• 방송공학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.996-1008
• /
• 2011

부호화된 비트열의 PSNR 예측 알고리즘은 무 기준법에 속하는 화질 평가 방법으로 수신단에서 참조 영상 없이 수행할 수 있기 때문에 높은 효용성을 지닌다. 기존의 PSNR 예측 연구들은 주로 I-픽쳐나 일반적인 IBBP 예측 구조를 고려하여 이루어지는 반면에 본 논문에서는 계층적 B-픽쳐 구조를 고려한 PSNR 예측 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 최하위 계층의 I-픽쳐를 위한 새로운 DCT 계수 모델링 방법과 상위 계층의 픽쳐들이 주로 선택되는 스킵 모드를 고려한 PSNR 예측 기법으로 구성되어 있다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 실험 영상을 H.264/AVC로 부호화 하고 생성된 비트열의 예측된 PSNR 값과 실제 PSNR 값을 비교하였다. 실험 결과를 통해 제안된 DCT 모델링 방법이 기존의 방법들에 비해 더 정확함을 확인하였으며 스킵 모드를 고려한 PSNR 예측 기법이 계층적 B-픽쳐 구조에 적합함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.2815-2822
• /
• 2011

무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기법은 클러스터를 형성하여 데이터를 병합한 후 한 번에 전송해서 에너지를 효율적으로 사용하는 기법이다. 본 논문에서는 클러스터 그룹 모델을 이용한 계층적 불균형 클러스터링 기법을 제안한다. 이 기법은 전체 네트워크를 두 개의 계층으로 나누어 클러스터 그룹으로 형성된 2계층의 데이터를 병합해서 1계층으로 보내고, 다시 1계층에서 데이터를 병합하여 기지국으로 보낸다. 이와 같이 제안된 기법은 다중 홉 통신 구조와 클러스터 그룹 모델을 같이 이용함으로써 전체 에너지 소모량을 줄인다. 이러한 방식은 다중 홉 통신이지만 불균형 클러스터를 구축하여 핫 스팟 문제를 어느 정도 해결하고 있다. 실험을 통하여 제안된 계층적 불균형 클러스터링 기법이 이전의 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율이 향상되었음을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제41권5호
• /
• pp.1-11
• /
• 2004

본 논문에서는 비정형 객체를 능동형태 모델을 사용하여 실시간으로 추적하기 위한 방법을 제시하였다. 객체를 추적 할 때, 가려진 부분의 윤곽을 추정해 낼 수 있는 능동형태 모델을 사용하였으며, 비디오의 각 프레임에서 처리과정의 시간을 줄이기 위해서 영상을 계층적으로 분리하여 실시간 처리를 가능하게 하였다 또한 다음 입력영상의 초기 윤곽을 효율적으로 찾기 위해서 칼만필터(Kalman filter)를 사용하여 특징점을 예측하였고, 블록 정합(block matching) 기법을 추가하여 예측 안정성을 향상시켰다. 비 계층적 방법, 비 예측 방법 등과 비교 실험을 통해서 제안된 계층적, 예측형 방식이 수렴속도 증가와 모델링의 정확도에서 모두 개선된 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
• /
• pp.772-774
• /
• 2005

최근 로봇에 관한 연구가 꾸진히 진행 중인 가운데, 로봇이 현재 상황을 파악하고 적절한 서비스를 제공해 주기 위하여 위치 정보가 많이 활용되고 있다. 이러한 위치 정보는 월드 모델링(world modeling)을 통하여 로봇이 처한 환경에서 사용자(nomadic human)의 위치 경로와 공간에 구성되어 있는 객체들의 위치를 비교하거나 관계를 탐지하고 적절한 규칙을 사용해 추론함으로써 사용자의 서비스 요청을 수행하기 위해 쓰일 수 있다. 본 논문은 로봇 환경에서의 상황인지를 위한 월드 모델링을 제안한다. 제안된 월드 모델링은 로봇과 사람과의 관계와 사랑과 사물(object)간의 관계를 정의하며 시간의 흐름에 따른 위치변화를 이용하여 각 대상간의 관계의 변화와 그에 따른 의미(semantic) 도출을 목적으로 한다. 본 시스템은 크게 네 개의 계층으로 구성되어 있다. 첫째, 센서 계층(Sensor layer)은 센서로부터 객체의 위치정보를 얻어내어 센서 데이터를 구성한다. 둘째, 질적 관계 계층(qualitative layer)은 센서 데이터를 기반으로 하여 객체간의 상대적인 위치 관계를 탐지한다. 셋째, 시공간적 관계 계층(relational layer)은 시간에 따라 축적되는 질적 관계 계층의 데이터를 기반으로 하여 객체간의 시간적, 공간적인 위치 관계를 추론한다. 마지막으로 의미적 계층(semantic layer)에서는 객체간의 상황에 맞는 의에를 추론하는데 이런 계층들은 모두 월드 모델을 공유(share)함으로써 정보 도출이 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
• /
• pp.106-108
• /
• 2004

연속적이고 동기화된 미디어 스트림을 요구하는 분산 가상 환경 (DVE: Distributed Virtual Environment) 시스템은 크게 3 개 계층, 즉 가상환경, 동기화, 그리고 네트워크 계층 등으로 나누어 질 수 있다. 그 중 동기화 계층의 목적은 그룹 멤버들 간에 일관된 전역적인 상태와 멤버쉽을 유지하게 하는 것이다. 분산 가상 환경에서 이질적인 종단 시스템들 간에 효율적인 미디어 재생을 위해 적응형 동기화 기업들이 연구 되어 왔으나 기존의 적응형 동기화 기업은 가변적인 재생지연의 조절로 인하여 skipping 과 pausing 현상 을 야기한다. 본 논문에서는 분산 가상환경 시스템에서 다자간 미디어 재생을 지원하기 위한 동기화 계층을 설계하고 구현하는 방법에 대해서 기술한다. 특히, 가변적인 네트워크 상태로 인해 발생되는 이벤트 패킷 지연 (delay) 과 순서 오류 (out of sequence) 를 수신 측에서 효과적으로 제어하기 위한 적응형 동기화 재생 기법을 제안하고 skipping 과 pausing 현상을 감소시키기 위한 재생 버퍼 구조를 소개한다. 실험을 통하여 제안된 기법의 효율성을 검증하였다.

• 한국인구학
• /
• 제29권3호
• /
• pp.89-109
• /
• 2006

‘중산층’은 경제적 요소뿐만 아니라 생활기회, 교육수준, 직업적 지위 등 비경제적인 요소를 포함하는 계층범주이다. 중산층의 객관적 판별기준으로는 화이트칼라와 구중간계급 계층, 2년제 대학이상의 교육수준, 월평균 300만원 이상의 소득, 30평 이상의 주택 거주 등이 있다. 주관적 측면에서의 중산층은 중간계층 귀속의식과 중산층 귀속의식으로 측정될 수 있다. 이 연구에서 객관적 기준으로 측정힌 중산층 규모는 약 66.9%로 2000년 전후의 다른 조사와 비교해 최근 중산층이 크게 감소했다는 증거는 없다. 주관적 지표로는 중간계층 귀속의식이 약 74%, 중산층 귀속의식이 약 20%로 나타나, 과거 다른 조사에 비해 다소 낮았다. 중산층 귀속 여부를 종속변수, 객관적 지표 및 주관적 지표를 독립변수로 한 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과, 중산층 귀속의식은 주택 소유 변수에 의해 매우 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 한편, 소득, 교육, 직업 등의 객관적 지표보다는 소득수준과 재산정도에 관한 주관적 평가가 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사회적 양극화를 극복하고 균형있는 사회를 만들기 위해서는 중산층 규모 확대와 더불어 상대적 박탈감 해소 노력이 요구된다. 그런데 최근 한국사회는 중산층의 확대와 계층 양극화가 동시에 진행되는 것으로 보인다. 이러한 계층의 양극화는 객관적인 조건의 변화보다는 주관적인 인식의 변화를 보여주는 것으로, 중산층에 대한 인식의 기준이 상승하는 동시에 다른 사람이나 집단에 비해 자신이 더 나아지지 못했다는 상대적 박탈감이 작용한 결과로 보인다. 본 연구에 따르면 이러한 양극화의 해소를 위해서는 주택문제의 해결과 아울러 소득 및 재산과 관련하여 사람들이 느끼는 상대적인 박탈감의 해소가 주요한 과제이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제8권6호
• /
• pp.113-121
• /
• 2005

웹과 같은 분산 정보 검색 환경에서 문서들은 많은 문서 데이터베이스들에 자연스럽게 분할되어서 존재한다. 그러므로 이러한 문서들의 효율적인 검색을 위해서는 먼저 질의에 관련되는 문서들을 제공할 것으로 판단되는 문서 데이터베이스를 찾아내고 다음으로 그 문서 데이터베이스에 질의를 줌으로써 분산 정보 검색을 수행해야 한다. 본 논문에서는 이러한 분산 정보 검색을 위한 신경망 에이전트를 소개하고, 확장성을 가지게 하기 위하여 신경망 에이전트들이 계층적으로 구성된 다중신경망 에이전트 시스템을 제안한다. 신경망 에이전트들의 계층적 구성은 정보 검색 성능을 저하시키지 않으면서도 각 신경망 에이전트의 학습을 위한 전체 훈련 비용을 허용할 만한 범위 내에서 유지시켜 주므로 대규모 문서 데이터베이스 환경에서의 분산 정보 검색에도 신경망 에이전트를 적용할 수 있게 해준다. 제안된 신경망 에이전트를 단일 에이전트와 계층적 다중 에이전트 시스템으로 실현 환경에서 구현하여 각각의 정보 검색 성능을 기존의 통계적 분산 정보 검색 기법을 사용했을 때와 비교함으로써 신경망 에이전트의 유용성을 예증한다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.205-211
• /
• 2019

스테그아날리시스(steganalysis)는 스테가노그래피(steganography)에 의해 숨겨진 데이터를 감지하고 복구하기 위한 기법이다. 스테그아날리시스 방법은 데이터 삽입 시 발생하는 시각적, 통계적 변화를 분석하여 숨겨진 데이터를 찾는다. 숨겨진 데이터를 복원하기 위해서는 어떤 스테가노그래피 방법에 의해 데이터가 숨겨졌는지를 알아야 한다. 그러므로 본 논문은 다층 분류를 통해 입력 영상에 적용된 스테가노그래피 방법을 식별하는 계층적 CNN 구조를 제안한다. 이를 위해 4개의 기본 CNN을 각각 입력 영상에 스테가노그래피 방법이 적용되었는지 여부나 서로 다른 두 스테가노그래피 방법 중에 어떤 방법이 적용되었는지를 이진 판별하도록 학습시켰으며, 학습된 CNN을 계층적으로 연결하였다. 실험 결과를 통해 제안된 계층적 CNN 구조는 4개의 서로 다른 스테가노그래피 방법인 LSB(Least Significant Bit Substitution), PVD(Pixel Value Difference), WOW(Wavelet Obtained Weights), UNIWARD(Universal Wavelet Relative Distortion)을 79%의 정확도로 식별할 수 있음을 확인하였다.

• 산업융합연구
• /
• 제21권9호
• /
• pp.57-66
• /
• 2023

본 연구는 한부모가정 자녀의 주관적 계층인식이 자살 충동에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고, 우울과 주관적 건강인식의 매개효과를 검증하고자 한다. 이를 위해 분석자료는 한국청소년정책연구원에서 실시한 2020년 한국아동·청소년 인권실태조사를 활용하였고, 조사에 응답한 한부모가정 자녀 618명을 연구대상자로 선정하여 분석하였다. 분석결과, 첫째, 주관적 계층인식이 높을수록 자살충동은 낮아지는 것으로 나타났다. 둘째, 주관적 계층인식과 자살충동의 관계에서 우울은 완전매개하는 것으로 나타났다. 셋째, 주관적 계층인식과 자살충동의 관계에서 주관적 건강인식은 완전매개하는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과에 기반하여 한부모가정 자녀들이 인식하는 주관적 계층인식에 따른 자살충동을 줄이기 위한 정책적, 실천적 방안을 제안했다.

• 한국측량학회지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.117-128
• /
• 1999

Douglas-Peucker 알고리듬의 원리를 충실하게 반영한 단순 tree 구조의 단순화 기법은 단순화 지표가 실제 계층적 자료구조에 명확히 내재되는 장점을 갖는다. 그러나 단순 tree 방법은 단순화 지표의 계층성이 항상 보장되지 못할 가능성을 안고 있다. 그것은 Douglas-Peucker 알고리듬의 원리가 선형 사상의 국지적 특성을 충실하게 반영하지 못하는 전역적 기법이기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 계층적 오류를 극복하기 위해 볼록다각형 탐색기법을 활용하여 형태적 대표점을 찾아 이를 기초로 계층적 자료구조를 갖는 단순화 기법 (CALS)을 구현하였다. CALS에 의한 방법은 단순 tree 방법에서 발생한 중상위 계층의 오류를 보정하는 효과가 있기 때문에 단순 tree 구조에 비해 단순화의 공간적 정확도를 향상시킨다.