실생활에서 자동 인식 시스템은 바코드를 이용한 시스템이 대부분을 차지하며, 이러한 바코드 기반 자동 인식 시스템은 바코드의 인식거리에 대한 제한과 보안상의 문제점을 지적 받아왔다. 최근 바코드 기반 자동 인식 시스템보다 저장능력이 뛰어난 비접촉식 무선 주파수 인식(RFID: Radio Frequency Identification) 시스템이 주목을 받고 있으며 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 RFID 시스템은 물리적인 접촉없이 개체에 대한 정보를 인식한다는 점에서 화폐의 위 변조를 확인하는 매체로 사용가능하다. 본 논문에서는 RFID 시스템을 화폐에 적용하여 화폐의 위·변조 여부가 확인 가능한 지급결제시스템을 제안한다. 제안하는 지급결제시스템은 사용자의 프라이버시 침해의 문제를 해결하였으며, 추가적으로 위 변조 화폐의 사용자를 추적할 수 있는 기능을 제공한다.
스마트폰의 사용자 증가로 인한 스마트폰의 성장과 더불어 제 3 자 개발자들이 개발한 애플리케이션이 오픈 마켓에 등록되면서, 오픈 마켓의 시장 규모가 급속히 증가하고 있다. 하지만 제 3 자 개발자는 보안 관점에서 신뢰 할 수 없는 개체이며, 이들이 개발한 애플리케이션은 악의적 또는 개발자 실수에 의해 보안 문제를 일으킬 수 있다. 따라서 스마트폰과 같은 디바이스와, 앱스토어, 제 3 자 개발자 간에 인증이 요구되고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 기존의 사설 인증 시스템에 인증서 소유 검증 모듈과 인증서 유효성 검증 모듈을 추가하고, 시스템의 확장성과 관리를 용이하게 만들기 위해 Web 기반의 사설 인증 시스템을 설계하고 구현한다.
본 연구에서는 AI 어시스턴트의 음악청취 도메인 내 요청문을 인식 및 처리하기 위해 한국어와 중국어를 중심으로 도메인 사전 및 패턴문법 언어자원을 구축하고 그 결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 향후 다국어 언어자원 구축의 접근 방법을 모색할 수 있으며, 궁극적으로 패턴 기반 문법으로 기술한 언어자원을 요청문 인식에 직접 활용하고 또한 주석코퍼스 생성을 통해 기계학습 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 우선 패턴문법의 구체적인 양상을 살펴보기에 앞서, 해당 도메인의 요청문 유형의 카테고리를 결정하는 과정을 거쳤다. 이를 기반으로 한국어와 중국어 요청문의 실현 양상과 패턴유형을 LGG 프레임으로 구조화한 후, 한국어와 중국어 패턴문법 간의 통사적, 형태적, 어휘적 차이점을 비교분석 하여 음악청취 도메인 요청문의 언어별 생성 구조 차이점을 관찰할 수 있었다. 구축한 패턴문법은 개체명을 변수(X)로 설정하는 경우, 한국어에서는 약 2,600,600개, 중국어에서는 약 11,195,600개의 표현을 인식할 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 언어자원의 언어별 차이에 대한 통찰을 통해 다국어 차원의 요청문 인식 자원과 기계학습 데이터로서의 효용을 확인하였다.
상호참조해결은 주어진 문서에서 상호참조해결 대상이 되는 멘션(mention)을 식별하고, 동일한 개체(entity)를 의미하는 멘션들을 찾아 그룹화하는 자연어처리 태스크이다. 최근 상호참조해결에서는 BERT를 이용하여 단어의 문맥 표현을 얻은 후, 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 진행하는 end-to-end 모델이 주로 연구되었으나, 512 토큰 이상의 긴 문서를 처리하기 위해서는 512 토큰 이하로 문서를 분할하여 처리하기 때문에 길이가 긴 문서에 대해서는 상호참조해결 성능이 낮아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 512 토큰 이상의 긴 문서를 위한 BERT 기반의 end-to-end 상호참조해결 모델을 제안한다. 본 모델은 긴 문서를 512 이하의 토큰으로 쪼개어 기존의 BERT에서 단어의 1차 문맥 표현을 얻은 후, 이들을 다시 연결하여 긴 문서의 Global Positional Encoding 또는 Embedding 값을 더한 후 Global BERT layer를 거쳐 단어의 최종 문맥 표현을 얻은 후, end-to-end 상호참조해결 모델을 적용한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 모델과 유사한 성능을 보이면서(테스트 셋에서 0.16% 성능 향상), GPU 메모리 사용량은 1.4배 감소하고 속도는 2.1배 향상되었다.
산림지역에서 이산화탄소흡수량 산출을 위해서는 현지산림조사와 영상정보 등의 원격탐사 자료를 이용함으로써 흉고직경이나 수고와 같은 산림 탄소흡수량 추정에 필요한 기본자료를 정량적으로 수집하여 활용한다. 그러나 여전히 현장조사의 비중이 높고 혼효림이 많은 국내 산림 여건상 취득된 산림정보의 정확도가 낮은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 자료를 이용하여 경사기반 영역확장법을 적용하여 수목의 수직적 구조를 파악하고 수목 정점추출 알고리즘을 통한 개체목의 수고 및 개체수를 파악하여 이를 현장조사를 통한 자료로부터 도출된 수고-흉고직경 관계식에 대입하여 정량적인 이산화탄소흡수량 산출에 필요한 기본데이터를 산출 할 수 있었다. 또한 총 3종류의 수목에 대한 이산화탄소흡수량을 계산하고 단위면적당 이산화탄소흡수량을 추정할 수 있었다.
데이터 중복은 과중한 저장관리비용을 유발할 뿐만 아니라, 정보시스템의 질적 저하를 초래한다. 불행히도, 업무 규정에 적합하지 않은 데이터를 방지하기 위해서, 업무에 충실한 개념적 설계를 위한 시간과 노력을 투자하는 기업이 극소수에 불과하다. 즉, 대부분의 기업들은 데이터 품질에 대한 인식에 관심을 갖지 않는다. 우리 연구의 주요 동기는, 업무에 대한 사전지식이 없이 업무에 충실한 기업전사 데이터를 설계하는 방식을 연구하는 것이다. 본 논문에서는 업무기술서에 나온 각 문장 내의 객체들 간의 연관성을 이용해서, 데이터설계를 자동화하는 데이터설계방법론을 제안한다. 자동화 설계도구를 위해 제안된 에이전트는 자연어 상태의 업무설계서만을 입력 받아, 특정한 규칙을 이용하여 개체관계도를 설계한다. 우리는 본 에이전트의 전체 범위와 자세한 절차를 약간의 예를 가지고 설명을 할 것이고, 그 다음에 객체 간에 추출된 연관성의 적법성을 검증할 것이다. 또한, 고안된 에이전트의 실무 적용성을 평가하기 위한 사례연구를 진행할 것이다.
도심지 모델링과 분석을 효과적으로 수행하기 위해서는 다른 시기나 다른 지역의 추가적인 고해상도 위성영상이 반드시 필요하다. 그러나 같은 지상 개체라 하더라도 서로 다른 영상에서 방사적인 불일치가 존재하며 이는 영상 처리와 분석의 정확도를 저하시키는 원인이 된다. 더욱이 도심지의 경우 건물, 수목, 교량, 기타 구조물 등 높이를 갖는 개체들은 영상 전체에 걸쳐 그림자를 발생시키며 이는 상대 방사 정규화의 질을 저하시킨다. 본 연구에서는 태양과 위성의 기하학적 위치 정보, 부가적인 수치 표고 모델이 없어도 적용이 가능한 단영상 기반의 그림자 추출기법을 적용하고 그림자의 영향을 배제한 선택적인 히스토그램 매칭 기법을 제안하였다. 건물의 에지 버퍼 영역에 대한 인접 정보와 분할을 통해 생성된 객체의 공간 및 분광인자를 이용하여 그림자를 추출한 후, 아스팔트 도로와 같이 그림자로 잘못 추출된 이상 객체를 제거하였다. 최종적으로 그림자 지역이 마스킹 된 Quickbird-2 다시기 영상을 이용하여 비그림자 지역만을 이용하여 선택적 히스토그램 매칭을 수행하였다.
지구 온난화, 화석연료의 고갈 등이 중요한 문제로 대두됨에 따라 전기자동차가 관심을 얻고 있다. 그러나 배터리 충전 시간, 높은 배터리 제조비용 등은 전기자동차가 널리 보급되는데 장애요인이 되고 있다. 이런 기술적 문제점을 해결하기 위한 대안으로 배터리를 교체하여 운행하는 운영 방식이 개발되었다. 배터리 교체형 시스템에서는 배터리의 공급망이 복잡하기 때문에 배터리의 신뢰성 확보 및 관리의 효율화를 위해서는 배터리 이력추적 시스템의 구축도 함께 진행되어야 한다. 본 연구에서는 전기자동차 배터리 이력추적 시스템에서 배터리 식별을 위해 사용될 RFID 코드를 설계하였다. 설계된 코드는 EPCglobal의 GRAI-96 표준을 기반으로 하였으며 배터리의 외형적 특성, 화학적 특성, 제조사, 제조일 등을 반영하였다. 설계된 코드는 RFID 코드뿐만 아니라 각 배터리의 개체식별번호로도 적용이 가능하다.
주어진 사례의 집합으로부터 그 사례들을 분류할 수 있는 프러스펙터 규칙 유형의 분류 규칙들을 습득하는 학습 시스템을 유전자 알고리즘을 이용하여 구현하였다. 유전자 알고리즘을 이용한 학습 시스템의 구현에서 개체 집단은 규칙 집합으로 구성되고 규칙 집합은 교배, 돌연 변이, 역치 연산자 등의 유전 연산자를 이용하여 규칙 집합내의 규칙을 교환함으로써 새로운 자식을 생성한다. 본 논문에서는 구현된 학습 환경을 분류 규칙의 구문 형태와 의미, 개체 집단의 구조 및 유전 연산자의 구현 등을 중심으로 설명한다. 효율적인 돌연변이 연산자의 구현을 위해 개발된 규칙 성능 평가 기법과 규칙생성 기법을 소개하고 분류 성능을 향상시키기 위한 기법으로 다수의 규칙 집합을 이용하여 분류 시스템을 구축하기 위한 기법을 소개한다. 본 연구를 통해 구현된 학습 시스템의 성능을 다양한 사례 집합을 이용하여 평가하고 이를 신경망, 결정 트리 등과 비교하였다.
본 논문에서는 동영상에서 시간과 공간특징을 선택적으로 사용한 ROI(Region of Interest) 탐지 시스템을 소개한다. 동영상에서 명암도, 색상 등과 같은 공간특징을 사용한 공간상의 현저도 뿐만 아니라 시간상의 현저도도 얻기 위하여 모션이라는 시간특징을 사용하였다. 본 시스템에서는 동영상이 입력되면 공간특징 및 시간특징을 탐지하고, 이 특징과 관련된 기존의 심리학적 연구결과를 바탕으로 이들을 분석한다. 이렇게 분석된 결과는 하나로 통합되어 이를 기반으로 ROI 영역을 탐지한다. 일반적으로 비디오 영상에서 움직이는 개체나 영역은 같은 영상 안의 다른 개체나 영역보다 먼저 주의가 가게 되므로, 본 시스템에서는 분석된 결과를 통합하는 데 있어 시간특징인 모션을 공간특징보다 우선하여 통합한다. 시스템의 성능 분석을 위하여 동일한 실험영상을 가지고 인간을 대상으로 한 심리학적 실험을 우선 수행하였으며, 이 결과를 기준으로 본 시스템에서 얻어진 결과를 비교하여 모형의 성능을 분석하였다. 실험결과 공간특징만을 사용했을 때 보다 시간특징을 같이 사용함으로써 시스템의 성능을 보다 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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