본 논문에서는 실외에서 촬영된 비교정 영상으로부터 3차원 건물 구조를 복원하는 반자동화 방법론을 제안한다. 사용자는 관심있는 건물을 임의의 위치에서 촬영한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 먼저, 입력영상에 대하여 SIFT 알고리즘을 이용하여 특징점과 대응점을 추출한다. 두 번째로, 각 영상에 존재하는 선과 소실점을 추정하고, 추정된 소실점으로 추출한 선들을 그룹화 한다. 다음으로, 각 영상 간의 관계를 대응점의 개수로 정의한 인접 그래프를 이용하여 입력 영상에 대한 순서를 정의하여, 각 영상을 촬영한 카메라의 위치 정보를 보정한다. 최종적으로 추정한 카메라의 정보와 각 영상에서 그룹화된 선을 이용하여 건물의 대략적인 3차원 구조를 복원한다. 하프 에지(half-edge) 자료 구조와 오일러 연산자(Euler operator)를 이용한 상세 모델링을 수행함으로써 완성된 건물 구조를 복원할 수 있다. 본 논문에서는 자동으로 추출된 기하학적 정보를 이용하여 최소한의 사용자 입력으로 건물을 복원 할 수 있도록 하였다.
최근 IoT 환경에서 많은 디바이스들의 등장과 더불어 특정 사용자만 접근 가능한 보호된 네트워크가 필요하게 되었다. IoT 네트워크 환경에 OAuth 프로토콜을 적용하여 인증하게 되면 보다 쉽게 네트워크 인증 체계를 구축할 수 있으나 OAuth는 공격자가 Token을 가로채게 되면 쉽게 공격에 노출되는 단점이 있어 2차 인증이 필수적이라고 할 수 있다. 궁극적인 IoT는 Fog Computing이 필수적이다. Fog Computing은 Cloud를 확장시켜 network Core에서 뿐만 아니라 Edge에서도 Computing이 가능하게 하고, node간의 통신을 가능하게 하는 플랫폼이다. Fog Computing의 장점으로는 Location awareness나 Support for mobility 등을 들 수 있다. Fog Computing내에서 사용할 인증이 이런 Fog Computing의 장점을 살린다면, 더 IoT에 걸맞은 인증을 할 수 있을 것이다. 이에 2차 인증에 기존의 인증서나 id/password, 또는 group key같은 번거로운 것을 이용하지 않고 Cyber-Physical-Social System을 사용한다면 user의 편리성을 더 증가시킬 수 있을 것이다. 본 연구에서는 Cyber-Physical-Social System기반의 인증에 관한 연구를 진행하려 한다.
본 논문에서는 입력 선분들 상에 위치하며, 이들을 일정한 길이로 분할하는 가상 노드 포탈을 이용하여 입력 선분들을 모두 연결하는 근사 선분 최소 신장 트리를 빠른 시간 내에 찾는 방법을 제안한다. 이 근사 선분 최소 신장 트리는 통신선, 도로 및 철도망의 연결 등에 활용될 수 있다. 3000개의 입력 선분에 대해 제안된 방법으로 생성된 근사 트리는, 포탈 간격이 0.3인 경우에 최적 선분 최소 신장 트리와 비교하여 1.8% 의 길이가 증가한 반면에 트리 생성 시간은 29.74%의 감소를 보였고, 0.75의 경우 2.96%의 길이의 증가와 39.96%의 트리 생성 시간의 절감을 보였다. 이는 약간의 길이 증가를 허용하면서 짧은 시간 내에 선분 연결 트리를 생성해야 하는 응용에 잘 적용될 수 있음을 보인다. 또한 제안 된 방법은 포탈 간격, 포탈 포기 비율 등을 외부 인자로서 조절하여, 목적에 따른 트리 길이 또는 트리 생성 시간에 중점을 둔 근사 선분 최소 신장 트리 생성이 가능함을 보인다.
최근 클라우드 환경의 서비스 지연문제 해결을 위하여 응용서비스의 사용자 근접성 확보 및 계산 오프로딩을 위한 FEC (Fog/Edge Computing) 패러다임에 대한 연구가 활발하다. 엣지 디바이스 (이동객체)들의 동적 위치변화 패턴 예측방법은 FEC 환경에서 컴퓨팅 리소스의 효율적 분배 및 배치를 위하여 중요한 역할을 한다. 본 논문은 엣지 디바이스들의 이동 빈발패턴에 대한 지지도의 임계값을 적용하여 선택된 경로들을 대상으로 임의의 가중치 (거리, 시간, 혼잡도)를 추가적으로 적용한 최적 이동패턴 추출방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 알고리즘은 빈발도만을 적용한 OPE_freq [8] 알고리즘과 A* 및 Dijkstra 알고리즘 등과 비교한 결과, 수행시간과 노드 접근횟수를 감소시키고 보다 정확한 경로를 추출함을 알 수 있다.
본 논문에서는 게임의 재미를 높이고 속도감 있는 게임 진행을 위하여 게임 캐릭터의 특징에 따라 움직임이 없는 캐릭터(NPC)와 움직임이 있는 캐릭터(Monster)로 분류하는 방법을 제시한다. 분류 속성은 각각의 캐릭터 내부에 있는 직선선분의 특징을 추출하여 사용한다. 우선 캐릭터 내부에 존재하는 에지 특징을 추출하여 EEDH를 산출하고 또한 방향성을 질감의 속성으로 이용하여 SSPD를 계산한다. 추출된 속성들은 특정 방향에 따른 에너지를 나타내며 캐릭터 내부의 특정 방향에 대한 크기를 나타내고 있기 때문에 게임 캐릭터들을 NPC와 Monster로 분류 하는 속성으로 이용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 게임진행에서 유저가 불필요한 플레이를 함으로서 소모되는 시간을 줄이고 전략적이고 속도감 있게 플레이 할 수 있는 기능을 제공한다.
디지털화된 영상 정보들은 다양한 해상도를 갖으며, 이를 유저의 요구와 응용에 따라 크기를 변경하는 이러 기술들이 개발되어 왔다. 최근에는 상향 표본화에서 영상 품질을 높이기 위한 알고리듬으로써 에지 정보를 이용안 방법이 소개되고 있는데. 이를 위해서는 에지 검출을 위한 전처리 과정이 요구된다 그런데 H.264/AVC (이하 AVC)에서 사용되는 인트라 예측 부호화에 의해 결정되는 예측 방향은 필터를 통해 추출된 에지 정보와 80% 이상의 유사도를 보이므로 이를 에지 정보로 이용한 영상 확대 방법을 제안한다 제안된 방법에서 영상의 품질은 고차 커널의 적용 결과와 매우 일치하면서 평균 약 50%의 연산량 감소 결과를 보인다.
Designing mobile Interfaces is fundamentally different from designing online interfaces. Not only are there differences in underlying technologies, but also in the way people use mobile Interfaces. If these differences are not taken into account in designing mobile interfaces, mobile services are likely to fail. If mobile services do not deliver what people want, these services will fail no matter how excellent the underlying technology is. The user interface design commonly used in mobile services is based on multi-layered approach, which is not very user-friendly. A well designed single layered user Interface will be more user friendly than the conventional one and it will be having edge over others. However, it is quite difficult to Provide a single layered user Interface in a small screen. This study aims at examining how design attributes of mobile interfaces affect customer preferences. In order to explore customer preferences to each design attribute of mobile interfaces, we measure and analyze customer's WTP (Willingness To Pay) toward their different interface designs. Ultimately, throughout the study, we try to answer how to design mobile interfaces in small screen of mobile devices. In addition, we propose an optimal design solution that customers likely prefer.
Measuring performance of corporate information system has become one of the core issues in that development of the information system requires substantial amount of investments and the system works as a crucial leverage to enhance competitive edge. Most of the previous researches for performance of the information system have narrow and limited focus on such as the effect of user satisfaction and productivity. This paper suggests a model to measures the comprehensive performance which is classified as user scope (user involvement and satisfaction), operational scope (task productivity, task innovation, customer satisfaction, management control) and efficiency scope (financial performance), and to represent the relationship among the scopes by the path analysis model. Followings are conclusions from statistical hypothesis test of the model: (i) user involvement through user satisfaction has positive effect on all the performances in the operational scope, (ii) task innovation and customer satisfaction in the operational scope has statistically significant impact on financial performance but task productivity and management control do not. This conclusion indicates that task productivity and management control has the long term effect in nature, and evaluation of the information system has managerial implication when it Is measured in comprehensive performance which includes internal operational performances as well as financial performance.
본 논문에서는 평면 형상에 대해 국소적 형태를 보존하는 형상 변형 기법의 시각적 품질을 향상시키기 위한 개선된 형상 변형 에너지를 제안한다. 형상 변형 에너지는 대개 형상의 윤곽선 변형 품질을 유지하기 위해 라플라시안 좌표, 형상 내부의 변형 품질을 유지하기 위한 평균값 좌표와 간선 길이 제한조건, 사용자 지정 정점의 위치 제한조건 등으로 구성된다. 형상 변형 기법은 사용자 지정 정점의 위치가 변화할 때, 정의된 형상 변형 에너지의 변화를 최소화하는 비선형 최소자승 최적화 기법을 사용하여 다른 모든 정점의 위치를 계산할 수 있다. 그러나, 사용자 지정 정점의 위치가 빠르게 변화하면, 형상의 라플라시안 벡터의 크기와 간선의 방향에 큰 변화가 발생하여 변형 결과의 시각적 품질이 급격히 감소하는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 라플라시안 벡터의 크기와 간선의 방향 변화를 제한할 수 있는 새로운 제한 조건을 사용한 개선된 형상 변형 에너지를 제시한다. 개선된 변형 에너지는 최적화 수행 시간이 근소하게 증가하지만, 형상의 윤곽과 내부에서 변형 오차를 크게 줄일 수 있어 시각적으로 우수한 변형 결과를 얻을 수 있다.
We present a simple and effective method of face and facial feature detection under pose variation of user face in complex background for the human-robot interaction. Our approach is a flexible method that can be performed in both color and gray facial image and is also feasible for detecting facial features in quasi real-time. Based on the characteristics of the intensity of neighborhood area of facial features, new directional template for facial feature is defined. From applying this template to input facial image, novel edge-like blob map (EBM) with multiple intensity strengths is constructed. Regardless of color information of input image, using this map and conditions for facial characteristics, we show that the locations of face and its features - i.e., two eyes and a mouth-can be successfully estimated. Without the information of facial area boundary, final candidate face region is determined by both obtained locations of facial features and weighted correlation values with standard facial templates. Experimental results from many color images and well-known gray level face database images authorize the usefulness of proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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