사람의 얼굴을 검출 및 인식을 하는 여러 가지 다양한 알고리즘이 소개되고 있다. 본 논문에서는 사람의 피부색을 이용한 컬러정보(Color Information)와 국부 최적 임계치 기법을 사용하여 얼굴의 형상정보를 검출하고 얼굴 영역을 검출하는 방법을 사용한다. 컬러정보를 사용하여 얼굴의 후보영역을 선정한 후에 그 후보영역에서 얼굴의 특징인 눈, 눈썹, 입을 찾는 방법을 제안한다. 피부색은 일정한 분포를 가지고 있기 때문에 후보영역을 비교적 정확히 찾을 수 있으며, 국부 최적 임계치 기법은 효과적인 얼굴 특징 검출방법이다.
본 논문은 절차지향 소프트웨어로부터 클래스와 상속성을 추출하기 위한 방법론을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법론은 모든 경우의 클래스 후보군과 그들의 상속성을 생성하여 클래스 후보군과 영역 모델 사이의 관계성과 유사 정도를 가지고 최고 또는 최적의 클래스 후보군을 선택하는데 초점을 둔다. 클래스와 상속성 추출 방법론은 다음과 같은 두드러진 특징을 가지고 있다: 정적(속성)과 동적(메소드)인 클러스터링 방법을 사용하고, 클래스 후보군의 경우는 추상화에 초점을 두며, m개의 클래스 후보와 n개의 클래스 후보 사이의 상속 관계의 유사도 측정 즉, 2차원적 유사도 측정은 m개의 클래스 후보와 n개의 클래스 후보 사이의 전체 그룹에 대한 유사도를 구하는 수평적 측정과 클래스 후보군들에서 상속성을 가진 클래스의 집합과 영역 모델에서 같은 클래스 상송성을 가진 클래스 집합사이의 유사도를 위한 수직적 측정방법이 있다. 이러한 방법론은 최고 또는 최적의 클래스 후보군을 선택하기 위해 제공학 전문가에게 광범위하고 통합적인 환경을 제시하고 있다.
유연계의 제어기 설계를 위한 구동기의 최적 위치 선정법이 제시되었다. 위치 후보의 적합성을 파악하기 위해 초기 외란의 조정에 필요한 최소 입력 에너지와 관련된 모드 가제어도가 정의 되었는데 이는 구동기를 모든 후보 위치에 설치한 이상적 제어기의 성능에 대한 특정 후보 위치의 상대적 성능을 나타낸다. 모드 가제어도로 구성된 목적 함수를 이용해 구동기를 위한 최적 위치의 선정이 가능하였으며, 목적 함수의 절대적 크기를 통해 사용된 구동기의 수의 적절성 역시 파악할 수 있었다. 또한, 시스템 규명을 위한 가진기의 위치 선정 방법이 제시되었으며, 이를 위해 모드 가제어도에 상대되는 모드 가진도가 정의 되었다. 모드 가진도는 정상 상태에서의 특정 모드로의 입력 에너지의 통계적 분포를 나타낸다. 수학적 유도 과정을 통해 제어 시간이 충분히 큰 경우 모드 가제어도가 모드 가진도로 수렴해 감을 보였으며, 이로부터 제어시간이 충분한 경우, 최적의 구동기 위치는 최적의 가진기 위치로도 사용될 수 있음을 보였다.
본 연구는 마리나 건설 최적의 대상지를 결정하기 위하여 여러 가능해역 중에서 최적의 장소를 결정하는 것이다. 마리나 건설 후보지 선정 문제를 다루기 위해서 여수시 인근의 10개의 후보지를 대상으로 10개의 결정 요인들을 분석하여 최적의 장소를 선정한다. 본 논문에서는 가장 합리적인 장소를 결정하기 위하여 새로운 모델인 0-1정수 최적계획모형이 제안된다. 제안된 모형은 지금까지 최적 마리나 시설 분석 문제에 적용된 사례가 없다. 본 논문은 가장 합리적인 장소를 결정하는데 기여할 뿐만 아니라 제안된 모형은 타 지역의 마리나 시설 건설 후보지 선정 문제에도 적용할 수 있다.
본 논문에서는 절차 중심 소프트웨어를 객체 지향 소프트웨어로 재/역공학기 위한 다단계 절차 중 객체 추출 단계에서 선 클러스터링을 통해 불필요한 정제 결합단계를 축소하고, 영역 전문가의 선택으로 영역모델링에 가장 가까운 객체 후보군을 제시하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 기존의 연구에서는 영역 모델링과 다중 객체 후보군과의 유사도를 측정하여 영역 전문가에게 최적합 후보를 선택할 수 있는 측정 결과를 제시하였다. 하지만 영역 전문가가 제시하는 영역 모델링이 존재한다면 정제 결합단계이전에 최대한의 선 클러스터링을 통해서 영역 모델링과 가장 유사한 통합 객체를 제시할 수 있고, 정제 결합 단계를 선 클러스터링을 통해서 축소할 수 있으며 이를 통해서 객체 후보군과 영역모델링의 유사도를 향상 시키며 클러스터링에 따른 시간과 공간을 절약할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영역 모델링과 사용자의 함수, 전역변수의 선택을 통해 영역 모델링에 가장 유사한 객체 후보군을 찾는 선 클러스터링 알고리즘 제안 하고자 한다.
본 논문에서는 명사의 띄어쓰기 bigram과 단일명사 정보를 이용하여 복합명사를 분해하는 방법을 제시한다. 붙여쓰기와 띄어쓰기를 모두 허용하는 복합명사의 특징에 따라 띄어쓰기 bigram으로 후보를 선정할 경우, 분해시간과 후보의 수를 크게 줄일 수 있으며, 긴 음절의 복합명사도 bigram의 chain을 통해 빠르게 후보 조합이 가능하다. 분해 후보가 복수일 경우, 명사 간 bigram 확률을 계산하여 최적의 분해 후보를 선정한다.
유역종합치수계획 수립 시 유역 내 적용이 가능한 구조물적 비구조물적 치수계획은 매우 광범위하고, 특히 그 중에서도 구조물적 홍수방어 시설들의 특성은 매우 다양하다. 이들을 조합하여 유역의 홍수 저감능력을 최대화 하는 최적대안을 선정하는 것은 쉬운 일이 아니며, 현재 구조물적 홍수방어 후보대안에 대한 적절한 평가 기준이나 다양한 홍수방어 후보대안들 중 최적대안의 선정에 관한 지침 또한 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유역종합치수계획의 구조물적 홍수방어 후보대안들에 대한 치수경제성 및 정책성 평가 결과를 바탕으로 최적대안을 선정하는 과정에서, 의사결정기법 중의 하나인 계층화분석기법을 도입하여 적용함으로써 평가항목들 간의 가중치 결정 및 최적대안을 도출하는 과정을 예시하였다. 후보대안들 각각의 하위 세부 평가항목들의 가중치 결정에는 계층화분석기법 전용 프로그램인 Expert Choice 11.5를 활용하였으며, 연구 결과를 바탕으로 유역종합치수계획의 구조물적 홍수방어 최적대안 선정에 있어 보다 표준화된 절차를 제시하였다.
최근 들어 기상이변으로 인한 홍수피해가 증가하고 있으나, 국내 실정상 댐과 같은 대규모 수고구조물의 추가적인 설치가 어려운 실정이다. 그 결과 유역종합치수계획에서는 홍수방어의 대안으로 홍수량을 유역 내에 분담할 수 있는 천변저류지의 도입을 검토하고 있다. 일반적으로 천변저류지는 규모가 다른 저류시설에 비해 작아 유역 내 설치가 가능한 다수의 후보지가 존재하며, 후보지 전체에 설치할 경우 홍수저감을 비롯한 많은 효과를 기대할 수 있다. 그러나 실제 홍수저감 효과만을 검토할 경우 저감효과가 미약한 경우도 발생할 수 있으며, 경제적 이유와 같은 다양한 제약으로 실제 설치가 가능한 위치와 그 규모에는 한계가 있을 것이다. 본 연구에서는 다수의 후보지에 대한 천변저류지의 최적 위치를 결정하기 위한 의사결정모형의 기본구조를 결정하였으며, 결정된 기본구조와 Visual Basic을 이용하여 GUI를 구현한 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 안성천 유역에 적용하여 기존에 선별적 모의에 의한 방법과 결과를 비교해보았으며, 개발된 모형은 향후 천변저류지 계획 수립에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법과 비교하여 예측화질은 거의 유지하면서 무의미한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 PDE 기반으로 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이에 따라 다음 단계에서 진행할 후보들을 선별하고, 최소 에러지점의 최적후보에 대해 단계별 안정성을 비교 판단하여 그 다음 단계의 진행 여부를 결정함으로써 최적의 움직임 벡터를 계산한다. 이를 통하여 전체의 최소블록매칭에러를 갖는 지점을 조기에 발견하고, 불필요한 후보들을 더 빨리 제거함으로써 불필요한 계산량을 줄이고 계산속도 향상을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 비디오 부호화에서 중요한 고속 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 전영역 탐색 방법의 많은 계산량으로 인하여 예측화질향상과 연산량 감축을 위한 연구가 진행되어 왔으며, 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법과 비교하여 예측화질은 거의 유지하면서 무의미한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이에 따라 다음 단계에서 진행할 후보들을 선별하고, 최소 에러지점의 최적후보에 대해 단계별 안정성을 비교 판단하여 그 다음 단계의 진행 여부를 결정함으로써 최적의 움직임 벡터를 계산한다. 이를 통하여 전체의 최소블록매칭에러를 갖는 지점을 조기에 발견하고, 불필요한 후보들을 더 빨리 제거함으로써 불필요한 계산량을 줄이고 계산속도 향상을 얻을 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘은 단독으로 사용할 뿐만 아니라 기존의 고속 알고리즘들과 결합하여 사용해도 예측화질은 거의 유지하면서 계산량을 대폭 줄일 수 있으며, 실험결과에서 이를 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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