현재 Direct Georeferencing은 지난 10여년 적용되어오던 GPS-항측의 단점인 항공사진의 6개 외부표정요소중 단지 투영중심의 위치만 제공하던 약점을 극복하고 실무에 보편적으로 적용되고 있는 실정이다. 이의 가장 큰 장점은 지상기준점 측량작업의 절감내지는 이를 완전히 생략할 수 있다는 점이다. 본 본문은 상용의 GPS/IMU 를 이용하여 외부표정요소 결정에 대한 실힘 결과를 소개하였다. 실힘을 위하여 사진축척 1:5,000의 대축척과 1:20,000의 중축척으로 촬영한 관측자료를 처리하여 사진축척의 변화를 고려한 외부표정요소 결정의 정확도 및 결합블럭조정의 특성 등 다양하고 의미 있는 결과들을 도출하였다.
본 논문은 기존의 TPEG, UTIS, DSRC 등의 교통 정보 시스템들의 문제점을 극복할 수 있는 사용자 기반의 교통정보시스템을 제안한다. 기존의 보편화된 서비스인 TPEG은 단방향 서비스로 하나의 정보 제공자에 위한 교통정보의 한계가 문제가 되고 있다. 또한 경찰청을 중심으로 하는 UTIS는 기존과는 다른 단말기를 요구하므로 지자체의 관용차나 택시 등으로 한정적인 사용자가 이용하고 있어서 전국적으로 모든 도로의 교통 정보를 수집하기에는 제한적이다. 따라서 보편화되고 있는 스마트폰 및 모바일 내비게이션 프로그램을 기반으로 사용자가 참여하는 교통정보 시스템을 구축하면, 더욱 더 많은 데이터를 수집하여 전국적으로 자세한 교통 정보를 제공할 수 있게 된다. 하지만 새로운 시스템에서는 실시간으로 늘어나는 대용량 교통데이터가 문제가 될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 일반적인 튜플 단위의 데이터 처리 시스템을 사용하지 않고, 블록단위로 데이터를 처리하는 새로운 교통정보 데이터저장 관리자를 설계하고 기존 상용 DBMS와 비교 평가하였다.
최근 ICT분야가 다양한 환경에서 사용되면서 지속가능한 농업 환경에서는 ICT 기술들을 활용하여 농작물별 병충해 분석, 농작물 수확시 로봇 사용, 빅 데이터로 인한 예측 등이 가능해졌다. 그러나, 지속 가능한 농업 환경에서는 자원의 고갈, 농업 인구 감소, 빈곤 증가, 환경 파괴 등을 해결하기 위한 노력이 꾸준히 요구되고 있다. 본 연구에서는 지속 가능한 농업 환경 기반의 농작물의 생산 비용 감소 및 효율성을 증가하기 위한 인공지능 기반 빅 데이터 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 AI를 결합한 농작물의 빅 데이터를 처리함으로써 데이터의 보안성과 신뢰성을 강화하고, 더 나은 의사 결정과 비즈니스 가치 추출이 가능하다. 이는 다양한 산업과 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어내고, 데이터 중심의 비즈니스 모델의 발전을 촉진할 수 있다. 실험과정에서 제안 기법은 다량의 데이터가 생성되나, 일일이 정답을 태깅하기 힘든 농장 현장에서, 소량의 데이터에 대해서만 정확한 정답을 부여하고, 정답이 부여되지 않은 다량의 데이터와 함께 학습하여, 다량의 정답 데이터로 학습했을 때와 유사한 성능(오차율:0.05 이내)이 나타났다.
본고는 전거용 MARC 포맷의 3요소로 일컬어지는 구조와, 내용표지법, 레코드의 내용에 대해 UNIMARC와 USMARC, KORMARC를 중심으로 비교 분석하였다. 레코드의 구조와 내용표지 법은 ISO 2709를 채택하고 있으므로 대부분 서지용포맷과 동일하다. 다만 데이터필드의 구조와 블록구분은 USMARC와 KORMARC가 전통적인 목록의 전거카드형식을 따르고 있고 UNLMARC는 GARE의 일반적 구조를 따르고 있어, 차이를 보이고 있다. 고정길이필드의 레코드의 내용에는 USMARC와 KORMARC의 경우에 표목의 선정과 상태 및 범위,총서에 관련된 사항이 많이 포함되어 있고 UNIMARC에는 국제적 상호교환에 관련된 요소들이 추가되어 있다. 가변길이필드의 비교분석을 통하여 KORMARC의 한자데이터 처리와 관련하여 별도의 서브필드$(\blacktriangledown\;j)$를 설정할 것과, 총서에 대한 청구기호와는 별도의 분류기호필드를 설정할 것을 제안하였다.
본 논문에서는 해충 영상에서 객체 분할과 SVM 분류기를 이용한 복숭아순나방의 개체 수 추정 방법을 제안한다. 과수원에 설치된 페로몬 트랩에 수집된 복숭아순나방 영상에 대해 객체 분할과 개체 분류를 수행하였다. 객체 분할은 전처리, 문턱치 처리, 형태학적 필터링, 객체 레이블링 과정으로 구성된다. 해충 영상에서 복숭아순나방의 개체 분류는 SVM 분류기의 학습과 개체 분류, 개체 수 추정 단계로 구성된다. 객체 분할은 SVM 분류기에 입력하기 전에 객체들을 분할함으로써 개체 분류 단계에서 처리 과정을 단순하게 해 준다. 분할된 객체들에 대해 중심점과 주축을 중심으로 영상 블록을 추출하여 SVM 분류기에 입력한다. 실험에서 10개의 해충 영상에 대해 복숭아순나방의 개체 수 추정 결과 97%의 평균 추정 정확도를 보임으로써 과수원에서 복숭아순나방의 개체 모니터링 방법으로서 효과적임을 보였다. 또한 제안한 방법의 처리 시간은 평균 2.4초, 슬라이딩 윈도우 방식은 5.7초로 본 논문의 방법이 약 2.4배 정도 처리 시간이 빠름을 보였다.
2D 영상의 특징점을 추적하는 이산동적 모델을 고안한다. 종래의 스네이크 접근은 내외 추진력으로 구성된 에너지함수를 최소화하도록 구획을 변형시켜가면서 영상 내의 원하는 특징에 밀착시켜간다. 이 때 스네이크화소를 중심한 인접화소군은 사각형 같은 평면 2차 행렬이다. 본 논문에서는 유사 특성점들을 상호 연결하는 모델 구조를 제시한다. 에너지모델은 그 국부최소점이 활성처리에 유용한 교차 해법에 적합하도록 설계한다. 추적시 선 형태의 1차 행렬 블록을 사용한다. 진행 방향의 반대 끝 라인으로부터 굴곡상태를 만족하는 시발점들을 선정하고 에너지 최소처리를 통해 이웃 라인으로 순차 자동 이동한다. 추적 경로는 상승 하강점 또는 극대 극소점과 같은 굴곡 한계에 의존한다. 이와 같은 층위적 접근은 인접데이터 라인 사이에 수직 또는 수평 방향으로 높은 상관성을 갖는 일방향 특성이 있는 디지털 영상의 특징점 추적에 유용하다. 그리고 인체 경동맥초음파영상에서 그 내 외막 시점을 추적하는 실험으로 알고리즘의 효과를 확인하였다.
스트림 암호 시스템을 중심으로 한 카오스 암호 시스템은 원문의 길이가 클수록 암복호화 및 송수신 속도가 떨어지는 단점을 보여왔다. 본 연구에서는 원문의 길이가 길수록 기존의 웹 메일 시스템에 비해 더욱 우수한 성능을 보이고 있는 암호화 웹 메일 시스템을 설계 구현하였다. 암호화 웹 메일 시스템구현에서 키 수열 생성, 원문의 암복호화, 내외부 메일 뷰어 등을 개발하였고, 성능 평가 결과 암복호화 및 송수신 속도에서 우수한 것으로 평가되어 스트림 암호 시스템이 갖는 단점을 보완하였다고 할 수 있다. 앞으로 지속적인 응용 연구를 통해 암호화 기술을 기반으로 한 서버 시스템 보안 및 파일 보안, 인터넷 정보의 보안, 전자 상거래 시스템의 정보 보호 등 여러 분야에서 블록 암호 시스템을 대체할 수 있는 새로운 범용 암호 시스템으로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속에 내재되어 있고, 이들이 서로 연결되어, 필요한 곳에서 활용할 수 있는 유비쿼터스 환경에서는 홈 네트워크를 통해 이 기종 기기간 다양한 데이터 교환을 요구한다. 더욱이 원활한 영상 데이터의 처리, 전송, 모니터링 기술은 핵심적 요소가 아닐 수 없다. 공간 및 시간적인 해상도, 컬러의 표현 그리고 화질의 측정방법 등 고전적 영상 처리 연구 분야뿐만 아니라 국한된 대역폭을 갖는 홈 네트워크의 전송 체계에서 전송률 문제에 대한 심도 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 홈 네트워크 상황에서 콘텐츠의 중심이 되는 영상 데이터의 전송과 처리 그리고 제어를 위하여 새로운 움직임 추정 알고리즘을 제안하고 이를 이용하여 다중카메라에서 전송된 다차원 영상의 실시간 모니터링 시스템을 구현한다. 각도, 거리등 다양한 환경에서 전송되어지는 스테레오 카메라의 영상 데이터들은 축소, 확대, 이동, 보정 등 전처리 후 제안된 움직임 보상을 위한 변형계층 모션벡터 추정 알고리즘을 이용하여 압축 처리, 전송 된다. 기존 모션벡터 추정 알고리즘인 전역 탐색, 3단계 탐색, 계층적 탐색이 갖는 장점을 계승하고 단점을 보완한 변형계층 알고리즘은 비정형, 소형 매크로 블록을 이용하여 휘도의 편차가 큰 영상의 효율적 움직임 추정에 이용된다. 본 논문에서 제안한 변형계층 움직임 추정 알고리즘과 이를 이용해 구현된 영상 시스템은 유비궈터스 환경에서 다양하게 활용될 수 있다.
5G 스마트폰의 샤논과 신호처리의 푸리에가 표본화정리(최고 주파수의 2배분1 즉, $\frac{1}{2f_n}=T$)에서 만난다. 본 논문에서는 초기 샤논 정리가 Point-to-Point에서 샤논 용량을 구했지만 5G는 Multi point MIMO로 기술이 발전했음을 Relay 채널에서 보인다. 푸리에 변환은 고정매개변수로 신호처리를 했는데, 멀티미디어 시대에 2N-1 다변수인 푸리에-Jacket 변환을 제안해서 성능을 분석했다. 이 연구에서 저자는 시간 계산 측면에서 프리 코딩 / 디코딩 복잡성을 줄이기위한 Jacket 기반의 빠른 방법을 제안함으로써 신호 처리의 복잡성 문제를 해결한다. 재킷 변환은 신호 처리 및 코딩 이론에서 응용 프로그램을 찾는 것으로 나타냈다. 재킷 변환은 속성 $AA^{\dot{+}}=nl_n$이 있는 필드 F에 대해 $n{\times}n$ 행렬 $A=(a_{jk})$로 정의되며, 여기서 $A^{\dot{+}}$는 A의 원소 역행렬의 전치 행렬, 즉 $A^{\dot{+}}=(a^{-1}_{kj})$이며, 이는 변환을 일반화하고 중심 가중 변환, 특히 재킷 변환 특성을 이용하여, 저자는 전송 기반의 중계 기반 DF 협동 무선 네트워크에서 분산 다중 입력 다중 출력 채널의 프리 코딩 및 디코딩에 적용하여 새로운 고유치 분해 (EVD : eigenvalue decomposition) 방법을 제안한다. 단일 심볼 디코딩 가능한 시공간 블록 코드를 사용한다. 본 논문은은 제안 된 Jacket 기반 EVD 방법이 기존의 EVD 방법에 비해 계산 시간이 현저히 단축되었다. 계산 시간 단축과 관련된 성능은 수학적 분석 및 수치결과를 통해 정량적으로 평가했다.
본 논문은 움직임 벡터를 보다 빠르고 정확하게 추정해나가는 탐색 방법으로 상 좌 우 3 방향을 고려한 TDS(T-Shape Diamond Search) 알고리즘을 제안하였다. 이 방법에서는 실제 움직임 벡터가 탐색 영역의 중심과 상ㆍ하 ㆍ좌 ㆍ우 방향에 집중되어 있는 특성을 이용하여 먼저 탐색 원점을 중심으로 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 4 방향으로 탐색 점을 배치한 후 블록 정합을 실행한다 이들 중 정합 오차가 가장 삭은 지점을 기준점으로 상 방향으로 탐색 점을 확장하여 정합 오차를 측정해보고 기준점토다 오차가 작으면 계속 상 방향으로 확장해 나가고 그렇지 않으면 기준점을 충심으로 좌우 두 점 중 정합오차가 작은 점을 선택한다. 예측된 방향으로 위의 과정을 반복하며 움직임을 추정한다. 특히 움직임이 십자방향에 집중되는 영상의 경우 접근이 빠르고, 단계적으로 움직임 가능성이 낮은 부분을 탐색 대상에서 제외해 나감으로써 탐색이 비교적 빠르고 정확하게 이루어진다. 이 방법은 기존의 부분 최적 탐색 기법인 NTSS, DS, 그리고 HEXBS 등의 탐색법과 비교할 때 유사한 화질을 유지하면서도 탐색 점수에서는 평균 38%의 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 특히 움직임이 적은 영상에서의 탐색 점수는 50%의 향상된 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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