최근 들어 통신시장이 성숙단계에 도달하여 성장이 한계를 보임에 따라 선진 각국의 통신사업자들은 유무선 결합서비스 제공을 통해 새로운 돌파구를 찾고자 노력하고 있다. 본 고에서는 이러한 유무선 결합서비스와 관련된 최근동향을 위주로 하여 미국내 3개 장거리통신사업자 및 4개 지역통신사업자(RBOC)의 유무선 결합서비스 제공현황을 분석하고, 미국 정부의 결합서비스에 대한 규제정책을 살펴본 다음 결론으로서 시사점을 제시하였다.
기존에 H.264를 기본 계층으로 SVC와 MVC를 결합한 스케일러블 다시점 비디오 부호화기를 SVC와 MVC의 DPB를 통합한 통합형 DPB(Decoded Picture Buffer) 설계를 바탕으로 구현하였다. 그러나 구현된 비디오 부호화기로 HD급 이상의 해상도를 갖는 영상을 압축하는데 있어서 효과적인 성능이 나오지 않았다. 이러한 이유로 SHVC와 MV-HEVC의 부호화 구조를 결합하여 고해상도 처리를 위한 스케일러블 다시점 부호화기 설계를 제안한다. 제안된 방법을 통해서 SHVC와 MV-HEVC가 통합된 스케일러블 다시점 비디오 부호화를 효율적으로 구현할 수 있을 것으로 예상한다.
커뮤니케이션 현상학은 커뮤니케이션 현상을 현상학적으로 접근해서 설명하는 학문이다. 의식과 경험의 결합, 아날로그와 디지털의 결합, 표현과 지각의 결합, 개인과 생활세계의 결합, 수사와 윤리의 결합 등과 같은 인간 커뮤니케이션 구성 요인은 연구 대상이고, 현상학은 인식론(방법론)인 것이다. 이러한 인간 커뮤니케이션 현상을 현상학적으로 개념 규정하기 위해서는 반드시 현상학적 기술, 현상학적 환원, 현상학적 해석 등을 통한 분석이 요구된다. 이러한 분석을 통해 제시되는 커뮤니케이션 현상학 표준 이론 구성 요소들이 지향, 구두점 찍기, 관행, 합당화 등인데, 지향은 의식 경험의 대상으로서, 구두점 찍기는 상징 형성 과정으로서, 관행은 이상적 말 행위로서, 합당화는 사회적 합당화로서 구분된 커뮤니케이션을 각각 그 내용으로 한다. 이러한 연구 대상 및 방법론 논의를 포괄하는 커뮤니케이션 현상학은 '철학 및 언어학 개념으로 구성된 커뮤니케이션 이론'으로도 볼 수 있고, 커뮤니케이션학에의 질적 방법 적용 연구 접근이자 학제 간 연구의 한 모델로서도 평가된다.
본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.
은행의 지점을 하나의 책임중심점 (Responsibility center)으로 볼 때 원가중심점. 수익중심점, 이익중심점 및 투자중심점 등 네 가지 형태중의 하나로 구분 할 수 있다. 본 연구에서는 은행의 지점을 여러가지 투입물을 이용하여 여러가지의 다양한 산출물들을 생산 및 판매하는 이익중심점(Profit Center)으로 보기로 한다. 그리고 이익중심점으로서 은행의 지점을 평가하는 경우 기간이익이라는 종합적인 성과 측정치가 있으나 기간이익은 그 성과가 경쟁가격의 변화에 따른 것인지 업무의 효율에 의만 것인지 구별하기가 어렵다 그래서 본 연구에서는 장기적인 효과를 가지는 생산성. 즉 생산과정에 중점을 두고 평가하고자 한다.
본 논문은 고화질(high definition, HD) 복합형 카메라 시스템과 고품질(high-quality) 3차원 스캐너를 결합하여 다시점 비디오와 그에 상응하는 다시점 깊이맵을 생성하는 시스템을 제안한다. 복합형 카메라 시스템과 3차원 스캐너를 이용해 3차원 비디오를 생성하기 위해서는, 우선 움직임이 없는 배경영역에 대한 깊이정보를 고품질 3차원 스캐너를 이용해 미리 획득하고, 동적으로 움직이는 전경영역에 대해서는 다시점 카메라와 깊이 카메라를 결합한 복합형 카메라 시스템을 이용해 다시점 비디오와 깊이맵을 획득한다. 그리고 3차원 스캐너와 깊이카메라를 통해 획득한 깊이정보를 이용해 3차원 워핑(warping)을 적용하여 각 다시점 카메라를 위한 초기 깊이정보를 예측한다. 초기 깊이정보를 이용해 다시점 깊이를 예측하는 것은 다시점 카메라의 각 시점에서의 초기 깊이맵을 계산하기 위한 것이다. 고화질의 다시점 깊이맵을 생성하기 위해서 belief propagation 방법을 이용하여 초기 깊이맵을 정제한다. 마지막으로, 전경영역의 경계선 영역의 불규칙적인 깊이맵을 정제하기 위해 전경영역의 외곽선 정보를 추출하여 생성된 깊이맵의 경계선 영역을 다시한번 정제한다. 제안한 3차원 스캐너와 복합형 카메라를 결합한 시스템은 기존의 깊이맵 예측 방법보다 정확한 다시점 깊이맵을 포함하는 3차원 비디오를 생성할 수 있었으며, 보다 자연스러운 3차원 영상을 생성할 수 있었다.
실용성과를 갱신하기 위하여 새로운 측지망을 국가 기준점망에 결합하는 문제는 조정원점의 선택방법에 따라 조정결과가 바뀌는 측지망의 독특한 특성 때문에 경험적인 최선의 방법을 채용해 오고 있다. 이 논문에서는 기지점의 좌표를 가상의 측점량으로 고려하여 미지점으로 취급하는 가중측점망(Weighted Station Parameter Network) 방식을 적용하고자 하였으며, 기설 기준점의 공분산 행렬을 사용하는 대신에 대각선 요소만을 고려하는 개선된 방법을 제안하였다. 기설삼각망의 측정량이 미지인 국내의 측지망에서는 개선된 방법이 변동점 검출과 결합조정에 효과적으로 적용될 수 있음을 보여주고 있으며, 작업규정과 테스트망에 대한 분석을 통하여 기설 2등 삼각점의 정확도는 ${\pm}16^{{\prime}{\prime}}$(${\pm}0.08m$)의 정확도를 갖는 것으로 평가되었다. 또한 정밀 2차 기준점망을 1, 2등 삼각점에 결합할 경우에 ${\pm}2.3^{{\prime}{\prime}}$의 정확도를 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
자동차 차체 경량화를 위해 알루미늄 스페이스 프레임 구조가 개발되고 있으나, 관재결합이 필요하기 때문에 기존의 저항 점용접이 적용되기 어렵다. 또한, 멤버와 멤버의 연결부에서는 철강재난 고강도 재료의 사용이 요구되므로 이종재료 접합기술이 필요하다. 알루미늄 및 이종재료 접합방법으로는 볼트체결, 클린칭, SPR 접합, 접착재 등이 있으나, SPR 접합은 기계적인 결합방법의 하나로, 일반 리벳공정과는 달리 별도의 홀이 필요없기 때문에 자동화에 용이하며 작업시간도 빠르다. 리벳의 압입 방식으로 판재의 열변형이 거의 없고 친환경적인 공법으로 사용되고 있으며, 소음이 적고, 용접이 불가능한 이종재료의 결합도 가능하다. 무엇보다 자동차 양산용 장비 적용이 용이하기 때문에 기존의 저항 점용접을 대체하기 편리하다. 따라서, 본 글에서는 알루미늄 차체 부품 접합을 위한 SPR 접합공법에 대한 국내외 기술개발 동향을 분석하고, 한국기계연구원에서의 최근 기술개발 내용을 소개하고자 한다.
Jianbo Wang의 그룹에서 최근 발표한 무촉매 분자 내 탄소-탄소 결합 형성 반응의 메커니즘을 계산 화학적으로 평가한다. 이 반응은 금속 촉매를 사용하지 않는다는 점과 Bio activity 를 갖는 Hydroxy-substituted Polycyclic Aromatic Compound (PAC)를 손쉽게 합성할 수 있다는 점에서 중요하다. Diazo moiety를 갖는 분자의 반응이 일반적으로 진행할 수 있는 세 가지 반응 경로가 제시되었고, DFT functional을 이용해 중간체 및 전이 상태에 대한 최적화 구조 및 에너지를 얻었다. 탄소-탄소 결합의 원천을 탐구하기 위해 Natural bond orbital charge calculation과 치환기 효과에 대한 계산이 수행되었다. 계산 결과, 중간체로 Triplet carbene을 형성하는 경로가 가장 불안정한 중간체를 형성했고, Tosylate가 해리되기 전 탄소-탄소 결합이 형성되는 경로가 가장 합리적인 반응경로임을 알 수 있었다.
이 연구는 거대한 언어 모델 (Large Language Model, LLM)과 도구를 결합한 시스템의 보안 문제를 다룬다. 프롬프트 주입과 같은 보안 취약점을 분석하고 이를 극복하기 위한 프롬프트 권한 분리 기법을 제안한다. 이를 통해 LLM-도구 결합 시스템에서의 사용자 데이터의 기밀성과 무결성을 보장한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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