본 논문은 휴대형 3D그래픽 가속기를 위한 벡터 처리기, 누승기, 제산기 및 제곱근기 회로 설계에 관하여 기술한다. 설계된 연산기는 부동소수점 대신 OpenGL/ES에서 권장하는 16.16 고정 소수점 방식을 사용하여 모바일 환경에서 저전력/저면적으로 동작하도록 하였다. 벡터 처리기는 RB 수체계 기반으로 설계되었으며 일반적인 4개의 승산기와 3개의 가산기로 구현한 방식에 비해 30%의 동작성능이 향상됐고, 10%의 면적 감소를 이루었다. 누승기, 제산기 및 제곱근기는 로그 수체계 기반으로 설계되었으며 이진수-로그 변환 시 룩업 테이블을 사용하지 않고 6-영역의 근사화 방법을 이용한 조합회로로 구현하였다. 누승기, 제산기 및 제곱근기는 일반적인 룩업 테이블로 구현한 방식과 비교하여 면적이 대폭 감소되었다.
본 논문에서는 점진적인 화소 확장을 이용하여 영상 내에 존재하는 선분을 찾아내는 선분 추출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 선분 추출 방법에서는 기존의 선분 추출 방법인 허프 변환 기반 방법이나 선분의 그룹화 기반 방법과는 다른 접근법을 사용하였다. 영상이 입력되면 케니 테두리를 구하고, 테두리 화소 중 임의의 점을 선택하여 선분을 근사화 시킨 기본 직선을 만든 후, 선택된 점에서 임의의 반경 내에 있는 테두리 화소들을 선택한다. 직선과의 거리 오차와 기울기 각의 오차를 이용하여 선택된 화소에 가중치를 부여한다. 가중치 합 비교에 의해 선택된 화소들이 떨어져 있는지를 판별한 후, 가중치를 적용한 최소자승법에 의해 선 맞춤을 하여 선분을 구하게 된다. 제안된 알고리즘은 기존에 제안된 방법들과 결과를 비교하였으며, 계산 속도가 빠르면서 실제 존재하는 선분 추출이 가능하다는 것을 실험 결과를 통해 제시한다.
본 논문에서는 그래픽 프로세싱 분야와 디지털 신호 처리 분야에 응용될 수 있는 로그수체계(Logarithm Number System; LNS) 기반의 제산기와 제곱근기를 설계하였다. 설계된 제산기와 제곱근기는 부동소수점 대신 16.16의 고정소수점 방식을 사용하여 모바일 환경에서 저전력/저면적으로 동작하도록 하였다. 설계된 제산기와 제곱근기는 이진수-로그 변환기, 감산기, 로그-이진수 변환기 등으로 구성되어 있다. 특히, 이진수-로그 변환시 룩업테이블(Look Up Table; LUT)을 사용하지 않고 6-영역의 근사화 방법을 이용한 조합회로로 구현함으로써, 기존의 룩업테이블로 구현한 방식에 비해 게이트 수가 감소되도록 하여, 제산기 3,130, 제곱근기 1,280 게이트로 구현되었다. 연산정밀도를 높이기 위해 에러 보상방법을 적용하였으며 연상 정밀도 분석결과 평균 퍼센트 에러가 가각 3.8% 와 4.2%로 평가되었다.
본 논문에서는 가상 공간상에서 아바타가 이동할 때 자율적으로 장애물을 회피할 수 있는 새로운 방법으로 등각 사상 방법을 이용한다. 먼저, 원형으로 근사화되는 장애물을 대상으로 하여 회피 경로를 생성하는 방법을 보이고, 타원형이나 다수의 장애물에 대한 회피 경로 생성 방법으로 확장한다. 그리고 마지막으로 중간 경로점을 이용한 전역경로계획 방법과 등각 사상을 이용한 장애물 회피 경로 생성 방법을 통합 시켜 전체 환경에서 자연스러운 아바타의 이동 경로를 생성하는· 방법을 제안한다.
3차원적인 도로의 안정성을 분석하기 위하여 개발중인 도로안정성 조사분석차량(RoSSAV) 에서 촬영된 측하방 CCD 영상에서 추출된 차선 중심점의 좌표가 있다면, 이 정보를 GPS 및 IMU 자료와 결합하여 차선의 3차원 위치정보를 자동으로 계산할 수 있다. 이 논문의 목적은 상기한 도로안전성 조사분석차량에서 취득한 측하방 영상으로부터 차선을 인식하고 차선의 중심점을 자동으로 검출해 내는 기술을 개발하는 데에 있다. 제안된 알고리즘은 촬영된 측하방 영상의 에지 방향을 분석하여 라인후보 영역(Line Supporting Region)을 정의하고, 이 영역의 에지 크기 프로파일을 분석하여 평면으로 근사시킨 뒤 근사된 평면의 중심선을 라인으로 추출한 후, 추출된 라인의 쌍이 차선의 밝기와 폭의 조건을 만족시킬 경우, 이를 차선으로 인식하는 알고리즘이다 이 알고리즘은 기존에 제안된 문턱화 기법에 기반한 도로추출방법에 비해 정확하고 안정적이며, 실제로 주어진 측하방 CCD영상을 이용한 실험을 통해 효과적으로 차선이 추출됨을 입증하였다.
본 연구는 최적설계 프로그램에 의해 PSC 박스 거더교를 최소경비로 자동 설계하고, 이를 다양한 Type의 교량 형식에 적용하여 강교나 콘크리트교량에 사용되는 일반적인 사항들이 PSC 교량에 어느 정도 부합이 되는지 검토하였다. 즉 연속교에서 부등 경간 분할교량과 등경간 분할교량을 비교하여 적정한 부등 경간 분할 비율을 산정하였고, 시대별ㆍ시방서별로 달리하는 하중계수가 PSC 박스 교량의 최적설계에 미치는 영향을 검토하였다. 또한 철근 콘크리트 교량 및 강교에 미관적으로 수려하고 재료 절감에 효과를 보이는 변단면을 PSC-박스형 거더교에 적용하여 보았다. 사용된 최적설계 프로그램은 축차 무제약 최소화 기법을 이용하였고, 설계과정에서 설계점들이 설계가능 영역밖에 있더라도 허용할 수 있도록 Kavlie가 제안한 확장 벌칙함수를 도입하였다. 또한 설계점들의 탐사 방법은 Powell's direct search method를 사용하며, 설계시간을 단축시키기 위해 설계점 변화에 따른 단면력 변화를 gradient를 이용하여 근사화 시키는 방법을 사용하였다.
본 연구는 최적설계 프로그램에 의해 FSM 공법의 PSC 박스 거더교를 최소경비로 자동 설계하고 이를 다양한 교량 형식에 적용하여 적정 형고비 Span Length to Girder Depth와 교폭에 따른 적정 셀(cell )수를 검토하고 최적설계의 필요성을 알리는데 목적이 있다. 사용된 최적설계 프로그램은 축차 무제약 최소화 기법을 이용하였고, 설계과정에서 설계점들이 설계가능 영역밖에 있는것을 허용할 수 있도록 Kavlie가 제안한 확장 벌칙함수를 도입하였다. 또한 설계점들의 탐사 방법은 Powell's direct search method를 사용하며, 설계시간을 단축시키기 위해 설계점 변화에 따른 단면력 변화를 Gradient를 이용하여 근사화 시키는 방법을 사용하였다. 그리고 설계변수의 수렴성과 셀수 지간장 차선수별 최적비용의 상관관계를 도출하였다.
본 연구는 FSM 공법의 PSC 박스 거더교를 최소경비로 자동 설계하는 최적설계 프로그램을 이용하여 다양한 변단면 거더유형을 가진 등경간 및 부등경간 거더교에 대하여 최적설계를 수행하였다. 또한 각 변단면 거더유형에서 산출된 최적의 긴장재 배치에 관하여 연구함으로서 향후 복잡한 구조물에 대하여 더욱 적절한 긴장재의 배치형태에 대한 방향을 제시하고자 하는데 목적이 있다. 사용된 최적설계 프로그램은 축차 무제약 최소화 기법을 이용하였고, 설계과정에서 설계점들이 설계가능 영역밖에 있는 것을 허용할 수 있도록 Kavlie가 제안한 확장 벌칙함수를 도입하였다. 또한 설계점들의 탐사 방법은 Powell's direct search method를 사용하며, 설계시간을 단축시키기 위해 설계점 변화에 따른 단면력 변화를 Gradient를 이용하여 근사화 시키는 방법을 사용하였다.
정준대응분석은 생태학에서 장소, 종 그리고 환경변수의 관계를 시각적으로 보기 위해 가장 많이 사용되는 서열화 방법 중의 하나이다. 그런데 이 방법은 표본이 바뀔 때마다 분석결과가 달라지기 때문에 종 간의 생태학적 유사성에 대한 일관된 해석을 어렵게 한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 정준대응분석에 붓스트랩 방법을 활용하였다. 이를 통해 전체 관찰 자료수에 반비례하여 좌표점의 변이가 나타나고, 붓스트랩 신뢰구간을 사용한 포함확률이 명목확률에 근사함을 확인하였다.
k (${\geq}2$) 그룹의 p-차원 데이터의 시각화에서 가장 전형적인 방법은 Fisher의 정준판별분석(canonical discriminant analysis; CDA)이다. CDA는 마할라노비스 공간에서 k개 그룹 중심을 근사하게 통과하는 저차원 부공간에 관측점들을 사영한다. 본 논문은 척도화 유클리드 공간에서 다그룹 다차원 데이터를 시각화하는 방법을 제안하는데, 저차원 부공간의 제1축(또는 제1축과 제2축)은 그룹 중심들의 최대변별(maximum discrimination)에서 찾고 부공간의 제2축(또는 제3축)은 관측개체들의 최대산포(maximum dispersion)에서 찾는다. 이러한 혼종방법(hybrid method)은 2-그룹 다차원 자료의 시각화에서 특히 유용하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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