위성영상 자료는 도시의 물리적 확장을 분석하는데 있어 매우 유용하게 활용된다. 도시의 물리적 확장은 도시의 토지이용과 밀접하게 관련되어 있으며, 지속가능한 도시성장을 위해서는 토지이용을 중심으로 한 지속적인 성장관리가 필수적이다. 그러나 위성영상을 이용한 도시 토지이용의 분류는 우선 그 기준이 사용자의 관점에 따라 다르고 영상 해상도 등에 따라서도 그 기준이 달라질 수 있다. 따라서 도시 확장 분석을 위해서는 다중시기의 위성영상 및 항공사진을 이용하여 토지이용의 분류를 시행하고, 시기별 토지이용의 변화와 영상을 분석함으로써 확장의 형태와 패턴을 파악하여, 이를 기반으로 향후의 도시 확장을 예측할 수 있는 모델 개발이 가능해진다. 그러므로 본 연구에서는 도시 확장 예측모델 개발의 전 단계로써 다양한 공간 해상도를 지닌 원격탐사 자료의 국내외 분류기준의 검토를 통해, 원격탐사 자료를 이용한 토지이용 분류기준을 도시확장 분석의 측면에서 설정하고자 한다.
본 논문은 CPN(Colored Petri Nets)을 이용한 Honypot 모델의 설계 및 구현에 관한 것이다. 제안된 Honeypot 모델은 해커의 침입을 능동적으로 유도하고 침입을 탐지 및 행동패턴의 파악을 위해 보안커널 모듈과 유도된 해커의 활동을 위한 가상 모듈로 구성되어 있으며, CPN을 이용한 모델과 기존의 Denning 모델 및 Shieh 모델과 비교 분석하였다. 본 논문에서 제안된 CPN을 이용한 Honeypot 모델은 침입패턴의 특성에 대한 분류가 가능하고, 침입패턴의 모델링과 패턴매칭 과정의 모델링이 가능하며. 다중 호스트를 통한 DDoS 공격의 탐지가 가능하고, 마지막으로 침입패턴의 분석을 위한 학습모델의 기반 제공이 가능하다.
최근 토목, 기계 및 항공 분야에서 구조물의 안전성 및 적정 성능 수준 확보를 위하여 구조물의 결함 및 노후화에 의한 성능저하 등을 상시적으로 모니터링하기 위한 관심이 높아지고 있다. 실제 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능한데, 복합 손상을 단일 모드 계측 시스템으로부터 진단하기는 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 모드 계측 시스템을 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 모드 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 모드는 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역의 구조 응답을 계측하며, 두 번째 모드는 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스와 유도 초음파의 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법 중 확률론적 신경망 기법에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 배관 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 실험을 수행하였다.
실세계에서 존재하는 대부분의 지식은 다양한 패턴들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 사례베이스 추론(Case-Based Reasoning : CBR)에서 다중의 의미를 갖는 불확실한 지식을 쉽게 표현할 수 있는 러프 집합을 이용하여 지식의 함축의 의미를 갖는 지식을 간략화하는 방법을 제안한다. 전문가의 지식 구조를 명확화 하는데는 많은 노력이 필요하고 지식획득의 병목현상이 일어난다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 많은 사례의 수를 러프 집합의 성질을 이용하여 사례를 동치 클래스로 분류하여 사례의 수를 감소하므로써 CBR의 기능을 향상시킨다.
감정은 학습능력, 행동, 판단력 등 삶의 많은 부분에 영향을 끼치므로 인간의 본질을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 감정은 개인이 느끼는 강도가 다르며, 시각 영상 자극을 통해 감정을 유도하는 경우 감정이 지속적으로 유지되지 않는다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 총 4가지 감정자극(행복, 슬픔, 공포, 보통) 시 생체신호(뇌전도, 맥파, 피부전도도, 피부 온도)를 획득하고, 이로부터 특징을 추출하여 분류기의 입력으로 사용하였다. 감정 패턴을 확률적으로 해석하여 다른 공간으로 매핑시켜주는 역할을 하는 Restricted Boltzmann Machine (RBM)과 Multilayer Neural Network (MNN)의 은닉층 노드를 이용하여 비선형적인 성질의 감정을 구별하는 Deep Belief Network (DBN) 감정 패턴 분류기를 설계하였다. 그 결과, DBN의 정확도(약 94%)는 오류 역전파 알고리즘의 정확도(약 40%)보다 높은 정확도를 가지며 감정 패턴 분류기로서 우수성을 가짐을 확인하였다. 이는 향후 인지과학 및 HCI 분야 등에서 활용 가능할 것으로 사료된다.
시스템의 동작특성을 표현하는 퍼지 규칙들은 퍼지 클러스터링 기법에 매우 의존적이다. 만약, 클러스터링 기법의 분류 능력이 개선된다면, 그들에 의해 생성되는 퍼지 규칙과 식별되는 파라미터들이 보다 정밀해 질 수 있으므로 시스템의 성능이 개선될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 분류능력이 강화된 새로운 계층 구조 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 데이터 사이의 통계적 특성과 상관성을 고려하여 보다 정확하게 데이터들을 분류할 수 있도록 2개의 클러스터의 구조를 갖는다. 또한, 본 논문은 차분 데이터를 이용하여 원형 데이터의 패턴이나 규칙들이 명확하게 반영될 수 있도록 하며, 각각의 차분 데이터들의 다양한 특성을 고려할 수 있도록 다중 퍼지 시스템을 구현한다. 마지막으로, 제안된 기법들의 유효성을 다양한 비선형 시계열 데이터들의 예측을 통해 검증한다.
최근 XML 저장 기법, 질의 최적화, 인덱싱 등의 XML 관련 기술이 활발히 연구되고 있다. 이와 관련하여 하나의 DTD나 XML Schema로 정의된 고정 구조를 공유하는 문서 집합이 아니라 다양한 구조를 가진 문서 집합인 경우 다중 문서간의 구조적 유사성이나 차이점 등을 파악할 필요가 있다. 예를 들어 서로 다른 사이트나 문서 관리 시스템에서 도출된 문서들을 합병하거나 분류할 필요가 있을 때, 문서를 처리하기 위해 공유 구조를 발견하는 일은 매우 중요하다. 본 연구에서는 다양한 문서들의 구조를 구성하는 경로들간의 유사성을 파악하기 위해 기존의 순차패턴 마이닝 알고리즘(1)을 변형하여 두 XML 문서간 최대 유사 경로를 추출한다. 몇 가지 실험을 통해 본 논문에서 제안한 변형된 순차패턴 마이닝 알고리즘이 두 문서간의 최대 유사 경로를 찾아내고 또한 두 문서간의 정확한 공유 경로 및 최대 유사 경로를 정확히 찾을 수 있음을 보인다. 또한 실험 결과 분석을 위해 최대 유사 경로를 기반으로 정의된 유사성 척도가 XML 문서를 정확하게 분류할 있음을 보인다.
본 논문에서는 문서 자동 인식 시스템에서 다중 카테고리로 모호하게 인식되어 질 수 있는 조합 심볼을 하나의 메타 심볼로 간주하고, 이 심볼을 fuzzy set theory에 기초를 두어 분석을 하였다. 분석 과정에서는 메타 심볼이 갖는 프리미티브들의 기울기와 길이, 프리미티브들간의 연결 및 프리미티브의 위치등의 어트리뷰트들을 이용하였다. 모호성을 내재하고 있는 메타 심볼들을 ACS(Ambiguous Category Set)의 원소로 간주하였으며, ACS의 원소들은 모호성의 원인을 제공하는 부분패턴들을 공동으로 포함하고 있다. 부분패턴을 구성하고 있는 프리미티브를 분리하여 어트리뷰트 값을 측정하고, 정의한 MF(Membership 함수)의 파라메터로 사용하였다. MF에서 얻어진 MFV(Membership Function Value)는 모호한 메타 심볼이 어떤 카테고리로 분류될 수 있는지를 나타내도록 하였다.
본 논문에서는 지능형 인식 기술인 RBFNNs 패턴분류기와 추적 기법인 Particle Filter를 융합한 다중 객체 추적 시스템을 설계한다. 여러 객체가 동시에 존재하는 상황에서 각각의 객체를 개별적으로 추적하기 위해 추적 기법에 인식 알고리즘을 추가하였다. 학습 데이터는 다양한 상황에서 정확한 인식 결과를 확인하기 위해 정면, 좌, 우측 데이터를 사용하였으며, 테스트 영상에서 검출된 얼굴 이미지를 테스트 데이터로 사용하였다. 추적 알고리즘인 Particle Filter를 사용하여 검출된 객체의 추적을 수행하며, 인식 결과를 바탕으로 다양한 객체에 대하여 개별적인 추적을 수행한다.
본 논문에서는 글라스 인쇄형 안테나의 최신 설계 방법에 대해 기술하였으며, 제안된 설계 방법을 이용한 차량 글라스 안테나의 설계 예제를 보여주었다. 먼저 현재 사용되고 있는 차량용 안테나들을 조사하고 각 안테나의 장 단점을 확인하여 글라스 인쇄형 안테나의 필요성을 살펴보았으며, 차종에 따른 글라스 인쇄형 안테나의 제한 사항과 설계 시 우선시 되어야 할 설계 목표를 제시하였다. 다음으로 안테나의 설계 방법을 사전 준비 단계, 성능 최적화 단계, 양산 최적화 단계로 분류하고, 각 단계의 세부적인 절차를 검토한 후, 제시된 설계 방법을 이용하여 설계된 FM 라디오 수신을 위한 RV용 단일 쿼터 글라스 안테나와 세단용 다중 리어 글라스 안테나의 설계 예제를 살펴보았다. RV용 단일 쿼터 글라스 안테나는 안테나의 복사 이득이 최대가 되도록 안테나를 최적화하였고, 반무반사실에서 반사 손실과 복사이득의 성능을 측정하였다. 세단용 다중 리어 글라스 안테나는 두 안테나의 복사 패턴으로부터 채널, 용량이 최대가 되도록 안테나를 최적 설계하였으며, 반무반사실 측정과 함께 약전계 측정을 통해 두 안테나의 상관계수를 계산하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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