본 논문에서는 광범위한 지역을 감시하기 위해 설치된 여러 대의 카메라로부터 획득된 비디오에 대해 물체를 기반으로 한 비디오 요약 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시야가 겹쳐지지 않은 다수의 CCTV 카메라를 통해서 촬영한 비디오들을 30분 단위로 나누어 비디오 데이터베이스를 구축하고 시간별, 카메라별 비디오 검색이 가능하다. 비디오에서 물체기반 키프레임을 추출하여 카메라별, 사람별로 비디오를 요약할 수 있도록 하였다. 또한 임계치에 따라 키프레임 검색정도를 조절함으로써 비디오 요약정도를 조절할 수 있다. 이렇게 검색된 키프레임에 대한 카메라별, 시간별 통계를 통해서 감시지역의 물체기반 이벤트를 간단히 확인해 볼 수 있다.
교환기 시스템(switching system)과 같은 통신 시스템 환경에서는 매우 제한적인 시간제약하에서 명시된 이벤트들이 반드시 완료되어야 한다. 따라서, 시스템내에 유지되는 응용데이터에 대해, 매우 빠르고 균일한 접근 시간을 제공하여야 한다. 또한, 최근들어 통신 운용 환경과 교환기 소프트웨어의 복잡성의 증가로 다중테이블 죠인과 객체지향 특성과 같은 고급 기능을 포함한 보다 향상된 데이터 모델링이 요구되고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 1) 통신 응용 환경을 보다 쉽게 모델링하도록 다양한 설계 모델링 개념을 제공하고, 2) 죠인과 같은 연산을 위해 추가의 메모리공간이나 시간을 사용하지 않고, 객체식별자의 항해를 통해 직접 결과를 추출하는 방법에 대해 설명한다.
축구 비디오를 분석하고 이를 팀 전략 수립에 활용하는 축구 비디오 분석관의 역할이 강조됨에 따라, 축구 비디오에서 주요 이벤트의 탐지와 같은 절차적 기능에서 부터 고수준의 해석 방법에 이르는 다양한 기능들이 요구된다. 본 논문에서는 축구 웹 캐스트에서 실시간으로 제공하는 텍스트 정보를 기반으로 메타데이터 키워드 매칭을 통하여 축구 경기의 다양한 속성들을 추출하고 텍스트 마이닝의 대표적 해석 기법인 연관규칙 마이닝을 사용함으로써 축구 경기의 전략 수립이 가능한 고수준의 해석 방법을 소개한다. 실제 2010년 월드컵의 스페인 경기를 중계한 웹 캐스트의 텍스트 정보를 대상으로 제안된 방법론의 타당성을 검증한다.
발전소 시뮬레이터는 발전소 설계의 검증, 제어 시스템의 성능 시험, 제어 시스템 상수 최적화, 새로운 제어 기법의 사전 검증 및 운전요원 훈련과 같은 다양한 목적으로 사용되어진다. 본 논문에서는 발전소 운전요원들의 운영 능력 향상을 위하여 사용자의 이벤트들을 저장하여 사용자 요구 시에 일정 시간 주기로 도면에 설계하는 스크립트 기능과 그래픽 기반의 시뮬레이션을 위한 두 종류의 결과 모니터링 윈도우 그리고 사용자의 다양한 시뮬레이션을 위한 시뮬레이션 속도 변경 기능을 기존의 발전소 시뮬레이터에 설계, 구현한다. 또한 시뮬레이션 속도 변경 기능 확장에 따른 시뮬레이션의 정확성을 판단하기 위하여 수행 결과 데이터를 추출하여 시뮬레이션의 정확성을 검증한다.
온톨로지란 사물이나 개념의 속성이나 관계를 사람과 컴퓨터 모두 이해할 수 있는 형태로 표현한 모델로 정보검색, 인공지능, 소프트웨어 공학 등의 분야에서 많이 활용된다. 온톨로지에는 다양한 정보가 구조화되어 저장되어 있지만 일반적으로 온톨로지가 제공하는 그래프 형태의 데이터들은 사용자들이 직관적으로 이해하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지의 정보를 문장화하여 한국어 문서를 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주제와 관련된 트리플을 추출하고 이를 문장정렬, 결합, 생성을 위한 정보가 담긴 템플릿을 생성한 뒤 한국어 문법에 맞게 문장을 생성한다. 또한 기존 연구에서 다루지 않았던 이벤트 온톨로지의 내용을 포함하여 문장을 생성한다. 두 온톨로지로부터 생성된 문장을 연결하여 주제어를 설명하는 하나의 문서를 작성한다.
교통 상황 감시 시스템은 감시 카메라로 촬영된 영상을 입력으로 받아 도로 상의 자동차를 탐지, 추출, 추적 및 인식하고 그것으로부터 고급 수준의 정보 즉, 특정한 이벤트를 탐지하기 위한 목적으로 널리 사용되고 있다. 하지만 기존의 감시 시스템들은 불법주차나 교통 상황 분석과 같은 특정 목적만을 위해 설계되었기 때문에, 확장성이나 호환성이 고려되지 않고 설계 및 구현되었다. 본 논문에서는 이러한 기존 시스템의 문제를 해결하고 보다 효율적인 시스템의 설계를 위하여, 교통 상황 감시 시스템에 대한 총 5 계층의 미들웨어를 제안한다. 그리고 제안하는 미들웨어를 구성하기 위해서 총 45개의 인터페이스를 직접 구현하였고, 이를 통해 기존 시스템의 문제점인 확장성과 호환성을 해결하였다.
프레젠테이션을 위한 기존 방비들은 기능이 제한적이거나 또는 고비용이라는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 손의 터치와 터치위치와 프레젠테이션 내용을 조합하여 프레젠테이션의 자유도를 높이는 방법을 제안한다. 제안 방법은 깊이 카메라로부터 스크린 영역의 깊이 값을 배경으로 설정하고, 배경과 차이나는 객체가 들어오면, 객체의 깊이 값과 배경의 깊이 값을 비교하면서 포인터를 추출한다. 모의실험 결과로부터 스크린의 상하좌우 중에 한곳에 카메라를 설치하고 프레젠테이션 페이지마다 서로 다른 위치에서 터치가 인식되고, 다양한 프레젠테이션 이벤트가 실행됨을 확인하였다.
스트리밍 XML 데이터로부터 트윅 패턴 추출시 질의와 무관한 스트리밍 데이터를 프루닝함으로써 질의 처리 비용을 줄일 수 있어야 한다. 이때 작은 버퍼 사이즈를 유지하면서도 질의 매칭 과정을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위한 (1) 패턴 매칭 프루닝과 (2) 재사용성 감지 기법을 제안한다. 기존 기법과 비교하여 제안하는 기법은 스트리밍 데이터의 엘리먼트 이벤트, 버퍼상태 그리고 트윅 패턴을 고려하여 질의 매칭 과정을 최소화한다. 실험결과를 통해 제안기법이 기존 기법보다 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
본 논문에서는 재귀 신경망을 통해 동적 비전 센서 (DVS: Dynamic Vision Sensor)의 출력에서 엣지를 추정하는 방법을 제안한다. 동적 비전 센서는 기존의 일반적인 카메라들과 달리 급격한 움직임이나 밝기 변화에 강인하게 동작한다. 그러나 동적 비전 센서에서 획득한 출력은 각각이 독립적이기 때문에 화소들의 상관관계를 이용한 알고리즘을 사용함에 어려움이 따른다. 제안하는 방법은 센서에서 획득한 출력을 일정한 시간단위로 분할하고 2차원 평면에 투영함으로써 출력의 정보량 및 상관관계를 향상시키고, 이를 재귀 신경망에 통과시켜 엣지 정보를 추정한다. 이 방법은 센서의 출력에 의해 형성된 패턴을 학습하여 엣지를 잘 추출하였으며, 기존의 컴퓨터 비전 알고리즘의 적용 및 시각 관성 측위 등의 분야에서 활용될 수 있다.
자율주행 자동차의 개발을 위해서는 다양한 기능 평가, 성능 평가, 안전성 평가 등이 필수적이다. 이러한 평가는 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 주행을 통해 이뤄질 수 있으며, 현실의 도로 상황을 고려한 단위시험환경들을 조합 구성한 통합시험환경에서 수행하는 것이 일반적이다. 여기서 단위시험환경은 도로망 구성, 장애물, 표지판 등의 정보를 포함하는 정밀도로지도를 기반으로 주행차량수, 보행자, 기상환경, 동적 이벤트 요소 등을 고려하여 구성할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 단위시험환경을 구성하기 위한 정밀도로지도 처리 방법을 소개한다. 구체적으로는 정밀도로지도 처리를 포함하는 데이터 파이프라인을 설계하고, 정밀도로지도 객체분석을 통해 시험환경의 특성 및 상호 유사성을 파악한다. 국토지리정보원에서 배포한 정밀도로지도를 사용하여 객체를 추출하고 분석하는 실험을 수행했으며 전반적인 동작 상태를 확인했다. 개발한 소프트웨어는 향후 자율주행 학습을 위한 단위 및 통합 시험환경 구축 및 법규 및 규제 대응 서비스 시나리오의 구성에 활용할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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