본 논문에서는 전처리 기반 히스토그램 거리측정에 의한 효율적인 얼굴표정 인식기법을 제안하였다. 여기서 전처리는 중심이동과 히스토그램 평활화에 의해 인식성능을 개선하기 위함이고, 히스토그램 사이의 거리측정은 영상 상호간의 유사도를 측정하기 위함이다. 특히 중심이동은 1차 모멘트 평형에 기반을 둔 것으로 불필요한 배경을 제거시켜 위치나 크기 변화에 강건한 인식을 위함뿐만 아니라 거리의 측정부하를 줄이기 위함이다. 히스토그램 평활화는 조명의 세기에 의한 영상의 명암대비 감소에 강건한 인식을 위함이다. 제안된 기법을 320*243 픽셀의 72개(4명*18장) 표정얼굴을 대상으로 히스토그램 사이의 유사도 측정을 위해서 city-block, Euclidean, 그리고 ordinal 거리를 각각 이용하였다. 실험결과, 제안된 기법은 중심이동 및 히스토그램 평활화의 전처리를 거치지 않는 기법보다 우수한 인식성능이 있으며, ordinal 거리가 가장 높은 인식성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 초광대역 (Ultra-wideband, UWB) 시스템에서 실내 위치 측위를 위한 새로운 거리 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 딥러닝 기법 중 하나인 순환 신경망 (RNN)을 기반으로 한다. 순환신경망은 시계열 신호를 처리하는데 유용한데 UWB 신호 역시 시계열 데이터로 볼 수 있기 때문에 순환신경망을 사용한다. 구체적으로, UWB 신호가 IEEE 802.15.4a 실내 채널모델을 통과하고 수신된 신호에서 순환신경망 회귀를 통해 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정하도록 학습한다. 이렇게 학습된 순환신경망 모델의 성능은 새로운 수신신호를 이용하여 검증하며 기존의 임계값 기반의 거리 추정 기법과도 비교한다. 성능지표로는 제곱근 평균추정에러 (root mean square error, RMSE)를 사용한다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안하는 거리 추정 기법은 수신신호의 신호 대 잡음비 (signal to noise ratio, SNR) 및 송수신기 사이의 거리와 상관없이 기존 기법보다 항상 월등히 우수한 성능을 보인다.
본 논문은 코퍼스로부터 추출된 단어들을 빈도수에 따라서 적절하게 표시하고 거리를 계산할 수 있는 새로운 메트릭 공간(metric space)에 대하여 논의한다. 일반적인 Cartesian 좌표 평면은 단어와 빈도수를 표시하는데 불편한 점이 있다고 할 수 있다. 본 논문에서는 빈도수에 기반 한 새로운 좌표 평면과 정보 이론에 기반 한 새로운 거리 계산 방법을 제시하여, 코퍼스 기반 언어 처리에 필요한 계산을 더욱 적합하게 할 수 있도록 하였다.
최근 심혈관계질환의 발병에 영향을 미칠 수 있는 환경적 위험요인을 찾기 위해 대기환경정보를 활용한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 대기환경정보에 대해 행정구역 단위로 구분된 광의적인 통계 자료를 활용하였기 때문에 세밀한 분석을 하기에는 다소 제한적이다. 이에 본 논문에서는 보다 세밀한 분석을 위한 신뢰성 높은 데이터셋을 수집 및 구축하는 단계로써, 전국 주요병원의 지리학적 위치정보를 이용한 거리기반의 통합 대기환경 데이터셋 구축 방법을 제안한다. 데이터 구축을 위해, 전국 병원들 중 심혈관계질환자가 내원한 병원을 기준으로 인접한 대기환경관측소와의 거리계산을 통해 매칭하였으며, GMap.net 기반의 대기환경정보 획득시스템 개발을 통해 데이터 획득 및 시각화에 활용하였다. 또한, 기존 행정구역으로 구분한 지역기반 대기환경정보와의 비교평가를 통해 거리, 매칭률 및 정보의 오차에 대한 신뢰성을 확보하였다. 이렇게 구축된 통합데이터는 심혈관계질환 뿐 아니라 다양한 발병에 영향을 미칠 수 있는 환경적 위험요소 발견을 위한 다각적 연구에 보다 신뢰성 있는 기초정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
근사문자열매칭 문제는 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 최근에는 차세대염기서열분석의 비용과 시간을 줄이기 위해 빠른 근사문자열매칭 알고리즘들이 이용되고 있다. 근사문자열매칭은 문자열들의 오차를 측정하기 위해 편집거리와 같은 거리함수를 이용한다. 알파벳 ${\Sigma}$에 대한 길이가 각각 m, n인 두 문자열 X와 Y의 편집거리는 X를 Y로 변환하기 위해 필요한 최소 편집연산의 수로 정의된다. 두 문자열의 편집거리는 잘 알려진 동적프로그래밍을 이용하여 O(mn) 시간과 공간에 계산할 수 있으며, 4-러시안 알고리즘을 이용해서도 계산할 수 있다. 4-러시안 알고리즘은 블록 크기를 t라 할 때, 전처리 단계에서 $O((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t^2)$ 시간과 $O((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t)$ 공간이 필요하며, 계산 단계에서 O(mn/t) 시간과 O(mn) 공간을 이용하여 편집거리를 계산하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 4-러시안 알고리즘의 계산 단계를 병렬화하고 실험을 통해 CPU 기반의 순차적 알고리즘과 CUDA로 구현한 GPU 기반의 병렬 알고리즘의 수행시간을 비교한다. 본 논문에서 제시하는 4-러시안 알고리즘의 계산단계는 m/t개의 쓰레드를 사용하여 O(m+n) 시간에 편집거리를 계산한다. GPU 기반의 알고리즘이 CPU 기반의 알고리즘 보다 t = 1일 때 약 10배 빠르고, t = 2일 때 약 3배 빠른 결과를 보였다.
최근에 P2P 기반의 분산 환경에서 동적인 분산 콘텐츠 서비스를 제공하기 위한 많은 연구가 수행되고 있다. 그러나 콘텐츠 객체들의 분산 서비스를 위해서는 QoS 문제와 세그먼트의 동적 관리 문제가 발생되고 있다. 본 논문에서는 P2P 기반의 분산 콘텐츠 서비스를 위한 새로운 세그먼트 관리기법을 제안한다. 제안된 기법은 SGM(Segment Group Manager)를 통하여 그룹을 관리하게 되며, 이 구조는 P2P상에서 서비스가 수행되는 세그먼트들을 결정하여 스트리밍을 효율적으로 관리하게 된다. 이때 같은 그룹으로 구성된 세그먼트들은 비슷한 네트워크 조건하에서 효율적인 QoS를 수행하기 위하여 상호 협력한다. 이러한 기능은 거리기반 관리구조와 관계성 기반 관리구조에 의해서 수행된다. 거리기반 관리구조는 검색효율을 개선하기 위한 관리 기법이고, 관계성 기반 관리구조는 세그먼트의 서비스율을 개선하기 위한 기법이다. 제안된 기법의 시뮬레이션 결과 평균 검색시간이 TPD(Truncated Pareto Distribution)기법에 비해서 8%, 랜덤 기법에 비해서는 30%가 개선되었고, 세그먼트의 서비스율은 10% ${\sim}$30% 개선되었음을 알 수 있다.
본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 회전-불변 거리 계산의 효율적 방법을 제안한다. 회전-불변 거리 계산은 이미지 시계열을 한 칸씩 회전하면서 매번 유클리디안 거리를 계산해야 하는 고비용의 연산이다. 본 논문에서는 엔빌로프 기반 하한을 사용하여 회전-불변 거리 계산을 크게 줄이는 획기적인 해결책을 제시한다. 이를 위해, 먼저 질의 시퀀스 대상의 단일 엔빌로프 작성과 이의 하한 개념을 제시하고, 이를 회전-불변 거리 계산에 사용하면 많은 수의 회전-불변 거리 계산을 줄일 수 있음을 보인다. 그런데, 단일 엔빌로프 기법은 하나의 엔빌로프가 가능한 모든 회전 시퀀스를 포함하기 때문에 하한이 커지고, 이에 따라 매칭 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 회전 구간의 개념을 도입하여 단일 엔빌로프 기반 하한을 다중 엔빌로프 기반 하한 개념으로 확장한다. 또한, 다중 엔빌로프 기법에서 회전 구간을 결정하기 위한 방법으로 동일-너비 기법과 엔빌로프 최소화 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 엔빌로프 기반 매칭 기법은 기존 기법에 비해 최대 수 배에서 수십 배까지 매칭 성능을 향상시킨 것으로 나타났다.
데이터의 군집 분석에서 두 개의 서로 다른 데이터에 대한 유사도(거리)를 어떻게 정의하는가는 매우 중요한 문제이다. 수치속성에 대한 거리 측정 방법에는 다양한 기법이 존재하지만 각 속성의 크기와 범위가 서로 크게 다를 경우 이들을 동일한 인자로 여기고 거리 측정을 하게 되면 논리적인 오류를 범할 수 있다. 기존의 군집 분석 연구에서 사용된 거리 측정 기법은 데이터의 정규화 과정을 통해 이 문제를 해결하려고 노력하지만 일반적인 정규화는 이상치의 존재나 데이터의 편중된 분포 등의 이유로 속성별 거리가 왜곡될 수 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 정규화된 데이터에서 각 속성의 비중을 고려한 적응적 유클리드 거리 측정 기법(AEDM: Adaptive Euclidean Distance Measure)을 제안한다. AEDM은 유클리드 거리를 기반으로 정규화 된 데이터의 형태에 따라 가중치를 부여하여 데이터의 분포에 관계없이 각 속성간의 거리를 충분히 반영하기 때문에 더욱 정확한 군집 분석을 가능하게 한다.
chamfer 정합(matching)은 많은 응용분야에서 사용되온 에지(edge) 기반 정합기법으로, 변환된 모델에지와 영상에지간의 거리를 최소화하는 과정이다. 이 거리는 보통 거리변환을 이용하여 픽셀분해능으로 계산된다. 본 논문에서는 서브픽셀(subpixel) 거리계산을 위해 거리계산시 보간법을 사용하여, 정확한 chamfer 정합을 구현한, 개선된 chamfer 정합 방법을 제안한다. 또한, 보다 정밀한 정합을 위해, 최소거리를 갖는 픽셀위치의 주변영역을 이용하여 최적의 위치를 추정하지 않고, 서브픽셀로 실제 거리계산을 통해 최소 거리를 찾기 위해 Powell 의 최적화기법을 이용하였다. 실험결과는 제안된 방법의 타당성을 보여주었다.
RFID 시스템에서 중계 공격에 저항하기 위해 리더와 태그 간의 시도와 응답에 소요된 1비트의 왕복 여행시간 측정을 이용한 거리 한정 프로토콜이 주로 사용된다. 이러한 프로토콜에서 1비트 시도와 응답에 대한 중계 공격의 성공확률을 줄일 수 있으면 효율적인 거리 한정 프로토콜을 만들 수 있다. 본 논문에서는 Hancke와 Khun이 제안한 1비트 시도와 응답 기반의 RFID 거리 한정 프로토콜을 2비트 시도와 응답 기반으로 수정한 효율적인 RFID 거리 한정 프로토콜을 제안한다. n번의 시도와 응답에 대한 중계 공격의 성공확률이 제안된 프로토콜에서는 (7/16)n으로 (3/4)n인 Hancke와 Khun의 프로토콜보다 훨씬 낮다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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