본 논문에서는 영상 볼륨 데이터의 내부 3차원 객체들을 표현하기 위하여 색상 전이함수와 불투명도 전이함수를 사용하였다. 대체로 전이함수에서 경계부분이 만나는 지점의 값 설정이 모호하므로 볼륨 렌더링의 대상이 되는 시각 객체를 구분하기 위하여 영상이 가지는 특징들과 각 객체들 사이의 분할방법으로 객체 경계의 특징값 추출에 역점을 두었다. 따라서 공간상의 영상 기울기 특징 값을 추출하였으며 GPU의 효율을 증대시켜서 다차원 전이함수를 생성하였다. 그러므로 이 함수들을 그래픽 하드웨어 기반에 3차원 질감사상의 객체 경계 가시화 방법을 수행함으로써 좋은 연구결과를 얻게 되었다.
사전 학습된 Transformer 기반 언어 모델은 자연어처리 시스템에 적용되었을 시 광범위한 사례에서 큰 폭의 성능 향상을 보여준다. 여기서 사전 학습에 사용되는 언어 모델링 태스크는 비지도 학습에 속하는 기술이기 때문에 상대적으로 데이터의 확보가 쉬운 편이다. 하지만 몇 종의 주류 언어를 제외한 대부분 언어는 활용할 수 있는 언어 자원 자체가 희소하며, 따라서 이러한 사전 학습 기술의 혜택도 누리기 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 상황에서 발생할 수 있는 자원 희소성 문제를 극복하기 위해 이종 언어 간 전이 학습을 이용하는 방법을 제안한다. 본 방법은 언어 자원이 풍부한 언어에서 학습된 Transformer 기반 언어 모델에서 얻은 파라미터 중 재활용 가능한 부분을 이용하여 목표 언어의 모델을 초기화한 후 학습을 진행한다. 또한, 기존 언어와 목표 언어의 차이를 학습하는 역할을 하는 적응층들을 추가하여 이종 언어 간 전이 학습을 돕는다. 제안된 방법을 언어 자원이 희귀한 상황에 대하여 실험해본 결과, 전이 학습을 사용하지 않은 기준 모델 대비 perplexity와 단어 예측의 정확도가 큰 폭으로 향상됨을 확인하였다.
모션 전이 기법은 주어진 모션 시퀀스를 타겟 대상의 움직임에 적용하는 기법이다. 사실적인 모션 전이를 위해서는 소스와 타겟 휴먼의 포즈, 형태 및 카메라 정보를 기반으로 한 모션 정보가 필요하다. 본 논문은 최근 3 차원 인체 모델링에서 우수한 성능을 보인 SMPL 을 이용하여 정교한 모션 정보를 추출하고 이를 통한 모션 전이를 수행 할 수 있는 기법을 보인다. 소스와 타겟의 SMPL 매개 변수를 사용하여 모션 정보를 나타내고 이를 통해 encoder 로부터 추출된 특징 맵을 변형하여 모션 전이를 수행한다. 제안하는 기법의 정성, 정량적 분석을 보이고 휴먼 모션 전이 기법에 대한 향후 연구 방향을 제시한다.
프로그래밍 언어 교육에서 일반적으로 학습자들은 블록 기반 프로그래밍 언어에서 텍스트 기반 프로그래밍 언어 순서로 학습한다. 블록 기반 프로그래밍 언어나 텍스트 기반 프로그래밍 언어는 여타의 프로그래밍 언어들과 마찬가지로 프로그래밍의 기본 논리는 동일하나, 형태, 언어적 특성 및 사용 등에 대하여 다소 차이가 있다. 따라서 본 연구에서는 학습자들의 블록 기반 프로그래밍 언어에서 텍스트 기반 프로그래밍 언어로의 유연한 학습 전이를 돕기 위한 프로그램의 설계 방안을 선행 조직자의 제시, 학습 콘텐츠의 체계화, 단순하고 직관적인 화면 구성으로 제시하였다.
최근 자기간섭제거 기술의 발전으로 무선 네트워크에서 전이중통신이 가능하게 되었다. 전이중통신은 같은 채널에서 동시에 송/수신을 할 수 있기 때문에 차세대 무선통신기술로 주목 받고 있다. 기존 MAC(Medium Access Control) 프로토콜들은 반이중통신을 기반으로 설계되었기 때문에 전이중통신에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 전이중 MAC 프로토콜을 설계할 때 고려해야 될 사항에 대해 논의하고, 이를 바탕으로 새로운 전이중 MAC 프로토콜을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 MAC 프로토콜과 기본 전이중통신을 비교하여 성능향상을 확인한다.
본 논문은 전이 영역에서 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용한 multi-level thresholding 방법을 제안한다. 대부분의 임계치 기반 영상 분할은 영상의 히스토 그램 분포를 기반으로 임계치를 결정한다. 그러므로 많은 처리시간과 기억공간을 요구할 뿐만 아니라 복잡하고 무분별한 히스토 그램 분포를 가지는 실영상에서의 임계치 결정에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 영상의 대표적인 성분들로 구성된 전이 영역을 추출한 후 퍼지 클러스터링 알고리즘에 의해 최적의 임계치를 결정한다. 전이 영역을 추출하기 위해 이용되는 지역적 엔트로피는 잡음에 강건하며 영상에 내재된 정보를 잘 표현한다는 특성을 가진다. 그리고 퍼지 클러스터링 알고리즘은 복잡하고 무분별한 분포의 실영상에 대해서도 정확히 임계치를 설정할 수 있으며 multi-level thresholding으로 쉽게 확장이 가능하다. 다양한 실영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 향상된 성능을 가짐을 보였다.
자연스러운 텍스트를 생성하기 위해서는, 한번 언급된 대상을 지시하기 위한 대용화(pronominalization)과정이 필수적이며, 특히 한국어에 빈번히 발생하는 영형(zero pronoun)을 자연스럽게 생성하는 것이 중요하다. 본 논문에서는, 비용기반 중심화 이론(cost-based centering theory)을 적용하여, 선행 발화의 중심 전이(center transition)가 현 발화의 영형에 미치는 영향을 살펴본다. 이를 위해, 영형으로 실현될 수 있는 명사를 중심화 이론에 기반해 문장간 현저성, 문장내 현저성, 문장간/내 현저성을 가지는지의 여부로 4가지 유형(Npair, Ninter, Nintra, Nnon)으로 정의하고, 유형별로 영형 현상을 고찰하였다. 그 결과, 기존에 중심화 이론에서 배제되었던 명사들이 선행 발화의 중심 전이로 설명될 수 있음을 밝혔다. 또, 선행 발화의 중심 전이를 이용한 영형 생성 모델을 구축하여 다양한 자질을 적용한 영형 생성 모델의 성능과 비교하였다.
본 논문에서는 2개의 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 중계기로 활용하는 데이터 페리 기반의 가상 전이중 중계전송 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 2개의 UAV의 높은 이동성을 활용하여 데이터 페리 기반으로 통신하고자하는 대상과의 거리를 좁힌 후 송수신을 진행한다. 또한, 제안하는 기법은 가상 전이중 중계전송을 통해 반이중 중계전송의 성능 제약 및 전이중 중계전송의 구현 제약을 극복할 수 있다. 또한, IRI(Inter-Relay Interference)에 의한 성능 제약을 완화하기 위해 2개의 UAV에 대한 이동경로의 중심점을 조절하는 알고리즘도 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 중심점 조절 알고리즘에 의한 중심점 이동 결과를 보인다. 제안하는 기법의 성능 평가를 진행한 결과, 기존의 고정된 중계기를 활용한 중계전송 방식에 비해 제안하는 중계전송 기법에서 더 높은 시스템 종단 간 평균 SE(Spectral Efficiency) 성능이 나타났다.
전립선암에서 뼈는 가장 흔한 전이병소이며, 전립선암의 질병 상태를 파악하고 치료 반응을 평가하기 위해서는 전이성 골병변의 평가가 필수적이다. 거세 저항성 전립선암은 남성호르몬을 거세 수치로 떨어뜨렸음에도 불구하고 암이 진행하는 상태를 의미하며, 이 상태에서는 원격 전이가 빈번하게 발생한다. 거세 저항성 전립선암의 치료 반응을 객관적으로 평가하기 위해 뼈스캔을 기반으로 한 Prostate Cancer Working Group 3 (이하 PCWG3) 가이드라인이 발표되었으나 실제 이를 쉽게 숙지하여 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 종설에서 PCWG3 가이드라인에 준한 거세 저항성 전립선암의 뼈스캔 기반 골병변 반응 평가를 위한 구체적인 영상 획득 방법 및 치료 반응 평가법을 소개하고자 한다.
현재 IPv6(Internet Protocol Version 6) 도입을 위한 시험망이 세계 각국에서 구축되어 있으며, 이러한 IPv6망을 인터넷 망에 연결하기 위한 IPv6로의 전이에 대한 연구가 활발하게 추진되고 있다. 그러나 현재 대부분의 전이 기술 및 전이 메커니즘들은 고정망을 기반으로연구되고 있기 때문에 이러한 전이 메커니즘들을 수정과정 없이 이동망으로 적용하기에는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 IPv6로의 전이 단계에서 이동 노드의 IP버전에 무관하게 이동 노드에게 이동 서비스를 제공하기 위한 계층적 이중 스택 이동 에이전트(Hierarchical Dual Stack Mobility Agent)[1] 개념을 서술하고 이에 대한 구현 알고리즘을 제시 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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