DTV Full HD급이 보편화되면서 LCD(Liquid Crystal Display)의 잔상효과 제거와 격동적인 화면에서의 고화질 구현을 위해 수신 단에서 후처리 과정으로 움직임 보상 기반 프레임 보간(MCFI)이 사용되고 있다. MCFI는 움직임 정보를 이용하여 삽입될 화면을 보간하는데 이러한 움직임 정보를 후처리 없이 바로 사용하는 건 많은 열화 현상 및 보간 된 물체의 구조 변형 결과를 초래한다. 이에 본 논문에서는 움직임 벡터 후처리 가법으로서 에지 방향 정보기반 가변 가중치 벡터 중앙값 필터를 이용하여 움직임 벡터 처리 기법을 제안한다. 제안한 움직임 벡터 처리 가법은 먼저 소벨 마스크와 가중치 최대빈도필터를 통해 에지 정보맵을 생성한다. 그리고 $3{\times}3$ 윈도우 내 움직임 벡터들의 중앙값을 구한 후 그 중앙값과 윈도우 내 움직임 벡터들과의 변위 값을 이용하여 이상치(outlier) 움직임 벡터를 제거한다. 마지막으로 에지 정보맵의 에지방향 연속성과 움직임 벡터와의 공간적 상호 연관성을 고려하여 가중치 벡터 중앙값 필터를 적용한다. 실험 결과 PSNR은 "0.5 ~ 1" dB, 유사성 명가 지표인 SSIM은 "0.4 ~ 0.8" %의 성능 향상을 보였다.
영상물을 완성하기 위해서는 실사 배우의 동작을 캡처하여 가상 환경과 합성하는 과정을 거치게 된다. 이때 제작비용의 과다소요 또는 후처리 기술의 부재로 인하여 수작업으로 제작하는 것이 일반적이다. 배우는 크로마키 가상스튜디오에서 상상력에 의존하여 연기를 하게 되는데, 실존하지 않는 물체와의 충돌 및 반응을 고려하여 움직여야 한다. CG를 통한 합성 과정에서 배우의 움직임과 가상 환경이 어긋나는 경우는 원본 영상을 폐기하고, 재촬영해야 하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 재촬영의 비율을 줄이고, 제작기간 단축 및 제작 비용절감을 위한 깊이 기반의 실시간 3D 가상 영상합성 시스템을 제안하고 구현한다. 가상 배경과 3D 모델, 실사 배우를 실시간으로 합성하여 상호간의 충돌이나 반응을 촬영 현장에서 판단할 수 있으므로 배우의 잘못된 위치나 연기를 개선할 수 있게 한다.
최근의 객체지향 소프트웨어개발에서는 설계 및 유지보수와 관련된 많은 문제점들을 해결하기 위하여 클래스를 재설계하거나 클래스계층구조를 재구성하는 등 객체지향 소프트웨어에 대한 일련의 재이용 및 재구성기법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 클래스계층구조의 재구성에 관한 정형적인 이론을 제공함으로써 클래스계층구조의 재구성에 관하여 보다 수월하게 이해하고 적용할 수 있도록 하였다. 구체적으로 본 논문에서는 객체지향 소프트웨어의 개발에 있어서 주요 골격이 되는 클래스계층구조를 평탄화시킨 형태로 정의한 평탄화된 클래스계층구조를 소개하고, 임의의 클래스계층구조를 평탄화된 형태로 변형시키기 위한 알고리즘을 제안하였다. 클래스계층구조를 평탄화함으로써 클래스계층구조상의 계승 및 집약관계가 각 인스턴스들에게 어떻게 사상되는가를 수월하게 파악할 수 있으며, 주어진 클래스계층구조로부터 생성가능한 객체를 그대로 유지보존할 수 있는 평탄화된 형태의 새로운 클래스계층구조를 구축할 수 있다. 평탄화된 클래스계층구조는 클래스계층구조를 재구성하여 객체지향 소프트웨어를 점증적으로 변화 발전시키거나 재이용함에 있어서 기초를 제공하는 등 중요한 역할을 수행한다.
여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서, 서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에, 대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째, 맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써, 활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째, 그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해, 사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉, 주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색 시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에, 질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여, 효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해, 질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써, 최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.
본 연구에서는 기존 연구에서 도출된 프로그램 사용의 어려움이나 많은 매개변수 산정 및 적용 문제, 복잡한 전처리과정 등의 어려움이나 문제점을 좀 더 단순화하고 정밀도가 높은 범람해석 및 홍수범람도 작성 방법을 제시하여 위험요소를 줄이고 개선시킬 수 있는 기법을 제시하고자 하였다. 대상 하천으로는 안성천 유역을 선정하였으며 월류 및 제방 붕괴만을 고려하기 위하여 계획빈도를 초과하는 이상홍수개념으로 홍수범람 시나리오를 작성하여 범람모의를 실시하였다. 범람모의를 위한 모형 적용은 1차원 수치모형인 HEC-RAS의 Storage 기능을 이용하여 월류 및 제방 붕괴에 대한 분석을 실시하였으며, 일반적으로 사용되는 Area-Time-Depth 방법보다는 좀 더 정확한 범람모의를 위해 Elevation versus Volume Curve를 적용하였다. Arcview 3.2a의 Query기법과 SURFER의 Mathematical 기법을 이용하여 작성한 침수면적의 차이가 크지 않아 전처리과정이 복잡한 Arcview 3.2a보다 비교적 작성방법이 간단하고 정밀도가 높은 홍수범람도를 작성할 수 있는 방법을 제시하였다.
본 연구의 목적은 최근 수년간 발생한 홍수피해 원인의 대부분이 하천 제방의 붕괴와 관계하고 있음을 감안하여 제방의 월류 및 붕괴특성을 고려하여 붕괴유량을 산정하고 이에 따라 발생한 홍수파로 인해 제내지에서의 침수위, 침수시간, 침수범위 등을 예측하고 피해예상 규모를 산정하는데 있다. 붕괴유량 산정을 위해서 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료를 이용하여 수문매개 변수를 추출하고 유역의 유출량을 산정하였다. 또한 제내지 내의 구조물의 영향을 고려한 홍수범람을 실시하여 제내지에서의 범람 홍수파의 전파특성을 정확히 예측하고 제내지의 시간별 침수구역의 예측, 홍수위험강도의 산정 등을 통하여 수방 및 홍수피해 경감대책 수립의 판단 자료로 활용하고자 한다.
Purpose: To develop a 3D magnetic resonance fingerprinting (MRF) method for application in high resolution knee cartilage PD, T1, T2 mapping. Materials and Methods: A novel 3D acquisition trajectory with golden-angle rotating radial in kxy direction and interleaved echo planar imaging (EPI) acquisition in the kz direction was implemented in the MRF framework. A centric order was applied to the interleaved EPI acquisition to reduce Nyquist ghosting artifact due to field inhomogeneity. For the reconstruction, singular value decomposition (SVD) compression method was used to accelerate reconstruction time and conjugate gradient sensitivity-encoding (CG-SENSE) was performed to overcome low SNR of the high resolution data. Phantom experiments were performed to verify the proposed method. In vivo experiments were performed on 6 healthy volunteers and 2 early osteoarthritis (OA) patients. Results: In the phantom experiments, the T1 and T2 values of the proposed method were in good agreement with the spin-echo references. The results from the in vivo scans showed high quality proton density (PD), T1, T2 map with EPI echo train length (NETL = 4), acceleration factor in through plane (Rz = 5), and number of radial spokes (Nspk = 4). In patients, high T2 values (50-60 ms) were seen in all transverse, sagittal, and coronal views and the damaged cartilage regions were in agreement with the hyper-intensity regions shown on conventional turbo spin-echo (TSE) images. Conclusion: The proposed 3D MRF method can acquire high resolution (0.5 mm3) quantitative maps in practical scan time (~ 7 min and 10 sec) with full coverage of the knee (FOV: 160 × 160 × 120 mm3).
컴퓨터 기술의 발전으로 힘입어 수많은 논문이 출판되고 있으며, 새로운 분야들도 계속 생기면서 사용자들은 방대한 논문들 중 자신이 필요로 하는 논문을 검색하거나 분류하기에 많은 어려움을 겪고 있다. 사용자의 이러한 어려움을 완화하기 위해 본 논문에서는 유사 내용의 논문을 분류하고 이를 군집화하는 방법을 제한한다. 본 논문의 제안 방법은 TF-IDF를 이용하여 각 논문의 초록으로부터 주요 주제어를 추출하고, K-평균 클러스터링 알고리즘을 이용하여 추출한 TF-IDF 값을 근거로 논문들을 유사 내용의 논문으로 군집화한다. 제안 방법의 실효성을 검증하기 위해 실제 데이터인 FGCS 저널의 논문 데이터를 사용하였으며, 엘보우 기법을 적용하여 클러스터 개수를 도출하고 실루엣 기법을 이용하여 클러스터링 성능을 검증하였다.
가축 질병 발생시 신속하게 대처를 하지 못할 경우 그 피해가 막대하기 때문에 가축 질병은 축산업에서 매우 중요한 이슈이다. 가축 질병 발생으로 인한 문제를 해결하기 위해서는 가축 질병상태를 조기에 진단하고 체계적이며 과학적인 가축 사양기술의 개발이 필요하지만 국내에는 이러한 기술에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 활용한 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 WSN과 어플리케이션을 통해 수집된 가축 및 축사관련 정보들을 데이터를 컬럼 지향 데이터베이스인 하둡 HBase를 이용하여 저장하고 관리하며, 맵리듀스 모델을 통한 병렬처리를 통해 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 서비스를 제공한다. 또한 REST 기반의 웹서비스 제공을 통해 사용자는 PC, 모바일 기기 등 다양한 플랫폼으로 서비스를 제공받을 수 있다.
도로이동 오염원 대기환경 빅데이터는 상시 교통량 조사장비인 AVC, VDS, WIM, DTG를 활용한 차종, 속도, 하중 등 실시간 교통류 데이터와 GIS를 활용한 도로형상(오르막, 내리막, 회전구간) 데이터를 연계한 교통류 데이터로 구성되어 있다. 또한, 일반적인 데이터와 달리 단위시간 당 데이터가 많이 발생하고, 다양한 포맷을 가지고 있다. 특히, 이들 상세 교통류 정보로 수집되는 대용량의 실시간 데이터들은 약 총 740만 건/시간 이상이 수집되어 저장 및 가공되기 때문에 효율적으로 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도로이동 오염뭔 대기환경 빅데이터 시각화를 위한 오픈소스 기반의 데이터 병렬처리 성능 최적화 연구를 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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