본 논문에서는 지상라이다를 사용해 구조물을 측정한 점군데이터가 갖는 중복성을 피하고, 목표 구조물외에 불필요한 정보의 수를 감소시키도록 하는 점군데이터의 무손실 압축 기법을 제안한다. 제안된 방법을 적용하기 위해, 호프 변환을 이용하여 구조물과 지상라이다의 수평방향 사이의 각도를 찾아, 이를 점군데이터의 회전 변환에 적용하였다. 이로써 x축에 평행하도록 구성된 점군데이터에 대한 y좌표의 중복성은 기존의 데이터보다 많아지고, 따라서 압축률도 향상시킬 수 있다. 추가로, 불필요한 데이터를 찾아 정보량을 감소시키는 방법을 적용한다. 하나는 점군데이터를 데시메이션하는 것이고, 다른 하나는 목표 구조물이 갖는 y좌표의 범위를 찾아 목표로 하는 범위내 점군데이터만 추출하는 것이다. 제안한 방법은 실험을 통해 압축률이 향상되었음을 확인할 수 있다. 또한, 별도의 추가 정보 없이 점군데이터의 위치 정보만으로 데이터를 압축할 수 있고, 이 압축알고리듬으로 처리속도를 높일 수 있다.
홍수기 효과적인 하천관리를 위해서는 광역 모니터링을 위한 기술 확보가 매우 중요하며, 최근 드론을 활용한 하천 모니터링에 관한 관심이 점차 증가되고 있다. 하천관리에 필요한 드론 탑재용 센서는 기본적으로 RGB 광학센서를 비롯하여 근적외선(Nir) 및 열적외선 센서가 함께 운용되는 것이 효과적이다. 그러나 현재 판매되는 드론 카메라를 살펴보면 근적외선과 열적외선 센서가 별도로 분리되어 있고 광학센서에 비해 상대적으로 매우 고가로 판매되고 있는 실정이다. 따라서 하천 모니터링을 위해서는 광학(RGB), 근적외선 그리고 열적외선 센서가 통합된 저가의 탑재체 개발이 시급하고 이를 활용한 하천 모니터링 프로세스를 정립할 필요가 있다. 본 연구에서는 일반 드론에 쉽게 탑재 가능한 하천 모니터링용 탑재체를 개발하였으며, 이를 기반으로 하천 홍수 및 부유사 모니터링에 활용하였다. 광학센서는 하천의 주요 형상을 확인하는데 이용하였으며, 근적외선 센서는 홍수 및 부유사 탐지에 활용하였다. 특히 본 연구에서는 비교적 넓은 하천 구역에 대한 공간정보를 구축하기 위해 75% 이상의 중복도를 가지고 촬영하도록 세팅하였으며 영상접합 SW를 활용하여 정사영상을 생성하였다. 구축한 근적외선 정사영상으로부터 영상분석 프로그램을 활용하여 홍수 및 부유사 영역을 추출하였으며 이를 통해 홍수기 하천 모니터링 및 치수 업무 의사결정을 위한 정보를 제공할 수 있었다. 저가용 드론 센서는 상용 SW와의 연계가 어렵기 때문에 자동비행 프로그램처럼 해당 위치별 영상 촬영이 어려운 한계가 있었으며, 본 연구에서는 센서의 제원특성을 활용하여 자동비행 SW에서도 일정 이상의 중복도를 확보할 수 있는 비행고도별 촬영시간 등을 종합적으로 설계하였다. 이를 통해 해당 지역에 대한 하천 모니터링용 정사영상을 구축할 수 있었으며 기존의 고가용 드론 센서와 유사한 효과를 가져올 수 있었다.
본 논문은 신경회로망을 이용한 물체인식에 관한 연구로써, 인식은 물체의 경계점으로부터 추출된 국부 특징들로 구성되는 각 선형선소들간의 매칭에 의해 이루어진다. 그러나 추출된 특징들은 물체를 구성하는 선형선소들간의 유사성 때문에 특징 공간상에서 다른 모델과의 경계가 불분명하게 되므로 인식의 애매성이 발생하고, 특징의 유사성에 기인한 신경 회로망의 경계분리능력의 한계에 따라 인식률의 저하를 가져온다. 따라서, 본 논문에서는 인식의 애매성을 해소하고, 인식율의 향상을 도모할 수 있도록 2개의 신경회로망을 다단결합한 물체인식 시스템을 구성하였으며, 물체를 효과적으로 기술할 수 있는 국부 특징량을 사용하였다. 실험을 통하여 구성된 물체인식 시스템의 타당성을 확인하였으며, 중복 물체 및 변형된 물체에 적용하여 그 결과를 고찰하였다.
본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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pp.275-281
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1993
본 발표에서는 신경회로망을 이용하여 연속음성중에서 키워드를 인식하는 방법을 설명한다. 연속음성에서 파형소편 및 음절을 식별하는 휴리스틱 알고리즘을 개발하였고, 연속음성을 음절단위로 파형소편 스펙트럼분석(선형예측법)으로 특성치를 추출하였다. 음절의 특성치는 코호넨 신경회로망을 통하여 학습을 시켰으며, 연속음성중 키워드인식은 먼저 음절을 인식하여 단어를 찾고, 인식된 단어가 키워드와 일치하는가를 확인한다. 본 연구의 의의는 파형소편 및 음절식별 알고리즘을 통하여, 크기불변성(Scaling invariance), 시간불변성(Time warping 및 Time-shift invariance), 중복성제거의 문제점을 해결하였고, 신경회로망의 학습을 통하여 화자독립적인 연속음성인식시스템 구축의 기반을 확립한데 있다. 본 음성인식모델은 학교구내 전화번호 안내시스템으로 활용단계에 있으며 전화번호뿐만아니라 주소안내시스템으로도 활용될 예정이다. 또한 자동차 운전보조시스템 및 주행안내시스템의 음성명령에 응용될 수 있는데, 예로 음성명령은 "핸들 좌로 20도", "시청까지 주행", "시청 지도안내"등이 될 수 있다. 현재 자동차 운전보조시스템은 컴퓨터 화면상 모의동작시스템으로 운영되고 있다. 본 음성인식모델은 화자종속시 90%이상, 화자독립시 70%의 인식결과를 보였다.시 90%이상, 화자독립시 70%의 인식결과를 보였다.
인터넷에 기반한 학습 콘텐츠가 보편화됨에 따라 이에 대한 사용자들의 요구도 다양화되고 있다. 이중 컴퓨터에 기반한 평가(CBT: Computer Based Test) 시스템은 학술적으로나 경제적으로 최근 그 방법론이 평가 및 개발 분야에 있어 다양하게 진행되고 있다. 그러나 현재 개발된 대부분의 CBT 시스템 환경은 관계형 데이터베이스에 기반하여 개발되었기 때문에 다양한 형태의 문제를 구현하기 어려울 뿐만 아니라, 관리 측면에서도 높은 비용을 요구한다. 본 연구는 이러한 문제점이 문항 정보는 동적인데 비해, 기존 전산 정보 환경은 정적인 것에서 비롯되었다 보고, 이에 대한 구조적 해결책을 제시하기 위해 최근 그 사용이 급증하고 있는 XML(eXtensible Markup Language)을 이용하였다. 컴퓨터 환경 관점과 문항 저작 관점 모두를 충족시키기 위해 XML의 요소(element) 정의는 컴퓨터 친화적(computer friendly) 요소와 콘텐츠 친화적(computer friendly) 요소로 분류하고, 각 요소별로 중복되지 않는 정보 유형을 추출하였다. 본 연구결과를 활용할 경우 기존 관계형 데이터베이스에 비해 동적인 정보를 손쉽게 구현할 수 있을 뿐만 아니라, 다른 XML 문서와 동기화 작업을 거칠 경우 문항 세트를 손쉽게 확장할 수 있어 경제적이고 관리가 용이하여 관련 분야 연구를 촉진할 것이다.
인터넷의 급격한 발달로 인하여 기존의 클라이언트/서버환경으로 구성된 웹 환경에서는 서비스 제공이 원활하지 못하고, 시스템의 안정성 및 신뢰성이 미약하게 되어 이를 보완하기 위하여 새로운 환경인 분산 처리 기술의 필요성이 부각되었다. 분산 객체 애플리케이션 서버가 이러한 문제점을 해결하였지만, 서버 구축에 대한 어려움은 남아있었다. 그러나 EJB 컴포넌트의 사용으로 애플리케이션 서버구축이 한결 쉬워졌다. EJB는 자바 플랫폼 상에서 운영되는 서버 컴포넌트 기술이다. 컴포넌트 개발과정에서는 일정한 모듈의 중복으로 인한 개발 시간과 비용의 낭비, 컴포넌트 유지 보수에 대한 어려움, 명세에 따른 개발의 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트의 재사용성과 모듈성을 극대화하고, 코드 최적화 및 개발 시간과 비용 절감, 또한 개발자간의 의사소통을 원활하게 할 수 있는 개발 표준이 정립될 수 있도록 컴포넌트를 분석하여 모듈을 추출하고 모듈의 정보저장소를 설계하며, 이를 이용한 EJB 컴포넌트 생성 도구를 구현하였다.
URL 정규화는 다양하게 표현된 동일 URL들을 하나의 통일된(cannonical) 형태의 URL로 변환하는 과정이다. 동일문서에 대한 중복된 URL 표현은 URL 정규화를 통하여 제거된다. 표준 정규화는 잘못된 긍정(동일하지 않는 URL들을 동일 문자열로 변환)이 없도록 개발되었다. 그러나 표준 정규화는 많은 잘못된 부정이 발생하게 되므로, 잘못된 긍정을 일부 허용하면서 잘못된 부정을 현격히 줄일 수 있는 확장 정규화가 제기되고 연구되어 왔다. 본 논문에서는 동일 사이트 내의 URL들에 대한 확장 정규화의 적용 결과가 유사한 정도를 보임으로써, 한 사이트 내의 URL에 대한 임의의 확장 정규화 결과 정보가 동일 사이트 내의 다른 URL들의 정규화에 효과적으로 사용될 수 있음을 보인다. 이를 위하여, 한 사이트의 확장 정규화 결과 동일성 척도와 사이트 기반의 확장 정규화 평가 척도를 제안한다. 20,000만개의 실제 국내 웹 사이트에서 추출된 25만개의 URL에 대해 6가지 확장 정규화가 평가된다.
본 연구에서는 시.공 복합적인 선형 점 자료를 대상으로 시간과 공간을 함께 고려했을 때 자료 내에 군집(cluster)-시.공 복합 군집(space-time cluster)-이 존재하는 가를 검증하는 방법에 대해 논의하고, 실제 교통사고지점의 분포자료를 분석하여 군집의 유무를 통계적으로 검증하였다. 통계 분석의 결과 다음과 같은 사실이 확인되었다. 첫째, Knox의 분할표 방법과 Mantel의 역수 변환을 이용한 일반화된 회귀분석방법 모두 임계 거리 및 임계 시간 간격의 선택이 분석결과에 영향을 미친다. 둘째, 이러한 임의성을 극복하기 위해 다양한 임계 거리 및 임계 시간 간격(혹은 부가 상수)에 대해 반복 실험한 결과, 일부 임계값의 조합에서 시간과 공간이 서로 독립적이라는 귀무가설을 기각할 수 있는 증거가 발견되었다. 셋째, 시.공 복합 군집의 파악에 가장 적합한 임계 거리와 임계 시간 간격은 공간적으로는 7000m, 시간적으로는 14일 혹은 21일이다. 마지막으로, 통계 분석과정에서 자료에 존재하는 중복 기록 사고들의 존재가 밝혀짐으로써 시.공 복합군집 검증이 탐험적 자료 분석(exploratory data analysis)의 도구로서 가지는 가치를 확인할 수 있었다.
u-헬스케어 서비스는 언제, 어디서, 어떠한 상황에서도 사용자에게 적절한 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 그러한 u-헬스케어 서비스를 제공하기 위해서는 센서로부터 수집되는 데이터들에서 사용자의 상황에 적절한 정보인지, 그리고 데이터들의 유효성과 중복성을 검사해야 한다. 또한 이렇게 수집된 정보들을 u-헬스케어 서비스를 제공하는 시스템에서 적절하고 효과적인 관리 및 분석이 되어야만 사용자에게 적절한 헬스케어 서비스를 제공할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 사용자에게 적절한 의료서비스를 제공하는 u-헬스케어 시스템을 위하여 각종 상황정보를 검사하여 데이터를 추출하고, 이러한 데이터를 정형화하기 위한 모델링 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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