• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.536-545
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• 2021

본 연구는 전기향로를 이용한 침향 흡입이 스트레스와 뇌파에 미치는 영향을 파악하기 위해 시행되었다. 'H' 발달센터 공고로 모집한 성인 남녀 16명 대상으로 2019년도 09월부터 2020년 4월까지 실시하였다. 전기향로에 침향편(沈香片)을 올려놓고 침향 흡입 전과 후의 스트레스 반응과 뇌파 측정을 비교 분석하여 침향 흡입이 스트레스 대처자원의 가능성을 알아보고자 하는 것이다. 뇌파 측정은 19 Channel, Brainmaster Discovery로 하였으며, 분석은 NeuroGuide와 LORETA를 사용하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 21.0 프로그램으로 기술 통계, Wilcoxon 부호 순위 검정을 하였다. 결과는 첫째, 침향 흡입 후 스트레스 반응 지수는 분노, 우울, 신체화 모든 항목에서 유의수준 0.01로 유의미한 차이로 감소하였다. 둘째, 침향 흡입 후 뇌파에서 측정 부위 19곳 중에서 FP1 1곳을 제외한 18곳에서 Alpha Wave가 증가하였고, 유의수준 0.05에서 확인되었다. 감정에 영향을 주는 영역(우측 측두엽, T6)에서 침향 흡입 전과 후의 차이가 가장 크게 나타났다. 셋째, LORETA 분석 결과 침향 흡입 후 기억과 정서적 활동에 중요한 뇌 영역(BA40)에서 Alpha Wave가 증가하였다. 이러한 결과로 전기향로를 이용한 침향 흡입이 스트레스와 뇌파에 긍정적인 영향을 미쳐 스트레스 대처 자원이 될 가능성을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권2D호
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• pp.311-318
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• 2009

최근 지형 정보의 시각화 기술은 GIS 응용분야는 물론 게임, 가상현실, 항공 시뮬레이션 및 군사적인 목적 등을 실현하기 위한 중요한 기술로 부각되고 있다(유병현 2002). 그러나 대용량 지형 데이터를 실시간으로 처리하여 시각화를 구현하기 위한 메모리 한계성의 극복은 아직도 과제로 남아있다. 본 연구에서는 대규모 지형 표현을 위해 파일 기반의 효율적인 실시간 LOD (level-of-detail) 알고리즘 개발을 수행하였다. 실시간 LOD 알고리즘은 대규모 지형 데이터를 가시화하는데 필요한 기하학적 연산 처리를 가능하게 한다. 본 연구에서는 수치지도의 등고선이나 LiDAR, DTM, DSM 등으로부터 취득된 대용량 DEM의 가시화를 위해 계층적인 $4{\times}4$ 또는 $2{\times}2$ 타일 구조를 선택하였다. 또한 정규화된 Giga Byte급 고도데이터는 사용자 중심적 지형 정보의 원활하고 사실감 있는 표현이 될 수 있도록 고도데이터를 활용한 음영기복도를 생성하여 비메모리 방식의 계층적 타일 구조로 생성된 지형 블록에 Texture Mapping 하여 지형 가시화를 수행하였다. 대용량 데이터는 실시간 가시화를 위해 지형 데이터를 다양한 상세도를 가지는 데이터로 변형하여 이를 계층적으로 상호 연결함으로서 데이터의 손실이 최소화되며, 프레임 속도를 극대화하였고, 또한 사용자 시점에 따라 상세도 변화가 끊김없이(seamless) 고품질로 표현되도록 하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권5호
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• pp.245-256
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• 2002

컴퓨터 그래픽스에서 그림자는 장면의 사실성을 높이기 위하여 매우 중요한 요소이다. 전경을 렌더링 할 때 그림자의 모양이나 위치를 정확하게 나타내는 것도 중요하지만, 실제 세계에서 흔히 볼 수 있는 면적을 가지는 광원에 의한 부드러운 그림자를 효과적으로 표현하는 것도 중요하다. 그러나 현존하는 대부분의 그림자 생성 기법들은 사실적인 그림자를 사실적인 실시간으로 생성해 내기에 어려움이 많다. 기존에 제안된 영상 기반 렌더링 기법을 이용하면 실시간으로 그림자를 생성해 내는데 유용하게 사용될 수가 있다. 하지만 이러한 방법에서는 일반적으로 그림자 지도의 크기가 지나치게 방대해지기 때문에, 텍스춰 메모리에 올리기에 무리가 따르게 되므로, 효율적인 압축기법이 필요하다는 단점이 있다. 이러한 그림자 지도의 크기와 압축의 부담으로 인해, 다양한 물체의 움직임을 표현하거나, 부드러운 그림자로의 확장에 어려움이 있을 수 있다. 이러한 점을 해결하고자, 본 논문에서는 영상 기반 렌더링 기법을 적용한 방법에 이미지 와핑 기법을 응용하여 그림자 지도의 크기를 대폭 줄일 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이 방법에서는 물체가 움직이는 범위와 상관없이 매우 적은 개수의 그림자 지도만으로 그림자를 만들어 낼 수 있기 때문에, 부드러운 그림자를 만들기 위한 방법으로 쉽게 적용할 수 있다. 이 논문에서 개발한 기법은 3차원 게임이나 가상 현실 등 관련 분야에서 사실적인 영상을 실시간으로 생성해 내는 데 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.61-71
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• 2018

RGB-D 카메라 촬영 영상에 대한 카메라 포즈 추정을 통하여 복원한 3차원 전역 공간의 점 집합으로부터 삼각형 메쉬를 생성할 때, 일반적으로 메쉬의 크기가 커질수록 3차원 모델의 품질 또한 향상된다. 하지만 어떤 한계를 넘어서 삼각형 메쉬의 해상도를 높일 경우, 메모리 요구량의 과도한 증가나 실시간 렌더링 성능저하 문제뿐만 아니라 RGB-D 센서의 정밀도 한계로 인한 접 집합 데이터의 노이즈에 민감해지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실시간 응용에 적합한 3차원 모델 생성을 위하여 비교적 적은 크기의 삼각형 메쉬에 대하여 3차원 점 집합의 촬영 색상으로부터 고화질의 텍스쳐를 생성하는 기법을 제안한다. 특히 카메라 포즈 추정을 통하여 생성한 3차원 점 집합 공간과 2차원 텍스쳐 공간 간의 매핑 관계를 활용한 간단한 방법을 통하여 RGB-D 카메라 촬영 영상으로부터 복원한 3차원 모델에 대하여 효과적으로 텍스쳐를 생성할 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권3호
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• pp.361-368
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• 2004

본 논문에서는 온라인 학습 자료의 비선형 특징(feature) 추출을 위한 새로운 온라인 비선형 주성분분석(OL-NPCA : On-line Nonlinear Principal Component Analysis) 기법을 제안한다. 비선형 특징 추출을 위한 대표적인 방법으로 커널 주성분방법(Kernel PCA)이 사용되고 있는데 기존의 커널 주성분 분석 방법은 다음과 같은 단점이 있다. 첫째 커널 주성분 분석 방법을 N 개의 학습 자료에 적용할 때 N${\times}$N크기의 커널 행렬의 저장 및 고유벡터를 계산하여야 하는데, N의 크기가 큰 경우에는 수행에 문제가 된다. 두 번째 문제는 새로운 학습 자료의 추가에 의한 고유공간을 새로 계산해야 하는 단점이 있다. OL-NPCA는 이러한 문제점들을 점진적인 고유공간 갱신 기법과 특징 사상 함수에 의해 해결하였다. Toy 데이타와 대용량 데이타에 대한 실험을 통해 OL-NPCA는 다음과 같은 장점을 나타낸다. 첫째 메모리 요구량에 있어 기존의 커널 주성분분석 방법에 비해 상당히 효율적이다. 두 번째 수행 성능에 있어 커널 주성분 분석과 유사한 성능을 나타내었다. 또한 제안된 OL-NPCA 방법은 재학습에 의해 쉽게 성능이 항상 되는 장점을 가지고 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권10호
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• pp.792-798
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• 2014

R-tree는 공간 데이터베이스 분야에서 가장 널리 쓰이는 색인 구조이며 다양한 변형된 기법들이 제안되었다. 이 기법들 중 Hilbert R-tree는 공간 채움 곡선인 Hilbert 곡선을 이용해서 대용량의 데이터를 고비용의 분할 과정 없이 R-tree를 구성하는 기법이다. 하지만 기존의 CPU기반의 Hilbert R-tree는 대용량의 데이터를 처리할 때는 순차적인 접근으로 발생되는 고비용의 전처리 비용과 느린 구축시간으로 실제 응용에 적용되기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 GPU를 이용해서 데이터의 Hilbert 매핑을 병렬화 하고 이를 통해서 최종적으로 GPU의 메모리에 Hilbert R-tree의 벌크로딩을 고속화하는 기법을 제안한다. GPU기반의 Hilbert R-tree는 inversed-cell 기법과 트리구조 패킹의 병렬화 기법을 통해서 벌크로딩의 성능을 향상시켰다. 실험 결과에서는 기존의 CPU 기반의 벌크로딩에 비해 최대 45배의 성능향상을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.427-431
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• 2010

다차원 척도법(multidimensional scaling)은 고차원의 데이터를 낮은 차원의 공간에 매핑(mapping)하여 데이터 간의 유사성을 표현하는 방법이다. 이는 주로 자질 선정 및 데이터를 시각화하는 데 이용된다. 그러한 다차원 척도법 중, 전통 다차원 척도법(classical multidimensional scaling)은 긴 수행 시간과 큰 공간을 필요로 하기 때문에 객체의 수가 많은 경우에 대해 적용하기 어렵다. 이는 유클리드 거리(Euclidean distance)에 기반한 $n{\times}n$ 상이도 행렬(dissimilarity matrix)에 대해 고유쌍 문제(eigenpair problem)를 풀어야 하기 때문이다(단, n은 객체의 개수). 따라서, n이 커질수록 수행 시간이 길어지며, 메모리 사용량 증가로 인해 적용할 수 있는 데이터 크기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 GPGPU 기술 중 하나인 CUDA와 분할-정복(divide-and-conquer)기법을 활용한 효율적인 다차원 척도법을 제안하며, 다양한 실험을 통해 제안하는 기법이 객체의 개수가 많은 경우에 매우 효율적일 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.21-28
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• 2001

최근 과학적 데이터의 증가 결과로, 매우 방대한 크기의 볼륨 데이터들이 점차로 일반화되고 있다. 다양한 텍스춰 기반 볼륨 렌더링 알고리듬들이 제안되었으나, 대부분의 방법들이 하드웨어가 갖고 있는 텍스춰 메모리보다 작은 크기의 볼륨 데이터를 가시화하는데 촛점을 맞추고 있다. 본 논문은 멀티파이프 시스템 구조상에서 매우 큰 정적 데이터와 시간 가변 데이터를 위한 새로운 병렬 볼륨 렌더링 스킴에 대해 설명한다. 이 스킴은 큰 볼륨을 동적으로 작은 크기의 블릭으로 분할하고, 이를 그래픽스 파이프에 적절히 할당함으로써 텍스춰 교체 비용을 최소화 한다. 이 기법은, 수행중에 법선 벡터를 계산하고 OpenGL 컬러 행렬을 이용하여 퐁 쉐이딩 영상을 쉽게 생성할 수 있다. 우리는 SGI Onyx2 시스템을 이용하여 큰 크기의 다양한 데이터에 대해 실험한 결과를 보인다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권6호
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• pp.59-68
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• 2002

본 논문에서는 블록 효과(blocking effect)가 없고, 압축성능 또한 높아 영상압축을 포함한 여러 응용 분야에서 널리 사용되고 있는 2차원 이산 웨이블렛 변환(DWT, Discrete Wavelet Transform) 필터를 설계하였다. 필터로는 4개의 필터 탭을 갖는 Two-channel QMF(Quadrature Mirror Filter) PR(Perfect Reconstruction) Lattice 필터를 사용하였다. 제안된 DWT 아키텍쳐는 단순하지만 효과적인 스케줄링 기법을 이용하여 설계되어 최소의 하드웨어(곱셈기, 덧셈기, 레지스터 등)로 구성되었고, 이 아키텍쳐에 두 개의 연속적인 입력이 동시에 제공되면 효율적으로 2차원 DWT를 수행함을 보였다. 제안된 아키텍쳐는 RTL 레벨 시뮬레이션을 통해 검증되었고, 100% 하드웨어 이용도(utilization)를 나타낸다. 다른 연구 결과들과 비교하였을 때 최소의 하드웨어를 사용하여 상대적으로 높은 수행능력을 보였다. 효과적인 메모리 매핑 방법과 그를 위한 주소 발생 방법이 제안되었으며, 고정 소수점 연산 시에 발생하는 에러를 분석하여 적절한 양자화 비트를 결정하기 위한 다양한 시뮬레이션과 성능이 분석되었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권10호
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• pp.135-143
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• 1998

차세대 저장매체로서 이미 그 규격이 확정된 재생 전용 디지털 다기능 디스크 시스템에 등화기를 적용하여 그 성능을 분석한다. 재생 전용 디지털 다기능 디스크 시스템에서는 정보 기록 시에 비선형 왜곡현상을 유발할 수 있으므로 이의 보상을 위해 비선형 입출력 사상능력이 뛰어나다고 알려져 있는 신경망 등화기를 적용한다. 또한, 결정궤환 구조의 등화기는 변조부호와 결합하여 사용하면 성능 개선을 보장할 수 없다는 것을 확인하기 위한 실험을 한다. 두 종류의 시스템에 대한 등화 실험으로 신경망을 이용한 등화기가 기존의 등화기에 비해 더 좋은 등화성능을 보이며 이는 채널의 비선형성이 증가할수록 확연해지는 결과를 얻었다. 또한, 랜덤한 데이터열의 간섭 보상에는 결정궤환 구조의 등화기가 우수한 성능을 보이지만 변조 부호화된 데이터열의 간섭 보상에는 결정궤환이 없는 구조와 비교하여 성능 개선이 없다는 결과를 얻었다.