임베디드 시스템이 복잡해질수록, 성능 병목을 파악할 수 있는 성능 분석도구가 요구되고 있다. 현존하는 리눅스 기반의 소프트웨어 성능 분석 도구는 전체 시스템 관점에서 소프트웨어 계층에 따라 응용 소프트웨어의 실행 흐름을 파악하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 모든 소프트웨어 계층에서의 실행 흐름을 일관적으로 파악할 수 있는 문맥 분석 기법을 제안한다. 이 도구를 통해서 사용자 영역의 사용자 정의 함수와 라이브러리 함수, 커널 영역에서의 시스템 호출과 커널 이벤트에 대한 호출자와 피호출자에 대한 관계를 모두 파악할 수 있다.
채색화는 흑백 영상에 색 정보를 추가하거나 영상의 색을 변환하는 영상 개선 기법이다. 본 연구는 최소한의 사용자 개입을 통해 흑백 영상을 자연스러운 칼라 (color) 영상으로 전환하는 채색화 기법을 제안한다. 우리는 우선 자연스러운 채색 결과를 위한 채색화 함수를 정의한다. 제안하는 채색화 함수는 유사한 밝기 정보를 가지는 이웃 픽셀들은 비슷한 색 정보를 가질 확률이 높다는 간단한 가정 하에 MRF (Markov Random Field)에 기반하여 모델링한다. 채색화 함수에 의해 색이 전체적으로 자연스럽게 분포될 수 있도록, 확산 신뢰도를 정의한 후 신뢰도에 따라 채색 순서를 결정한다. 이후, 채색 순서에 따라 각 픽셀에 채색화 함수를 적용하여 자연스러운 채색 결과를 도출한다. 실험 결과에서 보듯이, 제안 기법은 적은 색상 정보의 입력을 통해 효과적으로 채색화 하며, 기존 기법에 비해 자연스러운 결과를 제시한다.
자동으로 동영상을 요약하는 알고리즘은 다양한 방향으로 진행되어 왔다. 하지만 이러한 알고리즘들은 한가지 저금수준 내용정보만을 이용하여 동영상을 요약하였기 때문에 요약하는 사용자의 주관을 반영할 수 없다는 단점이 있다. 즉, 동영상 요약이라는 것은 내용에 대한 전반적인 이해에 바탕을 두고 중요한 샷을 선택하는 것이라고 정의할 수 있는데 이 경우에 중요한 샷이라고 결정하는 것은 요약자의 주관에 따라 달라질 수 있기 때문에 사용자의 주관을 반영한 수 없다는 것은 큰 단점으로 대두될 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 요구를 반영하는 동영상 요약 알고리즘을 제시한다. 알고리즘에서는 일반적으로 많이 사용하는 동영상 요약에 대한 목적함수와 이들에 대한 가중치를 이용한다. 본 논문에서는 동영상 요약을 목적함수를 극대화 시킬 수 있는 샷들의 집합으로 정의하는데 이 경우 문제점으로 제시될 수 있는 것이 계산량이 많다는 것이다. 즉, n개의 샷을 가진 동영상에 대하여 2$^n$번의 계산량이 필요하기 때문에 전체 알고리즘의 수행 시간이 많아지는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 빠른 시간에 근사 샷들의 집합을 구할 수 있는 Simulated Annealing 알고리즘을 이용하였다. 실험 결과에 의하면 본 논문의 알고리즘은 요약자의 주관을 반영시킬 수 있고, Simulated Annealing 을 이용하여 빠른 시간에 원하는 요약을 할 수 있음을 확인하였다. 본 논문의 알고리즘은 동영상을 대상으로 하는 디지털 비디오 라이브러리와 같은 응용 분야에 이용할 수 있을 것이다.
본 논문은 WAP 스펙 1.1에 기반 하였으며 WAP 서비스 구조는 마이크로 브라우저, 클라이언트 그리고 게이트웨이로 나누어 질 수 있다. 브라우저는 사용자 인터페이스 부분이고 클라이언트는 사용자 단말기에서 WAP 게이트웨이와 상호 통신할 수 있는 프로토콜 층이다. 게이트웨이는 WAP 서비스에서 가장 중요한 역할을 하는 서버부분이다. 이 같은 구성 요소를 가지고 WAP 시스템을 구성하였으며 또한 서비스를 할 수 있는 시뮬레이션을 구현하였다. 클라이언트 부분과 게이트웨이 부분은 리눅스 OS 기반으로 WAP 스펙 1.1에서 정의된 모든 이벤트를 함수로 모듈화 하였고 각 프로토콜 층과의 인터페이스는 사용자 임의의 정의로 구현하였다. 그 외 보안을 담당해주는 WTLS층은 고려하지 않아도 WAP 서비스를 할 수 있으므로 시스템에서는 생략하였으며 또한 WDP층도 단지 데이터만을 전송해주는 의미밖에 없으므로 TCP/IP 상에서 소켓통신으로 구현하였다.
본 논문은 컴퓨터 시각을 이용하여 제스처를 인식함으로써 사용자에게 보다 편리한 인터페이스를 제공하는 것을 목표로 한다. 제안하는 제스처 인식 방법은 손영역을 획득하는 손영역 획득 모듈?손영역을 인식하는 인식 모듈로 나누어 수행한다. 손영역 획득 모듈에서는 손색상 모델?손색상 결정함수를 정의하여 칼라영상의 영역 분리를 수행하였고, 칼만필터를 이용하여 손색상 모델을 갱신하고 탐색영역을 제한하여 영역 추적을 용이하게 하였다. 영역 추적은 전 시점의 손영역 정보를 이용하여 현 시점의 손영역을 획득한다. 인식 모듈에서는 정적인 제스처를 표현하는 객체 프레임?행동 프레임, 그리고 동적인 제스처를 표현하는 스키마를 정의한다. 그리고 획득된 손영역?정합을 수행함으로써 제스처를 인식한다. 실험 결갬灌?제안하는 제스처 기반 인터페이스를 적용한 삼목(Tic-Tac-Toe) 게임 프로그램을 구현하였다. 사용자는 제스처를 이용하여 컴퓨터와 게임을 진행한다. 제안하는 시스템은 다른 종류의 게임 프로그램이나 마우스의 역할을 수행하는 윈도우 시스템의 제어, 그리고 가상 현실 시스템에 적용될 수 있다.
의료 영상 처리는 특수한 전문 분야로서 새롭게 개발되는 기술을 임상에 적용하고 그 결과를 전문 의사들이 분석하여 기술을 보완하면서 발전시켜 나간다. 그러므로, 새로운 의료 영상 처리 알고리즘을 임상에 쉽게 적용하고 그 결과를 분석할 수 있는 도구의 필요성은 매우 크다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 시각 프로그래밍 기법을 도입하여 프로그래밍 전문 기술이 없는 일반 의사들도 의료 영상 처리 프로그램을 쉽게 작성할 수 있는 환경을 설계하고 구현하여 의료 영상 알고리즘의 적용을 편리하게 하려고 한다. 개발된 시각 프로그래밍 환경에는 의료영상처리에 필요한 다양한 함수들을 코딩하여 아이콘(Icon)으로 정의한 다음, 함수 라이브러리로 만들어 놓았다. 사용자는 영상처리 응용 프로그램을 개발할 때에, 명령어나 변수를 타이핑하여 프로그램을 작성하는 대신, 아이콘으로 정의되어 제공되는 함수들 중에서 필요한 함수를 선택하고, 이들 사이의 자료흐름에 따라 아이콘들을 연결시켜서 프로그램의 논리를 자료흐름도(Dataflow Diagram)로 표현하여 작성하면 된다. “VPI(Visual Programming Interface)”라고 불리는 그래픽 편집기는 자료 흐름도를 그려내는 창과 준비된 함수 라이브러리를 시각화하여 보여주는 창으로 구성되어 있다. 함수 라이브러리에 포함된 함수들을 용도에 따라서 분류하고, 사용자가 필요한 함수를 찾기 쉽고 사용하기 편리하도록 시각화하여 하이퍼볼릭 트리(Hyperbolic Tree)라는 새로운 형태로 표현하였다. 하이퍼볼릭 트리를 사용하면 함수들의 개별적 특성과 함수들을 분류한 전체 구조를 한꺼번에 잘 볼 수 있다. 개발된 프로그램의 사용자 인터페이스를 쉽게 구현할 수 있는 “GUI Builder”라는 도구를 설계하고 구현하였다. 개발된 프로그래밍 환경을 사용하면 프로그래밍 전문 지식이 없는 의사도 쉽게 영상 처리 응용 프로그램을 작성하여 최신 의료영상 처리 기법을 쉽게 임상에 적용하고 실험할 수 있는 장점이 있다.
컴퓨터를 이용한 모의 실험 방법은 과학 및 공학 분야뿐만 아니라 경제,사회 현상등에도 널리 적용될 수 있는 유용한 도구이다. 그 중에서도 연속체계 모의 실험은 미분 방정식으로 모델링되는 시스템을 대상으로 하는 경우가 맡으며, 이를 위하여 그동안 맡은 연속체계 모의 실험 언어들이 개발되었다. 그러나 그들은 대부분 사용하기가 복잡하여 사용자 편의성을 고려한 모의 실험 언어에 대한 필요성이 증대되었다. 본 연구에서는 사용자에개 최대한 편의성을 제공하는 연속체계 모의 실험 언어인 PCSL (Postech Continuous-system Simulation language)을 개발하였다. PCSL 프로그램은 프로그램 헤더, 상수 정의부, 함수 정의부, 매개 변수 정의부, 초기화 선언부, 모델 정의부, 종료 조건 선언부, 출력 선언부 등으로 나누어 진다. 그리고 출력으로는 계산 결과를 파일에 저장, 흑은 수치로 인쇄하거나 그래프로 그려서 보여준다. PCSL 처리 시스템은 모델 정의부에서 주어진 미분방정식을 해석해서 digital-analog simulation 기법으로 풀 수 있는 형태로 변환하는 번역기와 이렇게 변환된 형태의 미분방정식과 여러 가지 조건들을 고려해서 C 프로그램을 생성해주는 생성기, 생성된 C 프로그램을 실행시켜서 그 결과를 얻는 실행기,그리고 사용자에게 편리한 입출력 방법을 제공하는 사용자 인터페이스로 구성된다. 번역기에서는 모델로 주어진 미분방정식의 종류를 결정한 후에 이들을 digital-analog simulation 기법으로 풀 수 있는 형태로 변환한다. 생성기에서는 번역기의 결과를 받고,프로그램 상의 여러 가지 조건들을 고려해서 C 프로그램을 생성한다. 여기서 생성된 C프로그램은 미분방정식을 포함하는 ‘f.c'와 조건들을 포함하는'main.h', 그리고 digital-analog simulation 기법을 이용하는 모의 실험 알고리즘을 구현한 'main.c'로 구성된다. 그리고 실행기에서는 생성기에서 생성한 C 프로그램을 실행시켜서 결과를 얻는다. 여기에서 필요로 하는 PCSL 프로그램의 내응은 종료 조건 선언부, 출력 선언부 등이다. 마지막으로 사용자 인터페이스는 사용자가 간편하게 PCSL 프로그램을 입력할 수 있게 도와주며 모의 실험 결과를 쉽게 화면상에 보여주기 위한 것이다. 이 때에 사용자가 원하면 계산 결과를 그래프로 그려서 보여주는 기능과 화면에 보이는 결과를 프린터로 출력할 수 있는 기능을 제공한다. 실형 결과로는 먼저 선형 상미분방정식의 예로 mass-damper-spring system, 비선형 상미분방정식의 예로는 van der Pol 방정식, 연립 상미분방정식의 예로는 mixing tank problem 등을 보였으며, 그의 공학에서 일어나는 여러 가지 문제들도 다루었다.
본 연구에서는 폰트를 식별할 수 있는 모듈을 제공하고 각 폰트마다 가지고있는 감성정보를 추출한다. 각 폰트의 특징 추출을 위해 세그먼트 폭 밀도함수를 사용한다. 각 폰트가 가지는 고유한 밀도함수로부터 폰트를 식별할 수 있다. 두 번째 모듈로서 각 폰트가 수반하는 감성정보를 추출한다. 각 폰트가 갖는 감성정보는 사용자기반의 감성데이타를 수집하고 이를 퍼지 멤버쉽을 이용하여 정의한다. 즉, 폰트정보만을 분석함으로서도 문서, E메일, 웹 문서 등에서 폰트가 수반하는 감성정보를 추출할 수 있다.
오늘날 대부분의 데이터는 데이터베이스(database: DB)에 저장된다. 이러한 DB 환경에서 사용자는 자신이 원하는 데이터를 찾아줄 것을 DB에게 요청하게 된다. DB 질의 중 유사도 질의는 DB 사용자가 원하는 조건으로 유사도가 포함되어 있는 것을 말한다. 그러나 유사도 질의를 처리하기 위한 과정은 처리 레코드의 범위를 줄일 수 있는 색인을 이용하기 힘들어 테이블의 전체 레코드에 대해서 매번 유사도를 계산하는 비용이 높다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 경량 유사도 함수를 정의한다. 경량 유사도 함수는 유사도 함수에 비해 데이터를 여과하는 정확도는 떨어지지만 비용이 유사도 함수에 비하여 적게 소모되는 특징이 있다. 이러한 경량 유사도 함수의 특징을 이용하여 유사도 질의 처리 비용 감소 방법을 제시한다. 그리고 유클리드 거리 함수에 경량 유사도 함수로 체비쇼프 거리를 제시하고 기존의 유사도 함수를 이용하는 질의와 경량 유사도 함수를 이용하는 질의의 처리 비용을 비교한다. 그리고 실험을 통하여 유클리드 유사도에 대한 경량 유사도 함수로 체비쇼프 거리를 적용하였을 때 유사도 질의 처리 비용이 감소하는 것을 확인한다.
본 논문은 3차원 다각형 모델에서 특징 선을 추출하기 위한 방법에 대해 제안한다. 이산 곡면으로 이루어진 다각형 모델에서 특징 선을 추출하기 위하여 기존 방법에서는 전역적인 음함수 곡면 맞춤 기법(Implicit Surface Fitting)을 이용하여 모델의 꼭지점에서 곡률과 곡률 미분 값을 측정하였다. 이러한 방법은 다각형 모델의 꼭지점에서 음함수 곡면으로 정확하게 투영할 수 있도록 사용자의 정의 파라미타를 찾아야 하며, 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 요구한다. 그러나 제안 방법은 지역적 음함수 곡면 맞춤 기법을 이용하여 모델의 꼭지점에 근사된 곡면을 통해 미분 정보를 측정한다. 측정된 미분 정보를 통해 쉽게 각각의 모서리에서 제로-클로싱을 통해 특징 점을 추출하고, 곡률 방향을 따라 추출된 점들을 연결하여 특징 선을 생성한다. 여러 가지 다각형 모델에서 실험을 하였고 기존 방법보다 빠르며 높은 품질의 특징 선을 추출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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