최근 이질적인 분산 컴퓨팅 환경 상에서의 공동 작업들이 나날이 늘어나고 있다. 고속의 원거리 네트워크의 유용성 (availability)은 화상 회의, 분산된 대화식의 시뮬레이션, 그리고 공동의 시각화(collaborative visualization)와 같은 공동의 멀티미디어 응용들을 가능하게 하였다. 이와 같은 응용들과 분산된 고성능 컴퓨팅에서의, 효율적인 그룹 통신은 매우 중요하다. 일반적인 그룹 통신으로는 브로드캐스트, 멀티캐스트 등이 있다. 기존의 FEF, ECEF, look-ahead 와 같은 휴리스틱 알고리즘들은 이러한 이질적 분산 시스템에서의 브로드캐스트와 멀티캐스트를 위한 메시지 전송 트리를 구성하여 준다. 하지만 이러한 알고리즘들은 각 단계에서의 최적의 해를 선택하기 때문에 지역적 최적해(local optimum)에 빠질 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 노드와 네트워크 모두가 이질적인 기존의 통신 모델 상에서 보다 효율적인 집합적 연산을 위한 트리를 구성해주는 개선된 브로드캐스트 알고리즘을 제안한다. 기존의 휴리스틱 알고리즘들이 지역적 최적해에 빠질 수 있는 점을 감안하여, 보다 합리적이고, 유용성 있는 edge 선택 기준을 제시하였다. 여러 가지 통신비용에 대한 성능 평가를 통하여, 개선된 휴리스틱 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 적은 완료 시간을 가지며, 특히 look-ahead 알고리즘보다 낮은 계산 복잡도를 가지는 장점을 가짐을 알 수 있다.
스테레오 감마선 공간 탐지장치는 감마선원을 탐지하고 그 결과를 바탕으로 2차원 영상분포를 측정한 후, 스테레오 카메라 기법을 적용하여 3차원 공간상에서 장치로부터 선원까지의 거리를 측정할 수 있도록 구현되었다. 본 논문에서는 영상처리 알고리즘을 통해 감마선 공간 탐지를 위한 스캔시간을 줄이고, 방사광 및 가시광 영상을 중첩한 후 스테레오 보정을 통해 3차원 가시화를 통한 감마선 분포 탐지 효율 개선을 위한 연구를 수행하였다. 탐지시험 결과 고속 탐지를 위한 알고리즘을 적용한다면 단일선원을 탐지할 때 약 30%이상의 탐지효율 개선하였으며, 3D 모니터를 통한 3차원 시각화 영상을 통해 공간상의 선원에 대한 분포를 확인하였다.
본 논문에서는 일상생활 속에서 무자각적으로 생체신호를 측정하고 분석하여 감성을 평가할 수 있는 임베디드 시스템에 관하여 연구하였다. 지속적으로 변화하는 감성을 일관적이며 신뢰성이 높은 생리적인 방법으로 평가하기 위해 심전도(ECG:Electrocardiogram), 맥파(PPG:Photoplethysmography)의 두 가지 생체신호를 측정하고, 무선전송(Bluetooth) 장치를 이용하여 측정한 생체신호를 실시간으로 노트북PC로 전송하여 분석하였다. 생체신호의 분석방법은 고속 퓨리에 변환(FFT:Fast Fourier Transform)과 전력 스펙트럼 밀도(PSD:Power Spectrum Density)를 이용한 주파수 분석방법으로 두 생체신호의 특정 주파수 대역이 가지는 자율신경계의 활성도의 비율을 분석하여 비교 연구하였다. 또한 보다 빠르고 정확한 감성을 평가하기 위하여 분석 알고리즘의 연산을 최소화 하였으며 그래프를 이용한 분석결과의 시각화를 하였다. 본 논문에서는 무자각적인 생체 신호 측정 시스템을 이용하여 다양한 상황에서 생체신호를 측정하고, 개발한 분석 알고리즘으로 분석한 결과의 차이를 연구하여 정확도 및 신뢰도를 기준으로 감성을 평가하기 위한 분석 시스템을 평가하였다.
직접 볼륨 렌더링은 의료영상과 같은 3차원 볼륨 데이터의 가시화에 널리 사용되는 방법이다. 본 논문은 직접 볼륨 렌더링의 깊이 인식을 향상시키기 위해 피사계 심도 효과를 볼륨 광선투사법에 적용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 인간의 지각 모델을 기반으로 카메라 모델을 적용하며 지터드 렌즈 샘플링을 사용하여 제한된 개수의 광선으로 사실적인 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 전처리 과정 없이 GPU 파이프라인 안에서 피사계 심도를 바로 계산하여 볼륨 데이터의 대화식 탐색이 가능하다. 의료영상을 포함한 여러 데이터에 적용한 실험에서 기존 방법보다 2.6~4배 빠른 시간에 피사계 심도 효과를 표현하여 깊이 인식에 보다 도움을 주는 영상을 생성하는 것을 확인하였다.
목적 자기공명신경조영술은 말초신경을 시각화하는 데 최적화된 영상 기법이다. 본 주제 범위 문 헌고찰에서는 요천추신경총에서 자기공명신경조영술의 프로토콜을 조사하고, 요추신경총 질환 환자에서 자기공명신경조영술의 임상적 이득에 대해 고찰하고자 한다. 대상과 방법 두 개의 의료 데이터베이스에서 2021년 9월까지 영문으로 출판된 논문에 대해 체계적 문헌검색을 수행하였다. 'Magnetic resonance Imaging', 'lumbosacral plexus', 'neurologic disease'를 포함하는 55편의 논문을 분석하였다. 결과 요천추신경총의 자기공명신경조영술은 말초 신경 질환의 분포 확인, 신경 주변 주사시 유도, 좌골신경통 환자에서는 척추외 원인 평가에 유용하였다. 혈관억제 기법이 적용된 3차원 단시간 반전회복 고속 스핀에코 영상이 주된 자기공명신경조영술 기법이었다. 결론 향후 요천추신경총의 자기공명신경조영술에 대한 기술적 성숙과 임상적 유용성에 대한 검증이 필요하다.
코믹영상제작에 있어 강조과 과장을 통한 코믹한 연출은 무엇보다도 중요한 과제이다. 본 연구는 입체적 쇼트의 움직임을 활용한 코믹효과를 연구하고자 한다. 연구방법으로는 3D제작프로그램의 가상카메라와 고속카메라의 팔로우 모션(Flow Motion)으로 제작되어진 쇼트를 추출하였다. 이러한 제작기법을 응용하여 효과적으로 제작되고, 영상콘텐츠의 입체연출방법으로 제작되어진 쇼트를 연구장면으로 분류한다. 연구의 중심은 입체적 연출쇼트가 이야기의 분위를 코믹하게 만들어 가는 요인을 찾아보는 것이다. 쇼트 분석에 의하면 입체적인 연출은 이야기를 더욱 입체적으로 시각화 하여 공간과 시간에 대하여 더욱 많은 이야기를 풀어가는 역할로서 카메라의 이동, 렌즈, 초점의 활용이 많은 것을 알 수 있다. 더불어 코믹과장 요소가 많이 제공 되는 연출에서는 쇼트의 크기와 지속시간으로 화면을 강조하는 기법에 활용되었고, 3D 제작프로그램의 가상카메라와 고속카메라로 공간을 과장하는 방법을 연출한다. 이러한 입체적 쇼트 분위기가 코믹연출효과에 적용되는 가능성을 통하여 코믹제작에 대한 질적인 향상과 효율적 제작방법을 재검토하여 코믹연출의 접근성을 연구하고자 한다.
이 연구의 주요 목적은 고속철도 콘크리트 궤도 슬래브의 콘크리트 슬래브(track concrete layer, TCL)와 도상안정층(hydraulically stabilized based course, HSB) 사이 층분리를 평가하기 위한 비파괴검사법으로 전단파 토모그래피 기술의 활용가능성을 실험적으로 확인하는 것이다. 이를 위하여 다채널 전단파 측정 장치(MIRA)를 활용하여 실물 크기로 제작된 고속철도 콘크리트 궤도 슬래브 실험체 내부의 층분리 결함을 평가하였다. 실물실험체는 Rheda 2000 시스템에 따라 설계 및 시공되었으며, 노반 위에 HSB를 타설하고, 그 위에 TCL이 타설된 2층 슬래브 구조를 갖는다. 실물실험체는 일부구간의 HSB상부에 스티로폼으로 제작된 인공결함(가로 및 세로가 각각 400mm이고 두께가 각각 5mm, 15mm인 압출폴리스티렌폼(XPS)보드 2개)을 삽입하여, TCL과 HSB 사이에 층분리 결함이 생기도록 시공하였다. 시험체의 층분리 구간에서 얻은 콘크리트 단층이미지는 층분리에 따른 균열 및 HSB와 지반사이의 계면에서 반사되는 신호를 효과적으로 보여 주었다. 한편 초음파 토모그래피 이미지에서 TCL 콘크리트의 매입물(철근, 트러스, 인서트 등)에서 반사된 신호와 층분리 결함 신호를 구분하기 위한 노이즈 제거를 위한 이미지 처리방법을 적용하여 층분리 결함을 효과적으로 분리하였다. 토모그래피 이미지에서 추출된 층분리 결함의 크기정보와 공간정보를 통합하여 층분리 지도로 재구성하였으며, 층분리 결함의 위치 및 크기를 시각화하는데 효과적인 것을 확인하였다.
스마트 폰의 대중화와 고속 무선 통신 기술의 도움으로 고품질 멀티미디어 콘텐츠가 모바일 기기에서 보편화되고 있다. 특히, Oculus Rift의 출시는 소비자 시장에서 가상현실 기술의 새로운 시대를 열고 있다. 또한 컴퓨터 게임을 보다 사실적 구동을 위한 3D 오디오 기술은 곧 차세대 모바일 기기에 적용될 것이며, 시각적인 것보다 더 광범위한 사실적 경험을 제공 할 것으로 예상된다. 따라서 이 논문에서는 가상현실 기반의 응용 프로그램에서 3D 사운드 모델링을 위한 개념, 알고리즘 및 시스템에 대하여 기술하고자 하며 특히 기하학적 음향 기술 기반의 알고리즘에 초점을 맞추었다. 이를 위하여 먼저, 사운드 전파를 모델링하기 위해 물리적 기반의 기하학적 알고리즘과 다중 채널 기술 중심으로 오디오 렌더링을 위한 중요한 설계 원칙 소개와 오디오 렌더링 파이프 라인을 씬 그래프 기반의 가상 현실 시스템 및 최신 하드웨어 구조 소개를 포함한다.
디지털 환경의 도래와 언제 어디서나 접근할 수 있는 고속 네트워크의 도입으로 디지털 콘텐츠의 자유로운 유통과 이용이 가능해졌다. 이러한 환경은 역설적으로 다양한 저작권 침해를 불러 일으키고 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 사용하는 상품 이미지의 도용이 빈번하게 발생하고 있다. 인터넷 쇼핑몰에 올라오는 상품 이미지와 관련해서는 저작물성에 대한 시비가 많이 일어나고 있다. 2001년 대법원 판결에 의하면 햄 광고를 위하여 촬영한 사진은 단순히 제품의 모습을 전달하는 사물의 복제에 불과할 뿐 창작적인 표현이 아니라고 적시하였다. 다만 촬영자의 손해액에 대해서는 인정함으로써 광고사진 촬영에 소요되는 통상적인 비용을 손해액으로 산정하게 하였다. 상품 사진 이외의 실내사진이라 하여도 '한정된 공간에서 촬영되어 누가 찍어도 동일한 사진'이 나올 수 밖에 없는 경우에는 창작성을 인정하지 않고 있다. 2003년 서울지방법원의 판례는 쇼핑몰에 사용된 사진에서 피사체의 선정, 구도의 설정, 빛의 방향과 양의 조절, 카메라 각도의 설정, 셔터의 속도, 셔터찬스의 포착 기타 촬영방법, 현상 및 인화 등의 과정에서 촬영자의 개성과 창조성이 인정되면 저작권법에 의하여 보호되는 저작물에 해당한다고 선고하여 손해를 인정하였다. 결국 쇼핑몰 이미지도 저작권법상의 보호를 받기 위해서는 단순한 제품의 상태를 전달하는 것이 아니라 촬영자의 개성과 창조성이 인정될 수 있는 노력이 필요하다는 것이며, 이에 따라 쇼핑몰 이미지를 제작하는 비용이 상승하고 저작권보호의 필요성은 더욱 높아지게 되었다. 온라인 쇼핑몰의 상품 이미지는 풍경사진이나 인물사진과 같은 일반 영상과 달리 매우 독특한 구성을 갖고 있으며, 따라서 일반 영상을 위한 이미지 워터마킹 기술로는 워터마킹 기술의 요구사항을 만족시킬 수 없다. 쇼핑몰에서 주로 사용되는 상품 이미지들은 배경이 흰색이거나 검은색, 또는 계조(gradient)색상으로 이루어져 있어서 워터마크를 삽입할 수 있는 공간으로 활용이 어렵고, 약간의 변화에도 민감하게 느껴지는 영역이다. 본 연구에서는 쇼핑몰에 사용되는 이미지의 특성을 분석하고 이에 적합한 이미지 워터마킹 기술을 제안하였다. 제안된 이미지 워터마킹 기술은 상품 이미지를 작은 블록으로 분할하고, 해당 블록에 대해서 DCT 양자화 처리를 함으로써 워터마크 정보를 삽입할 수 있도록 하였다. 균일한 DCT 계수 양자화 값의 처리는 시각적으로 영상에 블록화 현상을 불러오기 때문에 제안한 알고리즘에서는 블록의 경계 면에 붙어있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 작게 하고, 경계 면에서 멀리 떨어져있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 크게 함으로써 영상의 객관적 품질뿐 아니라 시각적으로 느끼는 주관적 품질도 향상 시켰다. 제안한 알고리즘에 의해서 워터마크가 삽입된 쇼핑몰 이미지의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 40.7~48.5[dB]로 매우 우수한 품질을 보였으며, 일반 쇼핑몰 이미지에서 많이 사용되는 JPEG 압축은 QF가 70 이상인 경우에는 BER이 0이 나왔다.
본 최근 영상 및 멀티미디어의 시각적인 내용을 기반으로 하는 검색 방법에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 내용 기반 영상 검색(content-based image retrieval)에 관한 대부분의 기존의 질의 방법은 입력 영상에 의한 질의 또는 컬러(color), 형태(shape), 특징(texture) 등과 같은 low-level 특징을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 비교적 사용하기 불편하고 방법이 편중되어 있어서 일반 사용자들의 다양한 질의 요구에 적합하지 못하다. 본 논문에서 제안하는 것은 내용 기반 영상 검색 시스템 하의 컬러 객체의 자동 추출과 다중 질의를 위한 레이블링 알고리즘이다. 이것은 먼저 single colorizing 알고리즘을 사용하여 영상의 영역을 단순화 시키고 제안하는 Color and Spatial based Binary tree map (CSB tree map)을 이용하여 컬러 객체를 추출한다. 그리고 제안하는 레이블링 알고리즘을 이용하여 데이터베이스의 객체들을 색인한다. 이것은 컬러와 공간 정보를 고속으로 레이블링 하고 객체의 컬러 속성과 크기 및 위치 정보를 이용하여 객체의 컬러 기반과 공간적 기반의 조합을 바탕으로 하는 사용자의 다양한 질의에 부합할 수 있는 적응성 있는 시스템을 구현한다. 본 논문에서는 "Washington" 데이터베이스를 이용한 비교 실험을 통해서 제안하는 시스템의 검색 결과의 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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