최근 차량통신 환경에서의 위성/지상파 DMB 등 차량통신에 대한 관심이 증대되고, 전 세계적으로 기술개발이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 좁고 긴 도로 내에 차량이 수시로 들락거려 일정한 통신 구심점을 찾는 것이 쉽지 않고, 빠르게 이동하는 차량의 특성으로 채널 특성이 좋지않 으며, 차량통신을 위한 인프라가 충분히 설치되지 않을 경우 V2I 통신의 어려움 등이 문제점으로 지적될 수 있다. 본 논문에서는 차량통신 네트워크의 효율적 운용을 위한 적응적 클러스터링(Clustering) 기법을 제안하도록 한다. 제안된 적응적 클러스터링 방법에서는 차량의 속도, 위치, 차량 간 거리에 의하여 수시로 클러스터가 적응적으로 재구성된다. 이를 위해 효율적인 클러스터해드 설정이 이루어지며, 차량통신 인프라, 클러스터해드를 중심으로 통신이 이루어진다. 제안된 기법은 제한된 인프라에서도 이중 홉 통신 및 적응적 클러스터 재구성을 통하여 차량의 네트워크 연결성을 높인다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 적응적 클러스터링 방법의 성능을 알아보도록 한다. 모의실험을 통하여 빠른 속도로 움직이는 차량의 네트워크 접근성을 확인하고, 차량 밀도 및 인프라 간 거리에 따른 성능변화를 확인한다.
근래의 컴퓨터 그래픽스 분야의 중요 목표 중 하나는 동적으로 변화하는 3 차원 가상 공간을 재현해 내는 것이다. 일반적으로 공간정보 취득 기술은 특수한 하드웨어나 환경을 전제로 하는 능동적인 방법과, 특정 환경을 전제하지 않으나 상대적으로 계산 복잡도가 높은 수동적 방법으로 나뉜다. 이 논문에서는 수동적 알고리즘의 계산 복잡도를 개선하여 특수한 환경이나 물리적인 전제 없이 비교적 간단한 하드웨어를 이용하여 정보 취득 후 되도록 짧은 시간(latency)내에 가상 영상을 재구성하는 시스템을 설계 구현한다.
본 논문의 목적은 일반적인 곡면을 갖는 냉간단조 공정을 컴퓨터 시뮬레이션 을 통해 해석하고자 강소성 유한요소법의 프로그램을 개발하고, 이를 축대칭 및 평면 변형 단조성형에 적용하고자 한다. 축대칭 문제로는 산업적으로 이용이 많은 치차 블랭크(gear blank) 형태의 예제를 선택하였고 평면변형으 경우 정밀 단조품의 하나인 터어빈 블레이드(turbine blade)를 평면변형 문제로 보아 해석하였다. 한편 심한 변형을 하는 후방압출과 같은 문제의 수렴성을 향상시키고 공정을 계속적으로 해석하 기 위하여 격자 재구성기법을 도입함으로서 냉간단조 문제의 일반적인 해석을 하도록 한다.
새로운 세기의 수학 교육은 직관과 조작 활동에 바탕을 둔 경험에서 수학적 형식, 관계, 개념, 원리 및 법칙 등을 이해하도록 지도되어야 한다. 즉 학생들의 내면 세계에서 적절한 경험을 통하여 시각적 ${\cdot}$ 직관적으로 수학적 개념을 재구성할 수 있도록 상황과 대상을 제공해야 한다. 이를 위하여 컴퓨터 응용 프로그램을 활용한 자기주도적 수학 개념 형성에 적합한 교수 ${\cdot}$ 학습 모델을 구안하여 보았다. 이는 수학의 필요성과 실용성 인식 및 자기주도적 문제해결력 향상을 위한 상호작용적 매체의 활용이 요구된다. 본 연구는 구성주의적 수학 교수 ${\cdot}$ 학습 이론을 근간으로 대수 ${\cdot}$ 해석 ${\cdot}$ 기하 및 스프레트시트의 상호 연계를 통하여 수학 지식을 재구성할 수 있도록 학습수행지를 제작하여 교사와 학생의 다원적 상호 학습 기회를 제공하는 데 주안점을 두고자 한다.
오늘날 소셜미디어를 통한 일반인들의 콘텐츠 제작 및 공유가 활발해지면서 콘텐츠 재활용이나 재구성을 통한 콘텐츠 제작의 필요성이 늘어나고 있다. 하지만 필요한 다른 콘텐츠를 수집하고 재구성 할 때, 사용자가 직접 웹에서 반복적으로 복사하고 컴퓨터에서 직접 관리 및 수정해야 하는 등 콘텐츠의 수집, 재활용 작업은 모두 사용자의 부담으로 남겨져 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자에게 자율성과 편리성을 동시에 제공해주는 웹 콘텐츠 재활용에 적합한 콘텐츠 제작 시스템을 제안한다. 시스템은 스케치 기법을 활용한 웹 콘텐츠 수집 모듈과 레이아웃 생성을 통한 콘텐츠 제작 모듈로 구성되어 있다.
무선 센서 네트워크는 센서 필드 상의 이벤트에 관한 데이터를 소스로부터 싱크로 수집하기 위해 연구되어왔다. 멀티패스 라우팅은 노드나 링크 단절에 의해 소스에서 싱크로의 패스가 종종 손실되는 문제에 대해 신뢰성 있는 데이터전송을 위한 매력적인 방안 중 하나이다. 사람이나 동물 혹은 차량 등과 같은 모바일 이벤트 상황에서, 소스는 이 모바일 이벤트의 이동에 따라 연속적으로 소스가 발생할 수 있다. 따라서 멀티패스 라우팅에서 모바일 이벤트의 상황은 새로운 도전 과제를 제시한다. 그러나 기존의 멀티패스 라우팅 연구는 주로 소스들에서 정적인 싱크로 효율적인 멀티패스 구성과 패스 단절에 대한 빠른 멀티패스 재구성에 초점을 두었다. 따라서 이전 멀티패스 라우팅 프로토콜은 모바일 이벤트에 의해 발생하게 되는 연속적인 각각의 소스들이 소스에서 싱크로 각각의 멀티패스를 필요로 한다. 이는 이전 방안이 소스의 수에 비례하여 멀티패스 구성비용이 증가게 한다. 따라서 우리는 모바일 이벤트에 의해 연속적으로 발생하게 되는 소스를 지원하는 효율적인 멀티패스 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안방안에서 이전 소스에서 만들어 놓은 기존의 멀티패스를 이용함으로써, 새로운 소스가 효율적으로 재구성을 할 수 있다. 이를 위해, 제안방안은 지역적 멀티패스 재구성, 광역적 부분 멀티패스 재구성, 광역적 전체 멀티 패스 재구성의 세 방안 중 하나를 선택한다. 이 선택을 위해 우리는 멀티패스 재구성 비용과 데이터 포워딩 비용의 합을 계산하는 분석적인 에너지 소비 비용 모델을 제시한다. 시뮬레이션 결과 모바일 이벤트의 상황에서 멀티패스 라우팅을 할 때 제안방안이 기존의 방안보다 우수한 성능을 보였다.
컴퓨터 비전을 이용하여 3D로 재구성된 데이터는 필연적으로 잡음이나 에러를 포함하게 된다. 이런 데이터를 메쉬화하면 잡음이나 에러로 인해 본래 물체와 다른 3차원 메쉬 데이터가 만들어진다. 본 논문은 3차원 복원으로 재구성된 3차원 메쉬 데이터에서 잡음을 효과적으로 평활화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 메쉬의 2/3차원 면적 크기의 비를 이용하여 잡음을 평활화하기 때문에 면적이 큰 3차원 메쉬 데이터에 대한 사전처리가 필요하다. 메쉬의 3차원 면적과 투영된 2차원 면적의 비를 이용해서 3차원 메쉬 데이터에 존재하는 피크 잡음 가우시안 잡음을 검출하고, 잡음의 특성에 따라 이들을 평활화한다. 컴퓨터로 만들어진 3D 데이터와 컴퓨터 비젼 방법으로 얻어진 실제 3D 데이터를 사용한 실험 결과가 제안된 알고리즘의 효율성과 성능을 증명한다.
최근 몇 년간 의학 분야에서는 인체의 해부학적 구조를 컴퓨터 그래픽스 기술을 통해 컴퓨터로 재구성하려는 많은 시도가 있었다. 이러한 시도는 치의학 분야에서도 이루어져 왔으며, 여러 분야에 응용되고 있다. 예를 들어, 치과 자료의 3차원 가시화와 측정, 임플란트 식립 위치 찾기, 보철학에서 인공치아 재건을 위한 곡면 재구성과 교정학에서 치아의 재위치 등이 그 예이다. 본 논문에서는 이들 치의학 응용 분야에서 가장 중요하게 사용되고 있는 교두, 능선, 열구 및 피트와 같은 치아의 기하학적인 특징을 검출하기 위한 기법을 제시한다. 제안된 방법은 석고 모형의 3차원 입력으로 만들어진 3차원 치아 모델에서 계산된 근사 곡률에 기초한다. 제안된 방법을 사용하여 검출된 결과는 기하학적인 특징을 보여주며, 제안한 방법과 다른 기존의 방법의 가시적 비교를 통해, 제안한 방법이 좀더 정확한 기하학적인 특징을 검출하는데 유용하게 사용될 수 있음을 알았다.
정보보안을 위한 IDS(Intrusion Detection Systems)는 통상적으로 서명기반(signature based) 침입탐지시스템과 이상기반(anomaly-based) 침입 탐지시스템으로 분류한다. 이 중에서도 네트워크에서 발생하는 트래픽 데이터를 기계학습으로 분석하는 이상기반 IDS 연구가 활발하게 진행됐다. 본 논문에서는 공격 유형 학습에 사용되는 데이터에 존재하는 희소 클래스 문제로 인한 성능 저하를 해결하기 위한 전처리 방안에 대해 연구했다. 희소 클래스(Rare Class)와 준 희소 클래스(Semi Rare Class)를 기준으로 데이터를 재구성하여 기계학습의 분류 성능의 개선에 대하여 실험했다. 재구성된 3종의 데이터 세트에 대하여 Wrapper와 Filter 방식을 연이어 적용하는 하이브리드 특징 선택을 수행한 이후에 Quantile Scaler로 정규화를 처리하여 전처리를 완료한다. 준비된 데이터는 DNN(Deep Neural Network) 모델로 학습한 후 TP(True Positive)와 FN(False Negative)를 기준으로 분류 성능을 평가했다. 이 연구를 통해 3종류의 데이터 세트에서 분류 성능이 모두 개선되는 결과를 얻었다.
최근 모바일 장치에서 고해상도 영상의 인코딩 및 디코딩에 대한 요구가 늘어남에 따라 효율적인 영상 코덱 개발의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문은 JPEG 디코딩 과정에서 IDCT 변환과 컬러변환 배열간의 선형성을 바탕으로 이들 연산순서를 재배열함으로써 컬러변환 과정에서 요구되는 계산 횟수를 줄이고 재배열된 부동소수점 연산에 정수 맵핑을 적용하여 시간 복잡도를 줄임으로써 실행시간을 크게 단축하는 컬러변환 기법을 제안한다. 또한, 제안된 기법은 연산 재배열 및 정수 맵핑의 양자화오류로 인한 화질 저하를 다중 모드 채도 재구성 기법을 적용하여 보상하도록 한다. 임베디드 시스템 개발 플랫폼에서의 성능평가를 통해 제안 된 기법이 기존의 컬러변환 기법들과 비교하여 복원 영상의 화질 저하를 최소화하면서 실행시간을 크게 단축함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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