본 논문은 [1]와 [2]에 의해 제안된 multitree 형상 인식 기법의 성능 개선에 관한 논문이다. Multitree 형상 인식 기법의 기본적인 생각은, Classifier 설계과정에서 각 특징별로 Binary Decision Tree 를 구성하고, 이들의 탐색 순서를 결정하며, 인식 과정에서는 앞에서 정한 탐색 순서에 의거하여, BDT(Binary Decision Tree)를 탐색해 나간다는 것이다. 이때 BDT를 추가하여 탐색하기 전에 그때까지 얻은 정보를 이용하여 입력 물체를 인식할 수 있는지에 대한 여부를 결정하며, 인식이 가능한 경우 BDT의 탐색을 멈추고, 인식이 불가능한 경우 BDT의 탐색을 계속해 나간다. 이 방법은 BDT를 각 특징별로 만들기 때문에 새로운 특징의 삭제나 첨가가 상당히 용이하며 인식에 사용되는 특징의 갯수가 감소하게 된다. 따라서 이 알고리즘은 특징의 수가 많거나 class수가 많을 경우 쉽게 이용될 수 있다. 본 논문은 각 특징에서 구한 근사화된 확률 분포로부터 입력 특징값에 대한 확률값을 구해 인식에 이용하였으며, 이 값을 이용한ㄴ 여러가지 인식 방법을 제안하였다. 그리고 Branch and Bound 방법을 사용하여 특징의 선택 순서와 탐색 범위를 구하였다. 위에서 제안한 것들을 실험한 결과 기존의 multitree형상 인식 기법보다 본 논문에서 제안한 기법의 성능이 향상되었다.
본 논문은 파라미터 투영 기법이 필요없는 비선형 계통에 대한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어를 제안한다. 제어기의 구조를 약간 수정하여 추정된 입력 이득항이 영으로 되지 않도록 보장하고 온라인 동작중의 어떤 순간이라고 추정된 입력 이득항이 영이 되더라도 구현에 문제를 야기하지 않는다. 입력 이득 함수의 하한 추정치만이 필요한것을 제외하면 제안한 제어 기법은 바운딩 파라미터에 대한 정확한 값이 사전에 필요하지 않다. 리아프노프 합성기법을 기초로 전체 제어 시스템이 추종오차가 점근적으로 안정하고 제어기 내의 모든 신호가 유계임을 보장한다. 역진자 시스템의 적용하여 제안한 제어기의 유용성을 입증한다.
물리기반 캐릭터 애니메이션에서 궤적 최적화(trajectory optimization) 기법은 캐릭터 동작에 대한 시스템 동역학 모델(system dynamics model)에 기반하여 가까운 최적의 미래 상태를 예측하여 캐릭터의 동작을 자동적으로 생성하는데 널리 사용되어 왔다. 캐릭터와 환경 간의 접촉 현상을 강체 충돌로 다루는 경우 일반적으로 시스템 동역학 모델은 그 수식이 닫힌 형식(closed form)으로 유도되지 못하고 미분이 불가능하다. 따라서 최근까지 많은 연구자들이 접촉 완화(contact smoothing) 기법을 통해 시스템 동역학의 수치적 미분에 기반한 효율적인 궤적 최적화 기법을 발표해 왔다. 하지만 수치적 미분 정보는 분석적 미분과 달리 부정확하기 때문에 궤적 최적화의 안정성에 영향을 미칠 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 접촉 완화 모델에 대한 근사화를 통해 시스템 동역학을 분석적으로 미분하여 닫힌 형식의 도함수를 유도하고, 이를 기반으로 사용자의 온라인 입력에 따라 예제 데이터 없이 이족 캐릭터의 동작을 안정적으로 생성하는 예측 제어 기법(model predictive control (MPC))을 제안한다.
본 논문에서는 하나의 기지국과 두 사용자를 갖는 하향링크 비직교 다중접속 시스템에서 사용자 데이터 전송률의 공정성을 개선하기 위한 전력 할당 기법을 제안한다. 특히, 독립적인 레일레이 채널을 가정하여 평균 사용자 데이터 전송률의 공정성을 극대화하는 전력 할당 기법을 제안한다. 여기서, 공정성의 극대화는 사용자의 평균 데이터 전송률이 동일할 때 얻어진다. 따라서 공정성 평가를 위하여 평균 사용자 데이터 전송률과 총 평균 데이터 전송률의 근사식을 제시한다. 시뮬레이션 결과 분석을 통하여 유도한 평균 데이터 전송률의 근사식을 검증하고, 기존의 전력 할당기법들과 평균 사용자 데이터 전송률 결과를 비교하여 제안하는 기법이 공정성 측면에서 우수함을 보인다.
This paper presents a digital modeling technique of the distributed system. The basic idea of the proposed technique is to discretize a continuous system with respect to the spatial coordinates using bilinear method. The response of the discretized system is analyzed by Laplace transform and z-transform. The computational results in torsional shaft and Timoshenko beam using the proposed technique are compared with the exact solutions and the results of finite element method.
푸리에 변환을 사용하는 제1세대 웨이블릿은 정규화된 그리드에서만 적용되는 반면 리프팅 스킴을 사용한 제2세대 웨이블릿은 불규칙한 그리드를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 제2세대 웨이블릿 생성 도구인 리프팅 스킴을 사용하여 압축된 적은 데이터를 사용한 근사치 영상을 생성하는 방법으로 부분 복원과 공간 복원 알고리즘과 리프팅 스킴을 이용한 에지 검출 기법이 제안되었다.
전역 조명(global illumination) 효과를 사실적으로 렌더링하기 위해서는 복잡한 경로를 통해 입사하는 빛의 정보 해당하는 직접 조명 및 간접 조명을 정확하게 계산해주어야 한다. 이 과정에서 주어진 물체 표면 지점에 대해 계산되는 간접 조명 정보는 주변 환경의 기하적인 형태에 큰 영향을 받게 된다. 조화 평균 거리(harmonic mean distance)는 3차원 공간상에서 주어진 한 지점에서 보이는 물체들과의 거리를 나타내는 척도로 많이 사용되는 수학적 도구로서, 광휘 캐시(irradiance/radiance cache)나 환경 폐색(ambient occlusion) 등의 렌더링 효과를 생성하는데 주요하게 사용된다. 본 논문에서는 대표적인 고품질 전역 조명 렌더링 알고리즘인 최종 수집(final gathering) 방법 및 포톤 매핑(photon mapping) 기법을 통해 다양한 환경에서 계산되는 조화 평균 거리에 대한 근사값의 정확성에 대해 분석한다. 이러한 분석 결과를 기반으로 효과적인 조화 평균 거리 계산의 근사화 기법 개발에 있어서 고려해야 할 점들과 방향을 제시한다.
본 연구에서는 미분 가능한 함수가 Taylor 전개로 표현되고 그 계수들은 주어진 함수와 미분에 대한 근사값을 제공할 수 있다는 점에 착안하여 m차 Taylor 다항식을 구성하고 이동최소제곱법을 이용하여 그 계수들을 구했다. 계산된 근사함수와 미분을 콜로케이션 개념을 바탕으로 균열 문제를 포함하는 고체문제에 대한 지배 미분방정식에 적용하여 차분식 형태의 이산화된 계방정식을 구성하였다. 본 연구의 해석기법은 격자망(grid)에 의존적이고 근사함수가 없는 유한차분법과 형상함수의 미분과 약형식의 적분산정, 필수경계조건 처리가 어려운 Galerkin법 기반의 무요소법의 단점을 효과적으로 극복한 새로운 수치기법이다.
최근 들어 드라마나 영화 속 인물 들의 얼굴을 다른 얼굴로 교체하고자 하는 시도들이 주목을 받고 있고, 사용자들의 관심 또한 증가하고 있다. 이러한 연구는 오래 전부터 많이 연구되어 왔으나, 조명 변화에 강인한 피부 톤 변환 문제는 여전히 주요 이슈로 자리하고 있다. 본 논문에서는 히스토그램 명세화 기법을 응용하여 피부 톤을 자연스럽게 변환 시켜줄 수 있는 기법을 제안한다. 두 얼굴 영상의 R, G, B 채널에 대한 히스토그램을 각각 생성하고 이들을 누적분포함수로 각각 변환한다. 변환된 누적분포함수들을 이용하여 두 얼굴 영상의 히스토그램을 근사 시킬 수 있는 변환 표를 생성하고 이를 이용하여 얼굴 영상의 피부 톤을 변환시킨다. 조명 변화로 인해 발생하는 전반사 영역은 선형 보간 법을 사용하여 제거한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 조명 변화에 적응적으로 대처하면서 자연스럽게 피부 톤을 변환 시켜줄 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 연속적인 데이터를 위한 새로운 에러패턴 ROM(error pattern ROM: EP-ROM) 압축 기법이 제한되었다. EP-ROM은 연속적인 데이터를 근사값과 에러로 나눈 후 에러 대신 에러패턴의 인덱스를 저장함으로써 ROM의 크기를 줄인다. 이 기법은 연속된 데이터를 양자화할 때의 많은 경우 같은 에러패턴을 가진다는 특징을 이용한 것으로 ROM의 크기를 매우 작게 줄일 수 있다. 실험결과에서는 EP-ROM은 다양한 연속적인 데이터에 대하여 ROM 크기를 60∼77% 줄였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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