출판만화는 드라마, 영화 등과 함께 대중적 인기를 얻고 있는 매체로서 인정받고 있고 나름의 확립된 장르적 특성이 있다. 그러나 연출에 대한 연구는 영화, 드라마, 연극 등의 다중 매체에 비해 매우 미진한 상태이다. 본 연구는 안수철의 각도와 거리개념을 적용하여 기본적인 연출의 요소 중에서 각도와 거리의 설정에 중점을 두어 분석하고 분류해봄으로써 이론적으로 분류된 기능들이 실제적으로 그러한 기능을 실행하는지 살펴보고 그 외 부가적으로 고려되어야 할 점을 중점적으로 분석해 보고자 한다. 우선 각도와 거리설정은 장르별 만화의 분위기에 따라 특정 설정이 빈도가 높게 나타나리라는 예상으로 접근을 시도했지만 예상과 달리 장르의 특징보다 작가 개인적 기호에 따라 달리 나타나고 있으며 각도와 거리설정의 기능적 측면은 표현적 공간에 국한된 설정이며 강렬함을 표현하는 기능으로 우선시 되어야 하는 것은 물리적 공간의 설정이다. 이러한 만화연출의 특성을 분석해 봄으로써 만화연출의 폭을 넓혀보고자 한다.
본 논문은 depth image에서 검출된 손가락 경계의 거리 그래프 이용하여 손가락을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 거리 그래프는 손바닥 중심과 손 윤곽선 사이의 각도와 유클리디안 거리를 각각 x, y축으로 하여 보여준다. 그래프가 손끝에서 국부 최대점을 갖는다는 사실을 이용하여 손 형태를 얻을 수 있다. 손가락이 손바닥보다 얇은 것을 이용하여 손목의 무게 중심을 찾은 후에, 손목의 무게 중심의 각도를 기준 각도 $0^{\circ}$로 설정하였다. 모의실험 결과는 제안된 알고리즘이 손의 방향에 영향을 받지 않으며 손가락 상태를 보다 잘 검출할 수 있는 것을 보여준다.
차량에 부착된 회전식 레이저 스캐너는 360도로 회전하면서 데이터를 취득하기 때문에 고정식 레이저 스캐너에 비해 더 광범위하고 정확한 3차원 데이터를 획득하고 생성할 수 있다. 그러나 레이저 데이터 자료는 표적까지의 거리와 취득 당시의 스캐너의 각도로만 구성되어있기 때문에 이를 사용하기 위해서 이 데이터들을 일련의 좌표변환과정을 거쳐서 3차원 직교좌표계로 변환시킨다. 이 논문의 목적은 회전식 레이저에서 획득된 데이터를 DEM화하고,DEM영상의 밝기값, 즉 높이값을 이용하여 도로변을 주위의 사물과 분리하여 추출하는 것에 있다. 도로면은 일반적으로 주위의 사물에 비해 그 높이가 낮고 고르게 분포되어 있다고 가정한다. 그렇기 때문에 이 도로면의 높이를 대표할 수 있는 적절한 임계값을 찾을 수 있다면 도로면의 분리 또한 가능하다. 도로면의 추출을 위해 제안된 방법은 취득된 레이저 데이터를 일정 간격의 높이로 나누고 그에 대한 히스토그램을 구한 후, 가장 많은 빈도수를 나타낸 지역의 값을 염계치로 설정하는 방법과,레이저 스캐너가 지표면을 향할 때의 각도,즉 270도 일 때 취득된 거리의 값들을 수집한 후, 그 평균값을 임계치로 설정하는 방법이다. 이렇게 구해진 임계치를 이용 그 값보다 작은 지역을 도로로 인식하였으며,실험 결과 레이저 스캐너의 각도를 이용한 방법이 더욱 효과적으로 도로를 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 차량에 부착된 4대의 어안렌즈 카메라 영상을 이용하여 차량 주위 전방향의 주변 정보를 포함하는 정합 영상을 생성하고, 생성된 정합 영상에서 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방 카메라만을 이용하여 차선을 검출하는 방법들은 안개와 같이 기상 환경이 안 좋은 경우 가시거리가 짧아져 정상적인 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 이에 반해 4대의 어안렌즈 카메라로 차량의 주변을 촬영한 영상은 기상 환경에 영향을 적게 받아 안정적인 차선 검출에 용이하다. 어안렌즈 카메라로 촬영한 영상은 왜곡이 심하기 때문에 왜곡 보정을 수행한 후 차량 위에서 아래로 내려다본 시점으로 투영 변환하여 하나의 영상으로 정합한다. 정합영상에서 관심영역을 설정한 후 차선 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역들로 차선을 직선으로 모델링한다. 점선 차선 구간이나 차량 흔들림에 대응하기 위해 직선으로 모델링된 차선 정보의 차선 각도와 차량으로부터 거리 정보를 칼만 필터 기반 추적 및 보정하여 안정적으로 차선 검출을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법은 실선구간에서 99.57%, 점선구간에서는 90.48%의 검출 정확도를 가진다.
이미지 데이터베이스에서 특성 객체를 가지고 있는 이미지를 효율적으로 검색하는 각 객체의 모양 특징을 질의 이미지의 질의 객체의 특징과 비교해야 한다. 올바른 모양 비교 기준은 사람이 보기에 같거나 유사하다고 판단하는 방법을 기준으로 삼는다. 본 논문에서는 질의 객체를 가진 이미지의 유사 검색에서 모양 비교의 정확도를 높이기 위한 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 질의 객체와 대상 객체에 비교를 시작할 근사한 우세점을 찾고 올바른 모양 비교를 위한 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 질의 중심의 유사도를 비교하기 위해 유사함수를 설정한다. 유사성 검색을 위해 사용되는 객체의 모양 특징은 객체의 윤곽선상의 점들 중 결정된 지역 특징을 지닌 (거리 ${\gamma}$, 각도$\theta$)의 우세점 집합으로 표현한다.
멀티미디어 정보 검색에서 멀티미디어 데이터는 고차원 공간상의 벡터로 표현된다. 이러한 특정 벡터를 효율적으로 검색하기 위하여 다양한 색인 기법이 제안되어 왔다. 그러나 특정 벡터의 차원이 증가하면서 색인 기법의 효율성이 급격히 떨어지는 차원의 저주 문제가 발생한다. 차원의 저주 문제를 해결하기 위하여 색인하기 이전에 원 특정 벡터를 저차원 공간상의 벡터로 사상하는 차원 축소 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 벡터의 놈과 각도 성분을 이용하여 유클리드 거리를 근사하는 함수를 기반으로 하는 새로운 차원 축소 기법을 제안한다. 먼저, 유클리드 거리 근사를 위하여 추정된 각도의 오차의 발생 원인을 분석하고 이 오차를 줄이기 위한 기본 방향을 제시한다. 또한, 고차원 특정 벡터를 다수의 특징 서브 벡터들의 집합으로 분리하고 각 특징 서브 벡터로부터 놈과 각도 성분을 근사하여 차원을 축소하는 새로운 기법을 제안한다. 각도 성분을 정확하게 근사하기 위해서는 올바른 기준 벡터의 설정이 필수적이다. 본 연구에서는 최적 기준 벡터의 조건을 제시하고, Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 기준 벡터를 선정하는 방법을 제안한다. 또한, 축소된 저차원 공간상의 벡터틀을 위한 새로운 거리 함수를 정의하고, 이 거리 함수가 유클리드 거리 함수의 하한 함수가 됨을 이론적으로 증명한다. 이는 제안된 기법이 착오 기각의 발생을 허용하지 않으면서 효과적으로 차원을 줄일 수 있음을 의미하는 것이다. 끝으로, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.
An, Jongho;Kim, Sanghyuk;Pak, Soojong;Jeong, Byeongjoon;Chang, Seunghyuk;Park, Woojin
천문학회보
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제40권2호
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pp.56.2-56.2
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2015
본 연구에서는 미국 맥도날드 천문대 (Mcdonald Observatory)에 있는 82인치 Otto Struve 망원경의 가이드 망원경으로 사용하기 위해 2개의 반사경을 이용해 구경이 100 mm이고 유효초점거리가 800 mm인 비축 반사망원경을 설계하였다. 비축 반사경은 일반적인 축 대칭인 반사경보다 가공이 매우 어렵기 때문에 형상 정밀도의 요구량을 알 수 있다면 비축 반사경을 가공하는 과정에서 시간과 비용을 절약할 수 있다. 광학계가 수차가 잘 보정된 회절한계의 성능이기 때문에 엔서클드 에너지 직경(Encircled Energy Diameter) 분석을 통해 민감도 분석을 하였다. 광학설계 소프트웨어인 CodeV를 사용하여 80 % 에너지가 $20{\mu}m$ 내에 들도록 공차한계로 설정하였으며, 기준 파장은 $587.56{\mu}m$이다. 또한 부경과 초점 면 사이의 거리를 보상자로 설정하여 공차가 광학계의 성능에 미치는 영향을 최소화하였다. 민감도 분석은 반사경의 위치, 회전, 그리고 반사경의 형상 정밀도에 대해 수행하였다. 분석 결과, 반사경의 위치와 각도는 일반적인 제작 및 조립 공차보다 매우 작은 것을 확인하였다. 그리고 형상정밀도는 주경이 부경보다 민감하였으며 자승 제곱 평균제곱근 (root-mean-square) 32 nm로 가장 민감한 결과가 나왔다.
한글 문자 인식에 있어서 ' ㅁ '과 ' ㅇ '의 오인식은 전반적인 인석성능의 저하를 가져오는 요소가 되고 있으나 이에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 'ㅁ'과 'ㅇ'을 효과적으로 인식하기 위한 새로운 특징 추출 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 변형된 하우스도르프 거리를 이용한 최적의 이웃 반경을 설정하고, 이 반경에 의해 이웃 픽셀과의 각도를 추출하여 두 자소를 구분하는 특징으로 사용하였다 실험을 통하여 분석한 결과 제안하는 특징 추출 방법은 기존의 방법들보다 적은 특징 개수를 사용하여 효율적으로 패턴을 인식할 수 있었으며 우수한 일반성 및 안정성을 나타내었다.
U-Turn은 운전자에게 편의를 제공하며 차량의 소통효율을 향상시키는 측면도 있지만 U-Turn에 대한 설치기준 및 법제규정과 안전시설 설치기준들이 명확치 않아 교통소통과 교통안전에 문제를 야기시키고 있다. 이에 본 연구에서는 첫째, 교통량과 주행속도를 주요 변수로 하여 차량의 정지시거와 좌회전차량들의 대기행렬길이를 고려한 U-Turn 허용구간과 전방교차로와의 적정 이격거리를 산정한다. 둘째, 현장조사를 통해 실제 U-Turn 차량의 행태를 분석하여 상충형태를 분류하고 상충과 U-Turn 허용구간의 길이와의 관계분석을 통해 차로변경각도와 주행속도를 변수로 하여 U-Turn 허용구간의 길이를 산정한다. 마지막으로 U-Turn허용구간과 후방교차로의 거리는 교통량과 주행속도, 차로변경각도를 주요변수로 하여 간격수락이론을 통해 적정이격거리를 산정한다. 그리고 몇 가지 교통조건들의 환경을 설정하여 모의실험을 실시한다. 이를 통해 본 연구에서는 소통과 안전을 고려한 U-Turn허용구간의 적정길이 및 위치를 제시한다.
교통류에서는 거시적인 지표로 속도, 교통량, 밀도가 중요한 파라미터로 활용되고 있으며, 미시적인 지표로는 가속도와 차두거리가 중요한 파라미터로 활용되고 있다. 속도와 교통량은 현재 설치된 교통정보 수집장치로 수집이 가능하지만 가속도와 차두거리는 안전과 자율주행분야 등에 필요성이 있지만 현재 교통정보 수집장치로는 수집이 불가능한 실정이다. 객체인식 기법인 YOLO는 정확도와 실시간성이 우수하여 교통분야를 포함하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 YOLO를 활용하여 가속도와 차두거리를 측정하기 위해 측정 간격을 조밀하게 설정하여 간격별 차량의 속도 변화와 차량 간 통행시간 차이를 통해 가속도와 차두거리를 측정하는 모델을 개발하였다. 지점별 교통특성에 따라 가속도와 차두거리의 범위가 다름을 확인하였고, 측정률 확보를 위한 기준거리와 화면각도에 따른 비교분석을 수행하다. 측정간격은 20m, 각도는 직각에 가까울수록 측정률이 높아짐을 분석하였다. 이를 통해 교차로별 안전도 분석과 국내 차량행태모델 분석에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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