일정 농도의 Pb, Cd 및 Cr이 첨가된 합성 Cu표준시료용액 (RMs)을 ICP로 여러 파장에서 Cu매트릭스 미 보정 검정곡선에 준하여 분석한 결과 모든 원소가 전 파장에서 Cu매트릭스의 영향을 받아 정확도 (Pb 140$\sim$1 090%)가 떨어졌다. Pb, Cd 및 Cr의 각각 일정 농도에 Cu의 농도를 변화시켜 분석한 결과 Cu 0.05 wt/v % (0.05 g/100 mL) 이상을 함유하면 실제 Pb, Cd 및 Cr이 첨가된 농도보다 Cu의 농도가 증가함에 따라 일정함수의 비로 감소하거나 증가하여 Cu매트릭스의 영향이 심함을 볼 수 있었다. Cu매트릭스 보정법에 의한 합성 Cu표준시료용액 (RMs)을 분석한 결과 99.9% 이상의 정확도를 보여주었다.
본 연구는 컴포넌트의 효율적인 검색을 위하여 각 컴포넌트의 코드 정보를 분석하고, 카이제곱 검정 방법을 통하여 분석한 컴포넌트 정보인 term들을 최적화하였다. term의 최적화를 위한 시뮬레이션에서 전체 term 중 약 20%가 제거되었다. 또한 최적화된 term들을 이용하여 term-component 관계를 이용한 매칭, 비매칭 관계 계산을 통하여 term-term 사이의 유의어 매트릭스를 구성함으로써 시소러스를 구축하였다. 시소러스를 통한 검색 결과 최적화 이전의 검색결과와 성능이 비슷하게 나타나 본 연구의 시소러스 구축이 더 효율적임을 알 수 있었다.
360°VR 영상은 카메라에서 촬영된 여러 영상들을 이어 붙이는 작업인 스티칭(Stitching)을 통하여 만들 수 있다. 스티칭은 영상들을 이어 붙이기 위해 각 영상의 특징점을 추출하는 특징점 추출, 특징점간 유사도를 비교하여 유사한 특징점끼리 매칭시키는 특징점 매칭, 특징점 매칭 과정에서 획득한 호모그래피 매트릭스를 이용한 이미지 와핑, 각 영상 간의 부자연스러운 경계선을 제거하는 블렌딩 과정을 거친다. 고품질의 360°VR 영상을 획득하기 위해서는 영상의 개수를 증가시킬 필요가 있고, 이로 인해 스티칭 과정에서 소요되는 시간이 증가한다. 본 논문에서는 카메라 센서 정보를 이용해 유사한 영상끼리 클러스터링하여, 한번에 스티칭이 진행되는 영상의 수를 감소시키고, 멀티 스레드를 이용하여 각 그룹의 스티칭을 병렬적으로 진행한 뒤, 최종적으로 스티칭하여 최종 360°VR 영상을 획득하는 과정을 제안한다.
다언어 문서검색(CLTR; Cross-Lingual Text Retrieval)은 하나의 언어로 질의가 주어질 때, 그 질의의 언어와는 다른 언어로 되어 있는 문서들을 검색하는 정보 검색을 말한다. 본 논문에서는 두 언어 사이의 용어들 간에 부분 매칭을 다룰 수 있도록 하기 위해 퍼지 다언어 시소러스 기반의 다언어 문서검색 시스템을 제안한다. 제안된 다언어 문서검색 시스템에서는 효과적인 추론을 위해 퍼지 용어 매트릭스를 정의하여 이용한다. 정의된 퍼지 용어 매트릭스에서 용어들 간의 모든 관련도가 전이폐쇄 알고리즘을 이용하여 추론함으로써 용어들 간의 묵시적인 링크가 모두 검색에 반영된다. 이에 따라 제안된 방법은 인간 전문가에 좀 더 가까운 정보검색을 수행하여 검색 효과를 높이게 된다.
본 논문에서 개개인의 인증을 위한 그래프 이론을 사용한 손등 표면의 정맥 패턴의 인식을 알고리즘을 제안하였다. 개인 고유의 손 정맥 패턴의 데이터이미지를 사용하여 우리는 기대되는 응답의 측정을 위한 그래프 이론의 틀 내에서 매칭 알고리즘을 사용했다. 전처리과정을 통해 캡쳐된 이미지는 좀 더 날카롭고 명료하게 변환하였으며 세선화하였다. 세선화 후 이 이미지는 다시 정규화하여 노드와 에지셀을 갖춘 그래프를 만들었다. 이 정규화된 그래프는 인접 매트릭스를 만들 수 있었으며, 개개인의 정맥 패턴으로 부터 각각의 인접 매트릭스는 달랐다. 우리는 개인의 정맥 패턴은 실험을 통해 생체인식의 새로운 방법으로 접근할 수 있었다.
정보통신기술의 발달로 인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 패션/코디 쇼핑몰의 개수가 증가함에 따라 소규모 쇼핑몰 운영자들은 자신의 사이트에 방문자를 늘이기 위하여 첫 페이지에 다양한 이벤트나 어울리는 상의-하의로 치장을 하게 된다. 운영자는 매일 혹은 며칠에 한번 씩 첫 페이지의 내용을 수작업으로 바꾸어서 방문자에게 항상 신선한 느낌으로 상품을 소개한다. 온라인 패션 쇼핑몰에서 판매하는 다양한 상품들에 대하여 상의와 하의의 어울리는 정도를 자동으로 계산하여 표기할 수 있다면, 첫 페이지의 장식을 도와줄 수 있을 뿐 아니라 오프라인에서의 점원에 의한 추천을 대신하여 사용자들의 연계 구매에도 한층 편리할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 코디 전문가가 상의-하의 의류에 대하여 휴리스틱에 의한 어울림 값을 속성별 매트릭스 형태로 등록하여, 실제 의류들에 대하여 상의-하의 의류를 자동 매칭해주는 시스템을 설계하고 구현하였다.
인터넷 환경의 발달로 인해 컴퓨터 산업분야에서는 각 컴퓨터 시스템과 멀티미디어 기기들 상호간의 색 정보 처리의 호환성을 필요로 하게 되었다. 이에 따라 제안된 standard RGB (SRGB) color space는 각 컴퓨터 시스템 및 기기들 간에 명백하고 효율적인 하나의 단일 color space로 색 정보가 표현될 수 있게 하였다. 한편 칼라 디스플레이 모니터에서의 색재현에 있어 궁극적인 목적은 원 화상의 색과 동일한 색으로 화상을 재현하는 것으로 인간 시각 특성을 고려한 색 재현이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 인터넷 환경의 비표준 모니터 상에 화상을 재현함에 있어 sRGB 표준과의 차이에 의해 발생되는 좌표적 색도 오차를 정정 매트릭스를 사용하여 색도 오차가 저감되는 보정 방법을 제안하였다. 또한 모니터 주변 밝기에 따른 시각 특성 변화에 따라 인지되는 콘트라스트의 변화에 대한 상관관계를 유도함으로써 그 변화를 보정할 수 있는 방안도 함께 제안하였다.
최근 통합교통서비스(Mobility-as-a-Service)의 개념을 도입하여 이용자들의 이동성과 접근성을 향상시키고자 하는 연구가 진행되고 있다. 특히 카셰어링, 택시 등 에 대해 수요와 공급에 따라 지역을 구분하여 가격을 책정하는 유동적인 가격 책정 전략을 도입하여 단일 요금제가 가지는 서비스 기피 등의 문제를 해결함과 동시에 기업과 운전자들의 수익성에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것으로 기대되고 있다. 본 연구에서는 승객과 운전자간의 배차거리, 승객의 운행거리, 승객의 목적지에 대한 HDBSCAN 알고리즘을 통해서 정밀하게 인식된 수요 밀집지역, 승객과 운전자가 생각하는 선호가격을 고려하여 승객과 운전자의 입장에서 Matching Matrix를 생성한다. 이를 조합하고 보상에 반영하여, 강화학습이 더욱더 현실적인 유동적인 가격 책정전략을 도출할 수 있는 새로운 방법론을 제안한다.
본 논문에서는 손가락 면의 영상으로 개인 식별이 가능한지를 실험하고 그 결과를 제시하였다. 이를 위하여 구배치(gradient)를 산출할 수 있는 오퍼레이터인 FFG 마스크(Facet Function Gradient mask)를 사용하고, F-알고리즘이라 명명한 새로운 방법으로 매칭 처리를 하였다. 이 알고리즘에서 손가락 면의 영상을 일정한 크기의 부영역(subregion)으로 나누고, 부영역은 다시 일정한 크기의 패치(patch)들로 나눈다. 각 패치에 같은 크기의 FFG 마스크들을 컨벌루션시키고, 마스크 별로 하나의 수치를 얻는다. 이들 수치를 특징매트릭스(feature matrix)로 삼고, norm에 의하여 동일인 여부를 판정한다. 두 개의 손 영상이 동일인의 것인 경우와 그렇지 않은 경우에 FFG 컨벌루션 수치 차 제곱 총화의 분포를 관찰한 결과 뚜렷한 차별성을 보였다. 이것은 손가락 면 영상의 식별 능력을 입증하는 결과이다. 100명의 손 영상을 5벌씩 촬영한 500장의 영상을 F-알고리즘에 의하여 실험한 결과 95.0%의 개인 식별률을 얻었다. 이러한 식별 능력과 식별률에 비추어 손가락 면(finger face)은 다른 biometric들과 대등한 수준으로 개인 식별을 위한 biometrics의 하나로 손색이 없음을 말할 수 있다
최근 창업생태계 연구는 다양하게 진행되고 있다. 창업생태계는 창업가, 정부, 인프라 등 다양한 요소로 구성되어 있고 이러한 요소는 상호작용하면서 경제발전에 이바지한다. 본 연구의 목적은 IPA(importance-performance analysis) 방법을 활용하여 창업자를 대상으로 중요도 및 성취도 차이를 분석하였다. 이를 바탕으로 창업생태계 구성요소의 중요도와 현재 수준을 파악하여 정책적 시사점을 제시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 창업자들의 중요도 순위는 ①창업지원 프로그램(4.43) ②창업자금조달(4.39) ③시장진입용이성(4.30)순으로 나타났다. 성취도 순위는 ①창업지원프로그램(3.81) ②회사설립의 용이성(3.76) ③창업지원기관지원(3.66), 창업자금 조달(3.66) 순으로 높게 나타났다. 창업생태계의 모든 요소는 중요도가 성취도보다 높게 나타났다. 이는 한국의 창업생태계 구성요소는 중요하게 인식되고 있으나 창업자들에게 성취도 측면에서 크게 작용하지 못하는 것을 의미한다. 또한, 중요도-성취도 매트릭스에서 가장 개선순위가 높은 요인은 「창업 실패 시 안전망」, 「실패수용문화」, 「시장진입 용이성」, 「창업 후 생존 용이성」, 「출구용이성」 순으로 나타났다. 본 연구에서는 창업생태계의 발전을 위하여 사회안전망 구축, 창업 실패 문화 인식개선, 성공창업자 매칭, 성장단계별 스케일업 지원 강화, 신사업분야 규제 완화, 투자회수 전략 다양화 등의 개선방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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