본 논문은 조명의 변화가 심한 영상에서 손 형태를 안정적으로 인지하는 기법에 관한 것이다. 제안한 방법은 HSI 색상공간에서 색상(Hue) 및 색상 기울기(Hue-Gradient)를 기반으로 정의된 배경모델을 구축하고, 실시간으로 입력되는 영상과의 배경차분(background subtraction)기법을 이용하여 배경과 손을 구분한다. 추출된 손의 영역으로부터 18가지의 특징요소를 추출하고 이를 기반으로 다중클래스 SVM(Support Vector Machine) 학습 기법을 사용하여 손의 형태를 인지한다. 제안 기법은 색상 기울기를 배경 차분에 적용함으로써, 조명 환경이 배경 모델의 조명과 다르게 급격한 변화가 이루어졌을 때도 안정적으로 손의 윤곽정보를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 실시간 처리를 저해하는 복잡한 손의 특성정보 대신, OBB의 크기에 대하여 정규화된 두 개의 고유값과 객체 기반 바운딩 박스(OBB)를 구성하는 16개 세부 영역에서의 손 윤곽픽셀의 개수를 손의 특성정보로 사용하였다. 본 논문에서는 급격한 조명 변화 상황에서 기존 RGB 색상요소를 기반으로 하는 배경차분법과 색상을 기반으로 하는 배경차분법, 본 논문에서 제안하는 색상 기울기 기반 배경 차분법의 결과를 비교함으로써 제안 기법의 안정성을 입증하였다. 6명의 실험대상자의 1부터 9까지의 수지화 2700개의 영상으로부터 손 특성 정보를 추출하고 이에 대하여 훈련을 통한 학습 모델을 생성하였다. 학습모델을 기반으로 실험자 6인의 손 형태 1620개의 데이터에 대하여 인지 실험을 실시하여 92.6%에 이르는 손 형태 인식 성공률을 얻었다.
최근 가상현실 기반의 콘텐츠들이 늘어나면서 이미지 Stitching 기술의 사용이 증가하고 있다. 이미지 Stitching이란 고해상도 이미지 및 넓은 시야(Wide Field of View)의 이미지를 생성하기 위해 다중의 영상을 정합하는 방법이다. 이런 이미지 Stitching은 하나의 카메라로부터 생성되는 영상의 한계를 넘어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이미지 Stitching은 다중의 영상을 정합하기 위해 특징 점 및 대응점을 검출하고 RANSAC 알고리즘을 이용하여 영상간의 변환관계(Homography)를 계산한다. 일반적으로 변환관계 계산을 위해 대응점들이 필요하다. 그러나 대응점들에는 변환관계에 대한 잘못된 가정이나 오류로 인해 발생할 수 있는 다양한 유형의 노이즈(Noise)가 포함되어 있다. 이러한 노이즈는 변환관계를 정확히 예측하는 방해 요인이 된다. 이처럼 일반적으로 사용되는 대응점 매칭(Matching) 방법들은 잘못된 대응점들을 매칭할 수 있는 경우가 발생하기 때문에 모델 파라미터의 예측을 방해하는 대응점(Outlier)로부터 정확한 변환관계를 구축하기 위해 RANSAC 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘에 사용되는 대응점 관계 정보를 이용하여 좀 더 정확한 대응점(Inlier)을 추출하고 정확한 변환관계를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 대응점 관계 정보는 이미지 매칭에 사용되는 대응점 간의 거리 비율을 사용하며, 본 논문은 기존 RANSAC 알고리즘과 같은 성능을 유지하면서 처리 시간을 단축시키는데 있다.
소프트웨어 스트리밍은 프로그램 설치 및 실행을 위하여 서버로부터 프로그램 전송이 진행중인 동안에도 컴퓨터 상에서 미설치 소프트웨어의 실행이 즉각적으로 이루어지도록 하는 기능이다. 본 논문에서는 네트워크를 통하여 컴포넌트들의 자동 설치 기능들을 제공하며 프로그램 및 데이터 파일을 스트리밍하고 실행해주는 Software On-Demand(SOD)스트리밍 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 효용성을 입증하기 위하여 리녹스 상에서 즉각적인 소프트웨어 실행 환경과 함께 사용자가 소프트웨어 다운로드와 인스톨 작업에서 완전하게 벗어날 수 있도록 하는 SOD 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 SOD 시스템은 복잡하고 실패하기 쉬운 설치 작업으로부터 사용자의 수고를 경감시키며 사용자가 UI 윈도우 또는 웹 브라우저를 통하여 look-and-click 의 대화식 조작에 의해 여러 제품들을 쉽게 사용할 수 있도록 해주기 때문에 소프트웨어 개발자는 SOD 시스템에 기반한 가상 실행환경을 통하여 소프트웨어 제품을 광고하고, 전파할 새롭고 강력한 수단을 지원받게 된다. 또한 본 논문에서는 리녹스 상에서 두 가지 SOD 스트리밍 실험 환경을 구축한 후 성능평가 실험 결과에 대한 분석을 통해 향후에 SOD 시스템에 적용할수 있는 두 가지의 성능 개선 방법 AIA(Application Initation Accelerator), SPP(Statistical Predictor Prefetching)를 제안한다.
현재 위성정보 활용은 데이터 중심의 과학적 연구를 위주로 하고 있어 위성정보 처리나 응용 시스템에 대한 연구나 기술 개발은 미흡한 실정이다. 특히 위성영상정보는 다른 분야에 비하여 대용량의 정보 처리와 전문 분석 기능을 요구하기 때문에 응용 시스템 개발을 위한 연구의 필요성이 점점 부각되고 있다. 한편 정보시스템 분야에서는 웹 기반 표준과 클라우드 컴퓨팅 환경 뿐만 아니라 프레임워크 등과 같은 내용들이 적용상의 장점과 실질적인 수요에 근거하여 부각되고 있다. 이 연구에서는 오픈소스 클라우드 컴퓨팅 환경인 오픈스택(OpenStack)과 전자정부 표준프레임워크를 기반으로 하여 위성정보 처리기능을 제공하는 웹서비스 시스템을 시험 구현하였다. 처리 기능은 서로 다른 웹 서비스 시스템 간에 상호 운영이 가능하도록 GeoServer에서 지원하는 WPS를 적용하였다. 이러한 클라우드 기반 웹 서버 구축에 따라 운영되는 클라이언트 측도 HTML 5와 JQuery, OpenLayers와 같은 오픈소스를 적용하여 구현하였다. 이 연구의 결과는 추가적인 현장 적용 실험과 수요자 요구 기능 추가 실험 등을 거쳐 클라우드 컴퓨팅 환경과 전자정부 표준프레임워크, 공간정보 처리 표준 사양들이 복합적으로 요구되는 위성정보 분석 처리 시스템 구현을 위한 참고 모델로 이용될 수 있다.
본 연구는 2003년도에 전국적으로 구축된 "교통(도로)분야 기본지리정보" 중 도로 기본지리정보의 최신성을 확보하기 위해서 경제적이고 신속 정확한 차량이동측량 취득방법을 이용한 도로 기본지리정보의 갱신방안을 통해 기본지리 정보의 활용성을 극대화하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 대전시와 평택시를 대상으로 차량에 DGPS를 탑재한 차량 이동 측량방법을 이용하여 데이터를 획득하였고, 현장측량 성과와 기존 성과와의 검증은 선형 및 점형 요소의 정확도를 이용하였다. 검증 결과 인근 상시기준점들과의 거리가 가깝고 지형조건상 수신 상태가 양호한 대전지역의 경우는 1/5,000 수치지도에서 정하는 오차범위보다 그 오차가 작았으나. 상시기준점들과의 거리가 멀고 수신율이 좋지 않은 평택지역의 경우는 오차 한도를 넘는 결과를 보였다. 본 연구 결과 GPS 상시기준점과의 수신율을 분석한 후, 위성상태가 양호하지 않은 구간에 대해서는 후처리방식이나 Total Station 측량을 병행하여야 하며, 이동측량의 정확도를 확보하기 위해서는 각 기관들의 상시기준점을 공유하고, 이를 활용할 수 있는 추가 연구가 필요함을 알 수 있었다.
최근 건강과 위생에 대한 소비자의 의식 향상으로 인해 농수축산 분야를 비롯한 식품의 가공 유통 분야에서도 식품의 안전성 확보를 위한 시험 검사가 실시되고 있고, HACCP과 같은 식품안전관리 프로그램의 조기 도입을 유도하고 있어 식품중독균에 대한 검사량이 증가하고 있다. 이에 따른 신속, 정확하고 대량의 시료를 처리할 수 있는 식품중독균 검사의 필요성이 증가되고 있다. 국내 식품 미생물의 확인시험방법은 전통적인 미생물 동정법인 그램 염색 등과 같은 형태학적 특성과 생화학적 분석에 의해서 주로 확인되는데, 확인 과정이 복잡하고 장시간이 소요된다. 이를 극복하기 위한 새로운 미생물 동정법인 MALDI-TOF 질량분석기반 미생물 동정법을 식품의 식품중독균 검사에 적용하기 위해 식품공전에서 주로 검사하는 식품중독균 10종에 대한 질량 패턴 데이터를 국내 질량분석 데이터베이스인 MicroID에 적용하였다. 표준 균주와 식품중독균이 검출된 시료에서 분리한 균으로 비교했을 때 질량분석기반 미생물 동정은 현재 사용되고 있는 생화학적 분석결과와 일치한 결과를 보여주었다. 또한, 식품중독균을 포함한 국내 미생물 균주를 이용해서 구축한 데이터베이스, MicroID는 기존의 상용화된 해외 MALDI-TOF 질량분석 데이터베이스 Biotyper와 동등 이상의 정확도를 나타내었다. 국내 식품관련 미생물에 대한 질량스펙트럼을 추가하여 데이터베이스를 지속적으로 확장시키면 신속 정확한 미생물 동정법으로 자리매김할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 BrDSR(Drought Stress Resistance in B. rapa) 유전자의 기능을 명확히 밝히고, 배추에서 건조 스트레스 반응 유전자들을 분석하는데 있다. 내혼계배추('CT001')와 BrDSR 완전장(438bp의 오픈리딩프레임)을 지닌 pSL100 vector를 재료로 아그로박테리아를 이용한 배추 형질전환을 수행하였다. PCR 분석을 통해 4개체의 형질전환체를 확보하였고, 이들의 BrDSR 발현량은 건조 스트레스 조건에서 비형질전환체 대비 약 1.9-3.4배 정도 더 큰 것으로 분석되었다. 또한 표현형 분석에서도 BrDSR이 과발현된 형질전환체들은 건조 스트레스에 저항성을 보이며 정상적인 생장을 하였다. 기 구축된 건조 스트레스 반응 유전자의 상호발현 네트워크를 기반으로 BrDSR과 밀접한 관련이 있는 유전자들을 분석하기 위해 B. rapa 135K cDNA microarray 데이터를 분석하였다. 그 결과, 환경 스트레스와 관련하여 식물체에서 잎의 노화와 자가소화에 관련된 것으로 보고된 'dark inducible 2(DIN2, AT3G60140)'와 'autophagy 8h(ATG8H, AT3G06420)' 유전자가 확인되었다. 위 결과들을 근거로 BrDSR 유전자는 건조 스트레스에 대한 저항성 향상에 중요한 역할을 할 것으로 판단되었다.
본 연구는 도시의 미시적 요소들과 보행량과의 상관관계를 도출하는 것을 목적으로 한다. 보행을 촉진시키는 미시적 요소로 밀도, 다양성, 네트워크 구조, 접근성, 필지 및 건축물 형태, 건축물 전면부 형태 등의 요소를 중심으로 접근했다. 특히, 밀도, 다양성, 접근성 등은 Cervero and Kockelman(1997)의 3Ds(Density, Diversity, Design)와 Ewing et al(2008)이 추가한 2Ds(Distance to Transit, Destination Accessibility)와 관련이 깊은 개념으로 이들은 보행을 촉진시키는 것으로 잘 알려져있다. 이러한 분석을 위해서 2010 서울시 유동인구조사 자료 중 서울시 내 강북지역의 종로구와 중구를 중심으로 분석을 수행하였다. 종로구와 중구 내 보행량을 측정한 지점 1,028개소를 중심으로 반경 500m의 미시적 요소들을 조사하여 데이터를 구축하였다. 분석결과, 기존의 보행량 촉진에 효과적인 요소들인 밀도, 다양성, 접근성 등은 종로구와 중구의 상황에도 유효했다. 또한 건축물의 1층부 형태와 건축물 전면 공간의 형태 역시도 보행량에 유의미한 영향을 주는 것을 도출할 수 있었다. 연구결과는 추후 보행량 촉진을 통한 지속가능한 도시, 회복력 있는 도시 조성의 기초자료가 될 수 있을 것으로 기대된다.
품사부착말뭉치는 품사정보를 부착한 말뭉치를 말하며 자연언어처리 분야에서 다양한 학습말뭉치로 사용된다. 학습말뭉치는 일반적으로 오류가 없다고 가정하지만, 실상은 다양한 오류를 포함하고 있으며, 이러한 오류들은 학습된 시스템의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 다소 완화시키기 위해서 본 논문에서는 XGBoost와 교차 검증을 이용하여 이미 구축된 품사부착말뭉치로부터 오류를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 오류가 포함된 품사부착말뭉치와 XGBoost를 사용해서 품사부착기를 학습하고, 교차검증을 이용해서 품사오류를 검출한다. 그러나 오류가 부착된 학습말뭉치가 존재하지 않으므로 일반적인 분류기로서 오류를 검출할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 매개변수를 조절하면서 학습된 품사부착기의 출력을 비교함으로써 오류를 검출한다. 매개변수를 조절하기 위해서 본 논문에서는 작은 규모의 오류부착말뭉치를 이용한다. 이 말뭉치는 오류 검출 대상의 전체 말뭉치로부터 임의로 추출된 것을 전문가에 의해서 오류가 부착된 것이다. 본 논문에서는 성능 평가의 척도로 정보검색에서 널리 사용되는 정밀도와 재현율을 사용하였다. 또한 모집단의 모든 오류 후보를 수작업으로 확인할 수 없으므로 표본 집단과 모집단의 오류 분포를 비교하여 본 논문의 타당성을 보였다. 앞으로 의존구조부착 말뭉치와 의미역 부착말뭉치에서 적용할 계획이다.
객체지향 설계는 상속 및 은닉과 같은 개념이 도입되어 소프트웨어 개발 생산성 및 품질 향상을 가져다 주었다. 하지만 소프트웨어의 크기가 커지게 되면 이를 구성하는 객체의 수가 증가하고 이에 비례하여 상속 또는 호출과 같은 객체간 결합관계가 증가한다. 또한 이러한 객체간 결합관계는 객체지향 소프트웨어의 복잡도와 밀접한 관계를 갖고 있는데 다수의 결합관계는 소프트웨어의 복잡도를 높이어 결국에는 소프트웨어 품질저하로 이어지게 된다. 그래서 소프트웨어 개발 분야에서는 컴포넌트 기반의 설계와 같은 방법을 통하여 객체간 결합관계를 명확히 함으로써 소프트웨어의 품질을 높이려는 노력이 진행되고 있다. 또한 객체 품질 메트릭을 정의, 산출하여 소프트웨어의 품질을 측정하고 이를 활용하여 높은 품질의 소프트웨어가 될 수 있는 방법들을 찾는 연구가 함께 진행되고 있다. 이러한 연구의 일환으로 본 연구는 컴포넌트와 같은 시스템 분해 관점에서 객체 상호간 결합링크 속성의 분석을 통하여 서브시스템 분해를 위한 기초자료를 구축하고자 한다. 이전까지의 연구들이 개별객체를 평가하고 수치화하여 이를 누적하는 방식이었다면 이번 연구는 소프트웨어 복잡도와 밀접한 관계가 있는 객체간 상호간의 링크결합관계를 분석 대상으로 선정하고 객체간 링크의 속성분석 및 결합강도 예측에 기계학습을 활용한 새로운 관점에서의 소프트웨어 분석 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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