IT 환경이 점점 복잡해지고 인프라의 규모가 커지면서 정보시스템의 안전성과 데이터의 가용성에 대한 인식이 더욱 가중되고 있다. 이처럼 정보자산의 가치가 중요시되는 시점에서 재해복구 대응책을 위한 고성능 백업시스템에 대한 연구는 비즈니스에 직접적인 영향을 미치는 분야이다. 그러므로 본 연구는 고성능 백업시스템을 위한 복제 데이터의 정합성검증을 시행하였다. 그리고 DB 테이블 복제 처리 성능 비교와 네트워크 대역폭에 따른 복제 시스템의 트랜잭션 처리 속도와 성능 평가를 시행하였다.
The windshield of a vehicle plays an important role in ensuring driver safety and maintaining visibility. To prevent issues such as frost and mist from occurring inside and outside the vehicle, research related to the defrosting performance of the windshield is being conducted. Evaluating defrosting performance requires accurate thermal flow analyses. Therefore, in this study, a defrosting duct was constructed within a chamber at an actual vehicle scale to evaluate its performance, and a finite element model was developed and verified. To evaluate defrosting performance, the temperature of the windshield was measured under condition with a mass flow rate of 0.1 kg/s, which corresponds to that of a typical midsize vehicle. A total of 45 thermocouples were arranged at equal intervals of 9 widths and 5 lengths on the windshield to measure the temperature and compare it with the temperature predicted through finite element analysis. A volume grid was created in the main flow area to ensure accurate thermal flow analyses, and a prism layer was added at the interface between the windshield and fluid. In total, 6 million grid systems were formed. Comparing the temperature fields of the experimental results and the finite element analysis results confirmed a similar defrosting pattern, with an average temperature difference of 0.64K.
본 논문에서는 퍼지 트리플을 사용하는 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 이미지 내 객체들 사이의 공간 관계는 내용 기반 이미지 검색을 위해 사용되는 주요한 속성들 중의 하나이다. 그러나, 기존의 트리플을 이용한 이미지 검색 시스템들은 개념 기반 검색 방법을 지원하지 못하고, 방향들 사이의 근사 정합을 처리하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 개념 기반 정합과 근사 정합을 지원하는 퍼지 트리플을 이용한 이미지 검색 방법을 제안한다. 개념 기반 정합을 위해서는 퍼지 소속성 집합으로 이루어진 시소러스가 사용되며, 근사 정합을 위해서는 방향들 사이의 관계를 정량화 하기 위한 k-weight 함수가 각각 이용된다. 이 두 가지 정합은 퍼지 트리플 간의 퍼지 정합을 통하여 균일하게 지원될 수 있다. 본 논문에서는 또한, 개념 기반 정합과 근사 정합에 대한 검색 효과를 정량적으로 평가하는 작업을 수행한다. Abstract This paper proposes an inexact and a concept-based image match technique based on fuzzy triples. The most general method adopted to index and retrieve images based on this spatial structure may be triple framework. However, there are two significant drawbacks in this framework; one is that it can not support a concept-based image retrieval and the other is that it fails to deal with an inexact match among directions. To compensate these problems, we develope an image retrieval technique based on fuzzy triples to make the inexact and concept-based match possible. For the concept-based match, we employ a set of fuzzy membership functions structured like a thesaurus, whereas for the inexact match, we introduce k-weight functions to quantify the similarity between directions. In fuzzy triples, the two facilities are uniformly supported by fuzzy matching. In addition, we analyze the retrieval effectiveness of our framework regarding the degree of the conceptual matching and the inexact matching.
본 논문에서는 홀 영역과 시차 불연속 영역을 개선하기 위한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 스테레오 정합 기법은 두 영상에서의 정합 점을 탐색하여 시차 지도를 추출한다. 하지만 기존의 스테레오 정합 기법들은 스테레오 영상의 베이스 라인 길이에 따라서 정확도와 정밀도가 반비례하는 문제점이 있다. 또한 영상의 폐색 영역과 특징 부족으로 인한 시차 불연속 영역이 존재한다. 제안한 기법에서는 개선된 AD-Census-Gradient 방법과 적응적 가중치 기반의 비용 결합을 통하여 불연속 영역과 오 정합 영역을 개선한 초기 시차 지도를 추출하였다. 그 후에 시차 지도 재생성 과정을 수행하여 오정합 영역을 개선함과 동시에 영상의 정밀도를 개선하였다. 실험 결과 제안하는 기법이 기존의 정합률이 높은 방법들과 비교하여 높은 수준의 정합률을 유지하면서 오정합 영역과 정밀도를 개선하였음을 보였다. 그리고 정합 오차율이 높은 영상의 경우, 최근에 발표된 스테레오 정합 방법들보다 정합 성능이 평균적으로 3.22(%)가량 증가하였다.
스트레오 영상 처리에 있어서 가장 중요한 단계는 좌우 영상간의 일치점을 찾는 영상 정합 단계라고 할 수 있다. 일반적인 영상 정합 방법으로는 영역 기반에 의한 방법과 특징점에 기반한 방법으로 나누어질 수 있다. 영역 기반의 방법은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있으며, 특징점에 기반한 방법은 처리 속도는 향상시킬 수 있으나 전체적인 변이도를 구할 수 없는 단점이 있다. 한편 이미지 데이터 자체의 애매함이나 잡음, 처리 과정에서 발생하는 모호성, 인식과 해석 단계에서의 불확실한 지식등을 효과적으로 다루기 위해 퍼지 기법을 이용한 영상 처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 각 픽셀의 밝기를 소속함수 값으로 변환한 후, 이 소속함수 값을 이용하여 좌우 영상의 일치점을 찾는 퍼지 스테레오 정합 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 몇 가지 스테레오 영상에 적용하여 그 유효성을 입증한다.
본 논문에서는 정합필터 기반의 IEEE 802.15.4a chirp spread spectrum (CSS)을 위한 새로운 주파수 오프셋 추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 주파수 오프셋 추정 알고리즘은 연속되는 동일한 심볼 간의 차등 위상을 계산함으로서 주파수 오프셋을 추정하였다. 하지만 CSS는 긴 십볼 구간과 가드 구간을 포함하고 있어 기존의 방법으로 주파수 오프셋을 추정하였을 경우 위상 모호성이 발생한다. 특히 정합필터 기반 수신기 구조에서 위상 모호성을 해결하지 않는다면 주파수 오프셋에 의한 정현파 간섭 현상으로 정합필터의 성능이 감소하게 된다. 따라서 본 논문에서는 위상 모호성을 해결하기 위해 정수부와 소수부 주파수 오프셋 추정을 분할화 하여 주파수 오프셋을 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 sub-chirp 간 정합필터 결과의 차등 위상을 계산 한 결과와 기존의 심볼 간 차등 위상 정보를 이용하여 정수부 주파수 오프셋을 추정하여 위상 모호성을 제거 한 후, 심볼 간 차등위상 정보를 통하여 소수부 주파수 오프셋을 추정한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 알고리즘은 정수부 주파수 오프셋 추정을 통해 위상 모호성 문제를 해결할 수 있음을 확인하였고 위상 모호성 이 발생하지 않는 경우에서도 기존의 알고리즘과 거의 통일한 성능을 보임을 확인하였다.
수치표고모델, 정사영상과 같은 공간영상정보를 구축하기 위해서는 입체영상을 이동한 영상정합(image matching)의 과정이 필수적이며, 단영상 또는 스테레오 영상을 이용하여 대상물의 3차원 정보를 재구성하고 복원하는 기술은 사진측량 및 컴퓨터 비전 분야의 주요 연구 중의 하나이다. 본 연구에서는 화소값의 유사성과 상호관계성을 고려하는 MRF 모델을 이용하여 영상정합을 수행하였다. MRF 모델은 공간분석이나 물리적 현상의 전후관계(contextural dependencies)의 분석을 위한 확률이론의 한 분야로 다양한 공간정보를 통합할 수 있는 방법을 제공한다. 본 연구에서는 기준영상의 화소에 시차를 할당하는 접근 방법으로 확률모델의 일종인 마르코프 랜덤필드(MRF)모델에 기반한 영상정합기법을 제안하였고, 공간내 화소의 상호관계를 고려해주므로 대상물의 경계부분에서의 매칭 정확도를 향상시켰다. 영상정합문제에서의 MRF 기본가정은 영상 내 특정화소의 시차는 그 주위화소의 시차에 의한 부분정보에 따라 결정이 가능하다는 것이다. 깁스분포(gibbs distribution)를 사용하여 사후(posteriori) 확률값을 유도해내고, 이를 최대사후확률(MAP: Maximum a Posteriori)추정법을 이용하여 에너지함수를 생성하였다. 생성된 에너지함수의 최적화(Optimization)를 위하여 본 연구에서는 전역최적화기법인 multiway cut 기법을 사용하여 영상정합에 있어 에너지함수를 최소로 하는 이미지화소에 대한 시차레이블을 구하여 영상정합을 수행하였다.
다중센서 위성영상 간 통합 분석 및 융합과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 다중센서 영상 간 정합이 선행되어야 한다. 대표적인 정합 기법으로는 SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 같은 알고리즘이 존재한다. 그러나, 광학영상과 SAR (Synthetic Aperture Radar)영상은 취득 시 센서 자세와 방사 특성의 상이함으로 영상 간 분광적인 특성이 비선형성을 이뤄 기존 기법을 적용하기에 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 특징기반 정합기법인 SAR-SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 형상 서술자 벡터 DLSS (Dense Local Self-Similarity)를 결합하여 개선된 영상 정합기법을 제안하였다. 본 실험 지역은 대전 일대에서 촬영된 KOMPSAT-2 영상과 Cosmo-SkyMed 영상을 이용하여 실험하였다. 제안 기법을 비교평가하기 위해 특징점 및 정합쌍 추출에 대해 대표적인 기존 기법인 SIFT와 SAR-SIFT를 이용하였다. 실험 결과를 통해 제안 기법은 기존 기법들과 다르게 두 실험 지역에서 참정합쌍을 추출하였다. 또한 추출된 정합쌍을 통한 정합 결과 정성적으로 우수하게 정합되었으며, 정량적으로도 두 실험 지역에서 각각 RMSE (Root Mean Square Error) 1.66 m, 2.65 m로 우수한 정합 결과를 보였다.
본 논문에서는 영상의 다차원 명암도 증감에 기반을 둔 유사도 측정에 의한 효율적인 영상정합 방법을 제안하였다. 여기서 다차원 명암도는 영상의 4방향을 고려한 유사성 판정으로 영상이 가지는 속성을 더욱 더 많이 반영하기 위함이고, 명암도 증감은 인접 픽셀간의 밝기변화를 고려함으로써 좀 더 포괄적으로 유사성을 측정하기 위함이다. 또한 측정된 4방향 각각의 명암도 증감에 대한 정규상호상관계수를 구하고, 그 각각에 바탕을 둔 전체 정규상호상관계수, 각 방향의 상관계수에 대한 산술평균과 단순 곱 및 최대값으로 정규화된 상관계수의 산술평균과 단순 곱으로 정의된 유사도 계수로 각각 정합을 측정하였다. 제안된 방법을 22개의 243*243 픽셀 얼굴영상과 9개의 500*500 픽셀 인물영상을 대상으로 각각 실험한 결과, 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 정합성능이 있음을 확인하였다. 특히 각 방향의 상관계수에 대한 산술평균 유사도가 가장 우수한 신뢰성을 가지는 정합척도임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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