본 논문은 Time-of-Flight(ToF) 깊이 카메라와 DSLR을 이용한 사진측량 기반의 복합형 카메라시스템 구성방법을 제안한다. ToF 깊이 카메라는 깊이 정보를 실시간으로 출력하는 장점이 있지만 제공되는 명암 영상의 해상도가 낮고 획득한 깊이 정보가 물체의 표면상태에 민감하여 잡음이 발생하는 단점이 있다. 따라서 깊이 카메라를 이용한 입체 모델 생성을 위해선 깊이 정보의 보정과 함께 고해상도 텍스처맵을 제공하는 복합형 카메라의 구성이 필요하다. 이를 위해 본 논문은 상대표정을 수행하여 깊이 카메라와 DSLR의 상대적인 기하관계를 추정하고 공선조건식 기반의 역투영식을 이용하여 텍스처매핑을 수행한다. 성능검증을 위해 기존 기법의 모델 정확도와 텍스처매핑 정확도를 비교 분석한다. 실험결과는 제안 기법의 모델 정확도가 더 높았는데 이는 기존 기법이 깊이 카메라의 잡음이 있는 3차원 정보를 기준점으로 사용하여 절대표정을 수행한 반면에 제안 기법은 오차정보가 없는 두 영상간의 공액점을 이용했기 때문이다.
낸드 플래시 메모리를 이용한 SSD(Solid State Disk)는 하드 디스크를 대체할 매체로 주목받고 있다. SSD는 성능을 최대화 하기 위해 다수의 낸드 플래시 메모리를 병렬적으로 구성한다. 하지만 SSD에 하이브리드 매핑 기법을 적용할 경우 SSD의 특징으로 인해 성능 감소가 발생 가능하다. 본 논문에서는 SSD를 위한 페이지 매핑 기반의 WADPM (Workload-Aware Dynamic Page-level Mapping Scheme) 기법을 제안한다. WADPM은 필요한 매핑 정보만 RAM에 상주하며 또한 매핑 정보의 적중률에 따라 매핑 정보의 크기를 동적으로 변경시킨다. 이로 인해 페이지 매핑 기법의 단점인 매핑 테이블의 크기가 큰 것을 예방한다. 실험을 통해 WADPM 기법은 하이브리드 매핑 기법에 비해 최대 3.5배의 성능향상을 보이며, 매핑 테이블의 크기는 페이지 매핑 기법에 비해 최대 50%만 유지되는 것을 보인다.
본 논문에서는 참조 패턴에 따라 페이지 사상 정책과 블록 사상 정책을 선택적으로 사용하는 Janus-FTL을 제안한다. 일반적으로 플래시 메모리의 특성에 따르면, 순차 참조의 경우 블록 사상 FTL이 적당하고, 비 순차적인 참조의 경우 페이지 사상 FTL이 적당하다. 따라서 실용적인 FTL은 데이터의 특성에 따라 플래시 메모리 블록을 블록 사상 또는 페이지 사상 정책으로 선택적으로 사용하면서, 블록 사상 영역과 페이지 사상 영역의 크기를 참조 패턴에 따라 효율적으로 변화하여 할당하는 관리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 저장된 데이터가 블록 사상 영역에서 페이지 사상 영역으로 이동하는 퓨전(Fusion) 연산과 반대로 이동하는 디퓨전(Defusion) 연산을 통해, 블록 사상과 페이지 사상 기법을 동시에 활용하는 Janus-FTL을 설명한다. 또한 Janus-FTL을 구현하여 성능을 측정하였으면, 성능 측정 결과에 따르면 기존의 FTL에 비해 최대 50%의 우수한 성능을 보였다.
Fractal image compression can reduce the size of image data by contractive mapping of original image. The mapping is affine transformation to find the block(called range block) which is the most similar to the original image. Fractal is very efficient way to reduce the data size. However, it has high distortion rate and requires long encoding time. In this paper, we present the simulation result of fractal and VQ hybrid systems which use different clustering algorithms, normal and improved competitive learning SOFM. The simulation results showed that the VQ hybrid fractal using improved competitive learning SOFM has better distortion rate than the VQ hybrid fractal using normal SOFM.
Fractal image compression can reduce the size of image data by contractive mapping of original image. The mapping is affine transformation to find the block(called range block) which is the most similar to the original image. Fractal is very efficient way to reduce the data size. However, it has high distortion rate and requires long encoding time. In this paper, we present the simulation result of fractal and VQ hybrid systems which use different clustering algorithms, normal and improved competitive learning SOFM. The simulation results showed that the VQ hybrid fractal using improved competitive learning SOFM has better distortion rate than the VQ hybrid fractal using normal SOFM.
The purpose of this paper is to prove strong convergence theorems for common fixed points of two families of weak relatively nonexpansive mappings and a family of equilibrium problems by a new monotone hybrid method in Banach spaces. Because the hybrid method presented in this paper is monotone, so that the method of the proof is different from the original one. We shall give an example which is weak relatively nonexpansive mapping but not relatively nonexpansive mapping in Banach space $l^2$. Our results improve and extend the corresponding results announced in [W. Takahashi and K. Zembayashi, Strong convergence theorem by a new hybrid method for equilibrium problems and relatively nonexpansive mappings, Fixed Point Theory Appl. (2008), Article ID 528476, 11 pages; doi:10.1155/2008/528476] and [Y. Su, Z. Wang, and H. Xu, Strong convergence theorems for a common fixed point of two hemi-relatively nonexpansive mappings, Nonlinear Anal. 71 (2009), no. 11, 5616?5628] and some other papers.
We introduce (CLRg) property for hybrid pair $F:X{\times}X{\rightarrow}2^X$ and $g:X{\rightarrow}X$. We also introduce joint common limit range (JCLR) property for two hybrid pairs $F,G:X{\times}X{\rightarrow}2^X$ and $f,g:X{\rightarrow}X$. We also establish some common coupled fixed point theorems for hybrid pair of mappings under generalized (${\psi},{\theta},{\varphi}$)-contraction on a noncomplete metric space, which is not partially ordered. It is to be noted that to find coupled coincidence point, we do not employ the condition of continuity of any mapping involved therein. As an application, we study the existence and uniqueness of the solution to an integral equation. We also give an example to demonstrate the degree of validity of our hypothesis. The results we obtain generalize, extend and improve several recent results in the existing literature.
We construct an iteration scheme involving a hybrid pair of mappings, one a single-valued asymptotically nonexpansive mapping t and the other a multivalued nonexpansive mapping T, in a complete CAT(0) space. In the process, we remove a restricted condition (called the end-point condition) from results of Akkasriworn and Sokhuma [1] and and use this to prove some convergence theorems. The results concur with analogues for Banach spaces from Uddin et al. [16].
매체와 기술의 발전과 함께 애니메이션은 다양한 장르적 융합을 꾀하고 있다. 모바일 디바이스가 새로운 영상 재생 매체로 보편화되면서 애니메이션은 극장이나 TV와 같은 한정된 재생 매체에서 벗어나 다양한 매체와 장소에서 관객들과 만나고 있다. 또한 다양한 기술과 예술 형태가 융합하여 애니메이션 자체의 장르 변화와 진화가 일어나고 있다. 이러한 현상 속에서 필자는 팝업북과 프로젝션 맵핑을 이용한 새로운 애니메이션 상영방식을 제안하고자 한다. 즉 팝업북을 통해 입체물을 만들고 그 입체물에 영상을 투사하여 기존의 평면 스크린을 통해 관람하던 방식이 아닌 새로운 방식의 애니메이션 관람 형태를 만들고자 한다. 이러한 상영방식은 프로젝션 맵핑과 팝업북을 이용한 선행 작품들에 의해 영감을 얻을 수 있었다. 영국의 부부작가인 데이비 맥과이어와 크리스틴 맥과이어는 팝업북과 프로젝션 맵핑을 이용한 다양한 작품들을 제작해왔다. 필자는 이 작품들을 사례 분석하여 각 작품들이 갖는 장 단점과 작품 사이 차이점들을 명확히 할 수 있었다. 또한 프로젝션 맵핑과 팝업북이 융합되면서 각 장르의 장점들이 작품들을 통해 어떻게 나타나는지도 알 수 있었다. 필자가 제안하는 상영방식은 기존의 선행 작품들과는 차이점을 분명히 갖고 있으며 연극, 프로젝션 맵핑, 팝업북, 애니메이션, 설치물 등 다양한 영역이 융합된 방식으로 Hybrid Animation Theater라 칭한다. Hybrid Animation Theater가 안정된 상영방식으로 인정받을 수 있도록 그 특징과 구조적 설계에 대해 연구하였다. 이후 프로토 타입을 제작하여 그 가능성을 증명하고 단점과 한계점, 향후 연구 방향을 제시 할 수 있었다.
A human-specific retroposon SINE-R.C2 has been derived from a human endogenous retrovirus HER V-K 10. It is absent in the genome of nonhuman primates and present within the third intron of the human C2 gene that is located in the class III region of the major histocompatibility complex. In the present study, we determined the regional location of the human C2 gene. The analysis of the Genebridge 4 radiation hybrid mapping panel using PCR amplification located the C2 gene between D6S1422 (10.1 cR) and CHLC.GATA4A03 (21.3) with a lod score of>3.0. This allowed us to localize C2 gene on the human chromosome 6 band p21.31.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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