• 한국문헌정보학회지
• /
• 제38권1호
• /
• pp.35-50
• /
• 2004

본 연구는 한글 OPAC에서 문헌의 분류와 브라우징에 적합한 정적 계층클러스터링 모형이 서명단어 탐색으로 검색된 탐색결과를 클러스터링하는데도 효과적인지를 규명하기 위해 수행되었다. 서명에 출현하는 단어와 색인자가 부여한 통제어를 통합한 색인어를 이진빈도로 가중치를 주어, 다이스와 자카드 계수, 집단 간 평균연결과 완전연결 클러스터링 기법이 테스트되었다. 16개의 서명단어 탐색으로 검색된 문헌을 클러스터링한 결과 최적으로 선택된 클러스터의 정확률은 유사도 계수나 클러스터링 기법에 관계없이 서명단어탐색보다 100％이상 향상되었다. 1단계와 최종단계 클러스터링 모두에서, 정확률 측면에서는 완전연결이, 재현을 측면에서는 집단 간 평균연결이 더 효과적이었으나 통계적으로 유의한 수준은 아니었다. 1단계 클러스터에서 집단 간 평균연결이 보다 높은 재현율을 보인 것은 유의하였다. 다이스와 자카드 사이에 차이는 없었다. 최종클러스터가 선택되기까지 집단 간 평균연결은 너무 긴 계층군집 단계를 필요로 하여 탐색효율 측면에서 바람직해 보이지 않았다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.288-296
• /
• 2003

ATSC (Advanced Television System Committee)에서는 18가지의 DTV (Digital Television)를 위한 동영상 포맷들을 제정하였다. ATSC 포맷들은 스캔 포맷, 크기 포맷, 프레임율 포맷 등의 적당한 조합들이다. 효과적인 MPEG-2 트랜스코딩을 위해서는 이런 포맷들 간의 변환도 지원할 수 있어야 한다. 여러 포맷 변환들 중에서 특히 스캔 포맷 변환은 프레임율과 크기 변화가 함께 일어나기 때문에 상대적으로 구현하기가 힘들다. 스캔포맷 변환으로 픽쳐 타입도 함께 변하기 때문에 트랜스코더의 움직임 추정부 (motion estimation; ME)에 상당한 연산량 부담을 주게 된다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문은 스캔포맷 변환을 지원하는 MPEG-2 동영상 트랜스코딩을 위한 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 먼저, 트랜스코더의 수신단은 입력 비트열로부터 재 부호화(re-encoding)에 적합한 후보 움직임 벡터들을 추출한다. 그런 다음. 가중치 중간값 선택기(weighted median selector)를 이용하여, 여러 후보 움직임 벡터들 중에서 최적의 움직임 벡터를 선택한다. 모의 실험 결과는 제안한 움직임 추정 알고리즘이 전역 탐색 기법(Full Search Algorithm: FSA)에 비해 현저하게 적은 연산량을 가지면서, FSA와 거의 동일한 PSNR 성능을 가짐을 증명한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.9-18
• /
• 2016

본 논문에서는 시공간 적응적인 예측에 기초한 다시점 위너-지브 비디오 부호화 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존 움직임 추정 방법을 보완하여 가중치를 부여한 결합 양방향 움직임 추정을 수행하고, 각 시점 영상의 에지 검출 및 합성을 통해 관심영역을 효과적으로 분류하여 움직임 벡터 분석을 통해 최종 참조 프레임을 선택하여 보간 한다. 제안하는 알고리즘은 단일 시점 내의 움직임 정보와 인접 카메라 프레임의 정보를 적응적으로 이용함으로써 영상 내 다양한 폐색, 반사 영역에 대해 효율적으로 처리하고 더 나은 성능을 갖는다. 다양한 다시점 영상 시퀀스에 대한 실험을 통하여, 제안하는 알고리즘은 보조정보 생성하는 기존 알고리즘에 비해 평균 비트율 감소와 더불어 우수한 객관적 화질 향상을 얻었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제15권8호
• /
• pp.532-543
• /
• 2015

자연재해에 따른 SOC시설물의 피해는 구조물 자체의 안전성에 위험뿐 아니라 시설물을 이용하는 국민들에게 경제 사회적인 측면에서 직간접적으로 막대한 영향을 미친다. 특히, 인구밀도가 높은 대도시지역에서는 이러한 영향이 더 크게 나타나기에 재난재해등의 위험이 발생하였을 경우 지역내 중요시설물이 어떤 것이 있는가를 파악하고 관리해야 할 것이다. 본 논문에서는 시설물이 가지고 있는 시설물별 중요한 인자를 도출하고 전문가를 대상으로 AHP분석기법을 통해서 가중치를 부여하여 시설물별 중요도평가시스템을 개발하였다. 이러한 시설물의 중요도는 시설물을 관리하는 지자체 및 시설물관리자로 하여금 평상시에 관리하는 시설물의 우선순위를 제공하고 재난발생등 위급한 시나리오에서 어느 시설물부터 사전에 관리하고 재난이후에 한정된 예산을 어느 시설물부터 투입하여 보수 보강할 것인가에 대한 체계적인 의사결정지원을 지원할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.27-35
• /
• 2015

본 연구는 전역 조명 기법 중 하나인 환경-광 가림(ambient occlusion)을 이용한 볼륨 렌더링 방법을 설명한다. 볼륨 밀도 분포를 정규 분포로 가정하여, 환경-광 가림을 불투명도 전이함수의 변경과 무관하게 실시간 가시화할 수 있다. 전처리 과정에서 각 복셀 주변의 일정 크기 영역의 평균과 표준편차를 계산하여 두고, 가시화 단계에서 근방의 불투명도를 추정하여 밝기를 계산한다. 이 논문은 본 연구자들의 기존 연구를 발전시켜 이론적 모델을 일반화하고 출력 영상의 화질을 향상시킨다. 구체적으로 다양한 형태의 불투명도 전이함수를 사용할 수 있는 계산 모델을 제안한다. 그리고 영역의 크기를 다양하게 통계량을 생성하여 근처의 물체에 더 높은 가중치를 부여할 수 있도록 하였다. 최종적으로 환경-광 가림 효과와 지역 조명 효과를 혼합하여, 더 현실감 있는 화질의 볼륨 가시화 영상을 실시간으로 생성할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.1295-1301
• /
• 2019

본 논문에서는 어텐션 기법을 적용한 양방향 순환신경망을 이용하여 새로운 휴먼 모션 디노이징 방법을 제안한다. 본 방법을 이용하면, 단일 3D 깊이 센서 카메라에서 캡처된 노이즈가 포함된 사람의 움직임이 잘 교정된 자연스러운 움직임으로 자동 조정된다. 양방향 순환신경망에 어텐션 기법을 도입하면, 입력으로 들어온 움직임을 인코딩할 때 여러 자세 중에 더 중요한 자세가 있는 프레임에 더 높은 어텐션 가중치를 부여함으로써, 다른 딥 러닝 네트워크와 비교해 더 나은 최적화 결과와 더 높은 정확도를 보인다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법이 다양한 스타일의 움직임과 노이즈를 효과적으로 처리함을 확인하였으며, 제시한 방법은 모션 캡처 후처리 단계의 애플리케이션으로 충분히 사용 가능할 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제5권4호
• /
• pp.75-82
• /
• 2016

우리나라의 경제 성장과 도로 환경의 변화를 통해 국내 자동차 시장이 성장하였으나, 이로 인해 교통사고율 또한 증가하였고, 인명 피해가 심각한 수준이다. 이에 따라, 정부에서는 교통사고 데이터를 개방하고 문제를 해결하기 위한 정책을 수립 및 추진 중이다. 본 논문에서는 교통사고 데이터를 이용하여 클래스의 불균형을 해소하고, Hybrid Model 구축을 통한 교통사고 예측을 위해 원본 교통사고 데이터와 Sampling을 수행한 데이터를 학습 데이터로 사용한다. 두 학습데이터에 연관규칙 학습기법인 FP-Growth 알고리즘을 이용하여 교통사고 상해 심각도와 연관된 패턴을 학습한다. 두 학습 데이터의 연관 패턴을 분석을 통해 같은 연관된 패턴을 추출하고 의사결정트리와 다항 로지스틱 회귀분석기법에 연관된 속성에 가중치를 부여하여 융합형 Hybrid Model을 구축하고 교통사고 피해자 상해 심각도를 예측하는 방법에 대해 제안한다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.61-77
• /
• 2017

최근 온라인상에 게시된 학회정보가 급증함으로써 주제에 따른 학회정보의 자동분류는 연구자들에게 효율적인 관련 학회 탐색을 가능하게 한다. 그러나 대부분의 학회 목록 제공 서비스에서는 학회명칭, 날짜, 위치, URL 등의 정보만 제공하기 때문에 학회 주제를 파악할 수 있는 정보는 학회명칭에 국한된다. 따라서 본 연구에서는 URL을 통한 학회 웹사이트의 토픽정보를 추출함으로써 학회정보량의 부족문제를 해결하고, 동시에 양질의 정보로 학습의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 구체적으로는 웹사이트 URL을 통해 수집한 HTML 문서로부터 주요 콘텐츠를 추출하고, 학회명칭과 유사한 토픽 키워드 정보를 선정하여 추가 가중치를 부여한다. 실 데이터를 활용한 실험 결과, 제안된 방법인 추가적인 웹 콘텐츠 정보의 사용은 주제에 따른 학회 분류의 성능을 성공적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 추후 연구에서는 웹 사이트의 구조를 고려한 토픽 정보추출을 통해 분류의 정확성을 더욱 향상시킬 계획이다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.99-109
• /
• 2001

연안해역의 어장환경정비와 인공어초(Artificial Reef) 어장조성사업을 효과적으로 실시하기 위해서는 어장환경과 해양환경과의 관련을 종합적으로 분석하여 어초적지 지역을 선정하는 기법의 도입이 필요하다. 본 연구에서는 남해안 통영만 지역을 대상으로 인공어초 시설지 적지 선정에서 가장 중요하다고 판단되는 어초 적지조사 1단계 요소 중 수온, 클로로필, 투병도, 수심 해저지질조선을 위성원격탐사 자료와 GIS를 이용하여 공간분포도를 작성하고, 인공어초 시설지 적지조건에 따른 가중치를 부여하여 공간분석을 실시함으로써 인공어초 시설 예정지에 대한 적지를 선정하였다. 위성원격탐사와 GIS를 이용한 인공어초 적지 선정기법은 어초의 적지선정에 있어 필요한 다량의 자료를 정성 및 정량적으로 데이터베이스화하여 분석함과 동시에 가시화함으로써 지방자치단체에서 보다 효율적인 어초시설의 관리를 하도록 하는데 본 연구의 목적이 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
• /
• pp.45-45
• /
• 2018

오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.