다양한 무기체계가 활용되고 있는 전장공간은 자원이 제약되고 가변성이 높은 특징을 가진다. 이러한 전장환경에서 운용되는 각 자원들간의 접근성과 통합성의 한계를 극복하기 위한 방안 중의 하나가 서비스 지향 구조 기반의 기술이다. 임무 수행을 위해 필요한 각 서비스들은 기술된 전장에 배치된 자원과 적절한 형태로 군 임무 환경에서 활용되는 탐지/타격 무기체계를 포함하는 자원을 임무 수행 시에 임무 요구사항에 따라 적시에 적절하게 배치하여 사용하기 위해서 자원을 최적의 자원을 찾는 기술이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 임무 달성에 필요한 요구사항과 자원의 제공능력을 온톨로지 기반으로 모델링하여 능력기반 시맨틱 매칭 방법과 적용 결과를 통해 그 실효성을 보이고자 한다.
여러 가지 응용 분야에서 대용량 영상 데이터 베이스가 폭넓게 사용 되면서 전체 데이터베이스를 효율적이고 빠르게 검색하는 것이 절실하다. 가변 블록 크기와 블록 매칭 알고리즘에 의한 내용기반 화상의 검색을 위한 새로운 방법을 보인다. 제안한 방법에는 영상의 색상이나 공간 배치와 같은 가시적인 단서를 찾아서 영상의 특색을 나타내고 있다. 그리고 원하는 유사도에 함당한 검색 횟수에 자동으로 수렴되어 빠른 검색이 이루어진다. 구현된 방식은 약 150개의 영상 데이터 베이스로서 시험했다. 시험 결과 임의 지정한 검색효율 0.65에서 J & V 알고리즘 대비 1.9배 그리고 지정한 고정 블록 크기에 대비하여 1.83배 빠른 검색 시간을 달성함을 보인다.
3차원 공간에서 물체를 재구성하기 위하여 제안된 기존 기법들은 여러 개의 카메라를 사용하거나 여러장의 사진을 촬영하여 물체를 재구성하기 때문에 특정한 하드웨어를 필요로 하거나 촬영 장소에 민감하고 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 구조광 기법을 이용하여 한 장의 사진의 정보로부터 3차원 물체를 재구성하는 방법을 제안한다. 구조광 기법 적용을 위한 칼라 패턴은 기존연구에서 제안된 것을 사용한다. 본 논문에서는 실제로 객체 재구성 성능에 매우 중요한 줄무늬 패턴 추출과 줄무늬 패턴 매칭에 다양한 영상 처리 기법들로 구성된 파이프라인을 새롭게 제안하고, 패턴 매칭을 위한 최적의 비용 함수를 제안한다. 제안 기법을 통하여 갤럭시 빔과 같은 초소형 프로젝터를 탑재한 스마트폰과 같은 유비쿼터스 혹은 모바일 환경에서 적은 계산 복잡도와 간단한 환경 설정으로 3차원 물체를 재구성하는 것이 가능하다.
본 논문에서는 화자독립 음소 모델을 사용하는 개인용 음성 다이얼링 시스템의 성능 개선 방법을 제안하였다. 화자독립 음소모델을 사용한 음성 다이얼링 방법은 각 화자가 발성한 단어와 연관된 음소 열만을 저장하므로 저장 공간은 크게 줄일 수 있으나 화자독립 모델을 음소 인식에 사용할 때 발생하는 오차로 인하여 화자종속 모델을 사용하는 방법보다는 인식 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 학습과정에서 학습 데이터의 음소 열과 화자 적응을 위한 변환 벡터를 동시에 추정한 후 음소 열과 함께 저장하고, 인식 시에 화자독립 음소 모델을 각 화자의 변환벡터를 사용하여 변환한 후 인식을 수행하는 방법을 제안하였다. 여기서 화자적응을 위한 변환 벡터는 확률적 매칭 (stochastic matching)을 위한 최고 유사도 (maximum likelihood) 방법을 이용하여 구하였으며 음소 열과 함께 반복적으로 추정되었다. 인식 실험에서 제안된 방법은 음소 열만을 사용하는 기존 인식 시스템보다 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문은 원 데이터를 암호화하여 URL(Uniform Resource Locator)정보 형식으로 변형하고, URL정보를 QR코드로 인코딩함으로써 원 데이터의 저장없이 QR코드를 매개로 데이터를 기록하고 해독할 수 있도록 하는 스마트한 QR코드에 의한 비저장식 데이터 기록 시스템 및 비저장식 데이터 제공방법을 제시하는 데 목적이 있다. 연구의 방법은 선행기술연구와 문헌조사를 통해 연구의 차별성을 두기 위한 방법을 제시했으며 분석결과, 온라인 관리서버에 구축되는 시스템으로서, 데이터 입력 신호별 매칭 암호가 저장된 암호DB, QR코드 생성 명령에 따라 입력데이터를 암호DB에서 매칭되는 암호정보로 치환하여 관리서버 도메인네임의 하위 로케이터로 결합시킨 URL정보로 변환시키고, URL정보를 QR코드로 인코딩하는 코드 생성부, 그리고 URL접속신호 수신에 따라, URL정보를 입력데이터로 변환 제공하는 암호 해독부를 포함하는 QR코드에 의한 비저장식 데이터 기록시스템을 제공한다. 따라서 스마트한 QR방식의 데이터관리방식(기록과 제공)은 사용의 편리성과 공간의 제약이나 용량사용의 장애가 없다는 점을 밝히고 있다.
이미지 기반 애플리케이션 테스트는 이미지 구조 비교를 통한 애플리케이션 테스트 방법을 제안한다. 이 연구는 다양한 디바이스 운영체제의 종류나 GUI에 의존 없이 다양한 기기에서 테스트가 가능하다. 기존 연구는 운영체제 변경, 화면상의 애니메이션 실행 그리고 해상도 변경의 경우 정답 이미지와 달라지기 때문에 기존의 경우 각각 변형마다 테스터를 생성해야 했다. 하지만 이 방법은 운영체제 변경, 해상도 크기의 변경, 화면상의 애니메이션 실행과 같은 변화가 발생해도 동일한 기준으로 판별하기 때문에 하나의 테스터로 테스트할 수 있다. 두 이미지의 객체들의 기본 구조를 비교하고 이미지에 차이가 존재하는 영역을 추출해서 Faster D2-Net의 특징점으로 이미지 유사성을 비교한다. Faster D2-Net 개발로 D2-Net보다 연산의 수와 공간적 손실을 줄여 애플리케이션 이미지에서 특징점을 추출하기 적합하고 수행 시간 단축이 가능했다.
최근 급상승된 부동산 가격의 하락으로 무리하게 갭투자를 한 투기꾼들로 인한 부동산 전세 사기와 관련된 언론 보도가 급증하고 있다. 이로 인한 세입자의 피해 사례가 계속 증가함에 따라 정부는 세입자 보호와 전세사기 방지를 위한 대책을 수립하고 있다. 그동안 주택임대차보호법, 임차권등기명령 등 세입자 보호를 목적으로 하는 법령에 관한 연구는 활발히 진행되고 있으나, 공적 장부간 정보 불일치로 인한 사기가 급증하면서 공적 장부의 정보의 일관성에 관한 연구가 시급한 실정이다. 본 연구는 부동산과 연관성이 높은 건축물대장, 도로명주소대장의 건물정보를 매칭키를 활용한 매칭방법론에 대한 연구를 모색하고 다른 공적 장부와의 연계방안도 검토하고자 한다.
최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 신속하고 정확한 데이터 구축의 중요성이 증대되어 왔다. 정밀한 3차원 데이터 구축이 가능한 LiDAR (Light Detection and Ranging) 데이터를 기준으로 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 영상을 정합하기 위한 연구가 다수 수행되어 왔으나, MMS (Mobile Mapping System)로부터 취득된 LiDAR 점군데이터의 반사강도 영상을 활용한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MMS로부터 취득된 LiDAR 점군데이터를 반사영상으로 변환한 데이터와 UAV 영상 데이터의 정합을 위해 9가지의 특징점 기반매칭 기법을 비교·분석하였다. 분석 결과 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하였을 때 안정적으로 높은 매칭 정확도를 확보할 수 있었으며, 다양한 도로 환경에서도 충분한 정합점을 추출할 수 있었다. 정합 정확도 분석 결과 SIFT 알고리즘을 적용한 경우 중복도가 낮으며 동일한 패턴이 반복되는 경우를 제외하고는 약 10픽셀 수준으로 정확도를 확보할 수 있었으며, UAV 영상 촬영 당시 UAV 자세에 따른 왜곡이 포함되어 있음을 감안할 때 합리적인 결과라고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 분석 결과는 향후 LiDAR 점군데이터와 UAV 영상의 3차원 정합을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
2008년 발사된 RapidEye는 5개의 위성을 기반으로 하여 6.5m 공간 해상도의 위성 영상을 하루 간격으로 취득할 수 있는 높은 시간 해상도 특징을 갖는 지구관측위성이다. 제품으로 1B(Basic)와 3A(Ortho)를 제공하고 있으며, 이 중 1B 영상은 좌표등록이 되지 않고 RPCs 정보를 함께 제공해준다. 국내에서는 기 구축된 수치지도를 기반으로 하여 RapidEye의 기하학적 정확도를 보다 향상시킬 수 있으며, 본 논문에서는 1:25,000 수치지도를 이용하여 자동으로 RapidEye 1B영상의 좌표등록을 수행하기 위한 연구를 수행하였다. 1:25,000 수치지도 중 RapidEye 영상과의 매칭에 활용될 레이어를 선별하여 RPCs를 기반으로 RapidEye 1B영상으로 투영시켜 벡터 영상을 생성하고 이와 RapidEye영상의 에지 정보와의 자동 매칭을 통해 RPCs의 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 수치지도 대비하여 평균 제곱근 오차 2.8픽셀의 오차가 0.8픽셀로 향상됨을 알 수 있었다.
2011년부터 본격적으로 도로명주소 체계가 시행 및 활용되고 있으나, 가장 대표적인 국가기본도인 수치지도는 현재 도로명주소 체계와 관련된 정보를 포함하지 않고 있는 관계로 도로명주소 체계하에서의 활용이 원활하게 이루어지기 어렵다. 본 논문에서는 수치지도 객체의 속성정보에 도로명주소 관련 정보를 추가하여 확장형 수치지도를 생성할 수 있는 방법론을 연구하였다. 먼저 도로명주소 지도의 도로구간 레이어와 수치지도 도로중심선 레이어와의 중첩 분석을 통하여 두 레이어의 객체간 매칭 관계를 도출였으며, 두 레이어의 속성항목 분석을 통하여 도로명주소 지도에서 수치지도로 추가할 속성항목을 추출하였다. 도출된 결과를 이용하여 도로명주소 지도의 도로명주소 관련 속성정보들을 수치지도 도로중심선 데이터로 전달하였다. 이러한 과정을 거쳐 속성 확장된 수치지도 도로중심선 레이어는 도로명주소 체계에 따른 도로명 정보를 속성으로 갖게 되며, 이에 따라 수치지도 활용시에 도로명주소 체계에 따른 위치참조가 가능하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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