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점진적 맵 업데이트를 위한 모바일 DBMS의 플래시메모리 페이지 관리 기법
민경욱,최정단,김주완,Min, Kyoung Wook,Choi, Jeong Dan,Kim, Ju Wan 한국공간정보학회 2012 한국공간정보학회지 Vol.20 No.5
최근 모바일 디바이스에서 대용량 데이터 저장/관리를 위해 모바일 DBMS를 사용하려는 추세이며 특히 내비게이션 응용과 같이 대용량 맵 데이터의 저장/관리를 위한 모바일 DBMS의 저장구조 및 질의처리 방법에 대한 연구가 수행되었다. 무작위 데이터 접근(읽기/쓰기/변경) 질의가 대부분인 DBMS의 저장매체로 플래시메모리를 사용할 경우 성능이 저하된다. 그 이유는 플래시메모리는 특성상 순차적인 데이터 기록에는 성능이 좋지만 무작위 데이터 기록에는 성능이 나쁘다. 따라서 플래시메모리를 저장매체로 사용하는 모바일 DBMS의 경우 기존과 다른 저장 및 질의처리 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 무작위 데이터 업데이트의 성능을 향상시키기 위한 DBMS의 페이지 관리 기법을 연구하였고 이를 점진적 맵 업데이트를 지원하는 내비게이션용 모바일 DBMS에 적용하여 실험하였고 성능을 검증하였다. Recently the mobile DBMS (Database Management System) is popular to store and manage large data in a mobile device. Especially, the research and development about mobile storage structure and querying method for navigation map data in a mobile device have been performed. The performance of the mobile DBMS in which random data accesses are most queries if the NAND flash memory is used as storage media of the DBMS is degraded. The reason is that the performance of flash memory is good in writing sequentially but bad in writing randomly as the features of the NAND flash memory. So, new storage structure and querying policies of the mobile DBMS are needed in the mobile DBMS in which a flash memory is used as storage media. In this paper, we have studied the policy of the database page management to enhance the performance of the frequent random update and applied this policy to the navigation-specialized mobile DBMS which supports incremental map update. And also we have evaluated the performance of this policy by experiments.
변기종(Ki Jong Byun),최정단(Jeong Dan Choi),장병태(Byung Tae Jang) 한국컴퓨터게임학회 2002 한국컴퓨터게임학회논문지 Vol.- No.1
From a conventional arcade games, consisted of a monitor and computer pair, to online VR arcade games, consisted of various VR devices in multiplayers environment, there have been many different types of arcade games in the market. As VR technologies have been cheaper, new arcade games tend to provide a user with an immersive game environment. This paper proposes a method to generate a wide FOV game display without a uniform display surface. This proposed method is consisted of two parts. One is a Multi-Channel Cluster System and the other is a Multi-Projection display system. Multi-Channel Cluster System is a scalable system which generates a large FOV game display in real time, and each PC, consisting the cluster, renders its uniquely assigned part of the game display. Multi-Projection display system projects the large FOV game display on an arbitrary display surface. 본 논문은 온라인 VR 게임 엔진의 일환으로 임의의 형태의 스크린을 사용하는 프로젝션 디스플레이 구현과 멀티 채널 디스플레이의 실시간 서라운드를 지원하기 위한 여러 대의 PC 렌더링 시스템과 이를 지원하는 동기화 방법에 관한 것이다. 기존에는 모니터와 컴퓨터로 이루어진 일반적인 아케이드 게임의 형태로부터 다양한 VR 장비들과 다수의 사용자가 온라인상에서 게임을 즐기는 멀티 유저용 게임의 형태에 이르기까지 다양한 종류의 상품이 나와 있다. 새로운 VR 기술들이 점차 저가화 됨에 따라 사용자에게 새로운 몰입형 아케이드 게임환경을 제공하기에 이르렀다. 본 논문에서는 프로젝션 기법을 사용하여 단일화 된 디스플레이 스크린을 사용하지 않고 광역의 FOV(Field Of View)를 제공하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 멀티 클러스터 시스템과 멀티 프로젝션 디스플레이 시스템으로 구성된다. 멀티 클러스터 시스템은 실시간으로 광역의 FOV 게임 컨텐츠의 디스플레이를 생성하기 위한 것으로 클러스터의 각각의 PC 들은 고유의 영역만을 렌더링을 수행하는 확장 가능한 클러스트 시스템이다. 멀티 프로젝션 디스플레이 시스템은 광역의 FOV 게임 디스플레이로서 왜곡된 스크린 표면 형태의 제한을 극복할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 멀티 채널 클러스터 시스템과 왜곡된 스크린을 보정하여 디스플레이 하는 단일 프로젝션 디스플레이에 대하여 구현을 설명하고자 한다.
샴 네트워크를 사용하여 추적 레이블을 사용하지 않는 다중 객체 검출 및 추적기 학습에 관한 연구
강정규,송유승,민경욱,최정단,Kang, Jungyu,Song, Yoo-Seung,Min, Kyoung-Wook,Choi, Jeong Dan 한국ITS학회 2022 한국ITS학회논문지 Vol.21 No.5
Multi-object tracking has been studied for a long time under computer vision and plays a critical role in applications such as autonomous driving and driving assistance. Multi-object tracking techniques generally consist of a detector that detects objects and a tracker that tracks the detected objects. Various publicly available datasets allow us to train a detector model without much effort. However, there are relatively few publicly available datasets for training a tracker model, and configuring own tracker datasets takes a long time compared to configuring detector datasets. Hence, the detector is often developed separately with a tracker module. However, the separated tracker should be adjusted whenever the former detector model is changed. This study proposes a system that can train a model that performs detection and tracking simultaneously using only the detector training datasets. In particular, a Siam network with augmentation is used to compose the detector and tracker. Experiments are conducted on public datasets to verify that the proposed algorithm can formulate a real-time multi-object tracker comparable to the state-of-the-art tracker models.
자율주행 차량의 인식 및 판단시스템을 위한 학습용 데이터셋 수집
김주영(Jooyoung Kim),조용우(Yongwoo Jo),최두섭(Dooseop Choi),민경욱(Kyoung-Wook Min),최정단(Jeong Dan Choi) 대한전자공학회 2020 대한전자공학회 학술대회 Vol.2020 No.8
During the last decade the autonomous driving technology has been increasingly paid attention throughout researchers. An AI (Artificial Intelligence), has been considered as a promising method for the autonomous driving and to develop an AI based system, especially using a DNN (Deep Neural Network), a dataset for training and validating the neural network is essential. For this reason, we develop a data capturing system for perception and planning system of an autonomous vehicle, collect rich data throughout Daejeon metropolitan city, sample and label it to build a dataset. The details of the capturing system and the dataset are introduced in this paper.