Reisfeld 등이 제안한 일반화 대칭 변환의 대칭 기여도를 구하는 방법은 물체의 윤곽선의 방향과 거리를 이용하여 물체의 내부에 누적시키는 것으로써, 물체의 검출이나, 얼굴 검출 등의 많은 분야에서 이용되고 있다. 본 논문에서는 대칭 변환 기여도의 모양은 물체의 외곽 모양에 따라 달라지는 것을 이용하여 대칭 변환 기여도의 모양을 분석하여 특정 모양의 물체를 인식하는 방법을 제안한다.
자연 3D 환경에서와 달리 3D 디스플레이를 통해 제시되는 대상의 깊이와 모양은 관찰거리에 따라서 체계적으로 왜곡되어 지각된다. 동일한 3D 디스플레이를 시청하는 다수의 시청자가 상이한 3D 깊이감과 모양감을 지각하는 것은 바람직하지 않은데, 이와 같은 3D 깊이감/모양감 왜곡 문제를 해결하기 위해서는 3D 깊이감과 모양감의 왜곡정도를 측정하는 정교한 도구가 필요하다. 본 연구는 3D 깊이감과 모양감 왜곡의 문제를 해결하기 위한 기반연구로서 3D 깊이감과 모양감 왜곡정도를 측정할 수 있는 깊이감/모양감 왜곡 측정도구를 제안한다.
수화는 청각장애인이 주로 사용하는 시각적인 언어이다. OpenGL 기반의 가상현실 공간을 배경으로 하여 청각장애인들이 쉽게 이해할 수 있는 수화 아바타의 움직임을 구현하기 위해, 본 논문에서는 수화 동작 데이터베이스를 구축하는 그래픽 사용자 인터페이스를 개발한다. 개발한 시스템에서는 아바타의 사실적인 표현과 친근감을 강조하기 위해 3D MAX 기반의 인체 아바타 모델의 픽셀 값을 ASE를 사용하여 C언어 코드로 변환함으로써 인간과 거의 비슷한 모델을 생성하였다. 손 모양 편집프로그램은 슬라이드 바를 사용하여 21개의 손 관절 각도를 조정할 수 있으며, 손 모양 코드번호와 손 모양 이름을 지정하여 수화단어 편집프로그램에서 사용하는 손 모양 데이터 형식으로 저장할 수 있다. 수화단어 편집프로그램은 수화단어 데이터 형식의 값을 설정하는 기능과 함께 손 모양 대칭복사, 검색, 추가, 수정, 삭제 기능을 제공함으로써 사용자가 손 모양을 쉽게 편집할 수 있도록 하였다. 손 모양 편집프로그램과 수화단어 편집프로그램을 사용하여 구성한 데이터베이스를 기반으로 수화 아바타가 가상현실 공간에서 인간과 유사한 움직임을 표현할 수 있도록 하였다.
수화는 청각장애인이 사용하는 시각적인 언어이다. OpenGL 기반의 가상 현실 공간에서 수화 동작을 표현하기 위해서는 수화 동작 데이터를 삽입하고 수정하는 편집 프로그램이 필요하다. 하지만, 기존의 수화 동작 편집기는 수화를 잘 이해하지 못하는 일반 사용자가 손 모양을 정확하게 편집하거나 얼굴 표정을 표현하는데 어려움이 있다. 또한, 수화 사전에 포함되는 각 수화 단어의 데이터 수가 많기 때문에 이를 효율적으로 생성하고 저장하는 프로그램이 절실히 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 편의성을 높이기 위해 수화 동작 그래픽 편집기를 개선하는 방법을 제안한다. 이를 위해 각 손 모양에 대해 21 개의 파라마터로 구성된 데이터를 손가락 별로 분류한 후, 손가락 고유 기호로 변환하고, 손 모양 이름과 일련 번호를 부여하여 손 모양 데이터를 얻었으며, 유사한 손 모양을 그룹으로 묶은 손 모양 그룹 데이터를 구성하여 손 모양 데이터 사전을 구축하였다. 구축된 손 모양 사전을 수화 동작 편집기에 적용함으로써 사용자는 손 모양 그룹과 손 모양 이름, 일련번호를 선택하여 손의 각 관절 움직임을 쉽게 편집할 수 있으며, 이를 가상현실 공간에서 움직여 볼 수 있다. 또한, 얼굴 표정과 안색을 편집할 수 있는 기능을 추가함으로써 수화 동작 중에 얼굴 표정을 쉽게 표현할 수 있도록 하였다.
대두의 수량검정시험을 할때 어떠한 시험구의 크기와 모양이 시험의 정밀도를 높이는데 가장 이상적인가 하는 문제를 소지성품종으로 대표되는 Clark와 민무형이고 다기성품종인 금강대립을 사용하여 토양균일도시험과 아울러 실시하였다. 1) 시험구크기는 증가에 따르는 변이계수의 감소는 어느 크기까지는 현저한 감소를 보였으나 그 이후에서의 변이계수의 감소는 완만하여져, 시험구크기에 따라서 Plotting한 변이계수곡선은 최대만곡점을 이루는 부위가 생긴다. 2) Camparable variance의 비교에 의해 시험구모양간의 F검정을 한 결과, Clark는 시험구크기가 10~18개기본단위구로 구성된 시험구에서, 금강대립은 7~32개기본단위구의 시험구에서만 모양간의 유의차를 보였다. 유의차가 있는 모양간의 변이계수를 비교하면 규수가 많고 규장이 짧은 모양보다는 규수가 적고 규장이긴 세장한 장방형의 모양이 일반적으로 변이계수가 낮았다. 3) 이와같은 결과에 의해 Clark는 1규 x 1m의 기본단위구의 12배(8.4$m^2$) 크기에 모양은 규수 2 $\times$ 규장 6m, 금강대립은 18배(12.6$m^2$)크기에 모양은 규수 2 $\times$ 규장 9m의 시험구가 최적시험구로 추정되며 이때의 변이계수는 Clark와 금강대립에서 각각 12.5%와 12.1%였다. 4) 토양의 균일도측정으로서 회귀계수 b를 이용하였던바, b치는 시험구크기와는 상관이 없었으나 모양간에 차이를 보였다. Clark와 금강대립의 종실수량에 대한 b치는 각각 평균 -0.71과 -0.75로 계산되였다.
본 논문에서는 시계열 데이타베이스에서의 모양 기반 검색 문제에 관하여 논의한다. 모양 기반 검색은 실제 요소 값과 관계없이 질의 시퀀스와 유사한 모양을 갖는 (서브)시퀀스를 찾는 연산이다. 본 연구에서는 모양 기반 서브시퀀스 검색을 위한 새로운 기법을 제안한다. 먼저, 시프팅, 스케일링, 이동 평균, 타임 워핑 등 변환들의 다양한 조합을 지원하는 모양 기반 검색을 위하여 새로운 유사 모델을 제시한다. 또한, 이러한 유사 모델을 기반으로 하는 모양 기반 검색을 효과적으로 처리하기 위하여 효율적인 인덱싱 및 질의 처리 기법들을 제안한다. 제안된 기법의 유용성을 규명하기 위하여 실제 데이타인 S&P 500 주식 데이터를 이용한 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 질의 시퀀스의 모양과 유사한 모양을 갖는 서브시퀀스들을 성공적으로 검색할 뿐만 아니라 순차 검색 기법과 비교하여 66배까지의 상당한 성능 개선 효과를 갖는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 인터디지털-커패시터-모양 슬롯을 이용한 chipless RFID(radio frequency identification) 태그의 소형화에 대하여 연구하였다. 제안된 인터디지털-커패시터-모양 슬롯은 두께 0.8 mm의 20 mm×50 mm 크기의 FR4 기판의 한쪽에 있는 직사각형 도체 평판에 추가하였다. 기존의 H-모양 슬롯과 변형된 구부러진 H-모양 슬롯을 각각 추가하였을 때와 bistatic 레이다 단면적(RCS; radar cross section)의 공진 딥(dip) 주파수를 비교하였다. H-모양 슬롯과 변형된 구부러진 H-모양 슬롯을 추가하였을 때 시뮬레이션 공진 딥 주파수는 각각 5.907 GHz과 3.741 GHz이었다. 제안된 인터디지털-커패시터-모양 슬롯을 추가하였을 때 공진 딥 주파수는 2.889 GHz로 감소하였고 H-모양 슬롯을 추가하였을 때와 비교하여 슬롯 길이를 51.1% 소형화할 수 있다. 실험 결과, 제작된 인터디지털-커패시터-모양 슬롯이 추가된 chipless RFID 태그의 공진 딥 주파수는 3.07 GHz로 나타났다.
본 논문에서는 모바일 환경에서의 수생 식물 정보 검색 시스템을 구현하였다. 검색 시스템은 크게 스케치를 통한 잎 모양 검색, 식물 서식지의 GPS 정보를 이용한 검색, 모양 예제를 통한 검색으로 나누어 구현하였다. 우선, 스케치를 통한 잎 모양 검색은 사용자로부터의 스케치 입력, 해당 이미지의 표현, 데이터베이스에 저장된 이미지와의 매칭, 추출의 네 단계로 이루어진다. GPS 정보를 이용한 검색은 식물의 서식지의 지리정보를 바탕으로 검색을 하며, 모양 예제를 통한 검색은 꽃모양, 잎모양 등에 대한 대표적인 샘플 이미지를 정의하여 사용자의 선택에 의해 검색을 하도록 하였다. 실험을 통해서 사용자의 성향, 질의 이미지의 복잡도, 실험 이미지의 셀 사이즈에 따른 다양한 실험 결과를 얻을 수 있었다.
멀티미디어 데이터의 증가로 사용자가 원하는 데이터의 신속하고 정확한 검색이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 모양 정보를 기반으로 영상 데이터를 효과적이며 효율적으로 검색하기 위하여, 새로운 모양 정보 특징 및 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서는 화소의 공간적분포로 나타나는 모양 정보를 covariance matrix의 eigenvector를 이용하여, 계층적으로 영역을 분할하고, 각 분할된 영역에서 크기 변화, 위치 이동, 회전에 불변하는 특징들을 추출한다. 영상 정보의 검색은 특징벡터 공간에서 질의 영상에서 추출된 특징과, 데이터베이스에 기록된 영상들의 특징 사이의 거리를 계산하여, 거리에 반비례하는 유사도가 높은 영상들을 출력한다. 제안된 모양 특징은 또한 계층수의 조정에 의해서 모양 정보를 표현할 수 있는 정도를 조절 할 수 있다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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