본 논문에서는 CAD 시스템의 신경망을 이용한 자동 입력기 구축을 위한 논리 심볼 인식방법을 제시한다. 손으로 작성한 도면을 인식하기 위해 특징 추출과 log mapping, 그리고 패턴 인식의 다단계 과정을 거친다. 각 논리 심볼의 현태 정보를 추출하기 위해 억제 가중치를 학습할 수 있는 경쟁 학습법을 제안하고 회전과 크기의 변화를 병진된 결과로 나타내는 log mapping을 하고 형태가 변한 심볼을 인식할 수 있도록 겹쳐지는 수용야(Receptive field)를 준비하여 error back propagation을 이용한 다층망으로 심볼을 인식한다.
본 논문에서는 SHVC (Scalable High Efficiency Video Coding)의 계층적 부호화 구조를 기반으로 HDR (High Dynamic Range) 영상과 SDR (Standard Dynamic Range) 영상의 부호화 방법을 제안한다. 본 논문의 제안하는 방법은 SHVC 계층적 부호화 구조 중 기본 계층에서 SDR 영상을 부호화 및 복호화하여, 기존의 디스플레이 장치에 대한 하위 호환성을 제공하고, 향상 계층에서 HDR 영상에 대한 부호화 및 복호화를 수행한다. 또한, 기본 계층의 복원 영상에 전역 역 톤 맵핑 (Global inverse tone mapping)을 수행하여 향상 계층의 참조 영상으로 사용함으로써 HDR 영상의 부호화 효율을 향상시켰다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 기존의 SHVC 레퍼런스 소프트웨어인 SHM7.0 대비 약 향상 계층에서 평균 43%, 최대 76.3%의 BD-Bitrate 감소를 얻을 수 있었으며, 기본 계층과 향상 계층 전체에서 평균 15.7%, 최대 31%의 BD-Bitrate 감소를 보였다.
높은 가용성, 확장성, 시스템 성능의 요구를 만족시키기 위해 SAN(Storage Area Network)이 등장했다. 대부분의 SAM 운영 S/W들은 SAN을 보다 효과적으로 활용하기 위해서 SAN에 부착된 물리적 저장장치들을 가상적으로 하나의 커다란 볼륨으로 보이게 하는 저장장치 가상화 개념을 지원한다. 저장장치 가상화의 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 논리볼륨 관리자이다. 논리볼륨 관리자는 논리주소를 물리 주소로 매핑 시킴으로서 저장장치 가상화를 실현한다. 이 논문에서는 논리볼륨 관리자를 위한 효율적이고 유연한 매핑기법을 설계하고 구현한다. 더불어 매핑 테이블 기반 매핑 방법에서 유연한 매핑을 돕기 위한 자유공간 관리기법을 설계하고 구현한다. 이 논문의 매핑기법은 특정 시점의 볼륨이미지를 유지할 수 있는 스냅샷과 시스템을 정지시키지 않고 SAN에 저장장치를 추가 또는 삭제할 수 있는 온라인 재구성 기능을 지원한다. 또한 이 논문에서 제안한 기법에 대한 성능 평가를 수행하여 제안하는 기법이 매핑 관리자로서 의미가 있음을 보인다.
Some global estimates for the Jacobians of quasiregular mappings f = ($f^1$, $f^2$, ${\cdots}$, $f^n$) of the Sobolev class $W^{1,n}$(${\Omega}$, $R^n$) in $L^{\varphi}({\mu})$-domains and John domains are established.
프로젝션 맵핑(공간증강현실)은 현실세계에서 다양한 가상의 환영(幻影)을 만들어내는 것으로 최근에 많은 분야에 사용되고 있다. 기존의 프로젝션 맵핑에서는 사용자와의 자연스러운 상호작용으로서 접히거나 구부러지는 것 과 같은 유연한 물체의 기하학적인 변형 속성(예: 용지)의 움직임을 고려하지 않았다. 또한, 정적 물체에 대한 프로젝션 맵핑에 대한 많은 연구가 있었지만, 유연한 타깃의 움직임을 추적하고 사용자와의 상호작용 측면에서 모양이 변형된 물체에 맵핑을 정확히 하는 다이내믹 프로젝션 맵핑은 여전히 도전해야할 연구 분야이다. 따라서 본 논문에서는 Unity3D와 ARToolkit을 이용한 실험을 통해 단단하지 않은 물체에 대한 견실한 추적과 정확한 맵핑 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 큐빅 베지어 곡면 형성, 움직임 변형 값 렌더링 과정, 멀티플 마커 인식과 트래킹 과정, 실시간 웹캠 지속 촬영의 4가지 실험 단계로 구성된다. 사용자는 물체에 변형을 주기 위해 직접 접고, 휘고, 구부리고 비틀 수 있다. 제안 방법은 세 가지 긍정적인 결과를 도출할 수 있다. 첫째, 물체의 형태가 강하게 변형되어 있어도 감지 가능하다. 둘째, 사용자가 직접 물체에 변형을 주는 과정에서 물체의 일부분을 차단하고 있을 때의 Occlusion오류를 줄일 수 있어 정확한 트래킹을 할 수 있다. 셋째, 제안 방법의 견실하고 정확함은 빠른 속도로 물체의 움직임을 감지하게 하므로 실시간으로 결과 값을 물체에 투영할 수 있다.
In this study, the rock mass classification results from the face mapping and the resistivity inversion data are compared and analyzed for the reliability investigation of the determination of the rock support type based on the surface electrical survey. To get the quantitative correlation, rock engineering indices such as RCR(rock condition rating), N(Rock mass number), Q-system based on RMR(rock mass rating) are calculated. Kriging method as a post processing technique for global optimization is used to improve its resolution. The result of correlation analysis shows that the geological condition estimated from 2D electrical resistivity survey is coincident globally with the trend of rock type except for a few local areas. The correlation between the results of 3D electrical resistivity survey and the rock mass classification turns out to be very high. It can be concluded that 3D electrical resistivity survey is powerful to set up the reliable rock support type.
Thurston, in 1986, discovered that the Schwarzian derivative has mysterious properties similar to the curvature on a manifold. After his work, there are several approaches to develop this notion on Riemannian manifolds. Here, a tensor field is identified in the study of global conformal diffeomorphisms on Finsler manifolds as a natural generalization of the Schwarzian derivative. Then, a natural definition of a Mobius mapping on Finsler manifolds is given and its properties are studied. In particular, it is shown that Mobius mappings are mappings that preserve circles and vice versa. Therefore, if a forward geodesically complete Finsler manifold admits a Mobius mapping, then the indicatrix is conformally diffeomorphic to the Euclidean sphere Sn-1 in ℝn. In addition, if a forward geodesically complete absolutely homogeneous Finsler manifold of scalar flag curvature admits a non-trivial change of Mobius mapping, then it is a Riemannian manifold of constant sectional curvature.
Li, Weizhong;Yi, Benshun;Huang, Taiqi;Yao, Weiqing;Peng, Hong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1846-1863
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2016
High dynamic range (HDR) images can present the perfect real scene and rich color information. A commonly encountered problem in practical applications is how to well visualize HDR images on standard display devices. In this paper, we propose a multi-scale decomposition method using guided filtering for HDR image tone mapping. In our algorithm, HDR images are directly decomposed into three layers:base layer, coarse scale detail layer and fine detail layer. We propose an effective function to compress the base layer and the coarse scale detail layer. An adaptive function is also proposed for detail adjustment. Experimental results show that the proposed algorithm effectively accomplishes dynamic range compression and maintains good global contrast as well as local contrast. It also presents more image details and keeps high color saturation.
With the recent growth in smartphone services, the "mobile" environment has become a key factor to consider in the design of the future Internet. In this paper, we propose Mobile-Oriented Future Internet (MOFI), which is a new architecture for the future Internet for mobile-oriented environments. The MOFI architecture is designed with three functional features: global identifier and local locator in the identifier-locator separation, query-first data delivery for route optimization, and distributed control of identifier-locator mapping. The proposed architecture and functional operations are implemented and tested using the Linux platform. From the experiment results, we see that the MOFI architecture performs better than the existing identifier-locator separation schemes, such as Proxy Mobile IP and Host Identity Protocol, in terms of data throughout, mapping control overhead, and handover delay.
Global localization is one of the essential issues for mobile robot navigation. In this study, an indoor global localization method is proposed which uses a Kinect sensor and a monocular upward-looking camera. The proposed method generates an environment map which consists of a grid map, a ceiling feature map from the upward-looking camera, and a spatial feature map obtained from the Kinect sensor. The method selects robot pose candidates using the spatial feature map and updates sample poses by particle filter based on the grid map. Localization success is determined by calculating the matching error from the ceiling feature map. In various experiments, the proposed method achieved a position accuracy of 0.12m and a position update speed of 10.4s, which is robust enough for real-world applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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