맵 합병 알고리즘은 최근에 활발히 연구되고 있는 위치 추정 알고리즘의 한 유형이다. 본 논문에서는 두 개의 인접한 지역 맵을 합병하는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 기존의 기법에 비해서 보다 많은 거리 정보를 활용함으로써 보다 정확한 맵 합병을 가능하게 한다. 우리가 제안한 합병 기법에 기초한 앵커프리 위치 추정 알고리즘을 제시하고 모의실험을 통하여 기존의 기법에 비하여 성능의 향상을 달성함을 입증하였다.
깊이맵은 색채 영상과 달리 색상 정보가 아닌 깊이 정보가 픽셀 값을 이루고 있어서 색차가 크더라도 비슷한 거리에 있으면 유사한 픽셀 값으로 나타난다. 또한 색채 영상은 미세한 영역에서 단계적으로 값이 변하면서 대상의 윤곽을 나타내지만 깊이맵은 픽셀 값이 계단식으로 변하여 픽셀 값이 변하는 지점에서 급변하는 경향이 있다. 이러한 깊이맵의 특성상 경계 영역과 그 외의 영역으로 크게 영상의 영역을 구분 할 수 있고, 전송 시 나타나는 오류에 대해 각 영역에 효과적으로 적용 될 수 있는 오류 은닉 방법이 필요하다. 본 연구에서는 깊이맵의 경계 방향에 따라 영역을 구분하고 각 영역의 값이 변화하는 방향성에 맞추어 적응적으로 오류가 은닉 될 수 있는 방법을 적용하여 깊이맵을 복구한다. 복구된 깊이맵은 다시점 영상과 함께 합성하여 새로운 중간 시점 영상을 만들고 이를 객관적 화질평가 방법을 통해 평가한다.
이희범 산업자원부장관은 지난달 6월 24일 강현욱 전북지사를 만났다. 전라북도 보도 자료(1)에 따르면, 두 사람은 거기서 두통거리 국책사업인 '원전센터' 부지 선정에 대한 얘기들을 주고받았다. 한쪽은 사업추진 주체의 장이요, 다른 한쪽은 부안사태가 일어났던 광역단체의 장이라 둘 사이에서 오간 대담들은 세간의 이목을 끌만한 뉴스 거리였다. 하지만, 중앙일간지들은 애써 보도를 자제했다. "참새들은 방앗간을 그대로 지나치지 않는 법인데....", 무슨 사정이 있었을까? 둘은 하소연하듯, 각자 그 문제를 자기 방식대로 풀려고 했을지도 모른다. 보도자료 틈새에서 느낄 낌새는 문제로 안겨진다. (중략)
최근 생활 공간 상에서 공간 정보의 활용 요구가 증대되면서 GIS의 상업적 가치가 증대되고 있다. 또한 GIS는 전문 시스템이 아닌 일반 사용자가 접근할 수 있고, 다양한 콘텐츠와 결합된 GIS 맵 데이터를 서비스하는 통합정보시스템으로 확장되고 있다. 그러나 GIS 맵 데이터의 불법 복제 및 유통이 증가하고 있는 추세이나, GIS 맵 데이터의 저작권 보호 기술은 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 GIS 맵 데이터의 저작권 보호를 위한 폴리라인 워터마킹 방법을 제시한다. 제안한 방법에서는 GIS의 국내 표준 데이터를 분석한 다음, 폴리라인 구성 요소간의 거리를 이용하여 워터마크를 적응적으로 삽입한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 다양한 기학학적 공격에 강인하며, 또한 비가시성이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 중간 영상 합성을 위한 거리 정보 추출에 관한 방법을 제안한다. 거리 정보의 추출을 위한 스테레오 정합 방법 중 여러 대의 카메라를 사용함으로써 정합의 정확도를 높인 MBS(Multiple-Baseline Stereo) 방법이 있다. 그러나 MBS 방법은 정합창을 고려함으로써 깊이맵의 경계선 연장(boundary overreach) 문제를 가져왔고 또한 폐색 영역에 대한 적절한 처리 방법을 제시하지 않고 있다. 또한 정확도를 높이기 위하여 처리 시간의 증가를 가져왔다. 본 논문에서는 정합창을 사용함으로써 발생하는 깊이맵의 경계선 연장 문제를 해결하며 처리시간을 줄일 수 있는 방법론으로서 계층적 방법인 MR-MBS (Multi-Resolution MBS) 방법을 제시한다. 또한 폐색 영역에 대한 처리 방법으로 카메라 배치를 고려한 적응적 폐색 영역 처리 방법을 제안한다.
무선 센서 네트워크는 고정 인프라 없이 센서 노드만으로 정보를 수집하는 네트워크로서 센서들의 위치정보 식별은 매우 중요하다. 센서 노드간 거리 측정은 신호의 도착시간차(Time of Arrival: ToA), 신호세기(Received Signal Strength: RSS), 신호각도(Angle of Arrival: AoA)에 기반을 둔 방법 등이 있다. 무선 센서 네트워크에 배치되어 있는 각 센서 노드간 정확한 거리 식별을 위해 기존의 거리 측정 방법을 보완하여 거리 오차를 줄이는 ToA기반의 RSS보정 방법을 제안한다. 구체적으로 초음파를 통한 거리측정 값에 맵(RF-MAP)을 통해 보정한 RSS값을 가중치로 보정하여 기존의 거리 측정 방법보다 측정오차를 줄였다. 실험을 통해 제안한 방법은 기존 ToA보다 실내(5m×7m)에서 평균 0.1cm, 실외(10m×10m) 평균 0.6cm 측정 오차를 줄일 수 있음을 확인 할 수 있었다.
전체 전송 거리의 중간에서 위상 공액파로 반전시키는 MSSI (mid-span spectral inversion)을 분산 제어 링크에 결합시키면 색 분산과 비선형 효과에 의한 파장 분할 다중 (WDM; wavelength division multiplexed) 신호의 왜곡 보상에 매우 효과적이다. 이러한 MSSI 결합 분산 제어 링크에서 분산 맵의 모양, 채널의 데이터율, 채널 파장과 파장 간격 등은 보상 정도에 영향을 미치고, 결과적으로 WDM 신호의 전송 거리와 용량을 결정하게 한다. 본 논문에서는 MSSI 결합 분산 제어 링크에서 WDM 신호를 구성하는 RZ (return-to-zero) 펄스의 소광비에 따른 보상 특성을 분석하였다. 시뮬레이션 결과 소광비가 커질수록 '1'과 '0' 신호의 전력 차이가 증가하여 수신 성능이 좋아지는 일반적인 광전송 시스템에서의 결과가 아닌 분산 맵의 형태와 분산 맵의 구체적 모양을 결정하는 광섬유 스팬 당 잉여 분산의 크기에 따라 최상의 보상을 얻을 수 있는 소광비가 결정되어야 한다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 COVID-19와 같은 위급한 상황에서 바이러스 검사를 빠르게 진행하기 위한 K-d 트리 기반의 그래프 구축과 환자 이동 경로 시스템을 제안한다. 가상환경에서 활용되는 대표적인 길 찾기 알고리즘은 A*나 NavMesh 자료구조는 정해진 정적 이동 경로만을 안내하려는 방법이기 때문에 가상환경에서 NPC를 제어할 때는 효율적이지만, 실제 환경에 적용하여 문제를 풀기에는 충분하지 않다. 특히, 빠른 바이러스 검사를 받기 위해서는 짧은 거리만을 이용하는 게 아닌, 실제 도로 교통상황, 병원의 크기, 환자 이동 수, 환자 처리 시간 등 고려해야 할 상황들이 많다. 본 논문에서는 위에서 언급한 다양한 속성들과 이를 이용한 최적화 함수를 모델링하여, 실제 도시 맵에서 바이러스 검사를 빠르고 효율적으로 제어할 수 있는 프레임워크를 제안한다.
공간 도약법(space leaping)은 가속화된 영상순서 볼륨 렌더링(image-order volume rendering) 방법의 하나로서 광선 추적 시 빈 공간을 식별하여 도약하도록 함으로써 렌더링 속도를 향상시킨다. 이 방법은 렌더링 속도는 빠르지만 공간 도약을 위한 자료구조를 만들기 위한 전처리 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 공간 도약법에서 도약 거리를 기존의 방법보다 두 배로 하는 미리 보기 샘플링 방법을 제안한다. 이 방법은 렌더링 속도의 큰 변화없이 전처리 과정인 거리 맵 생성의 시간을 단축시킬 수 있으며, 기존의 방법보다 렌더링 속도를 빠르게 하는 효과도 있다.
단층 촬영한 영상을 삼차원적으로 재구성해서 가시화 또는 자동처리와 분석을 하기 위해서는 등방 해상도의 삼차원 영상 자료를 생성하는 보간이 필수적이다. 최근에 제시된 형태기반 보간 방법은 먼저 형태를 분할한 이후, 보간을 행하므로 구조적으로 객체간 뚜렷한 보간 영상을 생성하는데는 유리하지만 대부분 이진 영상을 대상으로 보간을 수행하므로 영상을 이루는 주요 객체들을 표현할 수 없으며 내부 구조를 가시화할 수 없으며 방법상 보간을 위하여 행하는 최소거리 계산시 많은 수행시간을 소모한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 영상을 이루는 주요 구성 객체를 표현할 수 있는 그레이-스케일 영상을 대상으로 보간 영상을 생성하고 이차원 평면상의 최소거리 맵 구성과 삼차원 공간 개념을 고려한 최소거리 맵 수정으로 계산시간을 효율적으로 단축시키면서 고질의 보간 영상을 생성할 수 있는 새로운 형태기반 보간법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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