본 논문에서는 HOG 특정벡터와 영상분할을 이용한 부스팅 분류기반의 자동차영역 검출 알고리즘의 연구에 대해서 기술한다. 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 후 합병(split-merge) 방법을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 가장 큰 두 영역을 검색 영역에서 제외하여 처리 속도를 향상 시킨다. 각 영역에 대해 HOG(histogram of oriented gradient) 특정을 추출한다. 분류기는 두 개의 모집단을 분류하는데 많이 사용되고 있는 AdaBoost 방법을 사용한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 537개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며, 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 500개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 98.34%의 인식률을 얻었다. 결론적으로 제안된 방법이 지능형 자동차 제어 시스템에서 차량의 위치를 찾는 방법으로 활용될 수 있다.
디지털 워터마킹(digital watermarking)은 기밀 정보를 디지털 이미지 속에 삽입시켜 이미지 소유자의 저작권을 보호하는 것을 목적으로 하는 기법이다. 저작권 보호를 위한 디지털 워터마킹 기법의 안전성을 보장하기 위해서, 삽입 정보의 위치를 결정할 때 워터마킹 공격에 대한 견고성과 육안적 비구별성을 동시에 추구해야 하고, 워터마킹 알고리즘의 은닉성 대신 키의 은닉성이 보장되어 하며, 키의 사용으로 허가받지 않은 사용자의 워터마크 검출을 방지할 수 있어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 암호학에서 사용되는 일방향 해쉬 함수를 사용하는 워터마킹 기법을 제안한다. 일방향 해쉬 함수를 구현하기 위해 RSA 일방향 함수와 모듈라 연산을 사용한다. 제안하는 워터마킹 기법은 LSB(least significant bit) 공격과 감마 보정 공격에 대해 견고하며 육안적 비구별성(perceptual invisibility)이 높다. 제안하는 워터마킹 기법의 실제 구현 및 실험을 통한 실험 결과를 분석하여 견고성과 육안적 비구별성의 특징을 확인한다.
LiDAR 기술은 실제와 유사한 수준의 3차원 영상 정보를 제공하는 센싱 기술로, 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이 기술을 실제 활용하기 위해서는 복잡하고, 방대한 데이터 처리가 요구되며, 이에 급변하는 상황에서 빠른 대응이 필요한 군사 작전에서의 활용은 제한적이다. 본 논문에서는 무인기 플랫폼 기반의 실시간 LiDAR 데이터 처리구조를 제안하여 LiDAR 데이터 처리를 위해 무인기-고성능 데이터 처리영역 간 병렬처리와 오프로딩을 통해 실시간 수준의 탐지 정보를 제공하도록 제안한다. 또한, 제안 구조의 적용 가능성 검증을 위해 기존 처리 방식과 무인기 플랫폼의 처리환경과 유사한 ARM 클러스터에서의 병렬 처리 방식에서 실제 LiDAR 데이터의 보간 처리를 통해 처리시간, 용량을 확인하는 실험을 수행하였고, 기존 방식과 유사하거나 양호한 결과를 확인하였다. 향후 제안 구조를 기반으로 실시간성 보장이 요구되는 무인 침투자 감시 등 군사 작전에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 2개의 6자유도 제어가능 발판타입 플랫폼으로 이뤄진 이동인터페이스를 이용한 새로운 네비게이션 알고리즘을 제시하고 있다. 제안된 이동인터페이스는 2개의 플랫폼 위에 사람이 위치한 상태에서 사람의 걸음 모션을 센서시스템으로 예측하여 플랫폼 위에서 지속적인 걸음이 가능하도록 플랫폼을 제어하고 사용자 걸음 모션 정보를 가상환경에서의 네비게이션 입력정보로 사용한다. 따라서, 제안된 이동인터페이스는 사용자의 실제 걸음을 유도하고 걸음 동안 사용자에게 실감의 시각 피드백 제공으로 몰입감을 가지고 가상환경과 전신 운동의 상호작용을 할 수 있도록 허락한다. 이때, 가상환경 상에서 자연스런 네비게이션이 가능하도록 보행 분석에 사용되는 걸음 조건들을 사용하여 플랫폼 위에서의 자연스런 걸음 및 가상환경시스템에서의 자연스런 네비게이션이 가능토록 알고리즘을 제시하였다. 제안된 네비게이션 알고리즘 평가를 위해 3차원 객체모델러, 화면 매니져, 통신 매니져로 구성된 가상도시를 구축하여 발판타입 이동인터페이스에 네비게이션 알고리즘을 적용하였다. 실험 결과 평지 및 경사에서 사용자의 자연스런 걸음 및 시각 피드백이 가능함을 알 수 있었고, 제안된 이동인터페이스 및 네비게이션 알고리즘을 통해 다양한 형상의 가상지면에서 실감의 네비게이션이 가능함을 확인하였다.
최근 등장한 비휘발성 속성과 램의 속성을 동시에 제공하는 스토리지 클래스 메모리(SCM)는 스토리지 시스템의 입출력 성능과 안정성 향상을 위한 시스템 소프트웨어 연구에 있어 새로운 가능성을 열어준다. 이에 본 연구에서는 트랜잭션 단위 쓰기를 보장하는 SCM 버퍼 캐시를 통하여 스토리지 시스템의 안전성과 성능을 동시에 향상 시키는 한편 시스템 붕괴 시 즉각적인 복구를 가능하게 한다. 본 연구에서 제안하는 트랜잭션 단위 쓰기를 보장하는 SCM 버퍼 캐시 기법은 리눅스 저널링 블록 디바이스(JBD)의 트랜잭션 메커니즘을 기반으로 하므로 JBD 만큼의 안정성을 제공 한다. 동시에 실제 시스템에서의 성능 평과 결과에서 트랜잭션 단위 쓰기를 보장하는 SCM 버퍼 캐시를 적용한 EXT3 파일 시스템은 높은 수준의 안정성을 보장하는 동시에 최소한의 안정성만을 제공하는 파일시스템보다 더 좋은 수행성능을 보여주었으며, 시스템 붕괴 시 시스템을 즉각적(약 0.2초)으로 복구함을 보여주었다.
참외 연작지에서 문제가 되는 뿌리혹선충의 효율적인 방제법을 구명하기 위하여, 땅콩뿌리혹선충이 감염된 성주과채류시험장 온실에서 실험을 실시하였다. 재배적 방제로는 참깨, 파, 옥수수 및 벼를 참외 심기 전에 윤작작물로 재배하였고, 물리적 방제는 건토, 태양열처리 및 객토였으며, 화학적 방제약제로는 forthizate 입제를 사용하였다. 방제효율은 방제 방법간 큰 차이가 있었는데, 벼 윤작, 태양열처리, 객토에서 방제효과가 가장 높아 뿌리혹선충 밀도는 90% 감소하였고 참외 수량은 무처리에 비해 2배 증수되었다. 그러나 이러한 처리구에서 선충밀도가 6월 이후 다시 증가하여 처리효과는 참외 한 작기에만 유효하였다. 다음으로 효과가 높은 것은 옥수수 윤작, 건토, forthizate 처리였다. Forthizate 처리는 초기 수량에서 유의한 증수 효과가 인정되었으나(P=0.05) 후기 수량과 전체 수량에서는 증수 효과가 없었다. 윤작작물로 참깨와 파는 선충 방제 효과가 없었다.
모바일 디바이스에서 얻을 수 있는 로그 데이타는 의미 있고 실속 있는 다양한 개인 정보를 담고 있다. 그러나 메모리 용량과 연산 능력의 제한, 분석의 어려움으로 인해 이러한 정보들은 무시되고 있는 것이 일반적이다. 모바일 환경의 이러한 어려움을 극복하기 위해 로그 데이타를 분산된 모듈에서 분석하여 사용자에게 의미 있는 정보인 특이성을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 불확실한 상황에서의 추론 정확도를 향상시키기 위해 베이지안 확률 접근 방법을 채택하고 있다. 새로운 협력적 모듈형 기술은 모바일 디바이스의 제한된 자원을 가지고 효율적으로 연산하기 위해 베이지안 네트워크를 모듈로 나눈다. 인공 데이타와 실제 데이타를 이용한 실험에서 인공 데이타의 경우 약 84%의 정확률과 약 76%의 재현률을 보였으며, 실제 데이타에서는 부분 일치를 포함하여 약 89%의 일치율을 보였다.
위치 선정이나 설비배치문제를 기존의 정성적 접근방법에서 벗어나 수학적 방법을 통해 해결하려는 시도가 여러 분야에서 이루어지고 있다. 지역담당모형은 이러한 연구 분야중 하나로 주어진 문제를 수학적으로 현실과 유사하게 구현시킬 수 있고 모형에 대한 해법절차도 다양하기 때문에 여러 형태의 배치문제들에도 폭넓게 적용되어 왔으며 최근 들어서는 군사설비분야에서도 그 활용도가 높아지고 있다. 본 연구는 미사일 방어를 위하여 한국해군 KDX 함정의 최적배치에 대한 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 시뮬레이션 모델은 부분지역담당모형을 바탕으로 공격자와 방어자의 측면을 단계적으로 평가하는 방법으로 구현되어 있으며, 구축된 모형에 대하여 가능한 시나리오를 설정하고 실험을 통하여 결과를 분석하였다. 구현된 모형실험은 공격자의 공격계획과 공격계획에 따른 최적의 KDX 배치선정과 방어미사일 할당에 대한 의사결정방안을 제시하고 있다. 본 연구의 최적배치모형은 한국적 미사일방어 체계구축을 위하여 도입될 최신무기체계의 위치선정에 대한 최적의 대안을 제시하고 효율적인 부대배치를 위한 참고자료로 활용할 수 있을 것이다.
미래형 서비스 실증을 위해서 실험자들에게 소프트웨어-정의 네트워킹(Software-Defined Networking: SDN)과 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing: CC) 기반으로 융합된 컴퓨팅/네트워킹 자원들을 유연하게 제공하는 통합된 시험/실증 환경의 중요성이 확산되고 있다. 이러한 추세에 맞춰서 OF@TEIN(OpenFlow @ Trans Eurasian Information Network) 시험/실증 환경에서는 국내외 다수 지역들에 가상화를 지원하는 융합형 자원인 SmartX Rack들을 설치하고 이들을 오픈플로우(OpenFlow) 기반의 SDN에 의해 연동하여 활용한다. 본 논문에서는 다지점에 설치된 오픈플로우 사이트들을 2계층 이더넷(Ethernet) 차원에서 연동할 때 원하는 토폴로지에 부합하도록 NVGRE(network virtualized generic route encapsulation) 터널링을 자동으로 설정하고 관제하는 관리도구를 소개한다. 제안한 관리 도구를 활용하면 운용자는 다수의 오픈플로우 사이트들간의 네트워크 연동을 신속하고 효율적으로 관리할 수 있고, 이와 동시에 실험자들은 원하는 가상화된 사용자 네트워크(virtual tenant network)를 최대한 자율적으로 구성하고 활용할 수 있다.
최근 서비스 로봇에 대한 연구가 여러분야에서 활발해지며, 노인 보조와 같은 실내 서비스를 위한 연구가 많이 이루어지고 있다. 이 때 로봇이 효과적이고 정확한 서비스를 하기 위해서 물체와 상황을 적절하게 인식하는 것은 중요하다. 전통적인 물체 인식 방법은 미리 정의된 기하학적 모델에 기반하였으나 이런 접근 방법은 대상 물체가 다른 물체에 가려져 보이지 않는 상황 둥 불확실성을 포함하는 실내환경에서는 한계가 있다 본 논문에서는 로봇의 효과적인 물체 탐색을 위해 대상이 되는 물체의 존재 가능성을 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델을 제안한다. 이를 위해 활동별로 물체간의 관계를 모델링하여 고정되어 있지 않은 환경에 보다 유연하게 적용될 수 있게 하였다. 전체적인 구조는 공통-원인 구조를 물체간의 관계를 나타내는 단위로 사용하여 이를 결합해가며 구성되는데 이러한 방법은 베이지안 네트워크 설계를 효과적이게 한다. 제안하는 베이지안 네트워크 모델을 검증하기 위해 두 개의 베이지안 네트워크의 성능을 실험을 통해 검사하였는데 각각 $86.5\%$와 $89.6\%$의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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