본 논문에서는 모바일 기기 사용자들의 다음 방문 장소를 효율적으로 예측할 수 있는 맵리듀스 기반의 이동 패턴 마이닝 시스템을 소개한다. 이 시스템은 대용량의 사용자 이동 궤적 데이터 집합으로부터 은닉 마코프 모델로 표현되는 각 사용자의 이동 패턴을 학습해내고, 이 모델을 현재 이동 궤적에 적용함으로써 다음 방문 장소를 예측한다. 본 시스템은 사용자별 이동 패턴 모델을 학습하는 후단부와 실시간으로 다음 방문 장소를 예측하는 전단부 등 크게 두 부분으로 구성된다. 이 중에서 후단부는 주요 장소 추출, 이동 궤적 변환, 이동 패턴 모델 학습 등 총 3개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 이에 반해, 본 시스템의 전단부는 이동 경로 후보군 생성, 다음 장소 예측 등 총 2개의 작업 모듈들로 구성된다. 그리고 본 시스템을 구성하는 각 작업 모듈의 맵과 리듀스 함수들은 하둡 인프라를 효과적으로 활용하여 병렬 처리를 극대화할 수 있도록 설계하였다. 대용량의 공개 벤치마크 데이터 집합인 GeoLife를 이용하여 본 논문에서 소개한 시스템의 성능을 분석하기 위한 실험들을 수행하였고, 실험 결과를 통해 본 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
지표수에 비해 지하수 자원은 비교적 오염률이 낮은 편이지만 관리의 미흡으로 인한 복구의 어려움이 매우 크다. 국가에서는 지하수 보조관측망을 이용하여 지하수 자원을 효율적으로 관리 및 모니터링한다. 본 논문에서는 지하수 자원 관리의 업무 효율성 증대와 실시간 모니터링을 위해 수온, 수위, 전기전도도(E.C.) 등의 무선 센서 노드와 GPS(Global Positioning System)가 내장된 이동식 보조관측망 프로토타입 시스템과 지하수 정보 사용자 GUI(Graphic User Interface)로 이루어진 GeoSensor 기반의 지하수 무선 자동측정시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 자체 전력을 위해 태양광을 이용하고 있으며, 무선 센서 노드로부터 수집된 다양한 지하수 정보는 CDMA(Code Division Multiple Access) 모듈을 이용하여 무선 송수신한다. 아울러 사용자의 편의성을 도모하기 위해 사용자 GUI는 GIS(Geographic Information System) 맵에 수집된 지하수 정보를 가시화 한다. 제안한 시스템의 성능평가를 위해 제작된 보조관측망을 통해 수집된 센싱 정보를 이용하여 수행하였으며, 타 연구와의 정성평가를 제안하는 시스템의 우수성을 입증하였다.
스마트 그리드의 도입으로 그동안 중앙 집중적인 단방향 전기공급 방식에서 벗어나 전기 공급자와 소비자가 상호작용을 통해 에너지 정보를 주고받으며, 수평적, 분산적, 협력적, 네트워크의 형성이 가능하여 전력공급자는 전력 사용 현황을 실시간을 파악, 공급량을 탄력적으로 조절할 수 있다. 또한 전력의 소비자 역시 전력 사용 현황에 따라 전력요금이 비싼 시간대를 피하여 사용 시간과 사용량을 조절할 수 있다. 특히 융 복합기술의 발전으로 기존에는 구현하기 불가능하였던 다양한 기기들이 개발되면서 새로운 전력산업의 혁명을 가속화 시키고 있는 상황이다. 이를 토대로 기존 전력산업을 대체하는데 가장 큰 핵심인 스마트파워그리드에 활용할 수 있는 융 복합기술을 살펴보고, 예상되는 기술의 사업화 시기 및 관심부분을 도출하여 전력산업 관련 발전소, 연구소 및 기업체 종사들에게 설문조사를 통해 분석한 결과 스마트파워그리드의 경우 국내 기술로드맵을 통해서 도출된 현황을 바탕으로 신규 발전소 건설 및 기존 발전소 계량화 사업에 융합하여 스마트파워그리드 발전소 실증에 접근할 경우 기존에 도출된 기술 외에 다양한 분야에서 국제 표준화, 인력양상, 특허, 평가 및 인증까지 실증적으로 이루어 질 수 있을 것이다.
본 연구에서는 음식관광 브랜드 이미지가 국내외 관광객들에게 어떻게 인식되고 있는지를 파악하고, 음식관광 브랜드 이미지를 유형화시키는 도구인 다차원척도법을 이용하여 결과를 분석하였다. 연구목적 달성을 위해 국내외에 거주하는 해외 음식관광에 관심이 있는 잠재적 음식관광객을 대상으로 온 오프라인 설문조사를 통해 수거된 250개의 설문지에서 202개의 설문 응답이 분석에 사용되었다. 연구결과 첫째, 응답자들이 중요하다고 평가하는 8항목을 선택속성으로 추출하고, 국가별 이미지 평균을 분석하여 포지셔닝맵으로 시각화하였다. 둘째, 유사성 분석에서는 다섯 국가의 음식이 매우 유사하다고 응답하진 않았지만, 모든 국가가 서로 경쟁관계에 놓일 가능성이 높아 보였다. 둘째, 선택속성 항목들의 중요도 분석을 하였을 때, 음식의 맛(3.88), 국가이미지의 반영(3.82), 충분한 음식의 양(3.65)이 높은 수치가 나타났다. 평균값은 3.62로, 평균값보다 큰 것은 음식의 맛, 충분한 음식의 양, 국가이미지의 반영 총 3개로 나타났기에 잠재적 음식관광객은 음식을 선택할 시에 음식의 맛, 양, 국가이미지 반영의 유무를 우선으로 한다는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과들은 음식관광을 활성화 브랜딩 전략에 시사점을 제공할 수 있으리라 사료된다.
본 논문에서는 개인의 성향을 추출하기 위한 딥러닝 기반의 SNS 리뷰 분석 방법을 제안한다. 기존의 SNS 리뷰 분석 방법은 대부분이 가장 높은 가중치를 기반으로 처리되기 때문에 여러 관심사에 대한 다양한 의견을 반영하지 못하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 제안된 방법은 음식을 대상으로 한 SNS의 리뷰에서 사용자의 개인적인 성향을 추출하기 위한 방법이다. YOLOv3 모델을 사용하여 분류체계를 작성하고, BiLSTM 모델을 통해 감성분석을 수행한 후 집합 알고리즘을 통해 다양한 개인적 성향을 추출한다. 실험 결과, YOLOv3 모델의 경우 Top-1 88.61%, Top-5 90.13%의 성능을 보여주었으며, BiLSTM 모델의 경우 90.99%의 정확도를 보여주었다. 또한, SNS 리뷰 분류에서의 개인 성향에 대한 다양성을 히트맵을 통해 시각화하여 확인하였다. 향후에는 다양한 분야에서의 개인 성향을 추출하여 사용자 맞춤 서비스나 마케팅 등에 활용될 것으로 기대된다.
게임 캐릭터와 객체들이 상호작용하는 지형은 가상세계를 구성하기 위한 필수 요소이다. 지형을 제작할 때 많은 갱신 작업과 시간이 들어가는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 실제 지형을 촬영한 데이터로부터 가상 공간의 3D 지형을 생성하기 위한 3D 지형 재구축 시스템을 제안한다. 제안시스템에서는 스테레오 카메라로 촬영하고, 레이져 스캐너로 실측한 3차원 지형 데이터를 기반으로 생성된 그리드 기반의 높이 맵(Height Map)과 로봇의 항법정보 중 z축과 x축 방향 벡터를 이용해 가상공간의 중심인 월드좌표계에 맞게 로테이션을 수행하여 축의 방향을 일치시키고, 로봇 중심의 좌표계에서 월드 좌표계로의 이동 벡터를 각 포인트에 더하여 최종적으로 월드좌표계에 맞게 변환한다. 이후 무방향성 그래프를 사용하여 지형 데이터를 관리하면서 가상공간에서 필요한 부분에만 동적으로 지형 메쉬를 생성한다. 이때 지형 데이터의 오류를 보정하여 메쉬를 올바르게 갱신한다. 실험에서는 제안 시스템이 지형 재구축을 완료할 때까지 일정한 주기로 FPS를 확인하고, 완성된 지형을 가시화하여 품질을 검토하였다. 지형의 전체 크기를 알 수 없거나, 실시간으로 지형의 크기가 변화하는 환경에서는, 제안된 시스템이 쿼드트리를 사용한 지형 관리보다 지형 크기가 작을 때 3배정도의 높은 FPS를 보이나, 지형이 아주 클 때는 평균 40% 정도 나은 실행 성능을 가진다. 최종적으로는, 실측한 지형의 모양을 그대로 유지하면서 가시화하고 있다. 본 연구에서 제안한 시스템을 이용하여 게임에 이용할 지형 데이터를 실시간으로 자동 생성하여 게임에 이용하거나, 실제 지형을 배경으로 필요한 영화의 CG 작업에 활용하는 등의 응용 방안을 고려해 볼 수 있다.
차량 번호판 검출의 기존 연구들은 대부분 높은 성능을 얻기 위해 영상 획득 환경을 제한한다. 본 논문은 제약사항이 적은 환경에서 다양한 종류의 차량 번호판을 검출하기 위해 SIFT와 신경망을 이용한 새로운 방법을 제안한다. SIFT는 영상의 크기, 회전 변화에 불변하는 지역특징으로서 처리해야 할 환경이 고정되지 않은 경우에도 분별력이 뛰어나다. 영상에서 추출한 SIFT를 번호판 내부의 것(내부 부류)과 외부의 것(외부 부류)으로 나누어 2부류 분류기를 학습한다. 분류기는 신경망을 사용하며, 찾고자 하는 번호판의 종류를 학습 집합에 포함하는 것으로 다양한 종류의 번호판을 동일한 알고리즘으로 검출할 수 있다. 제안하는 방법은 입력 영상에서 지역특징을 추출하고 미리 학습한 분류기로 번호판 내부 부류를 가려낸다. 분류기의 성능이 높지 않더라도 분류 결과 내부 부류는 번호판 내부에 밀집하여 나타나고 번호판 외부에서는 흩어져 나타난다. 이러한 특성을 이용해 지역특징 맵을 만들고, 이 맵에서 임계값 이상인 전역 최댓값을 번호판 영역으로 검출한다. 다양한 환경에서 데이터 베이스를 수집하고 지역특징 분류와 번호판 검출 알고리즘을 실험한다. 지역특징을 분류기로 분류한 결과 정인식률은 97.1%, 정확률은 62.0%, 재현율은 50.2%를 보였다. 정인식률에 비해 정확률과 재현율은 낮았지만, 번호판 검출 결과 98.6%의 높은 검출 성능을 보였다.
컴퓨터 시스템에서 한글 디스플레이를 위해 자주 사용되는 방법에는 각 한글 자음 및 모음을 5-비트 코드로 정의하고 이들을 조합하여 생성된 각 음절을 2 바이트로 표현하는 표준 조합형 코드와, 일반적으로 한글 표현에 사용되는 한글 음절들 각각에 2 바이트 코드를 부여하여 사용하는 표준 완성형코드, 그리고 전 세계 대부분의 언어 시스템들의 각 음절에 고유한 코드를 부여하여 컴퓨터가 이들을 통합된 방식으로 표현하고 조작할 수 있도록 한 유니코드가 있다. 임베디드 시스템은 개인용 컴퓨터(PC) 시스템에 비해 낮은 처리 성능과 제한된 저장 공간을 가지는 것이 일반적이다. 그러나 그 용도에 따라 PC에 필적하는 성능을 가지는 경우도 있다. 그러므로 임베디드 시스템은, 한글 디스플레이를 적용할 필요가 있을 경우, 자신의 자원 환경에 적합한 디스플레이 방식을 채택해야 한다. 본 논문은 3.5" TFT LCD 키트인 LP35가 부착된 LN2440SBC 임베디드 보드의 TFT LCD 초기화와 픽셀 디스플레이 함수를 소개한다. 또한 픽셀 디스플레이 함수와 비트맵 폰트를 사용하여 앞서 말한 세 가지 한글 디스플레이 방식에 대한 처리 속도와 필요 메모리 용량을 비교한다. 시험 결과, 표준 조합형은 완성형에 비해 적은 메모리 공간을 필요로 하지만 더 많은 처리 시간을 소모하고 유니코드는 가장 큰 메모리 공간을 필요로 하지만 처리 속도는 가장 빠른 것으로 나타났다.
저조도 환경에서 카메라로 영상을 획득하기 위해 일반적으로 가시광 플래시를 사용하거나 장노출 기법을 사용하게 된다. 그러나 가시광 플래시를 사용할 때 플래시 광에 의한 색 왜곡이나 적목 현상, 눈부심에 의한 거부감을 발생시킨다. 또한 장노출을 사용하게 되면 물체의 움직임에 의한 흔들림 현상이 발생하게 된다. 따라서 최근에는 이러한 단점을 극복하고, 저조도 환경에서 고화질의 영상을 획득하기 위하여 멀티 스팩트럴 플래시(Multi-spectral flash image)를 이용하여 영상을 획득하는 방법이 소개되었다. 이 방법은 가시광과 UV/IR스펙트럼의 다섯 채널을 이용하여 가시광영상의 색 정보와 UV/IR 스팩트럼 영상의 세부정보를 최적화하여 영상을 획득하는 방법이다. 하지만, 픽셀 기반의 최적화 과정에 있어 색 왜곡과 다른 잡음을 발생시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 색 왜곡과 잡음을 개선하기 위해 영역 기반의 가중치 맵을 최적화 방법에 적용하여 색 왜곡을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 영상에 대하여 Canny 에지 검출 방법을 사용하여 영상의 윤곽을 검출하였다. 이를 가중치 맵으로 최적화방법에 적용함으로, 세부 영역에 대하여 UV/IR 플래시 영상의 정보에 가중치를 부여하고, 평탄한 영역에 대하여 가시광 영상의 색 정보를 가중치를 부여하여 색 왜곡을 개선하였다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 실험을 통하여 제안한 방법과 이전방법을 비교하였고, 객관적 평가와 주관적 평가 모두 제안한 방법이 우수한 성능을 나타내었다.
현재 국내.외 기간 통신망은 급격히 증가하는 고속 대용량 트래픽을 효율적으로 멀리 전송하기 위해 광증폭기를 이용한 파장분할다중화방식 (DWDM : Dense Wavelength Division Multiplexing) 광전송 시스템 통신망을 구축하고 있다. DWDM광전송 시스템에서 고속, 대용량 및 장거리 전송을 하기 위해서는 기존 3R 광 중계기 시스템에서 크게 중요시 않았던 광 fiber의 비선형(non-linearity) 전송제약 요소를 고려하여 통신망을 설계하여야 한다. 광통신망에서 장거리 전송 시 신호펄스 파형의 왜곡을 최소화하기 위해 영분산(zero-dispersion)을 구현하여야 하지만, 영분산으로 인하여 파이버의 비선형 현상이 나타나 신호 스펙트럼 왜곡 현상이 발생하는 문제가 있다. 즉 영 분산과 파이버의 비선형 사이에 서로 상충관계를 해결하여야 고속 대용량 트랙픽을 장거리 전송할 수 있다. 본 논문에서는 DWDM 해저 광 통신망에서 고속 대용량 트래픽을 장거리 전송하기 위한 기술을 알아보고, 영분산과 파이버의 비선형 사이에 상충문제를 해결 위한 분산관리 기법을 소개하고, 실제 한국-홍콩간 해저 광통신 구간에서 분산 맵 (dispersion map)을 설계 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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