• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권1호
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• pp.114-123
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• 2003

본 논문에서는 영상 객체 (object) 의 모양 정보를 효율적으로 부호화 하는 기법을 제안한다. 다각 근사화 기법은 손실 부호화 기법으로써 객체의 모양을 근사화 하는데 가장 널리 사용되고 있다. 제안된 기법은 최대 허용 오차를 만족하면서 정점을 선택할 때 기존의 순환 정점 선택 (IRM: iterated refinement method) 이나 순차적 정점 선택 (PVS: progressive vertex selection) 보다 적은 수의 정점을 선택함으로써 비트량을 줄인다. 기존의 순차적인 정점 선택 기법을 기반으로 하여 새로운 정점 선택 조건을 제안하여 비트량-왜곡면에서 우수한 성능을 가지는 부호화기를 구현하였다. 실험 결과에서 제안된 기법이 기존의 정점 선택 기법들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.1-9
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• 2011

최근의 지형시각화 연구에서는 대용량 데이터를 실시간에 처리하기 위하여 여러 가지 상세단계조절 기법을 사용한다. 하지만 상세단계조절을 통한 메쉬 간략화 과정에서 발생하는 기하오차 때문에 연속된 프레임에서 기하파핑 현상이 열어난다. 본 논문에서는 거칠기맵과 편향맵을 이용하여 기하파핑 현상을 효과적으로 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 거칠기맵과 편향맵은 지형 메쉬를 구성하는 정점이 적은 기하오차를 가지는 위치로 이동 시켜주는 역할을 한다. 거칠기맵과 편향맵은 텍스쳐로 저장되기 때문에 GPU에서 사용하기 적합하다. 또한 편향맵을 이용한 정점 이동 연산은 GPU에서 수행되므로 병렬처리를 통한 빠른 시각화가 가능하다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.769-776
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• 2003

MCP(Maximal Clique Problem)를 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅이 사용되고 있다. 그러나 현재의 DNA 컴퓨팅을 MCP에 적용하였을 때, 정점과 간선을 효율적으로 표현할 수 없으며 제한 효소의 잘못된 사용으로 인하여 해를 찾을 수 없는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 MCP의 문제점을 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅 기법에 DNA 코딩 방법을 적용한 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. 우리는 ACO를 MCP에 적용하였고, 그 결과 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 가변길이의 DNA 코드를 표현할 수 있으며, 불필요한 정점을 제거한 코드를 생성할 수 있었다. 또한 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 탐색 시간과 생물학적 오류율을 15% 정도 줄임으로써 4배 정도 많은 최종해를 얻을 수 있었다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제12권3호
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• pp.198-206
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• 2013

The team orienteering problem (TOP) or the multiple tour maximum collection problem can be considered as a generic model that can be applied to a number of challenging applications in logistics, tourism, and other fields. This problem is generally defined as the problem of determining P paths, in which the traveling time of each path is limited by $T_{max}$ that maximizes the total collected score. In the TOP, a set of N vertices i is given, each with a score $S_i$. The starting point (vertex 1) and the end point (vertex N) of all paths are fixed. The time $t_{ij}$ needed to travel from vertex i to j is known for all vertices. Some exact and heuristics approaches had been proposed in the past for solving the TOP. This paper proposes a new solution methodology for solving the TOP using the particle swarm optimization, especially by proposing a solution representation and its decoding method. The performance of the proposed algorithm is then evaluated using several benchmark datasets for the TOP. The computational results show that the proposed algorithm using specific settings is capable of finding good solution for the corresponding TOP instance.

• 자원환경지질
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• 제27권5호
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• pp.479-489
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• 1994

In this paper, the iterative least-squares inversion method is used to determine shapes and density contrasts of 2-D structures from the gravity data. The 2-D structures are represented by their cross-sections of N-sided polygons with density contrasts which are constant or varying with depth. Gravity data are calculated by theoretical formulas for the above structure models. The data are considered as observed ones and used for inversions. The inversions are performed by the following processes: I) polygon's vertices and density contrast are initially assumed, 2) gravity are calculated for the assumed model and error between the true (observed) and calculated gravity are determined, 3) new vertices and density contrast are determined from the error by using the damped least-squares inversion method, and 4) final model is determined when the error is very small. Results of this study show that the shape and density contrast of each model are accurately determined when the density contrast is constant or vertical density gradient is known. In case where the density gradient is unknown, the inversion gives incorrect results. But the shape and density gradient of the model are determined when the surface density contrast is known.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권1호
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• pp.157-165
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• 2010

본 논문에서는 컨벡스 헐을 이용한 구 좌표계 기반 실시간 렌더링 알고리즘이 제안되었다. OpenGL 렌더링 파이프라인은 물체의 모든 정점들을 고려하지만, 제안된 방법은 물체의 가시 삼각형들을 검사하여 보이는 정점들만을 고려한다. 본 논문에서는 구좌표계 표현에서의 물체의 가시 영역을 결정하기 위하여, 카메라 절두체를 이루는 6개의 평면 방정식과 물체의 경계구와의 기하 관계를 이용한다. 또한 대상 물체의 컨벡스 헐(convex hull)의 최대 측면 성분(maximum side factor)을 고려하여 은면(hidden surface)을 제거하는 효과적인 방법이 구현되었다. 실험결과로부터 결과 영상이 원본 영상과 거의 같고, 렌더링 성능이 크게 개선됐음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권7A호
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• pp.1017-1027
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• 2000

본 논문에서는 정점기반 모양정보 부호화 효율 향상을 위한 새로운 정점의 위치 정보 부호화 방법을 제안한다. 정점들을 일정한 화소열에 위치시키고, 일정한 길이의 블록으로 나누어 정점을 포함하는 블록사이의 상대거리를 가변길이 부호화 한다. 블록 사이의 상대 거리에 대한 확률 분포를 분석하고, 확률 분포가 정점의 수와 블록 수의 비유에만 의존한다는 것을 증명한다. 부호와 효율과 구현상의 복잡도를 고려한 비율을 결정하고 그 비율의 확률 분포에 맞는 허프만 부호 표를 구성한다. 입력된 영상은 그 비율에 따라 블록의 길이가 결정되며, 허프만 부호 표를 사용하여 블록 사이의 상대 거리를 가변길이 부호화 한다. 제안된 부호화 방법은 정점의 수가 많은 영상에서 부호화 효율이 좋아진다.

• 한국측량학회지
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• 제31권4호
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• pp.269-275
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• 2013

최근 들어 모바일 단말기를 휴대하고 이동하는 사용자에게 경로안내 및 주변 위치정보 안내와 같은 개인화된 서비스가 가능해졌다는 점에서 보행자용 도로망의 중요성이 커지고 있다. 한편, 전국단위 도로망 신규 구축과 갱신에 많은 비용이 소요된다는 점은 활성화의 제약조건으로 작용하고 있어 래스터 데이터를 기반으로 한 보행자용 도로망 추출 알고리즘을 적용한 자동 생성 방안이 필요한 상황이다. 그러나 생성된 도로망은 불필요한 결절점이 다수 포함되어 경로 안내 시 과도한 방향전환을 야기하고 데이터 용량 증가를 초래하는 등 유지관리 차원에서의 비효율이 발생한다. 본 연구에서는 이를 제거하기 위해 Douglas-Peucker 알고리듬 적용 과정에서 수치지도 도로의 속성정보를 이용하여 각 선형 객체별로 적합한 임계값을 부여함으로써 선형단순화의 효과는 극대화하고 실제 도로의 형태를 왜곡하지 않도록 최적의 임계값을 자동 선정하였다. 실험 대상 지역의 보행자용 도로망에 적용한 결과 결절점 감소율과 위치정확도 측면에서 제안된 방법이 자동 선형단순화에 적합하다는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.889-893
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• 1995

This paper verified error of STL file and presented a new application of reformed division method for reducing to appeared error by using Delaunay triangulation method that used to modify error of verified data. First, it is analyzed each vertices in hole error and classified follow case that is 1. case of plan or slope, 2. case of edge, 3. case of apex and 4. case of rapid curve, and reduced volume tolerance between original model and converted model after convert STL file.

• 산업융합연구
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• 제20권12호
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• pp.195-202
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• 2022

지하공간정보지도 관리 시스템은 지하공간의 다양한 지하시설물을 3D 메쉬 데이터로 통합하고, 모바일 환경에서 지하시설물의 3D 이미지와 위치를 확인할 수 있도록 지원한다. 그러나 모바일 환경에서 실행되는 일정 지역 안에는 다양한 지하시설물이 존재할 수 있고 층층히 겹쳐 보일 수 있어서 모바일 환경에서 실행하는데 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 가시성에서 문제가 되지 않는 범위 내에서 3D 메쉬 데이터의 정점의 개수를 줄여서 데이터의 크기를 줄임으로써 모바일 환경에서 실행 시간을 줄일 수 있는 방법으로 딥러닝 기반 K-means 정점 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 첫번째로 우리가 제안하는 방법은 딥러닝 Encoder-Decoder 기반의 모델을 통하여 정재된 정점의 특징 정보를 얻고, 두번째로 특징 정보를 K-means 정점 클러스터링을 통하여 서로 비슷한 정점끼리 묶어서 단순화를 하였다. 실험결과 제안한 방법으로 다양한 지하시설물들의 정점을 30%까지 줄였을 때, 이미지 모형이 약간의 변형은 발생하였지만 사라지는 부분은 없어서 모바일 환경에서 확인하는데 문제가 없었다.