본 논문은 단어 분류에 기반한 새로운 텍스트 영상 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 간단한 특징을 이용하여 단어를 K개로 분류한다. 이웃한 몇 개의 단어들을 조합하여 세그먼트를 구성하고, 세그먼트에 속한 단어들의 부류에 의해 세그먼트 또한 분류된다. 각 세그먼트에 동일한 양의 신호가 삽입된다. 신호 삽입은 세그먼트 부류가 갖는 단어 간 공백의 통계값을 조작함으로써 이루어진다. 몇 가지 기준에 따라 기존 단어 이동 알고리즘과의 주관적인 비교가 제시된다.
심전도는 심근허혈, 부정맥, 심근경색과 같은 심장질환의 진단에 이용된다. 특히 심근허혈은 ST 세그먼트의 형태 변화가 나타나는데, 이러한 변화는 일시적으로 나타나며 특별한 증상을 동반하지 않는다. 따라서 지속적인 모니터링을 통해서 ST의 일시적인 변화를 검출하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 심근허혈 진단을 위한 ST세그먼트 형태 분류 알고리즘을 제안한다. 이는 전처리 과정과 적응가변형 문턱치를 통해 R파와 각 특징점을 검출 한 후 S와 T파사이의 굴곡점으로부터 특정한 기울기 정보를 추출하여 ST의 기울기 기준점과 비교함으로써, 검출된 ST를 6가지 형태로 분류하는 방법이다. 개발된 알고리즘은 심전도로부터 ST 레벨 변화 구간을 검출하고, 검출된 구간에 대해서도 ST의 형태를 분류함으로써 심전도 레벨 변화뿐만 아니라 형태에 대한 정보도 제공한다. 제안한 알고리즘의 심근허혈 패턴 진단 성능을 평가하기 위해서 European ST 데이터베이스를 사용하였다. 성능 평가 결과 가장 높은 분류성공률은 99.4%이며, 낮은 성공률은 68.48%를 나타내었다.
하천은 지형학적으로 청?장년기에 상 중 하류부가 구별되고 유량과 하상경사의 곱으로 표현되는 유수력(stream power)에 따른 반응으로서 구간별 수리 및 하도특성이 형성된다. 산지가 국토면적의 약 70%를 차지하고 노년기 지형인 유역을 기반으로 하며, 장마 및 태풍 내습시 집중호우에 따른 홍수발생으로 말미암아 대부분 국내의 하천은 상류는 산지, 중류는 곡저평야, 하류는 충적평야를 유하함으로서 구간별로 수리 및 하도 특성이 뚜렷이 구별된다. 홍수 예방을 위한 제방 축조와 용수공급을 위한 보 등 하천 구조물이 설치되어 있으며, 하천 주변에는 배산임수의 취락형성에 따라 주거지 및 대규모 도시가 발달하면서 많은 하천교란이 유발되고 있다. 우리나라 하도 및 수리적 특성인 여울과 소 등의 미지형과 하상매몰도 등 서식환경의 특성 및 하안에 적용되고 있는 다양한 형태의 하천횡단 형상과 하도개수 등 교란 특성을 중점적으로 고려하여 하천의 물리적 특성을 정량적으로 평가할 수 있는 평가체계를 개발하였다. 하도의 물리적 특성은 유량과 하상경사를 매개변수로 하는 유수력에 의하여 변화하므로 하천 유형을 하상경사에 따라 세그먼트 분류법을 적용하여 세그먼트 M, 세그먼트 1 및 세그먼트 2,3으로 구분하고 세그먼트별 하도 및 수리 특성, 하안 및 하천교란 영역에 대한 총 10개의 정량적 평가지표를 개발하였다. 각 지표는 5등급으로 설정되어 있으며, 평가지표의 근거는 미국(EPA) 및 독일(LAWA)의 평가지표를 바탕으로 우리나라 실정에 맞게 수정하였다. 본 연구에서는 하천분류체계에 의한 하천유형의 차이를 고려할 수 있도록 개발된 하천 물리적 평가체계를 남강, 내성천, 갑천, 유등천에 적용하여 검증하고, 적용성을 평가하였다. 우리나라 하천환경의 고유한 특성을 고려한 물리적 하천환경 평가체계는 하천사업을 위한 현재의 하천환경의 진단 및 하천사업의 효과 및 분석 등에 활용할 수 있으며, 하천관리를 위한 지구지정의 정량적 기준 및 관리목표 설정 등 하천계획 설계의 실무과정에서 매우 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
인구 및 세대 구조가 변화면서 점차 대면 관계를 꺼리는 고객의 태도 변화가 정보기술의 발달과 스마트폰의 확산으로 더욱 커지고 있다. 이는 정보기술에 익숙해진 현대 고객들의 소비패턴인 효율성 및 신속성과도 부합되는 것으로, 오프라인 망 중심의 유통회사들이 판매 및 서비스 방식을 언택트로 전환하려는 움직임이 활발해지고 있다. 최근 다양한 분야에서 언택트 서비스가 활성화되고 있지만, 뷰티 제품의 경우 고객의 피부타입 및 상태에 따라 제품 선택이 쉽지 않으므로 비대면을 통해 제품을 추천하기가 쉽지 않다. 이와 관련하여 온라인 뷰티 분야에서 제품 추천을 위한 추천시스템 개발 및 추천 관련 연구들이 수행되었지만, 대부분이 설문조사 방법이나 소셜 데이터를 이용하여 추천 알고리즘을 개발한 연구들이었다. 즉, 고객의 피부타입이나 제품 선호도 등의 실제 사용자 정보를 기반으로 세그먼트를 분류한 연구는 부족하였다. 그리하여, 본 연구에서는 뷰티 분야에서의 언택트 서비스 중의 하나인 모바일 애플리케이션의 고객 정보와 검색 로그 데이터를 기반으로 머신러닝 기법의 K-prototypes 알고리즘을 이용하여 고객 세그먼트를 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 언택트 마케팅 전략 방안을 제안한다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 새롭게 고객 세그먼트를 분류함으로써 관련 기존 문헌의 범위를 확장하였다. 더불어, 언택트 서비스라는 새로운 소비 트렌드를 반영하여 고객 세그먼트를 분류하고, 이를 기반으로 뷰티 분야의 언택트 서비스에 활용할 수 있는 구체적인 방안을 제시했다는 실무적 의의가 있다.
LFS(Log-structured File System)는 쓰기 요청을 세그먼트 버퍼에 모으고, 세그먼트 단위로 순차 기록함으로써 무작위 쓰기에서도 최적의 성능을 보여준다. 그러나 디스크의 공간이 유한하여, LFS는 여유 세그먼트를 생성하는 클리닝을 수행해야 한다. 파일 시스템의 사용률이 증가함에 따라 세그먼트 클리닝 비용이 급격히 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 LPS의 쓰기 성능 최적화를 위한 세그먼트 공간 재활용 기법을 설명한다. 이 기법은 유효 세그먼트를 재활용하여 여유 공간을 생성하는 방법으로 빈 세그먼트가 없이 쓰기요청을 처리 할 수 있다. 따라서 높은 비용의 클리닝 동작 없이, 데이터를 세그먼트 내 여유공간에 동적 재배치하여 쓰기요청을 처리한다. 또한 효율적인 세그먼트 공간 재활용을 위해 데이터 및 세그먼트의 지역성을 고려하는 분류기법을 설명한다. 실험 결과에서 이 기법은 파일 시스템의 사용률이 90%인 경우에도 기존 WOLF 기법을 사용한 LFS 보다 HDD에서 1.9배, SSD에서 1.6배의 성능향상을 보여준다.
TBM의 실굴진율을 향상시키기 위한 연속굴착 기술들이 개발되고 있다. 연속굴착은 설치중인 세그먼트를 제외한 나머지 세그먼트에 추력을 가해, 굴진 정지 시간을 줄이는 기술이다. 본 기술보고는 연속굴착 세그먼트에 관한 선행기술을 조사하였다. 주요 선행기술을 헬리컬 세그먼트, 육각형 세그먼트, 기존 세그먼트 방법으로 분류했다. 헬리컬 세그먼트 방법은 아직 시공사례가 없으며, 육각형 세그먼트 방법은 상용화에 성공하지 못했다. 기존 세그먼트를 이용한 연속굴착 방법은 실증에 성공했다. 해당 기술에 대한 추진잭 추력, 운영방법을 분석했다. 국내에서도 TBM 연속굴착 연구개발이 진행 중이며, 성공사례 분석을 통해 독자적인 연속굴착 방법이 개발되어야 할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 설계하지 않은 연속 음성 코퍼스로부터 추출된 CVC 음성 세그먼트를 사용하는 연결 기반 음성 합성기를 제안한다. 연속 음성은 각 음운간의 상호조음효과가 비교적 잘 반영되고, 자연스러운 억양 변화를 포함하고 있으므로 이를 적절하게 활용할 수 있는 합성 단위를 선택하면 자연스런 음성합성이 가능하다. 여러 가지 합성단위 가운데 CVC 합성 단위는 자음의 안정 부분에서 접속이 일어나므로 연결부에서의 음질 저하가 적고, 전후 자음과 모음간의 조음 현상을 잘 반영하는 장점이 있다. 본 논문에서는 CVC 합성 단위를 사용하는 경우 나타나는 문장 세그먼트들의 조합을 4가지로 분류하여 각각의 통계적 특성과 합성음성의 품질을 분석하고, CVC에 근거한 새로운 복합 합성 단위를 사용하는 방식을 제안한다. 제안된 방식을 사용하여 설계하지 않은 연속 음성 코퍼스로부터 CVC 음성 세그먼트를 추출하여 다양한 예제 문장을 합성하였다. 만일 필요한 CVC 음성 세그먼트가 음성 코퍼스에 존재하지 않는 경우 반음절 음성 세그먼트로 대치하여 합성하였다. 실험 결과 약 100 Mbytes의 연속 음성 코퍼스로 비교적 자연스러운 음성합성이 가능함을 알 수 있었다.
고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상은 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 객체 내에 객체의 크기와 모양에 대한 고려를 모두 할 수 있는 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해강도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. 실험 결과, 제안한 기법의 분류 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과뿐만 아니라 기존의 공간 개체 추출방식인 GLCM, PSI 기법을 이용한 분류 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 알 수 있었다.
일부 음악 장르분류에 관한 기존 연구에서는 특징 추출을 위한 구간 선택 시 사람이 직접 음악의 주요 구간을 지정하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법은 분류 성능이 좋은 반면 수작업으로 인한 부담으로 새롭게 등록되는 음악들에 대해 지속적으로 적용하기가 곤란하다. 이러한 이유로 최근 음악 장르 분류와 관련된 연구에서는 자동으로 추출구간을 선정하는 방법을 사용하고 있는데 이러한 연구의 대부분이 고정된 구간 (예, 30초 이후의 30초 구간)에서 특징을 추출하는 관계로 분류의 정확도가 떨어지는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 음악 전체 구간에 대하여 반복구간을 파악하고, 그 중 음악을 대표할 수 있는 단일 대표구간을 선정한 후, 대표구간으로 부터 특징을 추출하여 장르 분류 시스템에 적용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 기존 고정구간을 사용한 방법에 비해 괄목할 만한 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 도로주행 영상 내에서 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 차량 내부 카메라로 촬영된 영상에 대하여 바타차야 거리를 이용해 차선 후보 영역을 검출한다. 검출된 영역에 대해 도로와 차선의 레퍼런스 RGB 값과의 바타차야 거리를 이용해 분류한 뒤, 차선이 갖는 특징을 모델링하여, 분류된 영역에서 차선으로 추정되는 영역만을 남긴다. 차선 영역 세그먼트의 흰 차선과 노란 차선의 클래스와의 유사도를 계산하여 검출된 차선정보를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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