때문에 A* 알고리즘으로는 찾지 못할 최적 또는 준 최적 경로를 Dijkstra의 알고리즘으로 탐색한 결과와 비슷한 수준으로 찾을 수 있게 된다. 제안한 하이브리드 검색 알고리즘을 인공 및 실제의 지도 데이터를 이용하며 실험한 결과, 기존의 탐색 알고리즘과 비슷한 수준의 최단경로거리를 유지하면서 비교연산의 수를 더 줄일 수 있었다. 이 실험에서는 Level 값은 임의로 선정하였다. 따라서 실제의 도로 상황에서 최적 Level 값을 자동 선정하는 연구는 앞으로의 과제이다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제45권4호
• /
• pp.78-85
• /
• 2008

네트워크 SoC 칩을 대상으로 SystemC를 이용한 High-level 설계 방법을 연구하였다. 실제 Verilog RTL 모델과 비교하여 깊이있는 Architecture 구조탐색과 정확한 SystemC 모델 cycle 검증을 토대로 하여 High-level 설계를 강조할 것이다. 대다수 High-level 설계와 접근방법과 다르게, SystemC 모델과 Verilog RTL 모델의 성능을 비교해 보고, SystemC-based platform을 검증하기 위해 On-chip test board 측정 데이터를 이용하였다. 이 논문에서는 High-level 설계기법이 RTL 모델과 같은 정확성을 얻을 수 있을 뿐만 아니라, RTL 모델보다 100배 이상 빠른 시뮬레이션 속도를 달성할 수 있음을 보여 주었다. 그리고, 아키텍처 구조탐색을 통해서 시스템 성능하락의 원인을 파악하고, 대안을 찾아보았다.