위성센서 기술이 발전함에 따라서 가시광선, 적외선, 열적외선 영역 등의 파장대를 탐지하는 다양한 센서들이 발사되고 있다. 이에 따라, 다중센서 영상의 융합 및 통합에 대한 연구들이 진행되고 있으며, 이를 위해서는 다중센서의 정합이 필수적이다. 위성영상의 정합 및 자동기하보정을 위하여 SIFT, SURF와 같은 알고리즘이 제안되었다. 그러나, 광학영상과 열적외선 상의 경우 다른 분광특성을 가지고 있기 때문에, 기존의 영상정합기법을 적용할 경우에는 높은 정확도를 확보하기 어려운 문제를 지닌다. 본 연구에서는 SURF를 이용하여 참조영상의 특징점을 추출하였으며, 추출된 특징점의 위치를 기반으로 지역적 상관도를 추정하여 정합쌍을 추출하고자 하였다. 지역적 상관도의 경우에는 퓨리에 변환을 기반으로 하는 위상 상관도 기법을 적용하였다. 가상의 고해상도 다중센서 영상과 Landsat-8, ASTER 영상을 이용한 실험결과, 기존의 SURF를 활용한 정합기법과 비교하여 본 연구에서 제안한 방법이 두 영상 간 정합쌍을 더욱 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.
이 연구는 일본 중서부 지방에서 1996년 겨울철에 발생한 뇌우의 관측 자료를 분석한 것이다. 관측기간 중 35 회의 뇌우가 발생하였으며 발생된 뇌 방전 수는 4426개였다. 관측된 뇌 방전 수를 뇌 방전 종별로 구분하여 그 발생비율을 구하였고, 뇌 방전의 종류와 기압배치와의 관계도 분석하였다. 그 결과 구름 뇌 방전의 비율은 약 78%이었으며, 양극성 낙뢰가 42.3%로 나타났다. 동계의 낙뢰활동은 미약하나 0${\sim}$5시에 가장 강하였다. 또한, 낙뢰는 북서 계절풍이 강한 경우에 활발하게 발생되고 있음을 알 수 있었다. 다중뇌와 다지점 낙뢰의 분석결과 평균 다중도는 1.4이고, 평균 다지점 낙뢰는 1.2로 나타났다.
본 논문에서는 Ahn 등이 제안한 다중 컨텍스트 RFID 상호 인증 프로토콜(MCR-MAP)의 보안 취약점을 공격 시나리오를 통해 분석하고 이를 개선한 MCR-MAP을 제안한다. 제안된 프로토콜은 태그가 인증을 시도할 때 정당한 태그 ID와 서버에서 생성한 타임스탬프를 동시에 요구하도록 개선하였다. 그리고 태그가 신임장(Credential)을 생성할 때 서버와 태그가 공유하는 비밀키와 서버에서 생성한 타임스탬프를 XOR 연산한 값을 비밀키로 사용하도록 개선하였다. 이에 따라 제안된 프로토콜은 안전한 상호 인증을 제공하므로 위장 공격에 안전하며, 전방향 안전성을 제공하므로 오프라인 전수 공격에도 안전하다. 본 논문에서는 안전성 분석을 통해서 기존 프로토콜과 제안된 프로토콜의 보안 안전성을 비교 검증하였다.
오류역전파 방법을 이용하는 신경망들은 패턴들의 학습시간이 매우 오래 걸리고 또한 추가학습과 반복학습의 한계를 가지며, 이런 단점을 보완할 수 있는 이진신경망(Binary Neural Network, BNN)이 Aleksander에 의해 제안되었다. 그러나 BNN도 반복학습에 있어서는 단점을 가지고 있으며, 일반화 패턴을 추출하기 어렵다. 본 논문에서는 BNN의 구조를 개선하여 반복학습과 추가학습이 가능할 뿐 아니라, 특징점들까지 추출할 수 있는 다중 판별자를 가지는 삼차원 뉴로 시스템을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 BNN을 기반으로 하여 만들어진 이차원 특징을 가지는 Single Layer Network(SLN)에 귀환회로가 추가되어 특징점들을 누적할 수 있는 삼차원 신경망이다. 학습을 통해 누적된 정보는 판별자의 각 신경세포에 임계치를 조정함으로써 일반화 패턴을 추출할 수 있다. 그리고 생성된 일반화 패턴을 인식에 재사용함으로써 반복학습의 효율성을 높였다. 최종 판정 단계에서는 Maximum Response Detector(MRD)를 이용하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 평가하기 위하여 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였으며, 99.3%의 인식률을 얻었다.
최근 뛰어난 성능의 휴대용 컴퓨터들이 등장하고 무선 통신 기술이 발달함에 따라 이동 컴퓨팅에 대한 관심이 급격히 증가하고 있다. 이동 컴퓨팅에서는 무선 통신이 가지는 통신 대역과 에너지의 제약 때문에 방송 기법을 많이 사용한다. 본 논문은 다수의 데이타를 참조하는 다중 점 질의에 대한 방송 데이타 클러스터링 기법에 대해 기술한다. 방송 데이타의 클러스터링을 통해 사용자는 보다 빨리 필요로 하는 데이타를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 먼저 데이타 친화도와 세그먼트 친화도라는 기준을 제시하며 이에 기반한 클러스터링 방법을 제안한다. 데이타 친화도는 두 데이타 개체가 질의에서 같이 참조되는 정 도를 나타내며, 세그먼트 친화도는 두 데이타 집합(세그먼트)이 질의에서 같이 참조되는 정도를 나타낸다.제안하는 방법은 질의의 수가 증가에도 성능이 크게 저하되지 않는 특징을 지닌다.
자동차 분야에서 저항 점용접의 결함 및 품질을 실시간으로 예측할 수 있는 연구는 원가절감과 고품질 생산을 위한 필수 불가결한 연구 분야라 할 수 있다. 용접 품질은 전단강도와 너깃의 크기에 의해서 결정되며 여러 가지 독립변수에 따라 결과가 달라진다. 실시간 예측시스템을 개발하기 위하여 다중 회귀분석을 실시하여 3개의 독립변수로 두 가지 종속변수를 충분한 통계적 결과로 구하였으나 회귀식에 의한 품질 예측은 정확도를 보장할 수 없었다. 본 연구에서는 다층 신경망 회로를 구축하였다. 10가지의 동저항 변수에 의한 신경망은 3개의 은닉층을 구축하여 실행 함수와 가중치 행렬을 구하였다. 그러나 이 경우, 입력 변수가 너무 많아 실시간 제어에 어려움이 있을 수 있으므로 회귀분석에 의한 3개의 독립변수로 신경망을 구축하였다. 그 결과 모든 시험데이터를 불량, 부분 불량, 양품으로 구분하는데 성공하였다. 따라서 다중 회귀분석에 의해서 구한 3개의 독립변수에 의한 실시간 용접 품질 판정 시스템을 완성할 수 있었다.
본 연구는 공과대학 학생들이 온라인 학습을 진행하였을 때 노트 필기를 병행하며 학습을 하는 경우에 대해 학습 효과 및 만족도, 집중력에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 온라인 학습에서 학습 도구로 사용하기 위한 양식으로 코넬노트를 사용하였다. 설문 조사 결과, 학생들은 온라인 학습에서의 노트 필기가 수업 참여의 성실성, 적극성, 집중력에 도움이 되는 것으로 파악되었다. 통계 분석 결과, 노트 필기 제출 횟수와 학업성취도와의 양의 상관관계를 확인하였으며 단일/다중 회귀분석을 통해서 노트 필기 제출 횟수와 학업 성취도가 통계적으로 유의미함을 확인하였다. 다중 회귀 분석 결과, 평균적으로 학생들의 노트 필기 제출 횟수가 1회 증가할 경우, 이는 중간고사 점수 0.253점, 기말고사 점수 0.287점 상승에 통계적으로 유의미한 것을 확인하였다. 부트스트래핑 회귀분석을 실시한 결과에서도 필기노트 제출 횟수가 성적과도 유의미한 결과를 얻어 단일/다중회귀 분석의 결과가 적정함을 확인하였다. 온라인 상에서 강의를 수강하며 노트를 필기하고 온라인 제출함으로써 온라인 수업에서 학습의 질을 높일 수 있는 수업 전략이 될 수 있음을 확인하였다.
대형구조물의 삼차원위치해석과 변형측정을 하기 위하여 근접사진측량을 이용할 경우 정확도에 가장 큰 영향을 미치는 촬영거리를 접근시켜 다중기법(Multiple Method)에 의해 해석하는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 다중방법에서 제기되는 문제점들을 해결하기 위하여 중복도, 기준점 수와 배치, 촬영거리의 변화에 따른 오차의 영향을 분석하여 그 특성을 파악하고자 하였다. 촬영대상으로는 7m$\times$3m의 평면형의 피사체에 총 225점의 말지점을 고르게 배치하고 중복도와 촬영거리를 변화시키면서 총 143교의 사진을 찰영하였다. 이 사진들에 의한 종ㆍ횡스트립과 블럭을 형성, on-line system으로 개발된 프로그램에 의해 해석하였다. 기준점 수를 감소시킴에 따라 기하학적 오차(simulated error)는 계속 증가 하지만 관측오차(a ctual error)는 감소하다가 다시 증가되고 있으며, 촬영거리의 변화에 따른 오차는 Z방향이 X, Y방향보다도 크게 나타났으며 redundancy를 증가시키면 Z도 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 중복도의 증가에 따른 오차는 중복도 70%전후에서 가장 양호한 결과를 얻었다. 본 연구의 결과에 의하면, 피사체의 크기와 형태에 따라 기준점 배치및 중복도를 적절하게 선택하는 것은 대형구조물해석에 무엇보다 중요하며 촬영거리를 가능한 한 피사체에 근접시켜 다중촬영을 실시하여 처리한다면 주요 구조물의 정밀해석은 물론 변형측정에 널리 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
다중 모달리티 영상정합은 서로 다른 성격의 두 영상의 중요정보를 결합하여 복합적 정보를 얻기 위해 널리 사용되는 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 정합 대상 객체의 초기위치 및 방향에 종속적이지 않고, 낮은 정합오차 범위 내에서의 안정적인 정합을 지원하기 위하여 기존의 표면기반 정합 기법을 개선한 모멘트 정보 및 표면거리 기반의 정합 기법을 제시한다. 제안방법에서는 우선 정합대상객체의 표면 윤곽 점을 추출하고, 이를 기반으로 대상객체의 모멘트 정보를 추출하여, 표면거리 기반 상세 정합 이전에 모멘트 정보를 일치시키는 변환을 수행함으로써, 정합이전 대상객체의 위치 및 방향이 상이한 경우에 있어서도 정합이 안정적으로 수행되도록 한다. 또한 테스트 영상에 대한 표면 대표점 추출 시, 표면 코너추출법을 적용함으로써, 기존 표면 정보 기반 정합기법에서 일반적으로 사용하고 있는 무작위 샘플링 및 일정간격 샘플링에 의한 취약점을 보완한다. 본 논문에서 제안기법의 검증을 위하여 뇌 부위 자기공명단층영상(MRI)과 양자 방출 단층 촬영 영상(PET)을 적용하고, 정합오류율과 정합결과에 대한 2,3차원 가시화 영상의 육안평가를 통하여 정확성 및 안정성 측면을 검증한다.
본 연구는 비축출형 우선순위 2-계층 대기행렬을 다룬다. 각 계층별 고객들은 마코비안 도착과정(Markovian arrival process, MAP)에 의하여 시스템에 도착하고, 각 계층마다 고유의 임계점을 갖는다. 시스템 내에 고객들이 존재하지 않으면 서어버는 유휴해지고 어느 계층이든지 상관없이 계층에 부여된 임계점에 먼저 도달하면 서어버는 서비스를 시작한다. 우선순위가 높은 고객들을 먼저 서비스하는 비축출형 우선순위 서비스규칙을 따른다. 본 연구에서는 각 계층별 고객들의 대기시간분포에 대한 라플라스(Laplace-Stieltjes) 변환과 평균 대기시간을 유도한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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