최근 들어 항공 라이다 데이터를 도시모델링에 활용하려는 많은 연구들이 진행되고 있다. 도시모델을 구성하는 인공 구조물을 효율적으로 추출하기 위해서는 측정된 3차원 점의 집합으로부터 평면패치를 자동으로 추출하는 것이 중요하다. 평면 패치의 자동 추출에 대한 상당한 연구가 수행되었지만 아직도 추출의 정확도와 완전성 및 계산의 효율성 측면에서 만족할 만한 결과를 얻지 못하고 있다. 이에 본 연구는 항공 라이다 측량으로 취득된 3차원 점의 집합을 자동으로 분할하여 표면패치를 구성하는 효율적인 방법의 개발을 목표로 한다. 제안된 방법은 3차원 점간의 인접성을 수립하고, 소량의 인접점을 그룹핑하여 초기패치를 생성하고, 이를 성장시켜 표면패치를 생성하는 과정으로 구성된다. 제안된 방법은 패치를 성장시키는 과정에서 통계적 분석에 기반하여 가변적으로 설정되는 임계값을 이용하여 분할 결과의 질을 향상시키고, Priority Heap과 순차적최소제곱법에 기반한 효율적인 계산 방법을 사용하였다는 점이 특징적이다. 제안된 방법을 다양한 실측 라이다 데이터에 적용하여 성능을 검증하였다. 제안한 분할 방법을 통해 대용량 3차원 점으로 구성되는 라이다 데이터는 명시적이고 강인한 표현 형태인 표면 패치의 집합으로 변환될 수 있었다. 이러한 중간 변환 과정을 통해 빌딩 추출과 같은 객체 인식의 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.
광섬유 전류 센서 특히, 단방향 편광형 광섬유 전류센서(PFOCS)에서 측정전류 정밀도는 센싱 광섬유상의 외부 환경적 변화요인 즉, 음향 진동의 변화와 전류 도체 주위에 감긴 센싱 광섬유 밴딩과 같은 내부적 변화요인에 의해 악영향을 받는다. 이와 같은 변화 요인들은 센서 헤드를 구성하는 센싱 광섬유의 복굴절 특성에 영향을 주어 결국 오전류 측정의 원인이 되고, 따라서, 단방향 PFOCS에 대한 보상 기술인 가역적 PFOCS를 이용하여, 이와 같은 복굴절 변화요인들을 억제할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 가역적 PFOCS의 성능해석을 위해 센싱 광섬유 상에 존재하는 외부 환경적 요인과 내부 요인으로 인한 편광도 오차와 오전류를 수치해석 하였다. 또한, 가역적 PFOCS 구조에서 일반 반사경과 faraday 회전경(FRM)의 사용으로 인한 효과 및 서로 다른 광원의 파장에 대한 효과를 비교하였다. 그 결과, 편광도 오차는 $633{\cal}nm$에서, 일반 반사경 및 FRM을 사용했을 때, 각각 $2.3\%$와 $0.0196\%$로 계산되었고, $1300{\cal}nm$에서 편광도 오차는 각각 $9.87\%,\;0.0196\%$로 계산되었다. 또한, 단방향 PFOCS와 비교한 오전류 수치해석 결과, 일반 반사경 및 FRM을 사용한 경우에 각각 $9.82{\times}10^{-9}A,\;1.4{\times}10^{-17}A$로 단방향 PFOCS의 경우보다 외부 환경변화 및 내부 변화요인에 강인한 센서 구조임이 확인되었다.
본 논문은 명시야 (bright-field) 현미경 영상를 위한 데이터 기반 세포 분할 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 일반적인 사전 학습 기법과 다르게 동시에 두 개의 사전과 관련된 희소 코드 (sparse code)를 통해 정의된 에너지 함수의 최소화를 진행하게 된다. 두 개의 사전 중 하나는 명시야 영상에 대해 학습된 사전이고 다른 하나는 사람에 의해 수작업으로 세포 분할된 영상에 대해 학습된 것이다. 학습된 두 개의 사전을 세포 분할 될 새로운 입력 영상에 대해 적용하여 이와 관련된 희소 코드를 획득한 후 픽셀 단위의 분할을 진행하게 된다. 효과적인 에너지 최소화를 위해 합성곱 희소 코드 (Convolutional Sparse Coding)와 Alternating Direction of Multiplier Method(ADMM)이 사용되었고 GPU를 사용하여 빠른 분산 연산이 가능하다. 본 연구는 이전에 사용된 가변형 모델 (deformable model)을 이용한 세포 분할 방식과는 다르게 제시된 알고리즘은 세포 분할을 위해 사전 지식이 필요없이 데이터 기반의 학습을 통해서 쉽고 효율적으로 세포 분할을 진행할 수 있다.
2차로 양방향 교통류의 주요한 특징은 저속차량으로 인한 차량군과 차량추월이다. 따라서 교통류 모의실험을 이용하여 2차로 도로 교통류의 미시적 분석하기 위해서는 차량군의 행태와 더불어 대항차로를 이용한 추월 행태를 동시에 구현하는 차량모형의 개발이 필수적이다. 이에 따라 국내에서는 이산적 시공간을 기반으로 2차로 양방향 교통류 모형이 소개 되었다(윤병조, 2011). 그러나 선행연구는 임계밀도 이하의 안정 교통류 상태에서 차량추월 행태의 설명력이 우수한 반면, 불안정 교통류상태에서 차량추월의 행태를 설명하기에는 단점을 가지고 있었다. 따라서 본 연구에서는 선행연구를 기반으로 불안정 교통류 상태에서 보다 현실적으로 차량추월을 구현하는 모형을 수정/개발하였다. 개발된 모형의 평가를 위하여 모의실험을 수행한 결과, 차량추종모형은 교통류의 미시적 특성중 하나인 가다서다(Stop-and-go) 현상을 설명하면서 거시적 교통류 관계를 효과적으로 구현 하였으며, 추월모형은 대향방향 교통류와 차량추월 확률변수의 조건에 따라 불안정 교통류상태에서도 합리적으로 차량추월을 설명하였다. 따라서 본 논문에서 제시된 차량모형은 보다 더 현실적으로 2차로 도로 교통류의 분석에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 기존의 국내자본시장 기업들 대상 현금보유수준에 대한 재무적 결정요인 분석에 대한 확장적 연구이다. 국내 KOSPI 상장기업들과 이에 상응하는 미국의 대기업들에 대한 상호 비교가 실증적으로 검정되었다. 구체적으로는, 동 기업별 현금 보유수준의 적정성을 탐구하기 위하여, 다수의 계량경제적인 모델들을 활용하여 국제금융위기 이후부터 최근까지의 분석기간 (2010년-2015년)동안, 동 현금유동성 수준에 영향을 줄 수 있는 재무적 대용변수들을 활용되었다. 재무적 설명변수들의 선정과 관련하여, 현금유동성 수준의 국제적 기업재무 이론의 근간이 되는 상충관계이론, 자금조달순서이론, 그리고 대리인비용이론을 기준으로 동 변수들이 선별되었다. 각 자본시장별, 현금유동성을 측정하는 종속변수와 동 설명변수들의 계량경제적 관계 분석과 이에 대한 재무이론적 해석 등이 본문 내용 중에 서술되었다. 결론적으로, 동 실증적 결과들은 향후에도 활발히 진행될 것으로 예상되는 국가 간 투자협정들, 특히, 금융서비스 분야에서 자금의 유,출입에도 선순환적인 영향을 줄 수 있을 것으로 판단되며, 미시적으로는 동 결과를 응용한 최적 현금 보유수준의 접근을 통하여 기업의 최종 목표인 주주 부의 극대화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
천해 내만 해역인 남해 서부의 도암만 어류군집 조성을 조사하기 위하여 2001년 3월부터 2002년 2월까지 조망어구(beam trawl)를 이용하여 매월 중순경 최간조시에 어류를 채집하였다. 조사기간동안 총 33과 53종의 어류가 채집되었다. 도화망둑(Chaeturichthys hexanema), 주둥치(Leiognathus muchalis), 문절망둑(Acanthogobius flavimanus)의 3종이 전체 채질개체수의 67.4%를 차지하였으며, 생체량에서는 꼼치(Liparis tanakai), 문절망둑(Acanthogobius flavimanus), 도화망둑(Chaeturichthys hexanema)이 50.8%를 차지하는 우점종이었다. 채집 개체수와 생체량은 가을과 겨울에는 상대적으로 높게 나타났던 반면, 출현종수와 다양도 등의 일변량 지수값들은 대체로 봄과 여름에 높았다. 주요 14종의 월별 출현빈도에 의한 종간 집괴분석 결과 이 해역의 어류군집이 계절별로 출현양상을 달리하는 3개의 무리로 구분될 수 있음을 보였다: 1)계절에 관계없이 연중 출현하는 주거종에 속하는 도화망둑, 문절망둑, 개서대(Cynoglossus robustus) 및 반지(Setipinna taty)와 가을에 높은 출현 빈도를 보인 비늘양태(Onigocia spinosa), 돛양태 (Repomucenus lunatus), 주둥치, 2) 여름에 높은 출현빈도를 보인 노랑촉수(Upeneus japonicus), 갈치 (Trichiurus lepturus) 및 실망둑(Cryptocentrus filifer), 3) 겨울과 봄에 주로 출현하는 종으로 꼼치(Liparis tanakai), 풀미역치(Erisphex pottii), 두줄망둑(Tridentiger trigonocephalus) 및 동갈양태 (Repomucenus richardsottii). 어류군집의 계절에 따른 뚜렷한 분리는 나타나지 않았는데, 이와 같은 결과는 회유종들의 계절에 따른 일시 출현이 나타난다 하더라도, 전체 어류군집 조성이 출현 개체수에서 높은 점유율을 보이는 주거종에 의해 크게 지배를 받아 비교적 안정된 군집을 형성하고 있음을 시사하였다.
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 주요 의미를 갖는 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 내용기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 관심 객체 영역이 우선적으로 검출되도록 하기 위해 영상 내에서 비교적 면적이 크고 배경색상과의 차이가 크면서 영상의 가운데 위치하는 영역을 의미를 갖는 주요 객체로 판단하였다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해서는 영상의 객체 윤곽선의 전체 길이를 정규화 된 일정한 세그먼트로 분할한 후에 객체 윤곽선의 세그먼트가 갖는 편각차분 벡터들의 누적 합과 양분된 객체의 시그너처를 추출하여 물체의 회전과 크기 변화에 적응적인 형태 특징으로 사용한다. 이와 같은 형태 특징을 필두로 해서 질감 샘플과 칼라, 그리고 이심률 정보를 결합하여 유사도를 측정함으로써 이동, 회전 크기 변화에 강건한 검색이 가능했으며 영역의 부분적인 변화나 손상으로 인한 객체 특성의 왜곡 현상에 덜 민감하게 반응하였다. 또한 Box-Counting Dimension에 의한 프랙탈 차원을 이용하여 측정한 객체간 복잡도 관계를 기반으로 하여 영상 특징에 서로 다른 유사도 가중치를 부여하는 방법이 잘못된 검색을 최소로 하여 더욱 효율적인 검색율을 보였다.
한국지질자원연구원은 광역 지진관측망 이외에도 7 개소의 지진-음파(인프라사운드) 관측소를 설치하여 운영하고 있다. 이들 배열식 지진-음파 관측소는 지진파 이외에도 원거리 음원에서 발생하는 인프라사운드 신호를 관측할 수 있다. 인프라사운드란 대기권을 전파하는 20 Hz 이하 저주파수 음파로 정의되며, 에너지 감쇠가 적어 장거리를 전파하기 때문에 원거리에서 관측이 가능하다. 국내 인프라사운드 관측기술은 우선적으로 자연지진과 인공지진(지표발파)을 식별하기 위해 도입되었다. 지난 10여 년간 국내 인프라사운드 관측소를 운영한 결과 지진원 식별이외에도 다양한 지구물리학적 자연현상과 북한의 핵실험 등 인위적 폭발현상에서 발생한 인프라사운드를 관측할 수 있었다. 본 연구에서는 국내 인프라사운드 관측소를 통해 한반도 및 주변지역에서 발생한 주요 인프라사운드 음원에 대한 관측사례와 연구결과를 소개하고자 한다. 결론적으로, 인프라사운드 관측기술은 기존 대기에 국한된 관측영역을 넓혀 지구내부-지표면-대기권에서 발생하는 다양한 자연 혹은 인위적 현상을 관측하고 분석할 수 있는 새로운 지구관측기술의 하나로 자리 잡고 있다. 향후 지진파와 인프라사운드를 융합한 탐지, 분석기술 개발은 자연현상에 대한 지구물리학적 이해를 넓히고 인위적 폭발현상에 대한 원거리 정밀탐지기술로 응용이 가능하리라 판단된다.
본 논문은 LBG 알고리즘을 이용하여 다양한 조명에 노출된 의상들의 색상 유사성을 안정적으로 판단하는 방법을 제안한다. 색상 유사성 판별을 위하여 기존에 대표적으로 사용되어왔던 히스토그램 인터섹션이나 누적 히스토그램 방법은 조명 변화에 민감하게 반응하여, 동일한 의상 색상이라 할지라도 서로 다른 조명환경에서는 서로 상이한 색상 판별 결과를 나타낸다. 본 논문에서는 조명에 의한 영향을 줄이고 색상 자체의 분포 특성을 분석하기 위하여 조명조건의 변화에도 일관된 특성을 유지하는 색조와 채도 컬러 성분에 대한 분포 특성을 분석한다. 색조와 채도에 의해 정의되는 2차원 공간에서 각 의상 영상에 대한 색상 분포를 분석하기 위하여 LBG 알고리즘에 의한 비모수적 클러스터링 기법을 적용하고, 클러스터링 결과 얻어진 두 영상의 클러스터 사이의 평균 유클리디안 거리 값을 계산하여 이를 색상 유사성을 판단하는 유사 값으로 정의한다. 제안 기법의 안정성을 입증하기 위하여 서로 다른 조명 환경에서 촬영된 12벌의 의상에 대하여 기존 히스토그램 분석 기법을 기반으로 한 색상 유사성 판별 결과와 제안 기법의 적용 결과를 비교하였다. 실험 결과 제안기법은 동일한 의상 쌍과 상이한 의상 쌍에 대하여 구분을 지을 수 있는 객관적 기준 정의가 용이하였고, 기준에 따른 의상의 동일성 판별 실험에서 91.6%의 판별 성공률을 얻었다.
본 논문에서는 한국어의 음성학적 규칙을 적용한 연속 숫자음 인식에 관하여 연구한다. 연속 숫자음의 인식률은 일반적으로 음성인식 시스템 중에서 낮은 인식률을 나타낸다. 따라서 숫자음에 대하여 강건한 모델을 작성하기 위하여 음성 특징 파라미터와 음성학적 규칙을 적용하고 실험을 통하여 그 유효성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 음성자료로는 국어공학센터(KLE)에서 채록한 4연속 숫자음을 사용하며 인식의 기본단위로서는 음성학적 규칙을 적용한 19개의 연속분포 HMM을 유사음소 단위(PLUs)로 사용한다. 또한, 인식실험에 있어서는 일반적인 멜 켑스트럽과 회귀계수를 이용한 경우와 음성학적 규칙과 특징을 확장하여 모델을 작성한 경우에 대해서 유한상태 오토마타(Finite State Automata ; FSA)에 의한 구문제어를 통한 OPDP(One Pass Dynamic Programming) 법으로 인식실험을 수행하여 그 결과를 비교 검토하였다. 그 결과, 멜 켑스트럼만을 사용한 경우 55.4%, 멜 켑스트럼과 회귀계수를 사용한 경우에는 64.6%, 특징 파라미터를 확장한 경우 74.3%, 음성학적 특징까지 고려한 경우 75.4%로 기존의 경우보다 높은 인식률을 보였다. 따라서, 음성 특징 파라미터를 확장하고 음성학적 규칙까지 함께 적용한 경우 비교적 높은 인식률을 보여 제안된 방법이 연속 숫자음 인식에 유효함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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