모션 캡쳐 기반 컴퓨터 애니메이션 제작 기술은 컴퓨터 애니메이션 제작에 매우 광범위하게 사용되고 있다. 모션 캡쳐 기반 컴퓨터 애니메이션 제작 기술은 센서를 사용해서 대상체의 운동을 측정하여 운동 렌더링 파라미터를 추출한 후, 이 운동 파라미터를 컴퓨터에 옮겨서 그래픽 툴을 사용하여 애니메이션화 한다. 이러한 일련의 작업이 현재의 데스크 톱 컴퓨터에서는 문제없이 수행될 수 있지만, 모바일 임베디드 시스템에 그대로 적용되기에는 다소 무리가 있다. 왜냐하면, 모바일 임베디드 시스템의 경우, CPU의 계산 능력과 메모리의 크기가 매우 작기 때문에 이에 특화된 방법이 필요하게 된다. 이러한 취지에서 본 논문은 모바일 임베디드 시스템에서 메모리 사용 효율을 높이기 위해서, 추출된 운동 렌더링 파라미터의 데이터량을 줄여서 메모리에 저장하는 방안을 모색한다. 일반적으로 사용되는 영상 압축 기술은 복원 과정이 복잡해서 모바일 임베디드 시스템의 적은 계산력에 무리를 줄 수 있으므로, 가능한 복원 과정도 계산량이 적은 방안을 강구할 필요가 있다. 이와 같은 목적으로 본 논문에서는 추출된 운동 렌더링 파라미터의 프레임 별 변화를 시간 정합 함수로 모델링 하여, 정합 함수의 파라미터를 메모리에 저장하고, 정합 함수의 함수값 계산을 통해 운동 파라미터를 복원해 내는 쉽고 효율적인 방법을 제안한다. 그리고 본 정합 데이터 압축 방식을 사용하여 상용화된 모바일 임베디드 멀티미디어 시스템에서 효율적인 모션 캡쳐 기반 컴퓨터 애니메이션 제작을 시현한다.
본 논문은 뉴로-퍼지 시스템에서의 규칙 선택 및 모델 학술에 대하여 EM 알고리즘을 기반으로 하는 구조 동정을 제안한다. 뉴로-퍼지 모델링에서의 초기 파라미터가 학습과정에서의 모델 성능에 큰 영향을 주고 있다. 주어진 데이터에 근거한 파라미터 추정에는 다양한 방법들이 소개되고 응용되어져 왔는데 이전 연구들에서 볼 수 있는 HCM, FCM 등은 데이터와의 유클리디언 거리를 최소화하는 중심점을 파라미터로 선택하는 등의 방법과 퍼지 균등화 등은 데이터의 확률 밀도함수를 이용하여 파라미터를 추정하였다. 제안된 방법에서는 데이터에서의 Maximum Likelihood Estimator를 기반으로 하는 방법으로 EM 알고리즘을 이용하였다. 초기 파라미터의 결정에서 EM 알고리즘을 이용하여 뉴로-퍼지 모델의 전제부 소속함수 파라미터 추정을 실시한다. EM 알고리즘을 이용한 퍼지 모델의 특징으로는 전제부가 클러스터링에 의하여 생성되므로 입력의 차원이나 소속함수의 수가 증가하여도 규칙의 수는 증가하지 않는다. 이를 자동차 MPG 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.
본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.
본 연구에서는 초음파 영상에서 간실질의 에코 명도를 비롯한 픽셀 정보분포를 분석하여 정량화 지방간 진단 파라미터를 구하기 위해 규준화 에코 명도 값 및 다수의 텍스쳐 파라미터 값을 추출하여 선형결합을 통해 지방간의 진행 정도와의 상관성을 연구하였다. 임상 지방간 지수와 본 연구의 추정 지방간 지표 값과의 선형 상관계수를 구하였다 신장대조 방법으로 추출한 규준화 에코 명도 및 회색도 픽셀분포의 텍스쳐 특성 파라미터를 계산하여 임상결과와 비교한 결과 임상 지방간 지수와 높은 상관성을 보임을 알 수 있었고, 지방간 진단의 보조사료로 유용함을 확인하였다. 계산된 지방간 지수와 임상결과 간의 선형상관계수는 0.84-0.93이다.
포토레지스트의 노광 및 현상 특성을 각각 결정하는 Dill 및 Mack 모델 파라미터들을 측정하였다. 먼저, 노광량을 변화시켜가며 포토레지스트 샘플을 준비하였고, 노광량에 따른 투과율 변화를 측정하였다. 이 결과를 바탕으로 Dill 모델의 A, B, C 파라미터를 결정하였는데, 특히 C 파라미터를 결정하기 위하여 Dill 모델 방정식의 완전해를 사용하였다. 또한, 노광량별로 현상 시간에 따른 포토레지스트의 두께 변화를 측정하였고, 이 결과를 사용하여 Mack 모델의 Rmin, Rmax, a, n 파라미터를 결정하였다. 모델 파라미터 Rmin, Rmax, n만을 사용하는 간략화된 Mack 모델에 대해서도 파라미터값들을 결정해 보았는데, 네 개의 파라미터를 사용하는 본래 Mack 모델의 경우와 비교했을 때 측정결과와의 오차가 다소 커짐을 알 수 있었다.
얼굴 구성 요소 각각에 대한 파라미터로부터 특정한 포즈나 표정을 갖는 얼굴 이미지를 합성하는 방법을 제안한다 이러한 파라미터화는 얼굴 이미지의 표현과 저장, 전송을 효과적으로 수행할 수 있도록 한다. 그러나 얼굴 이미지의 변화는 고차원의 이미지 공간에서 복잡한 비선형 매니폴드를 구성하기 때문에 파라미터화 하는 것이 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 얼굴 이미지에 대한 표현방법으로 LLE (Locally Linear Embedding) 알고리즘을 사용한다. LLE 알고리즘은 얼굴 이미지들 사이의 관계를 유지하면서 저차원의 특징 공간으로 투사된 매니폴드를 더욱 부드럽고 연속적으로 만들어준다. 그 다음, 특징공간에서 특정한 포즈나 표정 파라미터에 해당하는 포인트를 추정하기 위해 snake 모델을 적용한다. 마지막으로, 추정된 특징 값의 주변에 있는 여러 장의 얼굴 이미지들의 가중치 평균을 구해 합성된 결과이미지를 만든다 실험결과를 통해 제안된 방법을 이용하면 겹침 현상이 적고 포즈나 표정에 대한 파라미터의 변화와 일치하는 이미지를 합성한다는 것을 보인다.
본 논문은 OFDMA 기반 무선 메쉬 네트워크에서 플로킹 기법을 활용한 분산 시간 및 주파수 동기화 알고리듬을 다룬다. 채널전송 지연의 영향을 고려하지 않는 기존 플로킹 기법과 달리, 본 논문에서는 실제 무선 메쉬 네트워크 환경을 고려하기 위하여 시간 및 주파수 동기를 맞추기 위한 동기화 파라미터를 설정하고, 제안된 시간 및 주파수 동기화 모델의 수렴조건과 동기화 파라미터 설정범위를 분석 도출한다. 그리고 모의실험을 통하여 동기화 파라미터에 설정에 따른 제안된 기법의 시간 및 주파수 동기화의 수렴성능을 검증한다.
근래에 대한민국 담수계에 조류 대발생으로 인한 수질악화 문재가 대두되고 있다. 또한 독성물질을 생성하는 남조류종이 우점하는 현상으로인해 수질문제와더불에 생태계와 인간의 건강도 잠재적인 위험을 받고있는 실정이다. 이와같은 조류 대발생으로인한 피해를 최소화하기위해 효과적인 수질관리가 필수적이다. 원격탐사기술은 조류의 공간적인 분포를 해석하고 농도를 정량화하기위해 이용되고 있다. 현재까지 많은 분광알고리즘들이 개발되어 담수유역에 적용이 되고 있다. 수체마다 다른 분광특성 때문에 알고리즘내의 파라미터 및 분광밴드 조정이 필수적이다. 하지만 대부분의 연구에선 파라미터와 밴드의 변경에 따른 결과향상에만 초점이 맞춰지고 있어 분광알고리즘내의 파라미터와 분광밴드사이의 관계 이해 뿐만아니라 알고리즘 최종 산출물에 대한 영향에 관한 설명이 전무한 실정이다. 본 연구에선, 대한민국 백제보를 대상으로 현장모니터링 및 조류추출 실험을 진행하였고, 이를 기반으로 5가지 클로로필a 알고리즘과 2가지 피코시아닌 알고리즘을 구축하였다. 알고리즘내에서 변수들의 관계와 영향을 알아보기위해 민감도 분석을 실시하였다. 민감도 분석 조건을 기반으로 one-objective 최적화 및 multi-objective 최적화를 실시하여 백제보수계를 대표할 수 있는 최적 변수들을 모의하였다. 민감도 분석결과 후방산란계수에 영향을 미치는 파라미터와 조류 생체량에 영향을 미치는 파라미터가 다른 변수들 및 알고리즘 농도산정결과에 가장 민감한 것으로 나타났다. multi-objective 최적화 결과가 one-objective 결과 및 reference 결과보다 대부분 정확도가 향상되었고 흡광도 계수를 함께 고려할 수 있기 때문에 백제보 수계의 분광특성을 함께 고려하여 대표할 수 있는 장점을 가지는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구는 민감도 분석을 활용하여 분광알고리즘 내의 변수들의 이해를 도모하였고, 최적화 기법 중, multi-objective 최적화 기법이 백제보의 분광특성을 대변하는 최적변수를 제시할 수 있음과 동시에 보다 나은 정확성을 제고할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 매입형 영구자석 동기모터(IPMSM)의 제어 파라미터에 관한 것으로, 종래의 IPMSM의 제어는 $120^{\circ}$ 통전방식의 인버터로 구동되는 구형파 제어를 적용하여 왔으나, 최근 정음화, 저진동화 및 고속 운전영역의 확대 등의 시장의 요구, 제어 기술의 발전으로 정현파 제어 (또는 벡터 제어) 방식이 점차로 확대되는 추세이다. 본 논문에서는 정현파 제어방식에 요구되는 IPMSM의 모터 파라미터에 대해 FEM 해석 결과와 측정 장치에 의한 실측의 결과를 비교 분석하여, IPMSM의 제어 파라미터 도출의 기초 연구 자료로 활용하고자 한다.
IEEE 802 Local Area Network(LAN) 기준 모델의 Media Access Control(MAC)방식에서 CSMA/CD, 토큰링, 토큰 버스방식을 포함하며, LAN성능의 척도인 Throughput에 영향을 주는 파라미터는 채널의 길이, 전송 속도, 패킷의 크기 및 스테이션 수이다. 본 논문에서는 이러한 파라미터를 정규화시켜 해석하므로 각 파라미터가 채널 Through-put에 미치는 영향을 검토하였으며 특히, 토큰 링방식과 토큰 버스방식에 대한 해석으로 각 파라미터와의 관계를 고찰하여 CSMA/CD방식과의 비교 검토를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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