가구는 실내에서 다른 구조물과 잘 어울리는지 확인하는 것이 구매결정에 있어서 필수적이며 COVID-19 사태로 인한 언택트 마케팅 상황에서는 더욱 중요한 요소가 되고 있다. 이에 따라 가구 배치 인테리어 시뮬레이션을 위해 ARCore, ARKit 등 AR(Augmented Reality) 오픈 소스의 등장으로 AR을 이용한 길이 측정법이 등장하고 있는 추세이다. AR를 이용하는 이러한 기존 방식은 평면 카메라 이미지를 토대로 깊이 맵(Depth Map)을 생성하고 복잡한 입체화 연산이 수반되는 방식이라 스마트폰을 사용하여 정확한 실내 크기 정보가 요구되는 작업에서는 한계가 드러난다. 본 논문에서는 ARCore, ARKit 사용 없이 스마트폰에 내장된 가속도 센서, 자이로스코프 센서만으로 정확한 실내 크기를 측정하는 방법을 제안한다. 또한 제시된 기법을 이용한 활용 예제로 미리 디자인된 방 인테리어를 각방에 맞게 적용하는 방법을 제시하였다.
최근 인터넷 사용자들의 요구는 멀티미디어로 집중되고 있으며 그중 라이브 미디어 스트리밍 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 라이브 서비스에서는 적절한 시간에 사용자에게 데이터가 도착하는 것이 중요하다. 따라서 라이브의 시간적절성을 충족시켜 줄 효율적이고 신속한 데이터 전달구조와 전송기법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 트리와 메시 구조를 혼합한 하이브리드 방식으로 네트워크 자원을 효율적으로 사용하면서 빠른 데이터 전송으로 라이브의 시간적절성을 충족시킬 수 있는 데이터 분할 전송 방식의 P2P(Peer-to-Peer) 오버레이 구조를 제안한다. 제안하는 ToG(Tree of Groups)는 n개의 피어들이 메시로 그룹을 형성하고, 그렇게 형성된 그룹들이 트리를 이루는 구조이다. ToG에서 그룹 내의 각 피어들은 상위그룹의 피어 한 개와 부모-자식으로 연결되어 있어서 그룹 사이에 여러 개의 연결이 존재하게 된다. 따라서 그룹 내에서 어느 한 피어가 그룹을 빠져 나가더라도 상위그룹과의 여러 연결에 의해서 서비스 지속성을 보장 할 수 있다. ToG는 그룹단위로 트리가 형성되기 때문에 피어의 개수가 같을 때 피어단위로 트리를 형성하는 구조보다 트리의 깊이가 줄어든다. 그에 따라 말단에 있는 피어들에게까지 빠른 시간에 데이터가 전달 될 수 있다. ToG의 데이터 전달은 소스로부터 세그먼트가 일정한 값 n으로 나뉘어져 각 피어들에게 전달된다. 세그먼트 조각은 소스로부터 나뉘어져 전송 될 때 책임적으로 전달해야할 피어와 전달 순서가 정해져있고, 데이터 전송 스케줄링을 위한 버퍼 맵 교환은 필요하지 않다.
가상세계를 저작하기 위한 일반적인 방법은 3차원 모델을 사용하여 객체를 만들고, 그 3차원 객체들을 조직하기 위하여 "장면 그래프(scene graph)"라는 자료구조를 사용하는 것이다. 최근 가상현실의 또 다른 플랫폼으로 이미지 기반 렌더링이 대두되고 있는데, 이 것은 사진과 같은 사실감을 줄 수 있다는 큰 장점을 가진 반면 상호작용의 한계로 인하여 아직까지는 간단한 항해 시스템 등에서만 사용하고 있다. 이 논문은 객체/장면 표현에 대한 위의 두 접근방법의 장점 병합하여, 3차원 모델과 다양한 이미지 기반 객체/장면을 정의하고 이 것들을 함께 렌더링 할 수 있는 장면 그래프 구조를 제안하였다. 또한 Shade등 [1]이 이미 제안한 것처럼, 한 객체에 대한 여러 단계의 LOD(level of detail)를 표현하기 위하여, 서로 다른 다양한 표현방법을 사용하였다. 예를 들면, 동일한 객체지만 가까운 거리에 위치할 때는 3차원 모델을 보여주고, 중간정도 떨어져 있는 경우 빌보드(billboard)의 형태로 보여주며, 아주 멀리 있을 때는 환경 맵(environment map)의 한 부분으로 보여줄 수 있다. 이러한 혼합된 플랫폼을 사용하는 가장 큰 목적은 이미지 기반의 가상환경에 3차원 모델을 포함시킴으로써 상호작용의 한계를 극복하는 것이다. 이러한 플랫폼을 만들기 위하여 몇 가지 선행해야 할 기술적인 과제들이 있다. 다양한 이미지 기반 기술을 유지할 수 있는 장면 그래프의 노드를 디자인하고, 적절한 LOD나 표현을 선택할 수 있는 기준을 정립하며, 그들 사이의 전환을 처리해야 함은 물론, 적절한 상호작용 방법을 구현하고, 전체적인 장면을 올바르게 렌더링 하는 것을 보장할 수 있어야 한다. 현재 우리는 Sense8사의 WorldToolKit 의 장면 그래프 구조에 환경 맵, 빌보드, 움직이는 텍스쳐(moving textures)와 스프라이트(sprites), 그림 속으로의 여행(Tour-into-the-Picture)", view interpolated 객체를 위한 새로운 노드를 추가하였다. 시점으로부터의 거리나 이미지 공간상의 척도를 사용하여 적절한 LOD를 선택하였으며, 사용자가 객체의 내부깊이를 인지하는 거리를 기준으로 객체를 3차원 모델로 보여줄 것인지 이미지로 보여줄 것인지 결정하였다. 또한 상호작용 중에는 객체가 얼마나 떨어져 있는지에 관계없이 3차원 모델이 있다면 그것을 사용하도록 하였다. 마지막으로, 이론적으로 유도한 스위칭 규칙이 유효한지 실험을 하였으며, 긍정적인 결과를 얻었다.
노역분장을 위해서는 석고로 연기자의 얼굴 모형을 만들고, 그 위에 주름을 조소작업한 후 다시 석고로 음각 몰드를 제작하여 얼굴에 붙일 실리콘 피부 패치를 만들게 된다. 이러한 처리 과정은 며칠이 걸리며 연기자나 분장사에게 어려움을 주고 있다. 최근에 3D 프린팅 및 스캐닝 기술이 발전하여, 얼굴을 스캔하여 실물로 제작하는 것이 쉬워지고 있다. 본 논문에서는 석고나 조소작업 없이 노역분장용 실리콘 마스크를 간편하고 효율적으로 제작하기 위해, 얼굴 스캐닝, 인터랙티브 주름 모델링, 몰드 프린팅으로 이루어진 새로운 파이프라인을 제안한다. 고해상도 얼굴 모델에서도 주름을 실시간에 생성하기 위해 노멀맵 기반의 직관적인 스케치 인터페이스를 제시한다. 그리고 최종적인 주름의 기하를 깊이맵을 이용하여 복원하고, 주름진 얼굴의 음각 몰드를 프린팅한다. 또한 완성된 음각 몰드에 실리콘을 부은 뒤 원래의 양각 얼굴을 겹쳐 실리콘 마스크를 제작함으로써, 제안 파이프라인이 기존 방식보다 노역분장용 마스크를 간편하게 제작할 수 있음을 보인다.
본 논문은 IPv4와 IPv6을 지원하는 라우터에서 기가비트의 속도로 포워딩 검색을 수행하는 효율적인 포워딩 테이블 구조를 제안한다. 포워딩 검색은 최장 프리픽스 일치검색, LPM(Longest Prefix Matching)의 복잡도가 포워딩 테이블 및 주소크기에 따라 증가하여 라우터 성능의 병목지점으로 알려져 있다. 포워딩 검색의 고속화를 위해 본 논문에서는 빈번한 메모리 접근을 최소화할 수 있는 BMT(Bit-Map Trie) 자료구조를 소개한다. BMT 포워딩 검색은 필요한 모든 검색연산이 캐쉬에 저장된 소형 인덱스 테이블에서만 발생한다. 포워딩 테이블의 트라이로부터 소형 인덱스 테이블을 구축하기 위해서 BMT는 차일드(child) 노드 포인터와 포워딩 테이블 엔트리에 대한 포인터를 각각 한 비트로 표현하는 비트-맵을 구성한다. 또한 IPv6와 같이 주소길이가 증가하면 트라이의 깊이가 깊어져서 전통적인 트라이 검색속도가 느려지는 문제점을 해결하기 위해서 BMT에서는 검색을 시작할 적절한 트라이의 레벨을 결정하는 이진검색 알고리즘을 사용한다. 실험 결과 BMT는 IPv4 백본 라우팅 테이블을 펜티엄-II 프로세서의 L2 캐쉬 크기인 512KB 보다 작게 압축하였으며, 최대 250ns/패킷의 검색속도를 제공하여 기존의 알려진 가장 빠른 최장 검색 알고리즘의 성능과 같은 속도를 실현하였다.
스테레오 영상은 2-D 영상으로 분석할 수 없는 깊이(거리) 정보를 포함하고 있다. 하지만 연산을 통해서 거리정보를 얻을 수 있기 때문에 계산 값의 신뢰도가 낮고, 폐색된 공간 등의 영향으로 오차가 발생한다. 또한 Stereo Matching 시 Global Method를 사용할 경우, 많은 연산량에 따라 계산 시간이 오래 걸린다. 따라서 본 논문에서는 연산 시간이 짧고 더 높은 정확도를 갖는 Disparity Map을 구하는 방법을 제안한다. 특징 기반 영상분할 기법인 윤곽선 추출을 통해 정확도는 높이고 연산 시간은 줄였다. 컬러 기반 영상 분할 기법인 Color K-Means를 통해 관심 영역을 추출하고, 이를 기반으로 Loopy Belief Propagation(LBP)을 접목하였다. 제안하는 방법을 적용함으로 영상 내 물체들의 연관성을 고려한 보정이 가능하였고, 관심 영역 추출에 따라 연산 시간을 줄일 수 있었다. 실험 결과, 기존의 방법들보다 연산 시간이 짧고 정확도가 높은 Disparity Map을 얻을 수 있었다.
MPEG-I (Immersive) 그룹에서는 6자유도(DoF: degrees of freedom)를 제공하는 몰입형 비디오의 표준화 프로젝트를 진행 중에 있다. MPEG Immersive Video (MIV) 표준화 기술에서는 사용자에게 움직임 시차(parallax)를 제공하기 위해 취득한 다수의 영상을 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(depth map-based image rendering, DIBR)을 바탕으로 임의의 사용자 시점의 뷰를 렌더링하게 된다. 현재 MIV에서는 효율적인 부호화를 위한 기술들이 많이 논의된 바 있지만, 전송 측면에 대해서는 여전히 논의가 필요하다. 본 논문은 사용자 시점에 적응적인 몰입형 비디오 스트리밍을 위한 품질 할당 기법을 제안한다. 현재 MIV에서 지원하고 있는 그룹 분할 기법을 통하여 독립적으로 전송, 복원이 가능한 시점 그룹 단위를 생성하여 이를 사용자 시점에 기반한 품질 할당 기법을 통해 효율적인 전송이 가능하도록 한다. 제안하는 적응적 전송 기법은 Test Model for Immersive Video (TMIV) 시험모델을 통해 구현되었으며, 주어진 합성 시점 위치에 따라 렌더링 과정에서의 기여도를 그룹별로 계산하고 우선 시점 그룹을 판단하여 고품질로 전송한다. 사용자 시점에 대한 렌더링 비교 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 TMIV 대비 PSNR 지표에서 평균 17.0%, IV-PSNR 지표에서 14.6%의 BD-rate 감소율을 보여 효율적인 전송이 가능함을 보였다.
최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여주고 있다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들 중 하나로 잔여 밀집 블록을 이용하여 초기의 특징 정보를 마지막 계층에 전달하여 이후의 계층들이 이전의 계층들의 입력정보를 사용하여 복원하는 RDN(Residual Dense Network)이 있다. 하지만 계층적인 모든 특징을 연결하여 학습하고 다수의 잔여 밀집 블록을 쌓게 되면 좋은 성능에도 불구하고 많은 파라미터의 수와 연산량을 가지게 되어 느린 처리 속도와 네트워크를 학습하는데 많은 시간이 소요되고 모바일 시스템에 적용이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이전의 정보를 다시 사용하는 연속 메모리 구조인 잔여 밀집 구조와 이미지의 특징맵에 따라 중요도를 결정해주는 채널 집중 기법을 이용한 잔여밀집 채널 집중 블록을 재귀적인 방식으로 사용하여 추가적인 파라미터 없이 네트워크의 깊이를 늘려 큰 수용 영역을 얻으며 동시에 간결한 모델을 유지할 수 있는 방식을 제안한다. 실험 결과 제안하는 네트워크는 RDN과 비교 하였을 때 4배 확대 배율에서 평균적으로 PSNR 0.205dB만큼 낮지만 약 1.8배 더 빠른 처리속도, 약 10배 더 적은 파라미터의 수와 약 1.74배 더 적은 연산량을 갖는 것을 실험을 통해 확인하였다.
77 GHz frequency modulation continuous wave radar를 이용한 W-band synthetic aperture radar (SAR) system에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 고해상도의 W-band SAR 영상을 복원하기 위해서는 스테레오 카메라 또는 라이다(LiDAR)에서 획득한 point cloud를 6 degrees of freedom (DOF)의 방향에서 변환하여 SAR 영상 신호처리에 적용하는 것이 필요하다. 하지만 서로 다른 센서로부터 획득한 영상의 기하구조가 달라 정합하는데 어려움을 가진다. 본 연구에서 SAR 영상의 엔트로피(entropy)에 따른 경사 하강법을 이용하여 point cloud의 6 DOF를 구하고 최적의 depth map을 추출하는 기법을 제시한다. 구축한 W-band SAR system으로 주요 도로 환경 객체인 나무를 복원하는 실험을 수행하였다. 엔트로피에 따른 경사 하강법을 이용하여 복원한 SAR 영상이 기존의 레이더 좌표에서 복원한 SAR 영상보다 mean square error는 53.2828 감소했고, structural similarity index는 0.5529 증가한 것을 보였다.
뇌의 하부 구조인 해마의 전역적 부피 감소와 국부적 형상 변화는 정신의학적 질환에 깊게 관련되어 있다. 해마 구조에 관한 형상 분석 연구는 크게 해마 형상 표현 모델을 구축하고, 이러한 형상 표현으로부터 형상 유사성을 계산하는 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 우선 해마에 관한 MRI 데이터를 입력으로 받아, 마칭큐브 알고리즘을 사용하여 다해상도 메쉬 모델을 구축한다. 이렇게 구성된 다각형 모델은 깊이맵 기반의 복셀화 방법을 이용하여 중간 단계의 이진 복셀 데이터로 변환된다. 그리고 변환된 복셀 데이터로부터 슬라이스 기반의 골격화 방법에 의하여 해마의 3차원 골격을 추출한다. 그런 후에 옥트리 기반의 다해상도 형상 표현을 얻기위해 해마의 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 계층적으로 공간 분할하여 저장하고, 광선 추적 기반의 메쉬 샘플링 방법을 적용하여 샘플 메쉬 데이터를 추출한다. 최종적으로, 형상간 유사성 측정을 위하여 추출된 골격으로부터 방사되는 광선들과 충돌되는 각 샘플 메쉬 쌍에 대하여 $L_2$과 하우스도르프 거리를 계산하고 인터랙티브한 국부적 형상 분석을 지원하기 위하여 마우스 피킹 인터페이스를 채택한다. 이것은 형상의 국부적 변화에 대하여 다양한 해상도에 기반한 형상 분석을 가능하게 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여, 제시한 형상 분석 방법이 회전과 스케일 등의 변환에 강인하고, 특히 형상의 국부적 변화 정도를 정확도를 유지하면서 빠르게 평가하는데에 효과적임을 확인하였다. 경로의 수신 신호가 완전 동기 된 수신 신호임을 확인하였다.omonas aeruginosa PA01과 $82\%$로 가장 높은 유사성을 보였고 Pseudomonas arvilla C-1와는 $71\%,$ Pseudomonas putida KT2440과는 $59\%,$ 그리고 Pseudomonas sp. CA10과는 $53\%$의 상동성이 각각 존재하는 것으로 확인하였다.)을 가지고 있음이 확인되었다. 사람에 직접적인 유해성을 가지고 있는 지 확인하기 위해 사람 방광 유래의 T-24세포와 장내 표피 유래의 Caco-2세포에 대한 부착능을 시험하였을 때, 16균주$(42.1\%)$가 T-24방광 세포에, 그리고 17균주$(44.7\%)$가 Caco-2장세포에 대해 강한 부착능을 나타내었다. 특히 11균주$(28.9\%)$는 두 세포 모두에 강한 부착능을 가지고 있었다. Filter mating method를 수행하여 이들 균주들의 독소 생산 유전자와 항생제 내성 유전자가 사람에서 분리된 균주로 전달되는 것을 확인할 수 있었다. 본 실험의 결과는 설사 중상을 나타내는 돼지로부터 분리된 용혈성 E. coli의 독성과 세포 부착능력, 그리고 항생제 내성간의 상호 연관성을 보여주지 않았으나 동물 분리 세균의 항생제 내성과 독소 생산 능력이 유전자 전달을 통해서 뿐만 아니라 세균의 직접 접촉에 의해서도 인체로 전달될 수 있는 것을 보여주는 것이다.다. 본 연구를 토대로 장시간의 체외순환에서는 신장기능을 대표하는 수치들에도
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[게시일 2004년 10월 1일]
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