미약한 광원 및 조명이 존재하는 환경에서 획득된 저조도 영상에는 많은 색 왜곡이 발생한다. 이러한 색 왜곡은 해당 비전 시스템의 성능 저하를 발생시킬 수 있는 원인이 된다. 따라서 저조도 영상의 원래 색을 찾는 과정은 비전 시스템의 성능 향상을 위한 중요한 과정이다. 이를 위해 본 논문에서는 저조도 영상을 대상으로 한 이색도 반사 모델 기반의 색 복원 기법을 제안한다. 제안한 기법은 이색도 반사 모델을 기반으로 저조도 영상을 확산 반사와 정반사의 영향을 받는 영역으로 구분한다. 이후 각 영역에 미치는 조명 효과를 제거하기 위하여 grey world 기법과 MSRCR 기법을 적용한다. 마지막으로, 두 기법을 적용하여 생성된 결과 영상에 대해 위치별 가중치를 이용하여 두 영상을 조합하여 최종 결과 영상을 생성한다. 본 논문에서는 성능 평가를 위하여 저조도 합성 영상을 사용하였고, 유클리드 거리 및 각 오차를 성능 평가 요소로 활용하였다. 또한 기존에 연구되었던 다양한 기법과의 성능 비교를 수행하여 성능 평가의 객관성을 확보하였다. 다양한 영상 셋을 이용한 실험에서 제안한 기법은 기존의 기법들에 비해 두 성능 평가요소 관점에서 GTD 영상에 가까운 색 복원이 가능함을 보였다.
기후변화로 인하여 한국의 연 강수량은 20세기부터 증가해 왔으며 미래에도 계속 증가할 것이라 전망되고 있다. 이와 함께 홍수 발생 가능성이 동반 상승하고 있기에 합리적인 홍수위험도 평가에 기반한 국가 단위 적응정책 수립이 필요하다. 이에 본 연구는 전국의 홍수위험도를 일괄적으로 평가할 수 있는 체계를 정의하고 홍수위험지수(Flood Risk Index, FRI)를 산정했다. IPCC AR5의 개념을 참고하여 위험도를 위해, 노출, 대응능력의 조합으로 평가하는 체계를 확립하였다. FRI는 자료 기반으로 산출되었으며, 요소별 가중치를 부여하여 설명력 향상을 도모하였다. FRI와 피해자료간 스피어만(Spearman) 상관성 분석을 한 결과 적절한 수준으로 잠재적인 홍수피해 크기를 평가할 수 있다는 것이 검증되었다. 미래 홍수위험도 평가를 위해 HadGEM3-RA 기반의 RCP 4.5, 8.5 시나리오를 투영했을 때 21세기 초, 중반에는 약화되었다가 21세기 말엔 현재보다 높은 위험도를 보이는 경향이 있었다.
정보통신기술(ICT:Information Communication Technology)에서 주요 분야로 주목을 받고 있는 가상현실(VR:Virtual Reality)은 현재 의료, 영화, 건축 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 가상현실은 다양한 분야에 활용되고 있지만, 제작자를 중심으로 콘텐츠가 개발되며, 사용자의 요구를 반영하지 못하여 사용자 인터페이스(UI:User Interface)와 사용자 경험(UX:User Experience)적인 공감대를 형성하지 못하고 있다. 본 연구는 VR콘텐츠 중 가장 큰 비중을 담당하는 VR게임콘텐츠의 소비자 선호도, 속성수준을 파악하고자 컨조인트 분석(Conjoint Analysis)을 통해 VR게임콘텐츠의 소비자의 선호 속성을 살펴보고 집단별 상대적 중요도, 가중치를 도출하고자 하였다. 본 연구는 2019년 5월부터 7월까지 총 3개월간 166개의 설문지를 수집했으며, 이 중 150개(90.4%)를 최종적으로 사용하였다. 통계분석은 SPSS Ver. 25.0을 이용하였으며, 연구의 결과는 VR게임을 선택하데 있어 게임의 장르(42.6%), 참가자(Player) 수(24.0%), 지불용의 가격(20.3%), 게임기획(13.1%)의 순으로 중요한 속성으로 나타났다. 최적의 속성별 조합은 새로운 게임, RPG, 멀티 플레이, 중가(22,000원)으로 도출되었다. 본 연구는 VR 콘텐츠 중 가장 선호도가 높은 VR게임콘텐츠를 사용하는 사용자들의 기대에는 기술을 거론하기에 앞서 VR게임콘텐츠를 통해 즐겁고 새로운 경험을 하고자 하는 요구를 알아보았다. 따라서 VR게임콘텐츠의 소비자행동과 VR게임 콘텐츠 개발 분야 연구에 대한 참고 자료가 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 실시간 얼굴 검출을 위한 부스팅 기반 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 조명과 얼굴크기 및 변형에 강건하게 얼굴을 검출하기 위해 깊이영상을 이용하고, 깊이차이특징을 사용하여 I-MCTBoost 분류기를 통해 학습 및 인식을 수행한다. I-MCTBoost는 약분류기로 구성된 강분류기들의 연결을 통해 인식을 수행한다. 약분류기의 학습 과정은 깊이차이특징을 생성하고, 이중에서 8개의 특징을 조합하여 약분류기를 구성하며 이때 각 특징은 2진비트(binary bit)로 표현된다. 강분류기는 정해진 약분류기의 개수만큼 반복적으로 약분류기를 선택하는 과정을 통해 학습이 이루어지며, 학습 과정에서 학습 샘플의 가중치를 갱신하고 학습 데이터를 추가하여 강건한 분류를 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 깊이차이특징에 대해 설명하고 이를 이용한 I-MCTBoost의 약분류기 학습 방법과 강분류기 학습 방법에 대해 제안한다. 마지막으로 제안된 분류기를 기존 MCT를 이용한 분류기와 정성적, 정량적 분석을 통해 비교하고 제안한 분류기의 타당성과 효율성을 입증한다.
패턴 인식 분야에 있어서 데이터 분류는 해당 데이터에서 유용한 정보를 추출하기 위해서 반드시 수행해야 하는 과정 중 하나이다. AdaBoost 알고리즘은 Boosting 알고리즘을 실제 데이터 분석에 이용할 수 있도록 개량한 것으로, Random guessing이나 Random forest와 같이 정확한 결과를 도출할 확률이 50%보다 조금 높은 약한 분류기와 가중치 값의 조합을 통해 높은 분류 성능을 가지는 강한 분류기를 생성하는 방법을 뜻한다. 본 논문에서는 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 비강수에코 중 강수에코와 그 특성이 유사하여 기상 예보를 수행하는 데 방해가 되는 채프에코를 식별하는 알고리즘의 구현에 대한 연구를 수행하였다. 기상 현상 관측을 위해 사용하는 레이더 데이터를 정적 클러스터링과 동적 클러스터링 과정을 통해서 유사도를 기반으로 한 클러스터를 생성한 후, 이를 예보관의 채프에코 판별 결과에 따라 채프에코와 비채프에코로 나누어 학습 데이터를 구성한 후 AdaBoost 알고리즘에 적용하여 분류기를 구현하였다. 제안한 AdaBoost 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 실제 채프에코가 발생한 레이더 데이터를 적용하였으며, 실험 결과를 통해서 제안한 알고리즘이 효과적으로 채프에코를 분류할 수 있음을 확인하였다.
최근 농업 분야의 경쟁력 강화를 위한 농식품 ICT융복합이 중요한 이슈로 제기되고 있다. 이러한 상황에서 본 연구는 농업법인의 정보화 수준을 진단하고 발전 방안을 도출하기 위해 농업법인 3,019개에 대해 설문조사를 진행하여 정보화수준 점수를 산출하였고, 농업도 점차 기업화되고 있는 농업법인이 늘어나고 있어 중소기업 정보화 수준 조사 결과와 비교분석을 진행하였다. 농업법인의 점수 산출을 위해 정보화수준 평가체계를 수립하였고, 평가 영역, 평가 지표, 평가 항목별 가중치 산출을 위해 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하였다. 그 결과 평가 영역별로 보면 정보화 추진 환경 영역의 수준이 낮은 것으로 분석되었다. 조직형태별 분석 결과에서는 농업 회사법인의 정보화수준이 영농조합법인보다 높았으며, 경영유형별로는 가공 및 유통의 정보화수준이 다른 유형에 비해 높은 것으로 분석되었다. 농업법인의 정보화수준은 2013년 기준 중소기업(50.18점) 정보화수준 대비 80.0%, 대기업(67.64점) 대비 59.4%로 나타났다. 특히, 투자타당성 분석, 정보화 투자, 정보화 교육의 격차가 큰 것으로 나타나 개선방안이 필요할 것이다.
임도망 계획시 GIS의 활용은 시공전에 노선을 평가할 수 있어 노선선정의 잦은 변경에 따른 불필요한 노력과 경비를 절감할 수 있다. 본 연구는 임도망의 종합적인 계획을 위하여 지형정보시스템을 이용하여 경남 남해군에 위치한 금산주변의 국유림을 대상으로 노선선정기준에 따른 합리적이고 환경친화적인 임도망의 계획방법을 제시하고 그 적용성을 검토하였다. 효율적인 노선선정을 위하여 분석항목별 노선통과의 적합성 여부를 평가하는 기준으로 각 격자에 가중치(점수)를 주었으며, 구조적인 측면의 종단물매와 생산적인 측면에서 투자효과의 최대화에 의한 2가지 노선선정기준에 따라 임도망을 계획하고 그 결과를 분석하였다. 종단물매를 고려하여 임도망을 계획한 결과, 총연장 및 임도밀도는 20.41km, 6.92m/ha로 나타났으며, 구조적인 측면의 종단물매와 투자효과의 최대화에 의한 방법을 조합하여 노선을 계획한 결과 총연장 및 임도밀도는 21.15km, 7.17m/ha로서 구조적인 측면의 임도망 계획결과에 비하여 높게 나타났다. GIS 기법에 의한 임도망의 계획은 각 대안별 평가를 통하여 최종 의사결정자가 최적의 임도망을 선택할 수 있는 의사결정지원체계로서 중요한 정보를 제공할 수 있는 것으로 평가된다.
본 연구에서는 청계천 효자배수분구 유역을 대상으로 RCP 시나리오를 이용하여 Historical 강수량 및 5개의 GCMs 모델로 부터 산정된 Future 강수량과의 변화를 분석하였다. 각 GCMs 모델별 Historical 대비 Future 연 평균 강수량은 최소 35.30 mm에서 최대 208.65 mm 증가하였다. 그리고 Historical 대비 Future 변화율은 1.73%~16.84% 증가하였다. SWMM 모형을 이용하여 투수성포장, 침투도랑, 옥상녹화 3가지의 LID 요소기술을 이용하였다. 그리고 LID 요소기술별 적용된 가중치 변화에 따른 유출량을 분석하였다. 그 결과 각 GCMs 모델별 차이는 있으나 최소 2.58%, 최대 28.78% 유출량이 증가하였다. 그러나 투수성포장 및 침투도랑의 단일 적용시 INM-CM4와 MRI-CGCM3 모델에서 Historical 유출량 대비 각각 3.48%와 2.74%, 8.04%와 7.16% 감소되었다. 또한 두 가지의 LID 요소기술을 조합한 경우에도 유출량이 2.74%와 2.89%, 7.16%와 7.31% 감소되었다. 이것은 기존 Historical의 유출량보다 적거나 유사한 수준인 것으로 분석되었다. LID 요소기술의 적용 결과, 옥상녹화가 도심유역 면적의 1/3정도 적용되는 것이 유출량에 대한 지체시간을 확보하는데 가장 효과적인 것으로 나타났다. 또한 구도심 지역에 LID 기법을 적용할 경우 경제적 비용, 유지관리, 도심경관의 순서로 우선순위를 고려하는 것이 바람직하다.
본 연구는 하천복원사업의 전 과정에서 활용될 수 있는 법 제도적 지침과 기준을 제공하고 하천사업의 성과를 진단 평가할 수 있는 한국형 표준화된 하천환경 평가체계 구축과정의 일환으로서 하천생태계의 수변 및 수서환경을 대변할 수 있는 4개의 생물 분류군, 즉 식생과 조류, 그리고 저서 무척추동물과 어류의 평가지표 및 기준 등 평가체계를 구축하였다. 구체적으로 생물적 특성의 평가지표 및 기준을 정리하면, 식생의 경우 식생 다양도와 식생 복잡도, 그리고 식생 자연도 등 3가지 지수의 조합을 통한 하천 식생군집의 구조적 특성을 정량적으로 평가할 수 있도록 하였다. 저서 무척추동물과 어류, 그리고 조류의 경우도 선진 기법의 과학적 근거를 바탕으로 우리나라 하천특성에 적합하도록 생물적 자료의 평가등급 획정에 따른 정량적인 생물지수 평가법을 제안하였다. 아울러 하천환경 자연도의 한 부문인 생물적 특성의 평가를 위하여 이들 4개 생물분류군의 가중치를 적용한 종합 생물지수 및 평가등급화 방안을 제시하였으며, 이에 대한 시험하천의 적용결과에서도 생물분류군 간 비교적 일관성 있게 하천환경의 특성을 반영하고 있는 것으로 분석되었다.
Random Walk Model을 이용하면 토석류 피해범위 예측할 수 있지만 이 모델을 적용하기 위해서는 각 지형조건에 맞는 3가지 파라미터가 추출되어야 한다. 본 연구에서는 이 3가지 파라미터인 1회토사량 및 정지조건, 관성가중치에서 최적의 파라미터를 추출하기 위한 기법을 개발하였고, 토석류가 발생한 지역에 적용하여 검증을 실시하였다. 최적 파라미터의 추출은 일치율이란 정확도 판단방법을 개발하고 3가지 파라미터의 범위를 한정하여 무작위로 수행하였다. 이 중 가장 정확도 및 일관성이 높은 파라미터 조합을 최적 파라미터로 결정하였다. 연구지역인 봉화군지역에 적용하여 추출한 최적 파라미터는 일치율이 -0.2일 때 1회토사량이 $1.0m^3$, 정지조건이 $4.2^{\circ}$, 관성가중치가 2로 결정되었고, 검증결과도 일치율이 평균 -0.2에 가깝게 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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