본 논문에서는 비디오 데이터에서 비디오 셧이 가지는 저급 특징들로부터 감정에 관련된 특징을 검출하기 위하여 비디오 셧의 특성을 확률적 분포를 이용하여 모델링 하는 방식을 제안한다. 제안한 방법을 통해 감상자가 감정을 느끼게 하는 부분의 비디오 셧을 검출할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 특징값과 감정과의 관계, 시간의 흐름과 감정과의 관계를 통계적으로 분석하여 모델링 함으로써 감정 검출이 가능하다는 것을 확인하였다.
기존의 스티칭 사용되어 온 특징점 추출 방법들은 영상의 고주파 영역과 저주파 영역에 따라 빈도수가 다르다는 특징이 있고, 이러한 특징점 빈도수의 불균일성 없이, 일정한 간격으로 분포하는 특징점 매칭하는 계층적 탐색 기반 매칭 방법을 제안한다. 이는 스티칭 영상의 화질 개선뿐만 아니라 3D VR 영상의 화질개선에서도 효과를 줄 수 있다.
지문분류는 지문을 전역특징에 따라 미리 정의된 클래스로 분류하는 기술로, 대규모 지문식별시스템의 매칭시간을 감소시키는데 유용하다. 지문은 개인마다 고유하기 때문에 각 지문마다 전역특징이 다양하게 분포하여 기존의 특징추출방법으로는 분류에 한계가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 적응적 특징추출방법을 제안하였다. 이는 융선 방향의 변화량을 계산하여 지문의 전역특징을 포함하는 특징영역을 탐색한 뒤, 특징영역의 블록 방향성 정보로부터 특징벡터를 추출한다. NIST4 지문 데이터에 대한 5클래스 분류실험 결과 제안하는 특징추출방법이 90.25%의 분류성능을 보여 기존 방법보다 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 밴포드 법칙과 컬러의 차이를 이용한 영상 접합 조작 검출 방법을 제안하고자 한다. 조작이 의심되는 영상에 대하여 먼저 컬러 변환을 시행한 후, 이산 웨이블릿 변환 및 이산 코사인 변환을 수행한다. 이상적인 밴포드 분포와 의심되는 영상에 대한 밴포드 분포의 차이를 특징으로 추출한다. 아울러 컬러 성분에 대한 밴포드 분포의 차이를 특징으로 사용한다. 본 논문의 방법은 13개의 특징만으로 우수한 접합 영상 검출 성능을 보인다. 추출된 특징 벡터를 SVM(support vector machine) 분류기를 이용하여 학습한 후 영상의 접합 여부를 판별한다. 본 논문의 방법은 기존의 방법보다 적은 수의 특징으로 높은 영상 접합 조작 결과를 보임을 확인하였다.
MCT-Adaboost 학습 알고리즘은 각 학습 단계에서 배경과 객체를 구분하는 가장 좋은 특징을 찾는 학습 알고리즘이다. 각 학습 단계에서는 최적의 특징을 검출하기 위해 학습 데이터에서 각 특징의 각 커널에서 모든 오차율을 산정하고, 각 특징에서 모든 커널들의 합을 하였을 경우 최소 오차율을 가지는 특징을 선택하도록 되어 있다. 이를 선택하고 다음 학습때 영향을 주는 약분류기에서 기존의 MCT-Adaboost 방법은 경판정 방법으로 사용하였다. 이 방법은 특정 커널에서 객체 데이터와 배경 데이터의 오류율이 유사할 경우, 한쪽으로 판정하기 때문에, 제대로 된 결과값을 산정할 수 없는 문제가 있다. 이를 유연하게 하기 위해 본 연구에서는 연판정을 이용한 약분류기 방법을 제안한다. 기존의 MCT-Adaboost는 초기 가중치를 동일하게 산정한다. 하지만, 이는 데이터의 특성을 모른다는 가정하에 설계된 초기 가중치 설정이다. 본 논문에서는 데이터 분포를 이용하여 가중치를 확률적으로 다르게 할당함으로서, 적은 학습에도 좋은 결과를 보이는 방법을 제안한다. 실험 결과에는 기존의 MCT-Adaboost가 제안하는 성능평가를 통해, 본 연구가 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 좋은 결과를 보였다.
본 논문에서는 수중 천이 신호에 대한 식별 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 해양의 배경잡음은 스펙트럼 특성 및 에너지 변화가 적은 정재성을 갖는 반면에 천이 신호는 스펙트럼 및 에너지 변화가 큰 비정재성을 가진다. 따라서 수중 천이 신호 식별을 위하여 선행되어져야 하는 수중 천이 신호 탐지에서는 프레임 단위로 스펙트럼 변이와 에너지 변화를 이용한다. 제안한 수중 천이 신호 식별 알고리즘에서는 특징 벡터를 추출하기 위하여 위그너-빌 분포 함수를 기반으로 고유치 분해를 이용한다. 추출된 특징 벡터를 기반으로 탐지된 수중 천이 신호의 특징 벡터와 식별하고자 하는 데이터베이스에 있는 기준 신호의 특징 벡터와의 상관 값을 프레임 단위로 계산하고, 각 클래스별로 프레임 사상도를 산출하여 최대 값을 갖는 기준 신호로 탐지된 수중 천이 신호를 식별한다.
하구는 하천의 담수와 염수가 교차되고 혼합되는 기 수역으로서 수생 생태계의 중요한 서식처이며 바다와 하천의 중요한 생태통로가 되고 있다. 국내에서는 4대 하천 중에서 한강하구가 유일하게 하구 둑이 없는 자연하구이며 나머지 대하천은 둑으로 인해 담수와 해수의 자연스러운 흐름이 제한되고 생태적인 연결이 단절된 형태이다. 한강하구에는 대규모 습지가 분포하고 있으며 특히 장항습지는 종단길이 약 7.5km, 폭 최대 500m에 달하는 대규모 습지로서 고라니를 비롯한 동물과 줄, 선버들을 비롯한 식물의 대규모 군락이 분포하는 등 생태적 가치가 높은 지역이다. 본 연구에서는 한강하구의 장항습지와 산남습지를 대상으로 특정구간의 물리적 특성, 식생의 분포특성을 파악하고 연관성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 1차적으로 포괄적인 현장조사를 통해 전체 식생군락과 분포를 파악하고 특징적인 식생군락을 선정하였다. 2차적으로는 선정된 줄 및 선버들 군락지를 대상으로 토양단면, 토양입경을 분석하고, 새섬매자기 군락지를 대상으로 측량을 실시하였다. 3차적으로는 대상 군락의 지하수위를 측정하여 상호관계를 분석하였다. 이 결과는 우선 한강하구의 지역적 특징에 국한되지만 향후 타 지역과의 비교연구가 수행된다면 대상 식생과 물리적 생장조건과의 정량적인 관계가 도출될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 하드 디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 생산 공정 과정에서 발생할 수 있는 불량 HDD의 결함 분포에 대해서 패턴을 자동으로 분류해주는 기법을 제시한다. 이를 위해서 표준 패턴 클래스로 분류되어 있는 불량 HDD의 각 클래스의 확률 모델을 GMM(Gaussian Mixture Model)로 가정한다. 실험은 전문가에 의해 분류된 실제 HDD 결함 분포로부터 5가지의 특징 값들을 추출한 후, 결함 분포의 클래스를 표현할 수 있는 GMM의 파라미터(Parameter)를 학습한다. 각 모델의 파라미터를 추정하기 위해 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 사용한다. 학습된 GMM의 분류 테스트는 학습에 사용되지 않은 HDD 결함 분포에서 5가지의 특징 값을 입력 값으로 추정된 모델들의 파라미터 값에 의해 사후 확률을 구한다. 계산된 확률 값 중 가장 큰 값을 갖는 모델의 클래스를 표준 패턴 클래스로 분류한다. 그 결과 제시된 GMM을 이용한 HDD의 패턴 분류의 결과 96.1%의 정답률을 보여준다.
기후변화가 수자원에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 물 순환 및 물 수지의 변화 경향 파악이 필수적이며, 대기 중의 가강수량 파악은 가뭄 호우 등에 대한 기본 조사로서 수자원 연구에 필요하다. 본 연구에서는 MODIS 위성자료로부터 가강수량을 산출하여 검증하고, 전구 및 동아시아의 분포 특성 및 변화 경향을 분석하였다. MODIS 위성자료는 NASA의 홈페이지로부터 입수하여 가강수량을 산출하였고, 산출한 가강수량은 NCEP Reanalysis2 자료를 이용하여 검증하였다. MODIS 위성자료를 이용하여 전구 가강수량의 경년변화 및 분포 분석을 실시한 결과 가강수량의 분포는 ITCZ의 움직임과 잘 일치하였고, 6월에 가장 많은 가강수량을 나타내며 10월에 가장 적은 가강수량을 나타냈다. 경년변화는 2000년대 중반까지는 증가하는 경향을 보이고 있었지만 최근 3년 정도는 감소하는 추세를 보이고 있다. MODIS 위성자료를 이용하여 동아시아 지역 가강수량의 경년변화 및 분포 분석을 실시한 결과 가강수량의 분포는 계절적인 특징을 잘 나타내고 있으며, 7월에 가장 많은 가강수량을 나타내고 있으며 11월에 가장 적은 가강수량을 나타내고 있고, 경년변화는 큰 변화는 보이지 않았다. MODIS 위성으로부터 산출한 가강수량과 표면온도를 비교한 결과 가강수량은 계절적인 특징은 거의 비슷한 변화를 가지고 있으며 년 변화에서는 동아시아 가을의 변화가 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 가지고 있었으며, 동아시아 가을의 가강수량은 표면온도와 함께 증가하는 경향을 나타내고 있다.
본 조사는 1996년 9월무터 12월에 걸쳐 마산.창원 공단지역 사업장에서 근무하는 정상근무 근로자 1,640명과 교대근무 근로자 1,360명을 대상으로 General Health Questionnaire(GHQ-30)을 이용하여 정신의 학적 특징 및 점수 분포를 검토하였다. 전체 문항에 대한 상관관계와 Cronbach .alpha. 계수에 의한 내적 일관성(Internal consistency)은 정상근무, 교대근무 모두 만족할 만한 수준이였고, Varimax 회전에 의한 주요인 분석으로부터 추출된 GHQ-30의 정신의학적 특징은 정상근무가 5개, 교대근무는 6개 요인이 추출되 었다. 정상근무에서 추출된 5개의 요인은 '심리적 요인', '신체적 요인', '사회적 요인', '스트레스 요인', '자신감 요인'이였고, 교대근무는 상기의 5개 요인 외의 '직무 요인'이 추출되었다. 상기의 공통된 5개 요인 구조는 대체로 비슷하였다. GHQ-30의 점수 분포는 정상.교대근무보다 왼쪽으로 치우치는 경향을 보였다. (Skewness: 정상근무=0.42, 교대근무=0.27). 인구동태학적 요인에 따른 감정적 혼란의 정도는 교대근무가 정상근무보다 높았으며, 정상.교대근무 모두 연령별, 자녀의 수, 결혼 유무에 대해서 유의한 차이를 보였으며, 각각 20대이하, 무자녀, 이혼.미혼의 집단에 있어서감정적 혼란이 큰 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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