본 연구에서는 항로표지(aids to navigation) 배치를 효율화하기 위한 정량적인 성능 지수(performance index)를 제시한다. 제안된 성능 지수는 항로표지에 대한 항해자(navigator)의 시각적 인식에 기반하였다. 인지 성능 지수는 시각적 인식의 구성요소로서 관찰자, 환경, 그리고 광원에 해당하는 선박 특성, 해상환경, 그리고 항로표지 특성을 반영하여 모델링되었다. 본 연구의 결과를 통하여 효과적으로 항로표지를 배치할 수 있는 수치적 지표를 획득할 수 있을 것으로 판단한다. 향후 항로배치에 대한 현실적 데이터를 바탕으로 제안된 모델링의 유효성을 검증할 계획이다.
웨이블릿 화상 코딩 기법은 자연적으로 레이어드된 비트스트림을 생성해 내기 때문에, 주파수 제한적인 채널 상황에서 에러에 강한 성능을 나타내고 있다. 본 논문에서는 Progressive Image Coder의 성능을 비교하고 평가하는 새로운 기법인 시각적 엔트로피를 이용해, 웨이블릿 영역에서 시각적인 가중치를 이용해 정량화하려고 한다. 이 시각적인 가중치는 주파수 영역과 공간 영역에서, 인간의 시각 체계(HVS, human visual system)에 기반 하여 만들어진 것으로, 웨이블릿 계수들의 코딩 순서를 결정하는 기준으로 사용되고, 이렇게 해서 시각적인 화질을 개선할 수가 있다. 정규화된 채널 용량이 0.3일 때, 전송 이득은 시각적 엔트로피로 측정해 보았을 때 23% 이상 얻을 수 있다.
DNN을 사용하여 객체 인식 과정에서 객체를 잘 분류하기 위해서는 시각적 설명성이 요구된다. 시각적 설명성은 object class에 대한 예측을 pixel-wise attribution으로 표현해 예측 근거를 해석하기 위해 제안되었다, Scale-invariant한 특징을 제공하도록 설계된 pyramidal features 기반 backbone 구조는 object detection 및 classification 등에서 널리 쓰이고 있으며, 이러한 특징을 갖는 feature pyramid를 trainable attention mechanism에 적용하고자 할 때 계산량 및 메모리의 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 일반적인 FPN에서 객체 인식 성능과 설명성을 높이기 위한 피라미드-주의집중 계층네트워크 (FPN-Attention Layered Network) 방식을 제안하고, 실험적으로 그 특성을 평가하고자 한다. 기존의 FPN만을 사용하였을 때 객체 인식 과정에서 설명성을 향상시키는 방식이 객체 인식에 미치는 정도를 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 적용을 통해 낮은 computing 오버헤드 수준에서 multi-level feature를 고려한 시각적 설명성을 개선시켜, 결괴적으로 객체 인식 성능을 향상 시킬 수 있음을 실험적으로 확인할 수 있었다.
서버의 운영에 있어 시스템 자체의 성능 및 서비스의 성능을 측정하고 관찰하는 일이 매우 중요하다. 기존의 모니터링 툴들이 존재하지만, 해당 서버에 설치되어 운용되는 툴들은 그 동작 자체로 서버에 부하를 줄 수 있다. 또한 기존의 툴들은 원격지에서 시각적인 모니터링을 가능하게 하는 방법으로 이미지 파일을 생성하여 웹을 통해 제공하는 방법을 주로 사용한다. 본 연구에서는 별도의 분석 시스템을 두어 성능 측정과 관찰 작업에 드는 부하를 분석 대상이 되는 서버로부터 제거하였으며, SVG를 사용한 그래프 생성 방법을 제안하여 사용자에게 그래프의 자유로운 확대/축소와 그래프에 대해 행하는 직관적인 상호작용을 가능하게 하였다.
본 연구는 시뮬레이션을 진행하면서 그 결과를 실시간으로 시각화하는 경우에 파이프라이닝 병렬처리 기법을 적용하여 성능을 개선할 수 있음을 보인다. 일반적으로 실시간 시각화를 포함한 시뮬레이션에서는 모델을 실행하는 프로세스와, 시뮬레이션 결과를 시각화 도구로 전송하는 프로세스, 결과를 받아서 시각화 하는 3개의 프로세스가 있다. 만약 이 프로세스들을 직렬화해서 실행하면 전체 실행시간이 매우 길어져서 시각화의 성능이 저하될 수밖에 없다. 본 연구에서는 기존의 직렬 방식 대신에 파이프라이닝 병렬처리 기법을 적용하여 성능을 개선하고자 한다. 추가적으로 각 프로세스에 다중 스레드 기능을 더하여 더 큰 성능의 개선이 있음을 보인다. 이를 위해 본 논문은 제안된 기법에 대한 이론적 성능모델을 세우고 최대, 최소 성능 향상 조건을 이론적으로 해석하였으며 모의실험하였다. 이 이론을 바탕으로 실시간으로 시각화하는 실시간 공중전 시뮬레이션에 적용한 결과 기존의 직렬화된 실행 성능보다 제안된 이론을 적용한 후의 실행 성능이 크게 향상되었음을 보였다.
본 논문에서는 중요한 정보의 형태 중 하나인 영상 정보를 빠르고 정확하게 송수신하기 위하여 사용되는 영상 압축 방법 중 간단하면서도 좋은 성능을 가진 기존의 Block Truncation Coding(BTC)을 기반으로 하여 더욱 발전된 성능의 BTC를 구현하기 위한 방법을 제안한다. 인간의 시각적인 특성을 이용하여 각 블록을 명암에 따라 판단하여 차별된 양자화기를 사용함으로써 높은 압축에도 시각적인 측면뿐만 아니라 수치적인 측면에서 더욱 개선된 영상을 얻을 수 있었다. 또한, 모서리 부분의 특성이 잘 보존되도록 한 블록 안의 평균과 로그평균의 차를 이용하여 블록 안의 임계값을 결정하는 새로운 형태의 적응성 BTC 구현을 제안하여 BTC의 상반된 두 가지 특성인 압축률과 오차율을 개선시켰다.
본 논문에서는 이미지를 시각적 단어로 표현하여 분석하는 기법인 bag-of-visual words (BoW) 모델을 기반으로 latent dirichlet allocation (LDA) 모델을 결합하여 시각적 단어의 구조를 파악하여 이미지를 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 우선 이미지를 시각적 단어로 기존의 방법보다 정확하게 표현하기 위해서 희소 부호화(sparse coding) 기법을 적용한다. 기존의 BoW 모델은 하나의 이미지 패치를 하나의 단어로 표현하였지만, 희소 부호화 기법을 통해 하나의 이미지 패치를 여러 개의 단어로 표현할 수 있다. 제안하는 모델을 이용하여 이미지를 분류하기 위해서 분류 성능 측정에 많이 쓰이는 multi-class SVM 기법을 이용한다. UIUC 스포츠 데이터를 이용한 성능 측정을 통해 제안한 기법의 클래스 분류 성능을 검증하였다.
최근 에러의 가시도를 측정하던 기존 패러다임의 한계를 극복하고자 structural similarity (SSIM) metric이 제안되어 우수한 성능을 보이고 있다. 하지만 SSIM은 기존에 활발히 연구되어오던 인간시각체계의 민감도에 대한 특성을 완전히 배제함으로써 새로운 한계점을 노출한다. 본 논문에서는 포비에이션 포인트로부터의 거리, 평균 휘도 값, DCT 계수, 모션 정보를 이용하여 통합된 시각적 가중치를 정의하였고 이를 SSIM과 자연스럽게 결합함으로써 성능을 개선하였다. VQEG 멀티미디어 그룹의 테스트 플랜을 이용한 테스트를 통해 본 논문의 품질측정 기준이 기존의 SSIM 보다 주관적 화질평가의 결과와 연관도가 더 높음을 보임으로써 성능 향상을 증명하였다.
본 논문은 정지궤도위성을 이용한 표준시각/주파수 전송시스템의 동기 오차 요인을 분석하고, 한국과 같이 영토가 작은 국가의 경우, 정지궤도 위성을 이용하는 방식의 이점을 단파 또는 광 전용망을 이용하는 지상망 방식, 그리고 저궤도 위성을 이용하는 GPS방식과 비교 분석한다. 또한, 본 논문은 현재 서비스를 제공 중이거나 연구가 진행중인 단방향 위성 시각 전송 서비스를 고찰하고 특히, 무궁화 위성을 이용한 고정밀도의 표준시각/주파수 전 송서비스를 제공하기 위해 요구되는 동기오차 보정기술에 관하여 연구한다. 국가적 통신망 동기를 위한 표준 시각/주파수의 동기 정확도를 만족시킬 수 있는 효과적인 동기 오차 보정 방식으로 차동(differential mode)보정방식을 제안하고 그 성능을 분석하였으며 시각 정확도 와 주파수 정확도의 관계를 분석하였다. 모의실험 결과, 정상적인 시스템 운영하에서 시각 정확도와 주파수 정확도는 각각 100ns(95%)와 10-11(7일이상) 보다 우수한 것으로 분석되었 으며 본 논문에서 제시한 성능 개선 방안을 적용함으로써 보다 높은 정확도의 시각/주파수 동기가 가능함을 확인하였다.
본 논문은 지상파 기반의 측위·항법·시각(PNT, Positioning, Navigation, and Timing) 서비스의 대표격인 eLoran(enhance LOng RAnge Navigation) 시스템의 시각동기 성능 모니터링 시스템의 설계에 관한 것으로서, GNSS(Global Navigation Satellite System)의 신호 취약성에 따른 시각동기시스템의 한계에 대해 설명하고, 이에 대한 백업시스템으로 대표적 지상파항법시스템인 eLoran 시스템의 시각동기 성능모니터링 시스템에 대해 중점적으로 다룬다. eLoran 시스템을 이용한 시각동기 서비스 및 이에 대한 성능감시를 위한 보정기준국(dLoran, differential Loran) 관점에서의 시각동기 성능모니터링 시스템의 구성과 그 요구성능에 대해 설명한다. 또한 eLoran 테스트베드 환경 내 시각동기 모니터링 시스템의 장기 시범운영을 통해서, eLoran 시각동기서비스의 성능을 분석한다. 시각동기 성능모니터링 시스템을 이용한 성능 분석결과 보정 전 43.71 ns, 보정 후 22.52 ns (rms)의 시각정밀도를 나타내었으며, 이를 통해서 정밀시각 동기원으로 eLoran 서비스가 충분히 GPS 백업 시각동기시스템으로 활용이 가능함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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