본 논문에서는 특징 기반 3D 모델링 알고리즘을 제안한다. 깊이 기반 기술을 다루는 전통적인 방법들은 영상 정합을 위한 깊이정보추출에 많은 시간을 필요로 한다. 특징 기반 알고리즘에서 삼각형 내부의 모든 픽셀들에 대한 모델링 오차 계산이 필요하다 할지라도 깊이 기반 보다는 특징기반 방법들이 보다 적은 계산 부담을 가지나 이는 또한 계산 시간을 증가 시킨다. 그러므로 제안된 알고리즘은 효율적인 3D 모델을 생성하기 위해 초기 3D 모델 생성, 모델 평가 및 모델 세분화의 3단계로 구성하였다. 초기 모델 생성을 위해 자기 변화와 델루니 삼각화가 사용되었고 이 단계에서 빠른 경계 추출과 점진적인 델루니 삼각화 및 삼각형 내부의 중심에 가까운 정점을 선택하거나 모든 픽셀에 대한 오차 계산을 위한 연산 시간을 줄이기 위해 형태학적 미분 연산자를 수정하여 이용하였다. 모델 생성 후 평가 단계에서 표면의 변이 변화와 근사 오차 및 표면의 크기를 평가하여 드물게 정합을 수행 하였고, 그 후 큰 오차를 갖는 표면들을 선택하여 작은 표면이 되게 세밀화 작업을 했다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 평탄영역 및 급격한 영역에서 보다 적은 모델링 오류로 적응적인 모델을 획득할 수 있었고 모델 획득시간을 현저하게 줄일 수 있었다.
소프트웨어(SW) 복제도 감정의 목적은 두 프로그램 사이의 동일 또는 유사성 정도를 판단하는 것으로, 컴퓨터프로그림 저작권 관련 분쟁해결의 주요한 기술적 판단근거를 제시하는 제도라 할 수 있다. SW감정을 진행함에 있어서 중요한 점은 감정인의 주관적 판단에 편중되지 않도록 하고, 신속 객관적인 감정의 수행으로 정확한 감정결과를 도출해내는 것이다. 그러나 현재까지 체계적인 감정기법의 표준화 연구 및 개발은 미비한 상태이며, SW감정 분야별(유형별) 감정기법 조차 전문 감정인들에 따라 그 접근방법이 천차만별이어서 뚜렷한 표준안이 제시되지 못하고 있다. 또한, 기 수행되었던 감정사례에 대한 실증적 분석 결과, 기존 감정 절차 및 기법의 오류 또는 감정인의 전문지식 결여 등의 문제가 잠재하여 일부 감정결과에 대한 객관성 및 정확성에 손상이 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 감정인에 따라 동일한 평가 항목에 대하여 서로 다른 결과가 도출될 수 있는 오차의 허용치를 감소시키기 위한 객관적인 평가 방법과 정형화된 SW복제도 감정기법의 표준화 모델을 제시한다. 특히, 기존 감정기법의 문제점 해결 및 보완 연구를 기반으로 감정범위의 설정, 감정기준 및 방법, 단위작업 프로세스 기준의 감정영역 및 감정항목 설정, 가중치 부여, 논리적 복제도와 물리적 복제도 산출 등에 초점을 맞추어 감정기법을 분석 평가한다. 따라서 SW복제도 감정 기법의 표준화 모델은 감정인의 주관적 판단에 의한 오류의 가능성을 최소화하고, 감정결과의 객관성 및 신뢰성을 한층 제고하기 위한 도구를 제공할 것이다.
본 연구에서는 연안의 파후 자료를 이용하여 파랑 관측기간에 따른 오차범위의 정량적인 분석과 변화양상 분석을 수행하였다. 표본 관측기간은 1개월부터 6년까지 Bootstrap 기법을 이용하여 무작위로 추출하였다. 분석 결과, 전체적으로 관측기간이 1년보다 작은 경우에는 관측기간이 증가할수록 오차범위는 급격한 감소양상을 보이고 있으며, 관측기간이 1년 이상인 경우에는 관측기간의 증가에 따른 오차범위 감소 정도는 매우 완만한 것으로 파악 되었다. 절대적인 추정오차를 기준 파고 1 m 조건에서 10% 정도(${\pm}0.1m$)로 가정하는 경우, 추정오차를 달성할 수 있는 최소 관측 기간은 거제 홍도 및 속초 지점은 2년 이상 자료로 이 조건을 만족하지만, 안마도 지점은 3년 이상의 관측 자료를 이용해야 이 조건을 만족하는 것으로 파악되었다. 한편 파고 백분위수는 값이 증가할수록 신뢰구간은 급격한 증가 양상을 보이는 반면, 주기 백분위수는 꼬리영역(2.5- & 97.5-백분위수 영역)을 제외하고는 0.5초 이내로 비교적 일정한 정도를 유지하고 있는 것으로 파악되었다. 항만가동률 평가에서 필요한 유의파고의 97.5-백분위수에 대한 정량적인 분석결과, 오차범위는 속초 0.75 m, 거제-홍도 0.5 m, 안마도 1.2 m 정도로 파악되었다.
기존 사회기반 시설의 안전성 평가를 위해서는, 콘크리트 부재에 존재하는 균열에 대해 정량적인 평가가 필요하다. 이 논문에서는 균열의 깊이를 측정할 수 있는 비파괴검사 중 표면파 투과기법에 대해 고찰하였다. 특히, 콘크리트 부재 내부에 위치하는 철근이 표면파에 미치는 영향을 분석하여, 표면파 투과기법을 통한 균열깊이 추정 시 철근에 의해 발생하는 오차가 크지 않음을 확인하였다. 또한, 콘크리트 부재의 형상에 따라 발생하는 여러 반사파의 영향을 최소화하기 위해 치적의 윈도우 크기를 제안하여 그 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 직교 벡터 공간 변환을 이용한 새로운 음성 개성 변환 알고리즘을 제안하였다. 음성 개성 변환이란 임의 환자(source)가 가지고 있는 몇 개의 특징 변수를 다른 화자(target)의 특징 변수로 변환하는 기법이다. 본 논문에서는 LPC 켑스트럼 계수와 여기 신호의 스펙트럼, 그리고 피치 궤적을 변환하여 음성 개성변환을 구현하였다. LPC 켑스트럼 계수의 변환을 위해 직교 벡터 공간 변환 기법이 제안되었다. 이 기법은 KL(Karhunen-Loeve)변환을 이용한 principle component의 분리와 최소 자승 오차를 갖는 선형 좌표 변환을 통해 LPC 켑스트럼의 변환을 수행한다. 또한, 화자간의 운율적인 특징을 변환하기 위해 피치 궤적 변환 기법이 제안되었다. 피치 궤적 변환을 위하여 먼저 두 화자간의 기준 피치 패턴의 작성하고 기준 패턴간의 대응 관계를 추정한 후 이를 이용하여 source 화자의 피치 패턴이 target 피치 패턴으로 변환되도록 하였다. 컴퓨터를 이용한 모의 실험 결과 제안된 알고리즘은 객관적인 평가와 주관적인 평가에 있어서 우수한 성능을 나타내었다.
GBAS 기반의 정밀 접근 서비스를 제공하기 위해서 항행 서비스 제공 주체는 GBAS 시스템의 성능이 국제 표준에 정의된 요구 조건을 만족하는지를 확인하여 사용 승인을 획득하여야 한다. 특히 항공기 안전에 직접적으로 영향을 미치는 무결성 성능의 검증을 위해서는 무결성 위협요인 정의와 검출기법 분석 및 구현된 시스템의 검출성능 평가 등의 작업이 시스템 제작자에 의하여 수행되어야 한다. 본 논문에서는 GBAS 무결성 위협요인 중 코드 반송파 발산 현상에 대응하기 위하여 KIMS 소프트웨어에 구현된 검출기법들의 검출성능 확인 통계시험 결과를 기술한다. 성능 확인을 위하여 개발된 분석 및 통계시험 절차를 소개하며, 절차에 따른 분석 결과 및 시험 시나리오 제작 방법, 수행된 시험의 결과를 분석하였다. 시험 결과 KIMS 소프트웨어에 구현된 검출기법들은 예측된 최소 검출가능 오차와 같은 크기의 발산이 발생하였을 때, 각 기법에 할당된 고장검출실패율 요구 조건을 만족하며 위협요인을 검출해 낼 수 있는 것을 확인하였다.
협업 추천은 전자상거래 기업들이 고객별로 개인화 된 상품추천을 하기 위하여 널리 활용하는 추천기법이다. 추천 행위는 고객들이 상품에 대해 가지고 있는 선호도를 분석하고 이를 프로필화 하는 것을 전제로 한다. 전통적인 명시적 평가법은 취급하는 상품이 매우 다양한 전자상거래 기업의 고객들에게 구매활동외에 추가적 부담을 준다는 점에서 한계를 가진다. 따라서 고객의 개입 없이 간접적으로 선호도를 파악할 수 있는 묵시적 평가법이 보다 바람직하다고 볼 수 있는데, 여기에도 추정된 선호도의 지표화에 주로 사용하는 카디널 척도가 추정 오차를 증가 시킨다는 점에서 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제의 개선을 위해 웹 마이닝과 사전식 컨센서스 기법에 근간하여 서열 척도 기반의 고객 프로필을 생성, 활용하는 협업 추천 기법을 제안하고자 한다. 실제 온라인 쇼핑몰의 거래 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 입증 하였다.
본 논문에서는 이러한 어류 가공 현장의 문제점을 개선하기 위해서 AI 머신 비전을 이용한 어류의 목표 중량 절단 예측기법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 입력된 물고기의 평면도와 정면도를 촬영하여 이미지기반의 전처리를 수행한다. 그런 다음 RANSAC(RANdom SAMmple Consensus)를 사용하여 어류의 윤곽선을 추출한 다음 3D 모델링을 사용하여 물고기의 3D 외부 정보를 추출한다. 이어서 추출된 3차원 특징 정보와 측정된 중량 정보를 머신러닝하여 목표 중량에 대한 절단 지점을 예측하기 위한 신경망 모델을 생성한다. 마지막으로 제안기법을 통해 예측된 절단 지점으로 직접 절단한 뒤 그 중량을 측정하였다. 그리고 측정된 무게를 목표 무게와 비교하여 MAE(Mean Absolute Error) 와 MRE(Mean Relative Error)와 같은 평가 방법을 사용해 성능을 평가하였다. 그 결과, 목표 중량과 비교해 3% 이내의 평균 오차율을 달성하였다. 제안된 기법은 향후 자동화 시스템과 연계되어 수산업 발전에 크게 기여할 것으로 전망한다.
본 연구에서는 디스크형 공시체를 활용하여 콘크리트의 깊이별 열화도를 평가하기 위한 방법을 개발하고자 하였다. 이를 위해 원통형 콘크리트 시편의 동탄성계수는 양단자유공진주기법을, 디스크형 콘크리트 시편의 동탄성계수는 임펄스 기법과 충격공진기법을 활용하여 측정하였고, 이를 비교 분석하였다. 실험결과, 임펄스 기법 및 충격공진기법 모두 동일한 지름일 경우 두께가 두꺼워지면 디스크 시편의 동탄성계수는 원주형 공시체의 동탄성계수에 가깝게 측정되었으며, 그 값의 변동성 은 줄어들었다. 또한 같은 (두께)/(반지름) 비율일 경우 지름이 증가하면 디스크 시편의 동탄성계수 측정값의 변동성은 감소하였고, 이러한 경향은 충격공진기법을 이용한 측정에서 더욱 분명하게 나타났다. 디스크의 동탄성계수 측정 시 지름 100mm, 두께25mm의 시편에 대해 충격공진기법을 이용하는 것이 오차율을 줄일 수 있는 방법으로 확인되었다.
멀티미디어 정보 검색에서 멀티미디어 데이터는 고차원 공간상의 벡터로 표현된다. 이러한 특정 벡터를 효율적으로 검색하기 위하여 다양한 색인 기법이 제안되어 왔다. 그러나 특정 벡터의 차원이 증가하면서 색인 기법의 효율성이 급격히 떨어지는 차원의 저주 문제가 발생한다. 차원의 저주 문제를 해결하기 위하여 색인하기 이전에 원 특정 벡터를 저차원 공간상의 벡터로 사상하는 차원 축소 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 벡터의 놈과 각도 성분을 이용하여 유클리드 거리를 근사하는 함수를 기반으로 하는 새로운 차원 축소 기법을 제안한다. 먼저, 유클리드 거리 근사를 위하여 추정된 각도의 오차의 발생 원인을 분석하고 이 오차를 줄이기 위한 기본 방향을 제시한다. 또한, 고차원 특정 벡터를 다수의 특징 서브 벡터들의 집합으로 분리하고 각 특징 서브 벡터로부터 놈과 각도 성분을 근사하여 차원을 축소하는 새로운 기법을 제안한다. 각도 성분을 정확하게 근사하기 위해서는 올바른 기준 벡터의 설정이 필수적이다. 본 연구에서는 최적 기준 벡터의 조건을 제시하고, Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 기준 벡터를 선정하는 방법을 제안한다. 또한, 축소된 저차원 공간상의 벡터틀을 위한 새로운 거리 함수를 정의하고, 이 거리 함수가 유클리드 거리 함수의 하한 함수가 됨을 이론적으로 증명한다. 이는 제안된 기법이 착오 기각의 발생을 허용하지 않으면서 효과적으로 차원을 줄일 수 있음을 의미하는 것이다. 끝으로, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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