3차원 영상을 생성하기 위해 스테레오 매칭을 통해 깊이 정보를 획득한다. 이때 발생하는 경계영역과 텍스처가 부족한 부분의 깊이정보 부정확성 문제를 해결하기 위해 영상 분할 기반 스테레오 매칭 방법을 제안한다. 일반적으로 사용하는 윈도우 기반 스테레오 매칭 결과를 기반으로 분할된 영상 내에서 최적의 변위 값을 재 할당함으로서 깊이정보의 정확성을 향상시킬 수 있다. Mean-shift는 참조 영상에서 화소 간 평균값 차이가 최대가 되는 영역들을 반복적으로 찾는다. 유사한 평균값을 갖는 영역들을 기반으로 영상을 분할하는 것을 Mean-shift를 이용한 영상분할 이라고 한다. 분할된 영상은 각 영역을 대표하는 패치 구조를 가지고 있어 참조 영상에 포함되어있는 잡음에 강인한 특성을 지닌다. 스테레오 매칭을 통해 화소별로 변위 값을 할당해주는 대신, 분할된 영상을 이용하여 각 분할 영역에 동일한 변위 값을 할당한다. 분할된 영상에 동일한 변위 정보를 할당할 경우 객체와 배경의 경계영역에서 잘못된 변위 값이 할당되는 경우가 발생한다. 이러한 경계 영역의 변위정보 부정확성을 보완하기 위해 화소의 기울기 항을 비용 값 계산 과정에 추가하여 단점을 보완한다. 최종 비용 값 계산을 통해 획득한 초기 변위 지도에 중간 값 필터를 적용하여 분류된 영역에 동일한 변위 값을 할당한다. 제안한 방법을 적용하여 경계영역의 정확도가 향상된 최종 변위 지도를 획득한다.
본 논문에서는 정규화 및 엔트로피의 최소화에 의해 영상의 애매성을 제거한 후, 톨이론을 적용하여 영상구조의 파악을 통하여 잡음 제거 및 경계선을 추출하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 기존의 방법은 두 개의 영역이 유사한 명암도 분포값을 가지면서 접촉되어 있거나 명암도 값의 분포가 완만한 경우 경계선을 추출하지 못하는 문제가 존재하였다. 이는 후의 특징 추출 등과 같은 처리 과정에 영향을 미쳐 오인식과 직결되는 문제점을 야기한다. 본 논문에서는 이 같은 문제점을 해결하기 위한 방법론을 제안하고자 하며, 실험에 의해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
퍼베이시브 컴퓨팅 환경은 미국 표준화 기구인 NIST와 IBM이 함께 추진하고 있는 개념으로써 유비쿼터스와 유사한 의미이나, 개념적으로만 쓰이는 유비쿼터스와는 대조적으로 IBM에서 추진하는 하나의 사업적 상품명으로 취급되고 있다. 이러한 환경에 기초하여 침입탐지용 모바일 에이전트에 대한 연구가 함께 진행 중이다. 이 논문에서는 침입탐지를 위한 모바일 에이전트에 대한 연구를 다룬 후, 침입 탐지에 있어서 다중 모바일 에이전트를 기반으로 이동중의 모바일 에이전트를 이용한 침입 탐지 시나리오를 제안한다. 이를 통해 침입 탐지에 있어서 무결성 이동성의 과정에서 발생하는 침입 탐지 문제를 해결할 수 있었다.
딥러닝의 발전은 컴퓨터 비전 문제를 해결할 수 있지만, 높은 정확도를 위해서는 대규모 데이터셋이 필요하다. 본 논문에서는 객체 바운딩 박스와 이미지 엣지 성분을 이용한 이미지 생성 기법을 제안한다. 객체 탐지를 통해 이미지 내의 객체 바운딩 박스를 추출하고 이미지 엣지 성분을 함께 이미지 생성모델의 입력값으로 사용하여 새로운 이미지 데이터를 생성한다. 실험 결과, 제안 기법으로 생성된 이미지는 이미지 품질 평가에서 소스 이미지와 유사한 품질을 보였고, 딥러닝 훈련과정에서도 좋은 성능을 보였다.
동일한 시선방향에 놓여있는 두 대상의 경우 공간적으로 가까운 영역에서 급격한 깊이 변화가 발생된다. 이 상황은 고전적인 계산 모형들이 상의 대응 문제를 해결하는 과정에서 적용하고 있는 제약들의 가정과 배치되므로, 이 상황에서 얻어진 정신물리학적 결과는 여러 제약들의 타당성을 검토하는 데 유용하게 사용되어 왔다. 두 못 착시와 같이 두 대상이 동일시선에 놓여있는 상황에서는 각 대상의 양안 시차에 해당하는 입체시 깊이가 지각되지 않는다는 정신물리학적 결과와는 달리 동일시선에 무선점으로 구성된 두 표면이 주어지는 경우 각 표면은 해당 표면에 속한 점들의 양안시차에 해당되는 입체시 깊이가 지각된다. 두 상황에서 얻어진 상충된 결과가 양안시기제가 상의 대응 문제를 해결하는 방식의 차이 때문에 발생된 것인지, 단순히 무선점 표면을 구성하는 표면 요소인 각 점들의 시선방향이 고려되지 않았기 때문에 발생된 것임을 확인하기 위해 표면 요소들의 시선방향을 조작한 후 표면의 입체시 깊이를 조사하였다. 실험 1에서는 깊이가 각기 다른 표면을 가지는 무선점 입체 그림(random-dot stereogram: 이후 RDS)을 중첩시키면서 각 표면에 속한 점들의 시선 방향이 동일한 조건과 서로 다른 조건에서 지각되는 표면의 입체시 깊이를 측정하였다. 실험 2에서는 윤곽선에 의해 규정된 표면의 입체시 깊이가 다른 자극과의 시선방향에 따라 변화되는 지를 조사하였다. 두 실험 모두에서 다른 대상과 동일 시선에 주어진 표면의 경우에도 표면 요소들의 시선방향이 다른 경우 각 표면 요소의 양안시차와 유사한 입체시 깊이가 지각된 반면, 표면 요소들의 시선방향이 동일한 경우 표면의 입체시 깊이는 해당 표면 요소의 양안 시차보다 과소평가되었고 그 깊이 정도는 두 못 착시에서 발견되었던 입체시 깊이와 유사하였다. 이러한 결과는 각 표면 요소들의 시선 방향이 고려될 경우 두 점 상황과 두 표면 상황에서 상의 대응 문제는 유사한 방식으로 해결되며, 표면의 시선방향보다 표면 요소의 시선방향이 중요함을 시사한다. 본 연구에서 밝혀진 결과를 계산 모형의 여러 제약조건의 유용성 맥락에서 논의하였다.
지역·사회 문제 해결방안으로 스마트시티 리빙랩의 적극적인 활용이 점점 더 중요해지고 있다. 지역·사회문제 해결의 답은 시민과 현장에 있기 때문이다. 본 연구의 목적은 시민참여 기반의 스마트시티 리빙랩 모델을 설정하는 것이다. 본 연구에서는 국내·외 리빙랩 방법론과 사례 분석을 통해 시민참여 기반의 스마트시티 리빙랩 모델(4P-SCLLM)을 설정하였다. 스마트시티 리빙랩 모델인 4P-SCLLM의 체계성·구체성을 평가하기 위해 최근 스마트시티 리빙랩이 적용된 부산시 리빙랩 프로세스와 비교검토를 하였다. 분석한 결과, 각 단계별 유사한 경향을 보이고 있으며, 부산시 리빙랩의 민간부문은 4P-SCLLM과 매우 유사한 진행 프로세스를 보였다. 이와 반면 공공 및 민간부문 협조/지원체계가 4P-SCLLM 모델 보다 미흡한 것으로 분석되었으며, 기술 및 방법론에서는 4P-SCLLM 모델이 신기술을 도입한 리빙랩 프로세스를 갖추고 있는 것으로 분석되었다. 4P-SCLLM을 지속적으로 유지하기 위해서는 첫째, 참여자와 이해관계자들이 처음부터 끝까지 모든 과정을 협업하면서 적극적인 참여와 소통이 필요하다. 둘째, 공공기관의 인식 개선이 필요하다. 셋째, 서비스의 지속적인 시민체감 검증이 필요하다. 넷째, 시민들의 지속적인 참여가 필요하다. 이러한 시사점을 통해서 본 연구에서는 국내 실정에 맞는 스마트시티 리빙랩 모델로 4P-SCLLM을 제안하였다.
생태복원은 문제가 있는 생태적 공간을 진단하고, 온전한 자연을 분석하여 얻은 정보를 바탕으로 훼손된 생태계를 치유하여 본래의 모습과 유사한 건강한 모습으로 되돌려놓는 생태기술이다. 성공적인 복원을 이루기 위해서는 일련의 절차를 존중하여 사업이 추진되어야 한다. 그러나 국내에서 진행되는 복원사업은 진단평가에 관계없이 적극적인 복원 위주로 추진하여 비용과 에너지를 낭비하고 효과는 크지 않다. 대조생태정보가 활용되지 않아 훼손된 자연을 되돌리기 위한 생태복원이 자연의 모습과 크게 다른 모습을 연출하며 또 다른 훼손을 유발하고 있다. 복원효과가 평가되지 않아 성공여부를 판단할 수 없어 사업이 계속되어도 발전이 없고 효과도 없다. 그러나 선진사회는 이러한 절차를 존중하여 학문적 진전을 이루어낸 것은 물론 생태복원이 하나의 산업으로 자리 잡아 환경을 개선하는 것은 물론 경제적 측면에서도 큰 효과를 거두고 있다. 따라서 국제사회는 생태복원을 기후변화를 비롯해 지구적 차원의 환경문제를 해결할 수 있는 중요한 수단으로 인식하여 국제기구가 중심이 되어 상처입은 지구를 치료하기 위한 사업을 활발하게 추진해 나가고 있다. 그러나 국내에서 추진된 복원사업은 효과 평가 결과 대부분 수준 이하로 평가되었다. 그럼에도 불구하고 이러한 수준을 향상시키는데 중요한 기여를 할 수 있는 생태복원을 하나의 새로운 산업으로 정립하기 위한 계획을 수준 낮은 사업을 주도해 온 당사자들이 가로막고 있어 문제를 더욱 악화시키고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사전과 사후로 구분하여 엄정하고 바른 사업 평가 제도를 도입하여 불량사업을 걸러낼 필요가 있다. 나아가 생태복원을 하나의 산업으로 신설하여 그 과정을 시장의 원리에 맡길 필요가 있다.
API(Application Program Interface) 콜 시퀀스 분석은 분석 대상 프로그램에서 API 콜 정보를 추출한 후 분석하는 기법으로 다른 기법들에 비해 대상의 행위를 특징할 수 있는 장점이 있다. 하지만 기존의 API 콜 시퀀스 분석기법은 동일한 기능을 수행하는 함수를 상이한 함수로 잘못 식별하여 분석을 수행하는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 API 각각을 추상화시키는 방식을 추가하여 기존의 식별 문제를 해결하고 분석 성능을 향상시키고자 한다. 그 후 분석 대상들에서 획득한 추상화된 API 콜 시퀀스에 LSH(Locality Sensitive Hashing) 기법을 적용하여 각 분석 대상들 간의 유사도를 계산하고 유사한 유형끼리 클러스터를 형성하는 과정을 수행하였다. 본 연구는 악성코드 분석 시 악성코드의 유형을 파악하는 데 요긴하게 사용할 수 있으며, 최종적으로는 해당 유형 정보를 기반으로 악성코드 분석의 정확도를 향상시키는 데 기여할 수 있다.
관심 객체의 인식 및 추적은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 영역이다. 본 논문에서는 기존의 Mean-Shift 알고리즘의 고질적인 문제인 유사 히스토그램 분포를 가지는 객체 간 혼동 현상을 해결하는 방법을 제안한다. 피부색 필터링, 얼굴 인식, Mean-Shift 순으로 진행되는 처리 과정에서 각각의 알고리즘 블럭은 다음 진행 알고리즘의 성능을 높이는데 기여한다. 연산 오버헤드가 발생하지 않도록 추적 영역과 유사한 히스토그램 분포를 가지는 영역이 겹쳐질 때에만 화이트 픽셀의 수를 고려해 Viola-Jones 알고리즘을 실행하여 간단한 산술 연산을 통해 Mean-Shift의 수렴성을 높인다. 실험 결과 화이트 픽셀 수가 Mean-Shift의 탐색 반경에서 78%이상이 되면 Viola-Jones 알고리즘이 수행되도록 설정하였을 때 얼굴 영역 인식이 되는 경우에 한해서 객체 추적은 100% 성공하였다.
최근 대용량 데이터 대상의 프라이버시 보호 데이터 마이닝(privacy-preserving data mining: PPDM)이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 민감한 데이터 집합의 상관관계를 파악하는데 널리 사용되는 주성분 분석 기반의 PPDM을 다룬다. 일반적으로 주성분 분석은 모든 데이터를 한 곳에 모아 처리해야 하므로 민감한 데이터가 서로에게 공개되고, 상당한 계산량을 요구하며, 또한 데이터를 모으는 과정에서 많은 통신 오버헤드가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문은 데이터를 한 곳에 모으지 않고도 주성분 분석을 안전하게 계산하는 효율적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 노드들 간에 한정된 정보만을 공유하면서도 원래의 주성분 분석 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있다. 또한 안전한 주성분 분석에 저차원 변환을 적용하여 안전한 유사 문서 검색에 사용한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 제안한 방법이 대용량의 다차원 데이터에서 효율적으로 동작함을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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