본 논문에서는 실시간 고화질 360 영상 전송을 위해 사용자 시점에 기반한 타일 분할 기법을 적용하고 화질 평가를 위해 360 영상을 가상현실 기기 화면에 표현하는 구현을 설명한다. 사용자 시점에 기반한 고화질 360 영상 전송을 위한 방안으로, 움직임 참조 문제를 해결하기 위한 MCTS (Motion Constrained Tile Sets) 기술과 미리 구성된 타일 정보들을 포함하는 EIS (Extraction Information Sets) SEI (Supplemental Enhancement Information), 타일 정보를 추출해내고 영상을 분할 및 추출해주는 추출기(extractor)를 구현한다. 또한 사용자 시점에 기반한 타일 추출 방법과 추출된 영상을 이용해 가상현실 기기 화면에 표현하는 방법에 대한 구현 내용을 설명한다. 따라서, 제안된 구현물을 기반으로 영상 전송을 수행하면, 사용자 시점 영역의 영상만 전송하여 불필요한 영상 전송을 하지않게 되어 화질 대비 낮은 대역폭의 향상된 영상을 표현할 수 있다.
최근 우리는 항공 혹은 위성 영상 등에서 방대한 고해상도 지형 데이터를 접하고 있다. 여러 연구 및 응용에서 이러한 관심 지역의 대규모의 지리 정보 혹은 전체 행성 데이터에 대해서 실시간 시각화를 필요로 하고 있다. 널리 사용되고 있는 지형 실시간 시각화의 핵심적인 연산은 다중 상세도 수준 구조에서 참여자의 시점을 고려한 상세도 수준의 선택이다. 대규모 지리 데이터에 대해서 이러한 실시간 영상 생성을 수행하기 위해서는 실시간 영상 생성 시간 이전에 다계층 품질 계층구조를 구성하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 전체 행성 응용을 위하여 정육면체 4-8 타일 구조를 선택하였다. 이를 기반으로, 원시 지형 정보 영역의 해당하는 단말 수준의 타일 구조를 선택적으로 구성하고, 생성된 타일에 대해서 샘플링을 통하여 단말 수준의 타일을 구성한다. 로우 패스 필터를 이용하여 상향식으로 저해상도 타일을 구성하여 전체 4-8 타일 다계층 구조를 완성한다. 본 연구는 비메모리 저장소에 4-8 타일 구조를 구성하기 위한 효과적인 일련의 방법론을 구체화하였으며, 공개되어 있는 전체 화성 지형 및 영상 데이터에 대해서 실험하였다.
무선 인터넷 통신의 빠른 성장으로 차세대 이동 단말들에서 이미지, 음악, 비디오 및 응용들과 같은 무선 디지털 콘텐츠들의 배포가 가능하게 되었다. 불법 복사 방지, 사용 권한 제어, 인증 기능이 없는 상태에서 이동 단말이 빠른 속도로 통신 채널을 확대하기 위한 주요 수단이 되면, 인증되지 않은 이동 단말을 통해 무선 디지털 콘텐츠는 불법적으로 복사, 편집, 배포된다. 본 논문은 일반적인 OMA DRM v2.0의 목적과 기능에 대해서 살펴본다. OMA는 모바일 DRM을 위한 공개 표준을 개발하고 있는 유일한 곳이다. 다음으로 능동형 콘텐츠의 특징에 대해서 소개하고, 능동형 콘텐츠와 수동형 콘텐츠의 차이에 대해서 설명한다. 능동형 콘텐츠를 빠르게 재생하기 위한 OMA 기반 DRM 프레임워크를 제안한다. 본 프레임 워크에는 콘텐츠 부분 암호화를 위한 DCF 확장, 콘텐츠 암호화 키 관리, 능동형 콘텐츠를 위한 렌더링 API가 포함된다. 실험 결과는 제안한 방법을 통해 QoE를 만족할 수 있는 정도로 충분히 빠르게 능동형 콘텐츠를 렌더링 할 수 있음을 보여 준다 본 프레임워크는 이동 단말 환경을 위해 제안된 것이지만, 휴대용 재생기, 셋탑 박스, 개인 컴퓨터에서도 적용할 수 있다.
3D 얼굴 모델링은 33공간에서 얼굴을 자유롭게 회전 시켜 다양한 얼굴 자세를 표현하고 조명 효과도 적절하게 모델링 할 수 있으므로, 얼굴 자세, 조명, 표정 등의 표현에 있어서 2D 얼굴 모델링에 비해 보다 정교하며 사실감이 뛰어나 얼굴 인식, 게임, 아바타 등에서 많은 요구가 존재한다. 본 논문에서는 3D 변형 가능 형상 모델에 기반을 둔 3D 얼굴 모델링 방법을 제안한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법은 먼저 3D 스캐너를 통하여 획득한 3D 얼굴 스캔 데이터를 이용하여 3D 얼굴 변형 가능 형상 모델을 구축한다. 다음, 3D 얼굴 모델링을 하고자 하는 얼굴의 2D 이미지 시퀀스로부터, 해당 얼굴의 특징점들을 검출하고 이들을 매칭하여, 매칭된 특징점들로부터 인수분해 기반 SfM 기법을 이용하여 해당 특징점의 3D 버텍스 좌표 값을 구한다. 이후, 구한 3D 버텍스들을 3D 변형 가능 형상 모델에 정합하여 해당 얼굴의 3D 형상 모델을 얻는다. 또한, 2D 얼굴 이미지 시퀀스들로부터 뷰 독립적인 2D 원통 좌표 텍스쳐 맵을 구하고 이를 이용하여 3D 형상 모델을 렌더링 함으로써, 최종적으로 3B 얼굴 모델을 완성한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법에 의한 3D 얼굴 모델 생성 과정을 통해서, 본 논문에서 제안한 3D 얼굴 모델링 방법이 기존의 얼굴 모델링 방법들에 비해 상대적으로 빠르고 비교적 정교하게 수행됨을 볼 수 있었다.
골 전이 암은 여러 장기에 생긴 암이 질병이 경과함에 따라 뼈로 옮아가는 것으로서, 암 환자에게서 주로 발생하는 합병증 중 하나이다. 골 전이는 골 용해성 전이와 골 형성성 전이로 구분되며, CT에서 골 전이의 진단은 임상적으로 매우 유용할 수 있으나, 많은 판독건수로 인하여 중요한 병변이 간과되는 경우가 많고, 이를 통해 골 전이 암을 조기에 진단하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 흉부 CT의 단층 영상들을 3차원 볼륨 데이터로 구성하여 3차원 영상처리 알고리즘을 적용하여 골 전이 병변을 검출하고 3차원 가시화를 수행하였으며, 총 10개 데이터에 대해 민감도를 측정한 결과, 골 형성성 병변이 평균 94.1%, 골 용해성 병변이 평균 90.0%의 값을 나타내어 골 전이 진단에서의 활용에 대한 높은 가능성과 잠재적인 유용성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 딥 러닝 기반의 전-자동 심장 분할 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 딥 러닝 모델은 기존 U-Net에 residual recurrent convolutional block과 residual multi-dilated convolutional block을 삽입하여 성능을 개선한 모델이다. 모델의 성능은 테스트 데이터 세트를 전-자동 분할한 결과와 영상의학 전문가의 수동 분할 결과를 비교하여 분석하였다. CT 영상에서 평균 96.88%의 DSC, 95.60%의 precision과 97.00%의 recall 결과를 얻었다. 분할된 영상은 3차원 볼륨 렌더링 기법을 적용하여 시각화한 후 관찰하여 분석할 수 있었다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 다양한 심장 하부 구조를 분할하기에 효과적인 것을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 전문의 또는 방사선사의 임상적 보조역할을 수행할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 개방형 OS인 안드로이드에서 힌디어 텍스트 처리방법을 제안한다. 텍스트 처리의 핵심은 알파벳을 문자로 조합하는 규칙을 정의하는 오토마타와 폰트 파일에서 문자에 대응하는 이미지를 검색하고 이를 화면에 표시하는 폰트 렌더링이다. 오토마타는 입력 문자의 종류와 개수에 좌우되는데 유니코드를 기반으로 자음 14자와 모음 34자를 알파벳으로 사용하는 오토마타를 제안한다. 조합된 음절은 테이블 매핑 방식을 사용하여 그립 인덱스로 변환하고 해당하는 폰트를 로드하기 위한 핸들로 사용한다. 프리 타입 폰트엔진의 다국어 지원 프레임워크에 따라 제안방법을 별도의 모듈로 추가함으로서 시스템 수준에서 힌디어를 지원할 수 있다. 메시지 어플리케이션을 통해 제안방법의 타당성을 보인다.
The objective of this study is to develop naturalistic knit designs inspired by Yann Arthus-Bertrand's works. For this purpose, we examined the present style of naturalism and history of naturalism though literature research, and then developed designs. The results are as follows: First, as scientific realism originated from a philosophical concept was adopted in literature and other genres, its meanings have been altered and comprehensively expanded according to the genres of which the term is being used. Naturalism of the modern times carries strong message of ecology and environmental protection. Second, the modern naturalism in fashion is manifested in expressing the image of nature and plasticity, instead of a mere use of the natural materials. As the aspects of ecology become more significant, elements of retro, recycle, or grunge are additionally integrated in fashion. Third, Naturalism expressed in knitwear is similar with that of other clothing in terms of color and textile, however, silhouette in knitwear is unique in its general naturalness and flowing effects. Embroidery, knitting of Jacquard and Intarsia, or crochet is used to express forms of objects from nature. Visual effects regardless of the contents of yarn, and pattern effects after knitting by using yarn, have influences on the material. Forth, the eight knit designs in expressing naturalism presented in this study took a motif from the works of Yann Arthus-Bertrand. They were created by rendering rhythm of the landscape with emphasis on brown color. Contour and surface touch were expressed through yarn and the structure of knit.
웹에 존재하는 수많은 유휴상태 호스트들을 이용한 병렬/분산 처리는 대규모 응용문제에 대해 높은 가격 대 성능비를 가진다. 웹 환경에서 병렬/분산 처리를 위하여 호스트들의 이질성 및 가변성, 자율성, 지속적인 성능보장과 참여 호스트 수 변화 등 예측할 수 없는 상태에 대한 해결책을 제시하여야 한다. 본 논문은 지리적으로 떨어져 있는 참여 호스트들의 작업 처리를 성능에 기반하는 적응적 작업 재할당 전략을 제안한다. 또한, 대규모 응용문제의 병렬 처리 중에 호스트 수가 변하는 동적 환경에 대해 동적 호스트 관리 스킴을 제공한다. 본 논문에서는 PDSWeb (Parallel/Distributed Scheme on Web) 시스템을 구현하여, 많은 연산량을 지닌 랜더링 이미지 생성에 적용하여 평가한다. 그 결과 호스트의 가변성에 대해 적응적 작업 재할당은 최고 90%이상 향상하였으며. 호스트 추가와 삭제에 따른 성능 향상 정도를 보인다.
딥러닝 기반 모델과 물리 시뮬레이션을 결합한 연구는 의료 분야에서 중요한 발전을 이루고 있다. 이는 의료영상 데이터에서 필요한 정보를 추출하고, 물리적 법칙을 기반으로 골격 및 연조직의 변형에 대한 빠르고 정확한 예측을 가능하게 한다. 본 연구는 신경 방사 필드(NeRF), 위치 기반 동역학(PBD), 병렬 리샘플링을 융합하여 3D 볼륨데이터를 쉽게 생성하고 실시간으로 변형 및 시각화하는 시스템을 제안한다. NeRF는 2D 이미지와 카메라 좌표 정보를 사용해 고해상도 3D 볼륨 데이터를 생성하며, PBD는 물리 기반 시뮬레이션으로 획득한 데이터에 대한 실시간 변형과 상호작용을 가능하게 한다. 병렬 리샘플링은 사면체 메쉬와 GPU 병렬 처리를 통해 렌더링 효율성을 높인다. 이 시스템은 광선투사방식으로 렌더링 되어 빠른 실시간 시각화를 제공하며, 비싼 장비 없이 간단하게 3D 데이터를 생성하고 변형할 수 있어 공학, 교육, 의료 등 다양한 분야에서의 활용 가능성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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