이 논문에서는 능동형태 모델을 개선하여 입술의 형태를 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 입술의 형태변형은 능동형태 모델에 기반을 둔 통계적 형태 변형 모델을 사용하여 표현하였다. 능동형태 모델에서 각 점은 지엽적인 정보인 프로파일을 기반으로 독립적으로 이동하기 때문에 많은 오류가 발생할 수 있다. 전역적인 정보를 사용하기 위하여 이 논문에서는 능동윤곽선 모델에서 사용하는 것과 유사한 에너지 함수를 정의하고 전체 에너지가 최소화되는 위치로 점들이 이동하게 하였다. Tulip 1 데이터 베이스에 있는 입술 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존 방법보다 실제 형태에 가깝게 입술을 추출하였다.
여러 가지 형태의 연소 불안정성 중에서 50-500Hz 사이에서 발생되며 길이방향 모드(longitudinal mode)로 특징이 있는 저주파수 불안정성이 램제트 혹은 재연소기(Afterburner)의 연소 불안정성에서 가장 중요한 것이라고 여겨진다. 본 논문에서는 램제트 흑은 재연소기에서 일어날 수 있는 길이 방향의 연소 불안정성을 Modal 해석법을 사용하여 수학적인 모델로 만들었다. 특히 이 모델의 선형형태는 어떤 형태든지 선형 속도에 민감한 Burning rate 모델을 사용할 수가 있어서 보다 포괄적인 형태로 만들어져 있으며, 이 모델을 이용하여 여러 가지 연소 형상과 불완전 연소 응답 등을 연구할 수 있다. 본 논문에서는 실제 연소 형상과 유사한 삼각형 모양의 연소 형상을 사용하여 기존의 다른 모델들과 비교 분석하였다.
현재 많이 사용되고 있는 P2P 개념으로는 순수 F2P와 변형 F2P구조가 있다. 순수 P2P의 모델에는 Gnutella와 Ktella 등의 형태가 존재하고 변형 P2P로는 무수히 많은 형태가 존재한다. 순수 P2P 모델의 경우에는 정보 공유에서 연결성을 장점으로 Gnutella의 형태를 응용한 형태로 많이 사용되고 있지만 정보를 검색하거나 제공하기 위해 많은 트래픽을 소모하게 된다. 이와는 달리 변형 P2P모델들 중 정보 공유 모델들이 존재하는데 이 모델들은 사용자에게 효율적이고 빠른 검색과 색인을 제공하기 위해 기존의 서버/클라이언트 형태를 취하고 있지만 제공하는 서버의 능력에 의존할 수 밖에 없다. 파일공유 모델의 Peer들에 대해 연결성 유지를 위한 많은 부하와 사용자에 있어서 그룹에 대한 형태의 문제점 그리고 서버의 Fail로 인한 비 연결성에 대한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 라우팅 프로토콜 기법에서의 접근과 계층적 구조를 적용하고 Backup 시스템을 포함해서 효율적인 그룹관리와 동적인 서버의 지정으로 신뢰성을 유지하기 위한 시스템을 설계하고 구현하였다.
본 논문은 특징 가중치 벡터를 적용하여 능동형태 모델(Active Shape Model)기반에서 눈동자의 움직임 추적 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 일반적인 능동형태 모델에서는 객체 추적을 위한 PDM 구성을 위해 각 특징점 구성 벡터의 유클리디안 거리의 최소 값으로 Training Set정렬 과정을 수행한다. 이 과정에서 적절하지 못한 샘플 영상으로 인해 안정된 PDM을 구성하지 못하는 문제점이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에 서는 형태를 구성하는 특징점마다 가중치를 부여하는 벡터를 작성하고, 최소자승근사법으로 최유사 특징점 벡터를 산출하기 위한 선형방정식을 구상하였다. 이로 인해 안정된 PDM을 구성할 수 있었으며, 눈동자 추적실험을 통해 형태적 움직임을 보정하는 실험을 수행하였다. 실험결과 기존의 능동형태 모델에 비해 반복연산의 횟수가 줄어들고, 다양한 형태로 나타나는 눈동자의 움직임 추적에 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 인터넷상에 업로드되는 음란 영상물을 차단하기 위해 활동적 형태 모델(active shape model)을 이용한 유해 영상 탐지 방법을 제안한다. 본 논문에서는 활동적 형태 모델을 이용하여 가슴선의 형태를 주성분 분석(Principle Component Analysis)과 정렬을 통해서 학습하고, 각 제어점에 대응하는 화소값 분포를 학습한다. 그리고 학습된 형태와 화소값 분포를 이용하여 가슴선을 찾는다. 본 논문에서는 형태 모델의 초기 위치를 정확하게 선택하기 위해 스케일, 회전, 이동에 관한 파라미터를 추출한다. 이 정보를 획득하기 위해서 본 논문에서는 유두 부분의 위치를 찾고, 유두 위치로부터 모든 방향으로 방사하여 후보 가슴선을 찾는다. 이와 같이 검출한 가슴선 정보를 이용하여 스케일과 회전 값을 찾아 평균 형태(mean shape)를 위치시키고, 활동적 형태 모델을 반복적으로 탐색한다. 최종적으로 수렴한 형태의 제어점(landmark)과 후보 가슴선과의 거리 평균을 계산하여 유해영상의 유무를 판단한다.
본 논문은 IEEE에서 제공하는 TEAM Problem 21번 주제를 참고하여 Tie-Plate의 최적설계안에서 기본적인 형태의 변화에 따른 손실 비교를 제시하였다. 기존의 Tie-Plate의 최적설계안은 본 저자의 논문에서 제시하여 Tie-Plate 중간부분에 $3{\times}3$의 형태로 설계되었다. Tie-Plate의 최적 설계안은 앞에서 보는 부분에서의 형태를 띄고 있으며 본 논문에서는 Tie-Plate의 기본 모델에서 적층되는 모델과 슬롯을 파는 모델 등으로 손실비교를 하였다.
ISCST 등의 대기확산모델은 모두 EPA에서 개발된 것으로 모델 운영에 사용되는 모든 데이터가 미국의 실정에 맞게 프로그램 되어 있다. 특히 ISC모델을 운영하기 위하여 필요로 하는 기상자료를 생성하는 MIXHTS와 PCRAMMET등은 미국 기상청이나 기타 기상관련 기관에서 발표하는 자료를 사용하도록 되어있다. 따라서 ISC를 운영하는데 있어 국내 기상자료를 해당하는 형태로 전환해야 하는 번거로움이 있으며 우리나라 기상청에서 발표하는 기상자료의 형태와 MIXHTS PCRAMMET에서 요구하는 기상자료형태를 모두 알고 있어야만 ISC를 운영하기 위한 올바른 기상자료를 만들 수 있었다. (중략)
공간과 형태 디자인에 있어서 스터디모델은 완성될 공간이나 형태가 디자인되는 공간과 형태에 구체적인 시각적 매개체를 제공하며, 보다 근본적으로 디자인도면에 대한 상호 보완적 수단으로서 이용된다. 즉 스터디모델은 2차원적인 속성을 지니는 디자인 도면에 3차원적인 이해 수단을 추가적으로 부여한다. 따라서 디자인이 진행되는 동안 구체적인 공간의 형태와 공간구성을 디지털스터디모델을 이용하여 자유로운 각도에서 시각적으로 감지하며 공간과 형태를 분석하게 해준다. 일반적으로 유형적인 재료를 사용하여 제작되는 스터디모델은 디자인 과정에서 디자인 내용의 변경과 스터디모델의 용도에 따라서 여러 번 제작되어야 하며, 디자인도면과 모델의 관계는 공간의 지각과 이해를 통해서만 이루어진다. 이것은 디자인도면과 스터디모델 매체사이의 상호보완성이 동시에 이루어지지 않기 때문이다. 그러나 본 연구에서 제안된 3차원 디지털 디자인 프로세스를 이용하면, 즉각적인 시각적 표현과 더불어 디자인 단계에서 다양한 분석과 디지털 디자인모델 결과물들을 얻어낼 수 있게 된다. 결국 디자인계획과 디자인 구체화 단계에서 디지털디자인 프로세스를 활용할 경우 입체적 표현을 실시간으로 적용할 수 있으며, 3차원 디지털모델을 시각화하여 최종 디자인을 위한 공간과 형태의 다양한 분석이 가능하게 된다.
공간 스케치에서 그리고자 하는 모델의 종류에 따라 효율적인 입력장치가 다르게 정의될 수 있다. 범용적인 공간 스케치 시스템에서 다양한 형태의 완드 형태를 지원하여 그리고자 하는 모델 또는 모델의 특정 부분에 적합한 완드의 형태를 바꾸어 가며 사용함으로써 효율적인 공간 스케치를 수행할 수 있다. 모델을 스케치 하는 중에 완드의 형태를 변형하기 위하여 기존의 메뉴를 사용하지 않고, 완드의 자세 또는 경로를 조절함으로써 완드의 타입과 형태를 바꾸는 완드 스타일을 제안하였으며, 완드의 입력 데이터를 격자 기반의 드로잉 기법을 사용하여 공간 스케치 시스템에 적용하였다.
본 논문은 뼈대-구조(skeleton) 형태의 Active Shape Models을 이용한 사람의 자세 정합에 대한 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모델 생성과 정합 과정에서의 빠른 수행 시간을 위해 기존 윤곽 형태(silhouette)의 모델이 아닌 뼈대-구조 형태의 모델을 적용하였다. 기존 Active Shape Models을 뼈대-구조 형태로 사람 자세 정합에 적용했을 경우 자세를 결정짓는 팔과 다리의 부정확한 정합은 사람 몸의 다양한 색상 정보와 전후(fore-rear direction)만을 고려한 특징점(landmark)의 방향정보로 인해 발생되며, 이러한 문제점은 입력 영상의 차영상 정보와 사람의 자세를 결정짓는 팔과 다리의 중요 특징점에 방향정보를 추가하여 해결하였다. 사람의 뼈대-구조 모델을 생성하기 위해 600개의 이미지를 사용 하였으며, 생성된 형태 모델은 사람의 자세에 정합될 수 있는 17개의 특징점을 포함한다. 정합 과정에서 최대 30번 이하의 반복 과정을 수행 하며, 최대 수행 시간은 0.03초로 빠른 수행 시간의 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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