최근 기계학습에 대한 연구들이 사회적으로 이슈가 되고 있다. 하지만 기계학습은 기계학습 모델을 만들고 세밀히 조정해야하는 복잡한 작업을 수행할 수 있는 전문 지식을 가진 사용자가 필요하다. 따라서 기계학습 과정에서 사용자가 수행하여야 하는 다양한 작업을 자동으로 수행할 수 있는 자율 기계학습이 연구되고 있다. 본 논문에서는 고성능 자율 기계학습을 위한 인텔리전트 데이터베이스 플랫폼을 제안한다.
제조업과 같은 산업체에서는 현장을 이해하고 문서를 확인하는 과정에서 시간, 비용이 많이 소요되기 때문에 해석하기 용이한 3차원 형태의 데이터로 미리 제작하고 온라인으로 모델을 공유하고 수정하는 것은 작업 효율을 향상시킬 수 있다. 작업물을 3D 객체 형태로 분석하거나 수정 보완을 위한 가상 목업(mock-up)으로 활용할 경우, 3D 모델링을 빠르고 정확하게 생성하는 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 2D CAD 이미지를 분석하여 도형 형태와 수치 정보를 각각 인식하고 3D 객체를 자동 생성하는 방법의 설계를 제안한다. 제안한 방식을 통해서 2D 이미지 파일의 별도 변환 없이 3D 객체로 자동 생성할 수 있다. 빠르게 자동 생성된 3D 객체는 XR 등의 다양한 플랫폼에서 정확하고 세밀한 형태를 가상 공간에서 공유할 수 있어 작업자 간 협업 효율성을 높일 수 있다.
비디오 클립은 최근 온라인 상에서 흔히 볼 수 있는 짧은 동영상으로 이러한 동영상 클립의 대규모 유입으로 유사한 비디오 클립을 검색하는 동영상 검색 엔진의 필요성이 크게 증가하였다. BCS은 최초의 단일 비디오 클립 표현 모델로 비디오 클립을 주성분 분석을 통해 얻어진 좌표축들을 그 위로 사상된 데이터들로 제한한 것들로 이루어진 좌표계로 요약한다. 그러나 BCS 은 영상의 순서를 무시한 벡터로 표현되므로 세밀한 유사도 구별이 불가능하다. 본 논문에서는 유사한 동영상에 대한 사람의 판단은 서로 유사한 일부분이 많이 존재하는 것을 기반으로 하는 점에 착안하여 하나의 동영상 클립을 샷 단위로 나누어 여러 개의 BCS 으로 나타낸 다음, 이들간의 유사도 측정을 통해 검색의 성능을 높이고자 하였다. 실험 결과 만족할 만한 정확도로 유사한 동영상 클립을 검색해 내는 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 공공 데이터 Open API와 TMDB(The Movie Database) API를 이용하여 사용자의 선호 영화를 Google에서 제공해주는 Tensoflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 영화를 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 사용자가 쉽게 영화를 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 최적의 영화 Contents를 추천함과 아울러 기존 영화의 특성을 학습하여 흥행할 신규 영화를 예측하는 기능 또한 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 신규 영화 흥행 예측 모델은 약 85%의 정확도를 보이며 사용자 맞춤추천의 경우 기존 장르 추천이나 협업 필터링 추천보다 딥러닝을 통한 장르, 감독, 배우 등의 보다 세밀한 학습 추천이 가능하다.
SP 데이터는 데이터 수집의 효율이 RP 데이터 보다 높고 장래의 교통 시스템의 조건이나 속성에 대한 응답자들의 태도를 조사 할 수 있다는 점에서 많이 사용되고 있으나 SP 데이터는 주요하게 두 가지 편위를 가지고 있는데 SP 설문조사시에 발생하는 응답편위와 SP 패널조사시에 발생하는 누락편위이다. 이러한 SP 데이터의 편위가 수정되지 않으면 장래의 잘못된 교통수요예측을 유발할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 SP 모델의 편위와 상태의존을 고려한 모델을 구축하기 위하여 6개의 횡단면 모델과 동적모델을 제안하였다. 횡단면 모델 중 RP데이터의 선택결과를 고려한 모델을 이용하여 SP모델의 편위를 보완할 수 있는 모델을 구축할 수 있었으며 동적모델의 경우에 패널데이터의 상태의존도를 지수함수로 가정하여 상태의존도를 고려한 동적모델을 구축하였다. 또한 패널조사시에 필연적으로 발생하는 누락데이터에 의한 누락편위를 모델에 고려하기 위하여 WESML방법을 적용하여 모델을 구축하였으며 그 결과 상태의존도를 보다 세밀하게 제어함으로서 모델의 설명력을 개선시키고 향후 SP 패널데이터를 이용한 동적모델의 적용성을 높일 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서는 모델의 유용성을 검토하기 위하여 전주시의 외각 지역인 호남제일문 방향에서 도심으로 접근하는 3개의 주경로(천변로, 기린로, 팔달로)에 대한 패널조사 자료를 바탕으로 모델을 구축하였다.
기후변화의 주요인이 되는 온실가스 감축을 목표로 화석연료를 대체하기 위한 대체 에너지 개발을 위한 많은 노력이 진행되고 있다. 풍력 에너지와 같은 신재생에너지는 이러한 하나의 해결 수단이 될 수 있으며 풍력 에너지 사업의 활성화를 위해서는 정확한 풍력 정보 제공이 우선이다. 풍력-기상자원지도는 풍력 발전에 유용한 정보 제공을 위한 목적으로 중규모 수치 모델을 이용하여 작성된다. 본 연구에서는 중규모 수치 모델의 정확도 향상을 위한 자료동화 방법으로써 Four-Dimensional Data Assimilation (FDDA) 방법을 이용한다. 풍력-기상자원지도는 공간분해능 1 km 해상도로 개발된다. 풍력-기상자원지도는 1998-2008년까지의 평균적인 상태에 대하여 모의를 하기 위하여 통계적인 방법으로 11년 기간의 평균과 유사한 기간을 선정하였다. 풍력-기상자원지도는 연 평균, 월 평균 풍속과 주 풍향, 주풍향 발생 비율 등의 정보를 제공한다. 우리나라 풍속의 평균 분포는 내륙 산악지역, 남해안, 제주도에서 강풍이 발생하며 주 풍향은 대체로 북서풍이다. 주 풍향의 발생비율은 산악 지역과 남 동해안에서 높아 풍력 발전의 최적지 정보를 제공한다. 1 km 해상도의 모델과 관측의 오차는 서해안 등의 해안지역보다 강원 산악지역에서 오차가 더욱 증가하였다. 이러한 산악 지역의 오차는 복잡한 지형에서는 1km 미만의 수 백 m 해상도 수치모의가 필요함을 지시한다. 따라서 본 연구에서는 WRF-LES 모형을 이용하여 333m 해상도의 기상자원지도를 개발한다. 333m 해상도의 자원지도 영역은 강원도 지역에 대하여 모의되었다. 333m 해상도의 풍속 분포는 1km 해상도의 풍속 분포와 비교하였을 때 풍속의 분포가 보다 세밀하게 표현되었다. 정량적인 검증을 하였을 때 관측소에 따라 차이는 있었으나 1km 해상도에서 과대 모의된 풍속의 분포가 현저히 개선이 되었으며, 시간적인 경향도 잘 일치함을 보였다.
조석현상의 해석에 있어 수치해석모델은 수리모형실험과의 상호보완적인 역할로서 그 중요성이 점차 증가되고 있다. 수리모형실험에는 편방향(coriolis force), 해상의 바람에 의하여 야기되는 응력 및 대기압의 변화 등을 재현시키기 위한 복잡한 발생장치가 필요한 반면, 수치해석모델에서는 이들 요소들을 쉽게 모델 내에 재현시킬 수 있는 이점이 있다. 그러나 광대하고 복잡한 지형으로 이루어진 해역에 세밀한 격자망의 모델을 적용할 경우 막대한 비용과 시간이 요구되고, 이것을 피하기 위하여 격자간격을 크게 하면 안선부근에 심한 왜곡현상이 생기는 단점이 있다. 그러나 앞으로 computer의 용량이 점차 대형화해 가고 계산시간도 단축되어 가고 있으므로 이러한 단점은 점차 해소될 것이다. 여기서는 영국 Hydraulics Research Station의 Sparse Scheme을 이용하여 한국 서해안의 수개 조력발전대상 후보지역에 대한 방조제 설치전후의 조석변화양상을 구하여 보았다.
본 논문에서는 물체의 모양에 대한 개략적인 정보가 주어질 때, 그 물체의 윤곽선을 획득하는 알고리즘을 제안한다. 이 기법은 주어진 모델을 확률적으로 이용하여, 결과 윤곽선의 모양이 모델의 모양과 비슷하도록 유도하며, 윤곽선 분할 과정에서 밝기의 변화량 뿐만 아니라 밝기 변화의 방향까지 고려하여 저화질 영상에도 적용될 수 있도록 하였다. 제안한 알고리즘은 다음 두 단계의 영역 분할 기법으로 구성된다. 첫 번째 근사적 영역 분할 단계에서는 밝기 변화의 방향을 고려하여 에지와, 모델들을 근거로 확률적 모델링에 의해 산출된 윤곽선이 될 확률을 이용하여 물체의 근사적인 윤곽선을 획득한다. 두 번째 세부적 영역 분할 과정에서는 제안한 씨앗점 추출 및 에지 연결(seed-point extraction and edge linking) 알고리즘을 이용하여, 근사적 윤곽선을 중심으로 윤곽 후보점을 검출하고 이들을 물체의 윤곽선을 따르도록 적절히 연결하여 최종적으로 세밀한 물체 윤곽선을 획득한다. 실험 결과에서는 제안한 기법이 영상의 배경 혹은 물체 내부의 복잡함과 잡음에 강인하며, 적외선 영상과 같은 저화질의 영상에도 적용될 수 있음을 보인다.
최근 우리나라에서는 기상이변과 기후변화에 의한 국지성 집중호우의 발생으로 인해 인명 및 재산 피해가 증가하는 추세이다. 따라서 이러한 기상현상을 좀 더 정확하게 예측하고 이를 대응하고자 악기상 모형의 개발과 구축 및 활용에 대한 연구들이 활발하게 진행 중에 있다. GCM이 제공하고 있는 많은 유용한 정보에도 불구하고 대부분의 모델이 시 공간 분해능과 물리 과정의 한계점으로 인해 지역적인 기후 특성이나 변화를 예측하기에는 많은 문제점들이 나타나고 있다. GCM의 한계점을 극복하기 위한 방법으로 세밀한 규모의 기후 정보를 얻기 위해 복잡한 지형과 해안선, 호수, 식생, 지표특성과 같은 아격자 규모의 강제 효과를 반영할 수 있는 고해상도 지역 기후 모델(Regional Climate Model, RCM)의 필요성이 제기되었다. 본 연구에서는 전지구 20km 격자자료를 입력장으로 하여 8km 격자로 한반도를 포함하는 도메인에 대해 비정역학 완전 압축성 중규모 모델인 WRF를 이용하여 상세예측자료를 생산하고자 하였다. 강수 예측의 경우 돌발적으로 발생하는 경우가 많아, 이를 예측하기 위해서는 상세한 강수량 정보를 빠른 시간 내에 정확히 제공할 수 있는 모델을 사용하여야 한다. 강수의 경우 온도와는 달리 공간적 편차가 매우 커 지역적으로 정확한 강수량을 예측 하는데 어려움이 있다. 상세강수 예측을 위해 미세 격자 규모의 비 정역학 모형을 사용할 경우 계산양이 매우 늘어나기 때문에 장시간의 모형 적분 시간뿐 아니라, 상당한 컴퓨터 자원을 필요로 하므로 이에 대한 대안으로 지형효과를 포함한 강수량 진단 모형인 QPM(Quantitative Precipitation Model)을 사용하였다. 최종적으로 한반도의 복잡한 지형적 영향을 반영하기 위해 1 km의 수평해상도를 가지는 고해상도 강수량 진단 모형(QPM)과 상세한 지리적, 공간적 분석을 할 수 있는 ARCGIS를 이용하여 한반도 도별 상세 강수자료를 생산하고자 한다.
본 논문에서는 정지 영상과 동영상 컨텐츠에 적용하기 위한 새로운 워터마크 설계 가이드라인을 제공한다. 본 논문에서 제안하는 워터마크 설계 방법은 인간 시각 시스템 내의 시각 세포들의 기본적인 동작 특성인 상호간섭 및 배제 작용을 이용하여, 각각의 영상 컨텐츠의 특성을 반영하여 최대한의 워터마크 강도를 구하는데 있다. 영상 컨텐츠의 최대 워터마크를 결정할 수 있다면, 자연스럽게 워터마크의 강인성이 증가되어 일반적인 영상처리 공격이나 MPEG 공격에도 강인하게 동작한 수 있다. 정지영상에서는 여러 단계의 에지 성분이 나타나게 됨에 따라 인간 시각 시스템의 민감도가 급감하게 되고, 동영상에서는 움직임이 세밀해지고 또는 많아질수록 민감도가 급감한다는 점을 모델링하기 위해, 본 논문에서는 정지 영상에서의 엔트로피 마스킹과 동영상에서의 움직임 엔트로피 마스킹을 이용하여 민감도 저하 현상을 모델링하였다. 또한, (움직임) 엔트로피 마스킹 모델을 기존의 워터마크 기법에 적용한 결과를 통해, 일반적인 워터마크 기법에 엔트로피 마스킹을 더함으로써, 워터마크의 투명성을 늘리고, 자연스럽게 워터마크의 강건성을 늘릴 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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