3차원 모델의 형상 유사성 평가는 의학, 기계 공학, 분자 생물학 등의 많은 분야에서 매우 중요하다. 더욱이 3차원 모델이 웹 상에 보편화됨에 따라 3차원 모델들의 분류와 검색에 관한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 3차원 형상 표현 방법들과 유사성 평가에 대한 주요 개념들을 기술하고, 최근의 형상 비교에 관한 연구들을 다해상도, 위상 기하학, 2차원 영상, 통계학 기반 방법들로 분류하여 그 특징들을 분석하였다. 또한 논문에서 채택한 유일성, 강인성, 불변성, 다해상도, 효율성, 비교범위와 같은 기준을 사용하여 그 성능을 비교 평가하였다. 다해상도 기반 방법은 비교를 위한 계산 시간은 감소시킨 반면 전처리 시간은 증가시켰다. 기하 및 위상 정보를 이용한 방법은 보다 다양한 형태의 모델들을 비교할 수 있었고 부분적인 형상 비교에도 강인하였다. 2차원 영상을 이용한 방법들은 시간 및 공간 복잡도가 높게 나타났다. 통계학 기반 방법들은 포즈 정규화 작업 없이 형상 비교가 가능하였고, 어파인 변환 및 잡음에도 강인한 결과를 보였다.
한국산 흰주름버섯외 50종 버섯을 채집하여 석유에테르, 80%에탄올 및 멸균증류수로 각각 추출하여 153종의 추출물을 얻어 식물병원성 곰팡이에 대한 항균활성을 검색하였다. A. alternata에 항균활성은 독우산광대버섯의 물 추출물, MPC-3 버섯의 에탄올 추출물 그리고 큰낙엽버섯과 Xanthoconium affine의 석유에테르 추출물이 활성을 보였다. 잔디탄저병균, C. graminicola에 대하여는 애광대버섯, 노란길민그물버섯 그리고 흰둘레무당버섯의 석유에테르 추출물이, 해면버섯, MPC-3 버섯 그리고 주걱송편버섯의 에탄올 추출물이, 조개껍질 버섯의 물 추출물이 각각 항균활성을 보였다. 인삼뿌리썩음병균, C. destructans에 대하여는 애광대버섯, 수원그물버섯, 해면버섯, MPC-3 버섯, 주걱 송편버섯, 띠미로버섯 그리고 외대덧버섯의 에탄올 추출물이, 애광대버섯, 흰둘레무당버섯, 향버섯, 큰낙엽버섯의 석유에테르 추출물이 각각 항균활성을 보였다. 오이덩굴쪼김병균, F. o. cucumerinum에 대하여는 MPC-3 버섯의 에탄올 추출물이 항균활성을 보였다. 감자시들음병균, F. solani에 대하여는 진갈색주름버섯의 물 추출물이 그리고 무변색무당버섯의 에탄올 추출물이 각각 항균활성을 보였다. 잔디탄저병균, I. bolleyte에 대하여는 진갈색주름버섯의 물 추출물이 그리고 MPC-3버섯의 에탄올 추출물이 각각 항균활성을 보였다.
본 논문에서는 복소 가우시안 영상 (Complex Extended Gaussian Image, CEGI)을 이용한 3D 메쉬 모델의 블라인드 워터마킹을 제안하였다. CEGI는 메쉬의 법선 벡터 분포를 나타내는 3차원 방향 히스토그램으로, 이는 메쉬의 면적 및 임의의 기준점에 대한 거리로 표현되는 복소 가중치의 합으로 구현된다. 제안한 방법에서는 먼저 3D 메쉬 모델을 모델의 형상에 따라 여러개의 패치로 분할한다. 그리고 워터마크를 삽입하기 위하여 각 패치별로 CEGI를 구한 후에 복소 가중치의 크기가 큰 셀을 선택하여, 각 패치 CEGI 상에 통일한 순위의 셀들에 각각 삽입한다. 그리고 패치의 중점 좌표 및 셀 순위표를 이용하여 원 메쉬 모델없이 워터마크를 추출한다. 이 때, 회전과 같은 아핀 변환된 모델에서는 오일러 각을 이용한 재배열 과정을 수행한다. 실험 결과에서 제안한 방법이 절단, 아핀 변환, 및 랜덤 잡음 첨가등의 기하학적 공격 및 메쉬 간단화 등의 위상학적 공격에 견고하였으며 또한 워터마크의 비가시성을 확인하였다.
The study of pores, small penumbraless sunspots, can give us a chance to understand how strong magnetic fields interact with convective motions in the photosphere. For a better understanding of this interaction, we investigate the temporal variation of several tiny pores smaller than 2". These pores were observed by the Solar Optical Telescope (SOT) onboard Hinode on 2006 December 29. We have analyzed the high resolution spectropolarimetric (SP) data and the G-band filtergrams taken during the observation. Magnetic flux density and Doppler velocities of the pores are estimated by applying the center of gravity (COG) method to the SP data. The horizontal motions in and around the pores are tracked by adopting the Nonlinear Affine Velocity Estimator (NAVE) method to the G-band filter images. As results, we found the followings. (1) Darkness of pores is positively correlated with magnetic flux density. (2) Downflows always exist inside and around the pores. (3) The speed of downflows inside the pores is negatively correlated with their darkness. (4) The pores are surrounded by strong downflows. (5) Brightness changes of the pores are correlated with the divergence of mass flow (correlation coefficient > 0.9). (6) The pores in the growing phase are associated with the converging flow pattern and the pores in the decay phase with the diverging flow pattern. Our results support the idea that a pore grows as magnetic flux density increases due to the convergence of ambient mass flow and it decays with the decrease of the flux density due to the diverging mass flow.
본 논문에서는 blu-ray 디스크 드라이버의 트랙킹 서보시스템에 대하여 플랜트와 제어기의 불확실성을 보상하는 견실비약성 $H^{\infty}$ 상태궤환 제어기 설계방법을 제안한다. 플랜트와 제어기의 불확실성을 매개변수화 선형행렬부등식(PLMI: parameterized linear matrix inequality)을 이용하여 구조화된 불확실성의 형태로 표현하며, Lyapunov 함수를 이용하여 구조적인 제어기의 이득섭동을 고려한 견실비약성 $H^{\infty}$ 상태궤환 제어기가 존재할 충분조건 및 제어기 설계방법을 PLMI의 형태로 제안한다. 또한, 완화기법(relaxation technique)을 통하여 PLMI를 유한개의 LMI의 형태로 변환하여 견실하고 최적화된 제어기 이득과 제어기 섭동 범위를 계산하고, 모의실험을 통해서 제시된 제어기의 타당성 및 견실성(robustness)과 비약성(non-fragility)을 검증한다.
본 논문에서는 소동물 생체내 실험시 서로 다른 장비에서 획득된 영상의 융합 및 정합을 위한 방법을 제안한다. 마우스의 꼬리 정맥에 $[[^{18}F]FDG$를 주사하여 60분 섭취후 서로 다른 장비에서 동일한 위치의 영상을 획득하기 위하여 아크릴 재질의 소동물 가이드에 기준마크를 설정하고 microPET과 CT 영상을 획득하였다. MicroPET으로 획득된 리스트모드(list-mode) 데이터는 Fourier Rebinning(FRB) 방법을 사용하여 사이노그램(Sinogram)으로 변환 후 4 번의 반복횟수를 가지는 Ordered Subset Expectation Maximization(OSEM) 알고리즘으로 재구성하였다. MicroPET 영상획득후 PET/CT의 CT를 이용하여 CT영상을 획득하였다. MicroPET 영상에서 폐영역을 정확히 찾아내는 어려움이 있어. 해부학적 정보를 제공하는 CT 영상을 이용하여 폐 영역을 구분하였다. 영상 융합을 위한 불일치 부분을 해결하기 위하여 기준마크의 정보와 폐 영역의 정보를 이용하여 회전과 이동정보를 가지는 어파인 (affine) 변환 행렬 구하여 영상 정합에 사용하였다. 이 방법은 정량적 정확성과 영상 해석의 정확성을 개선할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 무릎 MR 영상에서 다중 아틀라스 기반 지역적 가중투표를 이용한 대퇴부 연골 자동 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다음의 두 단계로 구성된다. 첫째, 대퇴부 연골이 대퇴골에 붙어 있다는 형상정보를 이용하기 위해 볼륨 및 객체 정합 기반의 지역적 가중투표와 협대역 영역확장을 통해 대퇴골을 분할한다. 둘째, 대퇴골의 객체 기반 어파인 변환을 대퇴부 연골 정합에 적용한 후, 다중 아틀라스 형상 기반의 지역적 가중투표를 통해 대퇴부 연골을 분할한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 다수투표 기법, 밝기값 기반 지역적 가중투표 기법과 제안 방법의 분할 결과를 전문가에 의한 수동 분할 결과와 비교한다. 실험 결과 제안 방법이 주변 유사 밝기값 영역으로의 누출을 방지하여 분할 정확도가 향상되었음을 보여준다.
본 논문에서는 효율적인 압축 기법과 멀티미디어를 위한 다 해상도 3D 얼굴 모델 전송, 그리고 저비트율 응용에 대해 제안하고자 한다. 일반적으로 얼굴 모델은 3D 레이저 디지타이저에 의해서 얻어지게 되고 애니메이션, 비디오게임, 비디오 회의와 같은 응용 범위에 따라 여러 해상도로 재양자화 되어진다. 3D 디지털화된 얼굴 모델을 정합하고 재양자화 하기 위해서 2D 템플릿을 변형함으로써 압축 모델을 얻을 수 있다. 현재까지의 연구에서 다섯 가지 해상도로 계층적 2D 얼굴 와이어프레임 템플릿을 만들었다. 변형 과정에서 2D 템플릿은 얼굴 특징점과 제안된 PCAT(piecewise chainlet affine transformation)에 의해 바뀌게 된다. 재양자화된 후 3D 디지털화된 모델은 인지하지 못할 정도로 손실이 줄어들게 된다. 더욱이, 본 논문에서 제안한 계층적 데이터 구조를 갖는 다 해상도 얼굴모델은 통신망에서 점진적으로 알려지고 사용되어질 것이다.
본 연구에서는 이자율 변수에 적절한 확률과정을 부여하고 이를 가격함수에 직접 대입한 뒤 최종적으로 자산가격 PDE를 도출하는 재무모형을 이용하여 우리나라 기대인플레이션을 추정하고 그 특성을 살펴보고자 한다. 우리나라의 기대인플레이션은 글로벌 금융위기 이전에는 4%를 상회하는 높은 수준을 보였으나 2008년 후반을 기점으로 하향 안정화되는 모습을 시현했다. 또한 수익률곡선에서 도출된 기대인플레이션과 서베이 등을 통해 실제로 자료의 입수가 가능한 기대인플레이션을 이용하여 경제주체의 기대인플레이션 형성에 체계적인 편의가 존재하지 않고(불편성), 기대형성에 활용 가능한 모든 정보가 반영되었는지(효율성)를 기준으로 합리성을 평가한 결과, 분석에 이용된 모든 기대인플레이션에서 효율성은 기각되나 기대편의는 발생하지 않는 것으로 나타났다. 한편, 실제인플레이션과 기대인플레이션 간의 Granger 인과관계 검정 결과, 대체로 컨센서스 및 BOK 전문가 기대인플레이션은 상대적으로 장기의 실제인플레이션과, 이자율모형에서 도출된 기대인플레이션은 단기의 실제인플레이션과 상호 인과관계가 발생하는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 각각의 인플레이션 지표들이 내포하는 인플레이션의 정보가 상이하다는 것을 방증하고 있다. 이는 중앙은행이 하나의 인플레이션 지표보다는 다양한 지표들을 균형 있는 시각으로 관찰하는 것이 필요함을 시사한다.
본 논문은 특징검출(feature detection)과 특징해석(feature description) 기법을 이용하여, 영상 매칭 (matching)과 인식(recognition)에 필요한 다양한 파라미터의 변화에 따른 인식률의 차이를 분석하기 위한 실험 내용을 다룬다. 본 논문에서는 영상의 특징분석과 매칭프로세스를 위해, Lowe의 SIFT(Scale-Invariant Transform Feature)를 이용하며, 영상에서 나타나는 특징을 검출하고 해석하여 특징 데이터베이스로 구축한다. 특징 데이터베이스는 구글 어스를 통해 획득한 위성영상으로부터 50여개 건물에 대해 구축되는데, 이는 각 건물 영상으로부터 추출된 특징 점들의 좌표와 128차원의 벡터의 값으로 이루어진 특징 해석데이터로 저장된다. 구축된 데이터베이스는 각 건물에 대한 정보가 태그의 형식으로 함께 저장되는데, 이는 카메라로부터 획득한 입력영상과의 비교를 통해 입력영상이 가리키는 지역 내에 존재하는 건물에 대한 정보를 제공하는 역할을 한다. 실험은 영상 매칭과 인식과정에서 작용하는 내-외부적 요소들을 제시하고, 각 요소의 상태변화에 따라 인식률의 차이를 비교하는 방법으로 진행되었으며, 본 연구의 최종적인 시스템은 모바일기기의 카메라를 이용하여 카메라가 촬영하고 있는 지도상의 객체를 인식하고, 해당 객체에 대한 기본적인 정보를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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