정보통신 인프라를 운영하고 있는 조직은 주요 점보자산의 위형, 취약성 및 위험 분석.평가에 많은 관심이 고조되고 있다. 위험 분석.평가는 다수의 평가자(전문지식을 가진 평가자)의 주관적인 관점이 많이 작용하며 평가결과들 간에 평가 결과에 대한 문제를 야기 시킬 수 있다. 따라서 다수의 평가자들의 평가의견을 보다 효과적으로 결합(적용)할 수 있는 절차 및 방법이 요구된다. 본 논문에서는 분산 환경에서 다수의 평가자들의 평가의견을 집합개념 중 서로 다른 집합끼리의 합을 구하는 절차에서 착안하여 이를 적용한 실용적인 위험분석 방법론을 제시한다.
본 논문은 다수의 독립형 태양광 발전 시스템의 디지털 제어에 대해 제안한다. 제안된 시스템은 에너지를 발생하는 태양전지, 최대전력점을 추종(MPPT)하도록 하는 Boost컨버터, 부하에 적합한 준위의 전압을 공급하는 Buck컨버터로 구성되어 있으며, 태양전지 어레이를 분할하여 제어하므로 Boost컨버터가 태양전지 어레이가 분할 된 만큼 추가된다. 제안된 방법은 디지털 제어기의 제어변수 값 들을 바꿈으로써 전체시스템의 출력특성을 쉽게 제어할 수 있어 사용되는 태양전지 어레이의 종류와 환경조건 변화에 따라 쉽게 제어변수 값들을 조정할 수 있다. 또한 하나의 디지털 제어기로 다수의 태양광 시스템을 제어하므로 고가의 디지털 제어기의 개수를 줄여 비용이 저렴한 장점이 있다.
공항주변지역의 항공기 소음영향은 항공기 1대에 의한 소음크기나 시끄러움보다는 항공기가 계속하여 반복 운항하는데 더욱 큰 영향이 있다.그래서 ICAO가 1971년에 공포한 Annex 16 Aircraft Noise중에서 다수의 항공기에 의해 장기간 연속폭로 된 소음척도로서 EPNL에 항공기 운항회수와 운항시간대등을 고려한 WECPNL(가중 등가속 감각 소음 레벨 : Weighted Equivalent Continuous Perceived Noise Level)이 제안되었다.
다수의 지역 특징들을 취합하여 하나의 벡터로 표현하는 것은 이미지 검색의 핵심 기술이다. 이 과정에서 경사도 기반 특징에 비해 수십 배 빠르게 추출되는 2진 특징이 활용된다면 이미지 검색의 고속화가 가능하다. 이를 위해서는 2진 특징들을 군집하여 2진 시각 단어를 생성하는 기법에 대한 연구가 선행되어야 한다. 기존의 경사도 기반 특징들을 군집하는 전통적인 방식으로는 2진 특징들을 군집할 수 없기 때문이다. 이를 위해 본 논문은 2진 특징들을 군집하여 2진 시각 단어를 생성하는 기법들에 대해 연구한다. 실험을 통해 2진 특징의 활용이 이미지 검색에 미치는 정확도와 연산효율 사이의 상충관계에 대해 분석한 후, 제안한 기법들을 비교한다. 본 연구는 고속 이미지 검색을 필요로 하는 모바일 응용, 리얼 타임 응용, 웹 스케일 응용 등에 활용될 것으로 기대된다.
디지털 영상기기의 발달과 함께 디지털 영상은 우리의 생활의 일부가 되었다. 이러한 디지털 영상이 생활의 일부가 되면서 범죄자들은 범죄현장의 흔적을 디지털 영상으로 저장하기도 하며, 디지털 영상으로 저장된 CCTV를 통하여 범죄의 현장을 재현하기도 한다[5][6]. 이러한 디지털 영상은 사건을 해결하는데 중요한 역할을 하기에 사건을 수사하는데 있어 수집하여야 할 중요한 대상중의 하나이다. 이러한 디지털 영상은 하나의 분석대상에 다수의 파일로 존재할 수 있으며, 이러한 다수의 디지털 영상 속에서 사건 해결에 도움을 줄 수 있는 중요한 영상을 구분하기 위해서는 많은 시간과 인력이 필요하다. 따라서 다수의 영상 증거물을 디지털 영상 포렌식의 한 분야인 디지털 영상 분류기법을 통하여 수사의 편리함과 정확성을 향상시켜야 할 필요가 있다. 하지만 디지털 영상의 수사를 돕기 위한 디지털 영상의 분류기법은 디지털 영상 포렌식의 영역 중에서 연구가 이루어져 있지 않은 영역중의 하나이며, 연구가 진행되고 있는 방식도 국내가 아닌 국외의 법과 수사 환경을 중심으로 연구되어지고 있다. 따라서 국내의 법과 수사 환경에 적용할 수 있는 디지털 영상 분류기법에 대하여 연구할 필요성이 있다. 이에 대해 본 논문에서는 디지털 영상 포렌식 중 하나의 분야인 디지털 영상 분류기법의 연구현황을 확인하며, 디지털 영상 분류기법의 필요성에 대하여 설명하도록 하겠다.
본 논문에서는 키넥트 센서의 RGB영상을 이용하여 얼굴을 검출하고 검출된 영역의 깊이정보를 템플릿으로 사용하여 다수개의 얼굴을 추적하는 방법을 제안한다. 이 논문은 [1]의 단일 얼굴 추적방법을 다수의 얼굴을 추적하도록 확장한 것이다. 다수의 얼굴추적을 실시간으로 처리하기 위하여 영상을 down sampling 하여 사용한다. 얼굴 검출은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 피부색만을 이용, 탐색영역을 최대한 축소하여 수행 시간 및 오검출율을 줄인다. 얼굴추적은 깊이정보를 템플릿으로 하며, 깊이값에 따라 크기, 탐색영역을 조정하고, 또한 일정 프레임마다 얼굴을 검출하며 겹침, 새로 나타남, 영상 밖으로 사라짐 등의 얼굴추적 시 발생하는 문제를 해결한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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