• 제목/요약/키워드: 피라미드 모델

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피라미드의 3-차원 메쉬로의 개선된 매핑 (An Improved Mapping of Pyramids into 3-Dimensional Meshes)

  • 장정환;김진수;권기룡
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.325-328
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    • 2003
  • 본 논문에서는 주어진 손님 그래프 모델의 정점들과 간선들을 성능 파라미터들을 보다 우수하게 유지하면서 주인 그래프의 대응되는 정점들 및 경로들로 매핑시키는 "그래프 임베딩 문제"라고 불리는 그래프이론 문제를 다룬다. 높이가 N인 피라미드 모델을 손님 그래프로 하여 0$(4^{(k+1)}+2)/3{\times}2^{(N-k-1)}{\times}2^{(N-k-2)}$ 구조의 병렬컴퓨터 모델로 임베딩할 수 있는 새로운 매핑 함수를 제안하고 해당 함수 적용시 신장율이 $max\{(2^{(2k+1)}+4)/3,\;5{\cdot}2^{N-k-2}/8\}$로 개선됨을 증명함으로써 그 성능을 분석한다.

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피라미드 볼륨 교차기법을 이용한 영상기반의 3차원 형상 복원 (A Image-based 3-D Shape Reconstruction using Pyramidal Volume Intersection)

  • 이상욱
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.127-135
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    • 2006
  • 영상 기반 3차원 모델링은 카메라로부터 획득된 영상을 입력으로 하여 3차원 그래픽 모델을 생성하는 기술로 고가형 3D 스캐너의 대체 기술로 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 피라미드 볼륨 교차기법을 이용한 영상 기반 3차원 모델링 시스템을 제안한다. 3차원 모델을 생성하기 위한 제안 알고리즘은 카메라 보정 단계, 3차원 형상 복원단계, 3차원 표면 생성 단계로 이루어진다. 카메라 보정 단계에서는 영상 획득용 카메라에 대한 카메라 행렬을 계산하며 3차원 형상 복원 단계에서는 실루엣 기반 피라미드 볼륨 교차 기법에 의해 실 3차원 형상을 생성한다. 3차원 표면 생성 단계에서는 3차원 형상 복원 단계의 결과인 복원 복셀 공간을 그물망 형태의 3차원 표면을 생성시킨다. 실험 결과 제안 알고리즘이 비교적 정확하게 3차원 모델을 생성함을 확인하였다.

효율적인 객체 검출을 위해 Attention Process를 적용한 경량화 모델에 대한 연구 (A Study on Lightweight Model with Attention Process for Efficient Object Detection)

  • 박찬수;이상훈;한현호
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권5호
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    • pp.307-313
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    • 2021
  • 본 논문에서는 기존 객체 검출 방법 대비 매개변수를 감소시킨 경량화 네트워크를 제안하였다. 현재 사용되는 검출 모델의 경우 정확도 향상을 위해 네트워크 복잡도를 크게 늘렸다. 따라서, 제안하는 네트워크는 EfficientNet을 특징 추출 네트워크로 사용하였으며, 후속 레이어는 저수준 세부 특징과 고수준의 의미론적 특징을 활용하기 위해 피라미드 구조로 형성하였다. 피라미드 구조 사이에 attention process를 적용하여 예측에 불필요한 노이즈를 억제하였다. 네트워크의 모든 연산 과정은 depth-wise 및 point-wise 컨볼루션으로 대체하여 연산량을 최소화하였다. 제안하는 네트워크는 PASCAL VOC 데이터셋으로 학습 및 평가하였다. 실험을 통해 융합된 특징은 정제 과정을 거쳐 다양한 객체에 대해 견고한 특성을 보였다. CNN 기반 검출 모델과 비교하였을 때 적은 연산량으로 검출 정확도가 향상되었다. 향후 연구로 객체의 크기에 맞게 앵커의 비율을 조절할 필요성이 사료된다.

고해상도 위성영상과 기존 수치표고모델을 이용하여 신뢰성이 향상된 수치표고모델의 자동 생성 (Automatic generation of reliable DEM using DTED level 2 data from high resolution satellite images)

  • 이태윤;정재훈;김태정
    • Spatial Information Research
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    • 제16권2호
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    • pp.193-206
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    • 2008
  • 스테레오 영상으로부터 수치표고모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 두 영상 간의 정합을 수행한다. 정합은 초기 정합 후보점으로부터 시작되며, 두 영상 간의 접합점(Tie-points)이 이러한 초기 후보점 역할을 하게 된다. 이 초기 정합 후보점의 개수와 영상 내에서의 분포는 정합결과에 영향을 준다. 정합결과를 바탕으로 생성되는 수치표고모델에는 에러가 포함된다. 이러한 에러를 제거하는 가장 보편적인 방법은 주변값으로 보간하는 것이다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 수치표고모델을 자동으로 생성하기 위해서 기존 수치표고모델을 이용하여 자동으로 추출한 접합점(Tie-points)과 영상 피라미드 그리고 정합 결과에서 발생한 이상값(Outlier)을 기존 수치표고모델로 보정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 IKONOS, QuickBird, SPOTS 스테레오 영상과 DTED level 2 데이터를 이용하여 실험을 수행했으며, 실험결과를 통해서 제안된 방법으로 생성한 수치표고모델에서는 에러가 모두 제거되었음을 보여준다. 또한 기존 DTED level 2를 참값으로 하여 산출된 높이값에 대한 RMSE는 15m 미만으로, 비교적 정확한 수치표고모델을 생성하였음을 보여준다.

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객체 검출을 위한 트랜스포머와 공간 피라미드 풀링 기반의 YOLO 네트워크 (Transformer and Spatial Pyramid Pooling based YOLO network for Object Detection)

  • 권오준;정제창
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.113-116
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    • 2021
  • 일반적으로 딥러닝 기반의 객체 검출(Object Detection)기법은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 통해 입력된 영상의 특징(Feature)을 추출하여 이를 통해 객체 검출을 수행한다. 최근 자연어 처리 분야에서 획기적인 성능을 보인 트랜스포머(Transformer)가 영상 분류, 객체 검출과 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행하는데 있어 경쟁력이 있음이 드러나고 있다. 본 논문에서는 YOLOv4-CSP의 CSP 블록을 개선한 one-stage 방식의 객체 검출 네트워크를 제안한다. 개선된 CSP 블록은 트랜스포머(Transformer)의 멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)과 CSP 형태의 공간 피라미드 풀링(Spatial Pyramid Pooling, SPP) 연산을 기반으로 네트워크의 Backbone과 Neck에서의 feature 학습을 돕는다. 본 실험은 MSCOCO test-dev2017 데이터 셋으로 평가하였으며 제안하는 네트워크는 YOLOv4-CSP의 경량화 모델인 YOLOv4s-mish에 대하여 평균 정밀도(Average Precision, AP)기준 2.7% 향상된 검출 정확도를 보인다.

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피라미드 코어를 가진 샌드위치 판재의 L형 굽힘 성형해석 (Forming Analysis of L-type Bending of Sandwich Sheet with Pyramid Core)

  • 임성진;김종호;정완진
    • Elastomers and Composites
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    • 제44권4호
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    • pp.378-383
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    • 2009
  • 본 연구에서는 피라미드 형상의 코어재를 갖는 복합판재의 성형해석을 위한 축약모델의 사용이 제안되었다. L형 굽힘성형에 대하여 유한요소해석에 의한 해석을 수행하여 제안된 축약모델의 정확성과 유효성이 검증되었다. 성형해석의 정확성을 향상하기 위하여 코어의 보다 상세한 모델링과 코어성형에 의한 가공경화의 고려가 수행되었다. 변형형상과 성형하중곡선에 대하여 비교하였으며 실험과 좋은 일치를 보였다. 힘-하중 곡선의 비교에서 본 해석이 좌굴후변형거동을 잘 예측할 수 있음을 보였다.