특징 형상의 조합으로 표현될 수 없는 자유 형상을 가진 제품이 늘어남에 따라 자유형상을 효율적으로 변형시키는 기법이 필요하다. 여러 가지 자유형상 변형기법(FFD) 가운데에서 자유 형상을 파라메트릭하게 컨트롤하기 위해서는 조정 다각형 기반의 형상 변형 기법이 적합하다. 이에 따라 본 연구에서는 FFD 기법을 적용하여 자유형상 모델을 파라메트릭하게 컨트롤하기 위해 입력 모델에 대한 조정 다각형을 자동으로 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 크게 기본 조정 다각형 생성과 조정 다각형 최적화 단계로 나누어진다. 기본 다각형 생성에서는 1)입력모델을 직교 3방향에 투영, 2)투영된 결과에 대해 2차원 조정 다각형을 생성, 3)2차원 조정 다각형을 조합하여 3차원 기본 조정 다각형 생성의 단계를 거친다. 조정 다각형 최적화 단계에서는 기본 조정 다각형에 에지 및 면 연산자를 적용하여 입력 모델에 더욱 근사하는 최종 조정 다각형을 생성한다. 예제에서는 제안된 알고리즘을 통해 자동으로 생성된 조정다각형을 자동차 모델에 적용하여 모델의 형상을 변화시킨 결과를 보였다.
전기 저항 단층촬영법(ERT)은 대상체 내부 단면의 저항률 분포를 추정하고 이를 영상화하는 기술이다. ERT의 영상복원은 매우 비정치성이 강한 역문제의 일종으로 의미있는 영상을 얻기 위해서는 조정기법이 사용된다. 대표적으로 l2-norm 조정기법, l1-norm 조정기법, Total Variation 조정기법이 사용되며, 조정기법에 따라 ERT의 영상복원 성능이 달라진다. 즉, 상황에 맞는 적절한 조정기법의 사용은 ERT 영상 복원을 개선할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 모의실험을 통하여 상황에 따른 세 가지 조정기법의 영상복원 성능을 비교하였다.
이동 데이터베이스 체계에서 거래처리 기법은 정적 조정자에 의한 거래처리와 조정자 이주에 의한 거래처리 기법이 있다. 조정자 이주에 의한 거래처리 기법은 거래서비스 통화채널 변경이 이루어졌을 경우에 새로운 데이터베이스 서버에서 그 거래를 계속 처리해야한다는 조정자 이주 원리를 적용하는 것이고 조정자 정착에 의한 거래처리 기법은 거래서비스 통화채널 변경이 이루어졌을 경우라 할 지라도 그 거래를 시작한 데이터베이스 서버에 의하여 처리해야 한다는 정적 조정자 원리를 적용하는 것이다. 본 논문에서 이동 거래처리 기법들의 공정한 성능 비교연구를 위하여 기법들과 독립적인 성능모델을 개발하였다. 그리고 이동 거래처리 기법의 성능 모델을 자세히 설명하였고 성능평가의 신뢰성을 위하여 얻어진 모의실험 결과를 자세히 설명하였다. 결국, 이동 거래처리 기법들은 데이터베이스 서버에서 거래처리를 위한 메시지 이동을 최소화함으로서 시스템 성능을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 입체감을 보존하여 스테레오 영상의 크기를 조정하는 기법을 제안한다. 스테레오 영상의 디스패리티 데이터를 이용하여 좌우 영상의 중요 영역을 추출하고, 영상의 빈 공간을 인페인팅(inpainting) 기법을 통해 복원한다. 복원된 배경 영역의 크기를 선형적으로 조정하고, 중요 영역은 최대한 보존하도록 크기를 조정하여 배경 영역에 붙여 넣는다. 실험 결과 제안하는 알고리즘이 기존 이미지 크기 조정 기법보다 스테레오 영상의 중요 정보와 입체감을 왜곡하지 않고 보존함을 확인할 수 있었다.
차세대 무선통신에서는 높은 데이터 전송률을 필요로 하여 높은 밀도의 주파수 재사용을 요구하게 된다. 따라서 셀 간 간섭을 효율적으로 줄이는 방법을 필요로 하게 된다. 기존의 정적인 간섭 조정 기법들은 셀 가장자리 성능을 향상시키기 위해서 네트워크 전체의 성능을 희생한다는 단점이 존재한다. 한편, 높은 전송률을 필요로 하며, 동시에, 높은 신뢰도의 통신을 위해서 중계단말기를 사용한 OFDMA 중계 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 다중 셀 환경의 OFDMA 중계 네트워크에서의 셀 간 간섭을 적응적으로 조정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 셀 간 간섭을 줄여서 셀 가장자리 성능을 향상시킴과 동시에 네트워크 전체 성능 또한 향상시키는 것을 목적으로 한다. 모의실험을 통해, 제안된 알고리즘이 정적 셀 간 간섭조정 기법들 보다 셀 가장자리 성능과 네트워크 전체 성능이 우수함을 확인한다.
본 논문에서는 PWD 모델을 기반하였을 경우 검사점들에 대한 새로운 일관성 조건이 필요함을 보이고, PWD 모델에 적합한 조정검사점 기법을 제안하고자 한다. 제안된 조정검사점 기법은 전체 프로세스가 일관된 검사점집합을 구성할 때 일관성 조건을 따르는 것이 아니라 PWD 모델에 적합한 새로운 일관성 조건을 따른다. 또한 각 프로세스의 수행상태를 비결정성 사건으로 인해서 발생하는 상태구간으로 구분하여 이전의 검사점 이후에 변화된 상태구간에 새로운 의존성을 생성하는 프로세스만 검사점을 취한다. 제안된 기법은 PWD 모델에 기반한 시스템에서 기존의 조정검사점 기법이 보이는 불필요한 오버헤드를 없애고, 결함발생시 시스템의 제한된 복귀를 보장한다.
슈퍼임포즈는 개인식별 방법으로 신원 미상의 두개골의 발견 시, 두개골의 사진과 용의자 생전 사진의 동일 비율로 확대, 축소 후 두 영상을 중첩하므로서 동일인 여부를 비교, 판별하는 기법이다. 삼풍백화점 붕괴사고와 Guam KAL기 추락사고와 같이 대형사건에서의 개인식별에 매우 중요한 문제이다. 본 연구는 비디오 카메라로 입력한 두개골 영상과 스캐너로 입력한 생전 사진의 중첩을 위한 H/W 시스템의 구축과 영상처리 기법을 응용한 응용 프로그램을 개발하였다 슈퍼임포즈의 영상처리 기법으로는 두개골 및 생전 사진의 윤곽선 추출, 중첩점 조정, 상,하,좌,우 각도조정, 윤곽선보정, Hue 조정, 히스토그램 조정 등 다양한 영상처리 기법을 응용하였다. 또한, 이들 영상처리기법은 법의학 체제에 입각한 슈퍼임포즈 영상합성이 개인식별 감정시 필요한 최적의 영상 비교가 가능하도록 DB 시스템 구축과 분석시스템을 개발하였다. 그리고, 실제 감정시 본 영상시스템으로 감정해 본 결과로 보다 정확하고 실시간으로 감정이 가능하다. 본 슈퍼 임포즈 영상시스템은 슈퍼 임포즈 영상자료의 처리와 축적 기술의 발전으로, 두개골 영상과 생전 사진을 이용한 생전의 3차원 실 영상의 복원연구가 가능하리라 사료된다.
적응 선채취 캐슁은 시스템 성능 향상을 위한 효율적인 기법이다. 이 논문에서는 객체지향 테이터베이스에서 디스크 참조에 대한 평균 서비스 기간을 감소시키기 새로운 캐슁 기법을 제안한다. 이전에 사용된 방법과는 달리 제안한 방법에서는 과거의 이력을 참조하여 채취 분기점을 탄력적으로 조정함으로써 캐슁의 효율을 향상시킨다. 다양한 질의로 시뮬레이션 한 결과 성능의 우수함을 확인할 수 있었다.
정확하고도 신속한 수평위치해석의 조정기법들이 다양하게 그동안 연구, 개발되어 왔다. 보다 정밀한 E.D.M, electronic total station등과 같은 신측정장비의 개발은 각, 거리의 측정에 있어 종래의 측량 방식에 비해 많은 이점을 제공하고 있으므로 앞으로 각과 거리를 동시에 적용하여 조정하는 기법의 활용이 기대된다. 본 연구는 복합측지망을 구성하여 각, 거리, 방위각 및 기준점 좌표 등 weight factor의 변화에 따른 조합조정기법의 특성을 삼각, 삼변측중과 비교하여 고찰한 것이다. 각 기법의 표준오차를 다양하게 비교한 결과 복합 측지망에서도 타 기법에 비해 조합조정기법의 우월성 및 적용타당성이 입증되었다.
이미지 데이타베이스 분야에 대한 다양한 기법들 가운데, 내용 기반 영상 검색 기법 (Content Based Image Retrieval)은 대용량의 영상을 효율적으로 검색하고 탐색할 수 있도록 한다. 기존의 내용 기반 영상 검색 시스템은 사용자가 입력한 질의 이미지에서 낮은 레벨의 특성 (low-level feature)을 추출하고 그에 기반하여 데이타베이스로부터 유사한 영상을 검색한다. 하지만 컴퓨터에서 사용하는 낮은 레벨의 특성은 실제 인간이 영상을 인식하는 방법과 다르게 영상을 인식한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 각 특성에 대한 가중치를 적합성 피드백 (relevance feedback)을 통하여 재조정하는 기법이 개발되었다. 기존의 특성 가중치 조정 (feature re-weighting) 기법은 모든 영상에 대하여 특성은 항상 고정된 길이의 벡터 데이타로 표현된다고 가정한다, 이러한 가정을 전제로 하여 기존의 기법은 특성 표현 (feature representation)의 각 부분을 n 차원 공간의 각 축에 할당한다. 하지만 특성 표현 기법의 발전에 따라 가변적인 길이의 벡터로 표현되는 특성이 출현하였으며 이로 인하여 기존의 제한된 길이의 벡터로 표현되는 특성 표현에 기반한 특성 가중치 조정 기법의 유효성은 감소하게 되었다. 본 논문에서는 가변적인 크기의 벡터로 표현되는 특성에 대해서도 특성 가중치를 효과적으로 조정할 수 있는 기법을 제안한다. 본 기법은 특성에 기반하여 계산된 질의 영상과 데이타베이스 내부의 영상간의 거리와 양방향 신뢰구간을 이용하여 특성 가중치를 조정한다. 이 때 각 특성의 거리 계산 방법에 대해서는 제한을 두지 않는다. 또한 각 특성의 표현에 있어서도 고정적인 크기뿐만이 아니라 가변적인 크기의 데이타 역시 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안한 기법의 유효성을 입증하였으며, 다른 연구 결과와의 비교를 통하여 제안한 기법의 성능이 보다 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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