인터넷으로 3차원 지도 정보를 제공하기 위해서는 먼저 웹 서버가 고려되어져야 하지만, 일반적으로, 어플리케이션의 소스코드는 비공개적이며 소스 기술에 대한 접근이 어려우므로 기술개발에 많은 한계가 있었다. 본 연구에서는 이런 문제를 해결하기 위해, 공개된 소스 체제인 Linux운영체제를 도입하였고, 웹 브라우저에서 3차원 공간데이터 실행이 가능한 VRLR을 활용하여 인터넷 3차원 지도 서버를 구축였다. 그 결과, 하드웨어 구입이외의 비용은 들지 않아 경제적이었으며, 개방된 소스를 이용하므로 능동적인 유지관리가 이루어 질 수 있었다.
이 논문에서는 이동 로봇을 위하여 퍼지이론과 Dempster-Shafer 이론을 이용한 불확실한 환경에서의 센서기반 네비게이션 방법을 제안한다. 제안된 제어기는 장애물 회피 동작과 목적지 찾기 동작을 위한 2개의 행동 모듈로 구성되어 있다. 2개의 행동 모듈은 각각 퍼지 이론으로 학습되었고, 적절한 행동 선택 방법으로 선택되게끔 하였다. 견고한 퍼지 제어기를 가진 로봇이 실험 환경내에서 안전하게 움직이기 위하여 자동으로 지도를 구축(Map Building) 하도록 하였다. 이 실험에서 구성된 맵은 평면상의 격자를 중심으로 작성되었고 로봇의 센서에서 읽어들인 센서 값은 D-S 추론 이론을 이용하여 기존의 맵과 혼합되어진다. 즉, 로봇이 움직일때 마다 실험 환경내에서 새로운 정보를 읽어 들이고, 그 정보로 인하여 기존의 지도가 새로운 지도로 갱신되는 것이다. 이러한 작업을 거치면서 로봇은 장애물과 충돌없이 배회하는 것 뿐 아니라 설정된 목적지까지도 쉽게 찾아갈 수가 있다. 실험에 대한 안정성과 확신을 검증 받기 위하여 실제 로봇에 적용하기보다는 먼저 이동 로봇의 시뮬레이션으로 실험 해 보고자 한다.
출입국 관리 절차를 간소화하는 방안의 하나로 퍼지 신경망을 이용한 여권 인식 시스템을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다 여권의 문자열 영역은 OCR 문자 서체로 구성되어 있고, 명도 차이가 다양하게 나타난다. 따라서 추출된 문자열 영역을 블록 이진화와 평균 이진화를 각각 수행하고 그 결과들을 AND 비트 연산을 취하여 적응적으로 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM(Conditional Dilation Morphology) 마스크를 적용한 후, 역 CDM마스크와 HEM(Hit Erosion Morphology)마스크를 적용하여 잡음을 제거한다 잡음이 제거된 문자열 영역에 대해 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크와 개선된 퍼지 ART 알고리즘과 지도 학습을 결합한 퍼지 자가 생성 지도 학습 알고리 즘을 각각 제안하여 여권의 개별 코드 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 여권 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
모바일매핑시스템은 차량에 CCD카메라, GPS IMU등의 장비를 탑재하고 도로 및 주변지역의 영상을 획득하여 지도제작 및 도로 도로시설물의 유지관리를 위한 시스템이다. 그러나 모바일매핑시스템의 자료는 자료의 양이 방대하여 지도제작 및 시설물 관리에 사용되기 위해서는 일차적인 가공이나 편집이 필요하다. 모바일매핑시스템은 대상물의 위치 및 영상정보를 획득할 수 있는 효율적인 시스템으로 도로 시설물의 유지 관리, 수치지도의 갱신 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 이러한 모바일매핑시스템은 CCD 카메라 영상과 차량의 위치 및 자세정보를 제공하게 되고 이는 영상안의 객체에 대한 위치정보를 제공하는데 중요한 역할을 한다. 그러므로 본 연구에서는 모바일매핑시스템을 이용하여 영상내부에 나타난 거리표의 3차원 위치를 결정하고자 한다. 또 도로관리통합시스템의 핵심 키가 되는 거리표의 3차원 정보를 자동으로 추출함으로써 모바일매핑시스템의 방대한 정보를 효율적으로 처리하기 위한 방법을 알아볼 것이다.
본 논문에서는 간단한 사용자 입력과 다중 랜덤 워크(multiple random walker) 기법을 기반으로 동영상 내의 주요 객체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 우선 동영상의 첫 프레임에서 점 형태의 사용자의 입력을 받아 대략적인 객체와 배경의 위치를 얻고, Lab 색상의 측지거리를 이용하여 객체와 배경의 중요도 지도를 얻는다. 다음으로 영상을 슈퍼 픽셀 단위로 분할하고, 다중 랜덤 워크 기법을 적용하여 객체 분할을 수행한다. 랜덤 워크 기법 적용 시, 중요도 지도를 각 랜덤 워커의 초기 분포로 설정하고, 노드간 색상과 움직임 차이를 이용하여 전이 행렬을 계산한다. 마지막으로 결과를 정련한 뒤, 다음 프레임으로 분할 결과를 전파하여 시간적 일관성을 유지한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법에 비하여 우수한 객체 분할 성능을 보임을 확인한다.
본 논문은 데이터 마이닝의 기법 중 가장 잘 알려진 지도학습 기법의 성능 향상을 위한 새로운 Hybrid 및 Combined 기법인 불일치 패턴 모델(오차 패턴 모델)에 대한 연구 논문이다. 불일치 패턴 모델이란 2개 이상의 기법 중 향후 더 레코드별로 더 잘 맞출 수 있는 기법을 메타 분류하는 불일치 패턴 모델을 개발하여, 최종적으로는 기존의 기법보다 더 좋은 분류 정확도 및 예측 향상율을 기대하기 위한 기법을 의미한다. 본 논문에서는 의사 결정나무 추론 기법인 C5.0과 C&RT 그리고 신경망 분석, 그리고 로지스틱 회귀분석과 같은 대표적인 데이터 마이닝의 지도학습 기법을 이용하여 불일치 패턴 모델을 생성하여 보고, 이들이 기존 단일 기법과 기존의 Combined 모델인 Bagging, Boosting 그리고 Stacking 기법보다 성능이 우수함을 23개의 실제 데이터 및 공신력 있는 공개 데이터를 이용하여 증명하여 보였다. 또한 데이터의 특성에 따라서 불일치 패턴 모델의 성능의 변화 및 더 우수해 지는지를 알아보기 위한 연구포 같이 수행을 하여 본 모델의 활용성을 높이고자 하였다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 에지 추출 기법을 이용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 추출된 컨테이너 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 결합하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 컨테이너 개별 식별자 인식은 ART1을 수정하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 자가생성 지도학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 실험결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 및 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.
본 논문에서는 CREEP 알고리즘을 사용한 자율 이동 로봇의 경로계획과 이를 바탕으로 한 실제 하드웨어 구현에 관하여 다루었다. 로봇이 알지 못하는 지역을 진행하게 될 때 주변의 위치를 파악하기 위해서는 센서를 필요로 하는데 여기에는 초음파 센서를 사용하였다. 초음파 센서는 주변에 장애물과 로봇사이의 거리를 알아내는데 사용할 수 있다. 또한 다른 종류의 센서들보다 간단히 설치하여 사용할 수 있다. 초음파 센서는 장애물의 형태와 표면상태에 따라서 또는 장애물과 센서와의 거리와 각도에 따른 오차가 생기는 데 이를 보정하고 이 값을 이용하여 로봇의 운행을 위한 지도를 작성하였다. 작성된 지도에 의해서 컴퓨터에서 경로를 결정하여 로봇에 전달함으로서 실제 로봇이 목표를 향해 진행하게 하였다.
입체영상 획득이 가능한 SPOT 위성이 발사되면서 위성영상을 이용한 지도제작 둥의 정량적인 분석이 가능해졌다. 특히, 고해상도 위성영상은 항공사진촬영이 불가능하여 대축척 지도제작이 곤란한 지역 또는 지상기준점 측량이 불가능한 지역에 대한 수치지도 제작 분야에 있어 효율적인 방법으로 주목을 받고 있다. 이에 본 연구에서는 기 접근 가능지역에 대한 정사영상을 이용하여 기 구축된 성과들의 정확도를 평가하였고 이를 바탕으로 비접근지역의 지형정보 획득을 위한 정사영상의 활용 가능성을 제시하고자 하였으며 비접근 및 난접근 지역에서의 지상기준점 획득에 대한 제한을 극복하는 수단으로 본 연구의 결과를 활용하고자 하였다.
정보기술의 급격한 발전은 기업용 S/W 판매자들에게 새로운 판매 전량을 요구하고 있다. 즉, 기업용 S/W의 유형에 다양화 되고 고객의 니즈가 매우 정교화되고 있는바 이러한 요구사항을 충분히 고려하지 못할 경우 성공적인 판매전량을 수립할 수 없다. 그러나 이러한 기업용 S/W 판매전략에 있어서 고려해야 하는 다양한 요소들은 기업용 S/W의 유형에 따라 매우 다르고, 체계적으로 관리하기 어려운 암묵지인 관계로 지금까지 충분히 논의되지 못하였다. 이에 본 연구에서는 인지지도를 이용하여 다양한 기업용 S/W 판매사례에 대하여 기업용 S/W 선정에 영향을 미치는 요인간의 관계를 도출하였다. 이를 통하여 유사한 사례별로 인지지도를 군집화 하여 그 특성을 도출하고 이를 이용하여 기업용 S/W 판매전략에 실질적으로 도움이 될 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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