이동 분산 실시간 시스템(MDRTS:Mobile Distributed Real-time Systems)은 분산 네트워크 상에서 협력 동작하며 특정 시간 내에 요구하는 정보를 제공하는 이동 시스템이다. MDRTS는 시간, 이동성, 분산성 등을 표현하기 때문에 명세 복잡도가 높고, MDRTS의 성공적인 동작을 보장하기 위해 보다 정확하고 효율적인 시스템의 설계가 중요하다. 특히 시스템의 분산성과 이동성에 의해 발생하는 다양한 종류의 제약 사항을 표현한 수 있는 정형기법이 필요하다. 본 논문에서는 MDRTS을 명세하기 위해 PATM(Probabilistic Abstract Timed Machine)[1]을 확장하여 정의한 DATM(Distributed Abstract Timed Machine)에 대해 기술한다. DATM은 PATM에서 표현하기 힘들었던 이동하는 기계의 분산 정보를 명세할 수 있도록 하였고, 시간, 거리, 확률, 보안에 대한 제약 사항을 명세할 수 있도륵 정의하였다. MDRTS가 가진 제약사항들은 영역을 정의하여 표현하였다. 영역의 종류에는 시간영역, 거리영역, 확률영역, 보안영역이 있다. 각 영역의 속성에 시간적인 제약을 표현할 수 있으며, 시간과 공간 논리를 사용하여 모델링하였다.
본 논문에서는 이진 영상을 효과적으로 표현할 수 있는 영역 집중 형태 기술자(Region-centralized shape descriptor : RCSD)를 제안한다. 제안된 형태 기술자는 영역의 크기를 하나의 중심점에 집중되어 있는 원(circle)으로 표현하는 방법이다. 따라서 주어진 이진 영상은 제안된 RCSD 파라미터로 나타난 여러 개의 원으로 표현되며, 각각의 원은 기준이 되는 원과의 거리, 반지름, 각도의 세 개 파라미터로 주어진다. RCSD로 표현된 파라미터들은 영역에 대한 정보뿐만 아니라 형태에 대한 정보도 가지고 있으며, 주어진 RCSD 파라미터로부터 복구 성능을 평가하여 제안된 기술자의 타당성을 조사하였다. 복구 성능은 원래의 영상에 대한 정보를 얻을 수 있어서 원래의 형태를 가지고 있음을 보여준다. 주어진 파라미터를 이용하여 윤곽선 위의 점을 찾고, 이 점들을 보간법을 사용하여 연결하였다. 성능을 평가한 결과, 여러 가지의 디지털에러에도 불구하고 실제 영상에서도 최대 88%의 성능으로 복구되었다. 이로 보아 제안된 방법은 영상의 형태정보 뿐만 아니라 영역의 크기 정보를 모두 가지고 있어서 영상을 표현하는 데에 효과적으로 이용될 수 있으며, 또한 정규화된 RCSD 패턴으로 표현이 가능하여 다양한 응용으로의 확장도 가능하다.
본 연구에서는 SA 여파기로 불리는 ETBF의 새로운 다진 영역 표현을 제시하고 이 표현이 ETBF의 모든 영역을 포함한다는 사실을 밝혔다. SA여파기는 다단 여파기의 구조를 가진다. 첫째단(first stage)은 최대, 최소, exclusive-OR와 같은 비선형 연산으로 이루어지며 두 번째 단은 첫째단 출력들의 가중 평균으로 주어진다. 이 구조는 SAM 여파기와 같이 첫째단 여파기 윈도우의 최대수를 제한하는 방식이 가능하여 매우 유연한 구조를 갖지만, SAM 여파기와는 달리 ETBF의 부분군만을 표현하지 않고 ETBF의 전 영역을 표현할 수 있는 장점이 있다.
이 연구는 무용교육 활성화를 위해 학교 현장에서 활용되고 있는 3, 4, 5, 6학년 체육교과서 8종 32권을 확보하여 관련 내용을 분석하고자 하였다. 그 결과, 3학년 표현 영역은 움직임 언어와 표현 요소를 중심으로 교과서를 편성하고 있었다. 4학년은 대다수 교과서들이 공, 후프, 리본을 이용한 체조를 제시하고 있었으며, 5학년의 경우 우리나라 민속춤과 관련하여 강강술래, 탈춤이 제시되어 있었으며, 외국 민속 무용과 관련하여 티니클링, 구스타프스콜이 제시되어 있었다. 6학년의 경우 주제표현과 관련하여 표현 요소 탐색과 표현 과정을 제시하였으며, 창작체조를 중심으로 주제 표현을 할 수 있도록 하였다. 또한, 실용 무용 중 라인댄스가 대다수의 교과서에서 제시되고 있었다. 표현 영역은 그 가치의 중요성에도 불구하고 다양한 내외적 문제들로 인해 학교 현장교사들은 교수·학습에 어려움을 호소하고 있는 실정이다. 표현 영역은 인지, 심동, 정의적 영역 모두에서 효과를 발휘 할 수 있다는 점에서 활성화의 필요성이 제기되며, 이 연구는 이러한 맥락에서 현장에서의 표현 영역 수업 활성화에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문은 지역적으로 초점이 맞는 정도를 고려하여 칼라 양자화 하는 방법을 제안한다. 일반적으로 사진을 촬영할 때, 촬영자는 촬영대상중 부각시키고자 하는 물체에 초점 맞추어 촬영한다. 따라서 대부분의 사진의 경우 사진의 초점이 맞추어진 영역은 사진의 중요한 정보를 담고 있다. 사진을 칼라 양자화 할 때 초점이 맞추어진 영역을 초점이 맞추어지지 않은 영역보다 더 많은 수의 색으로 표현하면 중요한 정보를 자세히 표현 할 수 있다. 본 논문은 사진의 초점이 맞추어진 영역을 찾아내고 이 영역을 더 많은 수의 색으로 표현하는 칼라 양자화 방법을 제안한다.
그린함수의 효율적인 표현을 위하여 파수영역 웨이블릿 변환 개념을 이용하였다. 파수영역 웨이블릿 변환을 공간영역에서 가변 윈도우를 사용하여 등가적으로 구현하였다. 제안된 방법은 공간영역 그린함수에 대하여 윈도우 함수를 이용한 필터링과정, 고유함수의 전개를 통한 중심이동과정, 그리고 푸리에 변환과정으로 이루어진다. 파수영역 이산 웨이블릿 변환이 적용된 그린함수의 수식을 유도하였고, 근거리 그린함수와 원거리 그린함수를 표현하여 파수영역에서 비교하여 특성에 대하여 논의하였다.
본 논문에서는 고차원 영역의 데이터 집합을 저차원 영역으로 표현하는 방법에 대해서 제안한다. 특별히 고차원 영역을 2 차원 영역으로 실험하였다. 제안한 방법은 사람이 데이터 객체 사이의 거리나 관계를 직관적으로 인지할 수 있도록 하는 방법이다. 데이터 객체 사이의 거리나 관계를 계산하기 위하여 Kullback-Leibler divergence 를 사용하였다. 이 방법은 확률 분포를 갖는 벡터들 사이의 거리를 계산하여 사용한다. Kullback-Leibler divergence 를 사용하여 계산된 거리 값들은 저차원 영역에서 객체들의 좌표를 계산하기 위하여 사용된다. 좌표계산을 위해서 Simulated Annealing 란 최적화 기법을 사용하였다. 실험 결과를 통해 다차원 데이터를 2 차원 영역으로 표현한 것이 충분히 직관적임을 보였다.
본 논문에서는 영상을 비전 중심점 이동에 따라 정밀하게 표현할 수 있는 형태 기술자를 제안하고, 이를 이용하여 영상이 표현되는 방법을 조사하였다. 제안된 기술자는 영역의 중심점에 모든 영역의 크기가 집중되어 있도록 표현하는 방법이며, 이 비전의 중심점을 다른 관심영역으로 이동시킴으로써 좀 더 정밀한 영상표현도 가능하게 되었다. 이는 또한 영역의 크기 정보를 포함하고 있어서 더욱 효과적이다. 영상의 윤곽선이 제안된 기술자에 의해 정밀하게 표현될수록 영상 내용 검색 등에는 더욱 효과적으로 이용될 수 있다. 제안된 형태 기술자는 정규화가 가능하여 크기, 위치, 회전에 무관하게 표현될 수 있으며, 일정한 영상 패턴으로 구성된 데이터베이스 시스템을 만들 수 있다. 제안된 형태 기술자를 이용하여 실루엣 영상 검색에 적용하여 실험하였으며, 실험 결과, 영상 표현에 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다.
본 논문은 의사표현이 어려운 전신마비환자의 뇌파(EEG)를 이용하여 긍정과 부정을 표현할 수 있는 방법에 대해서 소개한다. 더 나아가 인간의 감정에 따라 긍정과 부정을 민감하게 반응하는 뇌 영역을 분석하였다. 해당영역의 뇌파(EEG)변화를 측정하기 위해 컴퓨터 시스템과 접목시키는 목적도 포함하고 있다. 이를 위해서 미약한 뇌파를 증폭 시키는 전치 증폭기를 구현하였고 인공산물과 뇌파 주파수영역만을 통과시키는 아날로그 전자회로를 구현하였다. 또한 인간의 두뇌피질로부터 측정된 신호는 컴퓨터 시스템에 전송된다. 수신된 신호를 실시간 Fast Fourier Transform(FFT) 신호처리과정을 거쳐 뇌파의 주파수 영역을 분류하게 된다. 이때 분류된 뇌파를 바탕으로 인간의 긍정과 부정을 표현할 수 있는 방법을 제시한다.
참조 표현이란 영상 내의 특정 물체를 가리키는 자연어 문장을 의미한다. 그리고 이러한 자연어 참조 표현을 기초로, 한 영상에서 실제로 대상 물체의 영역을 찾아내는 일을 참조 표현 이해라고 한다. 본 논문은 참조 표현 이해를 위한 새로운 심층 신경망 모델과 학습 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 효과적인 참조 표현 이래를 위해, 참조 표현에서 언급하는 대상 물체와 보조 물체를 모두 고려할 뿐만 아니라, 두 물체간의 관계정보도 활용한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 모델은 이러한 다양한 맥락 정보들을 참조 표현 의존적인 방식으로 가중 결합함으로써, 참조 표현에 부합하는 대상 물체 영역을 보다 정확히 탐지해낼 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서는 대규모 참조 표현 데이터 집합인 Google RefExp를 이용한 성능 비교 실험들을 통해, 제안하는 모델의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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