본 논문에서는 영상의 밝기 정보로부터 물체의 표면 형상을 재구성하는 새로운 접근 방법을 제시한다. 이미지 모델은 기존의 Lambertian surface model에 거리 요소를 포함시켜 보다 현실과 비슷한 제약 조건을 주고, 국지 해(local minima)에 빠지기 쉬운 기존의 iteration 방법을 탈피하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 도입한다. 표면의 깊이 정보를 이산여현변환(discrete cosine transform)하고 이 DCT 공간상에서 유전자 알고리즘을 적용함으로써 큰 형상을 먼저 결정한 후 미세한 형상을 찾아내는 계층적인 표면 형상의 재구성이 가능하도록 하였으며 간단한 실험으로 그 타당성을 보인다.
영상의 밝기로부터 표면의 높이를 효과적으로 재구성하기 위한 방안으로 먼저 DCT공간상에서 표면의 형태를 구성한다. 이렇게 구성된 표면형태에 대한 정보를 기초로 축소된 영상과 입력영상에 대해 단계별로 표면을 구성한다. 표면 재구성 과정에서 생성되는 물체의 대략적인 표면정보는 버려지지 않고 게임 등 실시간으로 빠르게 처리해야하는 그래픽을 제공하기 위한 LOD(Level of Detail) 정보를 구성한다. 멀리 있는 물체에 대한 빠른 렌더링을 위해 표면 재구성 초기에 구성된 LOD 메쉬정보를 이용하고 가까운 물체의 경우에는 세밀한 표면의 형태를 표현하는 LOD 메쉬를 사용함으로써 그래픽 처리의 효율을 높일 수 있게 된다.
초고속 자기공명 영상 기법의 일종인 나선 주사 영상의 재구성을 위하여 k-공간에서 극좌표와 직각 좌표계를 기초로한 재구성방법들을 분석하였다. 나선 주사 영상의 재구성은 나선 궤적상에서 측정된 데이터를 극좌표나 직각 좌표계로 변환시키기 위하여 보간 기술들이 사용된다. 나선주사 영상의 다양한 재구성 알고리즘들을 시험하여 보았고, 재구성된 영상의 질을 비교하였다. 본 연구진이 제안한 투영 영역에서 dc-offset보정을 한 향상된 재구성 알고리즘이 시뮬레이션을 통하여 가장 우수한 것으로 나타났다. 또한, 기존의 재구성 방법들에서 나타났던 영상 artifact도 제안된 방법에서는 완전히 사라짐을 확인할 수 있었다.
본 논문은 큰 구조물의 3파인 영상 재구성을 위해서 획득한 2차원 영상에서 특징점을 찾아 선으로 조합한 후 선 길이 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 거대한 구조물의 외곽선 길이 정보 추출을 위해서는 광각 카메라에 의한 영상을 획득한다. 영상에서의 외곽선들은 모델의 기울어진 정보와 형태, 모델의 크기 등을 결정하게 되는데 광각카메라 사용에 의하여 배럴왜곡, 원근투영왜곡 등이 발생한다. 외곽선 정보 추출의 순서는 먼저모델의 2차원영상을 획득하고 이로부터 왜곡이 보정된 그레이영상을 획득한다. 이 그레이영상에서 잡음을 제거하고 특징점을 찾기 위하여 SUSAN 알고리즘을 사용한다. SUSAN알고리즘 기법은 적은 계산량과 잡음에 매우 강한 장점이 있어서 영상에서의 특징점을 얻기 위한 효과적인 기법이다. 특징점을 3차원 벡터공간에서 맵핑시킨 후 X, Y, Z 좌표축으로 점과 선으로 나타내고 시작점과 끝점의 좌표를 이용하여 벡터 길이를 얻는다. 이러한 벡터 데이터와 3차원 영상 재구성을 위한 라이브러리인 OpenGL을 사용하여 3차원 공간에 거대한 구조물들을 재구성하는 소프트웨어를 개발하였다.
본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 개폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을 뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위반 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되던 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time cooling schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32, 69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 계폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위한 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되는 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32,69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
공간데이터베이스 시스템에서는 사용자에게 효과적인 공간데이터베이스 접근방법을 제공하기 위하여 공간 뷰를 지원하며 비실체화 방법과 실체화 방법으로 관리한다. 비 실체화 방법은 동일질의에 대한 반복적인 수행으로 서버 병목 현상과 네트워크 부하가 발생하는 문제점이 있고, 실체화 방법은 공간 기본 테이블 변경에 대한 실체화 뷰 관리 방법이 어렵고, 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 R-tree 재구성 방법을 이용한 공간 뷰 실체화 관리 기법(SVMT : Spatial View Materialization Technique)을 제안한다. 제안한 SVMT는 공간 뷰 객체 분포율 오차율 이용하여 공간 뷰를 실체화하는 기법으로, 공간 뷰 객체 분포율 오차가 오차 한계 범위내에 존재하면 공간 뷰를 실체화하고 광간 뷰 높이에 해당하는 노드를 공간 뷰에 대한 R-Tree의 루트로 사용하고, 오차 한계 범위를 벗어나면 공간 뷰를 실체화함과 동시에 R-Tree를 재구성하는 방법이다. 이 기법에서 공간 뷰에 대한 정보는 공간 뷰 정보 테이블(SVIT : Spatial View Materialization Technique)를 통하여 관리되며, 이 테이블의 레코드는 공간 뷰에 대한 정보를 저장하고 있다. SVMT는 실체화된 공간 뷰에 대한 질의수행을 통해 공간질의 처리 수행 속도를 빠르게하며, 이를 통하여 반복적인 질의 변환을 통해 발생하는 부가적인 질의 수행 비용을 제거한다. 따라서, 제안하는 기법은 다중 사용자, 동시 작업 환경에서 공간 뷰에 대한 빠른 접근 속도와 빠른 질의 응답을 제공하여 서버의 병목현상과 네트워크 부하를 최소화한다는 장점을 가진다.
멀티미디어 데이터 처리나 암호화 알고리즘같은 계산량이 많고 마른 시간안에 처리되어야하는 어플리케이션들을 처리하기 위하여 최근의 컴퓨팅 환경은 재구성가능한 시스템과 일반적인 마이크로 프로세서가 결합된 시스템을 폭넓게 활용하고 있다. 이러한 시스템의 시장적응성을 높이기 위해서는 프로토타입을 제작하기 전에 설계변수에 따른 성능수치를 이미 예측하여 최소의 비용으로 시스템의 수행시간 및 자원제약사향을 만족할 수 있는 구조를 찾아내는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 Y-chart 설계방법의 기본 개념을 Hybrid 시스템에 적용가능하도록 확장하여, 재구성 가능한 시뮬레이터를 개발하였고, 이를 기반으로 H.263 인코더 모델을 어플리케이션모델로 하고 FPGA와 일반적인 프로세서를 사용하는 가상의 시스템을 하드웨어 모델로하여 설계공간탐색을 진행하였다. 설계공간 탐색을 통한 시뮬레이션 결과는 시스템 설계자들에게 실제 포로토타입을 구축하지 않고 최적의 설계변수를 결정할 수 있게 하여 설계시간과 설계비용을 현저하게 줄여줄 것으로 기대된다.
근래의 컴퓨터 그래픽스 분야의 중요 목표 중 하나는 동적으로 변화하는 3 차원 가상 공간을 재현해 내는 것이다. 일반적으로 공간정보 취득 기술은 특수한 하드웨어나 환경을 전제로 하는 능동적인 방법과, 특정 환경을 전제하지 않으나 상대적으로 계산 복잡도가 높은 수동적 방법으로 나뉜다. 이 논문에서는 수동적 알고리즘의 계산 복잡도를 개선하여 특수한 환경이나 물리적인 전제 없이 비교적 간단한 하드웨어를 이용하여 정보 취득 후 되도록 짧은 시간(latency)내에 가상 영상을 재구성하는 시스템을 설계 구현한다.
본 논문에서는 휴대용 카메라를 이용한 3차원 공간 재구성을 위해 카메라의 실시간 포즈를 정확히 추정할 수 있는 카메라 포즈 최적화 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 3차원 공간에서 6차원 자유도를 가지고 움직이는 카메라의 주행 거리와 추정 포즈들 사이의 관계를 3차원 포즈 그래프로 나타냈다. 그리고 이 포즈 그래프에 대표적인 포즈 SLAM 알고리즘인 g2o를 적용함으로써, 최적화된 카메라 포즈들을 계산해낸다. 본 논문에서는 TUM 대학의 벤치마크 데이터 집합을 이용해 다양한 성능 평가 실험들을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 카메라 포즈 최적화 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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