컬러 정보는 이미지 처리 시스템에서 이미지에 대한 중요한 특징값을 제공한다. 그러나 조명이나 객체의 물리적 특성으로 인하여 녹취된 이미지의 컬러값을 활용하기에는 많은 문제점이 따르게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 컬러불변치에 대한 많은 연구가 있어 왔다. 이 연구에서는 컬러불변치와 병발행렬 특징값과의 관계에 대한 기초 데이터를 제공함으로써 위치기반 어플리케이션에서 이미지 유사도를 측정하는데 활용하고자 한다.
본 논문은 중심 화소의 FOD 성분값과 인접 가해 성분값의 평균으로 축소 성분값을 산출함으로써 FOD에 적응성을 부여한 디지털 영상 축소 알고리즘의 성능을 분석함에 그 목적이 있다. 제안된 방법은, 중심 화소의 우측 및 하측 인접 화소의 기울기의 크기를 이용하여 산출한 각각의 국부 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 구하고 FOD 성분값과 이 인접 가해 성분값을 평균하여 축소 성분값을 구하는 과정을 전체 영역에 반복적으로 수행함으로써 축소 영상을 얻을 수 있다. 제안된 축소 방법에 따르면, 적은 연산량을 요하면서도 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 FOD 방식의 장점을 취하면서 인접 화소의 유효 가해 성분을 각각의 국부 가해 가중치에 따라 축소 성분값에 적응적으로 반영함으로써 FOD의 단점인 몽롱화 현상을 효과적으로 억제시킬 수 있는 바, 개선된 정보 보존성을 제공할 수 있는 이점이 있다. 본고에서는 주관적인 성능과 하드웨어 복잡도 측면에서 제안된 방법과 기존의 각 방식에 대한 성능을 분석 평가한다.
소음지도는 공간의 소음값을 3차원적으로 분석하여 GIS 데이터에 소음분석결과값을 RGB 값으로 표현한 것이다. 현재의 GIS는 2차원 데이터이므로 3차원 소음분석결과값을 표현하고 사용자들에게 제공하는 것에 효과적이지 못하다. 따라서 본 연구에서는 소음분석결과값을 보다 효과적으로 사용자들에게 제공하기 위하여 3차원 소음지도를 제작하고자 한다. 3차원 소음지도는 도시공간모델의 지형과 건물을 각각 소음분석결과값을 이용하여 texturing하여 가시화한 후 통합하여 완성한다. 지형의 경우, 지형의 기하학적 가시화완 지형의 texturing의 두 단계를 거쳐 완성하고 건물의 경우, 건물의 기하학적 3차원 가시화와 건물의 texturing의 두 단계를 거쳐 생성한다. 건물과 지형의 texturing의 단계에서 texture file은 소음분석결과값을 RGB코드로 변환하여 jpg파일로 생성한다. 생성된 3차원 소음지도는 영등포구 전체 영역을 대상지로 하였고 web기반의 VRML파일이다. 가시화의 효율성을 고려하여 영등포구 영역을 $200m{\times}200m$로 구역을 설정 607개의 구역으로 나누어 가시화하였다. 도시공간 모델을 이용하여 3차원 소음지도를 제작함으로써 도시공간모델을 이용하는 응용분야에서 3차원 공간분석의 가시화를 위한 방법을 제시할 수 있었다. 이를 통하여 공간 문제들의 결과를 사용자들에게 보다 효율적으로 제공할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 사회서비스 수요를 구성하는 이용자 수와 제공기관 수를 예측 할 수 있도록 시계열 모형을 활용하여 각각의 예측 값을 구성하고, 실제 관측된 값과의 차이를 확인하여 사회서비스분야에서 시계열 예측모형의 타당성을 검증하는 연구이다. 분석 자료는 한국보건복지정보개발원에서 발간한 사회서비스 제공기관 공급실태분석에서 제시된 발달재활서비스 이용 현황을 연구 목적에 따라 가공하여 이차 분석하였다. 분석결과 이용자 수는 ARIMA(1,1,0) 모형이, 제공기관 수는 ARIMA(0,1,1) 모형이 최적의 예측모형으로 제시되었다. 예측모형에 의한 예측 값은 관측 값과의 어느 정도 차이는 있었지만, 관측값은 예측값의 최대값과 최소값의 범위에 놓여 있었다. 따라서 사회서비스의 이용자를 활용한 수요예측과 제공기관을 활용한 공급예측의 모형구축에 대한 타당성은 가능할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 증강현실 기반의 항공기 정비훈련 장치의 어플에 관한 것으로, 이는 모바일 디바이스에 설치 및 실행되는 항공기 정비훈련 장치는 훈련 대상 항공기의 정비 매뉴얼에 기반하여 저장부, 식별부, 입력부, 제공부로 구성하였다. 저장부는 작성된 훈련 시나리오를 저장 및 관리하는 훈련 시나리오를 저장한다. 식별부는 모바일 단말의 카메라를 통해 획득된 카메라 영상을 수신 및 분석하여, 카메라 영상 내에 존재하는 부품 각각을 식별할 수 있도록 하였다. 입력부는 모바일 단말의 터치스크린과 버튼을 통해 입력된 사용자 제어값을 획득 및 출력하는 사용자 제어값을 입력하며, 객체 식별 결과 및 사용자 터치 값을 기 저장된 훈련 시나리오에 따라 훈련 대상 부품을 확인하고 훈련 컨텐츠를 증강현실 방식으로 제공하는 훈련 서비스 제공부를 포함하는 어플이다. 본 어플의 평가항목으로는 저장, 식별, 입력, 제공부 항목에 대하여 신뢰성을 평가하였으며, 인식 및 출력에 대한 신뢰성에 문제가 없는 것으로 확인되었다.
부부분불완전 데이터(Partially Missing Data) 또는 데이터의 속성 값이 표현되는 정도의 깊이가 서로 다른 데이터를 학습하는데 있어서 속성값계층구조(Attribute Value Taxonomy, AVT)를 기반으로 학습하면 기존의 학습 알고리즘을 통해 얻은 결과보다 정확하고 간결한 분류기를 얻을 수 있다는 사실이 밝혀졌다. 하지만 이러한 속성값계층구조는 처음부터 전문가 또는 데이터 도메인에 대한 지식을 가지고 있는 사람에 의해 만들어져 제공되어야 한다. 이러한 수작업을 통한 속성값계층구조를 생성하기 위해서는 많은 시간이 걸리며 생성과정에서 오류가 발생할 수 있다. 또한 데이터 도메인에 따라서 속성값계층구조를 제공할 전문가가 부재한 경우가 있다. 이러한 배경 아래 본 논문은 유전자 알고리즘을 통해 자동으로 근 최적의 속성값계층구조를 생성하는 알고리즘(GA-AVT-Learner)을 제안한다. 본 논문의 실험은 다양한 실제 데이터를 가지고 GA-AVT-Learner로 생성한 속성값계층구조를 다른 속성값계층구조와 비교하였다. 따라서 GA-AVT-Learner에 의해 생성된 속성값계층구조가 정확하고 간결한 분류기를 제공함을 보이고, 불완전데이터 처리에 있어서도 높은 효율을 보임을 실험적으로 증명하였다.
최근 고객관리 서비스는 사용자의 환경 및 특성까지 분석하여 개인에게 가장 적합한 서비스를 제공하는 형태로 변화하고 있다. 하지만 기존 고객관리시스템은 회원 가입 시 작성하는 정보 이외에 추가적으로 고객에 관한 정보를 얻기 위한 방법이 한정적이다. 이러한 기존의 고객관리 시스템은 고객의 성향에 따른 다양한 형태의 서비스를 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 무선 통신 방법인 NFC(Near Field Communication)를 이용하여 고객의 성향을 신속하게 파악하며 분석할 수 있는 고객관리 시스템을 개발 제안한다. 제안된 시스템의 특징은 데이터의 처리 및 전송 경로가 사용자정보를 직접 서버로 전송하게 되며, 정보를 관리 서버에서 범주별로 분류하여 속성 단위로 가중치를 적용하여 분해하는 기능을 제공한다. 개발된 서버에서는 범주별로 규정되어 있는 속성정보에 대해 가중치와 저장된 사용자 정보를 제공된 알고리즘에 따라 상황인식기반으로 내용을 분석하게 되고, 분석된 사용자 정보들의 결과 값이 가장 높은 값을 가진 범주를 사용자의 특성으로 제공한다. 본 시스템으로부터 추출된 예측된 값은 사용정보를 수신할 때마다 갱신이 가능함으로 개발된 시스템은 사용자의 동향을 이용한 서비스를 온라인으로 제공할 수 있게 된다.
IEEE 802.11e EDCA(Enhanced Distributed Channel Access)는 4개의 AC(Access Category)를 이용하여 트래픽에 따른 우선순위를 부여하고 QoS(Quality of Service)를 제공하기 위해 표준화되었다. EDCA는 이진 백오프 알고리즘을 갖는 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance) 방법을 이용한다. EDCA에서 패킷 전송에 실패할 경우 경쟁 윈도우 값은 두 배씩 증가 되고, 성공할 경우에는 최소 경쟁 윈도우 값으로 초기화된다. 따라서 경쟁 윈도우 값이 최적의 값을 유지하지 못해 많은 패킷 충돌을 야기하여 네트워크 성능을 감소시킨다. 이 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 논문에서는 패킷 전송 성공 후 경쟁 윈도우 값을 최소 경쟁 윈도우 값이 아닌 채널 혼잡 정도에 따라 계산된 값으로 설정한다. 그러나 이 방법은 트래픽 종류와 상관없이 같은 방법으로 동작하기 때문에 트래픽 종류에 따른 차별적 QoS를 보장하지 않는다. 또한 계산된 경쟁 윈도우 값은 현재 값에 비해 상대적으로 낮은 값을 갖기 때문에 여전히 높은 충돌율을 갖는다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 새로운 프로토콜을 제안한다. 제안된 방법에서는 네트워크의 혼잡 정도를 잘 반영하기 위한 새로운 경쟁 윈도우 계산 알고리즘을 제시한다. 또한 제안된 알고리즘은 트래픽 종류에 따른 QoS 보장을 위해 트래픽 종류에 따른 차별화 파라미터를 이용한다.
이 연구에서는 한반도 상공의 전리층 총전자수를 격자 형태로 나타냈다. 이를 위해 국토해양부 GPS 상시관측소에서 제공 중인 코드와 위상 측정값을 선형조합하였으며 그 결과물을 이용하여 시선방향 총전자수를 산출하였다. 이때 전리층 총전자수 산출결과의 정확도를 향상시키기 위해 가중최소자승법을 이용하여 위성과 수신기의 하드웨어 오차인 DCB(Differencial Code Bias)를 추정하였으며 추정된 DCB값은 IGS에서 제공 중인 DCB값과 비교하여 정확도를 확인하였다. 산출된 시선방향 총전자수를 연직방향 총전자수로 변환하기 위해 사상함수를 적용하였으며, 이를 다시 각 격자점에서의 연직방향 총전자수로 변환하기 위해 기존 연직방향 총전자수에 역거리 가중 보간법을 적용하였다. 각 격자점에서의 총전자수는 IGS(International GNSS Service)에서 제공 중인 GIM(Global Ionosphere Map) 모델의 총전자수와 비교하여 정확도를 확인하였다. 산출된 총전자수는 2시간 간격으로 나타내어 한반도 상공 전리층 총전자수의 변화 경향을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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