다차원척도법(MDS)은 지적 구조의 시각화를 위해서 오랫동안 사용되어 왔다. 그러나 MDS는 지적 구조를 시각적으로 표현하는데 있어서 세부 구조의 표현력이 취약하다는 약점을 가지고 있다. 이 연구에서는 상관계수 행렬의 가공 방식과 MDS 알고리즘을 조합한 여섯 가지 MDS 지도 작성 방식을 파악한 다음, 실제 지적 구조 데이터에 적용하여 비교해보았다. 실험 결과에서 가장 나쁜 방식으로 파악된 것은 가장 널리 사용되고 있는 방식으로서, 상관계수행렬로부터 유클리드 거리를 산출한 후 ALSCAL 알고리즘으로 MDS 지도를 작성하는 방식인 것으로 나타났다. 반면에 가장 좋은 방식은 상관계수를 z점수로 표준화하여 유클리드 거리를 산출한 후 PROXSCAL 알고리즘를 사용하는 방식이었다. 결론적으로 MDS 처리 과정을 주의깊게 구성한다면 더 구체적이고 명확한 지적 구조를 파악할 수 있음이 확인되었다.
유선 네트워크와 달리 무선 네트워크 환경에서의 브로드캐스팅은 단일 전송으로 다수의 노드들에게 데이터를 한 번에 송신할 수 있다. 즉, 무선 네트워크에서 특정 노드의 전방향적 브로드캐스팅은 인접한 모든 노드들에게 동시에 도달한다. 본 논문에서는 무선 네트워크에서 브로드캐스팅 시 전체 송신 전력을 최소화하는 최소 전력 브로드캐스팅 문제를 해결하기 위한 탐욕 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 노드간의 거리로 구성된 거리 행렬과 인접 노드의 수를 갖는 인접 행렬을 이용한다. 데이터를 수신한 노드 중 인접 노드를 가장 많이 가지고 있는 노드가 우선적으로 데이터를 전송한다. 제안된 알고리즘의 성능평가는 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 네트워크상의 모든 노드로 브로드캐스팅 시 소요되는 송신 전력 관점에서 랜덤 방식과 비교하며, 실험 결과에서 제안된 알고리즘은 랜덤 방식보다 성능이 우수함을 보인다.
본 논문은 2차원 정보, 3차원 정보 그리고 그 밖의 각종 유용한 정보를 취합하여 이를 상호 보완하여 인식하는 멀티미디어 시스템 중의 한 부분으로 이중 3차원 정보를 추출하고 정합 하는 방법을 제안하고자 한다. 우선 거리 영상으로부터 z축 기울기를 이용하여 표면 분류를 행하고 법선 벡터들의 교점을 통해 각 표면들에 대한 특징을 추출한다. 또한 각 표면들로 부터 이루는 각이나 거리등과 같은 특징 관계를 설정한다. 이후 정합 과정을 통해 인식을 수행하게 되는데 정합 과정은 영상인식의 최종 단계로 대단히 중요한 과정중의 하나가 된다. 왜냐하면 멀티미디어 시스템은 각종 정보를 취합하여 정합 과정을 수행해야 하기 때문에 취합한 모든 정보를 보다 보편적이고 효율적으로 정합하는 방법론의 제시가 중요하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 정합 과정 수행에 필요한 보편적 방법론의 제안에 초점을 맞추고자 하며 이중 우선 3차원 물체의 정합과정에 대해 다루고자 한다. 이를 위해 롤이론을 적용하여 유사도를 측정하며 이를 퍼지 관계 행렬을 구성하여 인식을 수행한다. 최종적으로 실험에 의해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
대상 물체의 3차원 모델을 구축하기 위해서는 여러 시점에서 측정된 거리정보 데이타들을 하나의 좌표계로 통합하는 정합(registration) 과정이 필수적이다. 3차원 데이타의 정합을 위해 가장 널리 사용되는 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘은 거리정보 데이타 간에 겹치는 영역 또는 일치점 등에 대한 사전 정보가 필요하다. 본 논문에서는 임의의 시점에서 측정된 데이타를 반복적인 방법에 의해 자동으로 정합하는 개선된 ICP 방법이 제안된다. 3차원 데이타가 거리정보 영상으로 맺히는 관계를 나타내는 센서 사영조건(projection constraint), 데이타의 공분산(covariance) 행렬, 교차(cross) 사영 등을 이용하여 정합과정을 자동화하였으며, 유저의 개입이나 3차원 기계 보조 장치 등을 사용하는 별도의 초기값 측정 없이 3차원 모델을 정확하게 구성할 수 있다. 다양한 거리정보 데이타에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 우수한 성능을 확인하였다.
무선 센서 네트워크에서 위치측정 문제는 위치가 알려진 일부 고정 노드들을 기준으로 나머지 노드들의 위치를 결정하는 문제이다. 기존의 많은 위치 측정 기법들은 고정 노드들로부터의 거리나 각도의 측정값을 기반으로 multilateration 이나 삼각기법(triangulation)을 사용한다. 본 논문에서는 서로 전송 범위 내에 있는 노드 쌍에 대해서 가중치를 주어 미지 노드들의 위치를 계산하는 새로운 중앙 집중적 알고리즘을 제안한다. 본 기법은 단순하다는 장점을 지니며, 위치 측정 문제가 일차원 행렬 방정식으로 정형화 될 수 있음을 보여준다. 이러한 일차원 행렬방정식이 유일한 해를 가짐을 수학적으로 증명함으로써 모든 미지 노드들의 위치를 유일하게 결정할 수 있음도 보인다. 가중치는 다양하게 설정될 수 있으나 현실적으로 활용될 수 있을 만한 세 가지 가중치 설정 방법을 제시한 후 시뮬레이션을 통해 성능을 비교 분석한다.
본 논문에서는 레일리 분포를 가지는 DFT 행렬 기반의 코드북에 LOS용 코드북을 라이시안 페이딩 채널에서 최소 거리를 최대화하는 조건에 맞게 결합, 새로운 하이브리드 코드북 설계 방법을 제안한다. 제안하는 코드북을 LTE 하향 링크 시스템에 적용, 기존의 DFT 행렬을 이용한 코드북과 제안하는 하이브리드 코드북의 성능을 분석한다. 하이브리드 코드북은 K값이 0.28~0.99인 경우, 가장 우수한 성능을 보이면서 레일리 페이딩 채널 및 LOS 성분이 강해지는 모든 경우에서 우수한 성능을 보인다.
기존의 토큰 기반이나 지식 기반 또는 이 둘을 결합한 하이브리드 방식은 분실, 도청 등의 문제점을 내포하고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 보안성과 편리성이 뛰어난 생체 인증 방법을 이용한 인증 시스템에 대해 다룬다. 특히 생체 특징중 강제성이 없고 비접촉식은 얼굴 생체특징을 이용한 인증 시스템에 대해 제안하고자 한다. 우선 Y-히스토그램을 통해 얼굴의 각 영역들을 분리해 내고 좌표 변환에 의해 기울어진 얼굴 영상에 대한 처리와 카메라 위치에 불변한 스캐일링을 행한다. 그후 각 얼굴요소들간의 거리와 이루는 각 등과 같은 특징점을 추출하고 퍼지 관계 행렬을 통해 유사도를 측정한다. 끝으로 실험을 통해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권1호
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pp.11-20
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2017
시간의 변화뿐만 아니라 공간 위치의 변화를 함께 고려한 자료를 공간 시계열 자료라고 한다. 공간 시계열 자기회귀 이동평균 모형과 공간 시계열 중선형 모형에 대해 소개하고 각각의 Kalman Filter 방법에 의한 모수 추정의 과정을 거쳐 최종 선택된 모형의 예측력을 비교하였다. 또한 공간 시계열 자료의 모형에 포함되는 가중행렬에 대하여 기존의 방법인 동일한 가중치와 더불어 거리에 비례한 가중치와 인구수에 비례한 가중치를 제안하였다. 실증분석을 위해 한국질병관리본부에서 수집한 유행성 이하 선염 자료를 활용하여 가중치를 달리한 공간 시계열 모형을 적합시키고 예측하였다. 예측 오차 제곱합을 활용하여 어느 모형이 가장 효과적인 모형인지 판정하였다.
센서 네트워크에서 센서는 제한된 에너지 자원을 가지므로, 에너지를 효율적으로 사용하는 것은 중요하다. 대표적인 클러스터링 기법인 LEACH, LEACHC, TEEN 등은 클러스터 헤더가 수집한 정보를 싱크로 전달할 때, 직접 전송을 기본 방법으로 가정한다. 싱크 노드로부터 먼 거리에 클러스터가 위치하는 경우에, 클러스터 헤더는 데이터를 전송하기 위해서 많은 에너지를 소진하고, 이로 인해서 수명이 단축되고, 이 경우에 재클러스터링을 필요로 한다. 클러스터링 과정에서도 센서 노드는 상당한 에너지를 소모한다. 싱크 노드로부터 먼 곳에 위치한 클러스터 헤더의 빠른 에너지 고갈을 억제하기 위해 이웃 클러스터를 통해 싱크로 데이터를 전송하는 방안이 필요하다. 본 연구는 클러스터 센서 네트워크에서 멀티홉 전송 방안으로 토폴로지 행렬을 기반으로 하는 라우팅 기법을 제안한다. 토폴로지 행렬은 클러스터가 구성된 형태를 나타내고, 에너지 효율성을 기준으로 라우팅은 1홉기반 라우팅과 2홉기반 라우팅 기법을 제안한다.
온라인을 기반한 제품의 구매가 활성화 됨에 따라, 소비자들의 제품 디자인에 대한 사실적이고 정확한 정보를 요구하고 있다. 본 연구에서는 제품의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 실사적 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 종횡비를 파라미터로 하는 2D-3D 정합을 수행한다. 이러한 2D-3D 정합에 있어 발생하는 연산의 복잡도와 비선형도를 낮추기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 임의의 회전행렬에 대한 임시적 최적 이동 벡터 (TOTV), 회전행렬에 대한 비선형 최적화 단계로 접근한다. 제안하는 방법의 유용성을 시현하기 위해 3차원 컬러 측정기로는 색외관을 획득하기 힘든 메탈릭 페인트 재질로 이루어진 제품에 적용한 구현결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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