패턴 정합 알고리듬은 침입 탐지 및 방지 시스템의 성능을 좌우하는 중요한 기능 요소로서 일반적으로 정규 표현식(Regualr Expressions)을 사용해 패턴을 표현한다. 공격 패턴이 복잡해지고 다양해짐에 따라, 정규 표현식 또한 복잡해지고 그 수가 증가하고 있으며 이로 인해, 패턴 매칭 알고리듬에서 정규 표현식을 인식하기 위해 사용된 결정적 유한 오토마타(Deterministic Finite Automata)를 구성하는 상태가 폭발적으로 증가(states blowup)하고 있다. 이러한 상태의 폭발적 증가 문제를 해결하고 메모리 효율적인 자료 구조를 구현하기 위해 많은 연구가 이루어졌다. 대부분의 연구 결과들에서는 하나의 정규 표현식을 변환한 결정적 유한 오토마톤(Automaton) 내 상태의 수를 감소시키기 위한 효과적인 방안들을 제안하였다. 하지만, 이들 연구 결과는 단일 패턴 내 상태의 수만을 감소시킬 뿐 패턴의 수에 따라 증가하는 상태의 수를 감소시키지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 정규 표현식으로 구성된 유한 오토마타(Automata) 상의 상태 병합을 통한 상태 감소 방안을 제안한다. 이는 동일한 입력 문자를 가지는 상태를 병합함으로써 유한 오토마타 상의 상태의 수를 감소시켜, 기존 결정적 유한 오토마타에 비해 평균 40.0%의 메모리 감소 효과를 나타낸다.
타일드-디스플레이 시스템은 다수의 디스플레이 디바이스를 그리드 형태로 연결하여 큰 화면과 높은 해상도를 제공해줄 수 있는 시스템이다. 타일드-디스플레이 시스템은 공동 협업 분야에서 다양하게 응용할 수 있는데, 그러한 시스템들은 일반적으로 사용 로그 정보를 기록한다. 이러한 로그 정보는 시스템의 유지 및 관리 보수를 위한 용도 뿐만 아니라, 공동 협업 상에서의 진행상황을 다시 열람할 수 있는 회의록이 된다. 타일드-디스플레이 기록기는 크게 세 단계를 거치게 되는데, 첫 번째는 각 타일에서 기록에 필요한 데이터를 기록 및 전송하는 과정이다. 두 번째는 각 타일에서 전송한 데이터를 조합하여 완성된 하나의 캡쳐 프레임을 만들게 되며, 마지막 단계에서는 조합한 결과물을 인코딩하여 저장하거나 스트리밍과 같은 서비스를 제공하게 된다. 이 과정에서 로그 정보를 저장할 때 화면 캡춰 시간 오차로 인해 전체 로그 영상의 품질이 떨어지게 되는데, 본 논문에서는 각각의 타일 이미지를 병합하여 만들어진 전체 로그의 품질을 측정하는 타임 스탬프 기반의 평가함수를 정의하고, 정의한 평가 함수를 이용하여 로그 품질을 향상 시킬 수 있는 타일 이미지 병합 알고리즘을 제안한다.
최근 관상동맥 영역화 결과로부터 삼차원 표면 모델을 생성함으로써 혈관 구조적 정보의 렌더링 효율성의 증대뿐만 아니라 전산유체역학를 이용한 혈류 역학 시뮬레이션을 통해 혈류분획예비력과 같은 생리적 정보들을 획득하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 혈관 영역화 과정에서 획득한 혈관 구조 정보를 입력 데이터로 사용하여 관상동맥의 삼차원 삼각 표면 메쉬 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 관상동맥 영역화 결과로부터 삼각형 표면 메쉬 모델을 만드는 방법으로는 Marching cube 알고리즘에 기반한 방법들이 있지만 이산적인 영상 공간에서 수행되는 알고리즘으로 가늘고 다양한 굴곡을 갖는 혈관 경계를 표현하기 힘들다. 제안된 방법은 관상동맥 영역화 과정에서 추정한 혈관 중심좌표와 법선 벡터 그리고 직경 정보를 이용하여 기존 방법들보다 정교하게 단일 혈관 가닥들에 대한 삼각 표면 메쉬들을 생성하고 분기가 일어나 중첩되는 메쉬들은 메쉬 병합 기법을 사용하여 처리함으로써 통합된 관상동맥 메쉬를 생성한다.
본 논문에서는 영역 기반 부호화를 위해 수리형태학 연산자를 이용한 영역 분할 알고리즘을 제안한다. 수리형태학을 이용한 영상 분할은 단순화, 마커 추출, 영역 결정의 세 단계로 구성된다. 단순화 단계는 분할을 용이하게 하기 위하여 영상의 복잡한 부분들을 제거하는 단계이고, 마커 추출단계는 단순화 과정을 거친 영상으로부터 각 영역의 초기 기준 영역을 찾는 과정이다. 영역 결정단계는 추출된 마커로부터 각 영역의 경계를 결정하는 단계이다. 단순화를 위해 기존 평탄면 필터를 효과적으로 개선한 크기와 대조를 고려한 효과적인 Connected Operator를 사용한다. 마커 추출 과정에서 원영상으로 복원된 영역은 제외시키고 나머지 부분에서 크기와 대조가 일정값 이상인 영역을 마커로 결정한다. 생성된 모든 마커와 Hierarchical Watershed algorithm을 이용하여 초기 영상 분할을 하고 영역 병합과정에서는 영역 수에 대한 화질의 저하를 최소로 하는 영역 병합 알고리즘을 제안한다. 동시에, 시각적 특성을 고려하여 일정 대조 이상인 영역 쌍은 병합에서 제외시킨다. 실험 결과에서 제안된 마커 추출 방법이 화질을 많이 저하시키지 않는 범위 내에서 적은 수의 마커를 추출하며, 영역 병합과정을 통해 많은 불필요한 영역들을 병합할 수 있음을 보인다.
본 논문은 주행중 차량에 장착된 카메라의 자세 변화를 카메라 외부 파라미터의 변화로 간주하고, 이의 추정을 통하여 도로의 요철과 전방 도로의 기울기 변화 등에 강건한 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서 차선은 실세계 좌표에서 좌우가 평행하고 고정된 폭을 가진다 가정하며, 카메라 움직임을 고려한 연속된 영상들의 병합된 특징맵에서 B-snake를 이용하여 차선 검출과 카메라 외부 파라미터 추정이 동시에 수행된다. 실험을 통하여 카메라 외부 파라미터에 영향을 주는 주행 도로 환경의 변화에 강건한 차선 검출 결과를 확인하였으며, 추정된 카메라 외부 파라미터의 정확성은 전방 차량에 대한 레이더 실측 거리와의 비교를 통해 확인했다.
본 논문은 형태학적 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 잡음에 강한 효율적인 영상분할에 대해서 논의하고자 한다. 기존의 형태학적 워터쉐드 알고리즘에 의한 영상분할은 크게 형태학적 연산자에 의한 영상의 단순화, 경사 영상 생성, 워터쉐드 알고리즘 수행 그리고 영역 병합 등의 여러 단계에 걸쳐 이루어진다. 그러나 기존의 형태학적 워터쉐드 알고리즘에 의한 영상분할은 과분할이 많이 일어나는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 과분할을 줄이기 위해 잡음에 강한 형태학적 연산자에 의한 경사영상을 생성하고 워터쉐드 알고리즘을 적용 후 통계적인 콜모고로프-스미르노프 검정을 사용하여 인접한 영역 간의 픽셀 값 분포를 비교함으로써 부적절한 영역 병합을 최소화하였다. 본 논문에서 제안한 영상분할의 성능을 평가하기 위해 기존의 방법과 정성적이고 정량적인 비교뿐 만아니라 영상분할에 소요되는 계산시간까지 비교하였다.
본 논문에서는 카메라로부터 입력된 영상으로부터 쌀, 커피, 녹차 등 다양한 원료를 양품과 불량품으로 자동 분류하기 위한 분류 모델을 제안한다. 현재 농산물 원료 분류를 위해서 주로 숙달된 노동력의 육안 선택에 의존하고 있지만 작업시간이 길어질수록 반복적인 작업에 의해 분류 능력이 현저히 떨어지는 문제점이 있다. 노동력에 부분적으로 의존하는 기존 제품의 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 평균-이동 클러스터링 알고리즘과 단계별 영역 병합 알고리즘을 결합하는 비전기반 자동 원료 분류 알고리즘을 제안한다. 우선 입력 원료 영상에서 평균-이동 클러스터링 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 클러스터 영역으로 분할한다. 다음단계에서 N개의 클러스터 영역 중에서 대표 영역을 선택하고 이웃 영역들의 영역의 색상과 위치 근접성을 기반으로 단계별 영역 병합 알고리즘을 적용하여 유사한 클러스터 영역을 병합한다. 병합된 원료 객체는 RG, GB, BR의 2D 색상 분표로 표현되고, 병합된 원료 객체에 대해 색상 분포 타원을 만든다. 이후 미리 실험적으로 설정된 임계값을 적용하여 원료를 양품과 불량품을 구분한다. 다양한 원료 영상에 대해 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 적용한 결과 기존의 클러스터링 알고리즘이나 상업용 분류 방법에 비해 사용자의 인위적 조작이 덜 필요하고 분류성능이 우수한 결과를 나타냄을 알 수 있었다.
We developed a three dimensional Navier-Stokes code based on the level set method to simulate two phase flows with high density ratio. The Navier-Stokes equations with consideration of the surface tension effects are solved by using SIMPLE algorithm on a non-staggered grid. The present code is validated by simulating two test problems. First one is to simulate a rising bubble inside a cube. The thickness of the interface of the bubble is shown to affect the pressure distribution around the interface. As the thickness decreases, the pressure field around the interface becomes more oscillatory. As the bubble rises, a ring vortex is shown to form around the interface and the bubble eventually develops into an ellipsoidal shape. Merge of two bubbles inside a container is secondly tested to show the robustness of the present code for two phase flow simulation. Numerical results show stable and reliable behavior during the process of merging of two bubbles. The velocity and pressure fields around the interface of bubbles are shown oscillation free during the merging of two bubbles.
본 논문에서는 물체의 경계선을 고려한 칼라 영상 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 원영상을 벡터 양자화한 후 양자화된 영상의 인덱스 맵을 이용하여 초기 영역을 설정하였다. 그 후 HSI컬러 공간을 이용한 영역 병합에서 물체의 경계선을 고려하기 위해 경계선 제한 성분을 적용하여 영역들을 병합하였다. 또한 RGB 컬러 공간을 이용하여 HSI 컬러 공간에서 병합되지 않은 영역들을 병합하였다. 그리 고 영역병합 알고리즘을 통해 반복적인 처리를 감소시킴으로써 처리 시간을 줄였다. 실험 결과에서는 다양한 영상에 대해 주요 영역들의 분할 결과 및 처리소요시간에서 우수한 성능을 보였다.
In the cyber-physical system, big data collected from numerous sensors and IoT devices is transferred to the Cloud for processing and analysis. When transferring data to the Cloud, merging data into one single file is more efficient than using the data in the form of split files. However, current merging and splitting operations are performed at the user-level and require many I / O requests to memory and storage devices, which is very inefficient and time-consuming. To solve this problem, this paper proposes kernel-level partitioning and combining operations. At the kernel level, splitting and merging files can be done with very little overhead by modifying the file system metadata. We have designed the proposed algorithm in detail and implemented it in the Linux Ext4 file system. In our experiments with the real Cloud storage system, our technique has achieved a transfer time of up to only 17% compared to the case of transferring split files. It also confirmed that the time required can be reduced by up to 0.5% compared to the existing user-level method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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