DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용한 영상 합성 시에 발생하는 경계 잡음은 원래 전경 영역에 속하던 화소가 배경으로 흩어져 나와 생성된 잡음이며, 이는 주로 참조 영상과 깊이지도 간 경계 불일치나 참조 영상에서의 블러링 때문에 발생된다. 영상 합성 과정에서 발생된 홀 영역은 일반적으로 주위 화소를 이용하여 채워지게 되므로, 홀에 인접한 경계 잡음은 합성 영상의 화질을 저하시키는 주요 원인으로 작용한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 깊이지도의 전처리를 이용한 새로운 경계 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기존의 전처리 기법들은 경계 불일치에 따른 경계 잡음의 제거를 위해 참조 영상과 깊이지도의 경계가 일치되도록 깊이지도를 수정한다. 그러나 대부분의 기존 기법들이 신호 기울기 기반의 단순 경계 탐색 알고리즘에 기반을 두고 있어 블러링이 존재하는 경계에서는 탐색 성능의 저하가 나타난다. 제안 알고리즘은 이의 해결을 위해 2단계 경계 탐색을 이용함으로써 이행 영역과 배경 영역 간 경계를 보다 효과적으로 탐색할 수 있는 구조를 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 우수한 경계 잡음 제거 성능을 가짐을 보인다.
본 논문은 빠르게 움직이는 인간 신체를 추적할 수 있는 실시간 인간 신체 움직임 추적 알고리듬을 제안한다. 반복 최근접점(Iterative closest point) 알고리듬은 효율적이고 계산량이 적어 실시간 인간 신체 움직임 추적에 적합하지만 잘못된 최근접점(Closest point) 선택으로 인해 국부적 최소점(Local minimum)에 쉽게 빠지게 되어 종종 추적에 실패하게 된다. 이를 극복하기 위해, 반복 최근접점 알고리듬에 움직임 이력(Motion history) 정보를 기반으로 한 파티클 필터 (Particle filter)를 결합한다. 제안하는 인간 신체 움직임 추적은 계층적 트리 구조를 사용함으로써 신체 추적 공간 크기를 줄여주며, 움직임 이력 정보를 이용한 움직임 예측 모델을 사용함으로써 빠른 인간 신체 움직임 추적을 가능하게 한다. 실험 결과는 제안하는 인간 신체 움직임 추적이 정확한 추적 성능과 빠른 수렴 속도를 가진다는 것을 보여 준다.
본 논문은 흡연으로 인한 화재사고 방지를 위해, 비디오 영상에서 흡연자를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 흡연자의 행동을 인식하기 위해 행동 인식 기법의 계층적 방법 중 서술 기반 접근 방법을 기반으로 제안하는 알고리즘은 배경 영역 분리, 객체 검출, 이벤트 탐지, 이벤트 판단 과정으로 구성된다. 배경 영역 분리 과정으로 학습률이 다른 두 개의 가우시안 혼합 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 고속 움직임 전경, 저속 움직임 전경 영상을 생성하고, 저속움직임 전경 영상을 chain-rule 기반 외곽선 검출 알고리즘을 통하여 객체의 위치를 추출해낸다. 위치 정보를 기반으로 흡연자의 세 가지 특징인 얼굴, 연기, 손의 움직임을 이벤트 탐지 과정에서 검출한다. Haar-like feature를 이용하여 얼굴을 검출하며, 고속 움직임 전경에서 연기의 발생 빈도수와 방향성을 반영하여 연기를 검출한다. 움직임 추정을 통해 반복적인 손의 움직임을 검출한다. 일정 구간의 비디오 시퀀스 내 객체들에 대하여, 검출된 특징들의 서술적 관계를 반영하여 각각의 객체가 흡연자인지 판단한다. 제안하는 방법은 실시간으로 여러 다른 객체들 사이에서 강인하게 흡연자를 검출한다.
최근 여행에 대한 관심이 높아지면서, 번거로운 여행 일정을 대신 수립해주는 여행 일정 추천 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 여행 일정 추천에 있어 가장 중요하면서도 공통적으로 제시되는 목표는 여행 목적지 근처의 인기 관광지를 포함한 최단 거리 여행 경로를 제공하는 것이다. 다수의 기존 연구에서는 개인 맞춤형 스케줄 제공에 초점을 맞추었으며, 사용자의 여행 이동 경로 이력이나 SNS 리뷰가 존재하지 않을 경우 설문 조사가 필요한 문제점이 있었다. 또한 최단 거리를 계산할 때 발생할 수 있는 현실적인 문제점도 명확히 지적되지 않았다. 이와 관련하여, 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 활용하여 인기 관광지를 알아내기 위한 정량화된 방법을 소개하고, 최단 거리 알고리즘 적용시 발생할 수 있는 문제점과 이를 해결하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 함께 제시한다. 제안 방법을 검증하기 위해, 경상남도를 대상으로 63,000여 개의 플레이스 정보를 수집하고 빅데이터 분석을 수행했으며, 실험을 통해 제안한 휴리스틱 스케줄링 알고리즘이 실제 데이터 상에서 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
The design problem of manufacturing system is addressed, adopting the closed queueing network model with multiple loops and re-entrant flows. The entire design problem is divided into two hierarchical sub-problems of (1) determining the station configuration and (2) optimizing the lot constitution; then they are tackled by neighbor search algorithm (NSA) and greedy mean value analysis (GMVA), respectively. Unlike the conventional MVA concerning multi-class closed queueing networks, the GMVA doesn't stick to a fixed lot proportion; rather it tries to find the optimal balance. The NSA, on the other hand, improves the object function value by altering the station configuration successively with its superior neighbor. The moderate time complexity, presented in big-${o}$ notation, enables us to apply the method even to the large-size practical cases, and the CPU time of an enlarged problem can be approximated by the same equation. The validity of our analytic approach is backed up by simulation studies with a widespread simulation package.
동영상 부호화에서 블록 정합 움직임 추정 기법은 움직임 추정 기법으로 가장 많이 쓰이고 있는 방법이다. 이 논문에서는 블록 정합 움직임 추정 기법의 하나로 최근에 제안된 공간적 상관 관계와 계층적 탐색방법을 이용한 고속 움직임 추정 알고리즘의 구현에 적합한 VLSI 구조를 제안한다. 제안된 구조는 systolic array에 바탕을 둔 탐색 기본 단위와 두 개의 shift register array등으로 이루어지며 수평/수직 -32~+31 화소 크기의 탐색을 수행한다. 이 때 탐색 기본 단위는 반복하여 사용하게 함으로써 게이트 수를 최소화하였다. 탐색 기본 단위의 구조로는 전역 탐색을 수행할 수 있는 기존의 여러 가지 systolic array 들이 사용 가능하며, 그 선택에 따라 칩의 크기와 속도 사이의 절충이 가능하다. 본 논문에서는 PE(processing element)의 개수를 줄여 전체적인 칩 사이즈를 줄이는데 중점을 두고 탐색 기본 단위의 구조를 결정하였다. 제안된 구조를 이용하면 $352{\times}288$ 크기의 영상, 탐색 영역 수평/수직 -32~+31 화소에 대해서 클럭 주파수가 35MHz일 때 최대 30Hz까지 실시간 처리를 할 수 있는 움직임 추정 칩을 20,000 게이트 이하로 구현할 수 있다. 더 높은 전송률의 입력 영상($720{\times}480$, 30Hz)에 적용할 경우에는 단순히 PE 개수를 늘리 구조를 탐색 기본 단위로 선택함으로써 실시간 구현이 가능하다.
실시간 시스템의 복잡도가 증가함에 따라 임시방편적 시스템 해석 방법은 시스템 동작 영역 전체를 완전하게 분석하는 데는 한계가 있다. 모델링을 기반으로 한 정형 기법은 그러한 한계점을 극복 할 수 있다. 본 논문은 모델 기반 정형 기법을 이용하여 실시간 시스템의 안전성 및 필연성 등과 같은 논리적 타당성을 이산 사건 모델 수준에서 분석하는 방법을 제안한다. 먼저, 분석 대상 실시간 시스템은 이산사건 수준에서 계층적으로 모듈화하여 모델을 명세하는 수학적 형식론인 DEVS (Discrete Event Systems Specification) 형식론으로 기술된다. 다음으로, 기술된 DEVS 모델은 시간 명세가 포함된 전역 상태 공간을 표현하는 C-DEVS (Communicating DEVS) 형식론으로 표현한 후 C-DEVS 형식론의 해석 알고리즘을 통해 시스템 동작을 분석된다. 제안된 C-DEVS 형식론 및 해석 알고리즘은 주어진 시스템의 동작 특성을 분석하는 과정에서 시스템의 상태 공간을 완전하게 빠짐없이 탐색하는 것을 보장한다. 간단한 건널목 제어 시스템의 안전성 분석 사례 연구를 통하여 제안된 모델 기반 해석 기법의 효율성을 예시 하였다.
무선 센서 네트워크는 제한적인 H/W의 자원을 가지고 동작되는 작은 센서들로 구성되어 있다. 이러한 무선 센서노드들은 초기에 대량으로 랜덤하게 배치되어 스스로 클러스터를 구성하고, 각 클러스터의 헤드노드를 선출하여 정상적인 통신이 이루어져야 한다. 이러한 일련의 작업을 무선 센서노드 설치시 관리자가 직접적으로 관여할 수 없기 때문에 자가 구성 라우팅 기능이 가능하여야 한다. 본 논문에서 제안하는 네트워크 구성 알고리즘은 베이스 스테이션이 전체 네트워크를 통제하는 계층형 클러스터링 구조로, 초기 네트워크 구성시 노드의 통신영역내에 있는 노드를 검색하여 네트워크를 구성한다. 제안한 알고리즘은 초기 노드 배치시 구성될 수 있는 가장 빠른 네트워크 연결 구조로 네트워크 트래픽의 오버헤드를 줄일 수 있다.
본 논문에서는 검출된 정맥 패턴을 세선화하는데 있어 보다 개선된 방법을 제안한다. 근적외선을 사용하여 촬영한 정맥 이미지를 수직 또는 수평방향으로 슬라이싱하고 각 슬라이스 이미지의 평균 밝기 값을 구한다. 이를 곡률 값으로 변환하여 정맥 후보 구역을 찾고 정맥 후보 지역을 재검색하여 중복 검출된 지점에서 정맥 패턴을 검출한다. 이렇게 찾은 정맥 패턴들은 패턴 지점을 연결하는 과정을 위하여 거리(Distance), 각도(Angle), 밝기(Luminosity)의 유사성을 서로 검증하여 연결하는 DAL 세선화 방법을 제안한다. 제안한 개선된 세선화 방법은 이전의 거리만을 고려한 세선화 방법보다 정맥 후보 구역에서 실제 정맥 패턴을 보다 정확하게 연결하는데 도움을 준다.
이 연구는 사다리타기 게임에서 등장하는 사다리 모양에 따른 이산구조를 순열과 조합적 사고, 알고리즘적 구현을 통하여 최소생성사다리를 생성하는 방법과 컴퓨팅 사고력과의 관련성을 탐구하는 내용을 다루었다. 먼저 연구자는 사다리 모양의 세로판과 가로판의 조합에 따라서 생성되는 순열 중에서 역순열에 대응하는 사다리(최소생성사다리)를 필터링 기법과 새로 개선한 알고리즘을 고안하여 Mathematica 프로젝트로 진행하였다. 그 결과 최소생성사다리를 생성원(generator)으로 하는 새로운 그래프를 Mathematica로 창출하여 YC그래프라 이름 붙였으며 그에 대한 속성을 조사하였다. YC그래프는 이전 차원의 그래프를 내포하는 재귀적 구조와 다층 구조를 가졌으며 간선대칭의 특징을 보여주었다. 또한 계산복잡도가 증가함에 따라 세로판 5개, 가로판 10개 사다리부터 층별로 최소생성사다리를 생성하도록 탐색 공간을 분할하는 알고리즘을 적용하였다. 이 과정에서 자료의 시각화, 추상화 및 병렬처리 알고리즘 구현을 통한 컴퓨팅 사고력이 새로운 YC그래프의 창출 및 구조 분석에 기여한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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