본 논문은 원시코퍼스에서 추출한 동음이의어의 의미 별 공기정보를 사용한 비지도식 의미구분 시스템의 구축을 제안한다. 대용량 원시코퍼스에서 추출한 의미체계를 기준으로 의미구분을 수행하였기 때문에 비현실적인 의미체계에 의한 문제점을 해결하였고, 원시코퍼스에서 추출한 공기정보로 데이터 획득비용과 부족문제를 해소하였다 실험을 통해 의미체계의 현실화와 비지도식 훈련데이터 추출방법이 의미구분의 성능향상에 기여함을 보였다
도시 내에 설치된 카메라를 통해서 각종 영상 정보를 수집해야 하는 경우, 수집된 정보들은 그 양이 방대(Large Scale)하고 복잡하므로 이를 효과적으로 저장하고 전달하기 위해서는 분산된 환경의 카메라 네트워크 시스템에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 도시 내에 분산된 카메라 네트워크를 효율적으로 관리하고, 수집된 정보를 필요로 하는 모듈 서버에게 효과적으로 분배하는 SVC를 이용한 시스템에 대한 설계를 제시하고 그 기반 연구를 진행한다.
최근 이동 객체의 위치 데이타를 활용한 위치 찾기 서비스, 교통 정보 서비스, 모바일 광고 서비스와 같은 LBS가 활성화되고 있다. 그러나, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 위치를 비롯한 다양한 데이타를 획득하기 위한 센서의 종류가 다양해지고, 획득하는 데이타가 많아졌다. 이로 인해 기존에 제시된 특정 위치 인식 시스템만을 고려한 이동 객체관리 시스템을 활용할 경우 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 효율적으로 LBS를 지원하기가 쉽지 않다. 따라서, 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 이동 객체의 특성을 살펴보고, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 데이타 관리 기법을 연구하였다. 그리고, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 LBS를 위해 대용량으로 발생하는 이동 객체의 위치 데이타는 물론 다양한 센서의 데이타를 효율적으로 관리할 수 있는 이동 객체 관리 아키텍처를 제시하였다. 마지막으로, 본 논문에서 제시한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 LBS를 위한 이동 객체 관리 아키텍처의 활용에 대해 살펴본다.
구조광을 이용하는 깊이 정보 획득 방법에서 코드화된 패턴의 색상 정보는 촬영된 영상으로부터 패턴을 해석하여 패턴의 위상 변화량으로부터 물체의 깊이 정보를 찾기 위함으로 구조광 패턴들이 대상에 정확하게 투영되는 것이 중요하다. 그러나 프로젝터의 특성에 따라 패턴의 RGB 채널들이 종종 좌표에서 어긋나는 현상이 발생하게 된다. 본 논문에서는 프로젝터의 특성에 따른 컬러 구조광의 캘리브레이션을 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시변화 가시구조광 시스템의 캘리브레이션 과정 중에서 투사된 영상으로부터 RGB 패턴 채널을 추출하고, 추출된 패턴으로부터 각 RGB 채널에 대한 히스토그램을 통하여 패턴 채널이 어느 방향으로 번져 나갔는지를 파악하여 원 패턴에 대한 재정렬을 수행한다. 본 논문의 실험결과에 따르면, 기존의 방법에 비해 간단한 방법으로 가시구조광 패턴에 대한 캘리브레션을 수행할 수 있음을 보여준다.
대용량 하드디스크의 등장으로 많은 자료를 컴퓨터의 하드디스크에 저장할 수 있게 되었다. 하드디스크의 용량이 커지면서 저장되어 있는 파일 및 디렉토리가 증가하여 디지털 포렌식 분야에서도 탐색해야 하는 정보가 증가하게 되었다. 대용량 하드디스크에서 증거로 활용될 수 있는 파일 정보를 탐색하기 위해서는 윈도우 시스템에서 제공해주는 파일관리 함수군을 주로 이용한다. 하지만, 이 방법은 파일과 디렉토리의 수가 많을 경우 처리속도가 느리며, 파일 정보를 읽을 경우 파일의 접근시간이 변경된다. 또한, 운영체제 또는 응용 프로그램에 의해 이미 사용중인 파일의 경우 접근이 불가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 대용량 하드디스크에 저장되어 있는 파일 및 디렉토리를 빠르게 탐색하기 위한 방법으로 하드디스크의 물리적 섹터에 접근하여 NTFS의 MFT 정보를 획득하고, 획득된 MFT 정보를 기반으로 증거파일을 탐색하는 방법을 제시하고 구현하였다.
이 논문에서는 Helmholtz machine을 사용하여 데이터의 분포 추정을 함으로써 문서 분류기를 학습하는 방법 제안한다. Helmholtz machine 은 생성 모델과 인식 모델로 구성된 그래프 모델로서, 그래프 모델에서의 분포 추정을 보다 가능하게 하기 위한 근사 방법 중의 하나이다. Helmholtz machine에서의 각 입력 노드는 문서를 구성하는 하나의 단어에 대응하는 이진 노드이다. 입력 노드의 개수가 많아지면 그만큼 학습 시간이 증가하기 때문에, 학습 시간을 줄이면서 적정 수준의 성능을 유지하기 위해 자질 선정이 필요하다. 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해 정보획득량(information gain)기준을 이용하였으며, 뉴스 그룹 데이터에 대해 그 성능을 측정하고 Naive Bayes를 이용한 것과 비교한다.
본 논문은 대용량의 한글어 말뭉치를 이용하여 언어학적 통계정보를 자동으로 검색할 수 있는 웹기반 언어정보 검색 시스템을 제안하고 구현하였다. 구현한 시스템을 통해 형태소, 품사, 어절 정보를 자동으로 획득할 수 있었다. 본 시스템은 언어학적 지식이 부족한 비전문가도 말뭉치 검색을 효율적으로 수행할 수 있으며, 웹기반으로 구현되었기 때문에 시스템 접근의 용의성에 의의가 있다.
본 논문에서는 컨베이어 벨트상에서 이송되는 대용량 소포영상의 획득과정을 통해 ROI(Region of Interest) 고속추출하기 위한 방법 중에서 소포의 면적을 산출하기 위한 외형 좌표값을 산출하는 방법을 제시한 것이다. 이송하는 과정에서 높이센서의 값과 투입되는 각도에 따라 최장길이가 다르지만 이 값도 산출이 용이하다 이와 같은 정보와 결합하여 소포의 부피를 산출을 위해 사용될 수 있는 소포의 외형 좌표값들의 산출 방법과 활용방법을 제시한 것이다. 초기과정에는 불필요한 영역을 검사하기 위한 조건과 유사한 패턴을 단계적으로 제거하는 방법을 적용하였다. $4,096{\times}4,096$ 이상의 대용량 영상에서 불필요한 영역 제거 시간을 포함하여 평균 30.85msec 이내에 추출이 가능한 방법을 제시한 것이다.
최근 3 차원 스캐닝(Scanning) 기술의 발달로 형상 및 색상 정보 데이터를 동시에 획득할 수 있게 되었다. 특히 한번의 측정으로 다량의 데이터를 확보할 수 있기 때문에 3 차원 데이터의 정합(Registration) 및 병합(Merging) 과정에서 계산량이 증가하게 된다. 또한 정합과 병합 후의 대용량 데이터 자체로는 3 차원 모델의 저장, 전송, 처리 및 렌더링(Rendering) 등의 과정에서 어려움이 있다. 따라서 모델의 기하 정보와 색상, 질감, 곡률 등의 속성 정보를 유지하면서 데이터의 양을 감소시키는 메쉬 간략화 기술이 필요하다. 현재 널리 쓰이는 이차 오차 척도(Quadric Error Metric) 방법으로 메쉬를 극심하게 감소하게 되면 오차가 누적되어 기하 정보 및 속성 정보가 소실된다. 본 연구에서는 이를 방지하기 위해 이차 오차 척도 감소화 과정에서 곡률과 색상 기반의 정점 재조정 방법을 제안한다.
지름 리비아경제는 중대한 난국에 처해 있다. 작년 11월, 여러 해에 걸쳐 조업을 해온 미국의 석유회사 엑슨이 리비아로부터의 철수를 발표했다. 지난해 12월 리비아가 암살단을 파견했다는 정보에 태도를 경화시킨 미국이 대리비아제재조치를 실시한 것이다. 그리고 세계적인 석유수요감퇴와 원유고가격유지 정책에 의한 산유량의 격감, 그것에 따르는 외자획득의 어려움이 현지에도 계속되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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