EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 알고리즘이 소개된 이래 일련의 내장형 웨이브렛 코딩 방법들이 제안되어 져왔다. 이들의 하나의 공통된 특징은 EZW 알고리즘의 기본 아이디어를 근간으로 한다는 점이다. 특히 SPIHT(Set Partitioning in Hierarchy Trees) 알고리즘은 이들 중의 하나로서 산술 코더를 사용하지 않더라도 EZW와 같거나 혹은 더 나은 성능을 제공할 수 있기 때문에 널리 알려져 왔다. 이러한 SPIHT 알고리즘은 계산적으로 단순하면서도 뛰어난 수치적, 시각적 결과를 제공한다. 그러나 SPIHT 알고리즘의 처리 시간복잡도(time complexity)에 대한 평가는 상대적인 비교를 통해 효과적임을 실험적으로 확인한 것에 불과하고 지금까지 엄밀한 시간복잡도 해석이 행하여지지 않았다. 본 연구에서는 SPIHT 알고리즘의 처리 시간복잡도를 해석하고 한 비트평면 처리에 대한 최악의 경우(worst case) 시간복잡도가 O(nlog$_2$n)임을 증명한다.
본 논문에서는 비대칭적 화질을 갖는 양안식 3DTV 시스템에서 좌우영상간의 화질차이가 크게 발생하는 경우, 열화된 우영상의 화질을 보상하기위한 부가정보로 양안시차 벡터맵을 사용하는데, 이때 넓은 대역폭을 갖는 부가정보를 효율적으로 부호화하여 전송하기위한 방법을 제안한다. 공간적인 중복성을 피하기 위해 쿼드트리 분해방식을 적용하였고, 양안시차 벡터의 시간적 중복성을 고려하여 부호화 효율을 높였다. 제안된 압축 알고리듬인 가변블록 부호화 방안을 적용한 복원영상은 비슷한 전송률을 갖는 고정블록 복원영상에 비해 개선된 PSNR을 가짐을 실험을 통해 확인하였다.
IT 기술의 발전으로 현재 e-러닝이 보편화되었으나 e-러닝의 인간적인 상호작용 부족이라는 문제가 대두되고 있다. 최근에는 e-러닝의 상호작용성을 보완하기 위해 e-러닝과 함께 e-멘토링 또는 블랜디드 러닝 등이 도입되는 추세이다. 이 방법들의 공통적인 특징은 온라인 학습 커뮤니티를 기반으로 게시판이나 블로그 등을 사용함으로써 상호작용을 돕는 것이다. 만일 온라인 학습에서 학습자들이 협동적으로 학습콘텐츠를 구축한 후 공유할 수 있도록 유도한다면, 상호작용성을 향상시킬 뿐만 아니라 지식과 아이디어의 공유로 교육효과를 높일 것이다. 본 논문에서는 상호작용성 증진을 통한 온라인 학습효과를 높이기 위해 학습자들이 협동적으로 학습콘텐츠를 구축한 후 공유할 수 있는 트리-기반 학습콘텐츠 구축 도구와 커뮤니티기반의 협동적 학습콘텐츠 구축 도구들을 구현한다. 또한 구현된 도구들을 학습에 적용하여 도구들이 학습자에게 미치는 영향을 분석한다.
개인 전력 생산자 및 기반 지식이 부족한 비전문가의 경우 EMS(Energy Management System)을 통해 시설을 제어, 관리, 운영하기 어렵기 때문에 증강현실 및 가상현실을 적용한 모니터링 시스템이 적용되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 센서에서 수집된 아날로그 신호 값에 대한 컬럼 값을 분석하고 이에 대한 컬럼들을 결합한 후 데이터를 변환하는 과정으로 인하여 데이터 엑세스 효율성이 떨어진다. 그리고 다양한 아날로그 신호 파형에 대한 액세스 패턴을 수용하기 위한 다수의 인덱스들로 인하여 고속 연산 처리가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전력설비에서 수집된 데이터를 비트맵 생성기(Bitmap Generator)를 비-트리 구조에 삽입하여 물성 정보로 변환하고 변환된 정보를 공통 키로 암호화하여 각 기기 사이에서 공유되는 리소스에 대한 자원을 계측적으로 제어하는 증강현실 기반 전력시스템의 데이터 교환방법을 제안한다.
본 논문은 IPv4와 IPv6을 지원하는 라우터에서 기가비트의 속도로 포워딩 검색을 수행하는 효율적인 포워딩 테이블 구조를 제안한다. 포워딩 검색은 최장 프리픽스 일치검색, LPM(Longest Prefix Matching)의 복잡도가 포워딩 테이블 및 주소크기에 따라 증가하여 라우터 성능의 병목지점으로 알려져 있다. 포워딩 검색의 고속화를 위해 본 논문에서는 빈번한 메모리 접근을 최소화할 수 있는 BMT(Bit-Map Trie) 자료구조를 소개한다. BMT 포워딩 검색은 필요한 모든 검색연산이 캐쉬에 저장된 소형 인덱스 테이블에서만 발생한다. 포워딩 테이블의 트라이로부터 소형 인덱스 테이블을 구축하기 위해서 BMT는 차일드(child) 노드 포인터와 포워딩 테이블 엔트리에 대한 포인터를 각각 한 비트로 표현하는 비트-맵을 구성한다. 또한 IPv6와 같이 주소길이가 증가하면 트라이의 깊이가 깊어져서 전통적인 트라이 검색속도가 느려지는 문제점을 해결하기 위해서 BMT에서는 검색을 시작할 적절한 트라이의 레벨을 결정하는 이진검색 알고리즘을 사용한다. 실험 결과 BMT는 IPv4 백본 라우팅 테이블을 펜티엄-II 프로세서의 L2 캐쉬 크기인 512KB 보다 작게 압축하였으며, 최대 250ns/패킷의 검색속도를 제공하여 기존의 알려진 가장 빠른 최장 검색 알고리즘의 성능과 같은 속도를 실현하였다.
최근들어 특별한 하드웨어나 새 프로토콜의 도움없이 고속 라우터의 포워딩 검색을 지원하는 포워딩 테이블에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어를 기반으로 일반적인 펜티엄 프로세서에서 기가비트급 포워딩 검색을 지원할 수 있는 새포워딩 테이블 자료구조를 제시한다. 포워딩 검색은 테이블의 크기에 비례해서 복잡도가 증가하는 라우터 성능의 병목지점으로 알려져 있다. 기존의 소프트웨어를 기반으로 하는 포워딩 검색 연구들은 포워딩 테이블 자료구조로 패트리샤 트라이와 그 변형을 이용하거나 프리픽스 길이를 키로 해서 함수를 구성하는 방법등을 사용하여 왔다. 본 논문에서 제안된 포워딩 테이블 자료구조는 라우팅 테이블의 프리픽스를 완전이진 트라이로 구성한후 트라이의 구조와 각 노드별로 링크 되어있는 라우팅 테이블 포인터 정보를 비트열로 표현하여 포워딩테이블을 구성한다. 트라이의 구조와 라우팅 프리픽스 포인터 정보는 배열이나 링크드-리스트로 표현하면 대량의 저장공간을 필요로하지만 제안된 자료구조에서는 각 정보가 하나의 비트로 표현되므로 작은 저장공간으로 충분하며 또한 트라이를 중간 레벨에서부터 검색할 수 있는 방법을 라우팅 테이블을 펜티엄 프로세서의 L2 캐쉬에 저장할 수 있는 작은 크기로 압축하고 검색경로를 단축함으로써 일반적인 펜티엄 프로세서를 이용하여 고속의 포워딩 엔진을 구현할 수 있음을 보여준다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 실제 라우팅 테이블을 대상으로 실험한 결과 초당 5.7백만 번의 라우팅검색성능을 기록하였다.
네트워크를 기반으로 하나의 클러스터가 4개의 카메라로 구성된 4개의 다중 클러스터로부터 2D 영상을 조합하여 3D 입체 영상을 생성하는 알고리즘 및 시스템을 제안한다. 제안하는 기법은 다중 클러스터 환경에서 동작하고 실시간 대용량의 데이터 처리로 인한 시스템의 부하를 분산시키기 위해 네트워크를 이용한 서버-클라이언트 구조를 가진다. 아울러 성능 향상을 고려해 JPEG 압축과 램 디스크 방식을 적용한다. 4채널 16개의 카메라로부터 입력되는 입력 영상에 대해서 이진화 영상을 구하고, Sobel 및 Prewitt 등의 에지 검출 알고리즘을 적용시킨 후 영상들 간의 시차를 구한 후에 3D 입체 영상을 생성한다. 성능 분석 결과, 클라이언트에서 서버로 전송하는 전송시간은 약 0.05초가 소요되며, 4채널 16개의 카메라로부터 2D 영상을 조합하여 3D 입체 영상을 생성하는 알고리즘에 소요되는 시간은 약 0.84초가 소요된다. 이를 통해 실시간으로 다시점 및 다중 클러스터 환경에서 3D 입체 영상을 생성하는 효율적인 시스템임을 확인할 수 있었다.
게임 캐릭터와 객체들이 상호작용하는 지형은 가상세계를 구성하기 위한 필수 요소이다. 지형을 제작할 때 많은 갱신 작업과 시간이 들어가는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 실제 지형을 촬영한 데이터로부터 가상 공간의 3D 지형을 생성하기 위한 3D 지형 재구축 시스템을 제안한다. 제안시스템에서는 스테레오 카메라로 촬영하고, 레이져 스캐너로 실측한 3차원 지형 데이터를 기반으로 생성된 그리드 기반의 높이 맵(Height Map)과 로봇의 항법정보 중 z축과 x축 방향 벡터를 이용해 가상공간의 중심인 월드좌표계에 맞게 로테이션을 수행하여 축의 방향을 일치시키고, 로봇 중심의 좌표계에서 월드 좌표계로의 이동 벡터를 각 포인트에 더하여 최종적으로 월드좌표계에 맞게 변환한다. 이후 무방향성 그래프를 사용하여 지형 데이터를 관리하면서 가상공간에서 필요한 부분에만 동적으로 지형 메쉬를 생성한다. 이때 지형 데이터의 오류를 보정하여 메쉬를 올바르게 갱신한다. 실험에서는 제안 시스템이 지형 재구축을 완료할 때까지 일정한 주기로 FPS를 확인하고, 완성된 지형을 가시화하여 품질을 검토하였다. 지형의 전체 크기를 알 수 없거나, 실시간으로 지형의 크기가 변화하는 환경에서는, 제안된 시스템이 쿼드트리를 사용한 지형 관리보다 지형 크기가 작을 때 3배정도의 높은 FPS를 보이나, 지형이 아주 클 때는 평균 40% 정도 나은 실행 성능을 가진다. 최종적으로는, 실측한 지형의 모양을 그대로 유지하면서 가시화하고 있다. 본 연구에서 제안한 시스템을 이용하여 게임에 이용할 지형 데이터를 실시간으로 자동 생성하여 게임에 이용하거나, 실제 지형을 배경으로 필요한 영화의 CG 작업에 활용하는 등의 응용 방안을 고려해 볼 수 있다.
뇌의 하부 구조인 해마의 전역적 부피 감소와 국부적 형상 변화는 정신의학적 질환에 깊게 관련되어 있다. 해마 구조에 관한 형상 분석 연구는 크게 해마 형상 표현 모델을 구축하고, 이러한 형상 표현으로부터 형상 유사성을 계산하는 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 우선 해마에 관한 MRI 데이터를 입력으로 받아, 마칭큐브 알고리즘을 사용하여 다해상도 메쉬 모델을 구축한다. 이렇게 구성된 다각형 모델은 깊이맵 기반의 복셀화 방법을 이용하여 중간 단계의 이진 복셀 데이터로 변환된다. 그리고 변환된 복셀 데이터로부터 슬라이스 기반의 골격화 방법에 의하여 해마의 3차원 골격을 추출한다. 그런 후에 옥트리 기반의 다해상도 형상 표현을 얻기위해 해마의 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 계층적으로 공간 분할하여 저장하고, 광선 추적 기반의 메쉬 샘플링 방법을 적용하여 샘플 메쉬 데이터를 추출한다. 최종적으로, 형상간 유사성 측정을 위하여 추출된 골격으로부터 방사되는 광선들과 충돌되는 각 샘플 메쉬 쌍에 대하여 $L_2$과 하우스도르프 거리를 계산하고 인터랙티브한 국부적 형상 분석을 지원하기 위하여 마우스 피킹 인터페이스를 채택한다. 이것은 형상의 국부적 변화에 대하여 다양한 해상도에 기반한 형상 분석을 가능하게 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여, 제시한 형상 분석 방법이 회전과 스케일 등의 변환에 강인하고, 특히 형상의 국부적 변화 정도를 정확도를 유지하면서 빠르게 평가하는데에 효과적임을 확인하였다. 경로의 수신 신호가 완전 동기 된 수신 신호임을 확인하였다.omonas aeruginosa PA01과 $82\%$로 가장 높은 유사성을 보였고 Pseudomonas arvilla C-1와는 $71\%,$ Pseudomonas putida KT2440과는 $59\%,$ 그리고 Pseudomonas sp. CA10과는 $53\%$의 상동성이 각각 존재하는 것으로 확인하였다.)을 가지고 있음이 확인되었다. 사람에 직접적인 유해성을 가지고 있는 지 확인하기 위해 사람 방광 유래의 T-24세포와 장내 표피 유래의 Caco-2세포에 대한 부착능을 시험하였을 때, 16균주$(42.1\%)$가 T-24방광 세포에, 그리고 17균주$(44.7\%)$가 Caco-2장세포에 대해 강한 부착능을 나타내었다. 특히 11균주$(28.9\%)$는 두 세포 모두에 강한 부착능을 가지고 있었다. Filter mating method를 수행하여 이들 균주들의 독소 생산 유전자와 항생제 내성 유전자가 사람에서 분리된 균주로 전달되는 것을 확인할 수 있었다. 본 실험의 결과는 설사 중상을 나타내는 돼지로부터 분리된 용혈성 E. coli의 독성과 세포 부착능력, 그리고 항생제 내성간의 상호 연관성을 보여주지 않았으나 동물 분리 세균의 항생제 내성과 독소 생산 능력이 유전자 전달을 통해서 뿐만 아니라 세균의 직접 접촉에 의해서도 인체로 전달될 수 있는 것을 보여주는 것이다.다. 본 연구를 토대로 장시간의 체외순환에서는 신장기능을 대표하는 수치들에도
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[게시일 2004년 10월 1일]
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