Species like insects and fishes have, in many cases, non-overlapping time intervals of one generation and their descendant one. So the population dynamics of such species can be formulated as discrete models. In this paper various discrete population models are introduced in chronological order. The author's investigation starts with the Malthusian model suggested in 1798, and continues through Verhulst model(the discrete logistic model), Ricker model, the Beverton-Holt stock-recruitment model, Shep-herd model, Hassell model and Sigmoid type Beverton-Holt model. We discuss the mathematical and practical significance of each model and analyze its properties. Also the stability properties of stationary solutions of the models are studied analytically and illustratively using GSP, a computer software. The visual outputs generated by GSP are compared with the analytical stability results.
본 연구의 목적은 적응신경망퍼지추론시스템(ANFIS)과 회귀분석을 활용하여 7가지 역학적 특성치를 갖는 면직물의 시각적 질감을 해석하고 두 가지 방법을 비교하는 것이다. AMFIS는 퍼지 소속 함수와 신경망 구조를 갖는 것으로 인간의 비선형적 감성예측에 유용한 도구이다. 상관관계 및 회귀 분석의 통계분석은 7가지 역학적 특성치가 주관적 질감과 선형의 관계가 있음을 나타내었지만 설명력이 높지 않았고, 선형 이외의 관련성과 변수들 간의 상호작용을 표현하기 어려운 문제가 있었다. 통계분석과 비교하여, ANFIS는 변수들 간의 비선형적인 관련성과 상호작용을 가시적으로 보여주는데 설명력 있는 유용한 도구였으나, 입력 변수 중 출력 변수에 영향력이 있는 변수를 변별하지 못하여, 생성된 규칙의 수가 복잡한 문제가 있었다. 따라서 ANFIS의 해석이 단순하고 의미있는 모델을 구성하기 위해서는 영향력 있는 출력 변수를 추출하고 나머지 변수를 유사하게 통제하는 실험 모델의 구성이 필요하다.
본 논문에서는 H.264 표준 부호화 방식의 성능 향상 및 저 계산량을 위한 가우시안 모델 기반의 전처리 필터에 대해 제안한다. 일반적인 영상 획득 장치에서 첨가된 노이즈에 의해 훼손된 동영상은 다수의 고주파 성분으로 인하여 시각적으로 불편한 현상과 압축 효율의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 필터링 과정에서 국부 통계적 특성과 양자화 매개변수를 이용하여, 주어진 양자화 스텝 사이즈에서 노이즈 성분을 제거하고 시각적인 효과와 비트율을 개선시켜 압축 효율을 개선하고자 한다. 또한 전처리 필터의 계산량을 줄이기 위하여 간단한 형태의 국부 통계적 특성을 재 정의하고 노이즈에 대한 매개변수를 H.264의 변환과 양자화 과정을 통하여 유추하여 적용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과로부터 확인할 수 있었다.
최근 BIM (Building Information Modeling)과 AR (Augmented Reality)을 결합한 실시간 시각화 기술이 건설관리 의사 결정 및 처리 효율성을 높이는 데 도움이 된다는 것을 보여주기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 대용량 BIM 데이터는 AR에 적용할 경우 데이터 전송 문제, 이미지 단절, 영상 끊김 등과 같은 다양한 문제가 발생함으로 3차원(3D) 모델의 메쉬 최적화를 통해 시각화의 효율성을 향상시켜야 한다. 대부분의 기존 메쉬 경량화 방법은 복잡하고 경계가 많은 3D 모델의 메쉬를 적절하게 처리할 수 없다. 이에 본 연구에서는 고성능 AR 시각화를 위해 BIM 데이터를 재구성하기 위한 k-최근접이웃(KNN) 분류 프레임워크 기반 메쉬 경량화 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 선정된 BIM 모델을 삼각형 중심 개념 기반의 Unity C# 코드로 경량화하였고 모델의 데이터 세트를 활용하여 정점 사이의 거리를 정의할 수 있는 KNN로 분류되었다. 그 결과 전체 모델과 각 구조의 경량화 메쉬 점 및 삼각형 개수가 각각 약 56 % 및 약 42 % 감소됨을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 원본 모델과 비교했을 때 경량화한 모델은 시각적인 요소 및 정보 손실이 없었고, 따라서, AR 기기 활용 시 고성능 시각화를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기존의 인지 영상 부호화에 사용되던 Just Noticeable Distortion(JND) 보다 더 압축에 적합한 모델인 Just Noticeable Quantization Distortion(JNQD) 모델을 제시하고, 이를 사용한 인지적 영상 압축 방법을 제안한다. 제안하는 인지적 영상 압축 방식은 영상 코덱 내부의 Rate-Distortion Optimization(RDO)을 수정하지 않고 입력되는 영상의 불필요한 정보들을 미리 제거하는 전처리 과정으로서, JNQD 모델을 사용하여 보다 간단하면서 압축 효율을 크게 증가 시킬 수 있다. 기존 영상 압축의 전처리 방법들은 부호화기의 양자화 값을 전처리 과정에서 고려하지 못하여 부정확한 인지 중복성 제거 결과를 초래하였으나, 제안하는 방법은 영상의 특성뿐만 아니라 양자화 크기 값을 고려하여 적응적으로 인지 왜곡이 발생하지 않는 주관적 인지 중복성 제거를 전처리 과정에서 수행할 수 있다. 거의 유사한 주관적 품질 수준을 유지하면서 HEVC 참조 소프트웨어 대비 약 15%의 압축효율 향상을 보인다.
본 논문에서는 소프트웨어 시험 단계중에 발생되는 시험노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 시간종속적인 시험 노력소요량 동태를 웨이블 곡선으로 설명한다. 시험 단계중에 소요되는 시험노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하되, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 시험 시간의 경과와 신뢰도와의 관계, 시험비용과 신뢰도와의 관계를 연구한다. 소프트웨어의 비용을 고찰함에 있어서 조건별로 검토하여 비용이 최소로 되는 발행시각을 결정하되, 목표신뢰도를 만족시키는 최적발행시각을 정한다. 비용의 입장에서 발행 시각을 결정하는 문제와 신뢰도의 입장에서 발행 시각을 결정하는 문제를 동시에 고려하여 최적 발행시각을 결정하도록 한다.
최근 고해상력을 가진 줌 렌즈 CCD(Charge Coupled Device) 카메라가 출시되면서 디지털 영상을 쉽게 취득할 수 있게 되어 일상적인 활용에서부터 컴퓨터 시각(computer vision)이나 사진측량과 같은 전문적인 분야에 이르기까지 다양하게 응용할 수 있는 계기가 마련되고 있다. 현재 상용되고 있는 일반 줌 렌즈 CCD 카메라는 영상을 취득하는 데 많은 장점을 갖고 있으나 실제 영상 취득과정에서 다양한 줌의 이동으로 인하여 표정요소계산 및 카메라 렌즈 오차검정에 상당한 어려움이 발생하여 이에 대한 연구가 진행되어오고 있다. 본 연구에서는 기존에 비측량용 카메라에서 취득된 영상을 해석하는 기법으로 사진측량 분야에서 사용되어온 DLT(Direct Linear Transformation) 모델식과 컴퓨터 시각(computer vision)분야에서 카메라 검정 및 3차원 복원에 사용되고 있는 Tsai 모델식을 도입ㆍ적용하여 표정요소계산 및 3차원 복원정확도를 비교 분석하였다. 그 결과 Tsai 모델식에 의한 결과가 DLT 모델식에 의한 결과보다 정확도 및 안정성면에서 향상된 결과를 보여주고 있어서 Tsai 모델식에 대한 사용이 기대된다.
본 연구는 불연속선에 의해 생성된 시각적 착시에서 착시 윤곽의 특징들을 구하는 인식 모델을 제안한다. 착시 윤곽은 일상생환에서 흔히 접하는 현상으로서 외부 세계에 존재하는 동일한 강도의 물리적 에너지를 주변 자극의 영향 때문에 실제와 다르게 해석하는 현상이다. 착시 그림들로부터 착시 윤곽을 이루는 특징 자극을 추출하는 신경회로망 모델을 제안한다. 제안된 인식 모델은 윤곽 추출, 시파 특징 추출, 시파 특징 복원, 유도 자극 추출, 이미지 복원 및 이미지 연산 단계로 구성된다. 제안된 모델은 불연속적인 선에 의해 나타나는 오프셋 격자 윤곽에서 특징 자극들을 추출한다.
본 논문에서는 객체들의 공간적 특성이 반영된 시각적인 특징벡터를 이용한 내용기반 영상검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 검색 기법은 여러 색상으로 이루어진 객체들을 표현하기 위하여 가우시안 혼성 모델을 적용하여 모델의 최대유사 파라미터는 EM 알고리즘을 사용하여 추정한다. GMM을 기반으로 하여 분할된 각 객체들로부터 Fourier descriptor의 색상 히스토그램을 사용하여 모양과 색상 특징을 추출하게 된다. 영상 검색은 두 단계로 구성되는데 첫 단계에서는 공간적인 모양 특성을 추출하여 모양이 유사한 객체들을 후보 영상으로 압축하게 되며 마지막으로 객체의 색상 히스토그램에 의하여 검색이 수행된다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 분할된 객체의 공간적, 시각적 특징을 이용하여 효율적으로 검색을 수행할 수 있음을 보여준다.
우리가 일상에서 보고 있는 전경의 기시거리는 대기질의 청정상태와 밀접한 관련이 있는 것으로 알려져 있다. 최근에 이들의 관계를 보다 구체적으로 나타내기 위하여 미국의 IMPROVE 기관에서는 대기의 오염물질 구성 농도에 따른 시정거리를 유추할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이에 본 논문에서는 대기질의 변화에 따른 대기오염의 상태를 화학물질의 정량적인 표현식으로 나타내는데서 나아가 IMPROVE 모델을 통해 유추된 시정거리를 중심으로 관심지역의 시정영상과 연계함으로 화학적 지식이 없는 일반인들도 오염상태를 시각적으로 실감할 수 있게 대기오염 알림판을 구축할 수 있는 프로그램을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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