필드 워핑은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선을 이용하여 워핑 결과를 좀 더 세밀하게 제어할 수 있는 것이 장점이다. 필드 영상 워핑 및 모핑의 동작 특성상, 국부적인 영상 확대와 축소 및 회전 등과 같은 다양한 기하학적인 변형이 복합적으로 발생하게 되는데 역방향 매핑 과정에서 소스 영상과 목적 영상의 화소가 정수 화소 단위로 대응되지 않을 경우, 목적 영상에 대응시킬 화소값을 산출하기 위해 적합한 영상 보간 기술이 필요하다. 다양한 보간 기술들 중에서 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 양선형 보간이 보편적으로 사용되고 있으나, 이 보간 기술은 대각선 방향의 윤곽선 재현에 한계를 가지고 있다. 본 논문은 필드 워핑과 모핑을 위한 pseudomedian 필터 기반 영상보간법을 제안하고 주관적인 화질을 분석 평가함에 그 목적이 있다. 제안된 보간 방법은 양선형 보간과 윤곽선 재현에 우수한 특성을 보이는 pseudomedian 필터 보간을 효과적으로 결합한 것이다. 제안된 방법에 따르면 다른 보간 기법에 비해 상대적으로 자연스러운 워핑 및 모핑 결과를 얻을 수 있다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 분포 특성을 갖는 영상을 대상으로 주간적인 화질 측면에서 그 성능을 분석 평가하였다.
유명론자인 필드에 따르면, 수학적 대상은 존재하지 않지만 존재할 수도 있었다. 이 글의 목적은 이런 필드의 '우연적' 유명론이 설득력이 있는지를 살펴보는 데 있다. 이를 위해 나는 여기서 필드와 플라톤주의자인 헤일과 라이트 사이에 벌어진 논쟁을 분석하고 평가한다. 나는 설명의 요구 논증은 여전히 유효하지만, 거기서 사용된 일반 원리를 뒷받침해줄 별도의 논증이 필요하다고 주장하며, 반절연 원리에 근거한 비판의 경우 그 원리 자체에 이미 각 진영의 철학적 입장이 전제되어 있다고 주장한다.
본 논문은 사용자의 구매 패턴을 찾아서 사용자가 원하는 상품을 추천하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고 있는 item dependency map은 구매된 상품간의 관계를 수식화 하여 행렬의 형태로 표현한 것이다. Item dependency map의 값은 사용자가 A라는 상품을 구매한 후 B 상품을 살 확률이다. 이런 정보를 가지고 있는 item dependency map은 홉필드 네트웍(Hopfield network)에서 연상을 위한 패턴 값으로 적용된다. 홉필드 네트웍은 각 노드사이의 연결가중치에 기억하고자 하는 것들을 연상시킨 뒤 어떤 입력을 통해서 전체 네트워크가 어떤 평형상태에 도달하는 방식으로 작동되는 신경망 중의 하나이다. 홉필드 네트웍의 특징 중의 하나는 부분 정보로부터 전체 정보를 추출할 수 있는 것이다. 이러한 특징을 가지고 사용자들의 일반적인 구매패턴을 일부 정보만 가지고 예측할 수 있다. Item dependency map은 홉필드 네트웍에서 사용자들의 그룹별 패턴을 학습하는데 사용된다. 따라서 item dependency map이 얼마나 사용자 구매패턴에 대한 정보를 가지고 있는지에 따라 그 결과가 결정되는 것이다. 본 논문은 정확한 item dependency map을 계산해 내는 알고리즘을 주로 논의하겠다.
본 논문에서는 가입자당 40Mbps 대역폭 보장이 가능한 광대역 광 가입자망(FTTH) 기술인 FP-LD 파장 주입 잠김 기반의 1Gbps x16채널 WDM-PON 시스템을 개발하고 필드에 적용한 실험 결과를 보고하였다. 필드 테스트 결과 안정적이고 빠른 인터넷과 고화질 영상 제공이 가능하고 필드 테스트 기간 동안 한 건의 장애도 발생하지 않을 정도로 장비 자체 안정성이 높아 상용화 가능한 수준임을 검증하였다.
본 논문에서는 필드의 추가, 삭제에 의해 데이터 큐브의 확장과 서로 다른 시간구간의 뷰가 존재함을 밝히고 이에 따른 두 가지 문제점을 제안한다. 첫째 새로 추가된 필드에 따라 이전 데이터를 변화할 것인가\ulcorner 둘째 필드의 추가로 불필요해진 실체화된 뷰를 계속 유지할 것인가\ulcorner 이를 해결하기 위해 메타데이타를 통하여 데이터 큐브의 재구성이나 불필요한 뷰의 실체와 없이 다른 시간구간의 실체화된 뷰를 효과적으로 사용하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 시간 축을 고려함으로써 데이터 큐브의 격자구조를 따라 의존관계의 뷰들을 부분적으로 사용하고 결과를 결합하는 방식이다. 성능평가를 통하여 데이터 웨어하우스의 변화 시 기존의 기법보다 좋은 질의처리 성능을 가짐을 보인다. 보다 빠른 질의처리를 위하여 데이터 큐브를 사용하고, 큐브를 구성하는 뷰들을 실체화 한다. 하지만 새로운 필드의 추가나 삭제와 같은 데이터 웨어하우스의 변화, 성장에 의해 구조변화 등의 문제가 발생하고, 이에 대하여 적절해 대응할 필요가 있다.
필드버스 통신망 기술은 현장 계기를 연결하는 제어자동화용 실시간 통신망 기술로서, 디지털, 양방향, 멀티드롭, 직렬버스 특성을 가진다. 국내의 발전소 또는 공장 등에 일부 도입되고 있는 필드버스는 그 시스템과 소프트웨어가 외국 특정 업체의 독자적인 제품들이어서, 고가이며, 유지보수에 벤더 종속성이 크다. 본 논문에서는 상기의 문제점을 해결하기 위해서 가격이 저렴하고 호환성이 뛰어난 개방형 표준 통신카드와 PC를 기반으로 설계한 필드버스 통신 프로토콜을 간략히 소개하고, 이 프로토콜을 실제로 국내 B화력 발전소 시뮬레이터 입출력 인터페이스 시스템(IOIS:Input Output Interface System)에 적용한 사례의 성능 분석 을 제시한다.
인공 신경망은 빠른 속도와 안정성 등의 많은 장점을 갖고 있기 때문에 최근 들어서 여러 분야 에서 그 응용이 활발히 연구되고 있다. 인공 신경망의 한 모델인 홉필드 네트워크는 네트워크의 에너지를 최소화시키는 방향으로 네트워크의 상태를 바꾸며, 최소 에너지 상태에서 안정 상태를 유지하는 특징을 갖고 있다. 이러한 흡필드 네트워크의 특징은 흡필드 네트워크를 최적화 문 제에 적용시킬 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 기존의 최적화 기법은 기본적으로 국부적인 탐색 기법을 사용하기 때문에, 전역적 최적해를 구하기 위해 초기점을 달리하여 여러번 계산을 수행하여 그 중 가장 좋은 결과를 취하는 방법을 사용하여야 한다. 따라서 이러한 방법은 초 기점의 선택이 결과에 큰 영향을 미치게 되는데, 설계 변수가 많고 제한 조건이 복잡할 경우 초기점 선택에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 흡필드 네트워크와 시뮬레이티드 어닐링을 결 합하여 전역적 최적해를 찾는 기법으로서 뉴드-옵티마이저 모델을 제시하고 있다.
HDTV(High Definition Television) 수신기의 성능을 검증하기 위한 시험은 개별적인 성능을 검증하는 Lab. 시험과 시스템을 Integration하여 성능을 검증하는 통합시험(필드시험 포함)으로 이루어진다 본 논문에서는 HDTV 수신시스템의 통합시험 및 방법에 대하여 KETI에서 지난 3월에 미국의 ATTC (Advanced Television Technology Center)에서 실시한 Lab. 테스트와 미국의 Washington D.C. 지역에서 실시하고 있는 Live 방송을 수신하는 통합시험(필드시험)으로 나누어서 실시한 내용을 중심으로 기술하였다. Lab. Tests의 경우에는 HDTV 수신기의 채널부에 대해서 Lab. 시험의 개념 및 테스트 항목에 대한 정의와 방법에 관하여 언급하고 있으며 통합시험(필드시험)에 대해서는 필드시험의 목적, 시험방법, 테스트차량의 구성 및 테스트결과를 중심으로 내용을 기술하였다.
본 논문은 점진적으로 변형되는 다수의 가상 헤어스타일을 반자동적으로 생성할 수 있는 2D 가상 헤어스타일의 컬러 영상 분할 및 반자동 필드 모핑에 관한 것이다. 제안된 방법에서는 2D 실사 영상에서 컬러 영상 분할을 통해 추출한 헤어스타일을 임의의 인물 영상의 두상에 정렬시킨 상태에서 원래의 헤어스타일에서 추출한 헤어스타일로 변해가는 반자동 필드 모핑을 수행함으로써 여러 유형의 헤어스타일을 반자동적으로 생성할 수 있다. 제안된 방법은 사전에 준비된 그래픽 객체 외에도 실사 영상에서 직접 추출한 헤어스타일을 사용할 수 있고, 추출한 헤어스타일 외에도 다양한 유형의 헤어스타일을 자동으로 생성할 수 있는 이점이 있다. 또한, 반자동 필드 모핑에 기반한 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 때문에 작업자의 피로도를 경감시킴과 동시에 작업 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 간단한 사용자 입력을 통해 자연스러운 가상 헤어스타일을 생성할 수 있는 장점이 있다.
영상 워핑 및 모핑은 영상 안에서 각 화소들 사이의 공간적인 관계를 재구성하는 영상처리와 컴퓨터 그래픽스 기술이 결합된 분야로서 메쉬 방식과 필드 방식 둥이 대표적이다. 이중에서 필드 방식은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선 설정이 용이하며 설정된 제어선의 위치나 길이의 변화에 대해 비교적 덜 민감하다는 장점이 있다. 필드 방식은 사용자가 제어선을 지정하는 과정의 대부분을 수작업에 의존하기 때문에 작업 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 양질의 결과를 얻기 위해서는 숙련을 요하는 불편함이 있다. 본 논문은 소스 영상과 목표 영상에서 워핑 대상체 쌍의 형상 정보를 획득한 상태에서 사용자가 수동으로 최소한의 특징점 쌍만을 지정하면 이렇게 지정된 특징점 쌍을 기준 삼아 다각형 기반 정점 탐색에 의해 소스 영상과 목표 영상에 상호 대응되는 제어선들을 자동적으로 설정한 후, 제어선 길이의 비율과 제어선으로부터의 이격 거리를 이용하여 영상 워핑과 모핑을 수행함으로써 영상 워핑 및 모핑의 반자동화를 실현할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 따르면, 사용자가 제어선을 설정하는 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 최소의 제어선만을 지정하여 자연스러운 워핑 및 모핑의 결과를 획득할 수 있는 이점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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