캐리커처의 일반적인 의미는 어떤 사람이나 사물의 특징을 추출하여 익살스럽게 풍자한 그림이나 글이다. 다시 말해, 캐리커처는 사람의 얼굴에서 특징을 잡아 과장하거나 왜곡하여 그린 데생이라고 한다. 컴퓨터를 이용한 기존의 캐리커처 제작 방법으로는, 입력 이미지 좌표의 통계적인 차이 값을 이용하는 PICASSO 시스템 방법, 제작자의 애매한 느낌을 퍼지 논리를 이용하여 표현하는 방법, 이미지론 와핑하는 방법, 여러 단계의 벡터 필드 변환을 이용하는 방법 등이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 실시간 또는 준비된 영상을 입력으로 받아 저장한 후, 네 단계의 과정으로 처리한 후 최종적으로 캐리커처 된 이미지를 생성하게 된다. 각 단계별 처리 내용으로는 첫 번째 단계에서는 영상에서 얼굴을 검출하고 두 번째 단계에서는 특정 얼굴부위의 기하학적 정보를 좌표 값으로 추출한다. 세 번째 단계에서는 전 단계에서 얻은 좌표 값으로 로컬 와핑 기법을 이용하여 영상을 변환한다. 네 번째 단계에서는 변형된 영상으로 퍼지 논리를 이용하여 보다 개선된 윤곽선 이미지로 변환하여 캐리커처 이미지를 얻는다. 본 논문에서는 영상 인식, 변환 및 윤곽선 검출 및 등의 여러 가지 영상 처리 기법을 이용하여 기존의 캐리커처 제작 방식보다 간단하고, 복잡한 연산 과정이 없는 캐리커처 제작 시스템을 구현하였다.
두 가지 primer 쌍을 동시에 이용한 duplex PCR 기법으로 붉은사슴과 엘크의 유전자 성 판별에 대한 이용가능성을 확인하기 위해 본 연구를 수행하였다. 근본적으로 포유동물의 성 분화는 Y-염색체 상에 암호화되어 있으며 웅성발생에 지배적인 역할을 수행하는 SRY 유전자의 존재 여부에 따라 결정되게 된다. X-, Y- 염색체에 상동인 유전자들 중 하나인 ZFX-ZFY 유전자는 X-, Y- 염색체 상에서 각각 발견된다. 유전자 성 판별에 앞서 붉은사슴의 ZFX-ZFY 유전자의 인트론 9를 포함하는 절편에 대한 염기서열의 특성을 확인하였다. 인트론 9의 길이는 ZFX와 ZFY에서 각각 529, 665-bp로 확인되었다. ZFY 인트론 9에서 전위인자의 일종인 bovine SINE element와 유사한 서열이 관찰되었다. SRY와 ZFX-ZFY 유전자들을 동시에 증폭하는 duplex PCR을 통해 유전자 성 판별을 수행하였고, 암수가 서로 구분되는 증폭 양상을 나타내었다: 암컷에서는 ZFX에서 증폭된 공통의 증폭 산물 하나만이 관찰되었고 수컷은 세 개의 밴드가 관찰되었다(ZFX에 해당하는 공통의 밴드와 ZFY와 SRY에서 증폭된 두 개의 수컷 특이 밴드). 두 가지 유전자에 대한 독립적인 PCR 시험에서 얻은 결과는 duplex PCR에 의해 얻은 결과와 동일한 양상을 나타내었다. 또한 유전자 성 판별의 결과들은 각각의 개체에 대한 표현형적 성판별 자료와 정확히 일치하였다. Y 염색체 특이적인 SRY와 X-, Y- 상동이면서 성적 이형성을 나타내는 ZFX-ZFY 유전자들에 대한 duplex PCR 방법은 붉은사슴과 엘크의 성 판별에 있어 여타 다른 대조시험을 요구하지 않으면서 없이 신속하고 정확한 정보를 제공하는 분석법이 될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 1차 교육과정부터 2015 개정 교육과정까지의 가정과 교육과정을 시기별로, 통시적으로 살펴보는 것이다. 이를 위해 빅데이터 분석에서 사용되는 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 교육과정을 분석하였다. 분석대상은 국가교육과정정보센터에서 수집한 1차 교육과정부터 2015 개정 교육과정까지의 10개의 교육과정 원문이며, 분석도구는 R 프로그램을 사용하였다. 연구결과 첫째, 4차 교육과정부터 2015 개정 교육과정까지 데이터 수가 점차적으로 늘어나는 것으로 나타났다. 둘째, 교육과정 시기별 핵심 개념을 추출하여 비교한 결과 교육과정에 따라 유지 및 변화되는 핵심 개념이 있었다. '생활', '가정'은 교육과정 변화에 상관없이 지속되는 핵심 개념이었으며, 2007 개정 교육과정 이후로는 '문제', '능력', '해결', '실천'이 강조되었다. 셋째, 핵심 개념 연결망 분석 결과를 통해 각 가정과 교육과정 마다 핵심 개념 간의 관계를 점(node)과 선(line)으로 표현하였다. 그 결과 '생활'과 '가정'을 중심으로 시대별로 강조한 핵심 개념이 강하게 연결됨을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과를 통해, 향후 가정과 교육의 방향성과 정체성을 형성하기 위한 기초 자료를 제공한다는 측면에서 본 연구의 의의가 있다.
본 논문을 통해서 우리는 최적화 알고리즘인 binary harmony search (BHS) 알고리즘을 이용하여 unsupervised nonlinear classifier를 구현하는 방안을 제시하였다. 패턴인식을 위한 기계학습이나 뇌파 신호의 분석 과정과 같이 벡터로 표현되는 특징들을 분류하는데 있어 다양한 알고리즘들이 제시되었다. 교사 학습기반의 분류 방식으로는 support vector machine과 같은 기법이 사용되어왔고, 비교사 학습 방법을 통한 분류 기법으로는 fuzzy c-mean (FCM)과 같은 알고리즘들이 사용되어 왔다. 그러나 기존에 사용해 왔던 분류 방법들은 비선형 데이터 분류에 적용하기 힘들거나 교사 학습을 적용하기 위해서 사전정보를 필요로 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 경험적 접근을 통해 공간상에 분포된 벡터 사이의 기하학적 거리를 최소로 만드는 벡터 집합을 선택하고 이를 하나의 클래스로 간주하는 방법을 적용한 분류법을 제시하였다. 비교 대상으로 FCM과 artificial neural network (ANN) 기반의 self-organizing map (SOM)을 제시하였다. 시뮬레이션에는 KEEL machine learing dataset을 사용하였고 그 결과, 제안된 방식이 기존 알고리즘에 비해 더 나은 우수성을 지니고 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 상용 CIS 소프트웨어인 ARC/INFO에 구축되어 있는 지하 시설물 데이터를 3차원 공간 객체로 변환하기 위하여 3차원 공간 객체의 형식과 객체 저장 구조를 정의하고, 2차원의 지하 시설물 데이터를 정의된 3차원 공간 객체로 변환하는 공간 데이터 변환 시스템을 객체 지향 개발 기법인 Booch의 방법을 사용하여 개발하였다. 이를 위하여 ARC/INFO의 관계형 데이터 모델과 저장 구조를 분석하고, 지하 시설물의 3차원 시각화를 위한 요구 조건들을 분석하였다. 그리고 ARC/INFO에 저장된 2차원 지하 시설물 데이터는 내부적인 전처리 과정을 통하여 ASCII 파일로 변환 후, 변환 시스템의 입력 자료로 사용하였고, 변환 시스템의 개발을 위한 개발 방법으로 Booch의 방법을 선정하여 시스템의 분석과 설계 과정에 적용하였다. 마지막으로 분석과 설계의 결과를 ARC/INFO의 매크로 언어인 AML과 객체 지향 프로그래밍 언어인 C++를 사용하여 구현하였다. 본 연구의 결과, 지하 공간에 존재하는 2차원 시설물들을 3차원으로 시각화 할 수 있는 3차원 공간 객체를 얻을 수 있었으며, 시스템의 개발 과정에 객체 지향 개발 기법을 적용함으로써 효율적인 개발을 수 행할 수 있었다.
본 연구에서는 다채널 자속누설 센서를 이용하여 강케이블의 국부손상을 검색하였다. 먼저 자속누설 기법을 고정된 케이블 구조물에 적용하기 위해 프로토타입의 8채널 자속누설 센서헤드를 제작하였고, 국부손상이 발생한 케이블을 구현하기 위하여 PVC 파이프에 강케이블을 채워 강케이블 다발 시편을 제작하였고, 케이블 시편 외부 및 내부에 다양한 크기 및 방향을 가지는 국부손상을 단계적으로 발생시켰다. 이와 같이 제작된 강케이블 시편을 대상으로 각 손상단계에서 자속누설 센서헤드를 이용하여 자속신호를 스캔하고 출력전압으로 표현하였다. 이어서 일반극치분포를 이용해 손상유무를 판단할 수 있는 기준이 되어줄 임계값을 설정하였고, 이를 각 채널에서 계측된 자속신호와 비교하여 객관적인 손상판단을 수행하였다. 또한 케이블 모니터링에 있어 가장 중요한 정보인 손상의 길이방향 위치를 효과적으로 검색하기 위해 모든 채널의 자속값을 합하여 총합값의 형태로 임계값과 함께 나타내었다. 최종적으로 임계값을 초과한 부분의 길이방향 및 원주방향 위치를 실제 손상과 비교함으로써 본 기법의 국부손상 검색 가능성을 살펴보았다.
본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.
최근 스마트기기의 높은 보급률 및 컴퓨팅 기술의 발전으로 인하여 단순히 정보를 검색하는 사용 패턴에서 벗어나 사진 및 동영상 등의 멀티미디어에 관한 사용자의 관심이 증대되고 있다. 이러한 관심 증대로 인하여 다양한 응용을 위해 이미지를 생성하고 처리하는 이미지 프로세싱에 대한 기술이 발전하고 있다. 최근 자신이 좋아하는 연예인 등의 여러 개의 작은 이미지들을 이용하여 모자이크로 표현하는 엔터테인먼트적인 사례들이 등장하고 있으며 모자이크 기법에 대한 연구 또한 활발히 진행 중이다. 하지만 기존의 모자이크 기법들 데이터베이스의 이미지를 선형적으로 비교하기 때문에 데이터베이스 이미지수가 증가함에 따라 비교 연산처리 시간이 증가하는 단점이 있다. 긴 연산처리 시간을 가진다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 검색을 위해 DCT 해쉬를 이용하는 모자이크 이미지 생성 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 데이터베이스 생성 단계와 모자이크 생성 단계로 구성된다. 데이터베이스 생성 단계에서는 데이터베이스 구축을 위한 이미지들을 블록 단위로 분할하고 분할된 영역에 대한 DCT 해쉬 셋을 생성하여 저장한다. 모자이크 생성 단계에서는 입력 이미지의 각 블록에 대하여 DCT 해쉬를 통해 데이터베이스 내의 가장 유사한 블록을 효율적으로 검색하고, 최종적인 모자이크 이미지를 생성한다. 다양한 실험을 통해, 제안된 알고리즘이 다양한 종류의 이미지 및 크기에 상관없이 효과적으로 모자이크가 생성됨을 보였다.
이 연구에서는 접근이 어렵고 범위가 광대하여 많은 시간과 비용이 소요되는 산지습지의 현장조사 대상범위를 줄이고 작업의 효율성을 높이기 위해 산지 습지 위치와 지형 및 기타 GIS 정보 사이의 관계를 확률로 표현하는 Weight of Evidence 기법을 적용하여 산지습지 가능지역을 추출하였다. 이를 위하여 영남지역을 대상으로 산지습지와 관련된 경사 분포, 곡률 분포, 식생지수 분포, 습윤지수 분포, 토양 배수등급 분포 등 공간 데이터베이스를 구축하고 이를 기존 산지습지 위치와의 상관관계를 통하여 Weight of Evidence를 구하였다. 우도비를 통하여 산지습지 가능성에 대한 각 요인의 등급을 분석한 결과 경사도, 곡률, 식생지수, 습윤지수가 낮을수록, 토양 배수등급이 양호한 곳에 산지습지 분포 가능성이 높은 것으로 나타났다. 산지습지가능성도 작성을 위하여 각 요인의 등급에 대하여 Weight of Evidence 가중치를 부여하고 GIS 중첩분석을 실시하여 산지습지가능지수를 산출하였다. 그리고 검증을 위하여 산지습지 가능지수 등급구간에 대한 산지습지 위치 포함 누적비율을 표시한 성공확률곡선을 작성하고 면적비율을 계산한 결과 75.48%로서 상당히 높은 예측정확도를 나타내었다.
지능화와 정보화를 핵심으로 하는 4차 산업혁명이 2016년에 열렸다. 본 연구는 4차 산업혁명시대에 가장 주목받고 있는 가상현실(Virtual Reality: VR) 기술을 이용해서 조경설계 구현에 적용하는 접근 용이성이 강한 버츄얼 워크스루 방법을 제시하는 목적으로 시행되었다. 현재 가상현실 기술은 게임, 비상훈련 및 건축설계 등 많은 영역에서 활용되어 있지만, 조경분야에서는 초기단계에 처하고 있으며, 발전 전망이 밝다. 조경관련분야에서 대부분 전통적인 2차원 도면과 동적인 동영상을 통해 조경설계를 구현하는 방법을 사용하며, 또한 게임 제작 엔진으로 가상현실 구현하는 방식을 사용하고 있으나, 여러 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 설계-구현-체험 단계로 진행하였으며, 전통적인 조경설계 구현방법을 보완시키는 버츄얼 워크스루 구현방법을 제시하고자 한다. 결과적으로 버츄얼 워크스루 방법은 전통적인 방법에 비해 체험 자유성, 각도 다양성, 정보 제공 및 상호작용 등이 우수한 것으로 나타났다. 또한 높은 품질 및 효과 표현이 가능함으로 조경분야에 적용성이 강한 것으로 볼 수 있다. 향후 조경설계 평가 및 검토 관련 연구의 평가방법을 제공하며, 가상현실 조경분야에서 간편하고 활용성이 있는 구현방법으로 기대효과를 가진다. 가상현실 기법은 조경학계의 지속적인 성장을 기여할 수 있으며, 무한한 전망을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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