기존 전기적 상호 연결을 사용한 네트워크-온-칩(Network-on-Chip, NoC)의 전력 및 성능 한계를 보완하고자 광학적 상호연결을 이용하는 하이브리드 광학 네트워크-온-칩(HONoC)이 등장하였다. 하지만 HONoC에서는 광학적 소자 특성으로 인해 서킷 스위칭을 사용함으로써 경로 충돌이 빈번하게 발생하며 이로 인해 지연 시간 불균형의 문제가 심화되어 전체적인 시스템 성능에 악영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 경로 충돌을 최소화 시켜 지연 시간을 최적화 할 수 있는 새로운 태스크 매핑 알고리즘을 제안하였다. HONoC 환경에서 태스크를 각 Processing Element (PE)에 할당하고 경로 충돌을 최소화하며, 부득이한 경로 충돌의 경우 워스트 케이스 (worst case) 지연 시간을 최소화 할 수 있도록 하였다. 모의실험 결과를 통해 무작위 매핑 방식, 대역폭 제한 매핑 방식과 비교하여, 제안된 알고리즘이 $4{\times}4$ 메시 토폴로지에서는 평균 43%, $8{\times}8$ 메시 토폴로지에서는 평균 61%의 지연 시간 단축 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
선박의 중앙단면 구조 모델을 표현하는 표준화된 정보 처리 체계가 STEP AP218이다. 이는 선체 모델을 3차원으로 표현하기에 적절한 환경을 제공하고 있으나, 아직 조선소나 선급에서는 도면이나 2차원 정보를 통해 정보 교환을 하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 2차원 정보를 STEP AP218 구조 모델로 변환하기 위하여 AP218 자료 구조를 분석하여 정리하였고, 한국선급에서 사용하고 있는 KR-TRAS의 중앙단면 2차원 정보를 분류하고, KR-TRAS에는 표현되어 있지 않은 횡부재 정보를 일부 확장하여 사용하였다. AP218과 KR-TRAS의 두 자료 구조 사이의 매핑 테이블을 작성하여 매핑 관계를 정의하였고, 이 관계를 이용한 번역기를 개발하였으며, 가시화 프로그램을 통해 번역된 구조 모델의 형상 정보를 검증하였다. 이렇게 생성된 AP218에 따른 선체 모델은 각 부서간의 정보 교환뿐만 아니라 설계, 해석, 유지/보수 등의 제품 전 주기에 걸쳐 활용될 수 있다.
구제역과 같은 가축 전염병은 강한 전염력으로 인해 막대한 경제적 손실을 초래하고 있다. 가축의 전염성 질병은 조기 감지가 매우 중요하나, 개별 농가에서 조기 진단이 어렵고, 수의사나 사료 공급 차량 등의 농장간 이동을 통해서 전파되는 사례도 빈번하다. 본 연구에서는 발병 초기단계에서 유비쿼터스 기반의 정보통신기술을 이용하여 가축의 체온을 자동으로 모니터링 하여 실시간 전송함으로써 수의사의 농장방문 없이 빠른 진단이 가능하고 추가 확산을 방지하는 기술을 연구하였다. 자동으로 수집된 정보와 연계된 원격진료시스템을 활용하여 농장단위, 지역단위, 국가단위에서 가축전염병을 커뮤니티 매핑 기법을 이용하여 체계적으로 관리하는 기술을 제시하였다. 이 과정에서 사용자 참여형 공간정보기술 적용을 위한 각 단계별, 주체별 커뮤니티 매핑 항목을 도출하였다.
본 논문에서는 모바일 3차원 그래픽스 시스템에 적용 가능한 SIMD 구조를 갖는 래스터라이저를 하드웨어로 구현하고 FPGA로 검증한 내용을 기술한다. 타일 기반의 스캔 컨버전 회로는 4개의 타일이 동시에 동작하는 SIMD 구조를 따르며 각 타일은 3단계의 계층적 탐색을 통해 타일 내의 방문횟수를 최소화 한다. 실험을 통해 $8{\times}8$ 크기의 타일이 가장 효율적인 것으로 판단되었으며, 계층적 탐색의 마지막 단계에는 $2{\times}2$ 크기의 서브타일을 탐색하게 된다. 플랫 쉐이딩과 고라우드 쉐이딩을 지원하며, 텍스쳐 매핑 회로는 어파인 매핑과 원근보정이 적용된 매핑을 지원한다. 또한 텍스쳐 매핑 회로의 필터링 모드는 포인트 샘플링 방식과 2차 선형 보간 방식을 지원하며, 두 가지의 wrap 모드와 다양한 블렌딩 모드를 지원하도록 설계되어 있다. Xilinx Vertex4 LX100 디바이스를 기준으로 약120Mhz의 동작 속도를 가지며 텍스쳐 메모리와 프레임 버퍼는 검증을 용이하게 하기위해 블록 램으로 설계되었다.
본 논문에서는 하나의 넓은 동적 영역(High Dynamic Range: HDR)을 갖는 이미지를 Earth Mover's Distance(EMD)값을 이용한 이미지 분할 기법을 적용한 유사 지역 그룹화를 통해, 각 그룹별로 톤 매핑을 수행하는 기법을 제안하고자 한다. 기존의 EMD 값을 통한 이미지 분할 알고리듬은 이미지 내의 같은 그룹으로 분류된 지역에서 휘도(luminance)의 변화가 클 때 후광 현상(halo artifact)이 발생하는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 기존의 알고리듬으로 분할된 이미지를 처리할 때 휘도 변화량(gradient)의 정보를 활용하여 후광 현상 제거함으로써 주관적 화질을 향상시켰다.
본 논문은 한 장 혹은 여러 장의 실세계의 사진 영상을 입력으로 받아 영상 기반 모델링 방법 중 하나인 영상 분할 모델링 방법을 통해 환경을 3차원으로 모델링을 하고 주어진 실세계 사진 영상을 비사실적 렌더링하여 환경 탐색시 환경맵으로 사용하도록 하여 비사실적 탐색 영상을 생성하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 세밀한 3차원 환경 메쉬 모델을 생성하여 2차원 환경맵의 비사실적 랜더링 과정을 통해 비사실적 애니메이션 효과를 손쉽게 만들어 낼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한, 환경맵의 비사실적 렌더링을 통한 환경 매핑방법으로 각 프레임 간의 유사성을 유지하며 렌더링하는 특징을 가지고 있어 자연스러운 비사실적 탐색 영상을 생성 할 수 있다.
본 연구에서는 최근 활발히 이용되고 있는 커뮤니티 주제 어휘의 특징을 선행연구인 ULIS-DL과 디지털오카야마 대백과(디지털강산대백과(デジタル岡山大百科))를 중심으로 알아보고, 이들 어휘들의 상호운용 모델을 일본의 동경도(東京都), 홋카이도(북해도(北海道)), 한국의 충청남도의 각 도청 홈페이지의 디렉토리 용어들을 이용하여 제안하였다. NDLSH(National Diet Library Subject Heading)와 NDC(Nippon Decimal Classification)를 스위칭 언어를 사용하여 다섯개의 어휘 매핑 모델을 제안하였다. 마지막으로, 각각의 모델들에 대한 평가 및 한계점에 관하여 매핑의 정확율과 재현율을 이용하여 논하였다.
모니터의 한 좌표를 응시하고 있을 때의 눈 영상을 카메라로 획득하고, 눈 영역 영상에 대한 눈동자의 좌표를 계산하여 사용자가 모니터의 어느 부분을 응시한 것인지를 알아내는 것이 본 논문의 주요 목적이다. 카메라로 획득하여 계산된 눈동자의 좌표는 2차원 평면상에서 계산된 것이므로, 응시 각도나 응시 거리등의 3차원 정보가 손실되어 응시점에 대한 보다 정확한 매핑을 하기 위해 눈동자 좌표의 보정이 필요하게 된다. 획득된 눈 영상의눈동자 좌표 이외에 흰자위 비율 및 원형 템플레이트를 사용한 가중치 벡터를 더하여 개략적으로 얻어진 눈동자 좌표에 대한 응시 초점의 오차를 보정한다. 눈 영상에서의 보정된 눈동자 응시 초점 좌표를 모니터 평면 좌표로 매핑하여 모니터에 대한 사용자의 응시점을 찾아낸다. 이때, 계산된 모니터의 응시점이 명령 영역에 해당하면, 해당 명령을 실행시킴으로써 사용자는 모니터 화면을 응시하는 단순 동작만으로 컴퓨터에게 원하는 명령 실행을 요구할 수 있으므로 키보드나 마우스의 입력 장치를 본 시스템으로 대체할 수 있다.
시맨틱 웹 기술을 이용하는 추론 엔진들이 사용하는 지식은 기본적으로 주어(subject)와 술어(predicate), 목적어(object)로 구성된 트리플(triple)들의 집합이며, 이를 저장하기 위한 구조로 관계형 데이터베이스(R-DB)가 주로 이용된다. 본 논문은 DBMS 기반의 추론 서비스인 OntoThink-K$^{(R)}$트리플 저장 구조와 함께 SPARQL 질의 언어를 지원하기 위한 SPARQL-SQL 매핑에 대해 설명한다. OntoThink-K$^{(R)}$스키마 무관과 스키마 인지의 두 가지 방식의 트리플 저장 구조를 지원하며, 본 논문에서는 각 저장 구조에 따른 SPARQL-SQL 매핑 방법을 설명하고 실험을 통해 두 방식에서의 추론 속도의 차이를 비교한다. 이 실험 결과로부터 우리는 스키마 인지 방식을 사용함으로써 스키마 무관 방식에 비해 적어도 2배 이상의 속도 향상을 꾀할 수 있음을 알았다.
3차원 그래픽 랜더링 파이프라인(3D Graphics Rendering Pipeline)은 크게 지오메트리 프로세싱(Geometry Processing)과 레스터라이제이션(Rasterization)으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 래스터라이저와 프레임버퍼사이의 대역폭으로 인한 병목점을 분석하고, 그 한계를 극복해 낼 수 있도록 프로세서 메모리 집적구조를 이용하여 랜더링 시스템을 설계, 성능 분석한다. 프레임버퍼의 집적으로 인한 메모리 대역폭을 이용하기 위해, 각 픽셀 처리에 필요한 로직을 포함하는 SIMD 타입의 픽셀 처리 프로세서가 메모리 어레이와 밀결합(tightly coupled)된다. 제안하는 구조는 래스터라이저 로직과 프레임 버퍼가 단일 칩으로 구성되었고, 텍스쳐 매핑, 범프 매핑, 안티알리아싱, 깊이 버퍼를 지원하며 초당 5백만 이상의 삼각형을 처리할 수 있는 고성능 랜더링 시스템이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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