본 논문은 감지와 통신 데이터 전송량의 관점에서 서베일런스 네트워크에서 움직이는 객체를 추적하기 위하여 전송 데이터를 감소시키는 최소 윤곽선 추적 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 객체 추적에 대한 감지를 수행하고 서버와의 영상 데이터 전송 시 영상 데이터 전송량을 줄임으로써 서버와의 통신 부하를 최소화한다. 이 알고리즘은 객체의 운동학을 기초로 최소 추적 영역을 사용한다. 객체의 운동학의 모델링은 예정된 시간 안에서 이동할 수 있는 객체에 의해 운동 역학적으로 방문될 수 없는 추적 영역의 부분을 제거하는 것으로써 시작한다. 실시간으로 객체를 검출하는 응용 분야에서 대량의 영상 데이터를 전송시에 전송 부하를 줄일 수 있는 효과가 있다.
사람 검출은 정지된 영상 혹은 동영상으로부터 사람의 움직임이나 자세를 추정하고, 사람이 찾아질 경우 영상 내 사람의 좌표, 동작 인식, 보안관련 인증 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 사람 검출은 다른 객체의 검출이나 사람과 컴퓨터와의 상호작용, 동작 인식 등의 기초 기술로서 해당 시스템의 성능에 영향을 미치는 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 사람은 움직임, 자세, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 다른 객체와의 중복 등의 환경적 변화로 인해 사람 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피셔의 선형 판별 분석을 이용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 사람 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사람 움직임 및 자세와 배경에 무관하게 빠른 시간 안에 사람을 검출하는 것이 가능하다. 이를 위해 계층적인 방법으로 사람 검출을 수행하며, 휴리스틱한 방법, 피셔의 판별 분석을 이용하여 사람 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 선형 결정의 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 추출된 사람 영상에서 사람의 자세를 추정하고 사람의 영역을 검출함으로써 사람 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 스테레오 영상 인식에 기반한 직육면체형 물체의 부피를 계측하는 한 방법이 제안된다. 제안된 방범은 두 대의 CCD(charge coupled device)카메라로부터 획득된 영상에 대하여 관심영역추출, 특징 추출, 그리고 스테레오 정합에 기반한 꼭지점 인식의 과정을 통하여 3D 물체의 부피를 계측한다. 제안된 방법은 3D 물체의 특징을 나타내는 꼭지점 후보들을 영상처리과정을 통해 추출한 후, 이들 꼭지점들에 대해서만 스테레오 정합을 수행함으로써 고속의 부피 계측이 가능한 이점이 있다. 실험을 통하여, 본 논문에서 제안한 방법이 직육면체형 물체의 고속 부피계측에 효과적으로 사용될 수 있음이 보여진다.
최근에 사회 여러 분야에 걸쳐서 지리정보를 효과적으로 저장하여 검색할 수 있도록 하는 지리정보시스템에 대한 관심이 고조되고 있다. 이를 구축하는데 가장 많은 시간과 비용이 소요되는 부분은 지리정보의 입력 부분으로 효율적인 입력 방법을 선택하는 것이 매우 중요하다. 여기에서 입력 영상으로부터 한 화소 두께의 골격선을 추출하는 영상 세선화 알고리즘은 전처리 단계로서 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 그동안 주로 문 자 인식 등의 영상처리를 위해 발표된 영상 세선화 알고리즘들 중에서 대표적인 알고리즘을 등고선도와 지적도 및 상하수도 등의 지리도면에 적용하여 비교 분석함으로써 각각의 지리도면의 자동 벡터화에 적합한 알고리즘을 제시하고자 한다. 여러가지 평가 기준에 의해 실험한 결과, 등고선도의 경우에는 Arcelli의 방법, 지적도는 Holt의 방법, 그리고 상하수도는 Chen의 방법이 각각 적합하다는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 자연어처리 연구를 위하여 지도학습(supervised learning)방식의 어휘지식(lexical knowledge) 수동 구축 방법의 한계점을 극복하기 위하여 비지도학습(unsupervised learning)방식의 자동 어휘지식 획득 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 벡터화, 클러스터링, 어휘지식 획득 과정을 통하여 입력으로 주어지는 어휘목록에서 어휘지식을 자동으로 획득한다. 모델의 어휘지식 획득 과정에서 파라미터 변화에 따른 어휘지식 개수의 변화와 어휘지식의 특징이 나타나는 어휘 지식 사전의 일부 모습을 보인다. 실험결과 어휘지식 중 하나로 획득되는 어휘범주 지식의 클러스터가 일정한 개수에서 수렴하는 것이 관찰되어 어휘지식을 필요로 하는 전자사전 자동구축의 가능성을 확인하였다. 또한 한국어 특성이 반영되어 좌 우 통사정보가 포함된 어휘사전을 구축하였다.
욕설과 비속어를 포함한 악성 댓글에 대한 피해는 최근 언론에 나오는 연애인의 자살뿐만 아니라 사회 전반에서 다양한 형태로 증가하고 있다. 이 논문에서는 양방향 장단기 메모리 신경망 모델을 이용하여 욕설을 검출하는 기법을 제시하였다. 웹 크룰러를 통해 웹상의 댓글을 수집하고, 영어나 특수문자 등의 사용하지 않은 글에 대해 불용어 처리를 하였다. 불용어 처리된 댓글에 대해 문장의 전·후 관계를 고려한 양방향 장단기 메모리 신경망 모델을 적용하여 욕설 여부를 판단하고 검출하였다. 양방향 장단기 메모리 신경망을 사용하기 위해 검출된 댓글에 대해 형태소 분석과 벡터화 과정을 거쳤으며 각 단어들에 욕설 해당 여부를 라벨링하여 진행하였다. 실험 결과 정제하고 수집된 총 9,288개의 댓글에 대해 88.79%의 성능을 나타내었다.
영상 처리와 패턴 인식 그리고 컴퓨터 비젼 분야의 가장 성공적인 응용들 중 하나인 얼굴 인식을 위해 많은 알고리즘이 제안되었고, 최근에는 얼굴의 어떤 속성이 대상을 인식하는 것을 더 쉽거나 어렵게 만드는지에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 얼굴의 속성(조명, 표정)에 따라 각각의 알고리즘의 인식 성능이 달라지는 점에 착안해서, 얼굴 데이터와 적용된 알고리즘과의 연관성을 이용하여 인식 성능을 높이는 클러스터링 방법을 제안하였다. 실험에서는 인식 알고리즘으로 n-tuple, PCA 그리고 가보 웨이블릿이 사용되었고, 세 가지 벡터화 방법이 제안되었다. 우선 학습 데이터를 k-means 알고리즘을 이용하여 클러스터링하고 각각의 클러스터에 대한 세 가지 인식 알고리즘의 적합도를 평가한 후, 같은 알고리즘을 선택한 클러스터들을 통합하여 새로운 클러스터를 구성한다. 그리고 테스트 데이터에서 새로운 클러스터에 대한 유사도를 평가하여 가장 가까운 클러스터가 선택한 알고리즘으로 인식을 수행한다. 그 결과 클러스터링 과정을 거치지 않고 단일 알고리즘을 사용하여 인식했을 때보다 인식 성능이 향상된 것을 관찰할 수 있다.
명령어 재배치는 ILP(Instruction Level Parallelism) 프로세서의 병렬성을 활용하는 주요한 코드 최적화 기법이다. 명령어 재배치 알고리즘을 루프(loop)에 적용하면서 서로 다른 반복(iteration) 사이의 동시 수행 가능한 명령어들이 인접한 위치로 모여지는 소프트웨어 파이프라인(software pipeline)된 루프가 얻어진다. 그러나 루프로부터 병렬성을 추출하는 소프트웨어 파이프라인 방법은 주로 명령어사이의 자료 종속성에 근거하여 스케줄링을 수행하므로 그 자체에 무한한 병렬성을 가지고 있는 벡터 루프의 경우 그 병렬성을 충분히 드러내지 못한다는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 벡터루프에 대해 프로그램의 목적 코드 레벨에서 행해질 수 있는 새로운 벡터 스케줄링 방법을 제안한다. 벡터 스케줄링 방법은 프로그램의 목적 코드 레벨에서 루프의 구조나 반복 조건, 그리고 자료 종속성 등에 대한 전체적인 정보에 기반하여 스케줄링을 수행함으로써 소프트웨어 파이프라인 방법보다 프로그램의 수행속도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 벡터 스케줄링을 수행한 결과를 전통적인 소프트웨어 파이프라인 방법에 대해 생산된 병렬 루프의 결과와 수행속도 측면에서 비교한다.
It is generally accepted that material heterogeneity has a great influence on the deformation, strength, damage and failure modes of rock. This paper presents numerical simulation on rock failure process based on the characterization of rock heterogeneity by using a digital image processing (DIP) technique. The actual heterogeneity of rock at mesoscopic scale (characterized as minerals) is retrieved by using a vectorization transformation method based on the digital image of rock surface, and it is imported into a well-established numerical code Rock Failure Process Analysis (RFPA), in order to examine the effect of rock heterogeneity on the rock failure process. In this regard, the numerical model of rock could be built based on the actual characterization of the heterogeneity of rock at the meso-scale. Then, the images of granite are taken as an example to illustrate the implementation of DIP technique in simulating the rock failure process. Three numerical examples are presented to demonstrate the impact of actual rock heterogeneity due to spatial distribution of constituent mineral grains (e.g., feldspar, quartz and mica) on the macro-scale mechanical response, and the associated rock failure mechanism at the meso-scale level is clarified. The numerical results indicate that the shape and distribution of constituent mineral grains have a pronounced impact on stress distribution and concentration, which may further control the failure process of granite. The proposed method provides an efficient tool for studying the mechanical behaviors of heterogeneous rock and rock-like materials whose failure processes are strongly influenced by material heterogeneity.
본 논문에서는 소포 및 택배와 같은 패키지(package)의 효과적인 취급(handling)을 위한 직육면체의 부피 계측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 한대의 카메라와 직육면체의 특성을 이용하여 실시간으로 부피 계측을 수행한다. 부피 계측을 위한 전처리 과정에서, 제안된 방법은 직육면체의 외곽 선분 정보를 검출하고, 이러한 선분들의 교차점을 3D 물체의 꼭지점으로 추출/인식하여, 물체의 부피를 계산한다. 제안된 방법은 선분 정보를 이용하여 꼭지점을 추출함으로써, 꼭지점을 직접 추출하는 경우에 비하여 카메라의 블러링 효과에 비교적 강인한 특성을 나타내며, 물체의 방향을 고려함으로써 견실한 부피계측 결과를 나타낸다. 실험의 결과를 통하여 제안된 방법이 직육면체 물체의 실시간 부피 계산에 효과적으로 사용될 수 있음이 보여진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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