대화방 시스템은 텍스트화 화상을 이용한 대화방 또는 메시지 전달시스템이 널리 사용되고 있다. 본 논문은 3차원 아바타가 등장하는 대화방 시스템을 생성 및 관리하는 기술을 제안한다. 본 아바타 대화방의 특징은 사진을 가지고 간단히 3차원 개인 아바타로 변환 생성하는 기술, 3차원 개인 아바타의 한글 발음에 적합한 입술 움직임, 메시지에 따른 적절한 표정변화 등이다. 특히, 3차원 개인 아바타는 사진만으로 생성이 가능하며, 텍스쳐 매핑된 3차원 아바타는 실시간으로 사실감있는 대화방 서비스가 가능하도록 제어된다.
이 논문에서는 손상에서 복원 되었거나 기타 이유로 DVR 시스템의 관리에서 벗어난 파편화된 다채널 영상 파일들에 대한 다채널 영상 재생 기법을 제안한다. 이를 위해 영상에 매핑 된 메타데이터에 기반 하여 촬영 시간에 대응되는 올바른 시간적 위상에서 재생될 영상 파일을 실시간으로 불러오고, 재생이나 탐색 중에 시간을 동기화시키는 과정을 수행 한다. 그리고 오픈소스 영상 재생 API인 VLC Player를 활용하여 시스템을 설계 하였고, 구현한 시스템은 상용 DVR 시스템을 사용하지 않고도 다채널 영상 파일을 직관적으로 판독할 수 있는 환경을 제공한다.
본 논문에서는 농업용 무인헬기를 위한 LiDAR 기반 충돌방지시스템을 제안하고 개발과정을 소개한다. 충돌방지시스템은 장애물 검출 시스템, 매핑 알고리즘, 충돌회피 알고리즘으로 구성된다. LiDAR 기반의 장애물 검출 시스템은 무인헬기에 탑재되어 실시간으로 장애물 정보를 획득하며, 이를 통해 획득한 정보와 무인헬기 자세/위치 정보를 융합하여 충돌위험성이 있는 장애물에 대해 격자 지도 기법을 적용한 매핑을 수행한다. 무인헬기가 장애물에 접근할 시 확보된 지형정보를 기반으로 충돌방지 경고 생성을 위해 종/횡방향 기동을 고려한 충돌방지 알고리즘을 구현하며, 이를 통해 운용자에게 전달해 회피 기동을 수행한다. 구축된 시스템은 무인헬기를 이용해 항공방제 패턴을 모사한 비행시험을 수행하였으며, 비행시험 결과 충돌방지 성능 및 가능성을 확인하였다.
최근 센서 기술의 발달로 지상에 대한 다양한 정보취득이 가능해지고 있다. 하지만, 이러한 정보들을 많은 응용연구에 적용시킬 경우 각 센서로부터 취득한 자료들은 완벽성, 정밀성 및 일관성이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 각 자료는 서로 다른 자료를 위한 보조자료로 활용되거나 서로 간의 융합을 필요로 한다. 본 연구에서는 LIDAR자료와 디지털 카메라 영상을 이용하여 3차원 정사영상을 생성하시 위한 실험을 수행하였으며 3차원 정사영상이 홍수 모니터링에 활용될 수 있었음을 보여주었다.
본 논문에서는 비디오 상의 얼굴을 사용자가 원하는 대로 3차원적으로 변형시켜볼 수 있도록 하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 3차원 얼굴 변형은 비디오 프레임의 얼굴 영역에 사용자가 변형을 가한 3차원 얼굴 모델을 덮어 씌우는 방식으로서, 기존의 애플리케이션이나 방법과 달리 비디오 상에서 3차원 변형을 실시간으로 가할 수 있도록 한다. 이를 위해 변형 가능한 3차원 얼굴 모델을 영상과 정합하고, 동시에 사용자가 가한 변형을 정합된 모델에 적용, 프레임 영상을 텍스처 매핑하여 렌더링한다. 이러한 과정은 많은 연산을 요하기 때문에 기능별로 소프트웨어 모듈을 나눠 각각의 쓰레드에서 병렬적으로 처리하도록 구현함으로써 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 실험 결과를 통해 비디오 상의 얼굴의 눈 주변, 코, 턱, 볼 등 부위들에 대해, 기존 애플리케이션에 비해 자연스러운 변형을 실시간으로 가할 수 있음을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 다중프로세서 시스템 온 칩 설계를 효율적으로 하기 위한 한 설계 방법론 및 환경을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 설계 환경은 SystemC로 작성된 프로세스 네트워크 모델을 입력으로 한다. 프로세스 네트워크 모델은 뛰어난 모델링 파워를 가지고 있지만 정적 분석이 불가능하기 때문에 시스템의 성능을 미리 예측하기가 힘들다는 단점이 있어서 실시간 시스템을 설계할 때 심각한 문제를 발생할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 보완하기 위해서 주어진 프로세스 네트워크 모델을 자동으로 정적 분석이 가능한 모델로 바꾸는 방법을 제시한다. 또한, 설계 과정에서 초기에 효율적인 설계 공간 탐색을 위해서는 애플리케이션을 어떻게 타켓 아키텍처에 잘 매핑할 지 결정하는 문제가 아주 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 매핑을 할 수 있도록 하는 알고리즘을 제시한다. 매핑 과정에서 정적 스케줄링 방법을 사용하여 시스템의 성능을 예측하게 되는데 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 단일 버스 구조뿐만 아니라 다중 버스 구조에서도 성능 예측이 가능하도록 한다. 실험에서는 본 논문에서 제시한 방법으로 여러 멀티미디어 예제를 가지고 그들의 프로세스 네트워크 모델들이 성공적으로 정적 분석이 가능한 모델로 자동 변환됨을 보이고 이전 연구들과 비교하여 매핑 알고리즘의 효율성을 보인다.
본 논문에서는 차세대 이동통신 수송망에서 트래픽 클래스별 서비스 품질 요구 사항을 고려한 효율적인 대역폭 재할당 기법을 제안한다. 제안 기법은 유선망 트래픽 클래스를 실시간 클래스와 비시실시간 클래스로 구분하여 무선망 계층에서 정의된 서비스 품질 클래스를 유선망 트래픽 클래스로 매핑시킨 후 실시간 트래픽 클래스가 비실시간 트래픽 클래스의 유휴 자원을 동적으로 사용하도록 한다. 제안 기법은 운영자가 지정한 패킷 손실율과 Auto-Regressive(AR) 시계열 모델을 이용하여 주기적으로 비실시간 트래픽 클래스의 향후 필요 대역폭을 예측하며 유휴 대역폭이 발생하는 경우에만 이를 실시간 트래픽 클래스에 동적으로 할당함으로써 비실시간 트래픽 클래스의 패킷 손실율을 보장함과 동시에 시스템의 대역폭 이용율을 향상시킨다. 본 논문에서는 실제 측정된 인터넷 트래픽을 비실시간 트래픽 클래스로 이용하여 제안 기법은 링크 대역폭의 효율을 증가시켜 실시간 트래픽의 수용량을 증가시킴과 동시에 모든 시 구간에서 비실시간 트래픽 클래스에 원하는 패킷 손실율을 보장할 수 있음을 검증하였다.
후방 램프를 이용하는 기존의 차량 검출 기법들은 주로 색상 정보를 활용한다. 그러나 조도가 낮은 야간 환경의 특성상 색상 정보를 온전히 활용할 수 없는 경우가 빈번하게 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 야간 환경에서 후방 램프의 밝기 값만을 이용해 차량을 검출한다. 일반적으로 후방 램프를 검출하기 위해 색상 정보와 밝기 값을 이용해 이진화를 하게 되는데, 본 논문에서는 밝기 값을 이용해 톤 매핑 과정을 수행하여 후방 램프의 모양을 보존한다. 밝기 값 만을 이용하기 때문에 오검출이 증가하게 되는데 이는 후방 램프에 대한 조건을 알고리즘에 적용함으로써 해결한다. 이에 더해 추적 알고리즘을 적용하여 남아있는 오검출을 제거한다. 이러한 과정은 모두 실시간으로 이루어지기 때문에 최근 활발히 연구되고 있는 자동 주행 시스템이나 주행 보조 시스템 등에 활용 될 수 있다.
IFC 정보의 시멘틱 무결성 확보를 위해 BIM 부재와 IFC 엔티티 간 매핑 검증이 필요하다. 이와 관련된 기존 연구들은 기하정보 기반으로 학습시킨 기계학습 알고리즘을 활용하여 BIM 부재 인식 및 분류를 통해 매핑 검증을 실시하였으나, 유사한 기하특성을 가진 부재를 구분하지 못한다는 한계점이 존재하였다. 이에 본 연구는 BIM 모델의 주요 부재를 인공신경망 기반으로 자동 분류하되, 부재 간 관계정보를 삽입하여 분류성능을 향상시키는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 기존 특성 외에 구조화된 신호를 함께 학습하는 NSL 프레임워크를 활용하여 8개의 BIM 부재를 분류하는 모델을 구축하였으며, 그 결과 기하정보 기반 인공신경망 모델과 대비하여 부재 간 관계정보를 삽입한 NSL 모델의 분류정확도가 현저히 상승한 것을 확인하였다.
지능 시스템에서 고속으로 퍼지 데이터를 처리하기 위해서, 퍼지 제어시스템이 해결해야 할 중요한 문제점들 중의 하나는 퍼지 추론 및 비퍼지화 단계에서 수행속도를 개선하는 것이다. 이를 위해서는, 특히 후건부의 연산 및 비퍼지화 단계에서 고속 연산이 이루어져야 한다. 따라서 본 논문에서는 지능 시스템을 위한 퍼지 제어기의 속도향상을 위해 후건부 및 비 퍼지화 단계에서 [0, 1]의 실수 연산을 하지 않고, 퍼지 소속함수의 실수 값을 정수형 격자에 매핑 시켜 곱셈, 나눗셈이 필요 없는 정수형 덧셈을 고속으로 수행할 수 있는 알고리듬을 제안하고, truck backer-upper 제어 시스템에 적용하여 기존의 방법보다 매우 빠른 실시간 고속 퍼지 시스템을 보여준다. 본 논문에서 제안한 시스템은 로봇의 팔 움직임 제어 와 같은 실시간 고속 지능 시스템에 잘 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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