본 논문은 지형중심 게임에서 깊이레벨에 기반한 텍스처 분석 테이블(TAT)을 이용하여 높이에 따라 정의된 지형 객체들을 효율적으로 생성 시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에서는 맵에디터 상에서 지형의 텍스처와 지형의 사실적 표현을 위해 나무나 바위 등의 지형 객체를 수작업으로 편집하였는데 제안한 알고리즘을 적용하면 깊이 단계별 최소의 지형 텍스처만을 사용하여 매우 다양한 종류의 지형 텍스처를 생성해 낼 수 있으며, TAT로부터 깊이 정보값을 활용하여 자연-객체들(Natural Object)을 자동으로 생성시킬 수 있다. 이로써 게임 지형을 제작하는데 불필요한 작업량을 줄일 수 있으며, 그만큼 인공-객체들(Artificial Obejct)을 생성하는데 많은 시간을 투입할 수 있다.
양자 컴퓨터는 기존의 클래식 컴퓨터와 달리 양자역학 원리를 활용해 정보 처리를 수행하며, 특정 문제들을 훨씬 빠르게 해결할 수 있다. 양자 컴퓨터는 큐빗을 기본 단위로 사용하고, 아다마르 게이트, CNOT 게이트, 파울리 게이트, 토플리 게이트 등을 조합하여 양자 회로를 구성한다. Toffoli 게이트는 유니버설 게이트 중 하나로, 세 개의 큐빗을 입력받아 조건부 (Controlled-Controlled) NOT 연산을 수행한다. 이 게이트는 복잡한 작업을 기본 양자 게이트로 분해할 수 있어, 회로의 게이트 수, 깊이 및 오류율 측면에서 최적화할 수 있다. 기본 양자 게이트 중 T 게이트는 노이즈와 오류에 영향을 받을 수 있으므로, T 게이트의 수와 깊이를 최적화하는 것이 중요하다. 본 논문은 Toffoli 게이트 분해를 통해 양자 회로의 게이트 수와 깊이를 최적화하는 방법을 조사한다.
본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호화기에서 사용되는 TU(Transform Unit) 분할이 깊이에 따라 속도와 화질과 압축률에 미치는 영향을 분석한다. 현재 HD 영상의 표준 부호화기로 사용되던 H.264/AVC 를 대신할 차세대 부호화기인 HEVC 에 대한 표준화 작업이 이루어지고 있으며 이러한 HEVC 부호화기의 특징 중 하나로 영상 압축 시 CU, PU, TU 로 세분화 된 단위를 사용한다는 점을 들 수 있다. HEVC의 reference software 인 HM 의 경우 기존 H.264/AVC 에 비하여 UHD 영상에서 최대 40%에 가까운 비트 절감률을 보이지만 최적화가 이루어지지 않아 실시간 부호화에는 적합하지 않은 속도를 보인다. HM 에서는 각 CU 나 TU 에 대하여 quadtree 형식으로 분할하여 부호화를 수행한 후 최적의 분할 형태를 취하는 방식을 사용하기 때문에 많은 시간을 소요하게 되며 분할되는 깊이에 비례하여 기하급수적으로 속도가 느려지게 된다. 본 논문에서는 TU 가 분할되는 깊이가 부호화 화질과 속도에 어느 정도 영향을 미치는지를 분석하고 화질 손상을 최소화 하는 최적의 TU 분할 깊이를 제안하여 보기로 한다.
본 연구에서 퇴사량조사 실적 및 유량-유사량 관측 자료, 상 하류 수위-유량 자료를 보유하고 있는 B 저수지를 대상으로 3차원 수치모형을 이용하여 저수지 퇴사분포를 분석해 보았다. 또한 수치모형의 검증을 위하여 저수지내 6개 지점에 대한 시추 샘플링을 통해 퇴적토의 깊이를 측정하였다. 퇴적토 샘플링시 시료의 교란을 방지하기 위하여 동일지점에서 2회 샘플링 작업을 수행하였다. 샘플링 시료는 원지반과 퇴적지반의 구분을 위하여 시료분석 이전에 각 단면별 깊이를 측정하였으며, 시료는 각 단면별로 물리적 특성시험을 통해 압밀도를 측정하여 퇴적토의 깊이를 산정하고 수치모형시 검증 자료로 사용하였다. 본 연구에서는 3차원 수리해석과 함께 유사의 이송, 침식, 퇴적현상을 연동하여 모의 가능한 Delft3D 모형을 이용하여 B 저수지에 대한 유사 이송모의를 수행하였다. 모의 결과 저수지의 하폭이 넓어지는 지형 및 만곡부 인근에서 퇴적이 진행되는 결과를 보였으며, 퇴적토 시료와 비교한 결과 퇴적토 깊이는 일부 차이가 있었으나, 퇴적분포 양상은 유사한 결과를 보였다.
특정작가나 한 작품만을 대상으로 한 여러 연구자들의 다양한 논의를 한데 묶은 단행본 출간이 점차 활기의 조짐을 띠고 있다. 이와 함께 각종 문학지들도 매호 작가론 특집을 경쟁적으로 수록하고 있어 주목을 끄는데, 이는 곧 우리 문학연구의 폭과 깊이가 어느 수준에까지 이르러 있는가를 반영하는 작업들로 받아들여진다.
본 연구에서는 전화, 화상, 디지털가면을 활용한 화상상담 등 3가지 온라인상담 방식과 대면상담이 회기별 깊이 및 순조로움, 작업동맹, 그리고 사후만족도에서 어떤 차이가 있는지를 비교하였고 사후 면접을 통해 내담 경험에 대한 질적 자료를 수집하여 비교 분석하였다. 실험에 참여한 40명의 대학생들은 4집단으로 나뉘어져 각 3회기씩의 상담을 받았고 매회기 직후, 혹은 상담 종료 후 설문 혹은 면접조사가 진행되었다. 분석 결과, 회기의 '깊이'에 대한 평가는 4집단에서 유사하게 나타났으나, 전화와 가면화상상담에서는 대면상담에 비해 1, 2회기에 '순조로움'을 더 높게 평가하는 것으로 나타나, 온라인상담에서 익명성이 보장될 때 내담자의 사회적 불안을 감소시키는 것을 알 수 있었다. 매회기 작업동맹 수준과 상담만족도는 4가지 상담방식 간에 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다. 사후면접자료를 통해 각 집단 참여자들의 미묘한 경험 차이들이 파악되었다. 본 연구는 향후 다양한 온라인상담 방식을 개발하고 실행해 나가는데 기본 정보를 제공할 것으로 기대한다.
1. 트랙터 삼점히치탑재형 지중살포기 가. 5련 치즐푸라우에 의해 토양 파쇄가 이루어지고 용적식 워블판 펌프에 의해 지중에 압송 살포하는 구조로 설계 제작되었다. 나 슬러리 가축분뇨살포기의 지중깊이별 축분살포기 견인력은 토앙파쇄 깊이 50mm에 비해 100mm일 때 550kgf에서 600kgf로 조금 증가하였으나 토양파쇄 깊이 150mm에서는 약 800kgf로 급격히 증가하였다. 다. 슬러리가축분뇨 송출장치로 오수펌프와 토출관 사이 압력조절탱크 설치로 분뇨토출 분지관의 살포균일성을 높일 수가 있었다. 2. 트랙터 견인형 지중살포기 가. 5련 치즐플라우에 의한 토양파쇄 후베인형 진공펌프에 의해 슬러리 가축분뇨를 지중에 압송 살포하는 장치로 제작되었다. 나. 슬러리 가축분뇨 지중살포기의 살포 깊이별 견인력은 반 건조 상태인 논 토양의 경우 지표살포 683kgf, 살포 깊이 l0cm에서 1,062kgf, 깊이15cm에서 1,214kgf로 나타났으며, 살포 깊이 20cm에서는 트랙터의 슬립발생 증가하여 작업이 곤란하였다. 다. 시작기의 밭 토양에서 견인력은 지표살포 784kgf, 살포 깊이 l0cm에서 997kgf, 깊이 15cm에서 1,320kgf, 깊이 20cm에서 1,670kgf로 나타나 살포 깊이가 증가함에 따라 견인력이 크게 증가하는 경향이었다. 라. 슬러리가축분뇨를 토양에 압송$\cdot$살포하는 송출관에 분배관 설치로 토출관간 슬러리가 축분뇨의 토출균일성을 높일 수 있었고, 송출관의 압력조절밸브를 조정하면 10a당 살포량 조절이 가능하였으며, 지중살포 깊이는 10${\~}$15 cm 수준이 적합한 것으로 판단된다.
고전문서는 우리 가 상상할 수 없을 만큼의 문화와 지식의 깊이를 지니고 있다. 이러한 문화와 지식을 바탕으로 새로운 지식을 창출해내기 위한 고전문서의 전산화 작업은 필수적인 과제이다. 따라서, 최근 대규모의 고전문서 전산화 작업이 많이 진행되고 있다. 이러한 수백만 혹은 수천만 페이지에 달하는 대규모 고전문서 전산화 작업에서 가장 어렵고 비용이 많이 소요되는 분야는 고전문서의 의미적 특징을 최대한 손상시키지 않고 데이터베이스를 구축하는 일이다. 그러므로 본 논문에서는 고전문서의 특성을 고려하여 데이터베이스를 구축하고 관리할 수 있는 고전문서 편찬 관리시스템에 대하여 소개한다. 특히 고전문서 전산화에 반드시 필요한 확장 한자의 입력 및 검색기능과 문서의 전후관계를 고러만 문서 구조정보의 처리, 그리고 이러한 모든 기능을 효율적으로 수행하기 위한 정보검색 시스템에 대하여 소개한다.
단안 영상에서 3차원 입체영상으로 변환한 결과물의 품질은장면의 물체들에게 부여한 깊이 정보의 정확도에 의존적이다. 영상의 매 프레임마다 장면의 물체들의 깊이 정보를 수동으로 입력하는 것은 많은 시간을 필요로 하는 노동집약적인 작업이다. 특히, 높은 자유도를 가진 관절형 물체인 인간의 몸은 고품질 입체변환에 있어서 가장 어려운 물체 중에 하나이다. 다양한 스타일의 옷, 액세서리, 머리카락들이 만드는 매우 복잡한 실루엣은 문제를 더욱 어렵게 한다. 본 논문에서는 단안 영상에 나타난 인간 오브젝트의 고품질 깊이 정보를 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 먼저, 적은 수의 사용자입력을 기반으로 3 원 템플릿 모델을 순차 관절 각도 제약을 가진 자세 추정 방법을 통해서 영상에 등장하는 2차원 인간 오브젝트에 정합한다. 정합된 3차원 모델로부터 초기 깊이 정보를 획득한 뒤, 컬러 세그멘테이션 방법을 기반으로 한 부분 깊이 전파 방법을 통해 세밀한 표현을 보장하며 누락된 영역을 포함하는 최종 깊이 정보를 생성한다. 숙련된 아티스트들의 수작업 결과물과 제안된 방법의 결과물을 비교한 검증 실험은 제안된 방법이 단안 영상에서 동등한 수준의 깊이 정보를 효율적으로 생성한다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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