본 논문에서는 가중치 3차원 공간을 가중치 8진트리를 이용하여 나타낸다. 가중치 8진트리는 가중치 영역을 계층적으로 나타내고 용이하게 분해능을 조절할 수 있게 한다. 즉 높은 가중치를 갖는 공간은 세밀하게 분해하고 낮은 가중치를 갖는 공간은 성길하게 분해하여 최적의 경로설정을 바른 시간에 할 수 있도록 한다. 이러한 8진트리를 바탕으로 하여 최적 경로 설정하는 종합틀(Framework)을 제시하고 실험을 통하여 그 결과를 제시한다.
움직이는 3차원 물체를 화면상에 디스플레이하기 위해서는 많은 기하학적 연산을 필요로 하는데 CAD나 애니메이션 응용에서는 가능한한 빠른 속도로 변환을 수행하는 것이 중요한 문제이다. 8진트리로 표현된 3차원 영상의 기하학적 변환을 수행하기 위한 기존의 방법은 8진트리의 모든 노드에 변환 행렬연산을 적용함으로써 가능하였다. 본 논문에서는 8진트리로 표현된 3차원 영상의 기하학적 변환을 효율적으로 수행하기 위하여 8진트리의 각 노드에 기본벡터를 이용하여 직각좌표로 변환시키는 효율적인 방법을 제안한다. 본 논문의 공식을 이용하면 기하학적변환을 위한 행렬 연산을 기본 벡터에만 적용하면 되고, 덧셈과 2의 지수에 의한 곱셈 연산만이 소요된다.
볼륨 렌더링은 볼륨 데이터로부터 유용한 정보를 추출하여 시각화 하는 방법이다. 일반적으로 볼륨 렌더링에서 사용하는 데이터가 크기 때문에 실시간 처리가 가능한 수준의 빠른 렌더링을 위한 가속기법들이 중요하다. 최대-최소 8진트리는 고속 볼륨 렌더링을 위한 자료구조이지만, 볼륨데이터가 클수록 생성시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 CUDA를 이용하여 GPU에서 최대-최소 8진트리의 생성을 가속화 하는 방법을 제안한다. 먼저 볼륨데이터에 Space Filling Curve를 적용하여 3차원의 데이터를 연속적인 1차원 배열형태로 변환한다. 이렇게 변환된 데이터로부터 최대-최소 8진트리 자료구조를 만들어 빈공간 도약기법에 적용함으로써 렌더링 속도를 향상시킬 수 있다.
8진트리 모델은 3차원 물체를 계층적으로 모델링할 수 있는 기법으로 임의의 시각 방향에서 투영영상을 생성할 수 있으므로 3차원 물체인식 등 다양한 분야에서 효율적인 데이터 베이스로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 8진트리 모델을 사용해 투영 영상을 만들어 보고 Multi level boundary search 알고리즘을 사용해 표면 영상을 생성해 본다. 또한 2D 영상과 3D 영상의 특징점을 구하는 방법과 2D 특징점, 3D 특징점의 기하학적 변환을 통하여 유사 특징점을 찾는 방법에 대하여 언급한다. 이 방법들은 3D 물체 모델링을 위한 효율적인 데이터 베이스 구축과 물체 특징점 응용을 위한 기본 자료로 활용될 수 있다.
여러 가지 압축알고리즘 중에서 허프만 부호화는 데이터의 통계적인 중복성을 제거하기 위한 방법으로 많이 사용되어 왔다. 이제까지 허프만 테이블의 특성과 코드워드의 패턴에 따라 효율적으로 복호화할 수 있는 알고리즘이 많이 제안되었다. 본 논문에서는 8진 트리 검색 방법을 이용한 허프만 복호화 알고리즘을 제안하고 효율적인 하드웨어 구현 방법을 제안한다. 하드웨어의 메모리와 게이트 면적을 소형화하였고 빠른 검색을 위하여 알고리즘을 최적화하여 MPEG 오디오 복호화기 시스템에 적용할 수 있게 하였다.
배전케이블 수 트리 현상은 XLPE케이블의 고장을 초래하는 주요원인이다. 수 트리에 기인한 신호는 아주 미세하여 현장진단은 배경 잡음으로 인해 검출이 어렵다. 본 논문에서는 고주파특성이 우수한 L-C결합센서를 사용하여 방전신호를 측정하고 이를 주파수영역에서의 분석을 통해 현장에서 부분방전이 발생하기 훨씬 이전에 존재하는 미세신호(Pre-Discharge)를 검출하고 분석한 결과를 제시하였다. 케이블 내 수(水) 트리가가 존재하면 이것이 이종 절연물의 경계면 역할을 하석 서-지 임피던스의 차이로 인해 케이블 단자에서 발생하는 전기적 신호가 수 트리 지점에서 다수의 반사를 일으켜 그 잡음 수준을 높이는 역한을 하게 되는 것으로 알려져 있다. 만일 여러 개소에 수 트리가 존재하는 경우에는 그 배경잡음을 현저하게 높이는 결과를 보여주었다. 실험실에서 발생하는 미세 신호와 현장의 신호를 비교한 결과 아주 유사한 패턴이 있음이 파악되어 이 방법은 수 트리의 활선 진단이 가능함을 확인시켜 주었다.
스마트 TV는 콘텐츠를 제공하기 위해 웹 브라우저로 웹킷을 사용한다. 웹킷은 앱을 실행하기 위해 HTML, CSS, 자바스크립트, 이미지와 같은 웹 자원을 사용한다. 따라서 애플리케이션이 시작될 때 웹킷은 메모리로 자원을 적재하고 돔트리와 렌더트리를 생성한다. 하지만 스마트 TV 앱은 웹 자원을 디스크에 저장하기 때문에 돔트리와 렌더트리는 변하지 않는다. 그러므로 만약 돔트리와 렌더트리를 재사용할 수 있다면 앱의 로딩 시간을 단축할 수 있다. 본 논문은 동적으로 할당 받은 메모리에 영속성을 부여하는 기법인 FastIO를 제시하고 웹킷 기반의 웹 브라우저에 적용하였다. 따라서 웹 자원을 스토리지로부터 메모리로 적재하고 in-memory 구조로 변환하는 과정을 제거 하였다. 실험 결과로 돔트리와 렌더트리가 생성 과정까지의 시간을 비교하였고, FastIO를 적용한 웹 브라우저가 기존 웹 브라우저보다 SSD, Ramdisk, eMMC에서 7.9배, 44.8배, 2.9배의 속도가 향상되었다.
에너지 효율성과 신뢰성을 설계의 기본 요소로 하여 센서 네트워크를 위한 다양한 라우팅 프로토콜이 제시되었다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율성을 고려한 트리 라우팅 방법에 관한 것이다. 제안한 기법은 데이터 전달 경로를 노드의 에너지 잔량을 고려하여 선정하게 함으로써 노드의 에너지 소진을 분산시켜 네트워크의 수명을 향상시키고, 상위 부모 노드로 데이터 전달에 실패하였을 경우 우회할 수 있는 후보 부모 정보에서 새로운 부모를 선택하여 데이터를 전달함으로써 데이터 전달의 신뢰성을 제공한다. 제안한 기법의 성능을 분석하기 위해 PARSEC 기반 시뮬레이션 환경을 구성하여 기존의 트리 라우팅과 성능을 비교하였으며, 제안한 기법이 트리 라우팅에 비해 네트워크 수명에 있어 23.5% 개선된 결과를 보인다.
실리콘 마이크로머시닝 기술과 바이폴라 공정으로 집적화된 압력센서를 제작하고 동작특성 평가를 수행하였다. 센서부 보상파라미터를 추출하였고 트리밍 공정을 통하여 출력전압의 보상을 수행하였다. 센서 특성은 압저항 위치, 마스크 정렬 오차, 다이어프램 정밀두께제어 정도, 보호막의 과도식각 정도 등에 의하여 민감하게 좌우됨을 알 수 있었다. 웨이퍼별 샘플추출을 통하여 센서부 감도는 평균 0.653mV/kPa, 감도의 온도계수는 -2078.8ppm/℃, 옵셋 전압은 30.78mV, 옵셋전압의 온도계수는 32.11㎶/℃로 측정되었다. 추출된 샘플의 다이어프램 두께오차는 27±2.5㎛였다. 센서부 특성평가 결과를 통하여 신호처리회로의 옵셋 및 스팬보상, 온도보상을 위한 트리밍 공정을 수행한 결과 개발사양을 만족하는 결과를 얻을 수 있었다.
3차원 영상의 깊이 정보는 3차원 물체를 2차원 스크린에 투사시킴에 의해 손실될 수 있다. 만약 깊이 정보가 재저장되고 3차원 물체 인식을 우해 사용된다면 더 효율적인 인식시스템을 만들 수 있다. 이 정보는 재 저장하기 위하여 스테레오 알고리즘으로부터 형상을 이용한다. 본 논문에서는 3차원 Hough 변환 영역을 3차원 물체 표현에 채택하여 3차원 물체 인식시스템을 제안한다. 본 시스템은 정합 시간 감소를 위하여 물체의 이동 벡터와 미지의 입력 영상을 8진 트리 구조로 이루어진 기준 영상과 비교하여 정합 단계를 이용한다. 8진 트리 구조 코드는 3차원 물체의 형태 기반에 사용되었다. 모의실험 결과 제안된 3차원 물체 인식 시스템은 만족할 수 있는 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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