경계면을 정의하는 기존의 레벨-셋 기법은 대개 수학적인 수식을 이용한다. 그러나 3차원 데카르트 좌표계에서 복잡한 경계면을 수식으로 설정하는 방식은 거의 불가능하다. 이러한 이유로 우리는 보편적으로 사용되는 스테레오리쏘그래피(STL) 형식을 매개 변수화하여 3D 캐드 형상의 내부와 외부를 구분하는 레벨-셋 경계면 설정 알고리즘을 개발하였다. 본 논문은 반응막대 실험 모사를 통해 기존의 경계면 설정 방식과 새로운 경계면 설정 방식 결과와 비교하여 이 알고리즘이 적용된 하이드로 다이내믹 솔버의 타당성을 확보하였다. 이를 통해 가연성 기체로 채워진 다양한 형상 안에서 충격파와 상호작용이 연소 폭발 천이 현상에 미치는 영향을 수치적으로 해석하였다. 또한, 실제 크기의 공장 설비에서 화염이 퍼져나가는 과정과 데토네이션 발생이 설비에 미치는 피해를 수치적으로 예측하는 시뮬레이션을 진행하였다.
기존의 레벨셋을 이용한 이미지 분할 방법은 화소값의 기울기를 이용하기 때문에 지역적 형태에 좌우되는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 평활한 구동력을 위하여 레벨 셋 함수와 새로운 보상 평활화 함수를 결합시키는 하이브리드 방법을 이용한 방법이 소개된다. 대부분의 경우에 3 교점을 가지고 있지 않다는 가정하에 보상함수를 얻는 방법을 대안으로 고려하였다. 보상함수의 주요 역할은 원보상 함수와 평균 보상함수의 차가 새로운 레벨셋 함수의 합리적인 구동력으로 소개될 수 있다. 본 논문에서 제안한 하이브리드 방법은 기존 레벨셋을 이용한 방법의 단점을 최소화시키는 방법이다.
Faloutsos et al.[1,2]은 파워-로(power-law)를 이용해 노드 차수와 같은 Autonomous System (AS) 레벨 인터넷 토폴로지 특성의 중꼬리(heavy-tailed) 분포를 성공적으로 나타내었다. 이러한 결과는 파워-로 지수(exponents)를 이용해 이들 인터넷 토폴로지 특성을 간단 명료하게 나타낼 수 있게 한다. 본 논문에서는 BGP 밸리-프리 라우팅 정책에 기반한 국내 AS 레벨 인터넷 토폴로지 속성 - 노드 차수, 홉 수에 따른 노드 쌍의 수, 그리고 그래프의 고유치 - 의 파워-로 지수를 조사하였다. UCLA IRL 연구실이 제공하는 실제 AS 레벨 데이터 셋을 이용하였으며 이들 파워-로 근사는 상관계수(correlation coefficient)가 각각 90.7%, 96.5%, 그리고 97%로 조사되었다. 특히, 실질적인 AS 레벨 토폴로지 직경이 3홉 이내에 존재하는 AS 노드 쌍이 전체 91% 이상이며, 따라서 국내 AS 레벨 토폴로지가 비교적 잘 정리된 것으로 판단된다.
공공 안전을 위한 영상 감시 시스템이 증가함에 따라 CCTV 관제사가 관제해야 할 영상의 수가 증가하고 있다. 점점 증가하는 관제 영상 수로 인해 CCTV 관제사는 수많은 영상 사이에서 발생하는 살인, 강도, 폭력 등 위급한 이상 상황을 놓치는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 영상에서 발생하는 이상 상황을 자동으로 탐지하고 CCTV 관제사에게 알려 관제 효율을 향상시키는 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 영상에서 발생하는 이상 상황을 자동으로 탐지하기 위해 예측 기반 이상 탐지 방법에 다중 프레임 예측 에러를 활용해서 영상 이상 탐지 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안한 방법을 사용함으로써 프레임 레벨 AUC가 Ped2 데이터 셋에서 92.70%에서 94.56%, Avenue 데이터셋에서 87.37%에서 89.17%로 상승하였다.
본 논문에서는 주어진 입력 이미지에서 얼굴 영역을 검출하기 위한 액티브 컨투어 모델(active contour models)을 제안한다. 제안한 모델은 스킨 칼라 모델(skin color model)에 의해 표현되는 사람 얼굴의 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 첨점(cusps), 모서리 (corners), 그리고 자동 위상 변화(automatic topological changes)를 고려한 레벨 셋 메소드(level set method)를 사용하여 액티브 컨투어를 진화시킨다. 실험 결과는 제안한 방법이 얼굴 영역 검출에 효과가 있음을 보여준다.
심근영상의 SPECT(Single Photon Emission Computed tomography)검사는 감마선을 방출하는 방사성의약품을 환자에게 정맥주사한 후 이 의약품이 심장에 고루 퍼지면 관심부위를 촬영하여 질병으로 인한 변화를 컴퓨터를 이용하여 진단하는 검사법이다. 기능적인 정보를 담고 있는 심근관류 영상은 비침습적인 심근질환 검사에 유용한 방법이지만, 물리적 인자들에 의해 잡음과 낮은 해상도는 판도하는데 어려움을 주게 된다. 본 논문은 심근영상을 레벨 셋 알고리즘을 이용하여 영상을 분할하고 분할된 영역을 3차원으로 구현하여 판독에 도움을 주는 방안을 제안하였다. 판독의 어려움을 해결하기 위하여 레벨 셋을 이용하여 관심부위인 좌심실 영역을 분할하였고 분할된 영역을 3차원영상으로 모델링하였다.
심근영상의 SPECT(Single Photon Emission Computed tomography)검사는 감마선을 방출하는 방사성의약품을 환자에게 정맥주사한 후 이 의약품이 심장에 고루 퍼지면 관심부위를 촬영하여 질병으로 인한 변화를 컴퓨터를 이용하여 진단하는 검사법이다. 기능적인 정보를 담고 있는 심근관류 영상은 비침습적인 심근질환 검사에 유용한 방법이지만, 물리적 인자들에 의해 잡음과 낮은 해상도는 판도하는데 어려움을 주게 된다. 본 논문은 심근영상을 레벨 셋 알고리즘을 이용하여 영상을 분할하고 분할된 영역을 3차원으로 구현하여 판독에 도움을 주는 방안을 제안하였다. 판독의 어려움을 해결하기 위하여 레벨 셋을 이용하여 관심부위인 좌심실 영역을 분할하였고 분할된 영역을 3차원영상으로 모델링 하였다.
컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography)을 통해 만들어진 3차원의 데이터를 온라인상으로 치과 의료에 사용하게 되면서 정보의 왜곡이나 손실 없이 3차원의 해부학적 정보를 얻을 수 있고, 치아 이식술이나 교정을 하기 전에 안전하게 치료계획을 세울 수 있다. CT 데이터를 이용한 정확한 진단을 위해서는 개별 치아를 분할 할 수 있어야 한다. 그러나 CT 데이터 상에서 치아 영역과 그 주변 영역은 밝기의 차이가 크기 않기 때문에 개별 치아를 분할하는 작업은 쉽지 않다. 특히 치아의 뿌리 부분으로 갈수록 치아 주변에 턱 뼈가 위치하기 때문에 더욱 구별이 힘들다. 본 논문에서는 자동으로 개별 치아를 분리하는 기존의 SRG(Seeded Region Growing) 알고리즘에 레벨-셋 방법을 추가하여 치아 뿌리 부분까지 더 정확하게 분할하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교한 결과 개별 치아의 종류에 따라 19.2%의 정확도 향상을 얻을 수 있다.
본 논문에선 기계 기술 언어(machine descriptions language)인 LISA(Language for Instruction Set Architecture)를 통하여 시뮬레이션 모델로 설계한 새로운 네트워크 ASIP(Application Specific Instruction-set Processor)을 제안한다. 제안한 네트워크 ASIP은 라우터(router)에서 패킷 프로세싱을 담당하는 전용엔진을 목적으로 설계되었다. 이를 위해 MIPS(Microprocessor without Interlock Pipeline Stages) 아키텍처를 기반으로 한 일반적인 ASIP에 패킷을 빠른 속도로 처리하기 위해 필요한 새로운 명령어 셋을 추가하였다. 새로 추가된 명령어 셋은 "classification" 명령어 그룹과 "modification" 명령어 그룹으로 나눌 수 있으며, 각 그룹은 실행 단계(execution stage)에 위치한 각각의 기능 유닛(function unit)에 의해서 처리된다. 그리고 각각의 기능 유닛은 Verilog HDL을 통해 면적과 속도 측면에서 최적화하였으며, 이를 합성하여 면적과 동작 지연시간을 비교하였다. 또한 CKF(Compiler Known Function)을 이용하여 C 언어 레벨의 매크로 함수에 할당하였으며, 어플리케이션 프로그램에 대한 실행 싸이클을 비교 분석하여 성능 향상을 확인하였다.
상호참조해결은 주어진 문서에서 상호참조해결 대상이 되는 멘션(mention)을 식별하고, 동일한 개체(entity)를 의미하는 멘션들을 찾아 그룹화하는 자연어처리 태스크이다. 최근 상호참조해결에서는 BERT를 이용하여 단어의 문맥 표현을 얻은 후, 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 진행하는 End-to-End 모델이 주로 연구가 되었다. 그러나 End-to-End 방식으로 모델을 수행하기 위해서는 모든 스팬을 잠재적인 멘션으로 간주해야 되기 때문에 많은 메모리가 필요하고 시간 복잡도가 상승하는 문제가 있다. 본 논문에서는 서브 토큰을 다시 단어 단위로 매핑하여 상호참조해결을 수행하는 워드 레벨 상호참조해결 모델을 한국어에 적용하며, 한국어 상호참조해결의 특징을 반영하기 위해 워드 레벨 상호참조해결 모델의 토큰 표현에 개체명 자질과 의존 구문 분석 자질을 추가하였다. 실험 결과, ETRI 질의응답 도메인 평가 셋에서 F1 69.55%로, 기존 End-to-End 방식의 상호참조해결 모델 대비 0.54% 성능 향상을 보이면서 메모리 사용량은 2.4배 좋아졌고, 속도는 1.82배 빨라졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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