최근 웹, 소셜 네트워크 서비스, 모바일, 사물인터넷 등의 ICT 기술의 발전으로 인해 처리 및 분석이 필요한 그래프 데이터의 규모가 급속하게 증가하였다. 이러한 대규모 그래프 데이터는 단일 기기에서의 처리가 어렵기 때문에 여러 기기에 나누어 분산/병렬 처리하는 것이 필요하다. 기존 그래프 처리 알고리즘들은 단일 메모리 환경을 기반으로 연구되어 분산/병렬 처리환경에 적용되기 힘들다. 이에 대규모 그래프의 보다 효과적인 분산/병렬 처리를 위해 정점 중심 방식의 그래프 처리 시스템들과, 정점 중심 방식의 단점을 보완한 블록 중심 방식의 그래프 처리 시스템들이 등장하였다. 이러한 시스템들은 초기 그래프 분할 상태가 전체 처리 성능에 상당한 영향을 미친다. 한 번에 최적의 상태로 그래프를 분할하는 것은 매우 어려운 문제이므로, 그래프 처리 시간에 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선하는 여러 로드 밸런싱 기법들이 연구되었다. 그러나 기존 기법들은 대부분 정점 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 하여 블록 중심 그래프 처리 시스템에 적용이 어렵다. 본 논문에서는 블록 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 적용 가능한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 기법은 동적으로 블록을 재배치하여 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선시키며, 해를 찾아나가는 과정에서 지역 최적해를 벗어나기 위한 블록 분할 전략을 함께 제시한다.
일반적으로 보에 의해서 탄성 지지된 등방성 판은 슬래브교(Slab Bridge)나 거더교(Slab on Girder Bridge)와 같은 교량의 상부구조를 형성하게 된다. 그러나 이러한 탄성 지지된 등방성 판에 대한 해석은 주로 고정 지지된 경계 조건만을 이용하여 이루어 졌으며, 근래에 제시된 해석방법에서도 판 경계의 처짐 형상을 가정하거나 하중 위치를 고정한 상태에서 정해를 유도하므로 탄성지점인 보와 판의 상호관계를 정확하게 묘사하지 못하고 있다. 또한 유한 요소법을 이용한 해석은 정확한 결과를 얻을 수 있는 반면, 많은 해석시간을 요하는 문제점을 안고 있다. 따라서,. 본 연구에서는 조화해석법을 적용하여 보와 등방성 판의 매크로 요소(Macro Element)의 변위 함수를 구성하고, 이를 판의 탄성 지점에서의 평형방정식을 이용해 계산함으로써 단시간 내에 전체 시스템의 응답을 결정할 수 있는 해석법을 개발하고 이를 프로그램화하였다. 또한, 본 해석법의 타당성을 검증하기 위해서 다양한 하중 조건과 판의 형상비, 탄성 지점 조건 등을 가진 교량 바닥판에 대한 해석을 수행하였으며, 해석법의 단순성 과 해석시간의 단축으로 교량 바닥판과 거더에 대한 매개변수 분석 등에 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 사망과 같은 종말사건의 발생 유무는 알고 있지만 치매 발병과 같은 중간사건이 구간중도절단 되었거나 연구 기간 도중에 추적이 끊겨 결측된 준경쟁적위험 자료에 대해 다중상태모형을 적용하여 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 상태 간의 전이강도는 로그정규 프레일티를 랜덤효과로 가진 Lin과 Ying(1994)의 가산위험모형을 따른다고 가정하였다. 다섯 가지 상태를 가진 다중상태모형에서 가능한 여섯 가지 경로별로 조건부우도를 정의하였고, 주변우도를 구하기 위해 조정중요표본추출법을 적용하였으며 반복유사뉴튼 방법으로 최적해를 구하였다. 소표본 모의실험을 통해 모수의 95% 신뢰구간 포함률이 명목값에 얼마나 가까운지 살펴보았으며, 제안한 모형을 Persones $Ag{\acute{e}}es$ Quid (PAQUID) 자료 (Helmer 등, 2001)에 적용하고 그 결과를 해석하였다.
최근 웹페이지의 생성 및 웹이 가진 정보량이 기하급수적으로 늘면서 사용자의 검색 목적을 파악하여 효율을 높이기 위한 다양한 방법이 연구되고 있으며, 태깅 시스템이 하나의 대안으로 떠오르고 있다. 태깅 시스템은 인터넷 사용자로 하여금 태그라고 불리는 메타데이터를 글, 사진, 동영상 등에 부여하도록 함으로써 콘텐츠의 검색 및 브라우징을 편리하게 하는 시스템이다. 이처럼 태그는 해당 페이지의 대표 키워드를 의미하므로 콘텐츠 분류의 기준을 마련할 수 있으나, 사용자에 의해 직접 입력되어야 하는 수고가 필요하고, 또한 무분별한 태깅으로 인해 오히려 분류에 방해가 되는 등의 문제점들이 있다. 본 논문에서는 이러한 태깅의 문제를 해결하기 위한 방법으로 얼굴인식 알고리즘을 활용한 영상콘텐츠 내에서의 다중 얼굴 태깅 자동화 방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 여러 얼굴검출 방법 중 Haar-like features와 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 빠른 속도와 높은 정확도로 영상콘텐츠 내에서 얼굴 영역을 검출한다. 이후 PCA와 고유얼굴을 이용하여, 검출해 낸 얼굴을 데이터베이스에 미리 저장해 놓은 프로필 사진과 비교, 인식해냄으로써 해당 인물에 대한 정보를 불러와서 자동으로 태깅하는 시스템을 구현하였다. 이러한 새로운 방식의 태깅 기술은 현존하는 사진공유, 쇼핑, 검색 등의 수많은 웹서비스에 적용이 가능하며, 특히 소셜네트워크서비스에서의 사진 관리나 인물검색 등에서 활용할 때 큰 효과를 보일 것으로 기대된다.
미디어의 전송시 네트워크의 상황에 따라 통신망의 과부하가 발생할 수 있으며, 이를 줄이기 위해서 필터링, 부하 분산기법, 막힘 제어 기법, 프레임 드로핑 등의 많은 연구가 진행되었다. 이들 중 효과적인 방법은 동영상의 비트율을 조절하기 위해 특정 비디오 프레임을 제거함으로써 대역폭의 감소를 가능하게 하는 프레임 드로핑(Frame dropping)이다. 프레임 드로핑은 프레임 간의 종속성이 가장 적은 B 프레임을 먼저 제거하고 종속성의 관계에 따라 I, P 프레임 순서대로 제거한다. 본 논문에서는 MPEG-4 미디어의 전송에 프레임 드로핑을 적용 하였으며 이때 암호화를 통하여 저작권을 보호할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위하여 서버에 저장되어있는 프레임 드로핑 이 이미 적용된 파일을 클라이언트에게 전송하는 방법과 서버에 저장되어있는 미디어 파일을 클라이언트에게 전송시 실시간으로 프레임 드로핑하는 두 가지 방법을 설계 구현 하였다. MPEG-4 데이터의 암호화에는 3가지 방법을 제안하였다: I-VOP내의 매크로 블록(Macro block) 암호화, P-VOP내의 매크로 블록과 모션벡터 암호화(Motion Vector), I-VOP내의 매크로블록과 P-VOP내의 모션벡터 암호화. MPEG-4 미디어의 전송시, 최적의 방법을 선택하기 위해 드로핑, 암호화, 복호화 및 영상의 품질을 비교하였으며 드로핑 후에도 원래의 영상과 큰 차이가 없었다. 암호화와 복호화에서는 I-VOP와 P-VOP를 모두 암호화 하였을 때가 가장 성능이 좋았다.
사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해 지금까지 의료진단, 생산계획, 고객분류 등 다양한 분야의 의사결정 지원에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 설계요소들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중 사례 검색 단계에서 결합할 이웃 사례들을 보다 효과적으로 선정할 수 있는 새로운 모형을 제시한다. 기존 연구에서는 결합할 이웃 사례를 선정하는 방법으로 사전에 정해진 이웃사례의 수(k-NN의 k)를 적용하든가, 혹은 최대 유사도의 상대적 비율을 임계치로 사용하는 방식을 적용해 왔다. 하지만, 본 연구에서는 결합할 유사사례를 선택하는 새로운 기준으로 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 사용할 것을 제안한다. 이 경우, 임계치 값이 과도하게 작아지게 되면, 예측결과의 생성이 잘 이루어지지 않을 수 있는 문제가 발생할 수 있다. 이에, 전체 학습사례들 중에서 예측결과가 생성된 사례의 비중을 커버리지(coverage)로 정의하고, 이를 유사 임계치 최적화 시 제약조건으로 설정함으로서, 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아 추론할 수 있도록 모형을 설계하였다. 제안 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실존하는 국내 한 온라인 쇼핑몰의 표적 마케팅 사례에 적용하였다. 그 결과, 제안 모형이 CBR의 예측 성과를 유의미하게 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 건설산업의 현장 생산성이 점차 저하되는 현실을 개선하기 위하여 시공과정에서의 프로세스 개선이 중요 사항으로 부각되고 있다. 이에 따라 다양한 3D 센싱기법이 개발되어 적용되고 있지만 구체적인 장비 적용성 및 기술검토는 부족하다. 본 연구의 목적은 시공과정에서 3D기반 광대역 모델링 기술을 활용한 건설현장의 3D구현을 통해 실시간으로 현장의 실시간 변화상황을 파악하여 현장관리의 효율화는 물론 시공 진척도 측정 및 공정관리 과정의 정보흐름 활성화를 통해 현장 생산성 증대에 기여하는 것이며 이를 위해 모델링 관련 알고리즘과 광대역 현장 구현관련 기술의 조사연구를 실시하였다. 시공현장 실시간 현장 모니터링 정보를 제공함으로써 안전사고 발생율 감소와 함께 현장정보 데이터베이스의 구축과 활용을 통한 향후 유사공사 적용 및 우리 건설산업 생산 프로세스 개선의 계기가 될 수 있을 것이다. 나아가 건설산업 전체 이미지 제고에도 큰 역할을 할 수 있으리라 사료된다.
현재 블라인드 등화기법으로 가장 많이 사용되고 있으며 비선형 비용함수를 이용하는 CMA 등화기의 경우 closed form 형태의 최적 해를 구하는 것이 어렵기 때문에 그 동안 이론적인 성능 분석에 많은 어려움이 있었다. 그런데 최근 Zeng은 가우시안 잡음 하에서 FIR 선형 채널을 가정하였을 때 이론적인 CMA 등화기의 최적해 의 한계범위를 구하고 이를 기반으로 MSE 한계범위를 제시한 주목할 만한 결과를 발표하였다. 이러한 방법을 통하여 MSE 관점에서 CMA 등화기의 성능을 최적해인 LMS (또는 Wiener) 등화기의 성능과 이론적으로 비교 분석하는 것이 가능해진다. 본 논문에서는 이러한 Zeng의 결과를 이용하여 다음의 연구를 수행하였다. 첫째, HDD, digital VCR등의 고밀도 magnetic 기록/재생 등 부분 응답 신호 방식에 CMA 등화기를 적용하였을 때 채널의 간섭량에 따른 CMA 등화기의 MSE 한계범위를 이론적으로 계산하였고 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 둘째, 부분 응답 신호방식에 CMA 등화기를 그대로 사용 할 경우 부분 응답 전달 함수?l 영점들 (zeros) 이 단위 원 위에 있어 채널왜곡의 보상 시 첨가 잡음의 증폭을 초래하여 등화기의 성능이 저하되는 문제가 발생하여 이를 개선하기 위한 Modified CMA 등화기가 제안된 바 있는데, 이 등화기에 대해서도 이론 및 시뮬레이션을 통한 성능 분석을 수행하였다. 최종적으로 CMA 와 Modified CMA 등화기의 성능 분석 결과들을 비교 성능하였다.
IKONOS 2호와 QuickBird 2호의 센서 모델로서 제공되는 RPC(rational polynomial coefficients) 모델은 물리적 센서 모델의 대체 모델로 다양한 센서에 적용 가능하다. 고해상도 위성들이 상용화되면서 각기 센서들의 복잡성과 보안성 문제로 인해 물리적 센서모델을 대체할 수 있는 센서 모델로서 RPC의 활용도가 높아지고 있다. 대표적인 상업용 고해상도 위성인 IKONOS 2호는 물리적 센서 모델을 공개하지 않고 각영상에 대한 RPC만을 제공하며 QuckBird 영상은 센서의 기하 정보와 함께 RPC를 제공한다. 이에 본 연구에서는 물리적 센서모델로부터 RPC를 추출하는 원천 기술을 확보하고 RPC의 물리적 센서모델에 대한대체 적합성을 평가해보고자 하였다. 이를 위해 공간해상도가 높은 항공사진과 국내 위성인 KOMPSAT 1호의 기하 모델로부터 분모식과 차수를 달리하는 RPC모델들을 추출하는 실험을 수행하였다. 최소제곱법을 통해 RPC 초기값을 구하고 Levenberg Marquardt 기법을 이용하여 반복 조정한 RPC를 물리적 센서 모델과 비교 평가하여 최적의 RPC를 결정하였다. 그 결과 항공사진은 분모식이 동일한 1차 RPC가 KOMPSAT 1호는 분모식이 상이한 3차 RPC가 가장 정확도가 높았으며 각 오차(RMSE)는 $2{\times}10^{-5}$ 화소 이하로 나타났다.
최근 원추곡선에 기반한 스테레오 비젼에 대한 연구가 주목을 받고 있는데, 이는 원추곡선이 행렬표현, 대응관계설정의 용이성, 그리고 실세계에서 쉽게 찾을 수 있다는 좋은 성질을 갖는다는 점에서 당연한 현상이라 여겨진다. 하지만, 일반적인 고차의 대수곡선에 대한 확장은 아직 성공적으로 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 기약인 대수곡선 (irreducible algebraic curve)은 실세계에서 많지 않지만, 직선과 원추곡선은 무수히 많고, 따라서 이들의 곱으로 주어지는 높은 차수의 대수곡선도 무수히 많다. 본고에서는 2이상의 임의의 차수를 가지는 대수곡선을 calibration된 두 대의 카메라를 가지고 스테레오 문제를 푼다. 대응관계설정과 복원, 두 가지 문제 모두에 대한 closed form solution을 제시한다. $f_1,\;f_2,\;{\pi}$를 각각 두 이미지 곡선, 공간상의 평면이라 하고, $VC_P(g)$를 평면곡선 g와 점 P로 만들어지는 원추곡선이라 하면, $VC_{O1}(f_1)\;=\;VC_{O1}(VC_{O2}(f_2)\;∩\;{\pi})$ 의 관계를 이용하여 미지수인 평면 ${\pi}$의 계수들, $d_1,\;d_2,\;d_3$에 대한 다항 방정식들을 얻을 수 있다. 약간의 변형을 통하여 $d_1$에 대한 다항 방정식을 얻을 수 있고, 이 방정식의 유일한 양수해는 나머지 과정에서 매우 중요한 역할을 한다. 그 이후에는 $O(n^2)$개의 일변수 다항식에 대한 계산만으로 모든 스테레오 문제를 해결한다. 이는 과거의 여러 개의 다변수 다항식의 공통근을 구해야 했던 방법에 비교된다. synthetic 데이터와 실제 이미지에 대한 실험은 우리의 알고리듬이 옳음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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