키넥트 카메라는 마이크로소프트사에서 2010년 11월에 출시한 xbox360의 움직임 감지 카메라로 깊이 영상과 색상 영상을 획득할 수 있다. 하지만 적외선 패턴을 이용한 깊이 영상의 획득 방법의 한계로 인해 객체의 경계 주변으로 홀(hole) 및 잡음이 생기고 영상으로 재생 시 경계 주변에서 흔들림(flickering) 현상이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 흔들림 현상을 보정하여 화질이 좋은 가상 시점 영상을 실시간으로 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 결합형 양방향 필터를 이용하여 경계 주변의 홀을 채운다. 경계 주변의 흔들림 현상은 화소를 탐색하여 처리하는 기법을 적용하여 보정한다. 향상된 깊이 영상과 색상 영상에 3D 워핑(3D warping) 기법을 적용하여 가상 시점 영상을 획득한다. 획득된 영상에서 가려짐 영역(occlusion region)으로 인하여 생기는 홀은 블록기반의 기울기 탐색 기법과 블록의 신뢰도를 이용하여 채우게 된다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 가상 시점 영상을 실시간으로 합성하는 것을 확인하였다.
최근의 MMORPG 게임은 심리스 월드로 분할하는 분산 서버를 구축하고 있다. 본 연구는 이러한 분산서버 간의 공유영역에 해당되는 지역에 대한 충돌처리를 다룬다. 분산 서버간의 공유 영역에 대한 경계영역을 동적으로 조정하기 위해 DLS을 사용하고, 광선과 단말 노드 간의 충돌 위치 관계를 통하여 이웃 노드를 빠르게 탐색한다. 이렇게 구해진 노드의 값을 통하여 객체 간의 충돌처리를 판별한다. 이것은 각 서버가 공유 영역에 대한 정보를 계속 보유할 필요가 없고, 서버간의 경계 영역을 포인터를 이용하여 빠르게 탐색할 수 있게 한다. 충돌은 계층적 경계상자를 이용하여 인접한 개체의 값들을 그룹으로 이진트리로 구축한다. 이러한 처리 방법은 처리량을 이분화 시켜 효과적으로 처리량을 줄일 수 있다. 또한 실시간적으로 발생되는 개체 정보의 변경 시 공유영역에 대한 복사가 필요하지 않으므로 네트워크 트래픽에 대한 처리량도 효과적으로 줄일 수 있다.
유비쿼터스 환경을 구축하기 위하여 우리나라에서는 IT 기반 신도시 건설의 프로젝트인 u-City 사업이 추진되고 있지만, u-City에서 제공해주는 u-service는 USN(Ubiquitous Sensor Network)기반으로 모니터링에 치중하여 공간분석에 관한 서비스가 부재하다. 특히 대규모 복합 건물이 증가로 실내공간에서의 활동시간이 늘어남에 따라 단순한 모니터링이 아닌 3차원 실내 공간분석이 필요하다. 따라서 위상학적 데이터 모델을 기반으로 하여 실내 공간에서의 연결성을 분석하였다. 실내공간에서는 실외공간과 달리 공간 객체간의 연결이 제한적이기 때문에 환경변화에 따라 연결성이 바뀔 수 있고, 이에 따라 공간분석 결과 또한 달라질 수 있다. 본 연구에서는 연결성을 변화시키는 긴급 상황의 대표적인 예로 화재가 발생하였을 경우 연결성을 분석하고, 연결성 변화를 통해 생성될 수 있는 고립지역을 탐색하는 알고리즘을 개발하였다. 개발한 알고리즘을 적용하여 분석 결과를 도출하기 위하여, 실내공간의3차원 구조뿐만 아니라, 고립지역을 가시화하는 시스템을 구현하였다.
비디오 복원(video completion) 기술은 비디오 영상에서 색상 정보가 없는 픽셀에 적절한 색을 채워 영상을 복원하는 기술이다. 본 논문에서는 움직이는 물체가 서로 교차하는 비디오 영상에서 원하지 않는 물체를 제거하고 이때 발생한 영상 홀(image hole)을 채우는 비디오 복원 기술을 제안한다. 움직이는 카메라에서 획득한 비디오 영상에서 이동하는 두 물체 중 카메라와 가까운 물체를 제거함으로써 가려진 이동물체와 배경에 홀이 발생하게 되고, 이 홀온 다른 프레임들의 정보를 이용하여 채움으로써 새로운 비디오를 생성한다. 입력 영상의 모든 프레임에 대해 각 물체의 중심을 추정하여 물체의 중심을 기준으로 시-공간 볼륨(spatio-temporal volume)을 생성하고, 복셀 매칭(voxel matching)을 통한 시간적 탐색(temporal search)을 수행한 후 두 물체를 분리한다. 가리는 물체 영역으로 판단된 부분을 삭제하고 공간적 탐색(spatial search) 방법을 이용하여 홀을 채워 가려짐이 있는 이동 물체 및 배경을 복원한다. 복원된 영상에서 블렌딩을 통해 솔기(seam)를 제거한다. 비디오카메라로 획득한 두 실영상을 이용하여 실험을 수행한 결과 가려진 물체를 복원한 새로운 비디오 영상을 생성할 수 있었다.
기존의 인터넷 시스템에서 사용자의 요구와 목적에 따른 프레젠테이션과 컨텐츠를 탐색하는 데 있어 풍부한 링크구조 등으로 인해 일부 심각한 유용성 문제를 발생시키고 있다. 최근 많은 시스템에서는 온톨로지 기술을 이용해서 동적 적응이 가능한 다양한 시스템들을 연구하고 있다. 이 연구에서는 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 적용한 온톨로지 기반 교육시스템을 설계하였다. 이 시스템은 온톨로지를 이용해서 교육 컨텐츠의 재사용성을 향상시켰고, 이산 확률 분포 함수와 동적 적응 모델을 이용해서 학습자에게 동적 컨텐츠를 제공할 수 있도록 하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링한다. 제안한 확률적 해석은 온톨로지 기반 환경에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.
재사용을 지원하는 라이브러리 구축을 위해서는 다양한 응용영역에 적용할 수 있는 분류스킴과 검색방법이 필요하다. 본 논문에서는 재사용 단계의 접근성의 핵심을 이루는 분류스킴을 클러스터를 이용한 계층적인 구조를 통해 정의하였다. 또한 검색시스템의 기능과 정확도를 결정하는 라이브러리 구조에 클러스터링 정보를 첨가하여 부품의 표현방법과 클래스들간의 유사관계를 기술, 관리하는 방법을 제안하였다. 이에 따라 개발자에게 소프트웨어 부품의 인덱싱 및 스테밍 등을 통한 분류 및 검색 방법을 제공함으로써 재사용부품에 대한 탐색가능성을 높이고 재사용의 효과를 증진시키려한다. 그 결과로 재사용 라이브러리의 구축과정을 자동화하였고 기존의 문제점인 확장성과 관련된 모두를 고려한 분류스킴을 통하여 재사용라이브러리와 검색시스템을 구축하였으며 관련연구를 클러스터 계층도를 통해 시각화함으로써 탐색가능성에 대한 효과를 높였다. 또한 검색결과는 재사용시스템 CARS 2.1에 통합되었다.
경계 검출은 영상 인식의 성능을 좌우하는 중요한 단계로서 지금까지 많은 경계 검출 방법들이 연구되어 왔음에도 불구하고 여전히 어려운 문제로 남아있으며, 영상에서 객체를 인식하거나 특정 영역을 추적하는 등의 유일한 방법은 아니지만 영상 인식 응용 분야에서 중요한 요소들 중의 하나이다. 본 논문에서는 미분 연산자를 이용한 경계검출 방법과는 달리 이진화 영상에서 2개의 이웃된 픽셀 정보를 참조하여 미리 정의된 4개의 경계 픽셀 패턴과 비교하여 경계 픽셀을 찾고, 다음 경계 검출 탐색 픽셀에 대한 방향을 결정하여 영역의 경계를 검출하며, 다음 영역의 경계 검출을 위하여 방문하지 않은 픽셀들을 탐색하면서 경계 검출 단계를 반복 수행하여 이진화 영상의 경계를 검출하는 방법을 제안하였다. 영상 인식에 있어 미분 연산자를 이용하여 경계 검출을 할 경우 경계 검출 다음 단계인 세선화 과정을 생략할 수 있었으며, 기존의 영역 경계 추적 방법에 비해 경계 검출 알고리즘 수행 시간을 단축하여 실시간으로 영상을 인식하는 시스템에 적용하여 전체적인 영상 인식 시간을 단축할 수 있었다.
지난 2012년부터 도로명주소가 본격 시행 및 활용되고 있지만, 아직도 상당 부분에서는 기존의 지번주소가 많이 통용되고 있다. 이는 일반인들의 공간 인식체계와 도로명주소의 공간 구조화 방식의 간극으로 인한 문제이다. 따라서 도로명주소 기반의 공간 인식 체계가 자리잡기 위해서는 생활 속에서 활용되는 각종 공간정보들이 도로명에 의하여 주소정보를 부여받을 수 있어야 한다. 본 연구는 공간 인식 과정이 가장 중요하게 나타나는 길찾기 과정에서의 도로명주소 체계의 연계를 목적으로, 이를 위하여 필요한 공간데이터의 기하학적 매칭 방법론을 설계 및 구현하였다. 도로명주소 기본도의 도로구간 레이어와 보행자용 도로 네트워크에 대하여, 개별 도로 객체를 중심으로 네트워크 이웃을 생성하였다. 그 다음, 생성된 이웃 집합 간의 기하학적 유사도 비교를 통하여, 네트워크 데이터의 각 객체에 매칭되는 도로구간을 탐색하였다. 매칭 성능은 F0.5 값을 기준으로 0.936의 결과를 얻었으며, 유사도 값을 기준으로 10% 수동 검사를 수행한 결과 이 값을 0.978까지 향상시킬 수 있었다. 이렇게 생성된 매칭 대응관계를 이용하여, 보행자용 도로 네트워크 데이터에 도로명 정보를 부여하였다. 이러한 방법론을 통하여, 도로명주소를 기반으로 한 길찾기 서비스 제공 및 공간 인식체계 정착에 도움을 줄 수 있다.
본 논문에서는 유비쿼터스 홈 네트워킹 환경에서 사용자의 위치 이동을 실시간 추적하고 가정 내 주거 활동의 편의를 제공하는 정보가전기기들을 제어할 수 있는 능동형 홈 서비스 시스템을 제안한다. 본 시스템은 다계층의 분산시스템 환경으로 구성된다. 즉, 물리 센서와 정보가전기기 등이 존재하는 물리층과 유/무선 지원 인터넷/인트라넷 통신 플랫폼을 포함하는 시스템층, 그리고 물리적 장치들로부터 시스템층을 통해 들어오는 정보를 처리하는 응용층으로 구성되며 실 생활 공간 및 시간을 응용 시뮬레이션 환경으로 반영시킨다. 능동형 홈 서비스 시스템의 개발 목적은 실버아파트에서 독거노인의 위치기반 건강관리 정보 서비스 및 아파트 내 정보가전기기들의 맞춤형 제어를 제공하기 위함이다. 이와 같은 시스템을 구축하기 위해서는 홈 네트워크 내에서 사용자의 이동 위치를 파악하는 실시간 위치추적 기술과 정보가전기기들의 동작을 실시간 제어하기 위한 기술이 요구된다. 제안한 시스템에서는 UC at Irine의 DREAM Lab.에서 개발한 TMO(Time-triggered Message -triggered Objecl) 스킴을 적용하여 각 물리 센서와 정보가전기기들을 응용의 구성요소로 개발했다. 이를 통해 가정 내에 이동하는 TMO로 매핑된 이동객체를 추적하고 또한 홍 네트워크로 연결된 정보가전기기들을 정보가전 TMO 동작객체로 매핑하여 이들 사이의 능동적인 상호동작을 통해 맞춤형 서비스 및 실시간 제어가 가능하도록 했다. 마지막으로, 실시간 위치추적 및 정보가전제어 응용 시뮬레이션을 통해 능동형 홈 서비스 시스템을 구성하는 개별 동작객체들의 기능성과 수행성을 검증했다.황에 대하여 소개한다.이스는 실험정보가 저장된 데이터베이스, 분석결과가 저장된 데이터베이스, 그리고 유전자 정보 탐색을 위한 데이터베이스로 분류해 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 하였다. 본 시스템은 LiNUX를 운영체계로 하고 데이터베이스는 MYSQL로 하여 JSP, Perl. 통계처리 언어인 R로 구현되었다.프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\
최근 GPS 및 무선 이동 컴퓨팅 기술의 발달로 인해, 텔레매틱스(telematics) 및 위치기반 서비스(LBS) 응용이 활발하게 연구되고 있다. 이러한 위치 기반 서비스 응용에서는 이동객체의 위치 정보가 시간의 흐름에 따라 계속적으로 변하기 때문에, 이를 위한 빈번한 업데이트 연산은 시스템에 많은 부하를 가중시키며 이로 인해 검색 성능의 저하를 초래한다. 이를 해결하기 위해 공간 네트워크에서 대용량 이동객체의 위치정보를 분산 처리하기 위한 DS-GRID(distributed S-GRID) 및 이를 위한 k-최근접 질의처리 알 고리즘이 제안되었다[1]. 그러나 k-최근접 질의처리 기법은 질의점 및 이동객체의 위치가 변경되면 그 결과 가 유효하지 않기 때문에, 연속 k-최근접(CKNN:continuous k-nearest neighbor) 질의처리 알고리즘의 연구가 필요하다. 본 연구에서는 DS-GRID를 위한 MCE-CKNN 알고리즘 및 MBP-CKNN 알고리즘을 제안한다. MCE-CKNN 알고리즘은 주어진 경로를 셀 단위로 분할하여 각 셀에서 질의 처리를 병렬적으로 수행하여 검색 성능을 향상시킨다. 아울러 MBP-CKNN 알고리즘은 그리드 셀의 각 경계점에서 가까운 POI를 미리 저장하여 인접셀 탐색 횟수를 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로, 제안하는 알고리즘의 성능 분석을 통해, 기존 알고리즘보다 15-53% 검색 성능이 우수함을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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