미디언 필터링은 임펄스 형태의 잡음의 제거에 매우 효과적이어서, 많은 신호처리 응용분야에서 널리 사용되어왔다. 하지만, 비선형성에 의한 시간 복잡도로 인하여, 미디언 필터링은 주로 작은 필터윈도우 크기를 사용하였다. 고속 미디언 필터링 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되었지만 대부분 영상과 같은 한정된 정수값을 갖는 입력데이타에만 적용될 수 있으며, 실수형 2차원 데이터의 고속 미디언 필터링 알고리즘에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문에서는 간단하면서도 실수형 2차원 데이터를 고속으로 미디언 필터링할 수 있는 알고리즘을 제안하고 Matlab의 2차원 미디언 필터와 힙(heap)기반의 2차원 미디언 필터와 성능을 비교하였다. 다양한 필터윈도우 크기에 대해서 제안된 알고리즘이 Matlab의 필터보다는 훨씬 빠르고, 힙기반의 필터보다는 대부분 일관되게 더 빠른 결과를 내었다. 또한, 한정된 데이터 값 범위를 갖는 실수형 2차원 데이터는 비트수가 큰 정수형 고속 2차원 미디언 필터링 알고리즘을 이용하여 거의 오차없이 매우 빠르게 미디언 필터링을 할 수 있음을 보였다.
본 연구는 경주시 역사유적지구 대릉원지구를 대상으로 Virtual Walkthrough 기법을 이용하여 가상체험한 후 평가를 통해 경관 시각적 특성을 분석하고 이미지 요인과 시각적 선호도 간의 관계를 파악하기 위해 분산분석 및 다중회귀분석을 실시하였다. 연구의 결과, 대릉원지구에 대한 선호도 분석으로 노서리 고분군 서쪽 경계에 위치하는 경관3이 선호도가 가장 높게 나타났으며, 대릉원 서쪽 경계에 위치하는 경관5는 3점 미만의 낮은 점수로 분석되었다. 시각적 특성에 관한 요인분석 결과로 특이성, 공간성, 역사성 3가지의 요인을 도출하였으며, 요인점수와 시각적 선호도에 대한 분산분석 및 다중회귀분석을 실시한 결과는 특이성이 역사문화경관 대릉원지구의 시각적 선호도에 영향을 미치는 가장 큰 요인으로 분석되었다. 또한 Virtual Walkthrough 기법은 입체성이 강하고 실재 경관에 대한 재현 정도가 높으며, 경관분석에 효율적인 기법으로 분석되었다. 연구를 통하여 도출된 결과로 역사문화경관 시각적 질의 향상에 자료 및 정보를 제공하고 앞으로 경관계획에 활용될 것으로 기대된다.
최근 공간 데이타 분석, 영상 분석 등과 같은 대용량 데이타를 관리하는 다양한 응용 업무들이 증가함에 따라, 대용량의 데이타베이스를 위한 클러스터링 기법이 많이 연구되고 있다. 그 중에서도 계층 클러스터링 기법은 데이타베이스의 계층 분할을 표현하는 계층 트리를 생성하고 이를 이용하여 효율적인 클러스터링을 수행하는 방법으로서, 지금까지는 주로 트리를 하위 계층으로부터 상위 계층으로 생성해 가는 상향식(bottom-up) 계층 클러스터링 기법들이 연구되었다. 이러한 상향식 클러스터링 방법은 트리를 생성하기 위하여 전체 데이타베이스를 한 번 이상 액세스하여야 할 뿐만 아니라, 하위 계층에서부터 검색을 시작하기 때문에 트리의 많은 부분을 검색하여야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대부분의 데이타베이스 응용에서 이미 유지하고 있는 다차원 색인을 이용하여 클러스터링을 수행하는 새로운 하향식(top-down) 계층 클러스터링 기법을 제안한다. 일반적으로 다차원 색인에서는 가까운 객체들이 동일한 (혹은 인접한) 페이지에 저장될 가능성이 큰 클러스터링 성질을 가진다. 이러한 다차원 색인의 클러스터링 성질을 사용하면 각 객체들간의 거리를 일일이 계산하지 않고도 이웃한 객체들을 식별할 수 있다. 우선 객체들의 밀도에 기반하여 클러스터를 정형적으로 정의한다. 이를 위하여, 객체를 포함하는 영역의 밀도를 이용한 영역 대조 분할(region contrast partition) 개념을 사용한다. 또, 클러스터링 알고리즘에서의 빠른 검색을 위하여 분기 한정(branch-and-bound) 알고리즘을 사용하며, 여기서의 한계값(bound)을 제안하고 이의 정확성을 이론적으로 증명한다. 실험 결과, 제안한 방법은 상향식 계층 클러스터링 방법인 BIRCH와 비교하여, 정확성 측면에서 우수하거나 유사한 것으로 나타났으며, 데이타 페이지 액세스 횟수를 데이타베이스 크기에 따라 최고 26~187배까지 감소시킨 것으로 나타났다. 이 같은 결과로 볼 때, 제안한 방법은 대용량 데이타베이스에서의 클러스터링 성능을 크게 향상시키는 기법으로서, 일반 데이타베이스 응용에 실용적으로 적용 가능하다고 판단된다.
인터넷의 발전으로 방대해진 정보를 컴퓨터가 이해하고 효율적으로 관리하기 위해서는 시맨틱 웹 기반의 메타데이타가 반드시 필요하다. 그러나 메타데이타 생성 시 의미 중의성을 가진 정보가 존재하며 이 문제의 해결책이 필요하다. 본 논문에서는 순차적으로 존재할 수 있는 단어들의 확률 모델을 이용하여 문서와 같은 정보에 포함된 의미가 애매한 단어를 관련성이 높은 모델의 개념으로 메타데이타를 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 메타데이타를 생성 할 때, 온톨로지에 정의된 개념들 간의 중의성을 고려하고 명칭(named entity)의 일부 단어에 대한 인식을 위해 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용한다. 먼저 온톨로지에 정의된 각 클래스(class)의 인스턴스(instance)를 인식하기 위한 마르코프 모델을 생성한다. 다음으로 문서로부터 의미가 애매한 단어의 의미를 파악할 수 있는 상황정보(Context)를 생성하고, 상황정보에 포함된 단어들의 순서에 대응하는 최적의 마르코프 모델을 찾아 메타데이타 생성시의 중의성 문제를 해결한다. 제안한 방법으로 전산학관련 논문에 대해 의미가 애매한 7개의 단어를 추출하여 실험하였다. 그 결과 상황정보에 존재하는 개체(entity)의 의미부류들 중 가장 빈번한 의미 부류로 애매한 단어의 의미를 선정한 SemTag보다 정확도 면에서 38%정도의 나은 성능을 나타내었다.
개미 집단 시스템(Ant Colony System ACS) 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 메타 휴리스틱 방법이다. 이것은 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백에 의한 탐색을 이용한 모집단에 근거한 접근법으로 조합 최적화 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 최근까지 인접한 노드($v_i, v_j$)가 같은 색을 갖지 않도록 그래프 G의 노드 V에 색을 배정하는 문제인 그래프 착색 문제의 최적 해를 구하기 위하여 다양한 접근 방식들과 해법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 그래프 착색 문제의 해법으로 잘 알려진 그리디 알고리즘, 시뮬레이티드어넬링, 타부 탐색 등이 아닌 개미 집단 시스템 알고리즘으로 해법을 구하는 방법인 ANTCOL 알고리즘을 소개하고, ANTCOL을 해결하기 위해 제안된 기존의 생성 함수들(ANT_Random ANT_LF, ANT_SL, ANT_DSATUR, ANT_RLF)과, 본 논문에서 새롭게 제안된 방법으로 RLF에 무작위 기법을 적용한 XRLF를 생성 함수로 사용한 ANT_XRLF 방법과 ANT_XRLF에 재검색을 추가한 방법(ANT_XRLF_R)의 그래프 착색 결과 및 실행 시간을 비교, 분석하여 제안된 방법이 더 빠르게 수렴할 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.
본 연구는 시멘트 제조 시 발생하는 CBS-dust의 새로운 활용방법을 모색하고자 일련의 연구를 진행하는데, CBS-dust의 공학적 특성 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저, 굳지 않은 모르타르의 경우 CBS-dust 치환율이 증가할수록 플로는 감소하였으나, 결합재 조성비 BS 45% 및 65%의 경우는 CBS-dust 5% 치환 시 Plain보다 높은 유동성을 발휘하는 것으로 나타났다. 공기량의 경우는 전반적으로 CBS-dust 치환율과 비례적인 경향을 나타내며, 염화물은 CBS-dust 치환하지 않은 경우를 제외하고 모든 치환율에서 기준치를 상회하는 경향을 보였다. 경화모르타르의 압축강도는 전반적으로 CBS-dust를 5%~10% 내외 치환시 강도가 증진되는 결과를 보이며, 미세구조분석을 통하여 CBS-dust 치환시 수화반응이 촉진되어 C-S-H gel 생성 및 구조형성을 확인할 수 있었다. 따라서, CBS-dust를 철근이 없는 혼화재를 다량 사용하는 콘크리트 2차 제품에서 조강성 혼화재로 사용한다면, 알칼리 자극제로 콘크리트의 강도증진 등에 효과적인 활용법이 될 수 있을 것으로 판단된다.
굴절법 탄성파탐사는 직접파와 임계굴절파를 이용하여 지하의 속도구조를 파악하는 지구물리탐사방법이다. GRM은 해석기법 중의 하나로서 수개의 정방향 및 역방향 발파의 주행시간을 이용하여 경사면은 물론 저속도층이나 얇은 층과 같은 숨은 층 하부에 대한 정보까지 제공한다. 이 연구에서는 5~7점 발파가 수행된 후 실내 자료처리 작업이 진행되는 일발적인 조사와 달리, 신축부지의 터파기 과정 및 시추자료에서 해석된 풍화대/기반암의 2층 구조를 대상으로 현장에서 간단히 양단발파 자료만을 가지고 엑셀 기반의 GRM을 적용시켜 풍화대와 기반암의 경계면을 신속히 파악할 수 있는지 살펴보았다. 이 방법의 적용효과와 계산의 신뢰도를 확인하기 위해 정사각과 속도대비 변화에 따른 각 모형에 대한 적용성을 검토한 결과 각각 최대 약 $30^{\circ}C$의 경사와 최대 0.6의 속도대비가 되는 경계면을 해석할 수 있는 것으로 나타났다. 청주화강암체에 대한 실제 현장탐사에서 해석된 기반암까지의 깊이는 시추자료 및 SPS 검층 자료에서 도출된 연암 상부의 표면과 잘 상관되었다. 실제 현장에서 기반암까지의 깊이를 간편한 엑셀-GRM을 이용하여 신속히 추정할 수 있다는 점에서 기반암의 깊이가 심하게 변하지 않은 좁은 지역에서의 풍화대 조사 및 이에 따른 저비용의 탐사설계에 일정한 역할을 할 것으로 보인다.
논문에서는 무인 발정발현 관찰을 통해 다두 사육 시 발생하는 공태를 줄이고, 정확한 수정적기 판단을 통해 번식률을 향상하고자 하였다. 무리 생활을 하는 소의 특성상 운동량의 증가 유무만으로는 발정 발현의 판단이 어렵기 때문에, 소의 운동량 수집 센서와 개체 정보 종합 관리 프로그램을 개발하여 무인 발정발현 관찰시스템을 구축하고 운동량 정보와 번식 정보를 이용하여 발정 발현 관찰 알고리즘을 개발하였다. 시스템과 알고리즘에 대한 성능 검증은 수정 전 시스템을 통해 수정적기를 관찰하고, 수정하고 21일 후 재발정 여부를 확인, 다음 21일 후 초음파 진단을 통해 수태여부를 확인하여 적절하게 수정적기를 판단하였는지 검증하였고, 이를 규모가 유사한 실제 축산 농가 4곳에서 수행하였다. 각 농가의 총 사육 두수는 87, 81, 93, 82두이며 관찰된 발정 예정인 소는 14, 19, 15, 17두 이다. 이중 미약발정에 해당하는 3, 2, 1, 3두는 관찰에 실패하였으나 정상발정에 해당하는 11, 17, 14, 14두의 발정을 감지하였고, 인공 수정 후 10(91%), 17(100%), 13(93%), 14(100%)두의 소가 수태하여 제안된 무인 발정발현 관찰 시스템이 정상발정 시 수정적기 판단에 유효함을 보였다.
최근 가시광원을 사용하는 카메라 통신 기술의 발전과 더불어 디스플레이를 통해 가시광 데이터를 표출하고 이를 인식하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 기존의 디스플레이 기반 CamCom 기법은 사용자가 설정한 RoI 영역 기반의 2차원 컬러코드를 인식하는 방식을 사용하였으나, 이는 보행 상황 등 수신위치가 변동되는 상황에 적합하지 않은 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 카메라 통신에서 자동 RoI 설정을 위해 적용될 수 있는 Lambertian 색상 분할과 Canny 엣지 검출이 결합된 알고리즘 기반의 자동 디스플레이 검출 기법에 대하여 제안하였다. 기존 디스플레이 검출 기법은 디스플레이에서 표출되고 있는 콘텐츠의 변화가 발생하면 검출율이 현저히 감소하는 문제점이 존재하며, 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 lambertian 색상 분할 및 canny 엣지 검출을 결합한 알고리즘 적용을 통헤 자동으로 디스플레이를 검출 할 수 있는 기법을 제안하였다. 본 연구에서는 디스플레이 엣지 인식을 위해 사용되는 다양한 알고리즘을 분석하고 변화하는 컬러코드 콘텐츠 인식시 성능을 측정하였으며, 제안한 저속 카메라 통신용 자동 디스플레이 검출을 위한 lambertian 색상 분할 및 Canny Edge Detection 알고리즘을 적용한 실험 결과 약 96%의 검출율을 달성함을 확인하였다.
웨어러블 기기에서 측정되는 사용자의 걸음걸이로 인한 가속도 신호를 인증 기술에 적용하는 연구결과들이 최근에 발표되고 있다. 현재까지 발표된 걸음걸이 가속도 신호 기반의 인증 기술들은 공격자가 사용자의 몸에 직접 가속도 센서를 부착하는 방식으로만 사용자의 걸음걸이 가속도 신호를 얻을 수 있다고 가정해왔다. 그리고 걸음걸이 가속도 신호 기반의 인증 기술에 대한 실질적인 공격방법으로는 걸음걸이 모방공격이 존재하고, 공격대상과 신체조건이 유사한 사람을 이용하거나 공격대상의 걸음걸이를 촬영한 비디오를 통해서 걸음걸이 특징을 파악하는 방법을 사용해왔다. 그러나 모방공격은 효과적이지 않을 뿐 아니라, 공격 성공률 또한 매우 낮기 때문에 심각한 위협으로 받아들여지지 않고 있다. 본 논문에서는 걸음걸이 가속도 신호 기반의 인증 기술에 대한 새로운 공격 방법으로 Video Gait 공격을 제안한다. 사용자 걸음걸이 비디오 신호로부터 웨어러블 기기의 위치를 확인하고, 위치 값을 동역학적 방정식에 대입하여 사용자 걸음걸이 가속도 신호와 매우 유사한 신호를 생성할 수 있다. 8명의 피 실험자로부터 수집한 걸음걸이 비디오와 가속도 신호를 이용하여 유사도를 비교한 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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