행동 인식을 위한 기존의 심층신경망은 행동 패턴 모델링과 행동 인식 성능 향상에 큰 기여를 하였다. 그러나 이 신경망은 영상 전체를 하나의 행동 인식 대상으로 보기 때문에 다중 객체의 개별적인 행동 인식에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 R-CNN과 LSTM을 융합한 RC-LSTM 심층신경망을 통해 다중 객체의 행동 인식을 위한 방법을 제안한다.
지금까지의 지리정보시스템에서는 시스템 구축관점에서의 공간 객체의 모델링, 공간 객체의 효율적인 저장방법, 인덱싱 방법 등이 중요한 연구 과제였으나 지리정보 시스템 관련 기술의 발달과 활용분야가 다양해짐에 따라 공간 데이터의 정확성에 대한 연구가 더욱더 중요시되고 있다. 본 논문에서는 지리 정보 시스템에서 위상 객체들간에 만족해야 하는 위상적 무결성 제약조건의 정의 과정을 보이고, 이러한 위상적 무결성 제약조건을 관리하기 위한 시스템을 설계한다.
원자력 발전소와 같이 환경적으로 큰 재난을 가져 올 수 있는 시스템에서는 전체 시스템을 구축하기 전에 구축하고자 하는 시스템의 안전성을 보장할 수 있는지의 여부와 그러한 시스템의 조작자들의 훈련을 위해 실시간 시뮬레이션이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 원자력 발전소의 SIS(Safety Injection System)를 실시간 객체 TMO(Time-triggered Message Triggered Model)를 이용 모델링하는 기법과, 분산 실시간 객체 플랫폼인 WTMOS위에서 구현된 SIS 시뮬레이션 시스템에 대해 기술하였다.
본 논문에서는 머신 러닝 분야 중 하나인 딥 러닝에서 DCGAN모델을 이용하여 홀로그램을 생성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 홀로그램을 모델링 하는 식에서 객체의 깊이 정보에 따른 코사인 항을 DCGAN을 이용하여 하나의 객체정보에 대한 중간 홀로그램을 생성하였고, 나머지 객체 정보를 이용하여 홀로그램을 이동 및 증폭한 뒤 누적하여 최종 홀로그램을 획득한다.
본 논문은 데이타베이스의 동적 기능을 모형화하기 위해서 동적 규칙을 사건과 동적 규칙 객체로 취급하여 개념적 스키마에 표현하는 동적 객체지향 데이타 모델을 제안한다. 제안된 모델에서 정적 구조와 동적 구조에 대한 개념들을 정의하고 모형화 과정에서 사용자의 이해도를 증진시키는 모델의 구성요호에 대한 그래픽 다이어그램을 제시하였다. 그리고 동적 규칙이 데이타베이스 구조에 포함됨으로써 발생가능한 정보의 불법적인 노출 또는 변경을 방지하기 위해서 BLP모델의 보안 정책을 확장하여 제안된 모델에 대한 11가지 종류의 다단계 보안 성질들을 정의하였다. 또한, 정의된 다단계 보안 성질들이 타당한가를 조사하기 위해서 패트리네트를 확장하여, 보안 성질의 검증작업을 수행하였다.
협력 시스템은 3D 애니메이션, 컴퓨터 게임, 산업디자인 제작과 같은 애플리케이션을 원격지에서 하나의 가상공간을 통해 공동작업을 수행할 수 있는 환경을 제공한다. 본 논문에서는 단일(stand-alone) 시스템에서 작동되는 Kinetic사의 3차원 비주얼 모델링 도구인 3D 스튜디오 맥스를 분산 시스템에서 작동 할 수 있게 확장시켜 다수의 사용자가 공동으로 3D 모델링 작업을 수행할 수 있도록 환경을 제공한 개발 경험을 기술한다. 본 논문에서는 3D 스튜디오 맥스 플러그인 SDK(Software Development Kit)를 사용하여 분산 협력 시스템에서의 3D 객체 공유 플러그인 개발에 대하여 다루었는데, 이는 모델링 데이타의 공유를 위해 3D 객체 정보를 추출하여 공유 메모리에 쓰는 기능과, 공유메모리로부터 3D 객체정보를 읽어와서 3D 객체를 생성하는 기능을 제공한다. 그리고, 협력 시스템 클라이언트와 3D 스튜디오 맥스간에 데이타 교환을 위한 방법으로 공유 메모리를 사용함으로써 가변적인 크기를 갖는 3D 객체의 저장이 용이하도록 하였다. 또한, 3D 스튜디오 맥스에서 제공되는 객체를 구성하는 데이타를 분석한 후 클라이언트가 요구하는 최소한의 데이타만을 추출함으로써 전송되는 불필요한 공유데이타의 양을 줄일 수 있어 네트워크의 부하를 감소시켰다. 플러그인의 개발로 인하여 단일 컴퓨터 시스템에서 수행되는 3D 스튜디오 맥스 작업을 분산 환경엣 작업할 수 있게 확장시킴으로써, 3D 모델링 작업 시 공간과 시간의 제약을 최소화하여 경제적 이윤 창출 효과가 클 것으로 기대된다.
한국어 웹 문서에는 일반적으로 제목이 명시가 되어 있음으로 텍스트를 요약하는 방식의 제목추출과는 달리 여러 테이블 형태로 이루어진 웹 문서의 특성을 고려하여 제목에 해당하는 테이블 객체를 찾아내야 한다. 웹 문서를 테이블 객체의 리스트로 보고, 이들을 휴리스틱 규칙에 의해서 본문 후보와 이를 기준으로 하는 제목 후보 객체들로 구분하는 단계와 제목 후보들 간의 확률적 분포 값과 본문과의 언어적 유사도를 이용하여 제목 객체를 결정하는 단계를 통하여 제목을 인식한다. 인식의 정확성에 기여하는 것은 제목과 본문 객체를 구분하는 규칙 그리고 제목의 확률분포 및 언어적 유사 정도 등이며 이들 각 정보가 정확성에 기여하는 정도를 실험하였다. 무작위로 추출된 500개의 다양한 양식의 웹 문서를 대상으로 실험한 결과 제목인식 정확성은 95.1%였다.
카메라로 입력되는 영상에서 객체를 인식하기 위한 노력은, 기존의 컴퓨터 비전분야에서 좋은 이슈로 연구되고 있다. 영상 내부에 등장하는 객체를 인식하고 해당 객체를 포함하고 있는 전체 이미지에서 현재 영상의 위치를 인식하기 위해서는, 영상 내에 등장할 객체에 대한 트레이닝이 필요하다. 본 논문에서는 영상에 등장할 객체에 대해서, 특징 점을 검출(feature detection)하고 각 점들이 가지는 픽셀 그라디언트 방향의 벡터 값들을 그 이웃하는 벡터 값들과 함께 DoG(difference-of-Gaussian)함수를 이용하여 정형화 한다. 이는 추후에 입력되는 영상에서 검출되는 특징 점들과 그 이웃들 간의 거리나 스케일의 비율 등의 파리미터를 이용하여 비교함으로써, 현재 특징 점들의 위치를 추정하는 정보로 사용된다. 본 논문에서는 광역의 시설 단지를 촬영한 인공위성 영상을 활용하여 시설물 내부에 존재는 건물들에 대한 초기 특징 점들을 검출하고 데이터베이스로 저장한다. 트레이닝이 마친 후에는, 프린트된 인공위성 영상내부의 특정 건물을 카메라를 이용하여 촬영하고, 이 때 입력된 영상의 특징 점을 해석하여 기존에 구축된 데이터베이스 내의 특징 점과 비교하는 과정을 거친다. 매칭되는 특징 점들은 DoG로 정형화된 벡터 값들을 이용하여 해당 건물에 대한 위치를 추정하고, 3차원으로 기 모델링 된 건물을 증강현실 기법을 이용하여 영상에 정합한 후 가시화 한다.
비디오 데이터에서 움직임 객체에 대한 움직임 경로는 내용-기반 검색을 위해 비디오 데이터를 색인하는 데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 따라서, 본 논문에서는 비디오 데이터에서 움직임 객체의 움직임 경로를 모델링하기 위한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 비디오 데이터를 위한 보다 효율적인 내용-기반 검색을 위해, 제안하는 기법은 시간, 공간 관계성과 더불어 일정 시간 간격 동안 움직인 객체의 이동 거리(moving distance)를 고려한다. 아울러, 제안하는 표현 기법에 기반하여 단일 움직임 객체의 움직임 경로와 다수 움직임 객체들의 움직임 경로를 위한 새로운 유사성 측정 알고리즘을 제시하며, 이들 알고리즘은 검색 결과에 대해서 유사성에 준하여 순위(Ranking)를 부여할 수 있다. 마지막으로, 성능 평가를 통하여 제안된 시공간 표현 기법은 기조의 Li 방법과 Shan의 방법에 비해 동등한 재현율을 유지하며, 정확율 측면에서 약 20%의 성능 향상을 보인다.
본 논문에서는 컴포넌트 설계와 이를 기반으로 한 검색 프로토타입을 제시하였다. 재사용 단위로 단일 객체만을 대상으로 하게 되면 연관관계가 있는 객체간 상호작용을 이해하기 어렵고 관련성 유지가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 재사용 단위로 클러스터링 컴포넌트 제안하였다. 이것은 객체간 관련성과 연관관계를 부여하여 사용자가 컴포넌트를 이해하고 검색할 수 있도록 하였다. 제안한 프로토타입 시스템은 애매한 검색 정의에 대하여 3가지 검색 환경을 제시하여 정확한 검색을 가능하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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