본 논문에서는 일반 사용자가 사실감 있는 가상공긴 표현을 위해 사진 이미지를 이용하여 직법 텍스춰 매핑을 할 수 있는 방법에 대해 기술한다. 텍스춰매핑은 세 장의 이미지를 이용하는데 각 카메라에서 바라본 건물 표면의 특정 픽셀들과 카메라사이에서 생성되는 각도를 이용한다. 이 각도로 매핑되는 픽셀값에 가중치를 부설하여 건물 외곽에 발생되는 경사와 같은 왜곡현상을 최소화시켜서 매핑된 건물이 실제 건물처럼 사실감이 있도록 매핑할 수 있는 것이다. 이 방법을 이용하여 가상공간을 자동 생성해주는 웹 컨텐츠 구축 시스템의 매핑 인터페이스를 구현하였다. 자동생성된 가상 건물모델에 사용자가 직접 찍은사진영상을 입력하면 랜더링시 텍스춰를 재구성하여 건물모델에 사실감을 증가시키는 역할을 하도륵 하였다.
범프 매핑은 복잡한 모델링 과정 없이 기하 매핑을 통하여 땅콩 껍질의 돌기와 같은 객체 표면의 세밀한 부분을 표현해내는 기법이다. 그러나 이 기법은 법선 벡터 쉐이딩과 같은 상당한 복잡도를 가진 연산을 픽셀 당 처리해줘야 하므로, 이의 하드웨어 구현은 상당한 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 극 좌표계를 이용한 새로운 범프 매핑 알고리즘 및 하드웨어 구조를 제안한다. 이는 참조 공간으로의 변환을 위한 새로운 벡터 회전 방식과 연산이 최소화된 조명 계산 방식을 갖는 구조로, 기존의 구조에 비해 범프 매핑을 효과적으로 수행한다. 결과적으로 제안하는 구조는 범프 매핑에 필요한 연산 및 하드웨어를 상당량 줄였다.
모바일 매핑시스템은 차량에 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), CCD 카메라 등을 탑재하고 위치 및 영상 정보를 취득하는 효율적인 방법이다. 모바일 매핑시스템은 도로 시설물 관리, 지도 갱신 등 다양한 분야에 이용되고 있다. 국외에서 개발된 모바일 매핑시스템은 각 센서의 통합 및 동기화 방안을 알 수 없으므로 업그레이드하거나 새로운 센서를 추가하기 어렵다. 본 연구에서는 모바일 매핑시스템의 개선 및 센서추가를 위해서 모바일 매핑시스템에 기본석으로 필요한 GPS, IMU, 그리고 CCD 카메라와 향후 추가될 센서인 레이저, 오도미터(Odometer) 등의 센서가 추가될 경우를 고려하여 멀티 센서 통합 및 동기화 구현 방안을 제시하였다. 또한 동기화에 필요한 각 센1서의 요구사항을 파악한 후 동기화 장비를 설계 및 제작하고 실험하였다.
본 논문에서는 $360^{\circ}$ 원형영상을 평면영상에 매핑하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 평면영상의 크기 구하기, 카메라와 평면영상 사이의 각 지점에 따른 거리 계산, 카메라와 평면영상이 수평으로 이루는 각도 산출, 카메라와 평면영상이 수직으로 이루는 각도 산출, $360^{\circ}$ 원형영상의 픽셀들을 평면영상의 픽셀에 매칭시키는 픽셀의 위치 계산 등 5단계로 구성된다. 제안한 $360^{\circ}$ 원형영상을 평면영상에 매핑하기 위한 효율적인 알고리즘을 평가하기 위하여 실험한 결과, 매핑된 평면영상의 복원율은 99%, 매핑된 평면영상의 화질은 72%로서 상용 소프트웨어의 기준치보다 높은 결과를 산출했기 때문에 알고리즘의 효용성이 확인되었다.
이글은 인터넷기반 정보시스템에서 XML의 존재 층위를 나누고 각 층위에 적합한 XML과 RDB의 매핑 모델을 제안했다. 그리고 자료생성 층위에 주목하여 XML과 RDB의 매핑 모델을 설계하고 그 절차에 대해 논의했다. 이 연구에서 제안한 XML과 RDB 매핑 모델은 DTD 구조에 유연하며 플랫폼 독립적인 점에서 정보시스템 구축의 비용을 저렴하게 한다.
모바일 매핑시스템은 차량에 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), CCD 카메라 등을 탑재하고 공간 및 속성 정보를 취득하는 효율적인 방법이다. 모바일 매핑시스템은 도로 시설물 관리, 지도 갱신 등 다양한 분야에 이용되고 있다. 국외에서 개발된 모바일 매핑 시스템을 업그레이드하거나 새로운 센서를 추가 하고자 할 때 기존 시스템의 센서 통합 및 동기화 방안을 알 수 없으므로 시스템의 개선 및 향상이 어렵다. 본 연구에서는 모바일 매핑시스템의 개선 및 센서추가를 위해서 모바일 매핑시스템에 기본적으로 필요한 GPS, IMU, 그리고 CCD 카메라 등의 효율적인 통합 및 동기화 구현 방안을 제시하고, 동기화에 필요한 각 센서의 요구사항을 파악한 후 동기화 장비를 설계 및 제작하였다. 또한, 향후 추가될 센서인 레이져, 오도미터(Odometer) 등을 센서가 추가될 경우를 고려하여 통합장비를 설계하였다.
본 논문에서는 의료기관의 검사코드인 LOCAL 코드(Local Code)를 LOINC 코드(Local Laboratory Result Code)와 매핑하기 위한 알고리즘을 구현하고, 이를 기반으로, LOCAL 코드의 매핑 및 입력을 지원하는 새로운 시스템을 제안한다. 이를 위해, 먼저, LOCAL 코드를 변환하여 LOINC의 여섯 가지 속성을 추출한 대응 코드로 생성한다. 추출한 대응코드는 LOINC 코드와 매핑하는 키 값이 된다. 대응코드와 LOINC 코드의 매핑은 각 속성을 우선순위에 따라 비교하는 과정을 포함하며, 매핑 결과 수에 따라 자동 매핑되거나, 상 하위 개념을 조합 또는 System 코드를 재검색하는 결과 최소화 단계를 수행한다. 본 연구에서는 매핑 알고리즘을 기반으로 LOINC 코드로 매핑 하고, 새로운 LOCAL 코드를 LOINC 코드로 입력할 수 있는 새로운 시스템을 구축하였다. 본 연구의 목표는 LOINC를 활용하여 방대한 진단검사 결과데이터를 표준화하고, 이를 통해 의료 기관 간 EMR을 실현하고 구축하는 기반요소를 마련하는데 있다. 본 연구를 통해, 국내 의료기관 간 검사 결과의 통합과 호환이 가능하게 할 것이며, 검사코드의 표준화를 위한 기반요소를 마련할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 시간제약 조건하에서 수행시간을 개선한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 논리식을 DAG로 구성하여 각 노드를 검색한 후. 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 최상위 노드만을 복제(replication)하여 DAG를 팬 아웃 프리 트리로 재구성함으로써 지연시간과 CLB의 개수가 최소화되며 수행 시간도 개선하였다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 정하고, 각 노드의 초기비용과 전체비용을 계산하여 CLB의 k-OR텀수보다 비용이 초과되는 노드를 분할하여 서브그래프를 구성한다. 분할된 서브그래프들은 collapsing을 통해 노드들를 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 있는 k-OR텀 개수에 맞게 Bin packing를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TMCPLD에 비해 수행 시간이 20.3% 감소되었다.
유사한 지식구조의 분산된 온톨로지들을 통합 및 연결하여 새로운 온톨로지를 생성하거나 확장 지식 검색을 효과적으로 제공하기 위해서는 온톨로지 모델 자체의 구조적 특성이나 제약조건을 고려한 온톨초지 매핑이 중요하다. 그러나 과거의 온톨로지 매핑은 범용성을 높이기 위해 대부분 그래프 모델을 기반으로 노드와 간선 중심의 매핑여부를 계산함으로써 온톨로지 모델의 특성과 제약조건을 매핑에 반영하지 못하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 RDF와 함께 온톨로지 모델로 사용되고 있는 토픽맵의 구문적 특성과 제약조건을 반영한 다중 매핑 전략의 토픽맵 매핑 기법을 제안한다. 다중 매핑 전략에는 토픽명 기반 매핑, 토픽 속성 기반 매핑, 계층 구조 기반 매핑, 연관관계 기반 매핑의 4가지 매핑 전략이 포함되어 있으며 개체들 사이의 매핑 여부를 결정하기 위해 각 매핑의 개별 유사도를 조합한 다음 단일 유사도를 결정하는 하이브리드 방식을 사용한다. 또한 토픽맵의 구문적 특성에 따라 매핑 계산 전에 매핑이 불가능한 개체들을 미리 제거함으로써 탐색 범위를 줄이고 있으며 토픽명 색인과 PSI 색인을 생성하여 매핑 계산의 효율을 높이고 있다. 제안하는 토픽맵 매핑 기법의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 철학 백과사전 및 독일 문학 백과사전을 토픽맵으로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 자동 생성된 매핑 집합이 전문가에 의해 생성된 매핑 집합을 대부분 포함함을 확인하였다.
본 논문은 연속된 이미지로부터 고속 영상 모자익을 구성하는 새로운 접근을 기술한다. 제안하는 알고리듬은 전체 영상이 아닌, 종첩영역에서 특징점 및 대응점을 찾아 초기 변한 행렬을 구함으로 좀더 정확한 변환식을 표현하도록 하고 계산량을 감소시킨다. 또한 고속으로 모자익을 수행하도록 하기 위해 OpenGL 기반 텍스쳐 매핑을 이용하였다. 기존의 방법은 모든 영상의 픽셀에 변환식을 곱함으로 인해 많은 계산시간을 초래했다. 본 논문에서 제안하는 방법은 OpenGL 기반 텍스쳐 매핑을 이용해 영상의 각 버텍스에 변환식을 곱함으로서 계산시간을 단축시켰다. 그 결과, PC에서 카메라로부터 영상을 받아들여 고속으로 모자익을 구성할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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