호스트-타겟으로 연결되는 내장형 시스템 개발 환경에서 호스트의 링커는 크로스 컴파일된 목적 화일을 타겟의 모듈들과 링킹하고 타겟을 다운로딩한다. 본 연구에서는 이와 같은 링커를 목적 화일 형식에 종속적인 모듈과 독립적인 모듈로 세분화하였다. 종속적인 모듈은 목적 화일로부터 화일 형식에 독립적인 링킹 정보를 추출하고, 독립적인 모듈은 이 링킹 정보로부터 실제적인 링킹을 담당한다. 이와 같은 세분화는 내장형 시스템 개발 환경에서 타겟 시스템에 대한 이식성을 높일 수 있다. 또한, 본 연구의 링커는 로딩되는 목적 화일 뿐만 아니라 이미 로딩된 타겟 모듈들에 대해서도 재배치를 적용하는 점진적 원격 링킹을 수행한다. 링커의 점진적 원격 링킹은 모듈 단위로 타겟으로 링킹할 수 있기 때문에 모듈들을 통합하여 타겟으로 링킹하는 방식 보다 링킹 시간을 단축할 수 있다. SPEC95 정수형 벤치마크 프로그램들에 대한 실험 결과 평균 64.90%의 감소율을 보였다. 또한, 링커의 점진적 원격 링킹은 사용자가 목적 화일들의 링킹 순서를 고려하지 않고 임의의 순서로 링킹할 수 있는 편의성을 제공할 수 있다. 현재, 본 연구의 링커는 상용화 준비 중인 내장형 응용 개발 환경 ESTO의 [1] 내부 모듈로 개발되었다.
게임에서의 텍스트를 추출하고 이를 분석하고자 하였다. 기본적으로 그레마스의 구조생성기호학을 활용하여 텍스트를 분석하고자 하였는데, 연구방법론에서는 현상학, 해석에서는 정신분석학의 이론에서도 도움을 받았다. 구체적인 분석대상으로는 온라인게임인 스타크래프트, 리니지, 스페셜포스를 선택하였다. 연구문제는 이들 세 게임의 의미생성방식에 대한 탐구로 구성되었다. 각 게임의 의미생성방식은 구조생성기호학의 세 가지 층위에서 구분되어 연구되었다. 즉, 심층구조, 기호-설화구조, 담화구조의 세층위로 전환, 발화되면서 점진적으로 의미가 풍성해지는 과정이 탐구되었다. 각 게임의 차이, 나아가 게임 장르간의 차이는 주로 심층 수준의 차이에서 기인한다고 보인다. 이들 게임의 주요 공통점이자, 다른 매체와의 차이점은 행동자 모델에서 두드러지는데, 바로 이용자가 스스로 주체의 위치를 점하게 되는 것이다. 상호작용성으로 대변되는 게임의 특성은 이용자의 텍스트로의 적극적인 개입을 할 수 있게끔 한다. 이러한 적극적인 개입은 이용자가 스스로 텍스트의 주체가 되도록 허용하는데, 주체가 된다고 함은 곧 스스로의 욕망을 직접 대상에 투사하면서 텍스트를 창출함을 의미한다. 바로 이러한 점이 게임의 의미생성방식의 큰 특징이며 다른 매체들과의 주요한 차이점이기도 하다. 더불어 게임이 우리 문화와 사회에 커다란 영향을 미칠 수 있는 기제임이 입증되는 것이기도 하다.
이동체 데이터베이스에서 대용량 궤적 정보를 효율적으로 검색학기 위해서는 색인이 필요하다. 특히 궤적을 선택하는 과정과 선택된 궤적의 일부분을 추출하는 과정으로 이루어진 복합 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 궤적 보존을 지원하는 TB-tree와 같은 색인 구조가 적합하다. 그러나, TB-tree는 공간적인 인접성을 고려하지 않아 비단말 노드의 겹침과 사장 영역이 매우 커 영역 질의의 비용이 증가하는 문제가 있다. 이 논문에서는 복합 질의 및 영역 질의를 효율적으로 처리하기 위하여, TB-tree에서 사장 영역을 감소시킬 수 있는 최대 영역 감소 정책을 제시한다. 최대 영역 감소 정책을 공간 활용도를 최대로 유지하면서 사장 영역을 점진적으로 감소시키는 삽일 및 분할 정책으로서 TB-tree의 비단말 노드의 겹침을 줄여 영역 질의의 비용을 감소시킨다.
본 논문에서는 공간 계층 분해를 이용한 3 차원 메쉬 시퀀스 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선 각 점에 대한 시간적 궤적을 공분산 행렬로 표현하고, PCA(Principal component analysis)를 적용하여 시간 궤적에 대한 고유 벡터와 PCA 계수를 획득한다. 공간적인 예측을 통해 PCA 계수에 대한 벡터 차를 추출하고, 벡터 차와 그것에 대한 고유 벡터를 전송한다. 제안하는 방법은 PCA 계수 예측의 성능을 높이기 위해 점진적 압축에서 사용하는 공간 계층 분해 기법을 적용하여, 계수 예측에 효과적인 이웃 점을 지정하도록 한다. 또한, 이웃 점 개수를 사용자가 임의로 지정할 수 있도록 하여, 성능과 복잡도간의 트레이드 오프를 제어할 수 있도록 한다. 다양한 모델에 대한 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 성능을 확인한다.
급변하는 자연환경과 연안개발에 따른 해안침식이 가속화 되고 있어 사회, 경제적으로 해안침식문제가 부각되고 있다. 본 연구에서는 이러한 해안침식이 진행되고 있는 국내 최고의 해수욕장인 해운대 해수욕장의 장기해안지형변화에 대해 분석하였다. 항공사진은 실측과는 달리 경제적이며 측량 위험 부담이 적고 비교적 위성영상에 비해 고해상도라는 장점이 있으므로 이를 활용하였다. 지난 60여 년간의 항공사진을 이용하여 해안선을 추출하고 해빈면적을 산출하였다. 그리고 수심측량 및 GPS 측량 자료를 이용하여 보정거리와 보정면적을 계산함으로써 조위를 보정해주었다. 연구 결과, 해운대 해수욕장의 해안선이 점진적으로 후퇴하고 있으며 해수욕장 면적이 전체적으로 감소하고 있는 것으로 나타났다.
장면 전환 검출은 비디오를 구조화하고 비디오 연산을 수행하는데 필수적인 요소이다. 본 문에서는 기존에 제시된 컬러 히스토그램과 x2 히스토그램을 합성한 새로운 방법의 장면 전환 검출 방법을 제시한다. 특히 이 방법은 비디오 프레임들의 차이값 추출 방법들의 단점을 극복하고 장점을 최대한 활용한 방법이다. 그리고 매우 빠르게 화면이 지나가는 급진적 장면 전환 검출에서 느리게 화면이 진행하는 점진적 장면 전환 검출까지 모두 검출할 수 있다. 실험을 통해서 본 방법이 기존의 방법보다 우수하다는 것을 보여주고 있다.
본 논문은 볼륨 데이터를 입력받아 계층성을 지원하는 등밀도 표면을 재구성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 입력 볼륨 데이터에서 볼륨 피라미드를 구성하고 해상도가 최저인 피라미드의 최상단 볼륨에서부터 셀경계표현 방법을 이용하여 조악한 초기 메쉬를 생성하며, 이 메쉬를 표면축소기법을 사용하여 반복적으로 변형하여 O(3)-인접성 조건하에서 추출한 등밀도점을 잘 근사할 수 있도록 한다. 제안된 방법은 생성되는 표면이 압축이나 점진적인 전송 등과 같은 다중 해상도 알고리즘에 활용될 수 있다는 장점이 있다.
점진 학습은 비교적 높은 얼굴 추적 성능을 보이지만, 환경적인 변화로 인해 추적에 오차가 발생하면 그 이후의 추적에 오차가 전파되어 추적 성능이 감소한다는 단점이 있다. 본 논문에서는, 다양한 변이 조건에서 강인하게 동작할 수 있는 선택적인 점진 학습 방법을 제안한다. 먼저, 개별 프레임에 대해 LBP(Local Binary Pattern) 특징을 추출하여 사용함으로써 조명 변이에 보다 강인하게 동작 할수 있고, Staggered Multi-Scale LBP를 사용하여 점진 학습에 사용할 패치(patch)를 선택하여 이전 프레임에서의 오차가 전파되는 것을 방지하였다. 실험을 통해, 제안한 방법이 조명 변이와 같은 환경적 변이가 존재하는 비디오 영상에 대해서도 기존의 추적 방법들보다 우수한 얼굴 추적 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
역전도 알고리즘은 연관 기억장치, 음성 인식, 패턴인식, 로보틱스등 여러 응용 분야에 다양하게 사용되고 있다. 그러나 새로운 학습 패턴을 추가적으로 학습시키려면 이전에학습했던 모든 패턴과 추가되는 패턴을 갖고 처음부터 새로운 학습을 수행하여야 한다. 이는 패턴의 개수가 점차 늘어날수록 학습에 소요되는 시간이 기하 급수적으로 길어지는 결과를 초래하게 된다. 따라서 주기적으로 다량의 데이터를 추가로 학습을 할 경우에 이러한 점진적 학습은 반드시 해결해야 할 문제점으로 간주된다. 본 논문에서는 기존의 신경망 구조는 그대로 유지하면서 대표 패턴을 추출해 추가 학습을 수행하는 방법을 제안하고 제안된 기법의 효율성을 위해 기계 학습 분야의 벤치마크로 많이 사용되는 Monk's data와 Iris data에 적용해 보았다.
치아 스케일링은 치아에 단단하게 결착된 치석을 제거하는 치과 시술로서 치아 우식 및 잇몸염증을 예방하는 중요한 시술이다. 특히 요즘에는 치료시간의 단축을 통한 효율성 증대의 목적으로 전기적 에너지를 미세한 진동에너지로 바꾸는 원리를 활용한 초음파 스케일링 기법이 많이 행해지고 있다. 하지만 치아 및 치석 확보에 따른 어려움으로 인해 스케일링 시술을 충분히 훈련하기란 쉽지 않다. 본 논문에서는 사용자가 가상현실을 통해 시각 및 촉각 피드백을 받으며 초음파 스케일링 시술을 훈련할 수 있는 치아 스케일링 시뮬레이션을 위한 알고리즘을 제안한다. 치아, 치석 및 잇몸의 볼륨모델과 스케이러 팁을 구성하는 각 부문의 관통깊이를 이용한 햅틱 랜더링 기법을 적용하여 스케일러의 모양에 따른 햅틱 피드백을 생성하였다. 그리고 치아의 손상을 줄이기 위해 스케일러의 팁 부문이 치아 표면에 되도록 평형을 이루어야 한다는 점에 입각하여, 치석을 구성하는 복셀들의 치아 디스턴스필드 값 비교를 통해 치석과 치아 사이의 접착면을 추출하고 스케일러의 팁 부분과 충돌하는 추출된 집착면의 각도를 고려한 스케일링 알고리즘을 구현하였다. 또한 수동 스케일링과는 달리 초음파 스케일링은 초음파의 진동에너지에 의해 점진적으로 치아와 치석 사이의 결속력이 감소된다는 점에 착안하여 치아와 치석의 접착면을 구성하는 지점 사이의 거리에 따른 결속력 감쇠 모델을 고안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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