본 논문에서는 기존의 연구를 극복하여 단일 영상이 아닌 단안 비디오로부터 5D 라이트필드 영상을 합성하는 딥러닝 프레임워크를 제안한다. 현재 일반적으로 사용 가능한 Lytro Illum 카메라 등은 초당 3프레임의 비디오만을 취득할 수 있기 때문에 학습용 데이터로 사용하기에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 가상 환경 데이터를 구성하며 이를 위해 UnrealCV를 활용하여 사실적 그래픽 렌더링에 의한 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 두 개의 입력 단안 비디오에서 $5{\times}5$의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 luminance 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추측하는 플로우 추측 네트워크(flow estimation network), appearance flow로부터 얻어진 두 개의 라이트필드 비디오 프레임 간의 optical flow를 추측하는 광학 플로우 추측 네트워크(optical flow estimation network)로 구성되어있다.
지능형 자동차는 역사가 깊은 연구 분야이다. 과거에는 낮은 하드웨어 성능에 맞추기 위하여 복잡한 알고리즘을 경량화하면서 성능을 유지하고자 하는 제한적인 연구들이 주로 이루어졌으나, 최근 하드웨어 성능이 높아지면서는 다양한 알고리즘 적용이 가능해졌기 때문에 매우 활발하게 연구되는 분야가 되었다. 본 논문은 차량의 주행 특성을 반영한 움직임 벡터 필드 모델링을 수행하고, 이 모델 값과 실제 추정된 움직임 벡터와의 차이를 이용해서 차량의 후보 영역을 검출하는 객체 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 움직임 벡터 필드 모델링 기법은 기존의 움직임 벡터 추정 기법에 비해 계산량이 적고, 음영 영역이나 밝기가 포화된 영역에서도 움직임 필드를 모델링해낼 수 있는 장점이 있어서 상용화된 블랙박스에 적용이 가능하다.
본 논문에서는 2차원 벡터 필드의 탄젠트 곡선을 계산하는 효율적이고 정확한 방법을 제안한다. 탄젠트 곡선 상의 정확한 값을 구하지 못하고 단지 탄젠트 곡선의 근사치를 구하는 Runge-Kutta 같은 종래의 방법과는 달리 여기서 제안한 방법은 2D 삼각형에서 벡터 필드가 선형적으로 변한다는 가정 하에 탄젠트 곡선상의 정확한 값을 계산한다. 새로 제안한 방법은 벡터 필드가 2D 삼각형에서 선형적으로 변한다고 가정한다. 우선 이 방법은 2D에서 사각형 셀을 2개의 삼각형 셀로 분해하는 것을 요구한다. 임계점은 각 삼각형의 간단한 선형 시스템을 풀어서 간단하게 구할 수 있다. 이 방법은 이전 삼각형에서 계산된 탄젠트 곡선상의 점들을 기초로 다음 삼각형에서 탄젠트 곡선상의 계속적인 점들을 생성함으로써 출구 점을 구한다. 탄젠트 곡선상의 점들은 각 삼각형의 명시해에 의해서 계산되었기 때문에 새로운 방법은 2D 벡터 필드를 가시화하는데 정확한 위상을 마련한다.
본 논문에서는 종래의 한 프레임 내에서 매 서브필드마다 리셋구간에 램프파를 인가하던 구동 방식에서 한 프레임 내에 첫 번째 서브필드의 리셋구간에만 램프파를 인가하고, 나머지 서브필드에서는 유지방전을 실행한 셀 들만 초기화하여 고콘트라스트를 실현시킨 구동 파형에 대해 연구하였다. 실험결과 첫 번째 서브필드에서의 리셋구간에서만 램프파에 의해 광이 출력되고, 나머지 서브필드의 리셋구간에서는 광이 출력되지 않음을 확인하였다. 이것은 한 프레임 내에 10개의 서브필드를 사용할 때 종래의 구동 파형에 비해 어두운 화면에서 Background 휘도가 약 10배정도 낮음을 보여준다. 그리고 종래의 구동 파형에서 측정된 285:1의 콘트라스트 비율과 본 논문에서 사용한 구동 파형에 대해 측정한 3080:1의 콘트라스트 비율을 비교했을 때 약 10.8배정도 높아졌으며, 이로 인해 고콘트라스트를 실현시켰다.
P2P(Peer-to-Peer) 시스템에서의 네트워크 코딩 기법의 사용은 파일전송시간을 단축할 수 있는 등 여러 장점들이 존재한다. 네트워크 코딩 방식과 기존의 통신 방식과의 가장 큰 차이점은, 발신지와 목적지 노드에서만 수행하던 데이터의 부호화와 복호화가 네트워크 코딩 방식의 경우 중간경유 노드들에서도 수행된다는 것이다. 그러나 네트워크 코딩 기법은 소프트웨어적으로 어떻게 구현하느냐에 따라 그 장점이 상쇄될 수 있는 많은 요소들은 존재한다. 먼저, 네트워크 코딩에서의 연산은 유한필드에서 정의되기 때문에 연산을 구현할 때 일반 연산명령을 이용할 수 없고 유한필드 연산 알고리즘을 필요로 하고 알고리즘의 선택이 시스템 전제적인 성능에 큰 영향을 준다. 또한, 필드의 크기 등 시스템의 성능에 큰 영향을 미치는 다른 요소들이 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 요소들이 네트워크 코딩의 성능에 미치는 영향을 살펴본다. 보다 구체적으로는 실험을 통해 이러한 요소들이 각각 2-5배정도의 성능 차이를 줄 수 있다는 사실을 보여주고 따라서 이러한 성능 분석을 토대로 네트워크 코딩을 이용한 시스템의 설계 시에는 가능한 한 큰 필드 크기를 선택하는 등 각 요소별로 시스템 성능의 최대화를 이룰 수 있는 선택을 할 것을 제안한다.
최근 차량에 대한 공격 사례가 늘어남에 따라 CAN 기반의 보안 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 CAN의 상위 계층 프로토콜은 차량 제조사 및 모델 별로 상이하므로 이상 탐지 기술 또는 ECU 대상의 취약점 탐지를 위한 연구에는 큰 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위하여 CAN 트레이스의 분석을 통해 데이터 필드 영역의 세부 구조를 추론하는 방법을 제안한다. 기존 인터넷 환경에서는 이미 프로토콜 역공학을 위한 연구가 다수 진행되었으나, CAN 버스는 기존의 프로토콜 역공학 기술을 그대로 적용하기 어려운 구조를 지닌다. 본 논문에서는 CAN 프레임 내 데이터의 특성을 이용한 낮은 계산 비용의 필드 구분 방법 및 기존의 CAN 데이터필드 내 필드 분류 방법을 이용한 새로운 추론 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 실제 차량의 CAN 트레이스 및 시뮬레이션으로 생성된 CAN 트레이스를 대상으로 검증되며, 기존 방식 대비 더 낮은 계산 비용으로 더 높은 정확도의 필드 구조 추론 결과를 보인다.
본 논문은 신경망을 이용한 최단 경로 문제를 풀기 위해 흡필드 신경망(Hopfield Neural Network)을 변형한 준최적 라우팅 알고리즘(suboptimal routing algorithm)을 다룬다. 이 알고리즘은 기존의 흡필드 신경망 알고리즘과는 달리 뉴런(neuron)의 진화를 위해 모든 주변 뉴런 정보뿐만 아니라, 상관 관계성이 높은 자신의 뉴런 정보도 동시에 이용함으로써, 수렴 성능 및 경로의 최적성을 향상하고자 하였다. 이 알고리즘의 수렴 속도는 흡필드 신경망을 이용하는 기존의 알고리즘보다 더 우수하며, 탐색 경로의 최적성도 높다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 이 결과는 거의 모든 출발지와 도착지 쌍에 대해 기존의 흡필드 신경망 기반의 최단 경로 탐색 알고리즘에 비해 네트워크 토폴로지에 비교적 덜 민감한 것으로 나타난다. 따라서, mobile ad-hoc network과 같이 네트워크 토폴로지가 시변하는 다중-흡 무선 패킷망(Multi-hop Packet Radio Network)에서의 경로 설정 알고리즘을 구현하는데 유용할 것으로 보인다.
KBS는 지난 해 국내 최초로 업체와 공동으로 개발한 디지털 송신기를 사용하여 실험방송 송출에 성공하였으며, 현재 본격적인 필드테스트를 수행하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 지상파 디지털 TV의 실시를 위해 지상파 디지털 TV의 전환과 실험 방송의 진행 사항, KBS의 지상파 DTV 송신 시스템에 대해 기술적인 사양과 구성, 그리고 필드 테스트 현황에 대해 소개한다.
대부분의 양계질병은 열과 통증을 수반하고 있지만, 개나 축우, 돼지와 같이 개체치료를 하지 못하기 때문에 보통 필드에서의 처치는 한계에 부딪치고 있는 실정이다. 특히 "열(Fever)"을 수반하는 동안의 항생체 처치는 계군을 예상되어지는 결과와 반대로 가게되는 경우도 있다. 이에 저자는 대군 농장들을 컨트롤 하기 위하여 여러 수단들을 찾게 되었는데 3년 정도 필드에서 적용하고, 그 결과 많은 호응을 얻게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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