최근 자동화의 필요성이 증가함에 따라 얼굴 표정 인식 분야(face expression recognition)가 인공지능과 이미지 처리 분야에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존 인공신경망에서 요구되었던 고성능 GPU 환경과 높은 연산량을 극복하고자 모델 경량화(Light weighted Model) 기법을 적용하여 드론 및 모바일 기기에서 적용될 수 있는 얼굴 표정 인식 신경망을 제안한다. 제안하는 방법은 미세한 얼굴의 표정 인식을 위한 방법으로, 입력 이미지의 receptive field 를 늘려 특징 맵의 표현력을 높이는 방법을 제안한다. 또한 효과적인 신경망의 경량화를 위하여, 파라미터의 연산량을 줄일 때 발생하는 문제점을 극복하기 위한 방법을 제시한다. 따라서 제안하는 네트워크를 적용하면 많은 연산량과 느린 연산속도로 인해 제한되었던 네트워크 환경을 극복할 수 있을 뿐만 아니라, UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기) 및 모바일 기기에서 신경망을 이용한 실시간 얼굴 표정 인식을 할 수 있다.
실세계의 분석에서부터 3D 가상도시를 구축하는 GIS는 매우 빠르게 발전하고 있다. 3D 가상도시는 GIS 기술, 컴퓨터그래픽스 기술, 가상현실 기술, 공간 데이터베이스 기술에 의해 컴퓨터 속에 구현이 되는 도시를 말한다. 본 연구에서는 수치지도를 이용하여 실세계 지도좌표를 포함한 3차원 지형 기본맵을 구축하였다. 그리고 높이값을 가진 건물과 3차원 지형 기본맵을 통합하여 Cyber City를 구축하였다. 여기에 Server/Client 시스템을 이용하여 3차원 Cyber City 웹서비스 실시하였다. 기존의 이미지 또는 벡터 기반의 웹서비스방식보다 벡터와 이미지의 합성인 하이브리드(Hybrid)방식으로의 개선을 제안하였고, 공간검색 속성검색 기능을 제공함으로써 기존의 Web 3D 기술의 단순한 가시화의 한계를 넘어 Web 3D GIS로의 발전방향을 제시하였다.
데이타 웨어하우스는 기업이나 사회 전반에서 사용되는 방대한 데이타를 저장하고, 효율적인 분석을 가능하게 하는 데이타 저장소로써, 점점 그 활용도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이타 웨어하우스 구축 기술의 핵심이 되는 다차원 데이타 큐브 (multidimensional data cube) 기술을 연구하는 데 목적이 있다. 고차원 데이타 큐브에는 필연적으로 내재하는 데이타의 희소성 (sparsity)에 의한 검색 오버헤드가 있다. 본 연구에서는 이러한 오버헤드를 현격하게 감소시키는 알고리즘을 제시함으로써, 데이타 웨어하우스의 효율을 높이는 데 기여한다. 즉, 고차원의 희소 데이타 큐브에서 데이타가 조밀하게 밀집된 영역들을 찾아 그 영역을 중심으로 서브 큐브를 구축하여, 데이타 검색 시에 전체의 데이타 큐브를 대상으로 하지 않고 해당 서브 큐브만으로 검색 대상을 제한시킴으로써 검색 효율을 높이는 알고리즘이다. 본 논문에서는 다 차원 대용량의 희소 데이타 큐브로부터 밀도가 높은 서브 큐브를 찾기 위하여 비트맵과 히스토그램에 기반한 알고리즘을 제안하며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 효용성을 보여준다.
본 연구는 관세자유지역내의 컨테이너를 효율적으로 관리하기 위한 최적의 컨테이너관리시스템을 개발하는데 목적이 있다. 이를 위해 위치추적기법과 무선 데이터통신 기법을 분석하였으며 이를 적용한 컨테이너 관리시스템을 개발하였다. 시범운용결과 GPS에 의한 컨테이너의 위치추적 및 관리를 효율적으로 수행할 수 있음을 알 수 있었으며 1주파 GPS 수신기의 정확도가 낮았지만 도로상에서 맵매칭 과정을 통하여 지도상의 위치와 일치시킬 수 있었다. 그러나 주변의 컨테이너가 높이 쌓여있어 위성에 대한 시계를 제한하는 경우에는 위치정확도가 현저히 떨어지므로 Inverted DGPS등의 추가적인 정확도 향상기법이 필요함을 알 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권4호
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pp.615-625
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2009
본 논문에서는 영상의 에지검출을 하는데 사용되는 여러 가지 윈도우 배치(window configurations)하에서 통계학의 이표본 위치문제(two-sample location problem)에서 대표적인 Wilcoxon 검정과 T-검정에 기초한 에지검출법에 대해 논의하고자 한다. 영상의 에지검출하는데 윈도우 배치 선택은 에지검출 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 논문에서 에지는 선택된 윈도우 배치 하에서 에지-높이 모수(edge-height parameter)를 사용한 에지 모형 하에서 두 근방 영역간의 유의한 차이가 있는지를 검정함으로서 결정한다. 영상 실험에서 윈도우 배치에 따른 통계적 검정에 의한 에지검출 성능은 에지 맵(edge map)을 통한 정성적인 비교와 객관적인 척도하에서 정량적인 비교 그리고 CPU 계산시간까지 고려하여 분석하였다.
본 연구에서는 국립세종도서관이 '정책정보 수집 및 서비스 중심의 국립중앙도서관 지역분관'이라는 기본적 정체성을 정립하고 미래지향적인 중장기 발전방안을 제시하고자 하였다. 정책정보 중심의 특화도서관이라는 정체성을 기반으로 현실적 존재가치를 제고시킬 수 있는 중장기 로드맵(비전과 핵심가치, 전략적 목표 및 기능수행, 핵심 추진과제 및 실행전략, 조직 및 인력구성, 모체기관인 국립중앙도서관과의 정책정보서비스 역할분담, 공동사업 추진 및 교류협력)을 제시함으로써 조직의 안정과 발전, 내적 핵심역량의 강화, 그리고 국가 및 사회에 대한 기여도를 높이는 논거를 제시하는데 목적이 있다.
본 연구는 주얼리 브랜드를 중심으로 메타버스를 활용한 마케팅에 관한 사례를 분석하고, 메타버스 마케팅의 새로운 방향성을 모색함에 목적이 있다. 메타버스 로드맵 2.0에 대한 IT 기술적 유형과 변화를 조명하고 이를 마케팅 전략에 융합하여 분석하였다. 이러한 마케팅 전략을 바탕으로 주얼리 브랜드의 메타버스 마케팅 사례를 비교 연구하여 시사점을 도출하였다. 그 결과 성공적인 메타버스 마케팅은 가상화 공간에서 개인화된 경험을 제공하고, 고객 여정에 대한 분석이 수반되어야 한다는 점을 글로벌 브랜드의 사례에서 확인할 수 있었다. 향후 연구 방향으로, 마케팅의 투자자본수익률(ROI)에 대한 심도 있는 보완 연구를 통해 궁극적으로 주얼리 브랜드의 경쟁력을 높이는 데 기여하고자 한다.
일반화된 보로노이 그래프(GVG)는 자율 주행 로봇을 위한 일종의 로드맵으로서. GVG는 선서에다 받은 정보만 사용하여 작업 공간거리의 계산에 따라 정의를 한다. 로봇은 장애물까지의 최대 거리를 검출할 수 있기 때문에 포인트 뷰에서 GVG의 최적은 정출 몇 장애물 회피이다. 로봇의 경우에는, GVG는 가장 안전적인 길이라고 할 수 있다. 따라서 높이 링크 로봇의 GVG가장거리에 대한 연구가 매우 필요하다. 기존 연구에서 점(point) 로봇을 위한 GVG(point-GVG)와 로드 로봇을 위한 GVG(rod-GVG)가 발표되었다. 이 논문은 더 고차원의 로봇인 두 개의 동일 링크가 관절로 연결된(tow-identical-link; L2) 로봇을 위한 GVG(L2-GVG)에 대한 연구이다. L2-GVG는 미지의 평면 작업공간에서 움직이는 L2 로봇의 짜임새 공간 $R^2{\times}T^2$상에서 로드맵을 생성하되, 이전 연구와 마찬가지로 지역적 센서 정보만을 이용해 로봇이 스스로 주행하면서 맵을 만들어 낸다. 이 논문에서는 이전 point-GVG와 rod-GVG에서는 나타나지 않는, 관절이 존재하여 생기는 복잡한 특성에 대해서 분석한다. 이는 다관절 로봇으로의 확장에 중요한 초석이 될 것이다.
기술로드맵 (Technology RoadMap: TRM)은 전략적 기술기획 및 관리를 위한 필수적인 도구이다. 최근 급속한 기술변화와 시장경쟁의 심화로 인해 TRM은 점차 중요시되고 있는데, 이는 TRM이 기업의 전략적 목적과 기술을 연계함으로써 장기적으로 필요한 기술들을 확보하기 위한 일종의 지도 역할을 하기 때문이다. 그러나 TRM을 개발하고 유지하기 위해서는 기술 전문가의 정성적 노력에 따른 많은 비용과 시간이 수반됨으로 인해, 기술문서의 자동화된 분석을 통해 TRM 개발 생산성을 높이는 방법에 대한 연구가 기업과 정부기관들의 최근 주요 관심사 중의 하나이다. 비록 TRM 개발을 위해 키워드 기반의 접근방법 (Keyword-based Patent Analysis)이 제시된 바 있으나, 이 방법은 미리 정의된 키워드의 출현정보에만 기반하므로 기술요소들간의 명시적 연관관계를 담지 못한다. 즉, 키워드 기반의 접근은 기술의 목적, 구성, 효과 (Objective, Structure, Effect: OSE)에 대한 정보를 제공하지 못하기 때문에 기술로드맵핑 시 기술정보의 활용성 측면에서 한계점을 지닌다. 이에, 본 연구는 기능 (Function) 기반의 접근법을 활용한 기술로드맵핑 방법을 제시한다. 기능이란 기술의 OSE 정보를 담고 있으며 Subject-Action-Object (SAO) 구조로 표현될 수 있기 때문에, 본 연구에서 제시되는 방법은 기술문서의 자연어처리분석을 통해 기술의 OSE 정보를 추출하여 TRM을 개발할 수 있도록 한다. 본 연구의 방법을 연구개발 기획단계에 적용함으로써, TRM 개발에 따른 비용과 시간의 절감이 가능하며, 제품이나 기술 OSE에 대한 연구개발 기획전문가의 시야를 넓혀 보다 효과적인 의사결정이 가능할 것으로 기대된다.
최근 농촌문제를 해결하기 위해 주목받고 있는 스마트팜은 작물의 생육환경을 최적화하고 효율적인 관리를 통해 작물의 생산성과 품질을 높이는 기술을 의미한다. 이러한 스마트팜에 생육환경 데이터 간 관계를 분석한다면 추가적인 생산성 향상과 작물 관리가 가능할 것이다. 본 논문에서는 온도, 습도, CO2, 토양온도, 토양습도, 일사, 토양EC, EC, pH 9개의 생육환경 데이터를 획득하고, 이를 분석하는 방법을 제안한다. 데이터 획득은 Main board와 Sensor board 간 RS-485 통신을 통해 획득 후 데이터베이스에 저장하였다. 저장된 데이터는 엑셀 시트 형식으로 내려받아 히스토그램, 데이터 차트, 상관관계 히트맵 분석을 진행하였다. 먼저 히스토그램 분석을 통해 전체, 주간, 야간 데이터의 분포를 파악하였고, 주간과 야간을 구분하여 데이터 차트 분석을 통해 월별로 평균, 중앙값, 최소값, 최대값을 파악하여 월별 데이터 변화 추이를 확인했다. 마지막으로 주간과 야간을 구분하여 상관관계 히트맵 분석을 통해 데이터의 상관관계를 파악하였다. 결과 주간에서는 온도와 토양온도, 토양EC와 EC 간에 매우 강한 양의 상관관계를 보였으며, 야간에는 온도와 토양온도, 토양EC와 EC 간에 매우 강한 양의 상관관계, 온도와 토양EC 간에 강한 음의 관계를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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