Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.836-840
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2007
Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 Particle Image Velocimetry (PIV)를 자연하천이나 실험실에서 넓은 영역($4m^2{\sim}45,000m^2$)에 적용할 수 있도록 확장시킨 것으로 지난 10여년 이상 세계적으로 널리 이에 대한 연구가 진행되고 있다. PIV는 seeding, illumination, recording 그리고 image processing으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모의 흐름해석을 할 수 있도록 seeding, illumination에 대한 조정이 필요하고, 촬영된 image에 대한 왜곡을 없애는 작업이 필요하다. LSPIV는 PIV의 네가지 단계를 포함하여 seeding, illumination, recording, image transformation, image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 구성되어진다 (Li, 2002). LSPIV를 일반 하천에 적용시, 자연발생적인 tracers - 난류로 인한 표면 교란, 부유물, 수공구조물로 인해서 발생하는 자연 발생되는 거품 - 가 풍부해서 seeding이 불필요한 경우를 제외하고는 정확한 유속장의 해석을 위하여 인공적인 seeding을 필요로 한다. 일반적으로 Seeding 재료로 많이 이용되는 것은 wood mulch, Ecofoam, grain-straw 등이다. 하천에서 자연발생적 혹은 인위적 seeding을 하였을 때 이들 tracers의 물리적인 속성으로 바람에 쉽게 영향을 받고 이로 인하여 실제의 물표면유속을 대표하지 못하는 경우가 있다. 이에 실험실의 개수로에서 여러 가지 이용 가능한 tracers에 대하여 바람에 의한 오차 발생의 정도를 조사하였다. 실험에 사용된 seeding 재료로는 black polypropylene, Ecofoam, white polystyrene의 세가지를 이용하였다. black polypropylene (SG=0.92)과 white polystyrene (SG=0.0125)은 폭 1 m 이내의 개수로 실험 장치에서 유속장의 해석에 많이 이용되고 Ecofoam (SG=0.0065)은 수리 모형실험에서 많이 이용된다. seeding 물질에 따른 바람의 영향을 분석하기 위해서 폭 60cm의 개수로에서 seeding 물질을 변경하면서 펌프의 조작에 의해 3가지 단면평균유속을 발생시키고, 각 평균유속조건에 대해 4가지의 바람세기 - 바람이 없을 때와 팬의 바람세기를 1단, 2단, 3단으로 조정 - 를 발생시켰으며, 개수로위에서 촬영한 이미지의 상류측기준점으로부터 0.3556m 하류 지점을 횡단하는 단면의 표면유속을 측정하여 비교하였고, 그 단면의 중앙에서 물표면 바로 위 지점의 풍속을 측정하였다. 각 Seeding 물질에 대해 팬을 켜지 않았을 때, 즉 바람의 영향이 없을 때 측정한 표면유속을 바람의 세기가 변한 경우의 기준 표면유속으로 이용하였다. 본 연구의 결과 비중이 0.01 내외인 Ecofoam과 white polystyrene에 비해 비중이 0.92인 black polypropylene은 대부분이 물속에 잠겨 있어 흐름과 거의 일치하여 움직임을 알 수 있었다. 또한 흐름의 평균유속이 0.165 m/s의 저유속에서 바람이 tracers에 미치는 영향이 평균유속 0.558m/s인 경우보다 커서, 바람의 세기의 증가에 따라 표면유속 측정값이 급속히 감소되었다. 흐름의 평균유속이 큰 경우에는 바람이 tracer에 마치는 영향이 현격히 줄어듬을 보이고 있다. 결론적으로 유속이 증가함에 따라 바람의 영향은 감소하나, 바람의 영향을 최소화시키기 위해서는 가급적 비중이 큰 물질(0.5
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06d
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pp.304-306
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2006
본 논문은 16비트 칼라 LCD 디스플레이 장치를 갖는 휴대용 단말기에 영상을 이용한 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface : GUI)를 제공함에 있어 단말기의 저장 공간을 효율적으로 사용하기 위하여 대부분 비손실 영상 압축 기법을 사용하는데, 이들 압축 기법의 압축 효과를 높이기 위한 전처리 과정 방법에 대하여 기술한다. 전처리 과정은 일반적인 칼라 영상의 각 8비트로 구성된 R, G, B 컴포넌트를 16비트로 구성된 RGB 비트 수에 맞도록 원 영상의 칼라를 조정, 16비트로 축소된 칼라 영상에서 사용된 칼라 수를 계산하는 단계 칼라 수가 사용자가 입력한 칼라수의 임계값 보다 작은 경우 인덱스 칼라 이미지를 만드는 단계, 인덱스화된 영상과 칼라 수가 임계값 보다 큰 경우 16비트 칼라 영상을 대상으로 영상을 겹치지 않게 분할하는 단계 분할된 영상의 각 블록 단위로 Run의 평균 개수가 가장 많은 스캐닝 방법을 결정하는 단계 그리고 스케닝 순서에 따른 기존의 비손실 압축 기법을 적용의 순으로 이루어진다. 본 논문에서 기술한 전처리 단계를 거친 영상을 JPEG-LS에 적용하였을 경우 동일한 영상에서 약 $10{\sim}20%$의 압축 효율을 얻을 수 있었다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.11
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pp.3341-3355
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2000
최근 멀티미디어 문서의 개수가 기하 급수적으로 증가함에 따라, 사용자가 요구하는 멀티미디어 문서를 보다 효과적으로 저장 및 검색할 수 있는 멀티미디어 문서 검색 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 XML로 정의된 문서를 문서 구조 및 이미지 내용을 기반으로 보다 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. 효율적인 구조-기반 검색을 지원하기 위해서 구조 인덱스를 o2store 저장 시스템을 사용하여 구현한다. 아울러 내용-기반 검색을 지원하기 위해서 X-트리에 기반한 효율적인 고차원 색인구조를 구현한다. 마지막으로 구현된 멀티미디어 문서검색 시스템을 검색시간, 저장시간, 부가 저장 공간의 관점에서 성능평가를 수행한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.255-258
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2001
광선추적기법은 사진과 같은 고해상도의 영상을 만들어내는 렌더링 기법중의 하나이다. 이 기법은 이미지를 합성하는데 많은 양의 계산 시간을 필요로 한다. 병렬처리 기법이 광선추적에 계산양의 처리 기간을 감소하기 위하여 사용될 수 있다. 본 논문에서는 병렬 광선추적 기법을 MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 IBM Supercomputer 상에서 노드의 개수의 증가에 따른 속도 향상과 노드간에 전달되는 메시지의 크기에 따른 성능 향상을 실험하였다. 본 논문에서 실험한 병렬 광선 추적 기법으로 IBM SP 시스템 상에서 다양한 영상을 생성하였다. 영상은 분할가능하고 노드에 분배할 수 있기 때문에 병렬화 범주에 들 수 있으며 부하균형을 맞출 수 있다. 실험에서 프로세서수의 증가에 따른 이상적인 속도향상률(Speed-up rate)을 15개의 프로세서를 사용하여 얻을 수 있었다. 광선을 추적하여 영상을 합성해 낼 때 표현하고자 하는 영상이 단순한 객체로 이루어져 있다면 각 노드에 분산해줘야 할 작업의 크기는 복잡한 객체들로 구성된 영상보다 클 때 더 놓은 성능을 나타내었다. 분산작업의 크기가 작아 상대적으로 통신횟수가 증가할 때 렌더링시 효율저하를 나타내었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.1226-1228
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2022
FHD 이상을 넘어선 UHD급의 고해상도 동영상 콘텐츠의 수요 및 공급이 증가함에 따라 전반적인 산업 영역에서 네트워크 자원을 효율적으로 이용하여 동영상 콘텐츠를 제공하는 데에 관심을 두게 되었다. 기존 방법을 통한 bi-cubic, bi-linear interpolation 등의 방법은 딥 러닝 기반의 모델에 비교적 인풋 이미지의 특징을 잘 잡아내지 못하는 결과를 나타내었다. 딥 러닝 기반의 초 해상화 기술의 경우 기존 방법과 비교 시 연산을 위해 더 많은 자원을 필요로 하므로, 이러한 사용 조건에 따라 본 논문은 초 해상화가 가능한 딥 러닝 모델을 경량화 기법을 사용하여 기존에 사용된 모델보다 비교적 적은 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 연구 개발하는 데 목적을 두었다. 연구방법으로는 structure pruning을 이용하여 모델 자체의 구조를 경량화 하였고, 학습을 진행해야 하는 파라미터를 줄여 하드웨어 자원을 줄이는 연구를 진행했다. 또한, Residual Network의 개수를 줄여가며 PSNR, LPIPS, tOF등의 결과를 비교했다.
Kim, Dae-Yoo;Kim, Ho-Sung;Kim, Ji-Sang;Kim, Soo-Cheol;Hwang, Kwang-Il
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.422-424
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2011
시각장애인이 책을 읽을 수 있는 방법은 점자책 또는 오디오북이 있다. 그러나 점자책과 오디오북은 그 개수가 한정적이다. 또한, 점자책과 오디오북을 제작하는 데에는 상당한 시간이 소요된다. 이로 인해 시각장애인의 기본적인 독서권이 침해 받고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 영상처리, OCR, TTS 기법을 적용해 시각장애인용 독서 스탠드를 개발하였다. 제안하는 시스템에서는 문자 인식률 향상을 위해 왜곡된 이미지를 보정한 후 단편 블록화 과정을 추가로 적용하여 문자 인식률을 93%까지 증가시켜 실용성을 높였다. 개발된 시스템은 도서관 및 서점 등에 설치되어 시각장애인의 독서권을 확보하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.557-558
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2022
본 논문에서는 인공신경망을 통해 화면에 투영된 거품입자를 효율적으로 생성할 수 있는 기법에 대해 소개한다. 유체 시뮬레이션 기반으로 바다거품을 계산하기 위해서는 유체역학과 수치해석학에 대한 이해가 필요하며, 유속의 유기물, 풍속 등 다양한 물리적 요소를 고려해야하기 때문에 복잡하고 계산양이 커진다. 오일러리안(Eulerian)접근법에서는 격자의 해상도가 커지게 되고, 라그랑지안(Lagrangian)접근법에서는 입자의 개수가 많아지기 때문에 이 문제를 다루기 쉽지 않은 문제이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 분류 모델 학습을 통해 3차원 유체 시뮬레이션으로부터 투영된 2차원 스크린 이미지로부터 거품이 생성될 위치를 예측한다. 결과적으로 물의 스크린에 투영된 물 입자의 깊이와 가속도로부터 거품의 생성 위치를 예측함으로서 복잡한 수치해석학 없이 학습을 통해 효율적으로 거품을 표현하는 결과를 보여준다.
Kwon, Ohwi;Hong, Jin Hyuk;Kim, Ji-yeon;Noh, Young-Min;Kim, Jinseok;Noh, Jin-Won
The Journal of the Korea Contents Association
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v.19
no.11
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pp.22-32
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2019
The purpose of this study was to derive association between company's fringe benefits and retirement planning. The study analyzed the 2016 Korean Longitudinal Study of Ageing(KLoSA) and a total of 1,740 participants was included. To analyze the relationship between the number of the company's employee fringe benefit and the retirement planning, multiple logistic regression was conducted. As a result, we found multiple variables affecting the retirement planning including not only the number of the fringe benefits, but also the age, marital status, residence, private health insurance status, and subjective health status. Successful retirement planning for wage workers benefits not only the individuals or government, but companies also gain benefits such as improved productivity of workers and a better corporate image, so further research is needed on the effective implementation of the system, and the role of government to support this.
In the case of robot and Argument Reality applications using a camera in environments, a technology to estimate planes is a very important technology. A RGB-D camera can get a three-dimensional measurement data even in a flat which has no information of the texture of the plane;, however, there is an enormous amount of computation in order to process the point-cloud data of the image. Furthermore, it could not know the number of planes that are currently observed as an advance, also, there is an additional operation required to estimate a three dimensional plane. In this paper, we proposed the real-time method that decides the number of planes automatically and estimates the three dimensional plane by using the continuous data of an RGB-D camera. As experimental results, the proposed method showed an improvement of approximately 22 times faster speed compared to processing the entire data.
In this paper, we propose a method to accelerate BWN based on FPGA with limited resources for embedded system. Because of the limited number of logic elements available, a single computing unit capable of handling Conv-layer, FC-layer of various sizes must be designed and reused. Also, if the input feature map can not be parallel processed at one time, the output must be calculated by reading the inputs several times. Since the number of available BRAM modules is limited, the number of data bits in the BWN accelerator must be minimized. The image classification processing time of the BWN accelerator is superior when compared with a embedded CPU and is faster than a desktop PC and 50% slower than a GPU system. Since the BWN accelerator uses a slow clock of 50MHz, it can be seen that the BWN accelerator is advantageous in performance versus power.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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