본 논문에서는 시간제약 조건하에서 순차회로를 위한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 순차회로의 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리한다. 조합논리 부분을 DAG로 표현하여 그래프 분할과 collapsing, bin packing을 수행한다. 그래프 분할에서 DAG의 각 노드를 검색한 후, 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 노드만을 복제(replication)하여 팬 아웃 프리 트리로 재구성한다. 이러한 구성 방법은 주어진 시간 조건 안에서 기존의 CPLD 기술매핑 알고리즘으로 제안된 TEMPLA보다 적은 면적으로 회로를 구현하고, TMCPLD의 단점인 전체 수행시간을 개선하기 위한 것이다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TEMPLA에 비해 CLB의 수가 17.01% 감소되었고, TMCPLD에 비해 수행 시간이 감소되었다.
본 논문에서는 시간제약 조건하에서 순차회로를 위한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 순차회로의 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리한 후 조합논리 부분을 DAG로 표현한다. DAG의 각 노드를 검색한 후, 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 노드만을 복제(replication)하여 팬 앙웃 프리 트리로 재구성한다. 이러한 구성 방법은 주어진 시간 조건 안에서 기존의 CPLD 기술 매핑 알고리즘으로 제안된 TEMPLA보다 적은 면적으로 회로를 구현하고, TMCPLD의 단점인 전체 수행 시간을 개선하기 위한 것이다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 정하고, 각 노드의 OR 텀수를 비용으로 하는 초기비용과 노드 병합 후 생성될 OR 텀수인 전체비용을 게산하여 CPLD를 구성하고 있는 CLV의 OR텀수보다 비용이 초과되는 노드를 분할하여 서브그래프를 구성한다. 분할된 서브그래프들은 collapsing을 통해 노드들를 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 있는 OR텀 개수에 맞게 Bin packing를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TEMPLA에 비해 CLB의 수가 15.58% 감소되었고, TMCPLD에 비해 수행 시간이 감소되었다.
본 논문에서는 캐릭터의 운동 표현에 필요한 데이터 구조를 시각적으로 기술할 수 있는 사용자 인터페이스에서 모션 매핑 기술을 이용하여 3차원 캐릭터의 애니메이션을 쉽게 생성할 수 있는 도구 개발에 대해 기술한다. 본 논문에서의 모션 매핑이란 한 번 생성된 애니메이션을 그대로 다른 캐릭터에 적용하여 같은 모션을 생성시키는 것으로 정의한다. 본 애니메이션 도구는 3차원 캐릭터의 기하 데이터를 이용하여 애니메이션의 생성과 변형을 대화적 방법으로 쉽게 생성시킬 수 있다. 이것은 본 연구팀에서 앞서 개발한 캐릭터 개발도구에서 생성된 3차원 캐릭터 데이터를 위의 인터페이스에서 모션 생성의 구조를 대화적으로 변형시키면서 애니메이션을 생성하도록 구성한 것이다. 기존의 다른 애니메이션 도구와 구별되는 기능으로는 캐릭터의 모델링 데이터와 모션 데이터를 분리하여 모델링 데이터가 없는 상황에서도 독립적으로 애니메이션만을 실행시킬 수 있으며 한 번 생성된 애니메이션을 모션 매핑으로 다른 캐릭터에 그대로 적용시킬 수 있다는 것이다.
대부분의 상용 데이터베이스 관리시스템은 관게형 데이터베이스 (relational database) 기술에 기반하고 있다. 그러나, 객체지향언어인 EXPRESS로 정의된 IFC(Industry Foundation Classes)를 일반적으로 많이 사용되는 관계형 데이터베이스로 매핑하려면 서로 구조가 달라 미핑과정이 매우 복잡해진다. 한편 IFC를 객체기반 데이터베이스(object-oriented database)나 객채관계형 데이터베이스(object-oriented relational database)와 같은 객체기반의 데이터베이스로 매핑하게 되면 그 과정이 비교적 단순해지고, 많은 장점을 가질 수 있다. 본 연구에서는 장기적으로 IFC와 객체기술에 기반한 통합정보교환기술을 실용화하기 위하여 먼저 관계형, 객체지향형 데이터베이스의 개념에 대해 살펴보고, IFC를 객체관계형 데이터베이스로의 매핑방법에 대하여 알아본다.
본 논문은 연속된 이미지로부터 고속 영상 모자익을 구성하는 새로운 접근을 기술한다. 제안하는 알고리듬은 전체 영상이 아닌, 종첩영역에서 특징점 및 대응점을 찾아 초기 변한 행렬을 구함으로 좀더 정확한 변환식을 표현하도록 하고 계산량을 감소시킨다. 또한 고속으로 모자익을 수행하도록 하기 위해 OpenGL 기반 텍스쳐 매핑을 이용하였다. 기존의 방법은 모든 영상의 픽셀에 변환식을 곱함으로 인해 많은 계산시간을 초래했다. 본 논문에서 제안하는 방법은 OpenGL 기반 텍스쳐 매핑을 이용해 영상의 각 버텍스에 변환식을 곱함으로서 계산시간을 단축시켰다. 그 결과, PC에서 카메라로부터 영상을 받아들여 고속으로 모자익을 구성할 수 있다.
분산된 데이터는 이질적인 시스템 환경으로 인하여 공유하기 어렵고. 데이터의 형식 및 데이터 모델이 서로 다르게 정의되어 사용함으로서 통합하기 또한 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 분산된 데이터를 XML문서로 변환한다. 또한 색인기법으로 문서의 구조 및 컨텐츠 정보를 추출하여 서로 다르게 정의된 의미정보를 데이터 사전과 비교하여 표준문서로 통할할 수 있는 색인 기반의 매핑 시스템에 대해 기술한다. 제안된 매핑 시스템은 DOM이나 SAX와 같은 표준 인터페이스를 사용하여 XML문서를 통합하는 것보다 효율적으로 통합할 수 있다.
본 동작포착 및 매핑 기반의 인간-로봇상호작용 플랫폼을 제안한다. 사람의 동작을 포착하고 포착된 동작에서 운동을 계획하고 기기를 작동하게 하는 포착, 처리, 실행을 수행하는 플랫폼의 설계, 운용 및 구현 과정을 소개한다. 제안된 플랫폼의 구현 사례로 신뢰성과 성능이 뛰어난 Kinect 기반 포착기, 처리기에 구현된 상호작용 사이버 아바타 로봇과 처리기를 통한 물리 로봇 제어가 기술되었다. 제안된 플랫폼과 구현 사례는 동작포착 및 매핑 기반의 새로운 기기 제어 작동 방식의 실현 방법으로 기대된다.
본 논문에서는 스마트카의 핵심과제인 텔레매틱스와 자동차의 기술융합을 통해 더욱더 향상된 운전자의 안전과 편의를 제공하는 차량 HMI(Human Machine Interface) 시스템을 제안한다. 이 시스템은 차량에 장착된 카메라로 촬영한 도로의 이미지를 실시간으로 레퍼런스 데이터베이스와 매칭하여 도로를 인식하는 기술을 사용한다. 매칭된 레퍼런스 이미지와 운전자 맞춤 텔레매틱스 정보를 합성한 증강현실 영상을 운전자의 시선에 보이는 실제 도로와 지형의 모양에 맞추어 HUD(Head-Up Display)에 투사하는 매핑 기술을 통해 운전자가 운전 중 항시 도로에 집중하여 안전운행을 할 수 있도록 고안하였다.
본 논문에서는 프로젝터와 카메라를 이용하여 다수의 평면이 결합된 형태의 사물스크린 공간에 디지털 사이니지 서비스를 제공하기 위한 기술을 개발하였다. 연구개발한 기술은 OpenGL 기반의 렌더링 소프트웨어 기반 위에 콘텐츠와 사물스크린 상호간의 기하학적 매핑, 스크린 색상과 주변 조명을 고려한 색상 보정 기능들이 적용되었다. 단순한 객체의 매핑 기능은 사각형과 같은 폴리곤 객체, 복잡한 사물공간 구조는 격자형 매쉬를 이용하여 보정하도록 지원한다. 색상 보정은 스크린으로 활용할 영역이 균일한 색상 특성을 가진 경우에 대응하여 관심 스크린 영역의 영상을 취득하여 컬러 혼합 행렬을 계산하고 이를 보정 S/W와 연동하여 처리되도록 개발했다. 본 연구개발 내용을 통해 향후 임의의 평면을 디지털 사이니지용 디스플레이 공간으로 쉽고 빠르게 활용하기 위한 요소 기술로 활용되기를 기대한다.
최근 UHDTV(ultra high definition television) 등의 고해상도 디스플레이가 시장에 등장하면서, 기존의 저해상도 FHD(full high definition) 영상을 고해상도 영상으로 변환할 수 있는 초해상화(super-resolution, SR) 기법들이 각광을 받고 있다. 그 중, 선형 매핑(linear mapping)을 사용하여 저해상도 패치(patch)로부터 고해상도 패치를 복원하는 초해상화 기법은 상대적으로 낮은 복잡도로 좋은 품질의 고해상도 영상을 생성한다. 그러나 이러한 기법은 단순한 선형 매핑을 기반으로 하기 때문에 복잡한 비선형적(nonlinear) 저해상도-고해상도 관계를 예측하기 힘든 단점이 있다. 최근 각광받는 딥러닝(deep learning) 기술은 다층(multi-layer) 네트워크를 쌓아 입력과 출력 간의 복잡한 비선형 관계를 훈련시켜 좋은 성능을 보이는데, 이를 바탕으로 본 논문에서는 다중의 레이어로 구성된 다층 선형 매핑(multi-layer linear mappings, MLLM)을 기반으로 하는 초해상화 기법을 새롭게 제안한다. 제안하는 다층 선형 매핑은 기존 선형 매핑보다 비선형적 관계를 더 잘 예측하여 높은 품질의 고해상도 영상을 생성할 수 있게 한다. 제안된 초해상화 기법은 딥러닝 기반 초해상화 기법과 필적하는 품질의 고해상도 영상을 생성하면서도 더 낮은 복잡도를 지니는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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