영화 아바타의 성공 이후, 3D 영화의 성공 사례가 계속 이어지지 못하고 있다. 3D 영상이 성공하기 위해 많은 것을 고려해야하지만, 특히 휴먼팩터 부분을 간과시한 결과가 아닌가 하는 주장이 제기되고 있다. 3D 영상이 시청자에게 어떠한 영향을 미치는지 이제 막 초기 연구가 실행되고 있는 상황에서 본 연구는 3D 영상 시청 후 시청자의 심리적 반응을 인지된 특성, 프레즌스, 시각 피로도 그리고 양안운동 지각을 통해 측정하고자 했다. 90명을 대상으로 한 실험연구 결과 첫째, 인지된 특성은 프레즌스에 영향을 미치고 인지된 특성의 세부 요인 중 실물감이 프레즌스에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 프레즌스의 경험정도가 높을수록 인지된 안구운동이 증가했지만, 시각피로도는 감소하였다. 이처럼, 프레즌스가 눈 움직임 지각과 시각피로도에 미치는 영향이 가지는 첫 번째 함의는 다음과 같다. 우리가 눈을 움직인다는 것은 우리가 미디어적인 도구로서 우리의 눈을 사용한다고 여기기보다는 눈과 함께 환경과 상호 작용하고 있다는 것이다. 따라서 콘텐츠에서 경험할 수 있는 상호작용의 요소들이 많아야 할 것이라고 추론할 수 있으며 이를 후속 연구를 통해 검증하는 것이 필요할 것이다. 다음으로는 프레즌스의 요인 중 시간 관여가 높아짐에 따라 시각피로도에 대한 지각이 감소한다. 반면 몰입 실재감이 증가함에 따라 시각피로도는 증가하게 되므로 콘텐츠 제작 시 몰입 실재감을 높이는 효과는 일정 수준이상이 되지 않도록 조절해야 할 것이다. 이를 위해 프레즌스에 영향을 미치는 인지된 특성변인 중 실물감 요인이 프레즌스의 세부요인별로 어떠한 영향을 미치는지, 프레즌스에 영향을 미치는 다른 변인은 무엇인지를 후속 연구를 통해 알아볼 필요가 있을 것이다.
본 연구는 스마트 그린시티로 전환을 위한 설계 및 건설 측면과 지원시스템 측면의 통합적 계획의 필요성을 인식하고 고층주거단지를 대상으로 공간위계별로 적용 가능한 계획기법과 적용실태를 파악하고자 한다. 이를 위한 연구의 방법은 다음과 같다. 첫째, 문헌 및 선행연구 고찰을 통하여 스마트 그린시티의 개념을 정립하고 3개 공간 위계, 7개 기본방향, 17개 주요특성으로 분류된 고층주거단지 계획체계를 설정한다. 둘째, 선행연구 검토와 전문가 FGI를 통해 스마트 그린시티 개념을 적용한 고층주거단지 설계 및 건설 측면의 계획기법 28개와 스마트 시스템 측면의 계획기법 28개를 도출한다. 셋째, 행정중심복합도시 2-1생활권 4개 고층주거단지 계획안을 대상으로 계획기법의 적용실태를 분석한다. 연구의 결과 스마트 그린시티 개념을 적용한 고충주거단지 계획의 주요특성 중 '교통네트워크 연계', '친환경 단지배치', '녹색교통 활성화', '신재생에너지 효율적 활용', '범죄 및 재해 안전 성능', '고성능 고효율 설비 활용'에 해당하는 계획기법이 사례에서 적극적으로 적용되었음을 확인하였다. 또한 고층주거단지 계획 시 공간 위계별로 설계 및 건설 계획기법과 스마트 시스템 계획기법 적용의 시사점을 확인할 수 있었다.
현재 무선 환경에서 이동성을 제공하려는 노력은 다양한 계층의 프로토콜에서 활발히 진행이 되고 있으며 이중에서도 IP 서브넷이 변경 되어도 이동성이 제공 가능한 IP 이동성 기술이 다양한 계층의 이동성 프로토콜 중에서도 가장 활발히 연구가 이루어지고 있다. IP 이동성 기술은 Mobile IP(MIP)가 나온 이후에 핸드오버 지연을 개선한 Hierarchical MIP 및 Fast MIP 등 다양한 타입으로 확장되어 연구가 진행 중에 있다. 그러나 MIP의 경우는 단말에 MIP Client 스택이 탑재 되어야 하고 단말의 전력 소모 및 HO 지연 크다는 단점 등으로 인하여 기술이 활성화되는데 한계성을 지녀 왔다. 따라서 최근에는 이를 개선한 Proxy MIP 관련 연구들이 활발히 이루어지고 있으며 또한 IP 계층 이동성 기술만으로는 성능 개선에 한계가 있다고 보고 다양한 계층의 이동성 기술과 연동을 하려는 시도도 동시에 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 타 계층에서 제공되는 MIH 프로토콜 기능을 활용하여 802.11 WLANs 환경에 Proxy MIPv4를 적용하여 이동성을 제공 시 발생하는 핸드오버 지연 요소를 최소화 하였다. 제안된 메커니즘은 MIH가 제공하는 Event, Command, Information 서비스를 활용하여 단말이 새로운 Target 망에 접속하기 이전에 인증 Key 교환 기법을 통해 핸드오버 시 발생하는 인증 지연을 최소화하였으며 추가적으로 Inter-AP간 Tunneling 및 Forwarding 기법을 적용하여 핸드오버 시 발생되는 Packet 손실을 최소화 하는 성능 향상 방안을 제안하였다.
허혈성 뇌졸중은 뇌혈관의 혈전이나 색전에 의해 뇌 혈류가 감소하게 되어 뇌 조직이 기능을 못하는 질환으로, 질환의 특성상 뇌혈관의 폐색 여부를 확인하는 것이 중요하기 때문에 질환의 진단에 있어서 의료 영상이 필수적으로 활용된다. 그 중에서도 뇌 자기공명영상은 뇌의 구조적인 정보들을 얻을 수 있어 질환을 진단하는데 그 지표로 널리 활용되고 있다. 하지만 허혈성 뇌졸중과 같은 응급 질환의 경우 빠른 진단과 처치에 도움이 될 수 있는 지능적인 시스템이 요구됨에 비해, 기존의 의료 영상 저장 시스템으로는 신속하고 직관적인 영상 정보 제공이 어렵다. 즉, 기존의 시스템은 피상적인 메타 데이터를 이용하여 의료 영상을 관리하고 있어 의료 영상에 내재된 주요 의미적 정보를 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 뇌 자기공명영상이 내포하고 있는 주요 의미적인 정보인 뇌의 해부학적 구조와 같은 영상 정보를 제공할 수 있도록 하는 템플릿 중심의 영상 매핑 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 방대한 양의 영상을 대표할 수 있는 대표 영상(템플릿)을 선정하여 의미적 특징과 대표 영상(템플릿) 사이의 대응성을 정립하고, 전문가(의사)에 의해서만 분석될 수 있는 영상 사이의 의미적 연관성을 표면화 시켜 의미 기반의 영상 관리를 가능케 한다.
최근 가상현실 기반의 콘텐츠들이 늘어나면서 이미지 Stitching 기술의 사용이 증가하고 있다. 이미지 Stitching이란 고해상도 이미지 및 넓은 시야(Wide Field of View)의 이미지를 생성하기 위해 다중의 영상을 정합하는 방법이다. 이런 이미지 Stitching은 하나의 카메라로부터 생성되는 영상의 한계를 넘어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이미지 Stitching은 다중의 영상을 정합하기 위해 특징 점 및 대응점을 검출하고 RANSAC 알고리즘을 이용하여 영상간의 변환관계(Homography)를 계산한다. 일반적으로 변환관계 계산을 위해 대응점들이 필요하다. 그러나 대응점들에는 변환관계에 대한 잘못된 가정이나 오류로 인해 발생할 수 있는 다양한 유형의 노이즈(Noise)가 포함되어 있다. 이러한 노이즈는 변환관계를 정확히 예측하는 방해 요인이 된다. 이처럼 일반적으로 사용되는 대응점 매칭(Matching) 방법들은 잘못된 대응점들을 매칭할 수 있는 경우가 발생하기 때문에 모델 파라미터의 예측을 방해하는 대응점(Outlier)로부터 정확한 변환관계를 구축하기 위해 RANSAC 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘에 사용되는 대응점 관계 정보를 이용하여 좀 더 정확한 대응점(Inlier)을 추출하고 정확한 변환관계를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 대응점 관계 정보는 이미지 매칭에 사용되는 대응점 간의 거리 비율을 사용하며, 본 논문은 기존 RANSAC 알고리즘과 같은 성능을 유지하면서 처리 시간을 단축시키는데 있다.
Gauthier, Jean-Claude;Ballot, Bernard;Lebrun, Jean-Philippe;Lecomte, Michel;Hittner, Dominique;Carre, Frank
Nuclear Engineering and Technology
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제39권1호
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pp.31-42
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2007
Energy supply is increasingly showing up as a major issue for electricity supply, transportation, settlement, and process heat industrial supply including hydrogen production. Nuclear power is part of the solution. For electricity supply, as exemplified in Finland and France, the EPR brings an immediate answer; HTR could bring another solution in some specific cases. For other supply, mostly heat, the HTR brings a solution inaccessible to conventional nuclear power plants for very high or even high temperature. As fossil fuels costs increase and efforts to avoid generation of Greenhouse gases are implemented, a market for nuclear generated process heat will be developed. Following active developments in the 80's, HTR have been put on the back burner up to 5 years ago. Light water reactors are widely dominating the nuclear production field today. However, interest in the HTR technology was renewed in the past few years. Several commercial projects are actively promoted, most of them aiming at electricity production. ANTARES is today AREVA's response to the cogeneration market. It distinguishes itself from other concepts with its indirect cycle design powering a combined cycle power plant. Several reasons support this design choice, one of the most important of which is the design flexibility to adapt readily to combined heat and power applications. From the start, AREVA made the choice of such flexibility with the belief that the HTR market is not so much in competition with LWR in the sole electricity market but in the specific added value market of cogeneration and process heat. In view of the volatility of the costs of fossil fuels, AREVA's choice brings to the large industrial heat applications the fuel cost predictability of nuclear fuel with the efficiency of a high temperature heat source tree of Greenhouse gases emissions. The ANTARES module produces 600 MWth which can be split into the required process heat, the remaining power drives an adapted prorated electric plant. Depending on the process heat temperature and power needs, up to 80% of the nuclear heat is converted into useful power. An important feature of the design is the standardization of the heat source, as independent as possible of the process heat application. This should expedite licensing. The essential conditions for success include: ${\bullet}$ Timely adapted licensing process and regulations, codes and standards for such application and design ${\bullet}$ An industry oriented R&D program to meet the technological challenges making the best use of the international collaboration. Gen IV could be the vector ${\bullet}$ Identification of an end user(or a consortium of) willing to fund a FOAK
생물정보학의 발전으로 다양한 형태의 생물정보가 컴퓨터 프로그램에 의해 양산되고 있다. 단순한 서열간의 비교나 작은 규모의 자료를 처리하기 보다는 다각화된 정보와 대규모의 생물정보를 취급하고 있다. 그 중에서 시각화와 annotation를 위한 도구개발은 지난 10년간 많은 연구가 되고 있는 분야이다. 그럼에도 일반화된 도구 개발은 생물정보의 다양성과 사용자 요구의 다양화로 인해 매우 어렵다. 본 논문에서는 유전체간 알려진 정보와 다중 관계 그래프를 이용하여 이를 annotation하고 시각화하는 GenoVA 시스템을 제안한다. 다중 정렬을 위한 몇 개의 프로그램이 존재하지만 그 방법들이 서열내의 복잡성 때문에 많은 정보가 누락된다. 따라서 제안된 방법에서는 pairwise alignment를 확장하여 모든 유전체간 비교를 통해 연관성 도출한다. 유전체간 보존되는 영역의 빈도수와 BLAST 점수가 높은 것을 블록노드라 하고 이들 간의 연관관계를 다중 관계 그래프로 표현하였다. 또한 GenoVA는 알려진 정보, COG, 유전자를 시각화하고 다중 관계 그래프의 한 영역을 중심으로 클러스터링된 경로를 계층적으로 보여주었다. 이때 누락되거나 알려지지 않은 유전자나 다른 annotation정보 추출할 수 있다. 본 논문의 실험을 위해 열 개의 박테리아 유전체가 사용되었고 시각화와 annotation을 위한 자료로 활용하였다. GenoVA는 새로운 유전체에 대한 개략적이고 전산적 annotation을 직관적이고 편리하게 제공한다.
본 논문에서는 트위터 기반 이벤트 탐지에서의 기계학습을 통한 지명 노이즈제거 방식을 제안한다. 최근 스마트폰 이용자의 증가로 소셜 네트워크 서비스(SNS) 이용자가 증가하고 있는 추세이다. 그중 트위터는 140자 이내의 단문서비스와 팔로우 기능으로 정보의 빠른 전달력과 확산성을 가지고 있다. 이러한 특성과 모바일에 최적화된 트위터의 특성상 정보 전달 속도가 매우 빠르기 때문에 재난 상황이나 이벤트 전달의 매개체 역할을 하고 있다. 이와 관련된 연구로는 트위터 사용자 개개인을 이벤트 탐지의 센서로 사용하여 현실에서 발생하는 이벤트를 탐지하였는데 이벤트가 특정 장소에서 발생한다는 특성을 이용해서 지명 키워드를 사용하였다. 그러나 지명과 동형이의어 관계에 관한 노이즈제거에 대한 부분이 누락되어있어서 이벤트 탐지의 정확도를 낮추는 요인이 된다. 이에 본 논문에서는 제거와 예측 두 가지 방식으로 노이즈제거 기법을 적용하였다. 먼저 노이즈 관련 데이터베이스 구축을 이용하여 제거 필터링을 진행한 후에 나이브 베이지안 분류를 이용해서 지명 유무를 결정하였다. 실험 데이터를 이용해서 기계학습을 위한 확률값을 구했으며, 지명마다 본 논문에서 제시하는 예측기법을 검증했을 때 89.6%의 신뢰도로 노이즈제거 기법의 필요성을 보였다.
본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.
이 논문에서는 비유사도-기반 분류(dissimilarity-based classifications: DBC)를 효율적으로 수행할 수 있는 차원 축소 방법들을 비교 평가한 실험 결과를 보고한다. DBC에선 분류를 위해 대상 물체를 측정한 결과 값들(특징 요소들의 집합)을 이용하는 대신에 각 대상 물체들 사이의 비유사도를 측정하여 분류한다. 현재 DBC와 관련된 이슈들 중의 하나는 대규모 데이터를 취급할 경우에 비유사도 공간의 차원이 고차원으로 되는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 현재 프로토타입 선택(prototype selection: PS)방법이나 차원 축소(dimension reduction: DR)방법을 이용하고 있다. PS는 전체 학습 데이터에서 프로토타입을 추출하여 비유사도 공간을 구성하는 방법이고, DR은 전체 학습 데이터로 먼저 비유사도 공간을 구성한 다음 이 공간의 차원을 축소하는 방법이다. 이 논문에서는 PS이나 DR 대신에, 학습 데이터에 대한 주성분 분석으로 적절한 차원의 고유 공간 (Eigen space: ES)을 구성한 다음, 이 고유 공간으로 매핑 된 벡터들 사이의 $l_p$-놈(norm) 거리를 비유사도 거리로 측정하여 이용하는 DBC를 제안한다. 인터넷에 공개된 인공 및 실세계 데이터를 이용하여 최 근방 이웃 분류규칙으로 ES에서 수행한 DBC의 분류 성능을 측정한 결과, 고유공간의 차원을 적절하게 선정하였을 경우 PS와 DR를 이용한 DBC보다 분류 성능이 더 향상되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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