현재 영상분할은 사용자가 원하는 영상을 분할하고, 분할된 객체에 다른 영상을 합성하는 기술에 대해 많은 연구가 진행되어왔다. 본 논문에서는 점진적 영역병합과 유전자 알고리즘을 이용하여 새로운 반자동 영상 분할방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 사용자가 원하는 객체를 선정한 후, 유전자 알고리즘을 이용해 객체의 경계를 검색한다. 검색된 경계를 기반으로 분수령 알고리즘을 이용하여 사용자가 원하는 객체의 영역을 분할하였다. 분할된 객체에서 불명확한 영역들을 점진적 영역 병합으로 배경과 객체를 분리하였다. 그리고, 알고리즘 개발을 효과적으로 수행하기 위해 GUI기반의 인터페이스를 만들어 사용자가 원하는 값을 적용할 수 있게 하였다. 실험에서는 제한된 방법의 우수성 입증을 위하여 다양한 영상을 분석하였다.
몰입형 고품질 가상 현실 영상 스트리밍을 위한 360도 영상 부호화 및 전송 기술 중 하나로 사용자 시점 기반 타일 스트리밍 기법이 활발히 연구되고 있다. 360도 영상은 용량이 크기 때문에 개별 타일 기반 스트리밍 방법을 사용해 사용자 시점만 보내는 것이 효율적이다. 본 논문은 시점 기반 가상 현실 영상 복호화 시스템을 위한 복호기 적응적 타일 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 클라이언트의 복호기가 최대로 복호화 가능한 해상도를 탐색한 후, 사용자 시점 데이터와 복호기 적응적 타일 클러스터링 알고리즘을 이용해 클러스터화할 복수 개의 사용자 시점 타일들의 목록을 생성한 후, 타일 병합기를 이용해 타일들을 병합하여 클러스터 비트스트림을 생성한다. 이후 클라이언트는 병합된 클러스터 비트스트림들을 복호화한 후 사용자 시점을 생성한다. 제안하는 방법을 이용하면 클라이언트의 복호기 환경에 제약받지 않는 복호화가 가능하며, 제안하는 방법 중 하나인 4K_clustering 방법의 경우 8%의 복호화 속도 개선 효과를 얻을 수 있어 몰입형 고품질 가상 현실 영상을 위한 실시간 타일 스트리밍이 가능하다.
최근 정보기술의 발달과 함께 문자 인식의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 유비쿼터스 시대가 도래하면서 개인휴대용 정보 단말기, 태블릿 PC 등 유비쿼터스 컴퓨팅 장비가 급속도로 대중화 되고 있다. 이에 사람마다 다양한 필체로 인한 문제가 발생하고 있으며, 인식률을 높일 수 있는 문자 인식에 대한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 다중 해상도 병합을 이용한 수정된 적응 공명 이론 신경망을 제안한다. 이는 자율 학습 신경망과 다중 해상도의 관점에서 접근하여 문자 인식 문제에 적용시켜 본 것이다. 노이즈와 문자 특성 정보를 구별하고 인식률을 높이기 위해 고해상도와 저해상도 정보를 같이 이용하는 다중 해상도 병합 방법을 제안한다. 또한, 다중 해상도 병합 방법의 효과를 극대화할 수 있는 적응 공명 이론 신경망의 유사도 측정 방법을 제안하여 기존의 방법보다 우수한 실험 결과를 제시하였다.
자바 바이트코드는 타겟 머신이 아닌 자바 가상머신 상에서 동작된다. 이러한 자바 바이트코드는 바이너리 코드보다 고수준 표현을 사용하고 있어서 대부분의 자바 바이트 코드는 다시 자바 소스 파일로 바꿀 수도 있다. 난독화란 기본적으로 코드를 이해하기 어렵게 만드는 기술을 의미한다. 자바 코드의 보호를 위해서는 난독화가 사용될 수 있다. 그러나 프로그램을 복잡하게 만드는 난독화 기법은 대부분 프로그램의 크기를 증가시키고 실행 속도 또한 느려지게 만드는 원인이 된다. 본 논문에서는 대입문 병합 기법을 이용한 효율적인 자바 난독화 기법을 새롭게 제안한다. 대입문 병합 기법이 적용되면 대입문에 부작용(side effects)이 추가되어 대입문을 이해하기 어렵게 된다. 추가적으로 바이트코드의 크기가 줄어드는 장점도 있다.
치콘의 미생물학적 안전성을 확보하기 위해 50 ppm 이산화염소수와 5 kJ/$m^2$ UV-C 및 2 kGy 전자빔 조사 병합처리에 따른 저장 중 미생물 수 및 품질 변화를 $4{\pm}1^{\circ}C$에서 11일 동안 저장하면서 측정하였다. 이산화염소수와 UV-C 병합처리 후 치콘의 총 호기성 세균 수는 대조구와 비교하여 1.49~2.92 log CFU/g, 효모 및 곰팡이는 1.63~1.78 log CFU/g의 감소를 보였다. 반면에, 이산화염소수와 2 kGy 전자빔 병합처리구의 경우 총 호기성 세균은 저장기간 동안 검출되지 않았으며, 효모 및 곰팡이 역시 11일 간의 저장기간 동안 나타나지 않았다. 이산화염소수와 전자빔의 병합처리는 대조구와 비교하여 치콘의 저장 중 Hunter 색도 값에 부정적 영향을 미치지 않았다. 관능검사에 있어서도 저장기간 동안 대조구와 비교 시 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구결과, 이산화염소수와 전자빔 조사의 병합처리가 치콘의 저장 중 오염될 수 있는 위해미생물의 감소와 외관적 품질유지에 효과적인 살균처리 기술이라고 판단된다.
감귤의 저장 중 미생물학적 안전성 확보 및 품질 향상을 위해 0.5% 푸마르산과 $50^{\circ}C$ 열수 세척처리 후 15, 30 ppmv 이산화염소 가스 훈증 처리하여 $4{\pm}1^{\circ}C$에서 30일간 저장하였다. 푸마르산, 열수 세척처리, 15와 30 ppmv 병합처리 시 접종된 Listeria monocytogenes를 3.5~3.7 log CFU/g 감소시켰다. 또한, 감귤의 병합처리 후 30 ppmv 병합처리구에서 저장 30일 후에 효모 및 곰팡이 수에 있어서 2.54 log CFU/g의 감소 효과를 나타냈고, 대조구와 비교하여 부패율을 48% 낮추는 효과를 보였다. 저장 중 당도, 산도는 대조구와 비교하여 유의적인 차이를 나타내지 않았고, 병합처리는 감귤 시료의 표면 색도에 부정적인 영향을 끼치지 않았다. 따라서 본 연구 결과 이산화염소 가스, 중온 열수 세척, 푸마르산 병합처리는 감귤 시료의 품질에 영향을 끼치지 않으면서 미생물학적 안전성 및 품질을 향상할 수 있는 효과적인 허들기술이라고 판단된다.
본 논문은 한글 모음의 구조적 특징을 이용하여 자연영상에 포함된 한글 문자영역을 검출하는 기법을 제안하였다. 자연 영상을 명도영상으로 변환하고 에지 및 연결요소 기반 방법으로 특징값을 추출하며, 추출된 특징값은 필터링을 수행하여 한글 문자의 특징에 맞지 않는 특징값을 제거하여 한글 문자영역 병합을 위한 후보를 선정한다. 선정된 후보 특징값은 한글 자소 병합 알고리즘으로 하나의 문자로 병합하여 후보 문자영역으로 검출하고, 한글 문자 유형 판별 알고리즘으로 한글 문자영역 여부를 판별함으로서 최종적인 한글 문자영역을 검출한다. 실험결과, 복잡한 배경을 갖고 다양한 환경에서 촬영된 영상에서 한글 문자영역을 효과적으로 검출하였고, 제안한 문자영역 검출 방법은 향상된 검출 결과를 보여 주었다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기법은 클러스터를 형성하여 데이터를 병합한 후 한 번에 전송해서 에너지를 효율적으로 사용하는 기법이다. 본 논문에서는 클러스터 그룹 모델을 이용한 계층적 불균형 클러스터링 기법을 제안한다. 이 기법은 전체 네트워크를 두 개의 계층으로 나누어 클러스터 그룹으로 형성된 2계층의 데이터를 병합해서 1계층으로 보내고, 다시 1계층에서 데이터를 병합하여 기지국으로 보낸다. 이와 같이 제안된 기법은 다중 홉 통신 구조와 클러스터 그룹 모델을 같이 이용함으로써 전체 에너지 소모량을 줄인다. 이러한 방식은 다중 홉 통신이지만 불균형 클러스터를 구축하여 핫 스팟 문제를 어느 정도 해결하고 있다. 실험을 통하여 제안된 계층적 불균형 클러스터링 기법이 이전의 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율이 향상되었음을 보였다.
본 논문은 H.264/AVC의 인트라(Intra) 부호화에서 인트라 예측 모드를 병합하여 부호화 성능을 높일 수 있는 기술에 관한 것이다. 제안하는 기술은 기존의 인트라 부호화에서 예측 모드를 시그널링(Signaling) 하는 방법과 다르게 여러 블록의 예측 모드를 병합하는 방법을 사용하여 예측 모드를 시그널링 한다. 기설정한 경계값 이상의 블록이 주변 블록으로부터 예측된 모드와 같을 경우에는 제안된 방법을, 그렇지 않을 경우에는 기존의 방법을 사용하여 시그널링 하여 인트라 예측 모드 비트량을 줄임으로써 부호화 효율을 높이는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 약 0.05dB의 PSNR(Peak signal to-noise ratio) 증가, 약 1%의 비트율이 감소하였다. 특히 low bit-rate일 경우, 약 0.1dB의 PSNR 증가, 약 1.7%의 비트율이 감소시킴으로써 low bit-rate에서 효과적임을 알 수 있다.
최근의 추천 시스템은 협력적 여과 시스템의 희박성과 초기 평가 문제를 해결하기 위하여 내용 기반 여과 시스템과 협력적 여과 시스템을 병합하는 방법을 사용한다. 협력적 여과 시스템은 부가적인 상품을 예측하기 위해 사용자의 선호도에 대한 데이타베이스를 사용한다. 내용 기반 여과 시스템은 상품의 속성과 사용자의 흥미를 대조함에 의해 아이템을 추천한다. 본 논문에서는 두 가지의 기술을 기계 학습 알고리즘에 응용하고 병합함으로써 사용자의 선호도를 발견하는 방법을 기술한다. 제안된 협력적 여과 방법에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 Naive Bayes 분류자에 의해 분류된 아이템을 기반으로 사용자 군집을 생성하며 내용 여과 기법에서는 연관 피드백에 의해 사용자의 흥미를 추출함으로써 사용자의 프로파일을 생성한다. 제안된 방법은 웹문서에 대해 사용자가 평가한 데이타베이스에서 평가되며 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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