하프토닝은 단색으로 다양한 계조의 색단계를 표현하는 방법으로 인쇄 매체와 같은 분야에서 제한된 색으로 다양한 톤을 표현할 수 있도록 해주는 매우 중요한 영상처리기법이다. 본 논문에서는 공간채움곡선 (Space-Filling Curve)에 의한 하프토닝 방법의 대안으로 미로 생성 알고리즘에 기반한 새로운 하프토닝 방법을 제안한다. 기존의 공간채움곡선에 의한 오류 확산방법은 규칙적인 스캔 패턴으로 인해 해프토닝의 결과에도 규칙적인 패턴이 발생한다. 이러한 부분을 개선하기 위해 공간채움곡선 대신 미로의 경로를 사용함으로써 규칙적인 패턴을 제거하였다.
본 논문에서는 무작위 공간 채움 곡선을 스캐닝 경로로 사용하는 디지털 하프토닝 방법에 대한 문제점과 개선 방안에 관해 제시한다. 무작위 공간 채움 곡선은 공간 채움 곡선의 자기 유사성으로 인한 단점을 해소하기 위한 방법으로 제안되었다. 스캐닝 경로에 무작위성을 도입하여 일정한 밝기를 가진 영역에서 발생할 수 있는 규칙적인 패턴을 줄이기 위해 사용되었다. 그러나 무작위 공간 채움 곡선을 사용한 하프토닝에도 일부 영역에서 경로를 따라 밝기가 지나치게 밝아지는 결과를 보일 수 있는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점의 원인을 제시하고 이를 해결할 수 있는 방법으로써 단일 화소로 제한된 확산 방식을 제시한다. 이러한 방식은 효과적으로 오차의 과다 누적을 막아주며 하프토닝에도 개선된 결과를 보여준다.
Many scientifc applications include manipulation of data points tying in a space. We describe a method, based on sector labeling to generate a space-filling curve for partitioning such given data points. Our method is straightforward and flexible, equipping a one-one correspondence between point-values on the curve and data points in space in more efficient than designated methods found in the literature. It is widely believed that the Hilbert curve achieves the desired properties on linear mappings due to the locality between data points. Therefore we focus on the Hilbert curve since, later on, we identify it as the most suitable for our application. We demonstrate on using our method for the data particles of an n-body simulation that based on Barnes-Hut algorithm.
공간 질의 크기에 대한 근사치를 구하기 위해서는 입력 데이터 공간을 분할한 후 분할된 영역에 대하여 질의 결과 크기를 추정한다. 본 논문에서는 데이터 편재가 심한 공간 데이터에 대한 질의 크기 추정의 문제를 논의한다. 공간을 분할하는 기법으로 관계 데이터베이스에서 많이 사용되는 너비 균등, 높이 균등 히스토그램에 해당되는 면적 균등, 개수 균등 분할에 대한 방법을 검토하고 공간 인덱싱에 기초한 공간 분할방법에 대해서 알아본다. 본 논문에서는 공간 순서화 기법인 힐버트 공간 채움 곡선을 이용한 공간 분할을 제안한다. 제안한 방법과 기존의 방법을 실제 데이터와 인위 데이터를 사용하여 편재된 공간 데이터에 대한 질의 결과 크기의 추정에 대한 정확도를 비교한다. 본 실험에서 힐버트 채움 곡선에 의한 공간 분할이 공간 질의 크기 버켓 수의 변화, 데이터 위치 편재도의 변화, 데이터 크기의 변화에 대해서 기존의 분할 방법보다 질의 결과 크기 추정에 대해서 우수한 성능을 보였다.
Many techniques have been used for medial image compression. Its first requirement is "Errorless" or, "Completely Reversible". Under this condition, we have increased the performance of compression using Space Filling Curve. This method converts source image in direction of Hilbert's curve path in order to ate average length longer thar in traditoinal horizental normal path. After that, we have applied RLC and reduced statistical redundancy by Huffman Coding. By this method, we have obtained more efficient results of RLC.
We show that a pseudo-Anosov map constructed as a product of the large power of Dehn twists of two filling curves always has a geodesic axis on the curve graph of the surface. We also obtain estimates of the stable translation length of a pseudo-Anosov map, when two filling curves are replaced by multicurves. Three main applications of our theorem are the following: (a) determining which word realizes the minimal translation length on the curve graph within a specific class of words, (b) giving a new class of pseudo-Anosov maps optimizing the ratio of stable translation lengths on the curve graph to that on Teichmüller space, (c) giving a partial answer of how much power is needed for Dehn twists to generate right-angled Artin subgroup of the mapping class group.
음열 음악은 쇤베르크가 창시한 20세기 음악의 중요한 작곡 기법중 하나이다. 이 음악은 범조적인 혹은 무조적인 특정을 가지며, 이로 인하여 독특한 현대 음악의 분위기를 생성하게 된다. 본 논문에서는 수학적 알고리즘을 이용하여 음열 음악을 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 음열음악에 대한 쇤베르크의 엄격한 정의보다는 더욱 자유로운 형태를 띄지만, 전체 음악 내에서 12개의 음이 사용되어야 한다는 규칙은 만족한다. 이를 위하여 원형 음열 및 원형 음열의 전위과 전조로 구성되어있는 음열도표를 자유롭게 탐색하는 공간 채움 곡선을 이용한다. 임의의 공간을 한번만 탐색하는 성질을 가진 이 곡선을 사용함으로써, 음열 도표에 있는 모든 음을 한번씩 사용하면서도 적절한 반복성을 띄는 음악을 생성할 수 있다. 따라서 생성된 음악은 원래의 음열 음악의 특징인 범조성 및 무조성을 유지하면서도 현대음악에 친숙하지 않은 사람들에게도 보다 쉽게 접근하는 음악을 생성할 수 있다는 장점이 있다. 또한 다차원 공간 채움 곡선을 이용하여 음의 길이 및 세기까지 음열을 사용하는 더욱 확장된 형태의 음열음악을 생성하는 방법도 소개한다.
다차원 공간 객체를 위한 영역 질의는 다차원 공간상에서 질의 영역과 교차 또는 포함되는 객체들을 검색하는 가장 기본적인 공간 연산이다. 영역 질의 처리를 위한 인덱스 기법으로서 공간 순서화 곡선을 이용하여 다차원 공간 객체의 MBR 정보를 1차원 값으로 변환하여 저장하는 DOT(DOuble Transformation) 인덱스 기법이 알려져 있다. 이 기법은 데이터베이스 시스템의 주색인 기법을 그대로 적용할 수 있는 장점을 갖으나, 중간 공간에 설정된 다차원 질의 영역을 최종 공간상의 1차원 값의 집합으로 변환하는 공간 변환 연산에 대한 오버헤드가 매우 크다는 문제점이 있으며, 원 공간을 2차원 이상으로 확장하여 적용할 수 있는 구체적인 영역 질의 방법이 연구된 바 없다. 본 논문에서는 다차원 공간 질의 영역 상의 공간 순서화 곡선의 규칙성을 분석함으로써 공간 변환 연산의 횟수를 대폭 감소시킨 효율적인 다차원 공간 영역 질의 처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 공간 변환 연산의 비용을 감소시키기 위하여 질의 영역을 공간 순서화 곡선이 연속 운행되는 최대 크기의 쿼터로 분할하는 쿼터 분할 기법을 사용한다. 제안된 기법에 의한 다차원 영역 질의 처리 과정을 시각적으로 확인할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였으며, 이를 이용한 성능평가 결과를 보였다.
We designed and implemented a medical image query system, including a relational database and DBMS (database management system), which can visualize image data and can achieve spatial, attribute, and mixed queries. Image data used in querying can be visualized in slice, MPR(multi-planner reformat), volume rendering, and overlapping on the query system. To reduce spatial cost and processing time in the system. brain images are spatially clustered, by an adaptive Hilbert curve filling, encoded, and stored to its database without loss for spatial query. Because the query is often applied to small image regions of interest(ROI's), the technique provides higher compression rate and less processing time in the cases.
볼륨 렌더링은 볼륨 데이터로부터 유용한 정보를 추출하여 시각화 하는 방법이다. 일반적으로 볼륨 렌더링에서 사용하는 데이터가 크기 때문에 실시간 처리가 가능한 수준의 빠른 렌더링을 위한 가속기법들이 중요하다. 최대-최소 8진트리는 고속 볼륨 렌더링을 위한 자료구조이지만, 볼륨데이터가 클수록 생성시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 CUDA를 이용하여 GPU에서 최대-최소 8진트리의 생성을 가속화 하는 방법을 제안한다. 먼저 볼륨데이터에 Space Filling Curve를 적용하여 3차원의 데이터를 연속적인 1차원 배열형태로 변환한다. 이렇게 변환된 데이터로부터 최대-최소 8진트리 자료구조를 만들어 빈공간 도약기법에 적용함으로써 렌더링 속도를 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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