기존의 많은 치유 프로그램들은 정신적, 신체적으로 나타나는 문제들을 치료하고 있다. 스마트환경에서 발생하는 역기능으로 인한 마음 상처는 단순히 드러나는 측면만을 치료하는 것이 아니라 근본적인 마음의 원인까지 파악하여 치료하는 정신분석학적 치유가 필요할 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트 환경에서의 역기능에 대한 기존의 논문들과 치유 프로그램 분석을 통해서 스마트 환경에서 발생하는 역기능에서 나타나는 심리적, 감성적 변인들을 찾아냈다. 분석 결과를 통해 얻어진 변인들을 투사적인 기법을 활용하여 시각적 요소인 그림으로 표현하였으며, 마음 치유용 디지털 워크북 개발에 적용 방법을 모색하였다. 스마트환경에서의 역기능에 관한 심리치료 프로그램의 효과성을 위해서 심리치료를 일정한 척도를 부여할 수 있는 디지털 형태로 접근시킬 수 있는 가능성을 볼 수 있었다.
D.K. Harrison [5] has shown that if R and S are fields of characteristic different from 2, then two Witt rings W(R) and W(S) are isomorphic if and only if W(R)/I(R)$^{3}$ and W(S)/I(S)$^{3}$ are isomorphic where I(R) and I(S) denote the fundamental ideals of W(R) and W(S) respectively. In [1], J.K. Arason and A. Pfister proved a corresponding result when the characteristics of R and S are 2, and, in [9], K.I. Mandelberg proved the result when R and S are commutative semi-local rings having 2 a unit. In this paper, we prove the result when R and S are 2-fold full rings. Throughout this paper, unless otherwise specified, we assume that R is a commutative ring having 2 a unit. A quadratic space (V, B, .phi.) over R is a finitely generated projective R-module V with a symmetric bilinear mapping B: V*V.rarw.R which is nondegenerate (i.e., the natural mapping V.rarw.Ho $m_{R}$ (V, R) induced by B is an isomorphism), and with a quadratic mapping .phi.:V.rarw.R such that B(x,y)=(.phi.(x+y)-.phi.(x)-.phi.(y))/2 and .phi.(rx)= $r^{2}$.phi.(x) for all x, y in V and r in R. We denote the group of multiplicative units of R by U(R). If (V, B, .phi.) is a free rank n quadratic space over R with an orthogonal basis { $x_{1}$, .., $x_{n}$}, we will write < $a_{1}$,.., $a_{n}$> for (V, B, .phi.) where the $a_{i}$=.phi.( $x_{i}$) are in U(R), and denote the space by the table [ $a_{ij}$ ] where $a_{ij}$ =B( $x_{i}$, $x_{j}$). In the case n=2 and B( $x_{1}$, $x_{2}$)=1/2, we reserve the notation [ $a_{11}$, $a_{22}$] for the space.the space.e.e.e.
스테레오 영상으로부터 3차원 형상을 구현함에 있어 사용자의 개입을 최소로 필요로 하는 기법을 개발하였다. 형상구현은 특정 기하학 그룹을 평가하는 3단계로 이루어진다. 1단계는 영상에 존재하는 epipolar 기하 평가로 각 영상에서의 특정점들을 일치시킨다. 2단계는 소실점 방법을 이용하여 투영공간에서 특정평면을 찾는 affine 기하 평가이다. 3단계에서는 카메라의 자기보정을 포함하며 3차원 모델이 얻어질 수 있는 계량 기하 변수를 구한다. 이 방법의 장점은 형상구현을 위해 스테레오 영상을 보정할 필요가 없는 것으로, 그 구현가능성을 실증하였다.
이 연구는 수학교육자의 시각에서 도로 노면에 표시된 기호와 문자에 대해 분석한 결과이다. 연구의 목적은 운전자의 시각에서 가독성이 높은 도로 노면표시 방법을 제안하는데 있다. 이를 위해 이 연구에서는 사영기하학과 함수의 관점에서 도로 노면표시가 실제로 인식되는 모양을 분석하고, 압축비의 개념을 도입하여 바람직한 도로 표시의 대안을 제시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 압축비를 구하는 공식을 수립하였다. 노면표시에 대한 두 관찰각을 x, y라 하면 압축비 S는 ${\sin}y/{\cos}\(\frac{x-y}{2}\)$이 된다. 둘째, 압축비 및 실제로 운전자가 지각하는 노면표시에 대한 정보로부터 수학적 분석을 통해 노면표시에 대한 대안을 두 가지로 제시하였다. 하나는 압축비의 관점에서 노면표시를 개선하는 방법이고, 다른 하나는 가로 방향의 폭을 고정한 상태에서 세로 방향의 폭의 조절을 통해 개선하는 방법이다. 본 연구를 바탕으로 점선에 따른 속도 감각 인식에 대한 수학적 분석 연구가 진행될 수 있다.
본 논문에서는 비디오에서 비보정 3차원 좌표의 복원과 카메라의 움직임 추정을 통하여 가상 객체를 비디오에 자연스럽게 합성하는 방법을 제안한다. 비디오의 장면에 부합되도록 가상 객체를 삽입하기 위해서는 장면의 상대적인 구조를 얻어야 하고 비디오 프레임의 흐름에 따른 카메라 움직임의 변화도 추정해야 한다. 먼저 특장점을 추적하고 비보정 절차를 수행하여 카메라 파라메터와 3차원 구조를 복원한다. 각 프레임에서 카메라 파라메터들을 고정시켜 촬영하고 이들 카메라 파라메터는 일정 프레임 동안 불변으로 가정하였다. 제안된 방법으로 세 프레임 이상에서 작은 수의 특징점 만으로도 올바른 3차원 구조를 얻을 수 있었다. 가상객체의 삽입 위치는 초기 프레임에서 특정 면의 모서리점의 대응점을 지정하여 결정한다. 가상 객체의 투사 영역을 계산하고 이 영역에 이음새가 없도록 텍스처를 혼합하여 가상객체와 비디오의 부자연스러운 합성 문제를 해결하였다. 제안 방법은 비보정 절차를 선형으로만 구현하여 기존의 방법에 비해서 안정성과 수행속도의 면에서 우수하다. 실제 비디오 스트림에 대한 다양한 실험을 수행한 결과 여러 증강현실 응용 시스템에 유용하게 사용될 수 있음을 입증하였다.
This note contains the following results for a ring A : (1) A is simple Artinian if and only if A is a prime right YJ-injective, right and left V-ring with a maximal right annihilator ; (2) if A is a left quasi-duo ring with Jacobson radical J such that $_{A}$A/J is p-injective, then the ring A/J is strongly regular ; (3) A is von Neumann regular with non-zero socle if and only if A is a left p.p.ring containing a finitely generated p-injective maximal left ideal satisfying the following condition : if e is an idempotent in A, then eA is a minimal right ideal if and only if Ae is a minimal left ideal ; (4) If A is left non-singular, left YJ-injective such that each maximal left ideal of A is either injective or a two-sided ideal of A, then A is either left self-injective regular or strongly regular : (5) A is left continuous regular if and only if A is right p-injective such that for every cyclic left A-module M, $_{A}$M/Z(M) is projective. ((5) remains valid if 《continuous》 is replaced by 《self-injective》 and 《cyclic》 is replaced by 《finitely generated》. Finally, we have the following two equivalent properties for A to be von Neumann regula. : (a) A is left non-singular such that every finitely generated left ideal is the left annihilator of an element of A and every principal right ideal of A is the right annihilator of an element of A ; (b) Change 《left non-singular》 into 《right non-singular》in (a).(a).
클래스들 간의 거리를 최대화시키는 사영 방향을 구하는 감독차원감소 방법인 선형판별분석법(LDA)은 클래스 정보를 가진 데이터의 수가 매우 적을 때 성능이 급격히 저하되는 경향이 있다. 이러한 경우 상대적으로 저렴한 비용으로 얻을 수 있는 클래스 라벨 정보가 없는 데이터를 활용할 수 있는 반감독 차원 감소법이 사용될 수 있다. 그러나 통계적 차원 감소법에서 흔히 사용되는 행렬연산은 많은 양의 데이터를 사용하는데 메모리와 처리시간에서 한계가 있고, 적은 수의 라벨드 데이터(labeled data)에 비해 너무나 많은 언라벨드 데이터(unlabeled data)의 사용은 처리 시간의 증가에 비해 오히려 성능감소를 가져올 수 있다. 이러한 문제들을 극복하기 위해 앙상블 접근법을 이용한 반감독 차원 감소 방법을 제안한다. 문서분류 문제에서의 실험결과를 통해 제안한 방법의 성능을 입증한다.
본 논문에서는 실감 콘텐츠 생성에 쓰이는 움직이는 다수 카메라 시스템을 위한 분해법 기반 자동 보정 알고리즘을 제안한다. 대부분의 기존 자동 보정 연구는 스테레오 카메라 혹은 고정된 다수 카메라 시스템에 한정되어왔다. 보다 넓은 영역의 3차원 복원이나, 다수 카메라를 사용하는 일반적인 응용으로의 확장을 위해서는 새로운 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 일반적인 다수 카메라 시스템 (동적인 시스템 포함) 구조에 대한 강건한 자동 보정 방법을 제안하고, 카메라 구조가 평면 구성을 갖는 다수 카메라 시스템 보정 알고리즘을 제안한다. 우선, 기하학적 제한 요소를 바탕으로 분해법을 사용하기 위한 수식을 유도하고, 유도된 정리를 바탕으로 실질적인 자동 보정 사용법을 설명한다. 특히, 평면을 이루는 카메라 시스템에서의 분해법 적용이 어파인 복원과 같다는 성질을 증명하고, 어파인 분해법을 활용한 자동 보정 알고리즘을 제시한다. 실험에서는 제안된 알고리즘을 시뮬레이션 데이터와 실제 영상에 적용한 실험 결과를 보인다. 제안된 알고리즘은 다수 카메라 시스템을 활용한 영상 기반 3차원 실감 콘텐츠 복원이나, 하드웨어의 지원과 함께 실시간 다수 카메라 증강 현실 시스템에 활용될 수 있다.
본 논문은 3차원 공간의 원형 물체에 대한 자세 및 위치 추정 문제를 다룬다. 원형 특징은 실세계의 다양한 물체들로부터 관찰될 수 있으며, 비전 기반의 물체 식별 및 위치 인식을 위한 주요한 단서를 제공한다. 일반적으로 3차원 공간상의 원형 특징은 카메라에 의해 투영될 때 원근 변화에 따라 투영된 곡선 정보로부터 원형 특징에 대한 완전한 3차원 자세 및 위치 파라미터를 결정하는 것이 어렵다. 따라서 본 논문은 공면 점(共面鮎)을 활용한 원형 특징의 3차원 자세/위치 추정 방법을 제안한다. 본 논문은 우선 원형 특징과 공면 점에 대한 기하학적 변환 관계를 사영 공간 및 3차원 공간에서 해석하고, 이를 토대로 3차원 자세 및 위치 파라미터의 추정 절차를 기술한다. 제안된 방법은 수치 예제를 통해 검증되고, 정확도 및 민감도 분석을 위한 실험을 통해 평가된다.
본 논문은 영상 시퀸스로부터 이미지 모자이킹의 구성을 위한 효율적인 알고리즘을 기술한다. 영상의 기하학적인 특징을 이용하거나 비선형 방정식을 풀었던 기존의 알고리즘과는 달리, 제안한 알고리즘은 4개의 유사특징점을 이용해 영상간 사영 변환식의 8개 파라미터를 직접 계산한다. 본 논문에서 정의된 유사특징점은 영상의 그레이레벨의 분산을 기반으로 하고, 두 영상의 중첩 영역에서만 결정된다. 또한 선택된 4개의 유사특징점에 대한 대응점 검출을 위해 카메라 이동 및 조명 변화에 의한 영상의 변화를 고려한 블록 정합 알고리즘을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 영상에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 모의 실험 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 계산량을 감소시키면서, 정확한 사영 변환식을 유도하여 모자이킹 영상을 구성하는 것을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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