• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.353-355
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• 2022

본 논문에서는 외력에 의해 헤어가 움직일 때, 전체가 아닌 변형률이 큰 부분에 입자 제어점을 추가하여 베지에 곡선을 그리는 적응형 헤어 시뮬레이션 기법을 제안한다. 일반적인 정규화 샘플링을 통한 물리 시뮬레이션은 헤어의 움직임에 대한 정확도가 높은 반면, 계산량이 증가하고 메모리를 많이 차지하기 때문에 비효율적이다. 이 문제는 굽힘이 일어나는 특정 부분만 활용한 적응형 샘플링을 통해 해결할 수 있으며, 메모리뿐만 아니라 속도 측면에서도 모두 우수한 성능을 보인다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 굽힘 샘플링 기법은 헤어의 굽힘 패턴에 따라 실시간으로 표현되며 자연스럽고 부드러운 실제 헤어와 유사한 결과를 보여준다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.17D no.3
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• pp.185-192
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• 2010

In sensor network environments, each sensor measures the physical environments according to the sampling period, and transmits a sensor reading to the base station. Thus, the sample period influences against importance resources such as a network bandwidth, and a battery power. In this paper, we propose new adaptive sampling technique that adjusts the sampling period of a sensor with respect to the features of sensor readings. The proposed technique predicts a future readings based on KF (Kalman Filter). By using the differences of actual readings and estimated reading, we identify the importance of sensor readings, and then, we adjust the sampling period according to the importance. In our experiments, we demonstrate the effectiveness of our technique.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.451-453
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• 2001

본 논문에서는 향상된 AR 비디오 시스템을 위하여 장면내의 객체에 대한 그림자 모양 안쪽의 광휘 분포로부터 실제장면의 조명 분포를 추정하기 위한 새로운 메소드를 설명한다. 장면의 조명 분포는 확장된 빛의 근원에 대한 이산 샘플링에 의해 근사화되었고, 장면에 대한 조명 분포는 그림자 모양 안쪽의 광휘 분포로부터 장면내의 다른 객체 위에 알려진 모양의 객체에 의해 추정되었다. 그림자 안쪽 표면에 대한 반사 특성 대신에, 장면에 대한 조명 분포와 표면에 대한 반사 특성을 동시에 추정하는 반복적인 최적화 구조를 기반으로 한다. 또한, 장면에 대한 조명분포의 적응적 샘플링 방법을 소개한다. 전체적인 조명 분포에 대한 균일한 분리를 사용하기보다는 이전의 반복 지점에서 조명 분포에 대한 샘플링 방향을 적응적으로 증가한다. 적응적인 샘플링 구조를 사용한 추정방법은 보다 소수의 샘플링을 사용하여 전체적인 조명을 보다 효율적으로 추정할 수 있었다. 제안된 메소드는 복잡한 조명 환경아래라도 조명 분포를 추정하는데 매우 효율적이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.286-289
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• 2009

센서 네트워크 구조에서는 많은 수의 센서 노드들이 지속적으로 센서 데이터를 베이스 스테이션(Base Station)으로 전송한다. 각 노드의 샘플링 주기는 베이스 스테이션으로 전송되는 길목의 네트워크 자원인 대역폭, 계산 비용 등에 지대한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 샘플링 대상의 스트림 데이터 특성에 따른 각 노드의 샘플링 주기에 관련된 새로운 적응적 샘플링 기법을 제안한다. 본 논문에서는 KF(Kalman-Filter) 에 기반을 둔 예측 기법을 사용하였다. 이는 각 노드는 KF의 예측값과 실측값의 차를 사용하여 허용된 범위 안에서 자동적으로 샘플링 주기를 조정하는 방식이다. 따라서, 우리는 샘플링 대상의 데이터 특성에 따른 우선순위에 기반 네트워크 자원을 효과적으로 사용하고 Dual Kalman Filter(DKF) 기법과 결합하여 센서 네트워크에서의 가장 큰 문제 중 하나인 에너지 소비의 최소화하면서 효과적으로 근사 데이터 전송하도록 하여 에너지 소비량을 줄였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.559-562
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• 2022

본 논문에서는 젖은 머리카락의 응집력을 효율적으로 표현할 수 있는 적응형 샘플링 기법을 제안한다. 젖은 헤어는 인접 머리카락과 달라붙어 머리카락 하단으로 뭉치는 응집력 형태를 지닌다. 헤어 동역학은 수많은 입자 구조로 연결되어있으며 머리카락의 상호작용을 고려하는 젖은 헤어의 경우 응집력 계산이 개별적인 머리카락 단위로 표현되기 때문에, 이를 위한 계산과정을 효율적으로 풀어내는 것은 중요하다. 본 논문에서는 젖은 헤어의 시뮬레이션을 효율적으로 계산하기 위해 밀도와 각도, 그리고 포화도를 고려한 적응형 샘플링 기법을 제안한다. 이는 속도와 메모리 측면에서 최적화가 가능하며 헤어 입자의 추가와 삭제를 통해 사실적인 젖은 머리카락의 응집력 표현을 실시간으로 표현할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실제 젖은 헤어와 유사한 결과를 보여주며, 실시간 프로그램에서 사람의 젖은 모발 또는 동물의 젖은 털의 특징 등을 표현하는데 응용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.292-292
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• 2015

최근 상수관망의 물 공급 과정에서 여러 가지 원인으로 인해 물의 손실에 따른 비용손실이 발생하고 있다. 급수시스템의 경우에는 파열 및 누수발생과 관련되어 사용되는 비용은 분실되는 물의 직적비용, 급수시스템 수리에 따른 공사비용, 공급중지와 관련된 사회적 비용이 있다. 파열 및 누수를 신속하게 감지하는 것은 물 손실에 의해 발생하는 직접 및 간접비용을 줄일 수 있다. 그러나 국내의 경우 정기적으로 매년 1회 시행되는 상수관로에 대한 누수탐지작업으로 신속한 감지 및 즉각적인 대처를 할 수 없는 실정이다. 본 연구에서는 수도관에서 발생되는 파열 및 누수를 탐지하기 위하여 블록 유입부에 설치된 유량계의 샘플링 간격의 영향에 대한 연구를 실시하였다. 적응칼만필터 알고리즘을 이용한 가변 샘플링 간격은 최대 최소 샘플링 간격과 정규화된 잔차의 상한값과 하한값 도입하여 제시하였다. 샘플링 간격의 효과를 강조하기 위해 사인 곡선, 사다리꼴 파열, 불규칙 잡음으로 구성된 가상의 유량 데이터로 알고리즘에 대한 검증실험을 진행하였고 실험 결과 샘플링 간격이 길수록 긴 시간 동안 누수 및 파열에 대한 작은 잔차를 발생시켰다. 모의실험결과 샘플링 주기를 변경함으로써 분석에 필요한 유량 데이터의 샘플수를 크게 줄일 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.11B
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• pp.1038-1049
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• 2003

Exactly measuring traffic load is the basis for efficient traffic engineering. However, precise traffic measurement involves inspecting every packet traversing a lint resulting in significant overhead on routers with high-speed links. Sampling techniques are proposed as an alternative way to reduce the measurement overhead. But, since sampling inevitably accompany with error, there should be a way to control, or at least limit, the error for traffic engineering applications to work correctly. In this paper, we address the problem of bounding sampling error within a pre-specified tolerance level. We derive a relationship between the number of samples, the accuracy of estimation and the squared coefficient of variation of packet size distribution. Based on this relationship, we propose an adaptive random sampling technique that determines the minimum sampling probability adaptively according to traffic dynamics. Using real network traffic traces, we show that the proposed adaptive random sampling technique indeed produces the desired accuracy, while also yielding significant reduction in the amount of traffic samples.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.394-397
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• 2012

멀티미디어 장치와 사용자의 욕구가 다양해짐에 따라 이를 충족시키기 위하여 이미지 크기는 장치에서 지원하는 해상도나 사용자의 욕구에 맞게 조정되어야 한다. 이미지 업샘플링 방법은 크게 공간 도메인과 주파수 도메인에서 수행될 수 있다. 일반적으로 공간 도메인에서의 업샘플링 방법은 주파수 도메인의 업샘플링에 비해 상대적으로 주관적인 화질 측면에서 좋은 성능을 나타내지만 객관적인 성능이 낮다. 반대로 주파수 도메인에서의 업샘플링 방법은 객관적인 화질이 좋고 주관적인 화질 측면에서 상대적으로 성능이 낮게 나타난다. 본 논문에서는 공간 도메인과 주파수 도메인에서의 업샘플링 방법을 블록의 특성에 따라 적응적으로 업샘플링 방법을 선택하는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 방법은 객관적 성능 뿐 아니라 주관적 성능까지도 향상 시킬 수 있다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬에 비해 PSNR 측면에서 0.87dB~1.15dB 증가하고, 주관적 화질도 향상됨을 알 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.493-498
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• 2006

본 논문에서는 3D 파노라믹 가상 환경 생성을 위한 투영기반 메쉬 모델 생성 기법을 제안한다. 제안된 메쉬 모델 생성 기법은 멀티뷰 카메라를 이용해 다수의 시점에서 얻은 실내 환경의 3D 데이터로부터 메쉬 모델을 생성한다. 먼저 미리 보정된 카메라 파라미터를 이용해 입력된 임의의 3D점 데이터를 여러 개의 하위 점군으로 분할한다. 적응적 샘플링을 통해 각 하위 점군으로부터 중복되는 점 데이터를 없애고 새로운 점군을 생성한다. 각각의 하위 점군을 Delaunay삼각화 방법을 통해 메쉬 모델링하고, 인접한 하위 점군의 메쉬들을 통합하여 하나의 메쉬 모델을 생성한다. 제안된 메쉬 모델링 방법은 점군의 분할을 통해 각 부분의 메쉬 모델을 독립적으로 생성하므로 실내 환경과 같은 넓은 영역의 모델링에 알맞다. 또한, 적응적 샘플링을 통해 3D 데이터가 갖는 깊이 정보의 특징을 보존하면서 메쉬 데이터의 크기를 줄인다. 생성된 가상 환경 모델은 가상/증강현실 응용 어플리케이션 등에 적용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.721-723
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• 2005

본 논문에서는 영상 기반 항해를 위하여 최적의 영상 샘플링을 획득하기 위한 영상 샘플링 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 초기 과다 샘플링 된 영상열의 입력으로부터 장면 전역에 걸쳐 적절한 렌더링 품질을 보장하는 최소의 샘플링을 선택하는 감소 샘플링(decremental sampling)의 접근 방법을 기반으로 본 문제를 Set Covering 문제로 공식화한다. 각 시점으로부터 최상의 영상 품질을 보장하는 영역을 3D 와핑 알고리즘을 사용하여 포함 영역으로 표현하여, 이렇게 표현된 Set Covering 문제는 유전 알고리즘을 사용하여 최적화 문제로 설계한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법을 통해 최적 해를 구함으로서 만족할 만한 영상 기반 항해의 결과를 얻을 수 있었다.