본 논문은 고화질 2차원 전신 영상을 입력으로 받아 영상 속 인물이 입고 있는 의상 패턴과 체형 정보를 추정한 후, 이를 반영한 3차원 가상 휴먼의 생성 기법을 제안한다. 의상의 패턴을 얻기 위해서 Cascade Mask R-CNN을 이용하여 의상 분할을 진행한다. 이후 Pix2Pix로 경계를 블러 및 배경색을 추정하고, UV-Map 기반으로 변환하여 3차원 의상 메쉬의 UV-Map을 얻을 수 있다. 또한, SMPL-X를 이용하여 체형 정보를 얻고 이를 기반으로 의상과 신체의 기본 메쉬를 변형한다. 앞서 얻은 의상 UV-Map, 체형이 반영된 의상과 신체의 메쉬를 이용해 최근 각광받고 있는 게임 엔진인 언리얼 엔진에서 렌더링하여 최종적으로 사용자가 그의 외형이 반영된 3차원 가상 휴먼의 애니메이션을 볼 수 있도록 한다.
During the 4th Industrial Revolution, service platforms utilizing diverse contents are emerging, and research on recommended systems that can be customized to users to provide quality service is being conducted. hybrid recommendation systems that provide high accuracy recommendations are being researched in various domains, and various filtering techniques, machine learning, and deep learning are being applied to recommended systems. However, in a recommended service environment where data must be analyzed and processed real time, the accuracy of the recommendation is important, but the computational speed is also very important. Due to high level of model complexity, a hybrid recommendation system or a Deep Learning-based recommendation system takes a long time to calculate. In this paper, a Cascade-hybrid recommended algorithm is proposed that can reduce the computational time while maintaining the accuracy of the recommendation. The proposed algorithm was designed to reduce the complexity of the model and minimize the computational speed while processing sequentially, rather than using existing weights or using a hybrid recommendation technique handled in parallel. Therefore, through the algorithms in this paper, contents can be analyzed and recommended effectively and real time through services such as SNS environments or shared economy platforms.
페라이트 층을 갖는 유전체 도파관이 갖는 비가역 전자파 전파특성을 아이솔레이터와 같은 비가역 소자에 응용 가능하도록 페라이트로 되어 있는 격자 구조를 제시하였다. 격자 구조를 유전체 도파관의 계단형 불연속이 cascade로 연결된 것으로 보고, 모드 정합법으로 구한 계단형 불연속의 산란 행렬을 이용하여 격자 구조의 특성을 해석하였다. 주기적인 격자 구조의 저지 주파수 대역이 사용하고자 하는 주파수 근처에 있을 때와 상당히 떨어져 있는 두 경우의 비가역 산란 특성을 35GHz 근처에서 해석하였으며, X-Band에서 제안된 격자 구조를 제작 실험하였다.
FIR 디지털 필터는 DSP에서 사용되는 중요한 회로 중에 하나이며, 보다 효율적인 연산을 위한 여러 가지 구조가 제안되었다. 본 논문에서는 필터 연산을 고속으로 수행하면서도 면적을 줄일 수 있는 필터 구조를 제안한다. Transposed 구조를 적용하여, 고속의 연산이 가능토록 하는 기본 구조를 사용하였다. 여기에, 이중 경로 레지스터 라인이라는 두 개의 연산 패스가 존재하여 다양한 종류의 필터 연산이 가능하며, 이 필터를 연속적으로 이어 사용할 수 있는 cascade 구조도 지원한다. Truncated Booth 곱셈기라는 면적 절약형 곱셈기를 사용하여 회로 크기를 줄일 수 있었다. 이중 경로 레지스터 라인과 truncated 곱셈기를 사용하여 주어진 조건에 최적화된 필터를 설계할 경우에 회로의 크기가 더 줄어 들수 있음을 확인하였다.
Traffic lights are common in cities and are important cues for the path planning of intelligent vehicles. In this paper, we propose a robust and efficient algorithm for recognizing traffic lights from video sequences captured by a low cost off-the-shelf camera. Instead of using color information for recognizing traffic lights, a shape based approach is adopted. In learning and detection phase, Histogram of Oriented Gradients (HOG) feature is used and a cascade classifier based on Adaboost algorithm is adopted as the main classifier for locating traffic lights. To decide the color of the traffic light, a technique based on histogram analysis in HSV color space is utilized. Experimental results on several video sequences from typical urban environment prove the effectiveness of the proposed algorithm.
본 논문에서는 다중 VPN을 수용하는 대규모 네트워크에서 인터넷 액세스를 지원할 때, 보안 정책에 따라 신뢰구역(Trust zone)의 불확실한 경계설정으로 발생할 수 있는 보안 문제를 해결하기 위한 적응방안을 제시하였다. 관련연구로 기존 적용모델과 다중 VPN 네트워크에서의 보안 위협을 분석하고, 외부 네트워크로부터의 보호를 위해 신뢰구역 분리와 분산 정책 적용을 고려한 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 통해 다중 VPN 수용과 인터넷 액세스에 의한 신뢰구간의 불확실한 경계는 신뢰되지 않은 경계로부터의 분산 계층적인 Perimeter defence 정책 적용을 통해서 개별 VPN간의 신뢰구간을 축소할 수 있었고, 하위 개별 사이트로부터의 적용보다 정책 적용횟수가 줄어 전송 지연에 영향을 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 random 및 burst 에러를 동시에 정정할 수 있는 순환 곱셈 로드를 실현하였다. 우선 두 코드의 곱을 실현하는 방법을 제시하였고, (7, 4)순환 Hamming 코드와 (3,1)순환 꼬드를 이용하여 실제로 하드웨어를 구현하였다. 시스템은 인코더와 디코더 그리고 인터줴이스 회로로 구성하였고 마이크로 컴퓨터를 이용하여 실험을 하였다. 인코더는 각 부 코드의 인로더에 지연 소자만 넣어 실현하였고, 디로더는 가장 간단한 디로딩 방식인 에러 trapping 디코더를 cascade 연결하여 실현하였다. 본 연구의 결과로서 이 순환 곱셈 코드는 디로딩이 쉽고, 4개의 random 에러와 burst 길이 8인 에러를 정정할 수 있으며, 성능은 일반 순환 코드보다 102∼103 정도 좋음을 알 수 있었다.
The lossless bounded real(LBR) two-pair cascade structure is one of the exiting low-sensitivity digital filter structures such as wave digital filters(WDFs) orthogonal filters. They are known to have the same structures which are composed of canonic building blocks interconnected to each other. The LBR two-pair cascade filters amount to describing in a unified manner the existing canonic low-sensitivity filters in terms of transfer matrices and chain matrices. However the existing structures have somewhat degraded low-sensitivity performance because they include dependent parameters within their structures. In this paper we propose a filter structure called “two-type-interlaced(TTI) structure.” eliminating such problem completely. This structures can be viewed as the WDFs of analog ladder circuits. As ladder circuits are obtained by cascading Brune sections and merging neighboring inductors or capacitors. so TTI structures at e obtained by cascading Type 3 LBR two-pairs and merging neighboring Type 1 LBR two-pairs. Next, a test procedure called “LBR test” is also presented in this paper. which determines whether of not the quantized TTI structure is stable . If it is unstable we can fine-tune the quantized parameters to make the overall structure stable. Therefore we can solve the dependent parameter problem completely with TTI structure along with LBR test. test.
Material defects in the Steam Generator Tubes (SGT) of sodium cooled fast breeder reactor (PFBR) can lead to leakage of water into sodium. The water and sodium reaction will lead to major accidents. Therefore, the examination of steam generator tubes for the early detection of defects is an important requirement for safety and economic considerations. In this work, the Magnetic Flux Leakage (MFL) based Non Destructive Testing (NDT) technique is used to perform the defect detection process. The rectangular notch defects on the outer surface of steam generator tubes are modeled using COMSOL multiphysics 4.3a software. The obtained MFL images are de-noised to improve the integrity of flaw related information. Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) features are extracted from MFL images and taken as input parameter to train the neural network. A comparative study on characterization have been carried out using feed-forward back propagation (FFBP) and cascade-forward back propagation (CFBP) algorithms. The results of both algorithms are evaluated with Mean Square Error (MSE) as a prediction performance measure. The average percentage error for length, depth and width are also computed. The result shows that the feed-forward back propagation network model performs better in characterizing the defects.
본 연구는 한국어 의존 구조를 결정하는 단계적 의존 구조 분석기를 제안한다. 각 단계에서는 주어진 문법관계의 후보열에서 올바른 문법관계를 결정하는데, 대상문법관계의 종류에 따라 독립적으로 수행된다. 문법관계의 후보열은 미리 학습된 지지벡터기계를 이용하여 주어, 목적어, 보어, 부사어 등 7가지의 문법관계로 추정한다. 각 단계에서는 지지벡터기계 분류기와 어절 간의 거리, 교차 구조 금지, 격 제한의 원칙 등의 한국어 언어 특성을 이용하여 대상문법관계를 결정하며, 모든 단계를 거쳐 최종적으로 전체 의존 구조와 문법관계가 결정된다. 트리 및 문법관계 부착 말뭉치를 이용하여 제안된 시스템을 구현 및 실험하였으며 약 85.7%의 정확률을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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