현대 과학 기술의 발달로 인해, 사람들은 필요한 정보들을 웹에 보관하고 관리한다. 특히, 이미지 데이터는 복잡한 데이터를 한눈에 알아보기 쉽게 표현할 수 있기 때문에 가장 많이 사용하고 있다. 또한 스캔(scan) 기술의 발달, 핸드폰 카메라와 디지털 카메라가 보편화 되면서 누구나 손쉽게 이미지를 제작하여 웹상에 게시할 수 있게 되었다. 하지만 이렇게 많은 이미지 데이터의 생성 및 제공에 반해, 웹상에 있는 이미지를 검색하는 시스템에는 극히 원시적인 방법(text-based)을 이용하고 있는 것이 추세이다. 이에 본 논문에서 우리는 ‘공간 관계 표현 기반 RBF 메타데이터를 이용한 의미적 이미지 검색’을 제안한다. 이는 이미지에 표현되어 있는 개체들 사이의 공간적인 관계의 표현을 위하여 새로운 공간관계 어휘들을 정의하고, RDF 메타데이터에 이를 의미적으로 표현함으로써, 이미지 검색에서 더욱 정확한 응답을 제공하고, 궁극적으로 의미적 이미지 검색 시스템(Semantical Image Retrieval System)을 구축하고자 한다.
Urban green spaces supply ecosystem services (ESs), which are consumed by city residents and generate demand, to improve air quality. It is important to determine supply and demand for ESs and reduce the gap for efficient management. This study proposed a method to use the concept of supply and demand for ESs in the decision-making process for urban planning or management. PM10 concentrations were converted to weight for demand assessment on PM10 reduction, and PM10 absorption capacity of all green spaces including the forests, and that of urban green spaces excluding forests, was calculated for each supply assessment. The differences in the calculated supply and demand were analyzed to derive the mismatched regions in Suwon. As a result, regions with big forested areas showed sufficient supply, indicating that the degree of mismatch among administrative neighborhoods (dong) varied greatly depending on whether they had a forest. An analysis of only urban green spaces showed that all neighborhoods lacked supply. Forests with high PM10 absorption capacity had a great effect, but urban green spaces can be considered a key element in reducing PM10 in daily life. Considering the mismatch of supply and demand, spatial distribution, and population distribution, it is possible to prioritize the supply of urban green spaces to reduce PM10 and, furthermore, support decision making for priority zones subject to forest conservation and designation and cancellation of green spaces, which gives significance to this study.
This study was conducted to review data utilization plans and suggest solutions based on the need for tools that can objectively diagnose problems in rural areas. The study extracted items through prior research and was carried out as a process of reviewing data capable of constructing spatial data. The results performed in the above manner are as follows. First, prior research and expert surveys were conducted to select diagnostic items to derive details of a total of three items that should be considered for rural space plans such as regional revitalization and regeneration using regional characteristics such as environment, society, and culture. Second, as a result of listing data available for regional diagnosis, 6 types of environment, 15 types of society, and 18 types of culture were selected out of a total of 529. Finally, it was suggested to establish a national standard spatial unit by grasping the limitations of public data such as omission of spatial data and accuracy. This study is significant in that it presented implications for data utilization as well as selection of items for rural diagnosis and reviewed data utilization based on rural specialized districts of "The Act on Support for Restructuring and Regeneration of Rural Spaces" to be implemented in 2024. This is considered to be valuable as a study for sustainable rural diagnosis if processes such as spatial data construction and weight setting are carried out in the future.
A rule weight -based fuzzy classification model is proposed to analyze the patterns of admission-discharge of patients as a previous research for differential diagnosis of dyspnea. The proposed model is automatically generated from a labeled data set, supervised learning strategy, using three procedure methodology: i) select fuzzy partition regions from spatial distribution of data; ii) generate fuzzy membership functions from the selected partition regions; and iii) extract a set of candidate rules and resolve a conflict problem among the candidate rules. The effectiveness of the proposed fuzzy classification model was demonstrated by comparing the experimental results for the dyspnea patients' data set with 11 features selected from 55 features by clinicians with those obtained using the conventional classification methods, such as standard fuzzy classifier without rule weights, C4.5, QDA, kNN, and SVMs.
최근 에러의 가시도를 측정하던 기존 패러다임의 한계를 극복하고자 structural similarity (SSIM) metric이 제안되어 우수한 성능을 보이고 있다. 하지만 SSIM은 기존에 활발히 연구되어오던 인간시각체계의 민감도에 대한 특성을 완전히 배제함으로써 새로운 한계점을 노출한다. 본 논문에서는 포비에이션 포인트로부터의 거리, 평균 휘도 값, DCT 계수, 모션 정보를 이용하여 통합된 시각적 가중치를 정의하였고 이를 SSIM과 자연스럽게 결합함으로써 성능을 개선하였다. VQEG 멀티미디어 그룹의 테스트 플랜을 이용한 테스트를 통해 본 논문의 품질측정 기준이 기존의 SSIM 보다 주관적 화질평가의 결과와 연관도가 더 높음을 보임으로써 성능 향상을 증명하였다.
대설로 인한 시설 농가의 피해를 예방하고 경감시키기 위해서는 기존의 적설 깊이와 더불어 적설하중에 대한 예보가 추가로 제공되어야 한다. 본 연구에서는 눈의 밀도 및 적설하중과 관련하여 해외 연구에서 사용하고 있는 이론과 공식들을 검토하고, 이를 국내에서 장기간의 농업기상관측 이력을 가지고 있는 수원에 적용하여 얻는 적설하중 결과를 소개하였다. 지난 30년(1988~2017) 간 국내 94개 기상대와 무인자동기상 관측소에서 측정된 적설(3시간 신적설, 최심신적설, 최심적설) 깊이 자료를 이용하여 우리나라 대설주의보와 대설경보에 해당하는 적설 깊이의 빈도를 살펴보았다. 우리나라 권역별 적설빈도 공간분포를 보면 대설주의보에 해당하는 신적설은 전북지역에서 많이 발생했고, 대설경보에 해당하는 신적설은 경북과 강원지역에서 많이 나타났다. 기록적인 대설은 경북과 강원지역에서 나타났으나, 최근의 겨울철 대설 피해는 경기, 경북, 전남에서 나타났다. 즉 적설 깊이가 깊더라도 적설하중이 무겁지 않다면 큰 피해가 발생하지 않는 것을 확인할 수 있었다. 수원지역의 적설하중을 추정한 결과를 보면 공식들에 따라 다양한 값들과 특징을 보였다. 대부분 적설 깊이가 깊을 때 적설하중이 무겁게 나타났지만 최대적설하중과 최심적설이 반드시 같은 날에 발생하지는 않았다. 이러한 수원지역의 결과는 다른 지역에서의 적설하중을 추정하는데 도움을 줄 수 있고, 온실구조 설계 기준의 표준 확립과 적설하중 예보를 통해 농가의 경제적 손실을 줄이는데 기여할 것이다.
본 논문은 양방향 가중치를 이용하는 기존의 업샘플링 방법들에서 나타난 색상 텍스쳐 복사(color texture copy) 문제를 방지하기 위해 선택적 양방향 가중치와 라플라시안 함수를 이용한 색상 가중치를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 3차 회선 보간법(bicubic interpolation)을 통해 높은 해상도의 깊이영상을 생성한다. 그 후 색상영상과 깊이영상의 주변 화소값 차이를 이용하여 색상 텍스쳐 영역을 추정한다. 만일 보간 된 화소가 색상 텍스쳐 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 거리정보와 깊이정보의 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 반면에 색상 텍스쳐 영역에 포함되지 않는 화소는 깊이정보 가중치 대신 색상정보 가중치를 구하여 비용계산을 수행한다. 아홉 개의 화소에 대한 비용계산이 끝나면 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.
본 연구에서는 음성감정인식의 적용 가능성과 실용성 향상을 위해 적은 수의 파라미터를 가지는 새로운 경량화 모델 RoutingConvNet(Routing Convolutional Neural Network)을 제안한다. 제안모델은 학습 가능한 매개변수를 줄이기 위해 양방향 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 채널 단위로 연결해 장기간의 감정 의존성을 학습하고 상황 특징을 추출한다. 저수준 특징 추출을 위해 경량심층 CNN을 구성하고, 음성신호에서의 채널 및 공간 신호에 대한 정보 확보를 위해 셀프어텐션(Self-attention)을 사용한다. 또한, 정확도 향상을 위해 동적 라우팅을 적용해 특징의 변형에 강인한 모델을 구성하였다. 제안모델은 음성감정 데이터셋(EMO-DB, RAVDESS, IEMOCAP)의 전반적인 실험에서 매개변수 감소와 정확도 향상을 보여주며 약 156,000개의 매개변수로 각각 87.86%, 83.44%, 66.06%의 정확도를 달성하였다. 본 연구에서는 경량화 대비 성능 평가를 위한 매개변수의 수, 정확도간 trade-off를 계산하는 지표를 제안하였다.
영상 신호처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상 데이터는 전송 과정에서 여러 가지 원인으로 열화가 발생된다. 일반적으로 salt and pepper 잡음 환경에 의해 훼손된 영상의 잡음을 제거하는 대표적인 방법에는 CWMF, A-TMF, AWMF 등이 있으며 이 필터들은 고밀도 잡음 환경에서 잡음제거 특성이 다소 부족하다. 따라서 본 논문에서는 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 국부 마스크를 네 방향으로 세분화하여 선형 보간법을 이용하여 원 화소를 추정하고 추정된 화소에 공간 가중치를 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 salt and pepper 잡음(P = 50%)에 훼손된 House 영상에서 26.86[dB]의 높은 PSNR을 보이고 있고, 기존의 CWMF, A-TMF, AWMF에 비해 각각 16.46[dB], 12.28[dB], 12.32[dB] 개선되었다.
무선환경에서의 송신신호는 정보신호이외에 간섭, 잡음이 혼합된 신호가 수신된다. 수신기에 입사한 신호에서 원하는 신호를 추정하기 위해서 본 연구를 진행하고자 한다. 본 연구에서는 수정된 빔형성기 방법으로 공간상의 목표물을 정확히 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 수정된 빔형성기 방법은 적응배열 안테나와 섭동공분산행렬을 사용하여 최적의 가중치를 획득하고 공간상에 빔을 주사하여 원하는 신호를 추정한다. 계산량이 많지 않은 수정 빔형성기 방법으로 분해능을 향상시켜 원하는 목표물의 신호를 추정한다. 모의실험을 통하여 수정 빔형성기 방법과 분해능이 우수한 MUSIC방법과 성능을 비교분석한다. 모의실험결과로 본 연구에서 수정 빔형성기 방법이 기존의 빔형성기 방법보다 분해능이 10도 향상되었고 MUSIC방법과 비슷한 성능의 결과를 나타내었다. 본 연구의 분해능은 약 5도까지 원하는 신호를 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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