본 연구에서는 건물이 혼재한 준 도심 지역에서 발생할 수 있는 재난/재해를 가정하여 네트워크 RTK (Real Time Kinematic) 측위가 가능한 무인기를 이용한 항공삼각측량의 정확도를 평가하였다. 검사점 측위의 신뢰성을 확보하기 위해 검사점을 건물의 옥상에 설치하여 네 시간 이상의 GNSS (Global Navigation Satellite System) 정적 측위를 수행하였다. 객관적인 정확도 평가를 위해 소프트웨어에서 자동으로 인식 가능한 코드화된 대공 타겟을 사용하였다. 무인기에서는 네트워크 RTK 측위의 일종인 VRS (Virtual Reference Station) 방식을 이용하여 영상 취득 당시 카메라의 3차원 좌표를 측정하였고, IMU (Inertial Measurement Unit)와 짐벌 회전각 측정을 통해 카메라의 3축 회전각을 측정하였다. Agisoft Metashape를 이용하여 내·외부 표정요소를 추정·갱신한 결과, 항공삼각측량의 3차원 RMSE (Root Mean Square Error)는 영상의 중복도와 촬영 각도의 조합에 따라 크게는 0.153 m에서 작게는 0.102 m로 나타났다. 더욱 높은 수준의 항공삼각측량 정확도를 확보하기 위해서는 연직 영상의 중복도를 높이는 것이 일반적이나 경사 영상을 추가하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 따라서 대응 단계의 재난/재해 현장에서 긴급하게 무인기 매핑을 수행할 경우 중복도를 높이기 보다는 경사 영상도 함께 취득할 필요가 있다.
상이한 망이 공존하는 LTE-Advanced에서 기존 음성 서비스에 적용된 절차적이고 정적인 제어방식으로는 서비스 연속성을 효과적으로 지원하는 것은 현실적으로 어렵다고 여겨진다. 본 연구에서는 QoS 지원을 기반으로 서비스 연속성을 효과적으로 지원하기 위한 자원 관리 프레임워크를 제시하고자 한다. 제안된 자원 관리 프레임워크는 이동 단말기 및 기지국의 상태 정보 변화에 따라 관련 기능-ISHO, 셀 선정, 자원 할당, 부하 제어, QoS 매핑 등-의 설정을 동적으로 제어하고, 각각의 기능들이 변화에 적응하여 조정되고 재구성하는 과정을 주고받으면서 서비스 연속성을 만족시키기 위하여 상호 작용한다. 이를 위하여 4 종류의 ISHO를 지원하기 위한 각 모듈간의 연계 순서도를 기술하고, ISHO 시나리오가 고려된다.
비디오 데이터에 대한 의미적 검출을 위해 이벤트 표현에 대한 많은 방법론이 연구되고 있지만, 아직도 저차원 특징을 이용한 내용기반 검출과 각 데이터에 주석을 정의한 주석기반 검출 방법이 대부분이다. 본 논문은 기존의 방법보다 의미적인 검색을 위해 객체 움직임 단위 생성과 이를 통한 이벤트 검출 기법을 제안한다. 첫째, 이벤트 단위로 움직임을 분류한다. 둘째, 분류된 객체 움직임에 대한 의미적 단위를 정의하고 이를 이벤트 검출에 이용하기 위해 저차원 특징과 매핑 가능한 규칙을 생성한다. 이를 통해 비디오 샷 단위의 의미적 이벤트 검출을 가능하게 한다. 제안된 내용의 유용성 평가를 위해 우리는 비디오 영상 이벤트 검출을 실험한 결과 약 80%의 정확률을 얻었다.
본 논문에서는 그리드 보안 프레임워크에서 디지털 인증서를 기반으로 신뢰를 구축하는 FAS(Federation Agent Server) 모델을 제안한다. 제안하는 FAS 모델은 기존의 RBAC(Role Based Access Control) 모델의 주요 요소인 사용자, 역할, 그리고 허가의 기본구조를 구체화하고 확장하여 연합 에이전트 서버를 설계함으로써 로컬정책에 따른 상세한 접근권한을 할당할 수 있는 시스템 독립적인 그리드 보안 통합 모델이다. FAS는 각 사용자가 어떤 역할을 가지는지를 결정하고, 역할에 따른 접근권한을 할당하며, 역할과 접근권한을 포함하는 속성 인증서를 발행하는 RDM, PCM 그리고 CCM의 세 가지 내부 모듈로 구성된다. RDM에서 신뢰 협상 과정을 통하여 사용자들이 서버의 정책을 확인하고 그들이 계획한 작업을 수행하는데 따르는 자신의 역할 및 접근권한을 선택할 수 있도록 설계함으로써, VO(Virtual Organization) 내의 모든 사용자들이 단일 사용자 계정으로 매핑하던 기존의 낮은 시스템 보안 레벨을 탈피하였다. PCM CCM 과정을 통하여 어떤 작업들을 어떤 사용자가 수행할 수 있으며, 어떤 우선순위를 가지는지에 대해 제한하기 위해서 서로 다른 사용자 그룹과 역할에 대한 다양한 정책을 적용하고 인증서를 발행함으로써 보다 향상된 보안레벨을 가지고 그리드 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련하였다.
최근의 XML 저장소에 관한 연구들은 기존의 데이타 저장을 위해 주로 사용해 왔던 관계형 데이타베이스에 효율적으로 XML 데이타를 매핑하는 기법이나 XML 데이타를 위한 새로운 전용 저장소에 대한 연구들이 주를 이룬다. XML 전용 저장소에서 많이 사용되는 방식으로 XML 문서를 파싱하여 각 노드들을 개별적인 객체로 생성한 후 이를 저장하는 방식이 있다. 이러한 저장 방식에서는 개별적인 객체들의 물리적 배치, 즉 클러스터링이 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 하나의 XML 문서를 보다 효율적으로 저장하는 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이타 노드들의 경로 유사도를 기반으로 클러스터링을 수행하여 질의 요청에 대한 결과를 반환할 때 발생하는 페이지 I/O를 줄인다. 또한 경로 질의 처리시 필요한 클러스터만을 이용하여 질의 처리를 수행하는 방법을 제안한다. 이는 질의 처리과정에서 불필요한 데이타를 제외함으로써 결과적으로 탐색 공간의 크기를 줄일 수 있어 보다 효율적인 경로 질의 처리를 가능하게 한다. 이밖에 본 논문에서는 기존의 다른 클러스터링 기법들과 제안한 기법들과의 성능 비교를 수행하고, 이를 통해 적절한 클러스터링 기법을 이용하면 XML 저장소의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
본 연구는 초등학교에서 교사를 도와 수업을 진행하는 교사보조로봇의 디자인에 관한 것으로, 단순히 아동이 좋아하는 로봇 디자인을 제안하는 것이 아닌 교사보조로봇이라는 역할에 부합되는 이미지를 찾는 것에 주안점을 두고 있다. 그렇게 하기 위해 교사보조로봇의 역할에 부합되는 교사상에는 어떤 것들이 있는지 문헌조사를 하고, 이를 통해 얻어진 교사상들을 교사와 교생을 대상으로 설문조사를 하여 그룹을 짓고 우선순위를 정해 교사보조로봇의 역할 이미지를 정립하였다. 이 역할 이미지와 기본적 형용사를 기준으로 아동에게 기존의 로봇들을 이미지를 매핑 하도록 하여, 아동이 각 로봇의 외형 특징에 대해 어떻게 느끼는가, 역할 이미지를 발현하려면 어떤 외형을 가져야 하는가를 알아내고자 하였다. 또한 워크샵을 통해 아동이 직접 자신이 생각하는 교사보조로봇을 표현할 수 있도록 하고, 아동이 생각하는 교사보조로봇의 키와 위치도 조사하였다. 이러한 조사들을 바탕으로 3가지의 교사보조로봇 디자인 가이드라인을 추출하였다.
단일 영상에서 배경선은 공간 구조를 이해하거나 심미적 평가를(Aesthetic scoring) 내리는데 중요한 판단 기준이 된다. 본 논문에서 소개하는 배경선 추출은 소실점을 분석하거나 3차원 공간의 재구성, 영상의 기울어짐을 판단하는데 도움을 준다. 또한 삼등분 법칙(Rule of thirds)을 계산하는데도 용이하게 해준다. 본 논문은 크게 구간 허프 변환 매핑과 배경선 우선순위 결정, 배경선 선택으로 구성되어 있으며 각 기술은 차선 추출이나 건물 구조 분석, 소실점 추출, 문서의 직선 추출과 같은 다양한 분야에 응용될 수 있게끔, 기술이 세분화되어 있다. 이는 사용자가 객체의 특성과 조명 환경등을 고려하여 선택적으로 기술을 구성할 수 있게끔 해 준다. 본 논문에서 소개하는 방법은 허프 변환을 사용하는 만큼, 원 추출과 같은 허프 변환의 응용에도 적용될 수 있다. 구간 허프 변환은 추출하고자 하는 배경선의 개수를 설정할 수 있다. 또한 영상 내에서 중요한 배경선의 개수를 분석하여 중요한 배경선만을 추출할 수 있다. 본 논문은 실험결과를 통해 배경선 추출 결과를 볼 수 있다.
위키피디아는 개방형 백과사전으로서 수많은 편집자들에 의해 작성되기 때문에 빠른 시간에 방대한 양의 정보가 축적되고 있으며, 축적되는 정보의 신뢰성 또한 매우 높다. 본 논문에서는 이러한 장점을 가진 위키피디아의 여러 가지 세부정보를 이용하여 한국어 개체명 사전을 자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 먼저 위키피디아의 각 엔트리(entry)의 분류정보를 사용하여 분류체계(class hierarchy)를 생성한다. 생성된 분류체계에 위키피디아 엔트리를 자동으로 매핑(mapping)시킨 다음, 분류체계에서 최상위 계층의 불확실성(entropy)을 계산한다. 마지막으로, 임계값 이상의 불확실성을 가지는 분류체계를 제거함으로써 정확률이 높은 개체명 사전을 구축한다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 실험을 한 결과 최고 81.12%(83.94%:정확률,78.48%:재현율)의 F1-measure의 성능을 보였다.
본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로노면에 표시된 방향지시기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력영상에서 역원근변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 매핑 한 평면 영상에서 BOF 특징정보 기반의 신경망 인식기를 통해 검출한다. 입력영상에서 역원근변환과 특징정보의 검출 및 인식은 높은 계산량 때문에 실시간 처리가 어려운 점이 있다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력영역의 도로노면 방향지시기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI영역의 Gray 색상에서 역원근변환을 수행한다. 그리고 각 도로기호 영역들을 실시간 검출 및 인식하기 위해 인식코자 하는 영역 극소 특징벡터를 추출하고 이를 근소화시킨 클래스로 군집화하여 BOF를 생성한 후 이를 활용한 신경망을 통해 검출한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시기호 검출 연구에 적용한 결과, 약 89% 이상 비교적 정확한 검출률을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출률을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 안전운전지원시스템을 위한 보다 정확한 도로정보 제공시스템에 적용 가능함을 보인다.
야간 중대형 산불의 전체적인 화선정보를 얻기 위하여 누락되는 산불에 대한 반복적인 임무비행과 임무수행 종료 후 획득되는 정사영상 정합에 대한 소요시간을 줄이기 위하여 실시간 동영상으로 산불발생 여부를 판단하고 드론의 위치와 영상카메라의 각도정보, 지도상의 고도정보를 활용하여 판단된 산불위치를 계산하여 지도에 도시할 수 있는 지상통제시스템을 개발하였다. 개발된 기능의 신뢰성을 검증하기 위하여 비행고도 별, 영상카메라의 지향하는 위치정보의 오차거리를 측정하였으며, 신뢰할 수 있는 범위내의 위치정보를 지도에 표시하였다. 본 논문에 개발된 기능으로 다수의 산불 발생위치를 실시간 식별이 가능하므로 산불 진화대책 수립을 위한 전체적인 화선정보를 보다 신속하게 획득할 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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