최근에 분산 환경에서 서버를 거치지 않고 사용자가 요구하는 미디어 객체를 프록시로부터 직접 서비스하기 위한 동적 프록시 캐싱 기법이 제안되고 있다. 그러나 이러한 기법들은 멀티미디어 데이터 크기, 지연시간, 연속적인 미디어 객체 서비스 요구 등으로 인하여 여러 문제점들이 제기되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 분할과 사상기반의 퍼지필터링에 의한 캐싱 그룹화 기법을 제안하였다. 분할과 사상을 위해 미디어 블록세그먼트를 고정분할 참조블록(RfP)와 가변분할 참조블록(RvP)로 구분하였으며, 시멘틱 관계성을 위해 고정분할 시간동기화(Tf)와 가변분할 시간동기화(Tv)에 의해 퍼지 관계성이 수행되도록 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 평균 요청응답률과 캐시 히트율을 증가시키고 시간지연율을 줄이며 스트리밍 서비스를 효율적으로 수행하게 됨을 알 수 있다.
데이터 마이닝은 예측이나 분석을 위해서 많은 양의 데이터에 존재하는 여러 가지의 관계를 추출하는 과정이라고 할 수 있다. 그러한 데이터에는 매우 많은 변수로 인한 차원의 증가로 인하여 계산상의 어려움이 수반되어지고 변수의 중복성과 중요도에 있어서 다양한 통계적 관계가 존재한다. 따라서 동일하거나 유사한 데이터를 같은 그룹으로 형성하는 클러스터 해석은 데이터 마이닝에서 필수적인 요소이다. 본 연구는 범주형 데이터의 분류에서 발생하는 불확실성의 처리를 위해 러프집합을 이용하여 정보 엔트로피를 이용한 새로운 척도를 정의하고 연구 대상에 대한 유사행동을 분석하는 시스템 구현에 그 의의가 있다. 데이터는 평택공업고등학교에서 채집되었고 이를 토대로 제안된 방법이 학생들의 유사행동에 대한 보다 정확한 결과를 보임을 알 수 있었다. 또한 속성의 개수가 10개 이상인 경우에 기본 방법과의 차이를 보이며 취업의사결정에서 학생들의 의식을 기존 방법보다 효과적으로 반영하였다.
입력된 영상의 해상도가 일정한 인수에 의해 연속적으로 감소하는 영상더미를 영상피라미드라 한다. 피라미드에서 가장 저해상도를 가진 고레벨 영상의 크기는 작기 때문에 적은 연산수로도 물체를 추출해 낼수 있으나, 추출된 물체가 저해상도로 인해 정확히 표현되지 못한다. 기존에 피라미드를 이용한 물체추출 알고리즘들은 연속적인 피라미으 레벨상에서 이웃 레벨에 링크개념을 적용하여 나무(tree)구조를 형성하게 하는 bottom-up 방식을 이용하여 형성된 축소영상에 분할을 시도하여 물체를 추출하고 이를 원영상의 해상도로 표현하기 위하여 bottom-up의 역과정을 각 레벨에 적용하여 물체를 추출하였다. 본 논문에서는 고레벨에서 추출된 물체를 더욱 정확히 표현하기 위하여 각 레벨에서 추출된 물체가 최적경계상태를 이룰 수 있도록 하기 위한 방법인 경계조정 알고리즘을 제안하고, 이를 top-down방식과 결함하여 원영상의 저레벨까지 반복적으로 적용하여 원영상의 해상도에서 물체를 정확히 추출한다. 본 논문에서 제안한 방식은 반복적인 경계조정을 이용함으로써 링크개념을 이용한 방법들 보다 계산과정이 간단하며, 얻어진 결과가 기존에 사용된 방법 보다 연산량의 감소로 인해 계산과정에서 요구되는 시간이 적게 소요됨과 동시에 인식된 물체의 경계부분이 정확히 추출됨을 알 수 있고, 잡음영상에서도 본 알고리즘을 결과가 인식하기에 합리적임을 알 수 있다.
비사실적 렌더링(NPR; Non-Photorealistic Rendering)은 2차원 영상과 3차원 모델을 대상으로 하는 방법이 다르며 각각의 대상에 NPR을 적용하여 두 콘텐츠를 혼합하면 이질감이 나타나는 문제점이 있다. 본 논문에서는 3차원 객체와 영상에 있어서 각각의 대상에 카툰 및 스케치와 같은 비사실적 효과를 적용하여 조화롭게 혼합하는 기법을 제시한다. 제안 기법은 2차원 영상의 데이터를 분석하여 컬러 분포 특징을 얻고 이를 이용하여 실사 영상이나 3D 객체의 컬러 수를 줄인다. 단순화된 컬러맵과 윤곽선 에지 데이터로부터 비사실적 렌더링을 실시한다. 컬러맵 정보의 추출 및 적용 과정에서 자연스러운 장면 연출을 위해서 영상분할 과정이 필요하다. 그러나 영상분할 기법은 많은 연산을 필요로 한다. 특히 크기가 큰 입력에 대해서는 비사실적 렌더링에 많은 시간이 소요된다. 처리 시간이 많은 영상분할의 고속화를 위하여 GPU(Graphics Processing Unit)를 이용한 병렬 컴퓨팅을 할 수 있는 GPGPU(General-Purpose GPU)를 사용한다. GPGPU의 사용으로 알고리즘의 수행속도를 크게 개선하였다. 또한 영상분할 후 단순화된 컬러를 추출하여 일련의 컬러맵을 생성한 뒤 3D 객체에 NPR을 적용할 때 추출해낸 컬러맵을 적용하여 2차원 영상과 3차원 객채 간의 이질감을 줄이고 조화롭게 하였다.
본 논문에서는 지능형 다중 화상감시시스템에 응용할 수 있는 움직이는 물체 추적 및 보행자/차량 인식 방법을 제안한다. 지능형 다중 화상감시시스템은 다수의 고정형 카메라와 한 대의 PTZ 카메라로 구성되며, 고정형 카메라에서 검출된 움직이는 물체들을 PTZ 카메라로 팬/틸트/줌 제어하고, 보행자인지 또는 차량인지를 자동으로 인식한다. 넓은 영역을 감시하는 고정된 카메라에서 검출된 물체는 너무 작고, 변별력이 떨어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 PTZ 카메라를 통한 특정 움직이는 물체를 팬/틸트/줌인 제어함으로써 움직이는 물체의 변별력과 감시성능을 높일 수 있다. 제안된 시스템은 움직이는 물체를 추적하는 기능 외에 SVM 학습알고리즘을 이용하여 검출된 물체가 보행자 또는 차량인지를 판단할 수도 있다. 그리고 추적에러를 줄이기 위해 기존의 고정된 카메라와 PTZ 카메라간의 캘리브레이션 방법을 개선한다. 다양한 실험결과를 통하여 제안한 시스템의 효용성을 입증하였다.
본 논문은 실시간 고해상도 비디오 스티칭을 위한 새로운 콘텐츠 보존 시접선 추정 알고리즘을 제안한다. 시접선 추정은 영상 스티칭 후 중첩 영역에서의 시각적 왜곡을 최소화하기 위한 요소 기술 중 하나이다. 기존 시접선 추정 알고리즘들은 요구되는 연산량과 메모리 사용량이 높은 최적화 알고리즘에 기반을 두고 있음에도 불구하고, 추정된 시접선이 객체를 피하지 못해 객체를 자르거나 반복하는 현상을 유발한다. 또한, 프레임 간의 추정된 시접선의 시간적 일관성이 부족하여 불필요한 잦은 변동이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 직선의 시접선을 활용하여 효율적이고 시간적 일관성이 있으며, 심층신경망 기반 객체 세그먼테이션 알고리즘을 활용하여 객체를 피하여 시접선을 형성하는 시접선 추정 알고리즘을 제안하고자 한다. 고해상도 360° 다중 시점 동영상을 사용한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 짧은 시간에 시각적으로 유사한 360VR 동영상을 생성하는 시접선을 추정함을 확인하였다.
차량의 물체 인식에 사용되던 센서인 레이더 센서를 위치 추정에 사용하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 특히 레이더 센서에서 출력되는 도플러 속도를 이용하여 동적 물체와 정적 물체를 분류하고, 정적 물체만을 이용하여 에고 모션을 계산하는 방법이 연구되었다. 기존의 동적 물체 분류에서는 RANSAC을 사용한 방법이 제시되었는데, 단 한 번의 알고리즘 실패가 큰 영향을 미치는 위치 추정의 특성상 더 높은 성능을 가진 분류 방법이 필요하다. 본 논문에서는 동적 물체의 추적 및 필터링을 통해 기존 방법보다 분류 성능을 높이는 방법에 대해 제안한다. 추가적으로 GMPHD 필터를 사용하여 추적 성능을 최대로 향상시킨다. 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하여 분류 정확도에서 더 높은 성능을 보였으며, 특히 알고리즘의 실패를 방지할 수 있다는 것을 보인다.
In order to implement the autonomous navigation function, it is essential to track an object within a certain radius of the ship's route. This paper proposes the Multiple Probabilistic Data Association Filter (MPDAF), which can track multiple ships by extending Probabilistic Data Association Filter (PDAF), an existing single object tracking algorithm, using radar data obtained from real marine environments. The proposed MPDAF algorithm was developed to address the problem of tracking multiple objects in a complex environment where there can be significant uncertainty in the number and identification of objects to be tracked. Using real-world radar data provided by the German aerospace center (DLR), it has been verified that the proposed algorithm can track a large number of objects with a small position error.
온톨로지의 활용이 늘어나면서 의미적 유사성 검색에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 질의 객체와의 의미적 유사성이 높은 객체를 검색하는 최근접 질의 기법을 제안하였다. 의미적 유사성을 측정하는 유사성 함수로는 최적 대응값 방식의 유사도 함수를 사용하였으며 주석 정보에 대한 색인을 위해 시그니처 트리를 사용하였다. 시그니처 트리는 집합 유사성 검색에서 많이 사용되는 색인 구조로서 유사성 검색에 사용하기 위해서는 검색시 각 노드를 탐색하였을 때 발견할 수 있는 유사도의 최대값을 예측할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 최적 대응값 방식의 유사도 함수에 대한 예측 최대값 함수를 제안하고 올바른 예측 함수임을 증명하였다. 또한 시그니처 트리에 동일한 시그니처가 중복되어 저장되지 않도록 구조를 개선하였다. 이는 시그니처 트리의 크기를 감소시킬 뿐만 아니라 질의 성능 또한 향상시켜 주었다. 실험의 데이타로는 대용량 온톨로지와 주석 정보 데이타를 제공하는 Gene Ontology(GO)를 사용하였다. 실험에서는 제안한 방법의 성능 향상 외에도 페이지 크기와 노드 분할 방법이 의미적 유사성 질의 성능에 미치는 영향에 대해 알아보았다.
The SPICA (SPace Infrared Telescope for Cosmology & Astrophysics) project is a next-generation infrared space telescope optimized for mid- and far-infrared observation with a cryogenically cooled 3m-class telescope. The focal plane instruments onboard SPICA will enable us to resolve many astronomical key issues from the formation and evolution of galaxies to the planetary formation. The FPC-S (Focal Plane Camera - Sciecne) is a near-infrared instrument proposed by Korea as an international collaboration. Owing to the capability of both low-resolution imaging spectroscopy and wide-band imaging with a field of view of $5^{\prime}{\times}5^{\prime}$, it has large throughput as well as high sensitivity for diffuse light compared with JWST. In order to strengthen advantages of the FPC-S, we propose the studies of probing population III stars by the measurement of cosmic near-infrared background radiation and the star formation history at high redshift by the discoveries of active star-forming galaxies. In addition to the major scientific targets, to survey large area opens a new parameter space to investigate the deep Universe. The good survey capability in the parallel imaging mode allows us to study the rare, bright objects such as quasars, bright star-forming galaxies in the early Universe as a way to understand the formation of the first objects in the Universe, and ultra-cool brown dwarfs. Observations in the warm mission will give us a unique chance to detect high-z supernovae, ices in young stellar objects (YSOs) even with low mass, the $3.3{\mu}$ feature of shocked circumstance in supernova remnants. Here, we report the current status of SPICA/FPC project and its extragalactic sciences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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