본 논문에서는 실험 영상으로부터 학습된 피부색상 정보를 이용하여 컬러 공간테이블을 생성한 후. 입력된 영상의 컬러와 공간정보를 학습된 피부색상 공간테이블로부터 비교, 분석하여 얼굴후보영역을 찾고자 하였다. 또한 추출된 후보영역의 레이블된 특징정보를 이용하여 지역적 특징을 찾아낸 후 얼굴 특징점의 위치에 따른 형태정보를 이용하여 신뢰할 수 있는 얼굴 영역을 검출하고자 하였다. 제안된 피부색상(Skin-tone)공간테이블은 변환하기 쉽고 계산이 빠른 RGB컬러 공간에서 실험, 평가되었으며, 실시간으로 입력된 영상의 정규화된 책상 값을 유사성 정도에 따라 레이블링하여 보다 빠른 얼굴 후보 영역의 검출과 검증을 할 수 있도록 하였다.
MPLS 네트워크에서 LIB 테이블은 네트워크의 성능에 아주 큰 영향을 미치며, 네트워크의 자원 이용률을 결정하는 중요한 인자이다. 본 논문에서는 MPLS 네트워크에서 LIB 테이블의 공간을 절약하는 방안을 제시하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들에 대해 네트워크 시뮬레이션을 이용하여 측정한 결과, 제안된 방식의 T 값을 0.25초로 지정하면 평균 20%, T 값을 0.50초로 지정하면 평균 46%의 LIB 테이블 공간이 절약됨을 확인하였다.
대부분의 가공기 혹은 측정기에 있어 이송테이블은 그 기능수행의 기본을 담당하고 있으며 이송테이블의 운동 정밀도와 고속화는 목표하는 정밀도와 생산성으로 직결된다. 종래에는 형상특성, 열변형 등의 계통 오차만을 오프라인(Off-line)으로 측정하고 소프트웨어적으로 보상하는 방법을 사용하였으나 초정밀 분야에서 요구되는 테이블의 운동정밀도는 기계적 강성한계를 넘는 정밀도이므로, 테이블 이송 시 발생하는 운동오차를 실시간으로 측정하고, 보상할 수 있는 온라인(On-line)개념의 능동형 보상이 필요하다. (중략)
DNA fragment assembly 프로그램인 Phrap에서는 exact match를 찾기 위해 정렬된 k-글자 테이블 자료구조를 사용한다. 이것은 접미사 배열의 간단한 형태로서, DNA fragment assembly와 같은 응용에서는 접미사 배열보다 더 유용한 자료구조이다. 본 논문에서는 k-글자 테이블을 정렬하는 Manber-Myers, Quicksort, Radix sort 알고리즘을 살펴보고, 실험을 통해 그 중에서 가장 뛰어난 성능을 가지는 것이 Quicksort 알고리즘임을 보였다 또한 k-글자 테이블의 정렬 문제에 있어서는, 캐쉬-메모리 아키텍쳐에 최적화되어 계산복잡도 속에 숨어있는 상수를 최소화하는 것이 중요한 문제임을 밝힌다.
다차원 데이터베이스에서 데이터분석을 위한 OLAP질의에 대한 응답 시간을 줄이기 위해 실체 뷰를 고려할 수 있다. 다차원 데이터베이스에서의 실체 뷰는 차원 테이블과 사실 테이블의 조인으로 구성되어 있는 조인 뷰를 형성하며 적절한 개수의 실체 뷰를 선택하는 일은 중요하다. 조인비용은 다차원 데이터베이스의 실체 뷰 선택에 있어서 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 조인 비용을 구하기 위해서 실체 뷰의 계층정보를 이용하여 조인 테이블 추적하는 방법을 정형화하고 구현한다.
온라인 분석 처리(OLAP, On-Line Analytical Processing)에서는 다양한 분석을 효과적으로 처리하기 위해, 다차원 구조의 데이타를 열에 차원 애트리뷰트의 값이 표시되는 넓은 형태의 수평 테이블로 표현한다. 관계형 테이블들은 보통 애트리뷰트의 개수에 제한이 있으므로 이러한 수평 테이블을 직접저장하기 어렵고, 저장하더라도 많은 수의 널(null) 간을 갖는 희박(sparse) 테이블이 되기 쉽다. 따라서 관계 데이타베이스에서는 이러한 수평 테이블을 차원의 이름을 열로 갖는 수직 테이블로 바꾸어 저장할 수 있다. 이렇게 할 경우, 수평 뷰 테이블에 대한 OLAP 질의를 저장된 수직 테이블에 대한 질의로 변환하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 전통적인 관계 대수 연산자들 외에 최근 DBMS 버전들이 제공하는 PIVOT 연산자를 사용하여 수평적인 뷰의 질의를 효율적으로 변환하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 PIVOT 연산과 동등한 관계 대수식을 만들고 이를 증명하였으며, 이 PIVOT 연산을 사용하여 수평적인 테이블에 대한 질의를 수직적인 테이블에 대한 질의로 변환하는 방법을 제시하였다. 또한 실험을 통해 제안한 변환 방법이 기존 방법에 비해 성능이 더욱 우수함을 보였다.
대역폭과 저장장치의 한계 때문에 의료영상은 전송과 저장 전에 압축되어야 한다. 의료영상 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)은 JPEG 정지영상 압축을 지원하는 구조를 제공한다. 본 논문에서는 의료영상을 JPEG으로 압축하기 위한 방법을 설명하고 JPEG 압축을 위한 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째로 의료영상은 자연영상과는 시각적인 특성이 다르기 때문에, 스펙트럼 분석을 이용한 양자화 테이블을 적응적으로 설계하는 방법을 제안한다. 두 번째로 의료영상은 자연영상과 다르게 픽셀당 비트수가 높기 때문에, 심벌들의 확률분포 특성을 고려한 허프만 테이블을 적응적으로 설계하는 방법을 제안한다. 따라서 본 논문에서는 의료영상에 적합한 양자화 테이블과 허프만 테이블을 설계하는 방법을 제안한다. 실험 결과 JPEG 표준의 양자화 테이블과 수정된 허프만 테이블에 비해 성능이 향상되는 것을 볼 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 JPEG 표준을 만족하므로, PACS (Picture Archiving and Communications System)에 적용될 수 있다.
본 논문에서는 테이블 탑 디스플레이의 사용에서 증강현실을 구현하기 위해 현실 세계에서의 객체를 통한 가상세계의 객체에 영향을 줄 수 있는 객체 컨트롤 입력장치를 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 테이블 탑 인터페이스의 LED 기반 객체 컨트롤 입력장치를 사용하여 네트워크상에서 상호 화면의 제어를 가능하게 하고 입력이 능동적이고 자연스럽도록 하였다. 객체 컨트롤 장치는 적외선 LED를 이용하여 테이블 탑 디스플레이에서 인식이 되도록 하였다. 테이블 탑에서 이와 같은 기능들의 구현을 본 논문에서는 에어하키 게임의 구현을 통해 보인다. 에어하키는 테이블 위에 퍽을 놓고 라켓으로 퍽을 쳐서 상대방의 골문에 넣어 점수를 얻는 게임이다. 본 논문에서 제안한 객체 컨트롤 장치를 이용함으로써 사용자는 증강현실에서 실제 객체의 이용으로 가상세계 객체에 영향을 줄 수 있는 보다 실감나는 인터페이스를 느낄 수 있다.
최근에 인간과 컴퓨터 상호작용을 위한 사용자 의도 및 행위 인식에 관한 비전 기반 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 테이블-탑 디스플레이 시스템은 터치 감지 기술의 발전, 협력적인 작업 추구에 발맞추어 다양한 응용으로 발전하였다. 이전의 테이블-탑 디스플레이는 오직 한 명의 사용자만을 지원하였으나 현재에는 멀티터치를 통한 멀티유저를 지원하게 되었다. 따라서 테이블-탑 디스플레이의 궁극적인 목적인 협력적인 작업과 네 가지 원소 (인간, 컴퓨터, 투영된 객체, 물리적 객체) 의 상호작용이 실현 가능하게 되었다. 일반적으로 테이블-탑 디스플레이 시스템은 다음의 네 가지 측면; 맨 손을 이용한 멀티 터치 상호작용, 동시적인 사용자 상호작용을 통한 협력적인 작업의 구현, 임의의 위치 터치를 이용한 정보 조작, 상호작용의 도구로서 물리적인 객체의 사용을 중심으로 설계되어 있다. 본 논문에서는 테이블-탑 디스플레이 시스템을 위한 최첨단의 멀티터치 센싱 기술을 시각기반 방법, 비-시각 기반 방법으로 분류하고 비판적인 견해에서 분석을 하였다. 또한 테이블-탑 디스플레이 관련 연구들을 시스템 구성방식에 따라 분류하고 그 장단점과 실제 사용되는 응용 분야에 대해 기술하였다.
DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘은 후보 빈발 항목 집합들에 대한 계수를 유지하기 위한 해쉬트리의 크기를 가능한 한 줄이기 위하여, 독립된 직접 해쉬 테이블을 미리 준비해 놓았다가 후보 빈발 항목 집합을 생성할 때 적용함으로써 전지 효과를 얻는다. 이 때 직접 해쉬 테이블의 크기가 클수록 전지효과는 커지며, 특히 길이 2인 후보 빈발 항목 집합을 생성하는 단계에서의 전지 효과는 알고리즘 전체의 성능을 좌우할 만큼 큰 영향을 발휘한다. 따라서 급속도로 보편화되고 있는 대용량 주기억장치 시스템 추세에 따라 단계 2에서의 직접 해쉬 테이블 크기의 극단적인 증가에 대한 시도가 이루어지고 있으며, 이러한 것 중의 하나가 완전 해쉬 테이블이다. 그러나 단계 2에서의 완전 해쉬 테이블을 사용할 경우, 이를 단순히 기존 DHP 알고리즘에 적용하여 버켓 크기(|H$_2$|)만을 재 설정하는 것 보다, DHP 알고리즘 자체를 조금 변경했을 때 약 20% 이상의 추가 성능 이득을 얻을 수 있음이 밝혀졌다. 이 논문에서는 단계 2에서의 완전 해쉬 테이블의 타당성을 조명해 본 후, 그 특성을 충분히 활용하도록 DHP를 개선한 PHP 알고리즘을 제안하며 그 결과를 실험적 환경에서 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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