본 논문은 효과적인 열화영상의 복원을 위해 쿼드트리 구조를 갖는 다중-스케일 블록 지역적 이진 패턴 기반의 영역검출기를 제시하고, 이를 통한 구간적 잡음 제거 기법을 제안한다. 구간적 잡음 제거 기법은 영상 내 전체 화소를 일정한 블록 단위의 영역으로 나누어 화소의 변화량에 따라 검출을 수행하는 다중-스케일 블록 영역 검출기를 쿼드트리 형태로 제시하고 검출된 영역 특성에 맞게 영상분석을 진행한다. 처리되는 영역들은 강한 변화량을 갖는 영역, 약한 변화량을 갖는 영역, 평탄한 영역의 세 가지로 분류되며 차례로 주성분분석, 양방향 필터, 구조-텍스쳐 영상 분해의 기법들이 잡음제거를 위해 적용된다. 객관적 실험결과를 통하여 기존 알고리즘들 보다 제안하는 구간적 잡음 제거 기법이 최대 신호-대-잡음비 측면에서 이득을 가지며, 주관적 화질 비교를 통해 세부정보들이 최대한 보존되어 있음과 동시에 평탄한 영역에 대해서도 왜곡이 거의 없는 향상된 복원영상이 얻어지는 것을 확인할 수 있었다.
자료포락분석(DEA)은 다수의 투입요소와 산출요소에 대하여 의사결정단위의 효율성을 측정하는 비모수적인 선형계획방법으로, 회사, 은행, 병원, 국가나 조직의 효율성이나 성과를 비교하는데 폭넓게 사용되고 있다. 그런데 DEA는 효율성이 1인 DMU들이 다수 있을 때 어느 DMU가 더 나은지에 대한 순위는 제공해 주지 않는다. 본 연구에서는 이런 문제를 기존의 방법에 비하여 손쉽게 해결할 수 있는 방법으로 질적(덴드로그램과 같은 graphical 접근법) 양적(초효율성 분석) 통합방법을 제안하고, 한국프로야구 자료를 이용하여 실증분석 해보았다. 그 결과 DEA를 통해서는 우선순위를 파악하기 어려운 DMU들이 12개나 되었는데, 초효율성 분석을 이용함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있었다. 더불어 덴드로그램과 초효율성 분석 결과를 통합하여 질적 양적으로 조망해 봄으로써 더욱 심도 있는 해석이 가능함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 고성능 HEVC intra prediction을 위한 Angular 모드 결정 알고리즘을 제안한다. HEVC의 intra prediction은 공간적 중복성을 제거하기 위해 사용된다. Intra prediction은 총 35개의 모드를 가지며, $64{\times}64$에서 $4{\times}4$ 블록 크기까지 35개의 모드를 수행 후 최적의 cost를 갖는 블록 크기 및 모드를 결정한다. Intra prediction은 각 블록 크기마다 35개의 모드를 수행하기 때문에 높은 연산량과 연산시간을 가지고 있다. 제안하는 Angular 모드 결정 알고리즘은 원본영상의 간단한 픽셀차이를 가지고 Angular 모드 1개를 선택한다. 선택된 Angular 모드와 Planar 모드, DC 모드로 intra prediction을 수행하여 최적의 cost를 갖는 모드를 결정한다. 성능 평가 지표는 BD-PSNR과 BD-Bitrate를 사용하였으며, 제안하는 알고리즘과 HM-16.9를 비교한 결과 BD-PSNR은 평균 0.035 증가하였고, BD-Bitrate는 평균 0.623 감소했다. 또한, 인코딩 타임은 약 6.905% 감소하였다.
The agricultural sector is completely different from other sectors since it completely relies on various natural and climatic factors. Climate changes have many effects, including lack of annual rainfall and pests, heat waves, changes in sea level, and global ozone/atmospheric CO2 fluctuation, on land and agriculture in similar ways. Climate change also affects the environment. Based on these factors, farmers chose their crops to increase productivity in their fields. Many existing agricultural ontologies are either domain-specific or have been created with minimal vocabulary and no proper evaluation framework has been implemented. A new agricultural ontology focused on subdomains is designed to assist farmers using Jaccard relative extractor (JRE) and Naïve Bayes algorithm. The JRE is used to find the similarity between two sentences and words in the agricultural documents and the relationship between two terms is identified via the Naïve Bayes algorithm. In the proposed method, the preprocessing of data is carried out through natural language processing techniques and the tags whose dimensions are reduced are subjected to rule-based formal concept analysis and mapping. The subdomain ontologies of weather, pest, and soil are built separately, and the overall agricultural ontology are built around them. The gold standard for the lexical layer is used to evaluate the proposed technique, and its performance is analyzed by comparing it with different state-of-the-art systems. Precision, recall, F-measure, Matthews correlation coefficient, receiver operating characteristic curve area, and precision-recall curve area are the performance metrics used to analyze the performance. The proposed methodology gives a precision score of 94.40% when compared with the decision tree(83.94%) and K-nearest neighbor algorithm(86.89%) for agricultural ontology construction.
지도 학습 기반의 신경 망을 활용한 공학적 자료의 분석은 화학공학 공정 최적화, 미세 먼지 농도 추정, 열역학적 상평형 예측, 이동 현상 계의 물성 예측 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 신경 망의 지도 학습은 학습 자료를 요구하며, 주어진 학습 자료의 구성에 따라 학습 성능이 영향을 받는다. 빈번히 관찰되는 공학적 자료 중에는 DNA의 길이, 분석 물질의 농도 등과 같이 로그 간격으로 주어지는 자료들이 존재한다. 본 연구에서는 넓은 범위에 분포된 로그 간격의 학습 자료를 기계 학습으로 처리하는 경우, 사용 가능한 손실 함수들의 학습 성능을 정량적으로 평가하였으며, 적합한 학습 자료 구성 방식을 연구하였다. 이를 수행하고자, 100×100의 가상 이미지를 활용하여 기계 학습의 회귀 과업을 구성하였다. 4개의 손실 함수들에 대하여 (i) 오차 행렬, (ii) 최대 상대 오차, (iii) 평균 상대 오차로 정량적 평가하여, mape 혹은 msle가 본 연구에서 다룬 과업에 대해 최적의 손실 함수가 됨을 알아내었다. 또한, 학습 자료의 값이 넓은 범위에 걸쳐 분포하는 경우, 학습 자료의 구성을 로그 간격 등을 고려하여 균등 선별하는 방식이 높은 학습 성능을 보임을 밝혀내었다. 본 연구에서 다룬 회귀 과업은 DNA의 길이 예측, 생체 유래 분자 분석, 콜로이드 용액의 농도 추정 등의 공학적 과업에 적용 가능하며, 본 결과를 활용하여 기계 학습의 성능과 학습 효율의 증대를 기대할 수 있을 것이다.
깊이맵은 3D 입체영상의 생성을 위해 중요한 요소이다. 하지만 깊이 카메라를 이용하여 획득한 깊이맵들은 낮은 해상도를 갖는 단점이 있기 때문에 이를 고해상도로 변환하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이러한 연구들은 일반적으로 PSNR, Sharpness Degree, Blur Metric 등과 같은 객관적인 평가방법으로 성능을 검증해왔다. 이러한 평가방법 이외에 DIBR로 가상시점(virtual view)을 생성하여 주관적으로 평가하는 연구도 있으나, 입체영상을 생성하여 깊이맵 업샘플링의 성능을 분석하는 것은 많지 않다. 본 논문에서는 다양한 깊이맵 업샘플링 방법들을 이용하여 생성된 입체영상의 주관적 평가와 업샘플링 방법의 객관적 평가 결과의 상관관계 및 선형회귀법을 이용하여 관련성을 분석한다. 실험결과에서는 에지 PSNR이 시각적 피로도와의 상관관계가 가장 높고, Blur Metric은 가장 낮다는 것을 보여준다. 또한 선형회귀에서는 최적의 입체영상을 얻을 수 있는 객관적 평가의 가중치를 구하고, 기존 또는 새로운 업샘플링 알고리즘의 3D성능을 예측할 수 있는 공식을 보여준다.
환경친화적인 도로건설의 개념은 최근에 많이 언급되고 있으나 실제로 측정할 수 있는 방법론이 전무한 실정이다. 특히 환경친화성을 현장에 적용하기 위해서는 계획단계에서 적용할 수 있는 방법론이 개발되어야 한다. 본 연구의 목적은 일반국도의 환경친화성을 평가할 수 있는 방법을 개발하여 현장에 적용할 수 있도록 하는 것이다. 평가지표 개발을 위해 환경영향평가에서 제시하고 있는 총 10개 분야에서 8개의 환경친화성 지표를 선정하였으며, 정성적 평가기법과 정량적 평가기법을 함께 적용하기 위해 정성적 평가방법으로는 계층화분석법(Analytic Hierarchy Process)을 사용하였으며, 정량적 평가방법으로는 일반국도 구간에서 지표에 대한 수치를 적용하였다. 환경친화성 지표선정을 위해 시범적용된 일반국도 구간은 총 10개 구간에 120km의 연장으로 구성되어 있다. 본 연구에서 제시된 평가방법론은 일반국도의 환경에 대한 적용수준을 평가할 수 있으며, 적용에 대한 이해가 쉽고 데이터의 수집이 간편하다. 이러한 방법론을 통해 도로건설시에 환경친화성을 평가하고 보완할 수 있는 도구로 이용이 가능할 것이다. 또한 여러 도로구간들의 환경친화성에 대한 비교를 통해 환경친화성을 높일 수 있는 근거로 사용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 전주천 여울목 섶다리를 대상으로 하여 섶다리에 대한 지역주민들의 의식 및 이용 성취도를 조사함으로써, 섶다리가 전통문화의 향수를 불러일으키는 상징물로서 또한 주민편의를 위한 생활시설로서 자리매김하기 위한 요건들은 무엇인지 알아보았다. 이를 위하여 섶다리에 대한 인지도 설문조사를 실시하였으며, 일상에서의 섶다리 이용에 대한 지역주민의 성취도 분석을 위해서는 중요도-성취도 분석(Importance-Performance Analysis: IPA)을 연구방법으로 채택하였다. 분석 결과, 지역주민들은 섶다리사업이 민관협력 사업임을 정확히 인식하지는 못하고 있었으며, 섶다리 축제에 대한 참여도 또한 낮게 나타났다. 하지만 섶다리 이용자들은 섶다리를 고향마을의 향수를 불러일으키는 전통문화시설로 인식하였으며, 이러한 사업이 지역의 공동체성 회복에 기여할 것으로 답변하였다. 하지만 섶다리를 전주천의 랜드마크로 인식하고 있지는 않는 것으로 분석되었다. 섶다리의 이용과 관련한 14개 항목에 대한 IPA 분석 결과, 중요도는 높지만 성취도는 낮아 반드시 개선이 필요한 항목은 섶다리 주변 조경시설, 섶다리의 폭원, 경고안내판 및 통제시설 및 섶다리 난간 등으로 분석되었다. 이는 섶다리 및 주변공간의 장소성 부여를 위해 향후 섶다리와 연계하여 전통문화 및 생태교육을 담을 수 있는 광장과 같은 공간의 조성이 필요할 것으로 판단되며, 향후 섶다리를 건너거나 경관 및 생태자원 감상에 있어 안전성을 확보할 수 있는 설계 및 시공방안이 마련되어야 하겠다.
There have been many autonomous robot calibration methods which form closed loop structures through the various attached sensors and mechanical fixtures. Single point calibration among them has been used for on-site calibration due to its convenience of implementation. The robot can reach a single point with infinitely many configurations so that single point calibration algorithm can be set up and easily implemented relative to the other methods. However, it is not still easy to drive the robots' sharp edge to its corresponding edge of the fixture. This is error-prone process. In this paper, we propose a 3 dimensional small displacement measuring sensor and a robot calibration algorithm based on this sensor. This method relieves the difficulty of matching two edges in the single point calibration and improves the resulting robot accuracy. Simulated study is carried out on a Hyundai HA06 robot to show the effectiveness of the proposed method over the single point calibration. And also, the resulting robot accuracy is compared with that from 3D laser tracker based calibration to show the dependency of robot accuracy on range of the workspace where the measurement data are collected.
During the last decade, an increasing interest in Underfloor Air-Conditioning(UFAC) systems has emerged. The purpose of this paper is to evaluate comprehensively the indoor environmental performance of office buildings with UFAC system in order to develope the design prototype of this system. In this paper, the physical measurements and the interviewing survey of occupant's sensation responses to the environment were carried out. Measurements and survey were made of the thermal environmental factors such as air temperature, relative humidity, air velocity, globe temperature, and the other several environmental factors such as the sound level and the illuminance of working plane, etc. And, the air quality was evaluated by measuring the concentration of suspended particles, carbon monoxide, and carbon dioxide in the room. Furthermore, the paper appraises the various indoor environmental factors of the room by using post-occupancy evaluation(POE) method in office building with UFAC system, and thus, it suggests the basic data for assessing the indoor comfort based on field measurements and survey.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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