본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.
고속도로의 비반복 혼잡은 주로 돌발상황에 의해 발생된다. 돌발상황의 주요 원인은 교통사고로 알려져 있다. 따라서 교통사고 시 사고처리시간을 정확하게 예측하는 것은 돌발상황 관리에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전국고속도로의 2008-2014년 총 7년치(60,473건)의 사고 자료를 이용하였다. 사고처리시간 예측모형은 과거의 교통사고 이력자료를 바탕으로 비모수모형인 KNN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 활용하였다. 사고자료 현황 분석결과 사고등급별로 사고처리시간에 미치는 영향이 매우 큰 것으로 분석되었다. 따라서 사고처리시간은 사고등급별로 분류하여 모형을 구축하였다. 그리고 현재 발생한 사고의 교통상황과 도로 기하구조를 반영하기 위하여 교통량, 차로수, 시간대를 구분하여 데이터를 추출하였다. 추출된 데이터 중 현재 교통사고와 유사한 사고를 검색하기 위하여 사고처리시간에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 마지막으로, 상태간 거리 산정을 위해서 세부항목별 가중치를 산정하였다. 가중치산정은 정규분포 표준화방법을 적용하였고, 이를 통해 사고처리시간을 예측하였다. 본 연구에서 개발된 모형의 예측결과는 기존의 연구들의 결과에 비해 낮은 예측오차(MAPE)를 보여 모형의 우수성을 입증할 수 있다고 판단된다. 본 연구를 통해 고속도로의 돌발상황 발생 시 효율적인 고속도로의 운영관리에 기여할 수 있고, 기존의 모형들이 갖고 있던 한계를 개선 및 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 안드로이드 운영체제를 기반으로 하는 스마트 캠 방식의 저가형 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 휴대용 단말기와 서버로 구성된다. 단말기 하드웨어부는 ARM Cortex-A9(S5PV210) 프로세서로 이루어진 제어부, 전원부, 유무선통신부, 입출력부 등으로 구성된다. 단말기에 사용되는 카메라와 WiFi 모듈을 위한 리눅스 커널을 포팅하고 전용 디바이스 드라이버를 개발하였다. 번호판 인식 알고리즘은 캐니 에지검출기를 사용한 번호판 후보영역 설정, 레이블링을 이용한 번호판 번호 추출, 템플릿 매칭을 이용한 번호인식 등으로 구현된다. 단말기에 의하여 인식된 번호는 사용자가 소지한 휴대폰을 통하여 원격지의 서버에 전송되어 차량상태를 데이터베이스에서 검색하여 다시 단말기로 전송 해주게 된다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 효용성을 입증하기 위하여 자연환경에서 사용자가 직접 단말기를 휴대하고 임의의 차량 번호판을 촬영하여 인식률을 확인한 결과, 95%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 저가형의 휴대용 번호판 인식기에 적합하며, 안드로이드 운영체제를 사용함으로써 장기간 사용 시에도 시스템의 안정성을 가능케 하였다.
본 논문은 제한된 디스플레이를 가지는 모바일 디바이스 상에서 XML로 작성된 정보를 사용자에게 효과적으로 보여주는 rectangle layout을 이용한 XML 기반의 모바일 정보 시각화 시스템을 제안한다. 먼저 트리 형태의 정보뿐만 아니라 사이클이 존재하는 그래프 정보까지 기술하도록 XML 스키마를 정의한다. XML로 기술된 정보에 대해 디스플레이 화면상에 배치할 때, 사각형의 형태를 가지는 디스플레이 화면의 특징을 고려하여 기존 radial layout을 개선한 rectangle layout 방식을 적용한다. 그 다음 전체 정보와 사용자가 관심을 가지는 정보를 동시에 표현하기 위해 어안 뷰(fisheye view)알고리즘의 DOI를 rectangle layout에 표현된 모든 정보에 적용한다. 또한 사용자가 새로운 관심 대상 정보를 선택하였을 때, 정보들의 화면 재배치에 따른 변화에 사용자 혼란을 줄이고 사용자의 인지력을 향상시키기 위한 방법을 모바일 디바이스의 능력을 고려하여 제안한다. 제안된 focus+context 방식의 정보 시각화 시스템은 데스크 탑에 비해 CPU 계산 능력과 디스플레이 화면, 메모리 제약이 심한 PDA, 셀룰라 폰, 스마트 폰과 같은 모바일 디바이스 상에서 정보 검색에 효과적인 인터페이스를 제공한다. 본 논문에서는 제안한 정보 시각화 시스템을 PDA상에 구현하고 제안된 rectangle layout을 이용한 정보 시각화 방식과 기존 radial layout을 이용한 정보 시각화 방식에 다양한 조건을 적용하여 실험 및 평가를 진행한다.
간 혈관 구조는 간에 대한 질병을 판단하거나 간 수술 계획을 세우는 데 중요한 요소이다. 특히 생체간이식에서 간 혈관 구조는 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 수술 전 환자의 간 상태를 파악하고 좌우엽의 체적을 계산하는 중요한 근거로 활용된다. 본 연구는 조영제를 투여한 복부 MDCT 영상에서 추출된 간 영상으로부터 간 혈관을 자동추출하기 위하여 노이즈에 강한 Canny edge detection을 활용할 수 있는 방안을 제안한다. 환자마다 달라질 수 있는 간 영상의 밝기와는 독립적으로 간 내부의 혈관을 추출하기 위하여 간 영상의 히스토그램과 평균 픽셀값을 이용하여 Canny 알고리즘에 사용되는 최적의 파라미터들을 정의한다. 간 영상의 밝기에 따라 파라미터를 수동으로 조절하는 경우보다 시간을 절약할 수 있다. 찾아진 혈관의 경계선에서픽셀의 밝기를 이용하여 후보 혈관을 추출한다. 최종적으로 수평과 수직방향으로 연결된 혈관이나 고립된 혈관을 검색하는 시스템을 이용하여 추출에 실패한 혈관을 추가하고 노이즈를 제거한다. 그 결과로써 환자마다 나타나는 다양한 혈관 모양을 정확하게 3차원으로 재구성한다.
본 논문은 복잡한 도로 환경에서 차선을 정확하게 찾는 실시간 차선 검출법을 보인다. 기존의 많은 방법들은 대게 후처리 과정에서 차선 안쪽에 존재하는 잡음을 찾아 차선의 위치를 찾지만, 제안하는 방법은 특징 추출 단계에서 가능한 많은 잡음을 제거하므로 후처리 과정에서 검색 영역을 최소화한다. grid기반 모폴로지 연산은 우선 관심영역을 능동적으로 생성한 후, 모폴로지의 닫기 연산을 통해 에지 들을 연결한다. 그리고 방향성 에지 연결 기법을 통하여 유효한 방향에지를 찾고 사전에 구해진 영상 내 차선의 높이와 두 차선 간의 폭 관계를 이용하여 두 개의 차선을 군집화한다. 마지막으로 차선의 색상은 YUV색상 공간에서 두 개의 연결된 에지 안쪽을 검사하여 Bayesian확률 모델을 사용하여 추정한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 다수의 불필요한 에지 군집이 존재하는 복잡한 도로 환경에서 효과적으로 도로 에지를 감별하였으며, 제안하는 알고리즘은 해상도 $320{\times}240$ 영상으로 10ms/frame의 속도에서 약92%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 JPEG2000 기반의 영상에서 웨이블릿 영역의 웨이블릿 계수들의 비를 통해 에지 히스토그램을 추출하는 기법을 제시하였다. 기존의 MPEG-7 에지 히스토그램 기술자는 영상의 에지 정보를 공간 영역에서 추출하기 때문에 복호화 과정이 필요하게 되어 많은 연산량이 요구되고 이는 영상 검색 시간을 지연시키는 원인이 된다. 이를 보완하기 위해 JPEG2000 영상의 에지 히스토그램 정보를 공간 영역이 아닌 웨이블릿 영역에서 직접 추출하고자 하였다. 본 논문에서 사용된 웨이블릿 변환은 JPEG2000 표준에서 정한 압축 기법으로 Le Gall 5/3 필터 계수를 사용 하였다. 에지 추출을 위해 웨이블릿 계수들 중에서 2단계 웨이블릿 변환을 통해 얻어진 LH2, HL2 부 밴드의 홀수 번째 계수들의 비와 LHI과 HLI의 계수들을 사용하였다. 실험을 통해 8개의 질의 영상에 대한 NMRR 값을 비교한 결과, 제안 알고리즘에 의한 에지 히스토그램 추출이 기존 에지 히스토그램 기술자와 비교하여 성능이 떨어지지 않았고, 연산량에 있어서도 많은 감소 효과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면 간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.
사람들의 이동성 증가로 인해 차량을 중심으로 제공되는 텔레매틱스 서비스에 대한 요구가 증대함에 따라, 현재 독립적으로 수집.제공되고 있는 컨텐츠들을 연계.공유하여 다양한 텔레메틱스 컨텐츠를 제공하는 것이 반드시 필요하다. 그러나 현재 텔레매틱스 컨텐츠 제공 시스템들은 각기 다른 구조의 도로네트워크를 사용하기 때문에, 컨텐츠의 교환.통합이 어려운 실정이다. 이에 본 연구는 텔레매틱스 컨텐츠들이 상호 호환될 수 있도록 연계시켜주는 시스템인 '텔레매틱스 컨텐츠 게이트웨이'를 제안하고자 한다. 이 시스템은 웹 서비스 형태의 컨텐츠 검색 및 관리를 제공함으로서, 기존 시스템에서 메타데이터의 부재로 인해 컨텐츠 사용이 어려웠던 점을 해결한다. 또, 기존 시스템들이 상이한 도로 네트워크 모델을 사용함에 따라 상호 연계가 어려웠던 점을 해결하기 위하여, 도로 네트워크 토폴로지 간의 매칭 모델을 제시한다. 뿐만 아니라, 매칭 정확성을 향상하기 위한 알고리즘도 함께 제안한다. 또, 이 시스템은 시스템간의 연계를 위해 다중 큐, 다중 쓰레드 구조로 설계되었다. 이 시스템은 윈도우즈 환경에서 C#을 사용하여 개발된 이후, 시범 운영되고 있으며 컨텐츠 통합과정에서 정보 누락이 발생하지 않고, 컨텐츠 통합 및 전송속도가 현재 텔레매틱스 서비스들의 요구 수준을 만족시키는 것을 확인하였다.
사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해 지금까지 의료진단, 생산계획, 고객분류 등 다양한 분야의 의사결정 지원에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 설계요소들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중 사례 검색 단계에서 결합할 이웃 사례들을 보다 효과적으로 선정할 수 있는 새로운 모형을 제시한다. 기존 연구에서는 결합할 이웃 사례를 선정하는 방법으로 사전에 정해진 이웃사례의 수(k-NN의 k)를 적용하든가, 혹은 최대 유사도의 상대적 비율을 임계치로 사용하는 방식을 적용해 왔다. 하지만, 본 연구에서는 결합할 유사사례를 선택하는 새로운 기준으로 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 사용할 것을 제안한다. 이 경우, 임계치 값이 과도하게 작아지게 되면, 예측결과의 생성이 잘 이루어지지 않을 수 있는 문제가 발생할 수 있다. 이에, 전체 학습사례들 중에서 예측결과가 생성된 사례의 비중을 커버리지(coverage)로 정의하고, 이를 유사 임계치 최적화 시 제약조건으로 설정함으로서, 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아 추론할 수 있도록 모형을 설계하였다. 제안 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실존하는 국내 한 온라인 쇼핑몰의 표적 마케팅 사례에 적용하였다. 그 결과, 제안 모형이 CBR의 예측 성과를 유의미하게 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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