본 논문에서는 은닉 마르코프 모델 (HMM: hidden Markov model)을 이용한 제스처 인식 방법을 제안하고, 이를 게임 시스템의 인터페이스로 적용한 사례를 소개한다. 제안된 방법은 다음의 두 가지 특징을 가진다. 첫 번째는 사전에 분할된 데이터 열을 입력으로 사용하는 기존의 방법과는 달리, 제안된 방법은 카메라로부터 입력되는 비디오 스트림을 HMM의 입력으로 사용한다는 것이다. 두 번째는 제안된 HMM은 제스처의 분할과 인식을 동시에 수행한다는 것이다. 제안된 방법에서 사용자의 제스처는 13개의 제스처들을 인식하는 13개의 specific-HMM들을 결합하는 하나의 통합된 HMM을 통해 인식된다. 제안된 HMM은 사용자의 머리와 양손의 2D-위치 좌표로 구성된 포즈 심볼들의 열을 입력받는다. 그리고 새로운 포즈가 입력될 때마다, HMM의 상태 확률 값을 갱신한다. 그때, 만약 특정 상태의 확률 값이 미리 정해둔 임계치보다 큰 경우, 그 특정 상태를 포함하고 있는 제스처로 인식한다 제안된 방법의 정당성을 입증하기 위하여, 제안된 방법은 Quake II라는 컴퓨터 게임에 적용되었다. 실험결과는 제안된 방법이 높은 인식 정확률과, 계산 시간을 확연하게 감소시킬 수 있었음을 보여주었다.
일반적으로 사용되는 마커 기반의 증강현실 시스템은 카메라 입력영상 내에 마커가 항상 존재해야 한다는 제한 때문에 사용자의 접근에 불편을 준다. 때문에 최근 배경 영상에서 취득할 수 있는 객체를 자연 마커로 생성한 시스템이나 배경 영상의 특징을 이용해 기하학적 지도를 작성하여 가상의 객체 정합에 이용한 증강현실 시스템들이 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 카메라 입력 영상에서 동일 평면상에 존재하는 특징들을 검출하고, 이를 추적함으로써 카메라 위치 정보를 추정하는 증강현실 시스템을 제안한다. 또한 특징점 추적에 사용된 추적 방법은 카메라에서 취득한 영상 밖으로 특징점이 벗어날 경우 더 이상 추적할 수 없는 문제점을 가지고 있어, 이를 보완하기 위해 새로운 특징점을 재검출하여 객체의 정합을 유지하는 방법도 제시한다. 제안된 방법은 미리 지정된 마커를 사용하지 않기 때문에 사용자의 접근이 편리하고, 특정한 형태의 마커를 사용하지 않는 다른 시스템보다 비교적 간단하게 구현할 수 있어 다양한 모바일 환경에서 유용하게 이용될 수 있다.
출력 장치로 널리 이용되는 LCD(Liquid Crystal Display)는 CRT(Cathod-ray tube)에 비해 그 반응 속도가 느린 단점을 가진다. 이러한 단점으로 인해 시간방향으로 급격한 밝기 변화가 발생하는 영상에서 출력되는 영상이 흐려지는 문제점을 가진다. 반응 속도의 문제점을 극복하기 위해 LCD에서는 오버드라이빙 기술을 TCON에 적용하여 사용하고 있다. 이러한 오버드라이빙을 위해서는 화면에 출력된 이전 영상에 대한 정보를 압축 저장해야 한다. 기존의 8bit HD급을 위한 TCON에서는 TCON의 칩면적과 실시간성을 고려하여 AM-BTC(Absolute Moment Block Truncation Coding)기법을 적용하여 이러한 목적을 달성하고 있다. 하지만 최근에 많은 수요가 예상되는 10 bit Full HD급 대형 LCD에서는 기존에 비교하여 영상 데이터의 양이 많기 때문에 기존의 방법이 적합하지 않다. 기존의 방법을 10 bit Full HD급 대형 LCD에 적용하면 TCON의 칩면적의 증가로 인한 비용이 발생하거나, 화질의 열화를 야기하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 샘플 블록 내의 형태학적 정보에 적응적인 이원적 구조를 가지는 Dual BTC기법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 Dual BTC기법이 기존의 AM-BTC기법 보다 정량적 측면과 정성적 측면에서 성능이 우수함을 확인하였다.
연소기기에서 연소반응과정이 일어날 때 연소로 내 고온의 온도 분위기에서 공기 중의 산소와 질소가 반응하여 질소산화물이 발생하게 된다. 발생한 질소산화물을 저감하기 위하여 화력발전소나 폐기물 소각로는 촉매를 이용한 탈질설비를 설치하고 있는데 이에 따른 설치와 유지비용이 많이 소요된다. 연소기기에서 질소산화물을 저감하기 위한 여러 가지 방법 중에 배기가스 재순환 방법이 널리 쓰이고 있다. 본 연구에서는 배기가스 재순환 배관에 코안다 노즐을 사용하여 배기가스를 재순환하는 재순환 버너에 대하여 전산유체해석을 통해 연구를 수행하였으며 냉간 유동에서 배기가스 재순환 유동 특성을 살펴보았고 코안다 노즐의 공기 측 간격 변화와 공기 유량 변화에 따른 배기가스 재순환 유량 특성을 살펴보았다. 본 연구의 버너 형상은 배기가스 재순환 흡입구와 출구는 원통 버너의 중심을 향하지 않고 접선 방향으로 설치되어 있어서 버너 내부에서 선회 유동이 형성 되었으며 이에 따라 원통 내부의 중심부분에 역류가 일어나는 특성을 관찰하였다. 또한, 코안다 노즐의 공기 측 간격은 0.5mm일 때는 배기가스 재순환 유량이 공기량 보다 약 2.5배 이었고 1.0mm일 때는 약 1.5배로 나타났으며 같은 공기 측 간격에서 공기량을 증가하면 배기가스 재순환 유량은 약간 증가하는 것을 알 수 있었다.
썬루프 버페팅 현상은 차량 주행시 발생하는 주요 바람소리 문제점 중 하나이다. 버페팅 문제점을 해결하기 위해서 전산 해석을 적용한다면, 실험적 방법보다 비용을 절감할 뿐 아니라 발생 원리 또한 규명할 수 있다. 그러나 전산 해석을 이용하기 위해서는 해석 결과의 정확성이 보장되어야 실제 차량 개발에 적용할 수 있다. 이 연구에서는 해석적 방법의 정확도 향상을 위해 주요 상업용 전산해석 소프트웨어들의 썬루프 버페팅 현상 예측에 대한 벤치마크 테스트를 수행하였다. 해석 대상은 차량의 형상을 간략하게 만든 HSM(Hyundai simplified model)을 이용하였고, 정확도 비교를 위해 속도별 버페팅 현상에 대한 실험을 현대자동차 공력무향풍동에서 실차내부의 흡음재에 의한 효과를 해석적으로 고려하기 위해 음향 응답 실험을 수행하여 해석 결과 정확도 향상을 위해 각 상용 소프트웨어 제작사에 해석 전에 제공 하였다. 이 연구를 통해 대부분의 상용 소프트웨어들이 실험결과와 유사한 해석 결과를 도출하였다. 또한, 실제 차량 개발에서 적용하기 위한 해석 예측 우선순위를 서로 공유하여 추가 해석을 통해 차량 개발에 적용 가능한 보다 정밀한 해석 정확도를 얻어낼 수 있었다.
기 제안된 수리적 동적통행배정모형은 전체 시뮬레이션 기간동안 시간종속적 교통수요와 교통망의 교통상황이 이미 안정되어 있고 장래에도 예측가능 하다는 가정을 전제로 개발되었다. 이러한 가정은 실제 시시각각으로 변화하는 교통수요와 교통상황의 예측 불가능함 고려할 때 비현실적이라고 할 수 있다. 한편, Rolling Horizon Implementation(RHI)은 기종점간의 수요행렬(trip matrix)과 교통상황(traffic condition)이 단기간의 예측시간동안 현재의 예측정보를 기반으로 신뢰성 있게 모니터링 될 수 있고, 그 시점에서 보다 미래로 연장된 시간으로는 불확실성(uncertainty)의 증가를 고려한다는 가정을 전제로 제안되었다. 따라서, RHI개념과 부합되는 수리적 동적통행배정모형은 시뮬레이션 출발시점에 수요와 교통상황에 대한 확정적 정보가 이미 획득되어 있고, 그 기간이후의 정보에 대해서는 시간이 흐름에 따른 정보의 유용성을 근거로 각 운전자 그룹이 인지 (Perceived)하는 가로망의 통행비용(travel cost)을 최소화되도록 차량을 배정하는 것으로, 실시간적으로 인지된 교통수요와 교통망에 대한 정보를 통행배정초기에 입력변수로 사용하여 실시간 교통정보모형으로서 운영가능 하다는 장점을 제공한다. 본 연구는 수리적 동적통행배정모형이 RHI개념과 부합되어 교통상황과 수요변화를 실시간적으로 반영하여 운영되도록 모형의 기능을 확장하는 데 있다. 이를 위해, 다계층 이용자(multiple user classes) 동적통행배정모형을 변동등식(variational equality)이론에 근거한 모형식을 기반으로, 실시간 통행배정에서 발생하는 종점에 도착하지 못한 차량(unfinished trips)과 이들의 재배정(rerouting strategy) 문제를 인식하고, 이 차량들을 링크상의 교통량 전파조건(flow propagation constraint)을 토대로 다음 통행배정 시간대의 실시간 수요로서 반영할 수 있는 방안을 제시한다.
특송 소화물 수송은 상품의 생산과 소비에 직결되어 있으며 소비자에 대한 원활한 소화물 수송이 경제에 미치는 영향이 지대하므로 그 중요성은 날로 증대하고 있다. 특히, 소비자 중심의 다 빈도 소량 운송시대로의 전환과 택배 등 특송 소화물 운송 산업의 활성화에 대한 화물수송 증가추세에 비해 적절한 계획 및 정책이 결여되어 있는 실정이다. 본 논문에서는 물류센터(단지)에서 모든 고객에게 수 배송을 가장 빠른 시간 내에 완료하여 고객이 서비스를 받기 위해 대기하는 시간을 최소화하는 차량경로를 결정하는 배송완료시간 최소화를 위한 차량경로모형을 제시한다. 본 연구에서는 마지막으로 방문을 받는 수요자의 대기시간을 최소화하는 개념으로서 생산문제와 비교하면 단위시간당 동일한 비용이 지출된다고 가정 할 때 모든 제품의 생산 및 판매까지의 총 비용을 최소화하는 것이 고전적인 차량경로문제라고 본다면 모든 제품의 생산완료 시점을 최소화하여 납기일을 단축시키는 것이 특징으로 볼 수 있다. 본 수리모형이 고전적인 차량경로문제와 구별되는 개념 중 하나는 각 차량의 마지막 방문수요지에서 물류센터로 복귀하는 시간은 고려하지 않으며 이에 따라 동일한 수요자를 방문하더라도 방문순서에 따라서 이동시간이 상이한 것과 또한 차량들이 방문하는 총 이동시간이 동일하더라도 경로 변경에 따라 모든 수요자 중 가장 마지막에 방문을 받는 수요자의 대기시간을 단축할 수 있다. 일반적으로 이러한 모형은 배송을 완료하는 시점이 중요시 되는 특송 소화물, 신문배송 문제, 신선함을 요하는 상품 또는 퀵 서비스 등 다양한 서비스 문제에 확대 적용할 수 있다. 제시된 모형은 ILOG Cplex 및 Solver를 활용하여 기존 차량경로문제와 비교하여 다양한 고객 및 차량 수에 대하여 최적해에 근접한 해를 쉽게 구할 수 있다.
가장 최근에 표준화가 완료된 동영상 압축 코덱인 H.264/AVC는 율-왜곡 최적화를 사용하여 압축률이 상당히 향상되었다. 율-왜곡 최적화는 다수의 후보 모드들 중에서 최적의 모드를 결정하기 위한 수단이며, 모든 모드에 대하여 라그랑지안 비용을 계산하여 그 비용이 가장 적은 모드를 최적의 모드로 결정한다. 하지만 이 방법의 사용으로 인하여 H.264/AVC 부호기의 계산 복잡도가 상당히 증가하였다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 화면 내 예측 부호화의 율-왜곡 최적화의 사용으로 인한 계산 복잡도를 감소시키는 고속 화면 내 예측 모드 결정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Intra$4{\times}4$와 Chroma Intra의 부호화 속도를 향상시키기 위하여 최고 확률 모드(MPM)가 가장 최적의 예측 모드인 경우를 미리 판단하여, 이 경우에는 율-왜곡 최적화 과정을 생략하고 최고 확률 모드를 사용하여 부호화한다. 또한 이 방법을 색차 화면 내 예측 모드에 유사하게 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 손실이 거의 없이 평균 약 63%의 부호화 시간을 절약하였다.
가상 탐색은 대규모의 화학분자 데이타베이스의 화학분자 데이타들을 분자 다킹과 같은 컴퓨팅 기술을 이용하여 한정된 소규모의 화학분자만을 스크리닝하는 과정으로, 대규모 컴퓨팅 파워와 데이터 저장 용량을 요구하는 대표적인 대규모의 과학 어플리케이션이다. AutoDock, FlexX, Glide, DOCK, LigandFit, ViSION 등과 같은 기존의 분자 다킹 소프트웨어나 어플리케이션들은 슈퍼 컴퓨터, 단일 클러스터, 또는 단일 워크스테이션 둥을 이용하여 작업을 수행하도록 개발되었다. 하지만 슈퍼컴퓨터를 이용한 가상 탐색은 너무 많은 비용이 든다는 문제점이 있고, 단일 클러스터나 워크스테이션을 이용한 가상 탐색은 오랜 수행 시간이 요구되는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 대규모의 데이타 집약적인 연산을 지원하는 그리드 컴퓨팅 기술을 이용하는 서비스 기반 가상 탐색 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 가상 탐색을 위한 3차원 화학 데이타베이스를 구축하였다. 그리고 효율적인 분자 다킹 서비스를 제공하기 위해 자원 브로커와 데이타 브로커를 설계하고 가상 탐색을 위한 다양한 서비스들을 제안하였다. 본 논문에서는 DOCK 5.0과 Globus 3.2를 이용하여 서비스 기반 가상 탐색 시스템을 구현하고 성능 평가를 실시하였다. 본 논문에서 구현한 서비스 기반 가상 탐색 시스템은 신약 개발이나 신소재 개발 과정에서 연구 개발 기간을 단축하고 개발 비용을 절감할 수 있다.
본 연구에서는 문서 클러스터링 결과 도출된 개별 클러스터가 함축하고 있는 의미를 파악하는 데 필요한 어휘들의 정보량을 활용한 문서 클러스터 레이블링(Documents Cluster Labeling) 방법을 제안하였다. 이를 위해, 클러스터에 포함된 어휘들이 해당 클러스터에서 얼마나 중요한 비중을 차지하고 있는지 파악하기 위하여 각 어휘의 출현 빈도와 정보량을 이용한 어휘의 가중치를 계산한 후, 워드넷을 이용하여 클러스터에 포함된 어휘들의 최근접 공통 상위어를 후보 레이블로 식별하였다. 이상의 과정을 거쳐 식별된 후보 레이블의 정보량과 클러스터내에서의 중요도 가중치를 활용해, 해당 클러스터의 의미와 특징을 포괄적으로 표현할 수 있는 대표 레이블을 결정하였다. 본 연구의 우수성을 입증하기 위해 다음과 같은 실험을 수행하였다. 실험은 본 연구에서 제안한 방법에 따라 선정된 레이블과 후보 레이블을 워드넷에 프로젝션한 후, 워드넷상에서 이들 레이블의 위치(깊이)를 확인하였다. 또한 선정된 후보 레이블을 상위어로 갖고 있는 클러스터 내 어휘의 수를 도출하여, 휴리스틱 방법에 따라 선정된 레이블을 전문가가 찾은 대표 레이블과의 비교를 수행하였다. 평가지표로 후보 레이블의 적합성($Suitability_{cl}$)과 대표 레이블의 적절성($Appropriacy_{rl}$)을 활용하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법을 적용해 문서 클러스터 레이블링을 수행할 경우, 후보 레이블의 적합성의 경우 기존의 방법보다 약간 감소하지만 계산량이 기존 방법의 약 20% 정도로 감소하였으며, 대표 레이블의 적절성의 경우 기존의 방법보다 우수한 결과를 도출하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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