피라미드 기법은 n-차원 공간 데이터를 1차원 데이터로 변환하여 $B^+$-트리로 표현하고, n-차원 데이터 공간에서 하이퍼큐브 영역질의 처리로 발생하는 "차원의 저주현상"에 영향을 받지 않게 검색 시간 문제를 해결하고 있다. 구형 피라미드 기법은 피라미드 기법의 공간 분할 전략을 응용하여 유사도 검색에 적합하도록 구 영역질의 방법을 사용하고 검색 성능을 개선하고 있다. 그러나 두 방법은 데이터 크기와 차원 변화에 따른 검색 성능이 100만건 이상과 16차원 이상일 때 현저하게 저하하는 현상을 보이고 있다. 이 논문에서는 멀티미디어 데이터와 같은 고차원 데이터의 검색 성능을 향상시키기 위한 새로운 인덱스 구조로 PdR-트리를 제안한다. 모의 데이터와 실제 데이터를 이용하여 실험한 결과, PdR-트리가 피라미드 기법과 구형 피라미드 기법보다 검색 성능이 향상되었음을 보이고 있다.
문서에서 외래어가 일관되게 사용되지 않고 여러 이형태로 사용되고 있기 때문에, 정확한 질의어 일치를 지원하는 검색 시스템에서 외래어 질의로 문서를 검색하는데 어려움이 많다. 본 논문에서는 하나의 외래어로 질의할 경우, 원 질의어와 같은 뜻의 다양한 이형태 외래어 질의로 자동 확장하고 정제하여 더 많은 관련 문서를 손쉽게 검색할 수 있는 메타 검색 방법을 제안한다. 이 방법은 1차로 원 질의어에서 다양한 외래어 이형태를 통계적 방법으로 확장하고, 2차로 그 결과를 각 검색 엔진에게 질의하여 일정 개수 이상의 질의어가 문서에 나타났는지, 원 질의어의 문맥과 유사한 문맥에서 그 질의어가 쓰였는지를 비교하여, 같은 뜻의 유효한 외래어를 판별해 내고 이를 이용하여 검색할 수 있도록 한다. 실험 결과, 기준점으로 쓰인 1차로 만든 이형태로 검색했을 때 F값은 평균 38%이었으나, 제안된 방법인 2차로 정제된 질의어로 검색했을 때의 F값은 평균 81%로 매우 향상된 결과를 보였다.
Scale Invariant Feature Transform (SIFT)은 높은 매칭 능력과 회전이나 스케일 조정 시 안정성으로 인해 이미지 특징 매칭을 위해 많은 응용에서 사용되어지고 있으며, 이러한 특성으로 인해 카피-무브 위조 검출을 위한 핵심 알고리즘으로 각광받고 있다. 하지만 SIFT 변환은 이미지 조작의 증거를 감출 수 있는 안티포렌식의 가능성이 높음에도 불구하고 이에 대한 연구는 거의 없으므로, 본 논문에서는 의미론적으로 허용될 수 있는 왜곡을 적용하여 SIFT 기반 카피-무브 위조 검출을 방해하기 위한 타켓 카운터-포렌식 기법을 제안한다. 제안 기법은 공격자가 유사성 매칭 절차를 속일 수 있는 동시에 SIFT 키포인트의 변형을 통한 추적을 방해하여 이미지 조작의 증거를 숨길 수 있는 방안을 제공한다. 또한 제안 기법은 의미론적 제약 하에서 가공된 이미지와 원본 이미지 간의 높은 충실도를 유지하는 특성을 가진다. 한편, 다양한 조건의 테스트 이미지에 대한 실험을 통해 제안 기법의 효율성을 확인하였다.
모바일 기반의 하드웨어 기술이 발전함에 따라 많은 종류의 응용 프로그램들이 개발되고 있다. 그리고 이런 응용프로그램들의 인터페이스가 올바르게 동작하는지를 자동으로 검사하려는 수요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 입력되는 여러 가지 유형의 영상으로부터 주요한 특징의 비교 분석을 통해서 응용 프로그램의 실행 오류 화면을 강인하게 검출하는 접근 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 방법에서는 먼저 입력되는 영상으로부터 영상을 대표하는 주요한 다중의 특징을 추출한다. 그런 다음, 추출된 다중의 특징의 차이를 비교함으로써 입력된 영상이 목표 영상과 동일한 정상적인 영상인지, 아니면 목표 영상과 유사하지만 서로 다른 오류 영상인지를 효과적으로 판단한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘이 입력되는 다양한 종류의 영상으로부터 주요한 다중의 특징 비교를 통해서 정상적인 영상과 오류가 발생한 영상을 정확하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 접근 방법은 비디오 색인, 객체 검출 및 추적, 영상 감시 등과 같은 컴퓨터 비전과 관련된 많은 실제 응용 분야에서 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 문장 클러스터로부터 대표문장을 선정하여 요약문을 생성하는 자동요약 모형을 제시하고. 학습문서 집단을 미용하여 최적의 요약 환경을 구축한 후 요약 실험을 수행하였다. 학습 과정에서 문장의 클러스터링 기법으로는 7개의 계층적 기법들을 비교한 결과 클러스터를 구성하는 문장 수의 편차가 가장 적고 단일 문장 클러스터를 가장 적게 생성하는 센트로이드 기법이 선택되었다. 또한 각 클러스터를 대표하는 문장의 선정을 위해 용어 및 문장 가중치를 합산한 문장값과 클러스터-문장 벡터간 유사도의 두 기준을 비교한 결과 문장값 기준이 선택되었다. 용어 가중치로는 역문장빈도와 표제어 가중치, 그리고 문장의 위치 가중치가 자동요약 성능을 개선시키는 것으로 나타났으며, 적절한 요약문의 길이는 전체 문서의 1/3인 것으로 나타났다. 실험문서 집단으로는 문서의 길이와 특성이 다른 신문기사와 잡지기사의 두 집단을 이용하였다. 요약 모형의 검증 실험 결과 요약 정확률은 신문기사 집단에서는 53%, 잡지기사 집단에서는 47%인 것으로 나타났다. 두 실험 모두 랜덤하게 생성한 베이스라인 요악문보다 성능이 우수하였으나, 리드문장들로 구성된 베이스라인 요약문과의 비교에서는 짧은 길이의 신문기사의 경우 요약 모형의 성능이 오히려 떨어지는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 색열화와 부분 은폐에 강인한 특성을 갖는 ID얼굴(identificable face: 신원확인가능 얼굴) 검지방법을 제안한다. 이 방법은 후보영역 분할, 후보창 추출, 은폐여부 판단의 세 단계로 구성된다. 후보영역 분할에서는 입력영상으로부터 피부색영역과 색열화된 얼굴구성요소(눈, 코, 입 영역)를 함께 찾아 E얼굴 후보영역을 분할한다. 후보창 추출에서는 후보영역내의 얼굴일 가능성이 있는 후보창들을 추출한다. 은폐여부 판단에서는 고유얼굴(eigenface)기법을 이용하여 고유얼굴들과 유사도가 가장 큰 후보창 하나가 결정되고, 이 후보창의 각 얼굴구성요소의 은폐되었는지 아닌지가 유사한 방법으로 결정된다. 실험결과, 제안한 검지방법은 색이 심하게 열화된 얼굴들과 은폐된 얼굴들을 포함하고 있는 얼굴 DB에서 색열화와 은폐를 고려하지 않은 얼굴검지방법에 비해 ID얼굴 검지율이 약 $11.4\%$ 향상됨을 확인하였다.
집적 영상 기술은 잘 알려진 3D 영상 기록 및 디스플레이 기술이다. 집적 영상에서 사용되는 대용량 데이터는 3D 영상을 저장하고 전송하기 위한 압축 기법을 요구한다. 기존의 압축 방법에서는 동일한 기록 시스템을 사용한 다할 지라도 요소 영상의 데이터 크기가 3D 물체의 위치, 조명과 렌즈 배열 등의 다양한 기록 조건에 따라 크게 달라진다. 본 논문에서는 기록 조건에 따른 요소 영상 특성의 의존성을 줄이기 위하여 집적 영상에서 요소 영상의 분할 영역을 이용한 압축 기법이 제안된다. 제안된 기법은 각 3D 물체의 픽업 위치에 따른 요소 영상의 지역적 유사성을 고려하여 향상된 압축률을 보여준다. 제안된 기법의 효율성을 보이기 위하여, 다양한 요소 영상들이 픽업되었고 표준 MPEG-4를 이용하여 압축이 진행되었다. 실험을 통하여 제안된 압축 기법이 기존의 압축 방식에 비하여 9%의 압축률 향상을 보였다.
본 논문은 LVC 통합 아키텍처 기반의 실기동급 ACMI 모의기의 개발 내용 및 비행시험 수행 내용을 기술하였다. ACMI는 공군의 전투 및 작전능력 배양을 위한 모의 공중전투 및 지상폭격 훈련 체계로서 실제 사람이 실제 장비인 전투기를 운용하는 실기동급 시뮬레이션이다. ACMI 모의기는 LVC 통합 아키텍처 기반의 실기동급 전투기에서 데이터 링크 통신을 이용한 가상급, 구성급 시뮬레이션과의 연동 기술을 확보하기 위해 개발되었다. ACMI 모의기는 무인기를 운용하여 전투기의 기동을 모의하였는데, 전투기와 무인기는 상이한 기동 특성을 가진다. 이에 본 연구에서는 무인기의 비행 데이터를 활용한 전투기의 기동 모의 방법을 제안하였으며, 이를 무인기에 적용하여 전투기 기동과의 유사성을 검증하고자 비행시험을 수행하였다.
문헌에 존재하는 핵심개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서 는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 합성곱 구문 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 동시에 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 합성곱 구문 트리 커널에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 다양한 테스트컬렉션 기반의 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험결과 구절 구조 정보를 이용하는 합성곱 구문 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 또한 기존의 시스템보다 우수한 성능을 보이는 것도 함께 확인할 수 있었다.
Photogrammetric mapping procedures have gone through major developments due to significant improvements in its underlying technologies. The availability of GPS/INS systems greatly assist in direct geo-referencing of the acquired imagery. Still, photogrammetric datasets taken without the aid of positioning and navigation systems need control information for the purpose of surface reconstruction. Point features were, and still are, the primary source of control for the photogrammetric triangulation although other higher-order features are available and can be used. LIDAR systems supply dense geometric surface information in the form of three dimensional coordinates with respect to certain reference system. Considering the accuracy improvement of LIDAR systems in the recent years, LIDAR data is considered a viable supply of photogrammetric control. To exploit LIDAR data, new challenges are poised concerning the representation and reference system by which both the photogrammetric and LIDAR datasets are described. In this paper, registration methodologies will be devised for the purpose of integrating the LIDAR data into the photogrammetric triangulation. Such registration methodologies have to deal with three issues: registration primitives, transformation parameters, and similarity measures. Two methodologies will be introduced that utilize straight-line and areal features derived from both datasets as the registration primitives. The first methodology directly incorporates the LIDAR lines as control information in the photogrammetric triangulation, while in the second methodology, LIDAR patches are used to produce and align the photogrammetric model. Also, camera self-calibration experiments were conducted on simulated and real data to test the feasibility of using LIDAR patches for this purpose.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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