본 논문은 영상 시퀸스로부터 이미지 모자이킹의 구성을 위한 효율적인 알고리즘을 기술한다. 영상의 기하학적인 특징을 이용하거나 비선형 방정식을 풀었던 기존의 알고리즘과는 달리, 제안한 알고리즘은 4개의 유사특징점을 이용해 영상간 사영 변환식의 8개 파라미터를 직접 계산한다. 본 논문에서 정의된 유사특징점은 영상의 그레이레벨의 분산을 기반으로 하고, 두 영상의 중첩 영역에서만 결정된다. 또한 선택된 4개의 유사특징점에 대한 대응점 검출을 위해 카메라 이동 및 조명 변화에 의한 영상의 변화를 고려한 블록 정합 알고리즘을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 영상에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 모의 실험 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 계산량을 감소시키면서, 정확한 사영 변환식을 유도하여 모자이킹 영상을 구성하는 것을 보여주고 있다.
공간 또는 다차원 데이터베이스에서는 노드영역의 중첩 및 다차원성 때문에 다수의 색인 노드를 읽어야 하는 질의가 빈번히 나타난다. 이와 관련하여 기존 연구에서는 질의를 처리하기 위해 읽어야하는 노드의 수를 줄일수 있는 새로운 색인방법을 다수 제안하였으며 본 논문에서는 같은 수의 노드를 디스크에서 빨리 읽을 수 있도록 클러스터링하는 간단한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 노드를 형제 노드 군으로 분할하여 한 형제 노드군을 연속된 디스크 블록 군에 저장하고 노드 분할 또는 병합이 일어날때도 이런 클러스터링을 동적으로 유지한다. 약 130,000개의 TIGER 데이터와 Hilbert R-트리를 이용할 실험 결과 , 제안된 형제 노드 클러스터링을 통해 공간 영역 질의, 공간 근접질의, 공간조인 질의 등을 처리할 때 필요한 디스크 접근 시간을 최대 86%까지 줄일 수 있었다. 반면 색인 갱신과정에서 형제노드 클러스터링을 동적으로 유지하는 데 필요한 디스크 읽기 쓰기 회수의 증가량은 1% 미만밖에 되지 않았다.
It is very hard to control the quality of coating work in shipbuilding process, because it is highly affected by several parameters such as space between object and nozzle tip, spray velocity, pressure, tip size, etc.. Even so a coating work in shipbuilding is done by workers' experience and skill as yet. It causes not only an excessive use of paints but also a decrease of productivity. In order to solve this problem, we developed a formula that predicts the film thickness and determined the proper coating pattern. Also we had done a series of experiments to verify the results of this study.
In this paper, we propose a modified overlapped block-based motion estimation(MOBME) algorithm for a frame rate up conversion. The proposed method performs motion estimation based on the OBME and FSME. The proposed method shows better performance in estimating the true motion than the conventional method.
개체 추출은 정보추출의 기초를 구성하는 태스크로, 관계 추출, 이벤트 추출 등 다양한 정보추출 태스크의 기반으로 중요하다. 최근에는 다중 레이블 개체와 중첩 개체를 다루기 위해 스팬기반의 개체추출이 주류로 연구되고 있다. 본 논문에서는 스팬을 표현하는 다양한 매핑과 자질들을 살펴보고 개체추출의 성능에 어떤 영향을 주는지를 분석하여 최적의 매핑 및 자질 조합을 제시하였다. 또한, 모델 구조에 있어서, 사전 학습 언어모델(PLM) 위에 BiLSTM 블록의 추가 여부에 따른 성능 변화를 분석하고, 모델의 학습에 있어서, 미세조정(finetuing) 이전에 예열학습(warmup training)을 사용하는 것이 효과적인지를 실험을 통해 비교 분석하여 제시하였다.
Orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) 시스템을 사용하는 통신 시스템은 다수 부반송파들의 중첩현상으로 인해 peak-to-average power ratio(PAPR) 문제를 가진다. 본 연구에서는 최근에 발표된 PAPR 감소 기법 중의 하나인 sub-block phase weighting(SPW) 기법을 향상시킨 새로운 유전자 SPW 기법을 제안한다. 기존의 SPW 기법은 selecting mapping(SLM)이나 partial sequence(PTS) 기법과 마찬가지로 부블록과 위상요소의 수가 증가할 수록 더 효과적인 PAPR감소 성능을 얻을 수 있지만, 부블록 수에 비례하여 반복 탐색 횟수가 지수적으로 증가한다는 단점 때문에 고려하는 부블록 수에 대한 한계성을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는, 이러한 부블록 수에 대한 제한 문제를 극복하고 더 나은 PAPR감소 성능을 얻기 위한 방법으로서, 기존의 SPW기법의 단점을 유전자 알고리즘을 이용하여 제거하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 위상 탐색의 반복 계산량이 초기 조건의 개체군(population)과 세대수(generation)에 따라 정해지고 부블록과 위상요소의 수가 증가하여도 변하지 않는 특성을 이용하였다. 제안된 기법의 우수성을 시뮬레이션과 결과의 분석을 통하여 나타내었다.
본 논문은 실시간 트랜잭션 시스템(Real-Time Transaction System)에 하위 트랜잭션(subtransaction) 개념을 도입한 새로운 확장모델을 제시하였다. 제안된 모델은 J. Moss 모델을 실시간 단일 프로세스에 특정한 시간제약을 부과함으로 확장되었으며, 이를 기반으로 통합된 동시성 제어와 스케줄링 알고리즘이 개발되었다. 이는 Sha의 우선 순위 제한 알고리즘에 기반하여 확장된 알고리즘으로, 실시간 트랙잭션의 시간제약을 보장함과 동시에 데이터베이스의 일관성도 함께 유지한다. 본 논문은 제안된 실시간 중첩 트랜잭션 모델이 무한정한 블록킹(blocking)과 데드락(dead lock)을 방지함과 동시에 실시간 트랜잭션의 직렬화도 유지함을 증명하였으며, 또한 트랜잭션의 상위 바운드를 설정하고, 고정 우선순위 기반 방법(Rate-Monotonic Priority Assignment)을 적용함으로 스케줄링 가능성을 분석하였다. 본 연구는 다중 및 분산 실시간 중첩 트랜잭션 모델로 확장하기 위한 첫 단계이며, 또한 최근 관심을 모으는 웹기반 실시간 멀티미디어 데이터베이스 모델로 확장이 가능한 것으로 추정된다.
미세 섬광 픽셀을 사용하여 섬광체 블록을 구성할 경우 섬광체 블록 가장 자리에 위치한 섬광 픽셀들에서 중첩되어 영상화되는 결과가 나타난다. 이를 해결하기 위해서 섬광체 블록과 광센서 사이에 광가이드를 삽입하여 모든 섬광 픽셀들의 영상을 분리하여 획득하였다. 그러나 광가이드를 통해 빛의 손실이 발생할 수 있으며, 이는 에너지 분해능의 감소로 결국 영상의 질에 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 광가이드의 옆면에 반사체를 사용하여 더욱 우수한 섬광 픽셀의 분리가 가능하며, 빛 손실을 최소화해 우수한 에너지 분해능을 확보할 수 있는 검출기를 설계하였다. 이전 연구와 비교 평가를 위해 빛 시뮬레이션이 가능한 DETECT2000을 통해 평면 영상을 획득하여, 분리 정도 및 빛 수집율을 평가하였다. 광가이드의 옆면에 반사체를 사용할 경우, 광가이드의 물질에 상관없이 모든 물질에서 매우 우수한 분리 정도를 나타내었으며, 이는 이전 연구에 비해 더욱 우수한 분리 결과를 나타내었다. 또한 빛 수집율은 반사체 적용하였을 경우, 그렇지 않은 경우에 비해 5배 이상 우수한 수집율을 보였다. 본 검출기를 소동물용 양정자방출단층 촬영기기에 적용할 경우 우수한 공간분해능 및 에너지 분해능을 통해 우수한 영상의 질을 확보할 수 있을 것이다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 주파수 선택적 페이딩(frequency selective fading)과 협대역 간섭(narrowband interference)에 강한 전송 방식으로 대용량 데이터 통신에 적합하다. 하지만 독립적으로 변조된 많은 부반송파들의 중첩으로 신호의 진폭이 증가하여 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)이 증가하는 문제가 발생한다. PAPR 문제를 해결하기 위해 제안된 PTS(Partial Transmit Sequence) 기법은 OFDM 신호를 부블록으로 나눈 후 위상 가중치를 곱하여 PAPR을 감소시킬 수 있지만, 위상 가중치를 탐색하는 과정에서 계산의 복잡도가 부블록 수에 따라 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 PTS 기법의 위상 탐색 과정에 최적화 기법인 변형된 Greedy 알고리즘과 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 조합한 MG-PSO(Modified Greedy algorithm-Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 적용한 구조를 제안하였다. 이 구조는 PTS 기법의 위상 탐색 과정에서 계산 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하고 PAPR 감소 성능도 보장할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 통신 시스템에 적용하였을 때 PAPR 감소 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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