본 논문에서는 다중필터와 복합형 신경망으로 구성된 얼굴 검출 시스템과 WFMM 신경망을 이용한 피부색 검출기법을 소개한다. 전처리 단계에 해당하는 다중필터는 대상 영역의 수를 감소 시켜 시스템의 속도를 개선한다. 다중필터에 속한 색상필터는 총 11 가지의 색상 공간에서 피부색의 특징 값을 추출하여 학습 데이터로 사용하며, 이 학습 데이터에 의해 생성된 하이퍼 박스를 통해 피부색을 분류한다. 또한 WFMM 신경망의 연관도 요소 특성을 이용하여 각 색상 공간의 상대적 중요도를 분석하여 피부색 검출에 유용한 색상 공간을 분석하고 추출 한다. 얼굴패턴 검출을 위한 복합형 신경망은 첫 단계에서 가보 변환을 사용하는 CNN 을 통해 특징 지도를 생성하고, WFMM 신경망으로 최종 얼굴패턴을 검증한다.
The concept of surface has become more relative and more relationship-oriented based upon interaction between spaces as the traditional realm of perception succumbed to that of a more flexible, open perspective. If surface characteristics are consideredas an interface, an interface with individual characteristics will form part of the whole and will become an element in the whole (the environment), manifesting itself as a medium incorporated in an architectural space. This authorintends to understand interface not as a mere intermediary space but as an intervening border that allows exchanges between different environments and as a medium that allows expressions of aesthetic order through organic order. Also, it is the Intention of this author to grasp extended meanings of interface.
근래의 컴퓨터 그래픽스 분야의 중요 목표 중 하나는 동적으로 변화하는 3 차원 가상 공간을 재현해 내는 것이다. 일반적으로 공간정보 취득 기술은 특수한 하드웨어나 환경을 전제로 하는 능동적인 방법과, 특정 환경을 전제하지 않으나 상대적으로 계산 복잡도가 높은 수동적 방법으로 나뉜다. 이 논문에서는 수동적 알고리즘의 계산 복잡도를 개선하여 특수한 환경이나 물리적인 전제 없이 비교적 간단한 하드웨어를 이용하여 정보 취득 후 되도록 짧은 시간(latency)내에 가상 영상을 재구성하는 시스템을 설계 구현한다.
지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 정밀하고 빠르게 물체의 3차원 형상을 측량할 수 있는 시스템이다. 기본적으로 종전의 레이저 측량기의 기능을 갖고 있으며, 초당 최대 $5,000{\sim}50,000$ point의 레이저를 대상체 표면에 발사하여 대상체면에 투사한 레이저의 간섭이나 반사를 이용하여 대상체면상의 point could의 공간정보를 취득하는 관측방식의 3차원 정밀 측량으로서 대상체의 표면으로부터 상대적인 3차원(X, Y, Z) 지형공간좌표를 각각의 Point 데이터로 기록한다. 이러한 측정방법은 레이저가 반사되어 돌아오는 시간을 계산하여 거리를 결정하고 ${\theta}_h$(수평각)과 ${\theta}_v$(수직각) 각도만큼 수평, 수직으로 회전하여 측정한 점의 위치를 결정하므로 데이터 취득 각도에 따른 오차가 발생하게 된다. 본 연구 에서는 지상LiDAR 데이터 취득각도에 따른 오차 시뮬레이션 실시하여 실제 실험과의 비교 및 입사각에 따른 정확도 분석을 실시하였다.
이 논문에서는 산사태 취약성 분석을 목적으로 확률론적 공간통합의 틀 안에서 범주형 자료와 연속형 자료를 효율적으로 처리할 수 있는 비모수적 우도비 추정 모델과 모수적 예측적 판별 분석 모델을 적용하였다. 적용 모델의 비교를 위해 1998년 여름철 산사태로 많은 피해를 입은 경기도 장흥 지역과 충청북도 보은 지역을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 장흥 지역에서는 두 모델이 유사한 예측 능력을 나타내었으나, 보은 지역에서는 모수적 예측적 판별 분석 모델이 상대적으로 높은 예측 능력을 나타내었다. 결론적으로 제안한 두 모델은 산사태 취약성 분석을 위한 연속형 자료 표현에 효율적으로 적용될 수 있으며, 두 모델이 개별적인 연속형 자료 표현의 특성을 가지고 있기 때문에 다른 사례 연구를 통한 검증 작업이 병행되어야 할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 이질적인 수신단말들에 효율적인 스테레오 영상전송을 위한 시공간적 계위를 이용한 부호화 방법을 제시하였으며, 각각의 시간적, 공간적 계위의 오버헤드를 분석하였다. 제시된 부호화기는 유연성있는 스테레오 비디오 서비스를 위해서 하나의 영상에 각각 시간적, 공간적으로 확장 가능한 추가적인 비트열을 정의하였다. 실험을 통하여 공간적 계위 오버헤드는 시간적 계위 오버헤드에 비해 상대적으로 크지만, 스테레오 부호화기의 양안차 예측으로 인해 많이 감소됨을 보였다. 제안된 스테레오 비디오 부호화기는 다양한 디스플레이 장치 및 네트워크 환경을 가지는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 효율적인 스테레오 비디오 전송 서비스에 활용될 것으로 기대된다.
데이터마이닝 분야에서 빈발항목집합 탐사에 관한 연구는 활발히 진행되어 왔지만 여전히 많은 메모리 공간과 시간을 필요로 한다. 특히 apriori 알고리즘에 기반한 방법들은 긴 패턴이 생성될수록 지수적으로 시간과 공간이 증가한다. 최근에 발표된 fp-growth는 일반적인 데이터 집합에서 우수한 성능을 보이나 희소 데이터 집합에서 효율적인 성능을 보여주지 못한다. 본 논문에서는 길이가 2인 빈발항목집합 L2에 기반한 L2-tree 구조를 제안한다. 또한 L2-tree에서 빈발항목집합을 탐사하는 L2-traverse 알고리즘을 제안한다. L2-tree는 L2를 기반으로 하기 때문에 L2가 상대적으로 적은 희소 데이터 집합 환경에서 적은 메모리 공간을 사용하게 된다. L2-traverse 알고리즘은 별도의 추출 데이터베이스를 생성하는 FP-growth와 달리 단순히 L2-tree를 오직 한번의 깊이 우선 탐사를 통해 빈발항목집합을 찾는다. 최적화 기법으로써 길이가 3인 빈발항목집합 L3가 되지 않는 L2 패턴들을 미리 제거하는 방법으로 C3-traverse 알고리즘을 제안하며 실험을 통해 기존 알고리즘과 비교 검증한다.
하천에서 유사이동 분석이 중요한 이유는, 지속가능한 하천관리의 관점에서 하도, 구조물, 생물 서식처와 수질에 이르기까지 하천 내 유사이동이 미치는 영향이 광범위하기 때문이다. 특히, 유사가 어느 지점에서 유실되며 어느 지점에 쌓이는지와 같은 이슈는 하천 지속가능한 관리를 위한 핵심이라 해도 과언이 아니다. 상대적으로 크기가 작은 부유사 입자의 이동은 일상적인 하천의 흐름에서도 대부분 관찰되기 때문에, 그 이동패턴을 파악하는 것이 하천의 효율적 관리에 밑바탕이 된다. 기존연구들에서 주로 연구되었던 부유사 농도 또는 플럭스 산정은 유사에 의한 영향을 파악하기 위한 좋은 지표임은 분명하지만, 유사 입자가 움직이기 시작하는 지점이나 침전하는 지점 등 공간적 분석을 위해서는 입자의 움직임에 초점을 맞춘 분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 부유사 입자를 추적하는 모의 방법을 이용하여, 개수로에서 부유사 입자를 방류하는 형태가 바뀌었을 때, 입자의 공간적 분포가 어떤 식으로 영향을 받는지에 대하여 분석하였다. 모의결과와 실험결과를 비교하여 연구의 접근방법이 부유사 이동의 공간적 분석을 위한 타당한 방법을 검증하였으며, 나아가 실험으로 측정하기 어려운 부유사 이동 패턴을 제시하였다. 입자의 방류 위치나 방류 간격 등 부유사 입자의 분산에 영향을 미치는 요인들 또한 함께 분석하였다.
본 연구에서는 제주도권역 강우관측소의 고도별 공간분포의 적정성을 평가하기 위한 방안으로 고도별 강우관측소의 최근린지수(Nearest Neighbor Index, NNI)를 산정하고 현재 강우관측소 공간분포의 적정성을 평가하였다. 또한, 제주도권역을 고도에 따라 등면적으로 구분하고, 고도마다 상이한 지형조건을 고려하기 위해 등면적으로 구분된 각 강우관측소의 최대 NNI를 최적화 기법의 하나인 화음탐색법(Harmony Search, HS)을 이용하여 산정하였다. 이와같이 현재 강우관측소설치위치를 기준으로 산정한 NNI와 HS를 이용하여 산정한 최대 NNI의 차이를 바탕으로 지형적인 특성을 고려한 제주도권역 강우관측소 분포를 비교·검토하였다. 그 결과 고도가 높아짐에 따라 강우관측소의 개수가 낮은 고도에 비해 상대적으로 적어 관측소 밀도가 작은 것으로 산정되었다. 향후 제주도권역 강우관측소의 지형적인 특성을 반영한다면 보다 효율적인 제주도권역 강우량관측이 가능할 것으로 판단된다.
공간 분해능을 평가하기 위해서 이제까지는 일정하게 두 물체의 간격(이중 표적)을 근접한 것부터 점점 떨어진 간격으로 만들어진 테스트 패턴이나 팬텀을 이용하였다. 이러한 방법으로 공간분해능을 평가하면 분해능은 테스트용으로 제작된 팬텀에 있는 표적 간격으로 제한된다. 본 연구는 이러한 문제를 극복하고자 1개의 단일 표적으로 공간 분해능을 간편하게 측정할 수 있는 새로운 방법을 제안하고 검증한 것이다. 이를 위해 PSF 및 JND를 이용하여 공간 분해능을 추정하는 개념을 제시하였다. 이렇게 유도된 공간 분해능 추정 이론을 검증하기 위해, 상용 팬텀을 이용하여 실험하였다. 실험으로 얻어진 디지털 영상에서 라인 픽셀 프로파일을 구하기 위해 만든 LabVIEW 프로그램을 이용하여 분석한 결과, 본 연구에서 유도한 단일 표적을 이용한 공간 분해능 추정 이론과 실험적으로 일치하는 것을 알 수 있었다. 실험 결과로 디지털 영상에서 공간분해능의 상대적 평가는 단일 표적을 가지고도 충분하다는 것을 증명할 수 있었다. 따라서 단일 표적 공간분해능 평가법을 이용하면 이제까지 사용되어 왔던 이중 표적을 이용한 공간분해능 평가의 한계를 극복할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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