3D 영상에 이펙트를 표현할 수 있는 레이어 채널을 삽입함으로써 애플리케이션 렌더링에 효과적으로 이용하도록 한다. 현재의 이펙트 렌더링은 영상과 이펙트의 개별 처리 및 혼합의 방식을 사용하기 때문에 저장 공간과 영상 처리에 있어서 개별 소스를 필요로 하고 있다. 그러나 영상과 레이어 채널을 하나로 묶어 처리함으로써 비용 절약과 영상 처리 면에서 큰 효과를 볼 수 있다. 개발은 영상에 레이어 채널을 삽입하기 위해서 영상 포맷의 변경, 레이어 채널이 나타나지 않도록 숨김 기능 추가, 영상 로드시 영상과 레이어 채널을 동시 접근 가능하도록 제어, 영상과 레이어 채널이 쉽게 혼합될 수 있도록 간편한 알파 블렌딩 처리 등의 방법으로 영상 포맷을 변경하여 레이어 채널을 숨기는 기법, 일반 영상 뷰어에서도 변경된 포맷의 영상을 볼 수 있도록 개발, 레이어 채널과 영상을 같이 묶음으로써 재사용성을 높이고 모든 프로그램에 이용 가능하도록 만든다. 그러면 영상 로드시에 영상과 레이어 채널을 동시에 불러드림으로써 처리 속도 향상시키고 3D 영상에 레이어 채널을 삽입함으로써 레이어 채널 영상을 위한 소스 저장 공간을 줄일 수 있다. 또한 3D 영상과 레이어 채널의 영상을 한 번에 다룰 수 있게 되어 효과적인 이펙트 표현 가능하고 실제 애플리케이션이 될 수 있는 멀티미디어 영상 등에 효과적으로 이용이 가능할 수 있을 것으로 기대한다.
기존의 초해상도 딥러닝 기법은 모델의 깊이가 깊어지면서, 좋은 성능을 내지만 점점 더 복잡해지고 있고, 실제로 사용하는데 있어 많은 시간을 요구한다. 이를 해결하기 위해, 우리는 딥러닝 모델의 가중치를 양자화 하여 추론시간을 줄이고자 한다. 초해상도 모델은 feature extraction, non-linear mapping, reconstruction 세 부분으로 나누어져 있으며, 레이어 사이에 많은 skip-connection 이 존재하는 특징이 있다. 따라서 양자화 시 최종 성능 하락에 미치는 영향력이 레이어 별로 다르며, 이를 감안하여 강화학습으로 레이어 별 최적 bit 를 찾아 성능 하락을 최소화한다. 본 논문에서는 Skip-connection 이 많이 존재하는 MSRN 을 사용하였으며, 결과에서 feature extraction, reconstruction 부분과 블록 내 특정 위치의 레이어가 항상 높은 bit 를 가짐을 알 수 있다. 기존에 영상 분류에 한정되어 사용되었던 혼합 bit 양자화를 사용하여 초해상도 딥러닝 기법의 모델 사이즈를 줄인 최초의 논문이며, 제안 방법은 모바일 등 제한된 환경에 적용 가능할 것으로 생각된다.
다중 레이어 영상 모델인 Mixed Raster Content 모델 (MRC) 기반의 영상 부호화는 스크린 이미지와 같은 혼합 영상을 전경 레이어, 이진 마스크 레이어, 배경 레이어로 재구성한 뒤, 각 레이어마다 그 레이어의 신호 특성에 적합한 부호화기를 이용하여 영상을 압축하는 기법이다. 문자와 같은 계단 형태의 강한 에지를 갖는 영역의 위치 정보를 마스크 레이어에 저장하고, 그 위치의 색상 신호는 전경 레이어에 저장한다. 그리고 나머지 영역인 배경 영역의 색상 신호는 배경 레이어에 저장한다. 따라서 마스크 레이어가 전경과 배경의 분할 정보를 담게 되며, 이 분할 정보의 정확도에 따라 전체 부호화기의 압축 효율이 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 MRC 기반의 영상 부호화를 위한 새로운 레이어 분할 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 형태학적 필터인 top hat 변환을 이용하여 문자를 배경신호로부터 분할한다. 이때 문자의 경계를 에지 맵으로부터 추정하여 문자 색상과 배경과의 상대적 밝기를 결정하고 이를 통해 형태학적 필터링에 필요한 top hat 변환의 종류를 정확히 선택하도록 하였다. 실험을 통해 제안 방법이 비교 대상 알고리즘에 비해 우수한 분할 성능을 가짐을 보인다.
본 논문은 가우시안 정보원을 전송할 때 평균 왜곡이 줄어들도록 두 레이어 (layer) 중첩 부호와 순차 복호를 적용한 단일 릴레이 노드 협력 통신 시스템을 고려한다. 이 시스템을 위해 제안하는 협력 전송 방식은 릴레이 노드가 자신의 레이어 복호결과와 피드백 정보인 목적 노드의 레이어 복호결과에 따라 알맞은 릴레이 신호를 구성하여 전송하는 것이다. 이 때 릴레이 신호는 복호-후 전달과 증폭-후-전달 기법을 혼합하여 설계함으로써 최종 레이어 복호 시의 아웃티지 확률을 줄이도록 한다. 제안 기법의 성능은 아웃티지 확률 분석 결과를 이용하여 다양한 릴레이 노드 위치에서의 최적 평균 왜곡 성능으로 살펴본다. 그 결과 대부분의 릴레이 위치에서 제안 방식이 기존 방식보다 성능이 좋으며, 특히 릴레이 노드가 원천 노드에 가까울수록 성능 이득이 더욱 증가함을 볼 수 있다.
본 논문은 혼합형 폴리라인 단순화와 공간 에너지 집중을 이용한 GIS 벡터맵 데이터 압축을 제안한다. 제안한 방법에서는 GIS 벡터맵에서 폴리라인 속성을 가지는 레이어들에 대해, 최소 면적 오차 기반의 혼합형 폴리라인 단순화 및 공간 에너지 집중에 의하여 선택된 레이어 내의 폴리라인 데이터들을 압축한다. 제안한 단순화 및 공간 에너지 집중는 폴리라인의 형상을 유지하면서 데이터 압축 효과를 향상시킨다. 가시적 화질과 압축률을 통한 평가 결과로부터 제안한 방법이 기존 방법보다 우수한 화질과 높은 압축률을 보임을 확인하였다.
최근 전 세계적으로 자율주행자동차의 관심이 높이지고 있으며, 이에 따라 자율주행자동차의 안전성도 중요한 화두로 대두되고 있다. 국내에서도 자율주행자동차 실험도시인 K-City 구축 등 자율주행자동차 개발이 활발해짐에 따라, 자율주행자동차의 안전성을 평가할 수 있는 시나리오 개발이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 경찰청 교통사고 데이터와 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 K-City 커뮤니티부 도로 자율주행자동차 실험 시나리오를 개발하였다. 개발 결과, K-City 커뮤니티부 도로에서 자율주행자동차 실험을 위한 총 24개의 시나리오가 개발되었다. 또한, 페가수스 5-레이어 모형을 적용한 Logical 및 Concrete 혼합 시나리오 양식을 최종적으로 도출하였다.
기존 텍스트 감성 분석 모델에서는 일반적으로 전체 텍스트를 직접 모델링하고, 텍스트 내용 간의 계층적 관계를 덜 고려한다. 그러나 감정분석의 구현에서는 많은 텍스트가 여러 감정으로 뒤섞여 있다. 전체의 의미론적 모델링을 직접 수행하면 감성분석 모델의 판단 난도가 높아져 혼합 감정 문장의 분류에 적용하기 어려울 수 있다. 따라서 본 논문에서는 텍스트 계층을 고려한 감성 분석 모델 BHGCN을 제안한다. 이 모델에서는 BERT의 각 레이어의 숨겨진 상태의 출력이 노드로 사용되며, 상위 레이어와 하위 레이어 사이에 직접 연결이 이루어져 의미 계층이 있는 그래프 네트워크를 구축한다. BHGCN 모델은 계층별 의미론에 주의를 기울일 뿐만 아니라 계층적 관계에도 주의를 기울이기 때문에 혼합 감성 분류 작업을 처리하는 데 적합하다. 본 논문에서는 비교 실험을 통해 제안하는 BHGCN 모델이 명백한 경쟁 우위를 보인다는 것을 입증하였다.
본 논문에서는 3D 게임이나 가상현실, 인터렉티브 아트 등의 실시간 환경의 컨텐츠 제작에 활용가능한 수묵담채화풍의 렌더링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 3차원 수묵화 렌더링 연구에서는 다루지 않았던, 색채표현법과 그 합성법을 중심으로 연구되었다. 색채표현법의 경우, 일반적으로 삼색을 단계적으로 겹쳐서 표현하는 수묵담채화의 특성에 따라, 실제 그림을 그릴 때에 적용되는 삼색의 혼합방법과 순서가 자동으로 적용될 수 있는 삼색기반 구조를 통해 농담과 질감효과를 표현했으며, 또한 이러한 삼색레이어의 합성을 위해서는 안료의 광학적 성질을 반영하여 실제 회화매체에 가까운 색상을 재현할 수 있는 Kubelka-Munk(KM)모델을 적용한다. 기존의 KM모델은 비사실적 렌더링 연구 분야에서 수채화, 유화 등 서양화를 대상으로 한 색채 합성에 적용되어 왔기 때문에 기존의 연구에서 제시한 방법만으로는 삼색레이어가 겹쳐질 때 나타나는 수묵담채화의 특징과 천연 재료를 사용하는 동양 안료의 색상을 정확히 반영할 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 실제 수묵담채화에 이용되는 전통안료의 색상 분석을 통해 KM모델에 적용할 파라미터들을 추출하고, 앞에서 설계한 삼색 기반 구조에 따라 색상을 합성하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 깊이 맵(depth map)에 대한 효율적인 부호화를 위하여 전처리 기법을 제안한다. 현재 3차원 비디오 부호화(3D video coding : 3DVC)에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 아직 깊이 맵의 부호화 방법에 대한 표준은 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 먼저 입력된 깊이 맵의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model : GMM) 기반의 EM(expectation maximization) 군집화 기법을 이용하여 분리한다. 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이 맵을 여러 개의 레이어로 분리하게 된다. 분리된 각각의 레이어에서 배경과 객체의 포함여부에 따라 다른 조건의 민쉬프트 필터(mean shift filter)를 적용한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하여 부호화시 효율을 극대화 하고자 하였다. 다양한 실험영상에 대하여 제안한 기법을 적용한 깊이 맵을 부호화하여 비트율(bit rate)이 감소하고 부호화 시간도 다소 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.
In this paper a hybrid grid generation program for general 2-D region is introduced. The program is developed by using JAVA programming language, and it can be used either as an application program on a local computer or as an applet in the network environment. The hybrid grid system for a 2-D problem means a combination of triangular cells and quadrilateral cells, and it can offer both of the high flexibility of triangular cells and the high accuracy and efficiency of structured-type quadrilateral cells. To accommodate a quadrilateral-cell region and a triangular-cell region into one computational domain, it is importance to take good care of the interface between two different regions so that overall good grid quality can be maintained. In this research advancing layer method(ALM) augmented by elliptic smoothing method is used for the quadrilateral-cell region and advancing front method(AFM) is used for the triangular-cell region. A special treatment technique for the interface between those two regions is also developed. The interface treatment technique is basically to prevent the propagation of small cell size due to ALM method into the triangular region and maintain the smooth transition of cell-size scale between two different regions. By applying current technique high-quality hybrid grids for general 2-D regions can be easily generated, and typical grid generation results and flow solutions are demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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