본 논문은 배치기와 변환기의 두 개의 서브시스템으로 구성된 계층적 인터페이스 시스템과 GROCO 모델을 기반으로하여 이의 후속 연구로서 계층적 인터페이스 시스템의 실제 운영에 있어 좋은 기능을 제공하고자 버젼 관리 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 버젼 관리 시스템은 갱신 전파 기능을 조정하고, 버전의 중요 성질인, 서로 다른 정보를 가질 수 있으나 인터페이스의 공유성을 유지하기 위해 어트리뷰트를 불변성, 변경, 변경없는 어트리뷰트로 분류하였다. 또한 갱신성의 성질과 정도에 따라 버전들을 두 개의 단계로 구분하였으며 이 곳에서 버젼의 기능을 유지 시키면서 변화를 제공하기 위해 연산들과 그 연산의 규칙을 제공한다. 또한 실제 오브젝트에서 버전화된 오브젝트들의 전개과정을 나타내기 위해 버젼 모델링 그래프를 제시하였다.
비지역적 평균 기반 영상 잡음 제거 알고리즘은 이론적 배경이 간단한데 반해 영상 잡음 제거 성능은 우수하여 최근 가장 널리 사용되는 잡음제거 알고리즘 중에 하나이다. 그러나 기존의 비지역작 평균 기반 알고리즘도 여전히 평탄 영역에서의 잡음 제거 효과가 미흡하며 잡음 제거 과정에서 경계 및 패턴 영역의 흐려짐과 같은 문제점이 있어 다양한 방식으로 개선된 알고리즘이 개발되고 있다. 본 논문에서는 비지역적 평균값을 구할 때 사용되는 가중치를 가중치 정렬을 통해 재 정의된 임계치로서 갱신하고 그로부터 잡음 제거 효과를 향상시키는 개선된 비지역적 평균 알고리즘을 제안한다. 가중치 정렬을 통해 갱신된 가중치들을 통해 경계 및 패턴 영역에서 보다 고르고 선명하게 가중치를 구할 수 있어 결과적으로 잡음 제거로 인한 흐려짐 없이 잡음 제거가 가능하다. 다양한 잡음 정도를 갖는 실험 영상에 제안된 방법을 테스트하여 기존에 제안된 비지역적 평균 기반 알고리즘들에 비해 시각적, 수치적 성능에서 우수한 결과를 얻을 수 있었다.
영상 내에서 이동하는 객체를 추출하는 전경 분리 방법은 객체의 일치 추적 및 인식에 있어서 필수적인 기술이다. 하지만 이동하는 객체 주변에 그림자가 발생하는 경우 이러한 전경 분리 방법에서는 그림자도 전경 영역으로 잘못 판단하여 분리하게 되어 이동 객체의 정확한 형태를 파악하거나 위치를 추정하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 색상 정보를 이용하여 그림자를 모델링하고 이를 통해 전경 영역 내의 그림자 화소를 Bayesian 분류법에 따라 제거하는 방법을 제안하였다. 특히 제안하는 방법은 매개변수 갱신 과정을 통해 그림자의 특성이 동적으로 모델링되기 때문에 주변 조명의 지속적인 변화에 적응적으로 대응할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방법은 다양한 환경에서 그림자를 효과적으로 제거하는 것을 확인하였다.
최근 도로시설물관리 시스템의 구축이 많이 이루어지고 있으며, 이 과정에서 수치지도는 공간 자료기반 구축을 위한 필수 자료로 사용된다. 그러나, 기존 지형도나 준공도면 자료가 시스템 구축용으로 충분하지 않은 경우에는 수치지도의 작성과 수정 및 갱신에 난관을 겪는 사례가 적지 않다. 본 연구에서는 항공사진 및 지상사진 등 다양한 형태의 영상자료를 이용하여 도로시설물 정보를 추출하고자 하였다. 지상취득 영상으로는 현재 많이 쓰이고 있으며 비교적 저가품인 일반카메라, 디지털카메라, 비디오카메라에 의하여 촬영된 단사진 영상을 이용하였고, 여기서 추출한 공간자료와 속성자료는 자료기반의 수정과 갱신에 사용하였다. 아울러 단사진 영상으로부터 추출한 공간자료를 이용하여 상대적인 척도로서 수치지도의 생성 가능성을 타진하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 일반화되면서 센서의 역할이 중요해지고 있다. 응용에 따라 단순히 주변의 환경 정보를 수집하는 기능보다는 그 자체가 계산 기능을 가지고 다양한 역할을 수행할 수 있게 되었다. 이러한 센서를 활용한 과제에서 중요한 고려사항 중 하나는 에너지의 효율성이다. 본 연구에서는 무선 센서네트워크에서 속성 질의 처리를 수행할 수 있는 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 위해 각 센서들은 모든 자식 노드들의 속성값에 대한 부분 정보를 유지하도록 한다. 하지만 정보의 양이 너무 커지면, 정보 유지 비용이 커지게 된다. 또한 정보의 갱신 비용 역시 무시할 수 없다. 따라서 각 노드가 수집한 속성값 자체를 전달하는 대신 그 값의 범위를 표현한 비트값 즉, AVB(Attribute-Value Bits),을 보내도록 한다. 이는 적은 공간으로 모든 자손노드들의 속성값에 대한 영역 범위를 유지할 수 있어서 질의 처리 과정동안 필요한 메시지의 수를 크게 줄일 수 있다. 이에 대한 실험을 통하여, 제안한 기법의 다양한 속성을 살펴보았다.
본 논문에서는 아파트 공동현관의 출입통제에 적합한 얼굴인식 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존의 얼굴인식 방식과는 다르게 별도의 수동 얼굴 등록 과정을 거치지 않는다. 건물에 있는 인물(예 : 거주자)이 공동현관문을 통해 외출하면 외출 시점에 촬영된 영상에서 자동 추출된 얼굴데이터(얼굴영상 및 특징)를 거주자 데이터베이스에 등록한다. 외출한 인물이 귀가하여 다시 공동현관문을 통해 출입하고자 하면 출입 시점에 촬영된 영상에서 추출된 얼굴데이터를 거주자 데이터베이스에 등록된 얼굴데이터와 대조하여 동일 인물이 식별되는 경우에만 공동현관문을 개방하여 출입을 허용한다. 동일 인물로 매칭된 얼굴데이터는 거주자 데이터베이스에서 바로 삭제되며, 외출할 때마다 새롭게 추출된 최신 얼굴데이터로 등록 갱신된다. 따라서 항상 최신 얼굴 데이터에 기반하여 얼굴 대조가 이루어져 동일인물을 식별하기에 유리하다. 제안 방법에 대해 구현의 용이함을 검증하기 위해 PC 2대와 포털에서 제공하는 클라우드를 활용하여 파이썬 기반의 얼굴인식 기능을 구현하였다. 또한 제안방법의 보안을 강화하기 위한 아이디어를 제시하였다.
고정밀 지도의 갱신은 정사영상 또는 점군 데이터 등을 원천 자료로 하여 기하 정보를 우선적으로 수정한 이후 지도를 구성하는 공간객체들 간의 연관관계를 재정립하는 방식으로 진행된다. 이러한 일련의 과정들은 기하 정보를 처리하는 데에 많은 시간을 소요하므로 차량의 실시간 경로 계획(Real-time route planning)에 빠르게 적용되기 어렵다. 따라서 이 연구에서는 그래프 구조를 활용하여 경로 계획을 위한 도로 연결구조를 우선적으로 업데이트 하는 방식 및 도로 네트워크의 특징을 고려한 그래프 구조의 저장 유형을 제안하였다. 또한 제안된 방법을 실제 도로 자료에 적용해 봄으로써 실시간 경로 정보 전송 시의 활용 가능성에 대해 검토하였다.
개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 기존 개미 집단시스템은 전역갱신과정에서 탐색된 전역 최적 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하는데, 전역 최적 경로가 탐색되지 않으면 페로몬 증발만 일어나며 주어진 종료 조건을 만족할 때까지 아무리 많은 반복 수행에도 페로몬 강화가 일어나지 않는다. 본 논문에서 제안된 개선된 개미 집단시스템은 전역 최적 경로의 길이가 주어진 반복 사이클 횟수 동안 더 이상 향상되지 못하면 국부최적에 빠졌다고 평가하고 상태전이 규칙에서 파라미터 감소를 통해 다음 노드를 선택하게 하였다. 이로 인해, 상태전이 규칙에서 파라미터 감소에 의한 다양화 전략으로 탐색하는 결과가 최적 경로 탐색뿐만 아니라, 평균 최적 경로 탐색과 평균 반복횟수의 성능이 우수함을 보여 주었으며, 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.
통합 항법 시스템 구현시 각 센서 측정치의 동기를 맞추어 칼만 필터의 상태변호를 갱신을 해야 하지만, 상용 센서를 사용 할 경우 각 센서 측정치의 출력 동기를 맞추기 어려울 뿐만 아니라, 통합 항법 컴퓨터까지의 전송 과정에서 지연시간이 생기므로 특히 고기동 항체에서는 센서측정치 비동기로 인하여 항법 성능이 저하가 커진다. 본 논문에서는 GPS/INS/Magnetic compass 통합 항번 시스템의 동기 방법을 제안한다. 이 방법은 센서 하드웨어의 변경이 필요 없이 동기를 맞출 수 있어 상용 센서를 사용하여 항법 시스템을 개발할 때 유용하게 사용 할 수 있다. 이 방법의 성능을 검증하기 위해 고속 항체의 시나리오 구성하고 모의실험을 통해 유효성을 확인 할 수 있었다.
가상 품평 또는 가상 훈련 시스템과 같은 고품질, 고정밀 가상현실 애플리케이션에서는 사용자에게 자연스러운 상호작용을 제공하기 위해 고정밀 핸드인터페이스 기술을 필요로 하고 있으나, 현재까지 개발된 상호작용 기술은 산업 현장에서 사용하기에는 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 직관적이고 자연스러운 상호작용을 위한 기술로서 저항이나 광학 방식 등의 센서를 이용한 기존 연구에 비해 높은 해상도와 빠른 갱신율을 제공하는 절대 변위 센서를 사용한 고정밀 장갑형 핸드 인터페이스 장치 개발과 사용자에게 이질감을 주었던 기존의 투박한 실리던형 핸드 모델이 아닌 가변형 스킨매쉬 기법을 적용한 사실적 핸드 모델 가시화 기술 및 복잡하고 잦은 캘리브레이션 과정을 극복하기 위한 2 가지 형태의 간단한 손동작만으로도 정확하고 신속한 캘리브레이션 작업을 지원하는 매니지먼트 툴의 개발을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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