본 논문에서는 3D 방송의 기본적인 원리를 설명하고 압축 센싱(Compressed Sensing) 기술을 적용하여 3D 방송의 데이터 용량을 줄이는 방식을 제안한다. 샘플링 이론과 압축 센싱 기술의 차이점을 설명하고 개념과 동작원리를 설명한다. 최근 제안된 압축 센싱의 복원 알고리즘인 SS-CoSaMP(Single-Space Compressive Sampling Matched Pursuit) 와 CoSaMP(Compressive Sampling Matched Pursuit)를 소개하고 이를 이용하여 데이터를 압축 복원하여 정확도를 비교한다. 두 알고리즘의 다양한 이미지 복원을 수행하고 계산시간을 비교한다. 결론적으로 낮은 복잡도를 갖는 3D 방송에 적합한 알고리즘을 판단한다.
본 논문에서는 3D 방송의 기본적인 원리를 설명하고 3D 방송을 CS 기술을 적용하여 데이터 용량을 줄이는 방식을 제안한다. 샘플링 이론과 CS 기술의 차이점을 설명하고 개념과 동작원리를 설명한다. 최근 제안된 CS 센싱의 복원 알고리즘인 AMP(Approximate Message Passing)와 CoSaMP(Compressive Sampling Matched Pursuit)를 소개하고 이를 이용하여 이미지 데이터를 압축 복원하여 비교한다. 두 알고리즘의 계산시간을 비교하여 낮은 복잡도를 갖는 알고리즘을 판단한다.
This paper presents a relationship between the number of curves and geometric parameters of a 3D object. Once the relationship is established, the number of closed curves that can reliably represent 3D object is derived. Inspired by Shannon-Nyquist Sampling Theorem, in this paper, approach for sampling rate (defined as the minimum number of curves) for 3D reconstruction is proposed. The relationship is straightforward, is suitable for application to 3D object overlaid with closed-continuous curves, and can achieve efficient 3D reconstruction system in practice. To substantiate the proposed approach, simulation results are provided and the results show that the number of curves can be decreased without loss of generality of characteristics of a target 3D object.
본 논문에서는 3D 방송의 기본적인 원리를 설명하고 실감영상 CS 기술을 적용하여 데이터 용량을 줄이는 방식을 제안한다. 샘플링 이론과 CS 기술의 차이점을 설명하고 개념과 동작원리를 설명한다. 압축 센싱의 복원 알고리즘인 SS-CoSaMP(Single-Space Compressive Sampling Matched Pursuit) 와 AMP(Approximate Message Passing)를 소개하고 이를 이용하여 이미지 데이터를 압축 복원하여 비교한다. 계산시간을 비교하여 낮은 복잡도를 갖는 알고리즘을 판단한다.
A double sampling procedure with zero acceptance number for the first sample whose operating characteristic closely matches that of a given single sampling plan and whose combined sample size does not exceed that of the given single sampling plan is proposed. The proposed double sampling plans corresponding to the MIL-STD-105D plans are tabulated and it is found that their ASN's are considerably smaller than those of corresponding MIL-STD-105D single or double sampling plans.
The infrared signature of a ship is largely influenced by the ocean environment of the operating area, which has been known to cause large changes in the signature. As a result, the weather condition has to be clearly set for an analysis of the infrared signatures. It is necessary to analyze meteorological data for all the oceans where the ship is supposed to be operated. This is impossibly costly and time consuming because of the huge size of the data. Therefore, the creation of a standard environmental variable for an infrared signature research is necessary. In this study, we compared and analyzed sampling methods to represent ocean data close to the Korean peninsula. In order to perform this research, we collected ocean meteorological records from KMA (Korea Meteorological Administration), and sampled these in numerous ways considering five variables that are known to affect the infrared signature. Specifically, a simple random sampling method for all the data and 1-D, 2-D, and 3-D stratified sampling methods were compared and analyzed by considering the mean square errors for each method.
본 논문에서는 무인 지상 차량의 (Unmanned Ground Vehicle, UGV)의 위치 추정을 위한 컴퓨터 비전 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 연속적으로 획득되는 360도 거리 정보(range data)와 디지털 수치모델(Digital Surface Model, 이하 DSM)의 3차원 등록(3-D registration) 방법에 기반하고 있다. 많은 수의 3차원 점군(point clouds) 정보를 가지고 있는 거리 정보의 연속적 3차원 등록은 상당한 수행 시간을 필요로 한다. 실시간 위치 추정을 위해 우리는 투영 기반의 등록 방법과 Uniform Arc Length Sampling(이하 UALS) 방법을 제안한다. UALS는 거리영상에서의 GSD(ground sample distance)를 균일하게 유지하면서 동시에 3차원 샘플 포인트의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 투영 기반 등록 기술은 3차원 대응점의 탐색 시간을 감소시킨다. 두 개의 실제 항법 경로를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다. 3차원 점군의 다양한 샘플링에 대하여 제안하는 기술의 속도 및 정합 성능을 기존 방법과 비교하였다.
Of the experiments to shorten NMR measuring time by sparse sampling, non-uniform sampling (NUS) is advantageous. NUS miminizes systematic errors which arise due to the lack of samplings by randomization. In this study, I report the real-time acquisition of 3D NMR data using NUS and maximum-entropy (MaxEnt) data processing. The real-time acquisition combined with NUS can reduce NMR measuring time much more. Compared with multidimensional decomposition (MDD) method, which was originally suggested by Jaravine and Orekhov (JACS 2006, 13421-13426), MaxEnt is faster at least several times and more suitable for the realtime acquisition. The designed sampling schedule of current study makes all the spectra during acquisition have the comparable resulting resolutions by MaxEnt. Therefore, one can judge the quality of spectra easily by examining the intensities of peaks. I report two cases of 3D experiments as examples with the simulated subdataset from experimental data. In both cases, the spectra having good qualitie for data analysis could be obtained only with 3% of original data. Its corresponding NMR measuring time was 8 minutes for 3D HNCO of ubiquitin.
최근 들어 다양한 스테레오 3D 디스플레이 장치의 출시가 활발히 이루어지면서 임의의 스테레오 3D 영상에 대한 효과적인 크기 변환 방법, 즉 스케일링(scaling) 방법에 대한 요구가 증가되고 있다. 그런데 CG 등을 통하여 생성된 경우와 같이 장면의 기하학적 정보를 완벽히 파악할 수 있는 경우를 제외하고는, 정확한 스테레오 3D 영상의 스케일링은 현실적으로 불가능하다. 이러한 제한으로 가장 널리 이용되는 방법은 좌우 영상에 대하여 적절한 2D 스케일링을 수행하고, 그 결과로 적절한 스테레오 3D 영상스케일링이 발생하기를 기대하는 것이다. 본 논문에서는 2D 영상 스케일링을 통한 스테레오 3D 영상 스케일링에 있어서, 양안시(binocular vision) 모델에 근거한 기하학적 분석과 주파수 변화 분석을 제시한다. 기하학적 분석을 통해서는 스테레오 3D 영상에서 발생 가능한 왜곡들에 대해서 설명하고, 주파수 변화 분석을 통해서는 디지털 신호의 스케일링에 필수적으로 요구되는 aliasing 왜곡 방지 방법에 대해서도 제안한다. 제안된 방법은 주관적 화질 평가 결과 샘플링 이론 (sampling theory)에만 근거한 필터링 방식에 비해 화질 왜곡을 더욱 효과적으로 억제할 수 있다는 것을 파악할 수 있었다. 따라서, 제안된 방법은 다양한 해상도를 지니는 3D 디스플레이 장치에서의 스테레오 3D 영상 재생에 효과적으로 이용될 것으로 기대된다.
센서 네트워크 환경에서는 각 센서는 정의된 샘플링 주기에 따라서 외부 환경을 측정하고 측정된 값을 기지국으로 전송한다. 따라서, 샘플링 주기는 대역폭, 전력량 등 센서들의 중요 자원의 소비에 지대한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 측정값 특성에 따라서 센서의 샘플링 주기를 조절하는 새로운 적응적 샘플링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 KF (Kalman-Filter)에 기반하여 미래의 측정값을 예측한다. 그리고, 실측값과 예측값의 차이에 따라서 센서 측정값들의 중요도를 파악하고 이에 따라서 샘플링 주기를 변화시킨다. 실험에서 제안하는 기법의 효과성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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