등각사상은 함수론의 기본적인 문제의 하나로 물리학, 공학 등에 응용되고 있다. 예를 들어 선박이나 비행기의 모양을 고려할 때 나타나는 유체의 문제등에 유용하게 쓰이고 있다. 본 논문에서는 단위원 내부로부터 Jordan 영역 내부에로의 수치등각사상을 구하는 문제를 다루는데 이것은 비선형 적분방정식인 Theodorsen방정식을 푸는 것으로 귀착된다. Theodorsen방정식을 구하는 해법 중 Wegmann의 방법은 계산량에 있어서 가장 유효하다고 알려져 있다. 그러나 수치실험을 통하여 난이도가 높은 문제에 있어 수렴하지 않는 문제점을 발견하게 되었다. 본 논문에서는 수렴하지 않는 불안정의 원인을 이론적으로 분석하고 저주파필터에 의하여 개선한 방법을 제안한다. 개선한 방법에 의한 수치 실험결과를 보고한다.
In this paper, we propose a novel method of performing convolutional operations on a 2-D Processing Element(PE) array. The conventional method [1] of mapping the convolutional operation using the 2-D PE array lacks flexibility and provides low utilization of PEs. However, by mapping a convolutional operation from a 2-D PE array to a 1-D PE array, the proposed method can increase the number and utilization of active PEs. Consequently, the throughput of the proposed Deep Convolutional Neural Network(DCNN) accelerator can be increased significantly. Furthermore, the power consumption for the transmission of weights between PEs can be saved. Based on the simulation results, the performance of the proposed method provides approximately 4.55%, 13.7%, and 2.27% throughput gains for each of the convolutional layers of AlexNet, VGG16, and ResNet50 using the DCNN accelerator with a (weights size) x (output data size) 2-D PE array compared to the conventional method. Additionally the proposed method provides approximately 63.21%, 52.46%, and 39.23% power savings.
An inverse mosaic method has been proposed to generate an initial blank shape from the final product shape. Differently from the geometric mapping method, the method can handle triangular patches. However, the generated blank shape is strongly dependent on the order of determination of nodes. In order to compensate the dependency error smoothing technique has been also developed. Although the accuracy has been improved greatly compared with the geometrical mapping method, the method has limitation, due to the no incorporation of plasticity theory. Even though the accuracy of the radius vector method is already proved. the method requires initial guess to start the method. In order to compromise the limitation of the present method and the radius vector method, the method has been connected to the radius vector method. The efficiency of the present optimal blank design method has been verified with some chosen examples.
본 논문에서는 파티클 필터 방법을 이용한 이동로봇의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 방법을 제안한다. 이동로봇의 SLAM은 지도가 주어지지 않는 환경에서 로봇 스스로 자신의 위치를 파악하는 것과 동시에 지도를 만드는 것이다. 제안된 방법은 로봇의 위치를 추정함과 동시에 특징점인 외부 비이컨들의 위치를 추정하는 방법을 다루고 있다. 특히 파티클 필터 방법을 적용하여 이동로봇과 특징점 위치를 파티클의 분포에 의해 확률적으로 표현한다. 제안된 SLAM방법은 이동로봇의 동작 뿐 아니라 특징점 위치의 불확실성을 고려한다. 따라서 매 샘플링 시각에 특징점의 위치 정보도 불확실성을 고려하여 예측되어진다. 제안된 방법의 성능을 시뮬레이션과 실험을 통하여 평가하였다. 제안된 방법은 비이컨으로 부터의 거리 정보에 불규칙한 잡음이 있는 환경에서도 실질적으로 사용가능한 지도 정보를 제공하였다. 또한 통상의 최소자승법이나 데드레크닝 방법에 비해서 보다 정확하고 강건하게 로봇의 위치를 추정하였다.
높은 가용성, 확장성, 시스템 성능의 요구를 만족시키기 위해 SAN(Storage Area Network)이 등장했다. 대부분의 SAM 운영 S/W들은 SAN을 보다 효과적으로 활용하기 위해서 SAN에 부착된 물리적 저장장치들을 가상적으로 하나의 커다란 볼륨으로 보이게 하는 저장장치 가상화 개념을 지원한다. 저장장치 가상화의 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 논리볼륨 관리자이다. 논리볼륨 관리자는 논리주소를 물리 주소로 매핑 시킴으로서 저장장치 가상화를 실현한다. 더불어 논리볼륨 관리자는 특정 시점의 볼륨이미지를 유지할 수 있는 스냅샷과 시스템을 정지시키지 않고 SAN에 저장장치를 추가 또는 삭제할 수 있는 온라인 재구성 기능을 지원한다. 이러한 기능을 지원하기 위해 수식 기반의 매핑 방법보다 테이블 기반의 매핑 방법이 제안되고 있다. 그러나 이 방법은 관리해야 할 데이타 양이 저장장치 용량에 비례하여 증가하고 메인 메모리에서 모두 관리할 수 없어 성능 저하의 요인이 되었다. 이 논문에서는 기존의 수식 기반의 매핑 방법을 이용하면서 스냅샷과 온라인 재구성 기능과 같은 동적인 환경을 효과적으로 지원할 수 있는 혼합 매핑 방법을 설계하고 구현한다. 제안하는 방법의 스냅샷과 재구성은 되도록이면 정상 입출력 연산에 영향을 주지 않기 위해서 별도의 예약된 공간에서 수행된다. 마지막으로, 이 논문에서 제안한 기법에 대한 성능 평가를 수행하여 제안하는 기법이 우수함을 보인다.
프로젝션 맵핑(공간증강현실)은 현실세계에서 다양한 가상의 환영(幻影)을 만들어내는 것으로 최근에 많은 분야에 사용되고 있다. 기존의 프로젝션 맵핑에서는 사용자와의 자연스러운 상호작용으로서 접히거나 구부러지는 것 과 같은 유연한 물체의 기하학적인 변형 속성(예: 용지)의 움직임을 고려하지 않았다. 또한, 정적 물체에 대한 프로젝션 맵핑에 대한 많은 연구가 있었지만, 유연한 타깃의 움직임을 추적하고 사용자와의 상호작용 측면에서 모양이 변형된 물체에 맵핑을 정확히 하는 다이내믹 프로젝션 맵핑은 여전히 도전해야할 연구 분야이다. 따라서 본 논문에서는 Unity3D와 ARToolkit을 이용한 실험을 통해 단단하지 않은 물체에 대한 견실한 추적과 정확한 맵핑 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 큐빅 베지어 곡면 형성, 움직임 변형 값 렌더링 과정, 멀티플 마커 인식과 트래킹 과정, 실시간 웹캠 지속 촬영의 4가지 실험 단계로 구성된다. 사용자는 물체에 변형을 주기 위해 직접 접고, 휘고, 구부리고 비틀 수 있다. 제안 방법은 세 가지 긍정적인 결과를 도출할 수 있다. 첫째, 물체의 형태가 강하게 변형되어 있어도 감지 가능하다. 둘째, 사용자가 직접 물체에 변형을 주는 과정에서 물체의 일부분을 차단하고 있을 때의 Occlusion오류를 줄일 수 있어 정확한 트래킹을 할 수 있다. 셋째, 제안 방법의 견실하고 정확함은 빠른 속도로 물체의 움직임을 감지하게 하므로 실시간으로 결과 값을 물체에 투영할 수 있다.
유사한 지식구조의 분산된 온톨로지들을 통합 및 연결하여 새로운 온톨로지를 생성하거나 확장 지식 검색을 효과적으로 제공하기 위해서는 온톨로지 모델 자체의 구조적 특성이나 제약조건을 고려한 온톨초지 매핑이 중요하다. 그러나 과거의 온톨로지 매핑은 범용성을 높이기 위해 대부분 그래프 모델을 기반으로 노드와 간선 중심의 매핑여부를 계산함으로써 온톨로지 모델의 특성과 제약조건을 매핑에 반영하지 못하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 RDF와 함께 온톨로지 모델로 사용되고 있는 토픽맵의 구문적 특성과 제약조건을 반영한 다중 매핑 전략의 토픽맵 매핑 기법을 제안한다. 다중 매핑 전략에는 토픽명 기반 매핑, 토픽 속성 기반 매핑, 계층 구조 기반 매핑, 연관관계 기반 매핑의 4가지 매핑 전략이 포함되어 있으며 개체들 사이의 매핑 여부를 결정하기 위해 각 매핑의 개별 유사도를 조합한 다음 단일 유사도를 결정하는 하이브리드 방식을 사용한다. 또한 토픽맵의 구문적 특성에 따라 매핑 계산 전에 매핑이 불가능한 개체들을 미리 제거함으로써 탐색 범위를 줄이고 있으며 토픽명 색인과 PSI 색인을 생성하여 매핑 계산의 효율을 높이고 있다. 제안하는 토픽맵 매핑 기법의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 철학 백과사전 및 독일 문학 백과사전을 토픽맵으로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 자동 생성된 매핑 집합이 전문가에 의해 생성된 매핑 집합을 대부분 포함함을 확인하였다.
GIS기법을 이용하여 공간데이터간의 융합을 통한 지역적 장수인구의 분포와 영향요인을 밝혀내는 연구사례가 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 연구들은 분석의 공간단위로써 센서스 행정구역을 채택한다. 그러나 센서스 구역 안에서도 공간적 특징의 다양성이 존재하기 때문에 장수현상을 충분히 설명한다고 할 수 없다. 따라서 장수라는 현상을 현실적으로 반영하는 공간단위에 대한 연구가 필요하다. 대시매트릭 기법은 다양한 공간정보를 이용하여 센서스 행정경계 보다 현실적인 공간단위의 재구성이 가능하게 해준다. 또한 이를 응용하여 소지역의 통계량 추정이 가능하다. 본 연구에서는 벡터기반 건물 데이터를 기반으로 대시매트릭 매핑기법을 응용하여 소지역 노인인구 수를 통계적으로 유의한 수준 안에서 재구성 하였다. 또한 클러스터 분석을 통해 센서스 행정경계안에 존재하는 국지적인 공간 영향관계의 변이를 확인 하였다. 본 연구를 통해 국지적 수준의 장수연구에 대한 필요성과 대시매트릭 기법의 응용이 유효한 방법론임을 제시하였다고 판단된다.
본 논문은 3차원 TV 시청에 있어서, 2차원에서와 같은 색감을 최대한 제공하기 위한 방법을 연구하였다. 이를 위하여 입력 RGB 색상 막대(color bar) 영상을 기준으로 2차원과 3차원 재생시 재현되는 RGB 강도의 입출력 관계를 모델링하였으며, 이를 근거로 2차원 대비 보정되어야 할 3차원 색상 사상표(mapping table)를 생성하였다. 생성된 사상표를 기존 3차원 TV 시스템의 출력부에 추가하여, 일반 2차원 재생시에는 입력 영상을 우회(bypass)하도록 하고, 3차원 재생시 색상 보정 과정을 수행하도록 하여 3차원 재생시에도 2차원에서 느낄 수 있는 색감을 재현할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 복잡한 연산을 거치지 않고 칼라 참조표만으로 색역 사상과 색공간 변환을 동시에 처리하는 칼라 참조표를 설계하였다. 스캐너와 프린터의 색역을 구성하는 참조표를 만들고 스캐너에서 계산된 색역 데이터를 색역 확장하여 칼라 참조표의 입력 CIEL/sup */a/sup */b/sup */ 값으로 사용한다. 칼라 참조표 생성을 위한 입력 CIEL/sup */a/sup */b/sup */ 값들은 가변 다중 닻점 색역 사상 방법을 사용하여 색역 사상된 CMY 값으로 계산된다. 제안한 칼라 참조표는 칼라 운영 시스템에 적용하여 스캐너 RGB 입력영상을 다항 회귀 방정식을 이용하여 CIEL/sup */a/sup */b/sup */ 색공간으로 변환한 후에 제안한 칼라 참조표를 이용하여 색역 사상과 동시에 색공간 변환을 처리하게 된다. 실험에서는 제안한 방법이 직접 계산에 의한 색역 사상 방법에 비해서 색차는 유사하면서 연상의 복잡도는 줄이는 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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