사용자들은 그들의 관심이 관심지점 (POI: Point-of-Interest)과 관련이 있다는 사실을 언급하기 위해 위치 기반 소셜 네트워크에 체크인하거나 그들의 상태를 올리는 경향이 있다. 관심지역 (AOI: Area-of-Interest)을 찾는 기존 연구는 대부분 위치 기반 소셜 네트워크로부터 수집된 공간 태그된 사진과 함께 밀도 기반 군집화 기법을 사용하여 수행되었다. 반면, 본 연구에서는 POI 중심을 포함한 하나의 군집에 해당하는 POI 경계선을 추정하는 데에 초점을 맞춘다. 트위터 사용자들로부터의 공간 태그된 트윗을 사용하여 POI 중심으로부터 도달할 수 있는 적절한 반경을 찾음으로써 POI 경계선을 추정하는 밀도 기반 저복잡도 두 단계 방법을 소개한다. 두 단계 밀도 기반 추정을 통해 선택된 공간 태그의 convex hull로써 POI 경계선을 추정하는데, 각 단계에서 다른 크기의 반경 증가를 가정하여 진행한다. 제안한 방법은 기본 밀도 기반 군집화 방법보다 계산 복잡도 측면에서 우수한 성능을 가짐을 보인다.
전자 잉크 데이터는 스타일러스 펜을 주된 입력 도구로 사용하는 PDA 등과 같은 펜 기반 컴퓨터의 개발로 출현한 멀티미디어 데이터이다. 최근 들어 펜 기반 모바일 컴퓨터의 발전과 보급은 전자 잉크 데이터 처리 기술에 대한 필요성을 증가시키고 있다. 본 논문에서는 펜 제스쳐 (pen gesture)를 허용하는 전자 잉크 에디터개발에 필요한 기술들을 연구하였다. 제스쳐와 잉크 데이터는 펜 기반 사용자 인터페이스의 가장 큰 특징중 하나이지만 아직 충분한 연구가 되지 않았다. 본 논문에서는 펜 제스쳐 구분을 위한 새로운 제스쳐 인식 알고리즘과 제스쳐 명령을 수행하기 위한 잉크 데이터의 분할 방법이 제안되었으며 제안된 방법들을 이용하여 제스쳐를 허용하는 전자 잉크 에디터 GesEdit를 개발하였다. 제스쳐 인식 알고리즘은 입력된 획의 여덟 가지 특징에 기반하고 있으며 전자 잉크 데이터를 GC(Gesture Components) 단위로 분할하는 방법은 볼록껍질(convex hull)과 입력 시간을 사용하였다. 열 명의 피실험자에 의해 수행된 다양한 실험 결과 아흡 가지 제스쳐들은 평균 99.6%의 인식률을 보여 주었다.
현재 사회전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 정지영상 검색을 위해 사용자가 질의(query)를 요구하면 질의 물체를 배경으로부터 분할한 후 유사물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상이 들어오면 우선 메디안 필터링 처리를 하여 잡음 제거한 후 캐니 에지 탐지법으로 물체의 에지를 구한다. 그리고 볼록 다각형 기법을 이용하여 배경으로부터 질의물체를 분할한다. 분할된 영상으로부터 컬러 히스토그램을 구한 후 데이터 베이스내의 영상과 히스토그램 인터섹션을 하여 유사치를 구한다 또한 공간적 그레이 분포와 질감특성을 추출하기 위해 분할된 영상을 그레이 영상으로도 변환시켜 웨블릿 변환한 후 밴디드 오토코릴로그램과 에너지를 구해 유사치를 구한다. 이렇게 구한 유사치을 더해 최종 유사영상을 검색하는데 물체 분할기법을 사용함으로써 배경에 강인할 뿐 아니라 보다 정확한 물체 검색이 가능하였다.
항공라이다 데이터를 이용한 건물 추출 연구가 많이 진행되어 오고 있으나 대부분의 연구는 건물경계를 직선으로 가정하기 때문에 곡선경계가 포함된 건물의 경계를 올바르게 모델링하지 못하는 한계가 있다. 본 논문은 곡선경계를 포함하는 건물을 항공라이다 데이터로부터 직선과 곡선이 혼합된 경계로 모델링하는 것을 목적으로 한다. 건물점들에 대하여 적응적 컨벡스헐 알고리즘과 큰 반경의 국지적 컨벡스헐 알고리즘을 적용하여 두 세트의 경계점을 추출한다. 경계점들의 평균 점 간격 및 수직이등분선의 교차 비율에 의하여 곡선 세그먼트를 판별한 후, 직선과 곡선 세그먼트에 대하여 각각 다른 정규화 방법을 적용하여 건물경계를 모델링한다. 실험결과, 곡선 세그먼트의 추출 완전성과 정확성이 각각 69%, 100%로서 본 연구의 방법을 통해 대부분의 곡선경계를 올바르게 추출 및 모델링 할 수 있었다. 본 연구의 결과는 수치지도 제작기준을 만족하는 건물경계를 자동으로 생성하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 배경의 움직임이 유발되는 능동 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 포착되는 영상 데이터를 대상으로 카메라의 사전 설치 정보나 좌표 보정(calibration) 없이 강체(rigid body) 혹은 비 강체(non-rigid body)의 움직이는 물체를 추출하고 이의 이동 방향을 판단하여, 추적하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이동 물체의 영역분할을 위하여 동체의 형태를 규정하는 특징 점을 추출하고, 시간에 따른 특징 점의 이동 벡터로 구성된 특정 플로우 필드(feature flow field)를 구한 후 이들을 다차원 특정 공간상에서 군집화(clustering)함으로써 동체를 추출한다. 제안하는 IRMAS(lncremenatal Rotational Minimum Angle Search)에 의하여 군집화된 특정점들의 볼록 다각형(convex hull)올 구함으로써 이동 물체의 개괄적인 외곽 형태를 재 구성한다. 또한, 이동 궤적의 갑작스러운 변화를 가져올 수 있는 동작 특성을 가지는 이동 물체의 효과적인 추적을 목적으로 개선된 선형 예측기를 사용하였다. 이동 궤적 예측기는 기존의 선형 예측기의 차수를 이동의 변화도에 따라 적응적으로 조정함으로써 예측 오차를 감소시켜, 빠른 속도로 이동 궤적에 수렴한다.
본 논문에서는 키넥트의 3차원 영상정보를 이용하여 손가락 움직임을 검출하고 이 정보를 이용하여 종이건반 피아노를 구현하는 방법을 제안한다. 키넥트의 컬러영상과 깊이영상을 이용하여 먼저 건반 식별을 위해 필요한 건반 패턴 정보와 사용자의 종이건반 누름 여부를 판정하기 위한 건반깊이 정보를 검출한다. 배경의 깊이정보를 이용하여 입력된 깊이정보로부터 손 영역을 검출할 경우 종이건반과 접촉한 손가락 끝부분이 잘려나가는 문제를 해결하기 위해 스킨 컬러를 이용하여 정확도를 향상시켰다. 그리고 면적을 이용한 외곽선 검출과 convex hull 알고리즘을 이용하여 손가락 끝점을 검출하고 건반 패턴 정보와 비교하여 건반 누름을 판정하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 종이건반 피아노 성능평가를 수행한 결과 높은 검출 정확도를 보였다. 구현된 종이건반 피아노 기능을 활용하여 피아노 연주 입력장치를 구현함으로써 PC기반 피아노 연주시스템 구현의 편리성을 보였으며 악기 초보자가 PC 기반 피아노 연주 학습에 사용자 인터페이스로 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 입력 포화가 존재하는 다중 에이전트 시스템의 봉쇄제어 문제를 다룬다. 봉쇄제어의 목표는 추종 에이전트들을 리더 에이전트들에 의해 형성된 convex hull 안으로 몰아넣음으로써 군집 행동을 얻는 것이다. 본 논문에서는 일정한 속도로 움직이는 리더 에이전트들을 고려한다. 움직이는 리더들을 고려한 봉쇄 문제를 해결하기 위하여 PI기반의 분산제어 알고리즘을 제안한다. 다음으로 추종 에이전트들의 목표 위치로의 수렴성을 해석한다. 구체적으로 포화 비선형성을 고려하기 위하여 적분 형태의 리아프노프 함수를 적용한다. 그리고 Lasalle's Invariance Principle을 기반으로 임의의 상수 이득들에 대하여 오차 상태들의 점근적 수렴성을 보인다. 마지막으로 고정된 리더들과 일정한 속도로 움직이는 리더들을 고려한 시뮬레이션을 진행하여 이론적 결과를 검증하였다.
본 연구에서는 한국프로야구에서 수비수의 수비 능력을 객관적으로 평가하기 위한 새로운 모델을 제시하였다. 제안 모델에서는 2016년부터 2019년까지 한국프로야구 경기 데이터를 이용하여 구단, 수비 포지션별로 대표 수비수를 선정하여 수비 능력을 평가하였다. 수비력을 평가하기 위하여 포지션별로 수비 범위를 계산하고 계산된 수비지역을 분할하는 방법은 제안하였다. 포지션별 수비 범위는 같은 포지션의 수비수들이 타구를 아웃시킨 지점을 기준으로 컨벡스 헐(Convex Hull) 알고리즘을 이용하여 계산하였다. 포지션별 수비 범위를 이용하여 내야수, 외야수 모두에 대한 아웃전환점수, 승리기여점수를 기본 점수로 계산하였다. 또한, 내야수는 병살 점수, 외야수는 추가진루 점수를 따로 계산하여 합산하였다.
광선 슈팅 문제는 주어진 기하 객체들에 대해서 직선을 따라서 이동하는 광선이 처음으로 부딪히는 객체의 점을 찾는 문제이다. 광선은 보통 질의의 형태로 주어지기 때문에, 이 문제의 일반적인 해법은 다음과 같다. 먼저, 전처리 과정으로, 주어진 객체들에 대한 자료구조를 구축한다. 그 다음, 이 자료구조를 이용하여 각 질의에 대한 답을 빠르게 구한다. 본 논문에서는 x축 상에 놓인 수직 선분들 집합에 대한 광선 슈팅 문제를 고려한다. 본 논문에서는 입력으로 주어진 n개의 수직 선분들에 대해 볼록 레이어 트리라고 부르는 새로운 자료구조를 제시한다. 이것은 수직 선분들의 볼록 외피들의 레이어로 구성되는 이진 트리이다. 이 트리는 O(n log n) 시간과 O(n) 공간의 알고리즘으로 구축되며 구현이 용이하다. 또한 이 자료구조를 사용하여 각 질의를 O(log n) 시간에 수행하는 알고리즘을 제시한다.
The interaction between the hull of ship and free surface of water generates important loads during slamming motion. In the present study, the slamming load applied on the sectional surface of two-dimensional arbitrary bodies has been investigated under several falling velocities. This simulation has been done with the commercial CFD software ANSYS FLUENT®. Through the conventional MARINTEK experiments for the benchmark of the simulation, we verified the impact pressure values between the experiments and simulation results. Two arbitrary ship bow section models, Panamax-like(with small convex bulb and flare) and Post panamax-like(with large convex bulb and flare) are also investigated. Simulation results show that a maximum impact pressure on the Post panama-like shape is higher than the Panamax-like shape. According to both a lump of water generated by arbitrary shape and various dead-rise angles of the shape, the pressure picks were enhanced in the simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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