실시간 VoIP 네트워크는 지연, 지터 그리고 패킷손실과 같은 네트워크 장애요소로 인해 품질저하가 발생한다. 본 논문은 VoIP 음질 향상을 위해 잡음환경에 강인한 음성분류기반의 패킷손실 은닉 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식에서는 음성신호로부터 추출된 다양한 특징들을 분석하고 이를 기반으로 획득된 적응적인 문턱값을 사용하여 수신단에 도착한 패킷을 분류한다. 정확한 신호분류 결과는 패킷손실 은닉에 사용된다. 그리고 선형 예측 기반의 손실패킷 은닉은 연속적으로 패킷을 은닉하거나 손실된 패킷복원 시 발생하는 메탈릭 아티펙트를 제거함으로써 고품질의 음성을 제공한다.
Metallic paint is one of the most widely used coating in automotive, cosmetic and other applications because of its well-known ability to give a product realistic look which creates widespread consumer appeal. But, this coating has complicated subsurface structure which includes pigments, flakes, and transparent clearcoat. Though various analytic reflection models are available to simulate appearance of various surfaces, it is difficult to select an appropriate reflection model with faithful parameters for simulating this coating due to the complex subsurface structure of metallic paints. This paper presents a framework for accurate modeling of metallic coating by determining an appropriate reflection model among various existing BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function) models. The selection of the appropriate model is achieved by measuring BRDF of various metallic paint samples using a BRDF measuring device i.e. gonioreflectometer and fitting an existing model to the measured data. Then, this model is effectively realized by rendering metallic painted surfaces. We believe that this framework can serve as a guide for those who wants to render metallic painted surfaces accurately with analytic BRDF model without expending time on extracting BRDF data using gonioreflectometer from real metallic paint sample.
온라인을 기반한 제품의 구매가 활성화 됨에 따라, 소비자들의 제품 디자인에 대한 사실적이고 정확한 정보를 요구하고 있다. 본 연구에서는 제품의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 실사적 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 종횡비를 파라미터로 하는 2D-3D 정합을 수행한다. 이러한 2D-3D 정합에 있어 발생하는 연산의 복잡도와 비선형도를 낮추기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 임의의 회전행렬에 대한 임시적 최적 이동 벡터 (TOTV), 회전행렬에 대한 비선형 최적화 단계로 접근한다. 제안하는 방법의 유용성을 시현하기 위해 3차원 컬러 측정기로는 색외관을 획득하기 힘든 메탈릭 페인트 재질로 이루어진 제품에 적용한 구현결과를 보인다.
본 실험은 대형의 고품질 DAST 결정을 위한 결정안정성과 재현성의 향상에 관하여 연구하였다. DAST 결정은 냉각법에 의한 메탄을 포화용액에서 성장시켰으며, 4-methyl-n-methyl pyridinum tosylate의 축합상태로 합성하였다. DAST 분말은 piperidine이 존재한 상태에서 r-picoline. methyl p-tolune sulfonate 그리고 P-dimethylaminobenzaldehyde로부터 제조하였다. 이때 DAST $H_2O$의 생성을 피하기 위하여 dry Argon분위기에서 합성하였다. 이것은 DAST분자가 습한 분위기에서 결정화될 경우 결정구조는 중심 대칭이 되고 그러한 경우에 DAST 미세결정이 습기를 함유하면 2차 비선형 광학특성은 사라지기 때문이다. 우리는 성장방향을 (001)면으로 고정시켰다. 성장조건은 $H_2O$/day로 서냉시켰으며 기간은 4일 동안이었다. seed 결정의 크기는 $2.5\times 3.6\times0.4\textrm{mm}^3$이며 $10\times 10.5\times3.0\textrm{mm}^3$의 DAST 결정을 제조했다. 육성된 DAST는 빨간색이며 메탈릭그린처림 보이는 표면특성을 나타내였다.
하드웨어 자체적으로 가상화를 지원하는 기능들이 추가됨에 따라 다양한 작업 유형을 가진 사용자 어플리케이션들이 가상화 시스템에서 효율적으로 운용되고 있다. 가상화 지원 기능 중 SR-IOV는 PCI 장치에 대한 직접 접근을 통해 하이퍼바이저 또는 운영체제 개입을 최소화하여 시스템 성능을 높이는 기술로 베어-메탈 시스템 대비 비교적 긴 I/O 경로 및 사용자 영역과 커널 영역에 대한 빈번한 컨텍스트 스위칭 등 가상화 계층의 추가로 낮은 네트워크 성능을 가진 가상화 시스템에서 네트워크 I/O 가속화를 실현하게 해준다. 이러한 성능적 이점을 이용하기 위해 가상머신 또는 컨테이너와 같은 인스턴스에 SR-IOV를 접목할 시 최적의 네트워크 I/O 성능을 도출할 수 있는 네트워크 자원 관리 정책이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 I/O 가속화를 실현하는 SR-IOV의 네트워크 성능을 1) 네트워크 지연 시간, 2) 네트워크 처리량, 3) 네트워크 공정성, 4) 성능간섭, 5) 다중 네트워크와 같은 측면으로 세밀한 성능 평가 및 분석을 Virtio와 비교하여 진행한다. 본 논문의 기여점은 다음과 같다. 첫째, 가상화 시스템에서 Virtio와 SR-IOV의 네트워크 I/O 과정을 명확히 설명했으며, 둘째, Virtio와 SR-IOV의 네트워크 성능을 다양한 성능 메트릭을 기반으로 분석하였다. 셋째, 가상머신 밀집도가 높은 환경에서 SR-IOV 네트워크에 대한 시스템 오버헤드 및 이에 대한 최적화 가능성을 실험으로 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 및 분석들은 스마트 팩토리, 커넥티드-카, 딥러닝 추론 모델, 크라우드 소싱과 같은 네트워크 집약적인 서비스들을 운용하는 가상화 시스템에 대한 네트워크 자원 관리 정책에 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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