To select 10 representatives for the ecotourism networks around the areas bordering national rivers in Korea, the spatial ranges for ecotourism have been established, the ecotourism potential analyzed, and the ecotourism resources information collected by the Regional Environmental Offices and the Korea National Park Service has undergone reviews, amendments, supplements, and verification processes through familiarization tour previews, and the following main results have been derived. First, the spatial ranges of the eco-tourism networks have been set as the watershed areas that include areas around the four major rivers and the rivers. Second, the areas with high potential value for ecotourism were selected through the analysis of ecotourism potential. Since EGIS was used for the analysis, it was inevitable that insufficient amount of localized information was reflected, and the use of the results as reference for the potential would be feasible. Third, it was possible, by reviewing, amending and complementing the results of ecological resource information collected by the Regional Environmental Offices and the Korea National Park Service, to select 50 representative ecological resources around the national rivers. The selected resources were considered for the adjacency, attractiveness of ecological resources, and uniqueness of the national rivers, and they were derived by screening expert advice, official opinion, and geographical analysis information. Fourth, 10 representative ecotourism networks based on watershed areas were selected, and suitable themes were given based on the resource characteristics. Fifth, the appropriateness for ecotourism has been confirmed, with the familiarization tour previews and survey results, preservation of the future ecotourism resources, and the establishment of the foundation as the basis. In the future, the remaining 9 ecotourism networks would also need to undergo a verification process such as familiarization tours. It is deemed that, through future ecotourism contests, if the programs that select locally-pioneered tourism programs resulting from the capacities of local entities and residents, then it would be more effective in discovering resources that are more localized and of higher regional value.
본 논문에서는 실외에서 촬영된 비교정 영상으로부터 3차원 건물 구조를 복원하는 반자동화 방법론을 제안한다. 사용자는 관심있는 건물을 임의의 위치에서 촬영한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 먼저, 입력영상에 대하여 SIFT 알고리즘을 이용하여 특징점과 대응점을 추출한다. 두 번째로, 각 영상에 존재하는 선과 소실점을 추정하고, 추정된 소실점으로 추출한 선들을 그룹화 한다. 다음으로, 각 영상 간의 관계를 대응점의 개수로 정의한 인접 그래프를 이용하여 입력 영상에 대한 순서를 정의하여, 각 영상을 촬영한 카메라의 위치 정보를 보정한다. 최종적으로 추정한 카메라의 정보와 각 영상에서 그룹화된 선을 이용하여 건물의 대략적인 3차원 구조를 복원한다. 하프 에지(half-edge) 자료 구조와 오일러 연산자(Euler operator)를 이용한 상세 모델링을 수행함으로써 완성된 건물 구조를 복원할 수 있다. 본 논문에서는 자동으로 추출된 기하학적 정보를 이용하여 최소한의 사용자 입력으로 건물을 복원 할 수 있도록 하였다.
센서 노드의 위치에 따라서 수집되는 정보의 가치가 결정되기 때문에 센서 네트워크에서 센서 노드의 위치는 매우 중요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 인접 노드에 대한 정보와 수신되는 신호의 세기를 이용해서 노드의 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 이용하면 노드가 알고 있는 정보를 이용해서 쉽게 노드의 위치를 찾을 수 있다. 더욱이 위치를 알고 있는 앵커 노드를 기준으로 위치를 모르는 미지 노드에 대한 상대적인 위치를 찾을 수 있어서 전체적인 센서 노드의 분포를 쉽게 알 수 있다. 그리고 동적인 시스템인 센서 네트워크에서 제안한 기법을 구현하기 위해서 UML의 여러 다이어그램 중에서 유즈케이스 다이어그램 액티비티 다이어그램, 상태 머신 다이어그램을 이용해서 분석 및 설계를 하였다. UML을 이용하기 때문에 노드 위치 추정 시스템에서 제안 기법의 각 기능에 대한 흐름을 정확하게 파악할 수 있었다. 그리고 센서 노드들의 위치가 작은 오차를 가지고 추정됨을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 영상의 배포에서, 위 변조에 사용되는 미디언 필터링 (Median Filtering : MF)을 분류하는 포렌식 검출 알고리즘을 제안한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 특징벡터는 영상의 에지 검출량 정보 32, 64, 128에 대한 허프변환(Hough Transform)에 의하여, 각 허프라인 (Hough Line)의 양끝 좌표값과 Angle-Distance 좌표상의 허프픽크치 (Hough Peaks)를 조합하여 42-Dim.으로 구성하였다. 변조된 영상들 중에서 미디언 필터링을 분류하는 검출기는 SVM (Support Vector Machine)에서 특징벡터를 학습하여 구현되었다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 특징벡터의 길이가 10-Dim.의 MFR (Median Filtering Residual) 스킴 및 686-Dim.의 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$), JPEG (QF=90, 70) 압축, 가우시안 필터링 ($3{\times}3$, $5{\times}5$) 영상 모두에서 미디언 필터링의 포렌식 분류율이 99% 이상의 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 서울시에 속하는 25개의 지역구로부터 측정된 미세먼지 시계열(time series) 정보의 상관도를 정보이론(information theory)의 엔트로피(entropy)로 정량화하고, 이를 그래프로 표현하는 서울시 지역구 미세먼지 전이 모델을 만들어 지역별 유사성과 영향력을 분석하는 방법을 제안한다. 먼저, 각각의 미세먼지 농도 시계열을 가지는 지역구의 모든 쌍마다 전이 엔트로피(transfer entropy)를 계산하여 그래프의 노드간 연결 강도를 구한다. 이 그래프에 전통적인 커뮤니티 검출(community detection) 기법인 모듈성 기반 군집화(on modularity-based clustering) 알고리즘을 적용하여 전체 지역구들에 생성되는 커뮤니티를 검출하였다. 이를 통해 지역적인 근접 정도가 높은 지역과 차량 이동이 많은 지역 간의 미세 먼지 전이성이 높은 것을 확인하였으며, 더불어 제안된 방법은 기존 미세먼지의 기상모델 분석과 다른 정보이론 관점에서의 새로운 미세먼지 분석 방법의 고찰 및 향상된 미세먼지 분석 자료 생성에 활용될 것으로 기대된다.
도시 정보시스템 및 위치기반 서비스와 같은 공간정보 분야의 빠른 성장으로 인해 도심지 도로정보 취득 및 갱신에 대한 중요성이 날로 증가하고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상으로부터 도로 정보를 추출하기 위하여 최근 화소기반분석의 대안으로 주목을 받고 있는 객체기반 접근법을 이용한 자동 도로추출 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 MSRG(Modified Seeded Region Growing)기법을 이용하여 공간객체를 생성한 후, 객체의 형상 특정정보와 인접성을 기반으로 핵심 도로 객체를 자동으로 추출하였다. 또한 추출된 핵심도로 객체와 인접한 객체들과의 공간적 상관성을 이용하여 일부 누락된 도로객체를 추적하였다. 최종적으로 도로의 기하학적인 특성을 이용한 단절된 도로 구간 연결 및 도로 변형 개선 과정을 통하여 최종도로영역을 추출하였다. 제안 기법의 성능 검증을 위한 정량적 평가 결과, 도로영역에 대해 높은 탐지정확도를 보임을 확인하였다. 결과적으로 제안된 방법은 고해상도 위성영상의 도로추출에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
본 논문에서는 하이퍼그래프의 고유벡터를 척도로 하여 fMRI기반 Brain Network를 분석하여 중요한 허브노드를 찾는 방법론을 제시한다. 이 방법을 비디오게임을 수행하면서 촬영한 기능적 자기뇌영상(fMRI) 데이터인 PBAIC 2007 데이터셋에 대하여 그 유용성을 검증하였다. 이 데이터는 각 20분씩 세 세션을 촬영한 것이며 처음 두 세션에는 13가지의 감정 항목의 평가치가 각 스캔마다 주어진다. 한 피험자의 첫번째 세션 데이터로부터 13가지 감정 항목에 대하여 상관관계가 높은 각각의 복셀(voxel)들을 추출하였다. 이 13가지의 복셀들의 집합들을 각각 하이퍼에지로 보고 하이퍼그래프를 구성하였다. 하이퍼그래프로부 터 인접 행렬(adjacency matrix)를 구성한 후 고유치(eigenvalue)와 고유벡터(eigenvector)를 구하였다. 여기서 고유치가 가장 큰 고유벡터의 원소들은 각 복셀들의 중앙성(centrality), 즉 중요성을 나타내며 이로부터 감정과 관련된 중요한 허브 복셀들과 그들의 국소적 집합인 모듈을 찾았다. 모듈들은 감정 및 작업기억(working memory)과 관련된 뇌 영역들의 클러스터(cluster)로 추정된다.
확장그래프는 통신망의 설계와 분석에 유용하다. Mukhopadhyay 등은 nongroup two predecessor single attractor CA(Cellular Automata; 이하 CA)에 기반을 둔 한 부류의 확장그래프들을 생성하는 방법을 소개했다. 본 논문에서는 group CA인 60/102 Null Boundary CA(NBCA)에 기반을 둔 한 부류의 확장그래프들을 생성하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에 의해 생성된 spectral gap은 Mukhopadhyay 등[12]에 의해 생성된 spectral gap보다 크다. 제안된 확장그래프들의 조합적 성질에 기반을 둔 일방향 함수들을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 60/102 NBCA에 의해 생성된 d-정규 그래프를 이용한 일방향함수는 Goldreich의 방법[5]에 기반을 두고 있다.
본 논문에서는 점 계열 유사도에 기반하여 모션 대응에 대한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 점 계열은 x좌표를 기준으로 하여 오름 차순으로 정렬된 일련의 점 들의 리스트이다. 본 연구에서는 국부근접성에 기반하여 현재 프레임 전 프레임의 점들을 클러스터링 하고, 각 그룹에 있는 점 들의 순서를 변경해 가면서 여러 개의 가상 점 계열들을 구성하며, 가상 점 계열은 근접 제약조건에 근거한 유사도를 이용하여 현재 프레임의 점 계열과 정합한다. 국부적 애매함을 해결하기 위해 두 개 점 계열간의 가장 긴부분 문자열을 찾는 방법이 전체적인 정보로 사용된다. PETS2009과 CAVIAR데이터 집합들과 같은 다양한 영상 이미지 시퀀스에 대해 본 연구의 모션 대응 알고리즘은 90%이상의 정확도를 보여준다.
SoC내의 IP 개수 및 데이터 통신량이 증가함에 따라 온칩 크로스바 네트워크가 SoC의 중추 연결망으로서 널리 사용되어지고 있다. 온칩 크로스바 네트워크는 여러 개의 크로스바 스위치들과 이들간의 연결로 이루어지는데, 시스템의 복잡도가 증가함에 따라 IP들과 스위치들간의 연결 형태를 결정하는 것, 즉 토폴로지를 결정하는 것이 점점 복잡해지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 목표 시스템의 칩내 통신 특성을 고려하여 최적의 온칩 크로스바 네트워크의 토폴로지를 찾아주는 방법을 제안한다. 제안하는 토폴로지 합성 방법은 mixed integer linear programming(MIILP)를 이용하여 다른 휴리스틱 합성 방법과 달리 전역 최적점(global optimum)을 찾을 수 있는 장점이 있다. 또한, 기존에 제안 되었던 MILP를 이용한 토폴로지 합성 방법들이 토폴로지를 표현하는데 IP 노드들과 스위치들 간의 인접 행렬들을 이용했던 것과 달리, 본 논문에서는 IP들 간통신을 표현하는 엣지들을 기본으로 하는 새로운 표현 방식을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 새로운 MILP 표현 방식을 이용할 경우 기존 MILP 표현 방식을 이용했을 때보다 4개의 예제들에 대해 합성 속도가 평균 77.1 배 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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