디지털 카메라와 휴대폰 카메라의 발달로 인해 이미지를 기반으로 3차원 물체를 복원하는 기술이 크게 발전했다. 하지만 Structure-from-Motion(SfM)과 Multi-view Stereo(MVS)를 이용한 결과인 dense point cloud에는 여전히 듬성한 영역이 존재한다. 이는 깊이 정보를 추정하는데 있는 어려움과, 깊이 지도를 point cloud로 fusing할 때 이웃 영상과의 깊이 정보가 불일치할 경우 깊이 정보를 삭제하고 point를 생성하지 않았기 때문이다. 본 논문에선 평면을 모델링하여 삭제된 깊이 정보에 새로운 깊이 정보를 부여하고 point를 생성하여 기존 결과보다 dense한 point cloud를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 효과적으로 기존의 방법보다 dense한 point cloud를 생성함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 협업 필터링의 선호도 예측 정확성의 저하를 초래하는 전통적 문제점 중 하나인 데이터 희소성 문제에 강인한 잠재적 속성 선호도 기반 협업 필터링 방법(Latent Attribute Rating-based Collaborative Filtering, LAR_CF)을 제안한다. 기존의 협업 필터링은 객체의 유사성을 판단하기 위한 특징벡터로써 사용자가 명시적으로 평가한 선호도만을 이용하며, 해당 문제 개선을 위해 속성을 사용하는 연구들은 범용적으로 사용하기 어려웠다. 이웃 기반 필터링에 근본을 두는 LAR_CF는 기존의 명시적 선호도와 함께 유사도 평가의 대상이 되는 두 객체의 고유한 속성을 특징벡터로 삼기 때문에 명시적 선호도의 수가 적어서 발생하는 데이터 희소성 문제를 개선하여 선호도 예측 정확도를 향상시키며, 속성의 종류에 구애받지 않고 손쉽게 적용할 수 있는 장점을 가진다. LAR_CF의 유효성 평가를 위해서 MovieLens 100k 데이터세트 및 해당 데이터세트에 사용된 속성정보를 활용하여 일반적 성능 실험과 인공적 데이터 희소성 실험에서 선호도 예측 정확도를 평가한 결과, 제안하는 방법이 데이터 희소 조건에서 선호도 예측 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 배관파단에 대한 원자로 내부구조물의 해석시 사용되는 원자로 내부구조물과 노심의 커플(couple)된 모델에서 핵연료집합체의 grouping수에 따른 동적 응답의 영향을 조사한 것이다. 177개의 핵연료집합체를 1, 3, 5 그리고 7개의 그룹으로 나누어 모델링 하였고 그 각각에 대한 응답을 구하였다. 해석결과 원자로 내부구조물과 핵연료집합체의 배관파단에 대한 응답은 핵연료집합체의 grouping수에 거의 영향을 받지 않음을 알 수 있었다. 또한 핵연료집합체의 해석시 사용되는 상세모델에서 2개 이상의 이웃하는 핵 연료다발을 하나의 등가모델로 나타내는 방법을 연구한 결과 집합체의 1차모드 주파수와 일치하는 등가스프링을 사용하고 각 핵연료다발사이의 간격을 그대로 유지했을 때의 모델이 원래의 응답과 가장 잘 일치함을 보였다.
기존의 동적 추천 시스템에서 사용하는 개인화 기법은 주로 혈업 필터링 방식으로서 다른 사용자들에 대한 평가 정보를 이용하여 동적 링크를 제공하기 때문에 사용자가 고려하지 못한 아이템들을 추천한다는 장점을 갖고 있다. 그러나 협업필터링 과정은 현재 사용자와 가장 유사한 패턴을 보이는 사용자를 선택하기 위해 전체 사용자와의 유사도를 재 계산해야 한다는 계산의 복잡성과 사용자 프로화일의 정보가 현 사용자의 키워드 입력 시점에서 동적으로 갱신되지 않기 때문에 오류정보가 포함될 수 있다는 문제점이 있다. 보 논문에서는 유사한 선호도를 보이는 사용자를 대상으로 군집분석을 수행함으로서, 이웃 사용자를 선택하는 과정을 단순화할 수 있고 또한 베이지안 학습을 이용하여 사용자의 선호도를 동적으로 갱신할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 사용자의 키워드가 입력되는 순간 사전 데이터와 사후 데이터가 선호도 확률에 동적으로 반영됨으로써 오류정보를 최소화한다. 이렇게 설계된 시스템은 실험을 통해 웹 도서 추천시스템에 적용되어 사용자의 만족도를 증가시킬 수 있음을 보인다.
최근 농업 분야에 IT를 접목시킨 농업-IT 융합 기술에 대한 연구가 주목 받고 있다. 특히, 공간 데이터 마이닝(spatial data mining, SDM)을 이용한 농작물 관련 예측 서비스들을 통해 자연재해에 대한 피해를 줄이고 농작물의 생산성을 높이고자 하는 연구들이 있어 왔다. 그러나 예측 서비스를 위한 SDM에 필요한 학습 데이터는 분산되어 있는 데이터간의 이질성으로 인해 데이터 변환과 통합과정에 많은 비용과 시간이 발생한다. 또한 공간 데이터와 비공간 데이터 간의 공간적 이웃 관계를 연산하기 위해 대용량의 데이터에 대한 복잡한 연산과정이 필요하다. 본 논문에서는 각각의 데이터 소스를 하나의 서비스 단위로 취급함으로써 분산된 이질적인 데이터를 효과적으로 통합 관리할 수 있고 SDM을 위한 학습 데이터의 생산성을 향상시켜 최적의 예측 서비스의 발견을 지원해 주는 SOA 기반의 데이터 통합 프레임워크를 제안한다. 실험을 통해 경기도 이천시의 복숭아나무의 동해 피해지역에 대한 최적의 예측 서비스의 발견을 위해 제안 프레임워크를 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
각기 암염구조를 가지는 sp 반쪽금속인 NaN과 CaN가 계면상태를 이룰 때의 반쪽금속성 및 자성을 연구하기 위해 단순계면계와 혼합계면계 두 계를 고려하여, FLAPW(full-potential linearized augmented plane wave) 방법을 이용하여 그 전자구조를 계산하였다. 계산된 원자별 자기모멘트를 보면, 단순계면계에서는 Na 쪽 계면 N 원자의 자기모멘트는 안쪽 N 원자에 비해 다소 감소하였고, Ca 쪽 계면 N원자의 경우는 다소 증가하였다. 혼합계면계에서는 계면 N 원자들의 자기모멘트는 대략 덩치 CaN과 NaN에서 N 원자의 자기모멘트 값의 평균치를 가졌으나, 아래 위층 모두에서 Na와 연결된 계면 N 원자의 자기모멘트가 가장 컸고, 아래 위층 모두에서 Ca 원자와 연결된 계면 N 원자의 자기모멘트가 가장 작았다. 이와 같은 상황은 각각의 N 원자가 이웃한 Ca나 Na 원자와 결합하면서 결합에 참여하지 않은 p 전자수가 자기모멘트의 크기를 결정한다는 사실과 부합한다. 또한 계산된 원자별 상태밀도를 통해 이들의 계면상태를 논의하였다.
본 논문에서는 TDMA ad hoc MAC 프로토콜에서 적응형 저전력 전송 기법을 이용한 효율적인 타임 슬롯 할당 데이터 전송 기법을 제안한다. Ad hoc 네트워크의 자원은 간섭과 경쟁 기반의 제한된 무선 통신 채널의 재사용을 특징으로 가지고 있기 때문에 ad hoc 알고리즘 개발 시 노드 수의 증가에 따른 효율적인 타임 슬롯 할당 및 저전력 전송 기법 문제는 주요한 연구 과제이다. 제안된 알고리즘은 이웃 클러스터의 패킷 전송에서 발생하는 전력 간섭을 최소화함으로 얻어지는 패킷 충돌 회피의 장점을 이용하여, 클러스터에서 사용되는 총 전력 소비량을 최소화하고, 나아가, TDMA 슬롯의 패킷 처리량을 높이는 것을 목표로 한다. 제안된 적응형 저전력 전송 기법을 기존의 two-tier 전력 전송 기법과 비교 분석한 결과, BMA 프로토콜에 의한 메시지 전송에서 15.8%의 에너지 사용 저감 효과를 나타내었으며, 또한 4.66% 높은 타임 슬롯 사용 효율성을 나타내었다.
본 연구는 사회적 고립 수준에 따라 인지기능에 차이가 있는지, 그리고 사회적 고립을 구성하는 개별 항목이 인지기능 수준과 관련성이 있는지 분석하는 것이 목적이다. 본 연구는 사회적 고립을 배우자 혹은 자녀가 없는 구조적 고립상태와 가족, 친구, 공식적 사회단체 등과 접촉하지 않는 접촉 고립상태로 구분하였다 본 연구는 한국고령화연구패널 5차 자료 중 65세 이상 노인 3,971명을 대상으로 다변수 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과에 의하면 사회적으로 고립되어 있을수록 인지기능 수준이 낮다는 점을 확인하였다. 사회적 고립의 여러 구성 요소 중 친구 이웃 고립, 사회활동 고립이 인지기능과 관련성이 있다는 점도 확인하였다. 노인의 인지기능 약화를 방지하기 위해 다양한 사회활동 참여를 위한 정책이 필요한 것으로 판단된다. 사회적 고립의 영향을 고려할 때 향후 사회적 고립에 영향을 주는 요인을 분석하는 것도 필요하다.
본 논문은 도심환경에서 차량과 보행자가 위치하고 있는 도로 정보에 따라 위험도를 추론하고, 이 정보를 이용하여 차량 간의 충돌사고와 차량과 보행자간의 충돌사고를 예방하는 퍼지 기반 차량 충돌 예방 시스템을 제안한다. 제안하는 퍼지기반 차량 충돌 예방 시스템은 첫째, 보행자의 스마트 기기로 보행자의 위치를 파악하고, 차량은 차량에 장착된 GPS로 차량 위치를 파악하여, 보행자와 차량의 자신의 정보를 이웃들에게 전달한다. 둘째, 보행자와 차량은 이동방향과 속도, 도로 정보를 고려하여 위험도를 추론한다. 셋째, 추론한 정보를 보행자와 차량에게 전달하여 경로 우회 또는 속도 감속과 같은 정보를 보행자와 차량에게 제공한다. 그 결과, 퍼지기반 차량 충돌예방 시스템은 보행자와 차량에게 발생할 수 있는 위험성을 미리 추론하고 예방함으로 인해 충돌사고를 미연에 방지할 수 있을 뿐만 아니라 사고와 교통체증을 방지함으로써 다양한 자원 손실을 줄일 수 있다.
식물 보존의 권고지역에서 식물 집단의 공간적 데이터는 여러 목적에서 중요하다. 부산광역시 금정산과 아홉산 의 대사초(Carex siderosticta)의 지리적 거리에 따른 공간적 분포를 분석하였다. 공간적 양상의 분석 방법은 여러 패치 척도, 분산 척도에 의거한 plot(플롯)의 크기에 따라 집단의 균질성 또는 운집을 분석하였다. 대사초의 많은 자연 플롯은 산림군락에서 균질하지 않았다. 예를 들면 균질한 플롯은 6.0 m $\times$ 6.0 m 이내였다. 플롯의 크기가 6.0 m $\times$ 12.0 m 이상이면 운집되었다. 대사초의 이웃 패치는 평균 7.5 m에서 9.0 m사이였다. 그런데 자연집단이 인간의 활동에 의해 교란되면 운집은 9.0 m보다 짧은 거리에서 일어났다. 결론적으로 대사초의 지리적 분포는 플롯의 밀도에 균질하지 않았고 금정산과 아홉산 집단에서 집단 크기에 따라 다르며 인간의 간섭은 플롯에서 밀도 효과를 일으킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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