최근에는 사용자들이 좀 더 정교하고 복잡한 게임 인공지능을 기대하기 때문에, 많은 연구자나 개발자들은 인공지능 LOD 기법에 더 많은 관심을 갖게 되었다. 하지만, 전통적인 기하 LOD와는 달리, 기존의 인공지능 LOD 기법은 제한된 범위밖에 활용되지 못한다. 이에 본 논문에서는 게임 객체를 제어하기 위한 수단으로 계층적 상태 기계와 Lua 스크립트 언어를 사용하는 인공지능 LOD 기법을 제안하고 있다. 제안된 접근 방식을 이용하면, LOD를 위한 다단계의 인공지능 모델을 쉽게 도출할 수 있으며 상태기계를 직접 하드 코딩하지 않고 다양한 객체를 설계할 수 있다. 더불어, 제안된 기법의 효용성을 보여주기 위해, 프로토타입 엔진을 이용하여 수행한 성능 시험 결과도 보여 주고 있다.
최근 ICT 기술과 의료 빅데이터를 활용한 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이질적인 의료데이터의 공유와 확산을 위해 표준화 데이터 모델로 온톨로지 기반의 Linked Open Data가 대안으로 급부상하고 있다. 특히 의료 빅데이터의 분석을 위한 데이터 셋은 프로토콜화하기 어려운 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 개발된 계층적 LOD 개발 환경 시스템을 기반으로 의료정보를 적용하기 위한 모델링에 중점을 두고자 한다. 본 연구는 의료 빅데이터의 검색과 분석연구 분야에 큰 영향을 줄 것으로 기대하고 있다.
본 논문에서는 건조물 문화재의 대용량 3D 데이터를 LOD(Level of Detail) 모델로 가공하고, 이를 기반으로 시스템의 메모리 제약을 완화시켜 사용자에게 3D모델에 대해 정밀한 상세정보를 제공하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 변형한 AOSP 알고리즘으로 3D 데이터에 대한 계층적 공간구조를 생성하고, 생성된 공간구조에 대한 표면 간략화를 수행하여 LOD 모델을 생성한다. 다음으로 간략화 된 LOD 모델에서 사용자의 관심 영역을 추출하고, 추출된 영역에 대하여 국부 상세화를 수행한 후 최종적으로 관심영역에 원 모델과 동일한 표면의 상세정보를 형성하여 렌더링 한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 정밀하게 실측된 건조물 문화재의 3D 스캔 데이터들로 실험을 진행하였다. 제안한 방법은 간략화 된 LOD 모델의 메쉬(mesh) 구조를 기반으로 관심 영역에서만 원 모델과 동일한 메쉬 구조를 형성함으로써, 기존의 모든 데이터를 메모리에 적재하여 렌더링을 하는 방법과 동일한 상세정보를 제공하면서도 메모리의 사용량을 평균적으로 45% 절감하여, 제원이 낮은 보급형 PC 환경에서도 대용량의 건조물 문화재를 정밀하게 관찰할 수 있었다.
본 논문에서는 사실적인 질량-스프링 기반 옷감 모델의 애니메이션을 효율적이며 사실적으로 생성하기 위해 근사된 암시적 적분법을 계층적으로 적용하는 기법을 제안한다. 제안된 계층적 시뮬레이션 방법은 매우 많은 정점을 가진 메쉬(mesh)의 사실적인 움직임을 상호작용적으로 생성할 수 있다. 이 기법은 암시적 적분법을 근사하는 빠르고 안정적인 방법을 사용한다. 이 근사 기법은 효율적이기는 하지만 극도로 부정확하며 지나치게 댐핑(damping)이 많이 일어난다. 본 논문에 제안된 계층적 시뮬레이션 기법은 메쉬 구조를 다중 단계로 구성하여 옷감 모델의 사실적인 외형을 표현하도록 하며, 각각의 단계에 시뮬레이션을 적용할 때 현재 단계의 메쉬에 존재하는 일부 질점이 이전 단계의 시뮬레이션 결과를 따르도록 한다. 이러한 계층적 시뮬레이션 방법은 많은 수의 질점으로 구성된 옷감 모델의 사실적인 동작을 효율적으로 생성한다. 또한 계층적 기법은 옷감 모델에 사실적인 주름을 생성할 수 있도록 하며, 계층적 단계에 따라 스프링의 수축 저항을 제어할 수 있도록 하여 주름의 패턴도 쉽게 제어할 수 있도록 한다.
대화적인 멀티미디어 시스템 구현에 있어, 실시간 가시화/시각화(visualization)는 중요한 기능을 한다. 된 논문은 실시간 지형 렌더링을 위한 효율적인 자료 구조와 알고리즘을 제안한다. 대개의 경우, 지형 데이터는 매우 방대한 크기를 가지고 있어서 있는 데이터를 그대로 실시간 렌더링하는 것은 불가능할 경우가 많다. 따라서 실시간 지형 렌더링에서는 LOD(Levels of Detail) 관리와 뷰 프러스텀 컬링이 핵심 사항이 된다. 본 논문은 계층적이면서도 간결한 지형 자료 구조, 신속한 뷰 프러스텀 컬링, 효율적인 LOD 구축 및 이에 기반한 렌더링 기법을 상세히 기술한다. 실험 결과, 제안된 기법은 일반 PC 사양에서 초당 22 프레임의 렌더링 속도를 보였다.
최근 지형 정보의 시각화 기술은 GIS 응용분야는 물론 게임, 가상현실, 항공 시뮬레이션 및 군사적인 목적 등을 실현하기 위한 중요한 기술로 부각되고 있다(유병현 2002). 그러나 대용량 지형 데이터를 실시간으로 처리하여 시각화를 구현하기 위한 메모리 한계성의 극복은 아직도 과제로 남아있다. 본 연구에서는 대규모 지형 표현을 위해 파일 기반의 효율적인 실시간 LOD (level-of-detail) 알고리즘 개발을 수행하였다. 실시간 LOD 알고리즘은 대규모 지형 데이터를 가시화하는데 필요한 기하학적 연산 처리를 가능하게 한다. 본 연구에서는 수치지도의 등고선이나 LiDAR, DTM, DSM 등으로부터 취득된 대용량 DEM의 가시화를 위해 계층적인 $4{\times}4$ 또는 $2{\times}2$ 타일 구조를 선택하였다. 또한 정규화된 Giga Byte급 고도데이터는 사용자 중심적 지형 정보의 원활하고 사실감 있는 표현이 될 수 있도록 고도데이터를 활용한 음영기복도를 생성하여 비메모리 방식의 계층적 타일 구조로 생성된 지형 블록에 Texture Mapping 하여 지형 가시화를 수행하였다. 대용량 데이터는 실시간 가시화를 위해 지형 데이터를 다양한 상세도를 가지는 데이터로 변형하여 이를 계층적으로 상호 연결함으로서 데이터의 손실이 최소화되며, 프레임 속도를 극대화하였고, 또한 사용자 시점에 따라 상세도 변화가 끊김없이(seamless) 고품질로 표현되도록 하였다.
The concept of Level Of Detail (LOD) was introduced and has been used to enhance display performance and to carry out certain engineering analysis effectively. We would like to use an adequate complexity level for each geometric model depending on specific engineering needs and purposes. Solid modeling systems are widely used in industry, and are applied to advanced applications such as virtual assembly. In addition, as the demand to share these engineering tasks through networks is emerging, the problem of building a solid model of an appropriate resolution to a given application becomes a matter of great necessity. However, current researches are mostly focused on triangular mesh models and various operators to reduce the number of triangles. So we are working on the multi-resolution of the solid model itself, rather than that of the triangular mesh model. In this paper, we propose multi-resolution representation of B-rep model by reordering and converting design features into an enclosing volume and subtractive features.
다중 스케일 영상 분할은 영상 스타일링과 의료진단과 같은 여러 응용에서 매우 중요하다. 이 논문은 다중 스케일 구조를 확보하며 안정적이고 효율적인 MSER에 기반을 둔 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 영상에서 MSER를 수집한 후, 이것들을 특정한 순서대로 영상에 다시 그려 넣음으로써 영상을 분할한다. 영상 경계를 평활화하고 잡음을 제거하기 위한 계층적 모폴로지 연산을 제안한다. 알고리즘의 다중 스케일 특성을 보이기 위해, 여러 종류의 상세 단계 제어의 효과를 영상 스타일링에 적용한다. 제안한 기법은 이러한 효과를 시간이 많이 걸리는 다중 가우시언 평활화없이 수행한다. 분할 품질과 계산 시간 측면에서 민쉬프트-기반 Edison 시스템과 비교 결과를 제시한다.
뇌의 하부 구조인 해마의 전역적 부피 감소와 국부적 형상 변화는 정신의학적 질환에 깊게 관련되어 있다. 해마 구조에 관한 형상 분석 연구는 크게 해마 형상 표현 모델을 구축하고, 이러한 형상 표현으로부터 형상 유사성을 계산하는 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 우선 해마에 관한 MRI 데이터를 입력으로 받아, 마칭큐브 알고리즘을 사용하여 다해상도 메쉬 모델을 구축한다. 이렇게 구성된 다각형 모델은 깊이맵 기반의 복셀화 방법을 이용하여 중간 단계의 이진 복셀 데이터로 변환된다. 그리고 변환된 복셀 데이터로부터 슬라이스 기반의 골격화 방법에 의하여 해마의 3차원 골격을 추출한다. 그런 후에 옥트리 기반의 다해상도 형상 표현을 얻기위해 해마의 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 계층적으로 공간 분할하여 저장하고, 광선 추적 기반의 메쉬 샘플링 방법을 적용하여 샘플 메쉬 데이터를 추출한다. 최종적으로, 형상간 유사성 측정을 위하여 추출된 골격으로부터 방사되는 광선들과 충돌되는 각 샘플 메쉬 쌍에 대하여 $L_2$과 하우스도르프 거리를 계산하고 인터랙티브한 국부적 형상 분석을 지원하기 위하여 마우스 피킹 인터페이스를 채택한다. 이것은 형상의 국부적 변화에 대하여 다양한 해상도에 기반한 형상 분석을 가능하게 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여, 제시한 형상 분석 방법이 회전과 스케일 등의 변환에 강인하고, 특히 형상의 국부적 변화 정도를 정확도를 유지하면서 빠르게 평가하는데에 효과적임을 확인하였다. 경로의 수신 신호가 완전 동기 된 수신 신호임을 확인하였다.omonas aeruginosa PA01과 $82\%$로 가장 높은 유사성을 보였고 Pseudomonas arvilla C-1와는 $71\%,$ Pseudomonas putida KT2440과는 $59\%,$ 그리고 Pseudomonas sp. CA10과는 $53\%$의 상동성이 각각 존재하는 것으로 확인하였다.)을 가지고 있음이 확인되었다. 사람에 직접적인 유해성을 가지고 있는 지 확인하기 위해 사람 방광 유래의 T-24세포와 장내 표피 유래의 Caco-2세포에 대한 부착능을 시험하였을 때, 16균주$(42.1\%)$가 T-24방광 세포에, 그리고 17균주$(44.7\%)$가 Caco-2장세포에 대해 강한 부착능을 나타내었다. 특히 11균주$(28.9\%)$는 두 세포 모두에 강한 부착능을 가지고 있었다. Filter mating method를 수행하여 이들 균주들의 독소 생산 유전자와 항생제 내성 유전자가 사람에서 분리된 균주로 전달되는 것을 확인할 수 있었다. 본 실험의 결과는 설사 중상을 나타내는 돼지로부터 분리된 용혈성 E. coli의 독성과 세포 부착능력, 그리고 항생제 내성간의 상호 연관성을 보여주지 않았으나 동물 분리 세균의 항생제 내성과 독소 생산 능력이 유전자 전달을 통해서 뿐만 아니라 세균의 직접 접촉에 의해서도 인체로 전달될 수 있는 것을 보여주는 것이다.다. 본 연구를 토대로 장시간의 체외순환에서는 신장기능을 대표하는 수치들에도
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[게시일 2004년 10월 1일]
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