가상공간에서 대규모 게임 사용자들 간의 상호작용이 활발히 일어나는 MMORPG(Massively Multi-player Online Role-Playing Games)에서는 다수의 클라이언트의 접속 요청 및 작업 요청을 실시간으로 빠르게 처리할 수 있어야 한다. 그러나 클라이언트의 접속자 수가 늘어날수록 처리해야 할 작업량이 많아지며, 게임서버의 부하도 높아지게 된다. 이를 해결하기위해 많은 개발자들은 분산서버구조를 적용하여, 동적 맵 분할, 서버의 기능에 따른 부하 분산 등의 기법들을 제시하고 있다. 현재 대부분의 MMORPG 게임서버는 하나의 월드를 Zone방식으로 나누어서 각각의 영역을 다수의 게임서버가 담당하여 게임을 진행하고 있다. 이러한 방식은 사용자의 빈번한 서버이동에 따른 데이터 갱신 등의 오버헤드를 발생하여 게임서버에 큰 부하를 주고 있다. 따라서 본 논문에서는 게임서버의 부하를 줄이기 위해 데이터의 연산을 담당하는 연산서버를 적용하여 기존 게임서버의 효율은 높이고 더 많은 사용자의 접속과 작업을 처리할 수 있는 구조를 제안하고, 수학적인 모델링과 성능분석을 통해 기존 연구들과의 비교 시의 제안 기법의 효율성을 보였다.
볼륨 렌더링은 기하학적인 기본 도형으로 모델링하지 않고, 3차원 데이터를 직접 가시화하는 방법이다. 이런 볼륨 렌더링의 특성으로 말미암아 3차원 영상을 도시할 때에, 복잡한 물체의 경우에도 물체의 표면을 상세하게 표현하는데 유리하여 의료 영상을 가시화하는 쪽으로의 적용이 많이 이루어져 왔다. 일반적으로 볼륨 데이터의 크기가 커서 실시간으로 처리하기 쉽지 않기 때문에, 근래에는 이 렌더링 시간을 줄이기 위해서 많은 여러 가지 렌더링 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 부호화 되어 있지 않은 볼륨 데이터를 빠르게 렌더링 하기 위해서, 쉬어-왑 분해를 이용하는 블록 기반의 볼륨 렌더링 기법을 제안한다. 이 방법에서는 블록 기반의 데이터와 함께 장기의 영역 분할 데이터를 동시에 이용하여 볼륨 렌더링을 수행하므로써, 부호화되어 있지 않은 데이터에 대해 렌더링 속도를 증가시킨다. 본 논문에서는 3차원 X-ray CT 흉부 영상과 MR 3차원 두부 영상을 렌더링 함으로써 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
모자이크란 여러 가지 빛깔의 재료를 조각조각 붙여서 무늬나 영상을 만드는 기법을 말하며, 최근에는 디지털 이미징 기술의 발달로 인하여 사진을 이용하여 영상을 만드는 포토 모자이크 기술들이 활용되고 있다. 본 논문에서는 적응적 타일링 및 블록 매칭을 통하여 포토 모자이크 영상을 만드는 컴퓨터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 사진 데이터베이스의 생성 단계와 포토 모자이크 생성 단계로 구성된다. 사진 데이터베이스란 모자이크에 사용되는 사진(또는 타일)을 의미하며, 타일을 $4{\times}4$로 분할한 후에 각 영역의 RGB 평균값을 특징값으로 저장한다. 포토 모자이크 생성 단계는 입력 영상에 대하여 기 설정된 블록 크기로 분할한 후에 특징을 추출하는 과정, 인접한 블록들 사이의 유사도를 비교하여 병합하는 적응적 타일링 과정, 적응적 타일링을 통해 생성된 블록들을 사진 데이터베이스의 타일들과 유클리드 차이로 유사도를 비교하여 유사한 타일을 찾는 블록 매칭 과정 및 매칭된 타일의 명암값을 해당 블록의 명암값으로 교체하여 영상의 유사도를 높이는 밝기값 조정 과정으로 구성된다. 또한 인접 블록간 타일의 중복성을 최소화하는 기법을 적용하여 영상의 품질도 향상하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 안드레아 모자이크 소프트웨어와 비교하였고, 정량적인 분석 및 정성적인 분석에 있어서 제안한 알고리즘이 우수한 것으로 나타났다.
최근 스마트기기의 높은 보급률 및 컴퓨팅 기술의 발전으로 인하여 단순히 정보를 검색하는 사용 패턴에서 벗어나 사진 및 동영상 등의 멀티미디어에 관한 사용자의 관심이 증대되고 있다. 이러한 관심 증대로 인하여 다양한 응용을 위해 이미지를 생성하고 처리하는 이미지 프로세싱에 대한 기술이 발전하고 있다. 최근 자신이 좋아하는 연예인 등의 여러 개의 작은 이미지들을 이용하여 모자이크로 표현하는 엔터테인먼트적인 사례들이 등장하고 있으며 모자이크 기법에 대한 연구 또한 활발히 진행 중이다. 하지만 기존의 모자이크 기법들 데이터베이스의 이미지를 선형적으로 비교하기 때문에 데이터베이스 이미지수가 증가함에 따라 비교 연산처리 시간이 증가하는 단점이 있다. 긴 연산처리 시간을 가진다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 검색을 위해 DCT 해쉬를 이용하는 모자이크 이미지 생성 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 데이터베이스 생성 단계와 모자이크 생성 단계로 구성된다. 데이터베이스 생성 단계에서는 데이터베이스 구축을 위한 이미지들을 블록 단위로 분할하고 분할된 영역에 대한 DCT 해쉬 셋을 생성하여 저장한다. 모자이크 생성 단계에서는 입력 이미지의 각 블록에 대하여 DCT 해쉬를 통해 데이터베이스 내의 가장 유사한 블록을 효율적으로 검색하고, 최종적인 모자이크 이미지를 생성한다. 다양한 실험을 통해, 제안된 알고리즘이 다양한 종류의 이미지 및 크기에 상관없이 효과적으로 모자이크가 생성됨을 보였다.
본 논문에서는 고해상도의 위성영상을 활용하여 도시의 변화 양상을 분석하기 위하여 SPADE기반의 U-Net과 객체 영역기반 변화탐지 방법을 제안한다. 제안하는 네트워크는 기존의 U-Net에서 공간 정보를 잃지 않기 위해 SPADE를 사용했다. 고해상도 위성영상을 활용한 변화탐지 방법은 계획, 예측 등 다양한 도시 문제를 해결하기 위해 활용할 수 있다. IR-MAD 등 전통적인 방법인 화소 기반의 변화탐지를 수행할 경우, 다중 시기 영상 간의 기후, 계절 변화 등에 의해 화소의 변화가 민감하기 때문에 미변화 지역들이 변화 지역으로 오탐지될 가능성이 매우 크다. 이에 본 논문에서는 시계열 위성영상에서 도시를 구성하는 객체에 대한 변위를 정확하게 탐지하기 위해 도시를 구성하는 주요 공간 객체를 정의하고, 딥러닝 기반 영상 분할을 통해 추출한 후 영역 간의 변위 오차를 분석하여 변화탐지를 수행한다. 변화 양상을 분석하기 위한 공간 객체로 건축물, 도로, 농경지, 비닐하우스, 산림 영역, 수변 영역의 6개로 정의하였다. KOMPSAT-3A 위성영상으로 학습한 각 네트워크 모델을 시계열 KOMPSAT-3 위성영상에 대한 변화탐지를 수행한다. 객관적인 성능 평가를 위한 변화탐지 지표는 F1-score, Kappa를 사용한다. 제안하는 변화탐지 기법은 U-Net, UNet++ 대비 뛰어난 결과를 보이며, 평균 F1 score는 0.77, kappa는 77.29의 성능을 확인할 수 있다.
이동통신의 발달과 함께 모바일을 통한 VOD 서비스의 요구는 빠르게 증가하고 있다. 모바일 VOD 서비스는 언제, 어디서든 비디오 정보를 쉽게 액세스할 수 있는 편리함과 교육, 연예, 비즈니스와 같은 많은 어플리케이션 영역에서 유용하게 사용되고 있다. 그러나 모바일 시스템의 특성상 클라이언트의 빈번한 이동과 끊어짐으로 원활한 VOD 서비스를 제공하기에는 많은 어려움이 존재하고 있다. 다수의 클라이언트들에게 보다 안정적인 VOD 서비스를 제공하기 위한 방법으로 브로드캐스팅 전송 기법의 중요성이 강조되고 있으며 특히 주기적 브로드캐스팅 기법에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 적은 대역폭 자원을 이용하여 다수의 클라이언트들에게 효율적인 VOD 서비스를 위한 방법으로 기존의 세그먼트 크기에 의해 결정되었던 채널 할당 방법을 무선 중계기를 이용하여 정규채널 그룹과 보조채널 그룹으로 나누고 정규채널에서는 정규 스트림을 전송하고 보조채널에서는 정규 스트림을 받기 위해 발생되는 초기 서비스 지연 시간을 줄이기 위해 첫 번째 세그먼트를 반복 전송함으로써 서버 대역폭 요구량 감소와 초기 서비스 지연 시간을 줄일 수 있는 기법을 제안하고 있다. 제안된 기법을 통하여 서버 대역폭 요구량은 30% 이상 절감시킬 수 있었으며 줄어든 초기 서비스 지연 시간 또한 성능분석을 통해 밝힌다.
본 논문에서는 사용자와 근거리에 위치한 지역 서버에 동영상을 효율적으로 저장하고 삭제하기 위해 전방향 시간 경계선을 활용한 시간 기반 동영상 관리 기법 제안한다. 제안하는 기법은 사용자에 의해 요청된 동영상에 대한 최근성, 반복성, 그리고 지속성을 고려한 선호도를 기반으로 한다. 이를 위해 지역 서버는 설정된 일련의 시간 간격들의 영역인 전방향 시간 경계선을 활용한다. 지역 서버는 주기적으로 각 동영상에 대한 시간 요청 빈도수와 요청세그먼트 수를 측정한다. 측정된 데이터를 기반으로 지역 서버는 전방향 시간 경계선을 이용하여 평균 시간 요청 빈도수와 평균 요청 세그먼트를 계산한다. 계산된 평균 시간 요청 빈도수와 평균 요청 세그먼트를 활용하여 우선순위와 각 동영상에 할당되는 저장 공간의 크기가 예측된다. 우선순위는 지역 서버의 저장 공간이 부족할 경우 삭제 대상 동영상을 선정하기 위한 우선권이며 할당 저장 공간의 크기는 각 동영상에 부여된 최대 저장 크기이다. 또한 본 논문에서는 효율적인 동영상 저장을 위한 지역 서버의 저장 공간 분할 방법과 사용자들의 지속적인 동영상 요청에 따른 저장 공간의 오버플로우를 사전에 방지하기 위해 시간을 기반으로 예측되어지는 동영상 데이터 변화량을 활용한 안정적인 저장 공간 확보 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법들에 비해 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보임을 확인한다. 이를 통해 제안하는 지역 서버에서의 동영상 관리 기법이 초기 지연시간을 최소화하는 동시에 네트워크 대역폭을 효율적으로 활용하는 것을 보인다.
최근 LBS(Location-based Services)기술의 발달로 사용자의 위치를 보호하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. LBS를 사용하기 위해서는 사용자의 정확한 위치 데이터를 LBS 서버에게 공개해야 한다. 그러나 사용자의 위치를 서버에게 공개하면 서버는 사용자의 위치를 파악할 수 있다. 또한 사용자의 위치 데이터가 지속적으로 서버에게 공개 된다면 질의자의 이동 궤적 또한 노출 될 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 GTC (Grid-based Trajectory Cloaking) 기법을 제안한다. GTC 기법은 사용자가 목적지 까지 경로와 사용자가 원하는 프라이버시 레벨 수준 (UPL : User's desired Privacy Level)의 그리드로 분할 한 뒤 클로킹 영역을 설정해 랜덤으로 질의한다. GTC 기법은 순차적인 궤적 k-익명화기법 보다 질의 처리 비용을 줄였고 출발지와 도착지를 알 수 없는 궤적을 생성해 궤적 노출 확률을 줄였다. 실험 결과를 통하여 제안 기법의 우수성을 증명하였다.
본 논문에서는 화재 비디오 영상의 저작권 보호를 위해 효과적인 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 워터마킹 기법은 명암도 동시발생 행렬과 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 화재의 색상과 텍스처의 특징을 효율적으로 이용한다. 명암도 동시발생 행렬은 각 후보 화재 영상의 블록에 대한 에너지와 동질성을 계산하여 텍스처 데이터 셋을 만드는데 사용하며, 퍼지 클러스터링은 화재 비디오 영상의 색상 분할과 워터마커 삽입을 위한 텍스처 블록을 결정하기 위해 사용된다. 선택된 텍스처 블록은 이산 웨이블릿 변환을 통해 네 가지 서브밴드 (LL, LH, HL, HH)를 가지는 1차 레벨 웨이블릿 구조로 분해되고, 워터마커는 사람의 시각에 영향을 주지 않는 LH 영역에 삽입된다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 약 48 데시벨의 높은 첨부 신호 대 잡음 비와 1.6-2.0의 낮은 M-특이치 분해 값을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, 크로핑, JPEG 압축과 같은 영상처리 공격에서도 기존 이미지 워터마킹 알고리즘보다 정규화된 상관 값에서 높은 성능을 보였다.
저진공(1 kPa~ 100 kPa)은 대기압 측정, 비행고도, 기체의 온도 측정, 질량의 부력 보정, 레이저의 굴절률 측정등에 사용되는 영역으로 과학적 중요성을 갖고 있다. 또한 대기압 이상의 압력 측정과 고진공 측정의 경계적 역할도 수행하고 있어 압력 표준기의 국제 비교에 필수적으로 권장되는 역역이다. 이 영역에 주로 사용되는 압력 표준기는 수은 압력계(Mercury manometer)와 분동식 압력계(Deadweight piston gauge or Pressure)가 있다. 이들은 이동이 불편하거나 불가능하므로 표준기의 국제 비교에 사용되는 전달 표준기로는 보다 이동이 간편한 탄성 압력계인 CDG(Capacitance diaphragm Gauge)가 있다. 이 게이지는 반도체 산업의 공정 제어용으로도 많이 사용되고 있다. 그러나 게이지와 함께 사용되는 컨트롤러의 부피가 크고 무거우며 영점 이동이 커서 측정때 마다 재조정하여야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 같은 단점을 극복하기 위해 수정빔 진동형 진공 센서를 잔달 표준기로 사용하는 것에 대한 연구를 수행하였다. 수정빔 진동형 압력 센서는 수정빔으 공진주파수가 스트레인에 비례하는 것을 이용하여 제작된 센서로 주로 대기압 이상의 고압 측정에 많이 사용되고 있다. 먼저 수정빔의 압력과 주파수간의 관계를 측정하고 또한 내장된 수정 온도센서의 공진 주파수를 측정하여 온도 보상을 위한 자료로 사용하였다. 규격에 나와 있는 수정빔의 기하학적 형상으로부터 거동에 관한 이론 모델식을 구하고 압력교정 자료로부터 얻어진 데이터를 이 식과 비교 분석하여 적합한 특성식과 인자를 구하였으며 게이지의 불확도를 추정하였다.모델은 길이가 유한한 0-차원 실린더 모델로 가정하였고, 이에 대한 기하학적 성질 및 열역학적 성질은 유효계수를 고려하여 산출하였다. 진공용기 이중 벽 내부로 흐르는 질소가스의 유량과 온도의 계산은 진공용기 내벽과 외벽을 각각 독립적인 열전달 요소로 가정하여 구성한 모델을 이용하였다. 전체 해석에서 각 열전달 요소의 비열 값은 온도에 따라 변화하는 비열의 특성을 반영하였으며. 진공용기와 플라즈마 대향 부품의 방사율(emissivity)은 앞서 가정했던 각 온도 상승 곡선에 대해서 각각 0.1, 0.2, 1.3의 경우를 가정하여 계산하였다. 직선적으로 증가하는 온도 상승 곡선중 2$0^{\circ}C$/hr의 온도상승율을 갖는 경우가 다른 베이킹 시나리오 모델에 비해 효과적이라 생각되며 초대 필요 공급열량은 200kW 정도로 산출되었다. 실질적인 수치를 얻기 위해 보다 고차원 모델로의 해석이 필요하리라 생각된다. 끝으로 장기적인 관점에서 KSTAR 장치의 베이킹 계획도 살펴본다.습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실
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[게시일 2004년 10월 1일]
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