Soil moisture, through its dominance in the exchange of energy and moisture between the land and atmosphere, plays a crucial role in influencing atmospheric circulation. To identify the crucial role, it is a common agreement that knowledge of land surface processes and development of remote sensing techniques are of great important scientific issues. This research uses TRMM satellite C band (10.65 GHz) data to retrieve soil moisture on the Tibetan Plateau in Mainland China. Two retrieval schemes that are implemented include the t-(J) model and the R model. The latter one is developed based on a land surface process and radiobrightness (R) model for bare soil and vegetated terrain. Compared with the in situ ground measurements, the soil moisture retrieved from the R model and the t-(J) model with vegetation information obviously appear more accurate than that derived from bare soil model. Retrieved soil moisture contents from the two inversion models, R model and t-(J) model, have a similar trend, but the former appears to be superior in terms of correlation coefficient and bias compared with in situ data. In the future, we will apply the R model with the TRMM 10.65 GHz brightness temperature to monitor long-term soil moisture variation over Tibet Plateau.
웹의 비약적인 성장으로 웹에는 무수한 정보를 축적하고 있으며, 특히 텍스트 문서는 인간에 의해 가장 쉽게 그리고 많이 이용되는 형식이라 하겠다. 텍스트 문서의 효율적 검색을 위해 많은 연구가 이루어졌으며, 확률을 이용한 방법, 통계적인 기법을 이용한 방법, 벡터 유사도를 이용한 방법, 베이지안 자동문서 분류 방법 등이 제안되었다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 문서의 특징을 정확하게 반영할 수 없고, 의미적 검색이 이루어지지 않는 단점을 가지고 있다 이에 본 논문은 문서를 미리 분류하는 기존의 방법을 개선하기 위해, 유사한 문서를 의미적으로 찾아내기 위한 새로운 문서 분류의 척도를 제안하며 이를 적용하는 방법을 제시한다. 본 방법은 문서의 내용을 의미적인 계층으로 표현하고 중요 도메인에 가중치를 두며, 문서들간의 도메인 가중치와 도메인 내의 개념 일치도를 이용하여 유사도를 구한다.
소스 코드 재사용은 다른 개발자에 의해 만들어진 코드를 정확하게 이해하거나 검색하기 어렵다는 점에서 몇 가지 제한점을 갖는다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 소스코드 자체보다는 분석 및 설계 정보를 재사용하는 것이 가능해야 한다. 이에 본 논문은 객체 모델 및 패턴을 재사용하기 위해 필요한 analogical 매칭 기법을 제안한다. 그리고_ 객체 모델과 디자인 패턴을 재사용 컴포넌트로서 저장할 수 있도록 표현하는 방법을 제안한다. 즉, 재사용 라이브러리에 저장된 유사 컴포넌트를 검색하는 analogical 매칭 함수와 매칭을 지원할 수 있는 라이브러리 구조 및 재사용 컴포넌트의 라이브러리내 표현 방법에 대해 기술하였다.
본 논문에서는 통신 판매사에서 사용하는 문서와 이미지 파일에서 개인 정보의 유출을 방지할 수 있는 개인 정보 자동 검색(PIAD, Personal Information Auto Detection) 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 개인 정보를 포함하는 신분증과 계약서 이미지를 자동으로 검색하고 그 결과를 사용자에게 전달하고, 문서상의 개인 정보 또한 검출할 수 있다. 본 시스템은 빠르고 정확한 검색을 위하여 선별 과정과 분석 과정으로 나뉘고, 분석 과정은 SURF, 침식과 팽창, FindContours 알고리즘들을 사용한다. 제안하는 PIAD 시스템은 272장의 입력 이미지들 중 267장을 선별 및 검출함으로써 98% 이상의 정확도를 보였다.
디지털 콘텐츠의 증가에 따라 이들의 효율적인 검색과 관리를 위하여 내용 기반 검색에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러만 내용 기반 검색의 질의 방법으로는 유사한 영상을 질의의 사용하는 QBE(Query By Example)와 영상을 사용자가 직접 스케치하여 질의에 사용하는 QBS(Query By Sketch)가 대표적이다. 본 논문서는 질의로 용할 정확한 영상이 필요한 QBE 방법의 제약과 질의할 영상 전체를 처음부터 스케치해야 하는 QBS 방법의 문제점을 보완하는 개선된 질의 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상을 단순화하여 스케치의 근간이 되는 밑그림을 제공하고 사용자치 수정 과정을 거쳐 질의하는 방법으로 정확한 검색 결과와 검색 시 소요되는 시간과 노력을 절감할 수 있는 장점이 있다.
XML 문서를 저장하고 검색하는 시스템에 관련된 연구가 활발하게 이루어지고 있으며, 이러한 시스템들은 효율적으로 XML 문서를 저장하고 검색할 수 있는 기능에 중점을 둔 경우가 많다. 또한 XML 문서를 저장하기 위해서 특별히 설계된 테이블이나 저장 구조를 가지고 있어서 XML 문서의 내용뿐만 아니라 문서의 구조 정보 둥도 같이 저장할 수 있으며 이를 바탕으로 XML 문서의 내용 검색이나 구조 검색 등을 효율적으로 할 수 있도록 하고 있다. 본 논문은 기존에 사용해 왔던 여러 종류의 데이터베이스들이 갖고 있는 데이터들을 그대로 재활용하여 XML 형식으로 변환하고, 이 XML 파일을 웹에서 공유하여 여러 가지 다양한 Interface를 통해 출력 될 수 있도록 설계, 구현하였다.
본 논문은 오디오 특징 분석을 기반으로 한 음악검색 방법에 대한 기술과 연구에 대한 내용이다. 본 연구에서는 크게 3가지의 주요 알고리즘을 이용하여 다 성음에서의 오디오 특징을 추출하고 3가지의 각자 다른 방식의 매칭 알고리즘을 기반으로 한 퓨전 매칭 방식을 제안한다. 오디오 특징으로는 메인 멜로디, 음악 구조를 분석한 세그먼테이션 정보를 이용한다. 본 연구에서 사용된 음악 DB는 음악 포털 서비스에서 제공하는 장르를 기반으로 한 8가지 장르에서 다양한 범위에서 2000곡을 선곡하였다. 오디오 특징 추출을 위한 알고리즘 개발과 매칭 알고리즘 개발을 위하여 음악 DB 2000곡 중 장르의 비율을 고려하여 100곡을 선정하고, 24명으로부터 1200개의 허밍을 녹음하였다. 24명중 3명은 대학에서 음악을 전공하고 나머지는 음악적 교육을 받은 경험이 없는 사람들이다. 1200개의 허밍을 분석한 결과 전체 허밍 중 60%정도가 노래의 시작 부분을 허밍하거나 노래를 불렀고, 30%정도는 하이라이트 부분을 허밍 하였다. 나머지 10%정도는 자신이 가장 자신 있는 부분을 불렀다. 이러한 분석 결과를 기반으로 가장 중요한 부분은 노래가 시작되는 부분에서의 멜로디를 정확하게 찾아내는 것이 무엇보다 중요하다는 것이다. 본 연구에서 검색결과의 평가는 MRR를 이용하여 측정하였다. MIDI DB를 사용한 경우가 다 성음에서 직접 멜로디를 추출한 경우보다 약간 성능이 우수하게 나왔으나 그 차이는 미미했다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘을 이용하여 PC상에서 사용할 수 있는 클라이언트 프로그램과 Android app를 개발하였다.
최근 인터넷과 멀티미디어 기술이 발달함에 따라 이미지 데이터의 양이 급속히 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 색상, 모양, 질감 특징을 이용한 유사도-기반검색에 초점을 맞추고 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상과 색상의 공간적 특성을 포함하는 픽셀샘플링, 그리고 이미지의 외형적 변경에 강인함을 갖는 불변 모멘트 값을 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상을 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 유사성 검사 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보 이미지에 색상의 공간적 정보를 포함한 픽셀샘플링을 이용하여 색상의 공간적인 위치까지 유사한 이미지만을 선별한다. 두 번째 유사성 검사단계에서 이미지가 외형적으로 변형된 유사이미지의 검출이 어려운 점을 보완하는 방법으로 이미지의 불변 모멘트를 이용하여 검색의 정확성을 높인다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 데이터베이스에서 검색을 효율성을 실험하였다.
무선 인터넷과 모바일 기기의 보급으로 언제 어디서나 원하는 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 환경을 위한 인프라가 구축되면서 교육을 포함한 다양한 분야에서 오프라인과 온라인 컨텐츠를 동시에 이용함으로써 정보 전달의 효율성을 높일 수 있는 방법에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 사용자에게 모바일 기기를 이용하여 오프라인과 온라인 컨텐츠를 함께 제공하여 교육의 효과를 높일 수 있는 혼합형 모바일 교육 시스템(Mixed Mobile Education System: MME)을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 연구와 달리 사용자에게 자연스러운 환경을 제공하기 위해서 부가적인 태그를 사용하지 않는다. 태그를 사용하는 시스템의 경우 새로운 데이터의 등록이 어렵고 유사한 내용의 오프라인 컨텐츠 사용이 불가능하기 때문이다. 본 논문에서 우리는 저화질의 카메라를 통해 입력받은 영상에서 잡음 색상 왜곡, 크기 및 기울기 변화에 영향을 적게 받는 특징점을 추출하고 오프라인 컨텐츠를 인식하기 위해 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 사용하였다. 또한 클라이언트-서버 구조를 사용함으로써 모바일 장치의 제한적인 저장 능력 문제를 해결하고 데이터의 등록 및 수정이 용이하도록 하였다. 실험을 통해 기존의 흔합형 교육 시스템과의 성능을 비교하고 제안된 시스템의 장단점을 확인하였으며, 시스템을 실생활에 적용하였을 경우 다양한 상황에서도 사용자에게 만족할만한 성능을 제공함을 확인하였다.
대부분의 데이타베이스 시스템에서, 이미지는 캡션(caption), 주석(annotation), 속성(attribute)과 같이 그 이미지와 관련된 텍스트를 이용하여 간접적으로 인덱스 되었다. 그러나, 이미지에 포함된 정보를 직접적으로 사용하여 내용에 기반한 이미 지의 저장과 검색을 지원하는 이미지 데이타베이스 시스템의 요구가 점점 증가하고 있다. 내용에 기반한 몇몇 인덱싱 방법들이 있는데 그중에서 Petrakis는 이미지를 구성하는 오브젝트들의 공간관계와 속성을 고려한 이미지 인덱싱 방법을 제안했다. 이것은'2-D string'에 기반한 인덱싱 연구의 확장인데. 이 방법은 많은 저장공간을 필요로 하며 융통성이 부족하다. 본 논문은 페이징 기법을 사용하는 kd-trr를 이용한 인덱스 화일구조를 제안한다. 그리고 정규화 과정을 사용해서 실제 이미지로부터 키를 추출하는 예를 보이고 시뮬레이션을 통해 비교하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 훨씬 적은 저장공간을 요구하고, 융통성면에서 개선이 되었음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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