본 연구에서는 영상안에서의 중요한 객체정보를 검출하기 위한 전처리 과정으로 효율적인 색상정보 정규화에 의한 영역분석 방법을 제안한다. 다중색상 정규화는 기존의 화소내 색상성분간의 정규화와 모든 화소에 대한 성분별 정규화를 복합적으로 사용함으로써, 객체의 영역들이 갖는 고유 색상성분의 분포를 좀더 특정 공간에 집중시키고 영상분할을 용이하게 한다. 이러한 방법의 효과를 입증하기 위해 가상의 입력영상을 제작하여 기존의 알고리즘과 본 논문에서의 방법을 함께 적용, 비교평가한다.
객체 인식은 고성능 컴퓨팅을 필요로 하는 흥미있는 응용 분야이다. 현재 대부분의 고성능 컴퓨터는 슈퍼스칼라 구조의 범용 마이크로프로세서를 채택하고 있으나, 반도체 집적도가 증가함에 따라 슈퍼스칼라 구조를 대신할 다중처리 마이크로프로세서 구조가 제안되고 있다. 본 논문에서는 다중처리 마이크로프로세서 구조가 객체 인식 응용에 적합한지를 분석한다. 성능 특성을 확인하기 위하여 먼저 프로그램구동방식의 마이크로프로세서 시뮬레이터와 프로그래밍 환경을 개발하였다. 이를 기반으로 시뮬레이션을 수행한 결과, 다중처리 마이크로프로세서가 작은 오버헤드로 쓰레드 수준의 병렬성을 적절히 활용하고 있어 객체 인식 응용에 적합한 구조임을 확인하였다.
GIS에서 사용하는 다중 공간 조인은 두 개 이상의 공간 조인이 중첩된 표현이다. 이는 공간 조인에 비해 보다 많은 수행 사간을 필요로 하는데 이를 빠르게 처리하기 위한 병렬화 알고리즘에 대한 연구가 없었다. 이 논문에서는 다중 공간 조인을 다중 공간 여과와 다중 공간 정제로 나누어서 병렬화한다. 그리고, 정제 단계에서 효율적인 정제 수행을 위해 2단계 실행 방법을 제시하는데, 첫번째가 다중 공간 여과의 결과인 후보 객체 테이블에서 발생하는 객체 및 연산의 중복을 제거하기 위한 그래프 생성이고, 두번째가 그래프의 분할에 의한 병렬 정제이다. 그래프에 의한 정제가 그렇지 않은 방법에 비해 매우 높은 성능 향상을 보였으며 병렬 정제를 위한 태스크 생성 방법은 객체를 정점으로 표현하는 그래프에서의 중복 최소화 분할방법이 가장 좋은 성능을 나타내었다.
본 논문은 협력작업을 수행하는 다중로보트의 동작결정을 지원하는 그래픽 시뮬레이션 시스템을 제안하였으며, 다중로보트 협력시스템을 위한 시뮬레이션 소프트웨어의 구성을 위하여 두가지의 문제를 제시하였다. 첫째, 다중로보트의 동작은 원하는 대상물의 경로와 대상물과의 고정관계를 만족하는 조건식을 이용하여 구하였으며, 다양하게 변하는 대상물의 경로를 이루어내는 다중로보트의 동작을 알아내기 위하여 한 대의 주 로보트의 동작을 이용하는 주-종방식 보다 로보트들의 동작 수정이 용이한 대상물의 경로를 이용하는 방식을 채택하였다. 또 하나의 문제는 로보트시스템의 환경변화에 대한 적응력을 높이고 소프트웨어 개발 부담을 줄이기 위한 방법으로 객체지향 프로그래밍 기법을 이용한 로보트 응용 프로그래밍 환경의 기본적인 객체들을 제시하였다. 다중로보트 시스템에 적용된 객체지향 프로그래밍 기법은 소프트웨어의 신뢰성과 재사용성 및 확장성 등의 장점들을 제공하며, 또한 로보트 응용 프로그래밍의 다양한 요구에 대응하기 위한 구조적 개념을 제공한다.
자연배경으로부터 불특정 다수 객체의 윤곽선들을 자동 추출하는 다중 스네이크(Snake) 알고리즘을 제안하였다. 먼저 잡음에 강건한 문맥자유 주목연산자(context-free attention operator)를 이용하여 자연배경에 혼재하는 불특정 다수 객체들을 자동 검출하고, 각 객체별로 스네이크의 초기 윤곽들을 자동 설정함으로써 기존 스네이크 알고리즘에서는 어려웠던 초기 윤곽의 자동 설정과 여러 객체 윤곽선의 동시 추출 문제를 해결하였다. 이때 각 스네이크의 초기 윤곽들은 기존의 방법들에 비해 객체들의 실제윤곽선에 좀 더 가까이 설정하여 요철이 큰 객체들의 윤곽선도 쉽게 추출 할 수 있도록 하였다. 다양한 합성 영상과 자연배경의 실영상에 대해 실험하여 잡음이 있는 복잡한 배경으로부터도 불특정 다수 객체의 윤곽선을 효과적으로 자동 추출함을 확인하였다.
다중 패러다임 프로그래밍은 어떤 문제의 부분 문제들에 대하여 서로 다른 패러다임을 적용함으로써 단일 패어다임만을 적용하는 경우에 비해 단순하고도 우아한 해결책을 구하는 기법이다. Java언어는 객체지향언어로 설계되었지만 모든 문제에 객체지향적 사고를 적용하기 보다는 문제의 특성에 적합한 다양한 패러다임의 사고를 적절히 활용할 경우 보다 효과적인 프로그램 개발이 가능할 것이다. 본 논문에서는 패턴 매칭 예제를 중심으로 다중 패러다임 언어의 경험에서 얻은 추상화 수단화들을 Java 언어로 표현하기 위한 아이디얻ㄹ을 소개한다. 특히 여러 기능들의 무원칙한 나열보다는 이들의 유기적 결함과 기반 언어인 Java와의 융합을 최대한 고려하였다.
미래의 구조공학 자동화시스템은 Windows NT 운영체제의 저가의 데스크탑 컴퓨터에서 작동하며 객체지행적 CAD를 사용할 것이다. 모든 구조공학 관련 프로그램들은 객체지향 프로그램기법과 병렬처리기술로 재개발될 것이다. 구조공학 관련 소프트웨어프로그램의 통하븐 Microsoft사의 Objected Linking and Embedding(OLe)자동화 기술과 강력한 다중처리, 그리고 Windows NT의 다중연결 서버 기능에 의하여 이루어진다. 이 논문에서는 먼저 Windows NT의 다중연결 서버 기능에 의하여 이루어진다. 이 논문에서는 먼저 Windows NT 운영체제의 데스크탑 컴퓨터에서 구조공학 자동화시스템의 응용현황을 설명하고 미래의 구조공학 자동화 소프트웨어의 개발경향과 전략에 대해 논하게 될 것이다.
네트워크의 발달과 멀티미디어 기술의 발달함에 따라 사용자들의 서비스 요구는 더욱 복잡화되고 있으며, 이벤트 구조도 점차 다중화되고 복잡해지고 있다. 따라서 다중 구조의 이벤트를 효율적으로 검색할 수 있는 연구가 필수적이다. 본 연구에서는 CORBA의 비동기적인 이벤트 서비스를 기반으로 다중 구조의 검색을 처리하는 서비스 구조를 제안한다. 다중 구조의 이벤트처리를 위해 기존의 이벤트 서비스에 다중 이벤트를 단일 이벤트로 나누어 수행하고 이를 통합하여 결과를 제공하는 분해/통합 서비스 객체를 추가하여 기존의 이벤트 서비스를 확장하였다. 본 연구는 CORBA를 기반으로 하는 서비스와 연결하여 다중 구조 검색 등에 활용할 수 있다.
본 논문은 유비쿼터스 스마트 공간에서 중첩 FOV와 비중첩 FOV에 대한 카메라 네트워크의 시공간 위상을 표현하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 다중 카메라들간의 움직이는 객체들을 인식 및 추적하였으며 이를 통해 카메라 네트워크의 위상을 결정하였다. 다중 카메라의 영상으로부터 여러 객체들을 추적하기 위해 여러 가지 방법들을 사용하였다. 우선, 단일 카메라에서 객체들의 겹침 문제를 해결하기 위해서 병합-분리(Merge-Split) 방법을 사용하였으며, 보다 정확한 객체 특성을 추출하기 위해 그리드 기반의 부분 추출 방법을 사용하였다. 또한, 비중첩 FOV를 포함하는 다중 카메라의 보이지 않는 지역에 대한 객체 추적을 위해 등장과 퇴장 영역간의 전이시간과 사람들의 외형 정보를 고려하였다. 본 논문에서는 다양한 등장과 퇴장 영역간의 전이시간을 추정하고 전이확률을 이용하여 무방향 가중치 그래프로써 카메라 위상을 가시적으로 표현하였다.
디지털 비디오 데이터를 효율적으로 브라우징 하는데 필요한 비디오 분할에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 비디오 데이터를 Shot단위로 분할하고, Shot내부에서 카메라 동작과 객체 움직임 분석을 이용한 sub-shot으로 분할하고자 한다. 연구 방법으로는 I-frame의 DC 영상을 이용하여 픽쳐그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작,객체움직임), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)로 세분화하고 해당 픽쳐 그룹의 P, B-frame을 검사하여 정확한 컷 발생 위치, 디졸브, 카메라동작, 객체 움직임을 검출하게 된다. 픽쳐그룹 분류에서 정확성을 높이기 위해 계층적 신경망과 다중 특징을 이용한다. 정확한 컷 발생위치 검출하기 위해서 P, B프레임의 메크로블럭 타입을 이용한 통계적 방법을 이용하고, 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임을 검출하기 위해서 P, B-frame의 메크로블럭 타입과 움직임 벡터를 이용한 신경망으로 검출한다. 본 연구에서는 계층적 탐색을 이용하여 시간을 단축할 수 있고, 계층적 신경망과 다중 특징을 이용하여 픽쳐 그룹을 세분화 할 수 있고, 메크로 블록 타입과 통계적 방법을 이용하여 정확한 컷 검출을 할수 있고, 신경망을 이용하여 디졸브, 카메라 동작, 객체움직임을 검출 할 수 있음을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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