지형지물의 표면정보를 신속하게 취득할 수 있는 LIDAR 시스템은 대상에 대한 정교한 3차원 자동 모델링에 효율적이다. 본 연구의 목표는 대상물의 표면에 부딪혀 되돌아오는 레이저빔의 반사파형(waveform)을 모의 생성하는 것이다. 이를 위해, LIDAR시스템을 구성하는 센서들과 객체의 기하모델링 및 복사 모델링을 수행하였다. 먼저, 다반사 특성의 원인이 되는 레이저빔의 확산(divergence) 효과를 고려하기 위해 레이저빔을 여러 개의 서브빔으로 분할한 후, 각 서브빔의 원점과 방향을 결정한다. 그리고 서브빔이 교차하는 객체의 표면을 탐색한 후, 교차점의 위치를 계산한다. 마지막으로 서브빔의 원점과 소요시간을 기반으로 반사파형을 생성하고 이를 조합하여 전체 레이저빔의 반사파형을 생성한다. 제안한 방법을 적용한 실험을 수행하였으며, 그 결과 빔이 교차하는 표면의 특성을 보여주는 반사파형이 합리적으로 생성됨을 확인할 수 있었다.
시뮬레이션이란 실세계의 다양한 객체들의 구조와 행위에 대한 자료를 수집하여 모델링하고 이를 컴퓨터 프로그램으로 모의 실험함을 말하며, 주요 기반기술들로서 DEVS (Discrete Event System Specification) 형식론을 비롯하여 페트리 넷 이나 구조적 오토마타 등이 연구되고 있다. 그러나 이러한 시뮬레이션의 연구영역이 보다 다양화되고 복잡하게 발전됨에 따라, 최근에는 인공지능의 지능형 에이전트기법을 도입하여 해결하는 연구가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션에 관한 모의실험을 보다 원활히 수행하기 위해서 지능형 멀티 에이전트기반의 시뮬레이션 도구를 개발하고자 한다. 이러한 도구의 특징은 첫째, 인공지능의 기능들을 라이브러리로 제공할 수 있고, 둘째, 유한상태기계(FSM)기반으로 에이전트 시스템을 설계하여, 시뮬레이션의 설계 모델을 보다 단순화 할 수 있는 장점이 있으며, 셋째, 모델러, 스크립터, 시뮬레이터등의 보조툴들을 제공함으로서 사용자들이 보다 편리하게 시뮬레이션 시스템을 개발할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 시스템의 구성은 코어 시뮬레이션 엔진 유틸리티, 그리고 기타 보조툴들로 구성하였으며, 현재까지 개발된 시스템으로 몇 가지 영역을 대상으로 실험을 하였고 그 결과를 기술하였다.
토양유실량을 산정하기 위한 모델로 Universsal Soil Loss Equation(USLE)가 전 세계적으로 가장 많이 사용되고 있다. USLE 모형은 농경지에서 면상침식(Sheet erosion)과 세류침식(Rill erosion)을 모의할 수 있는 시험포단위 모형(Field-scale)으로 농경지에서 유실된 토양이 하류 하천으로 얼마나 흘러 들어가 하류 수계의 탁수발생과 이에 따른 수질악화에 얼마나 기여하는지, 즉, 유역단위의 토양유실량을 평가하는데 이용될 수 없다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) ArcView 시스템이 개발되어 사용되고 있다. SATEEC ArcView 시스템은 USLE모형의 입력자료와 DEM만으로 유역면적에 따른 유달률을 산정하여 유역에서 유실된 토양이 얼마만큼 하류로 유달되는지를 모의할 수 있으며, 유역 경사도에 의한 유달률도 산정할 수 있어 지형적인 특성을 좀 더 다양하게 분석 할 수 있게 개발 되었다. 그러나 ArcView는 출시한지 오래되어 사용자가 많지 않고, 프로그램상의 오류가 많고, 대용량의 데이터 처리가 가능한 64비트 운영체제에서는 설치가 불가능한 단점이 있다. 또한, ArcView의 프로그래밍 언어인 Avenue는 클래스를 정의한다거나 상속을 한다거나 하는 문법을 제공하지 않기 때문에 객체지향 언어로 보기에는 부족하다고 할 수 있다. 또한, 최근의 ArcGIS 기반의 많은 모델들이 서로 연계하여 사용하고 있으나, Avenue는 기타 다른 프로그래밍 언어와 연계하여 사용하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 그러나 최근 ArcGIS 버전들의 프로그래밍 언어인 Python은 간결하고 확장성이 좋으며, 다른 언어와의 연계가 쉽다. 또한, ArcGIS 10.x버전부터 제공되는 arcpy 모듈은 사용자와의 접근성이 매우 향상되었다. 따라서 SATEEC ArcView 버전을 ArcGIS 10.1 기반의 Python 으로 재개발하여 기존의 불편한 접근성과 대용량 데이터의 처리가 불가능했던 부분을 개선하였다.
최근 한반도 남동부에서 발생한 연이은 강진들로 인해 국내에서도 지진 방재에 대한 관심도가 높아지고 있다. 본 연구에서는 최근 들어 급격히 진보하고 있는 시각지능과 가상현실 분야 기술들을 기반으로 하는, 맞춤형 지진재해 대응을 위한 기술적 방법론에 대해 살펴보고자 한다. 해당 기술은 카메라를 이용한 생활공간 영상 정보의 취득, 개별 객체의 영상 기반 인식, 3차원 공간 정보의 추출, 이산요소법 등을 활용한 가상 지진의 동역학적 모의, 가상현실환경에서의 모의 지진 실감화 등의 단계를 통해 구성된다. 본 연구에서는 이러한 전체 기술 프로세스를 구성하기 위한 각 단계의 프로세스, 해당 이슈와 관련한 현재 기술 동향, 실시를 위한 기술적 해결 과제 등을 분석하였다.
급격하게 증가하고 있는 인터넷 사용자들은 인터넷을 통하여 좋은 품질의 연속미디어 데이터를 제공받기를 원하고 있다. 그러나 서버의 과부하, 네트워크의 혼잡, 사용자에 대한 응답 지연 등의 문제는 이러한 요구를 충족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 연속미디어 데이터의 특성과 사용자 접근 패턴을 고려한 네트워크 캐슁정책(PPC, PPCwP)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 PPC 기법은 주기적으로 각 연속미디어 객체의 구간 재생량을 측정하여 인기도 분포를 결정하고, 이 분포에 따라 결정되어진 캐슁 데이터의 양만큼 객체의 앞부분부터 네트워크 캐슁을 수행한다. 또한 새로 생성된 객체의 인기도를 예측하기 위하여 시리즈 정보를 사용하여 캐슁할 데이터의 양을 결정하고 사용자의 요구가 발생하기 전에 인기도가 급상승할 비디오를 네트워크 캐쉬에 프리패칭하는 PPCwP 기법을 제안한다. PPCwP 기법은 시리즈 그룹의 정보를 사용하여 선반입함으로써 사용자의 요구에 대한 초기지연시간과 서버의 부하를 감소시키며, 제한된 캐쉬 공간을 효율적으로 활용할 수 있도록 한다. 제안하는 기법 PPC와 PPCwP의 성능을 평가하기 위하여 실제로 운영되고 있는 인터넷 방송국 VoD(Video on Demand) 서버(iMBC 인터넷 방송국)의 로그 데이터를 이용한 트레이스 기반 모의실험을 수행하였다. 그 결과 LFU나 LRU보다 초기지연시간과 BHR 측면에서 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 최근 3D-HEVC 표준화 작업에서 평가 중인 깊이 모델링 모드(DMM: depth modeling modes) 기술의 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. DMM은 HEVC의 인트라 예측에 네 개 모드를 추가하여 깊이 영상에서 객체의 에지를 정확하게 표현하기 위한 기술이다. 특히, 모드 3은 이미 정의되어 있는 다수의 웨지렛(wedgelet) 후보들로부터 왜곡값을 계산해야 하기 때문에 복잡도가 높다. 제안하는 방법에서는 참조 블록의 각 변에서 인접 화소의 절대값 차를 이용해 화소값이 급격히 변화하는 위치를 찾는다. 이를 기반으로 웨지렛 후보의 수를 6개로 줄여 불필요한 웨지렛 왜곡강 계산은 생략했다. 모의실험을 통해 제안하는 방법이 부호화 성능은 유지하면서 평균 3.1%의 복잡도 줄임을 보였다.
온라인상에서 대다수 예약시스템들은 고객들의 만족도를 고려하지 않고 예약이 이루어진다. 이러한 예약 시스템들은 현대 사회에서 중요한 고객들의 만족도를 향상시키기 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 예약시스템에서 일어날 수 있는 문제들을 복합 스케줄링 기법에 적용하여 예약시스템들의 문제점을 해결하고자 한다. 예약만족도를 고려한 공연예술 예약스케줄링 기법은 객체지향개념을 기반으로 고객선호도와 예약만족도를 고려하여 예약 스케줄링을 수행한다. 예약 스케줄링은 고객들이 가지고 있는 사건들을 주어진 제약들에 만족하도록 목표인 공연좌석 배치도에 배정한다. 고객들의 만족도를 높이기 위해서 전체 고객들에 대한 선호도보드를 참조하여 고객들의 우선순위에 따라서 공연좌석을 배정한다. 또한, 예약만족도를 고려한 공연예술 예약 스케줄링을 모의 실험하여 고객들의 만족도를 살펴보았다.
본 논문에서는 혼합현실의 핵심 기술인 실사와 가상 영상의 합성을 위해 스테레오 영상의 특성을 고려하여 효율적으로 미세 변이를 추정하는 알고리듬과, 추정된 깊이 정보를 이용해 영상을 자연스럽게 합성하는 알고리듬을 제안하며, 이를 모의실험을 통해 검증한다. 제안 방법은 낮은 해상도의 영상으로부터 고해상도로 변이를 찾아가는 계층적 변이 추정 방식으로, 영역분할 양방향 화소정합을 통해 변이 추정의 수행 속도를 향상시키는 동시에 신뢰도를 높이며, 에지 정보를 참조하여 화소 단위로 미세 변이를 할당하게 된다. 이렇게 추정된 깊이 정보는 모델링된 가상 객체의 깊이 정좌와의 비교를 통해 혼합 현실 스테레오 영상으로 합성된다. 제안된 방식을 통해 매우 안정적이면서도 경계 부분이 정확한 변이 정보를 얻을 수 있었고, 3차원 영상의 합성에 효율적으로 사용될 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 콤팩트한 동영상 표현과 객체기반의 generic한 동영상압축을 위한 파라미터릭 움직임 모델의 파라미터 추정과 세그맨테이션 기법에 관해서 기술한다. 동영상의 optical flow와 같은 국소적 움직임 정보와 파라미터 움직임 모델의 특징을 이용해서 영상의 콤팩트한 구조적 표현을 추출하기 위해, 본 논문에서는 2 스템의 과정 즉, 초기영역을 추출하는 과정과, 파라미터릭 움직임 파라미터의 추정과 세그맨테이션을 동시에 수행하는 과정으로 구성된 새로운 알고리즘을 제안한다. 혼합 모델이 ML 추정에 의거한 확률적 클러스터링에 의해 움직임 물체의 움직임과 형상을 반영한 초기영역을 추출하고, 파라미터릭 움직임 모델을 사용해서 각각의 초기 영역마다 움직임 파라미터를 추정하고 세그맨테이션을 수행한다. 또한, CIF 표준 동영상을 사용한 모의 실험을 통해 본 제안 알고리즘의 유효성을 평가한다.
군집지능은 단순한 객체들이 팀을 이루어 간단, 단순한 행동을 조합하여 복잡하고 의미 있는 과제를 수행하는 것을 말한다. 네트워크 라우팅 분야에서도 이러한 군집지능을 이용한 연구가 수행되어 왔다. 특히 동적 토폴로지에서 지역적 정보를 이용한 경로 설정이 필요한 이동 애드혹 네트워크 (mobile ad-hoc network: MANET)에서의 라우팅은 군집지능의 한 응용분야로 알려져 있다. 본 논문에서는 MANET에서 개미의 군집지능을 이용한 라우팅 방안을 제안한다. 제안 방안은 효율적인 개미 관리를 통하여 오버헤드를 줄이고, 경로 설정시간을 단축하는 것을 목표로 설정하였다. 모의실험 결과, 제안 방안은 패킷 전송율의 성능은 유지하면서 경로 설정시간, 종단간 지연, 오버헤드에서는 향상된 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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