최근 이미지 압축, 워터마킹 또는 스케일러블 비디오 코딩 분야에서 DCT와 DWT 연산을 선택적으로 사용하거나, 혼합하여 사용하는 경우가 늘어나고 있다. 이러한 두개의 연산을 사용하는 방법은 소프트웨어적인 프로그램을 사용하거나 하드웨어를 따로 구현하여 사용하였다. 본 연구에서는 하나의 모듈로 두개의 연산을 수행할 수 있는 재구성 하드웨어를 제안한다. 또한 DCT와 DWT연산에 있어서, 가장 많은 연산을 수행하는 부분은 계수(Coefficient)값과 입력 값의 내적 연산(Inner Product)을 수행하는 것인데, 이 내적연산을 하는데 있어서 곱셈기를 사용하지 않는 분산연산을 사용함으로써 연산의 복잡도를 줄이고, 하드웨어의 속도를 빠르게 하였다. 실험 환경은 Altera FPGA를 사용한 Excalibur_ARM (EPXA10F1020Cl) 보드를 이용하여 구현하였으며, 동작속도는 47.85MHz이다.
얼굴 및 얼굴표정 연구의 기초 자료를 제공하고 실제 표정을 디자인하는 작업의 지침으로 사용되도록 하기 위하여 대규모의 표정 DB를 구축하였다. 이 DB 내에는 여러 가지 방법으로 수집된 배우 24명의 자연스럽고 다양한 표정 영상자료 약 1,500장이 저장되어 있다. 수집된 표정자료 각각에 대하여 내적상태의 범주모형과 차원모형을 모두 고려하여 다수의 사람들이 반응한 내적상태 평정 정보를 포함하도록 하였으며 사진별로 평정의 일치율을 기록함으로써 자료 이용에 참고할 수 있도록 하였다. 표정인식 및 합성 시스템에 사용될 수 있도록 각 표정자료들을 한국인 표준형 상모형에 정합하였을 때 측정된 MPEG-4 FAP 기준 39개 꼭지점들(vertices)의 좌표값들 및 표정추출의 맥락정보를 저장하였다. 실제 DB를 사용할 사람들이 가진 한정된 정보로써 전체 DB의 영상자료들을 용이하게 검색할 수 있도록 사용자 인터페이스를 개발하였다.
행렬 곱셈은 다양한 사회연결망을 포함한 빅 데이터 분석에 핵심이 되는 연산 중 하나이다. 본 연구에서는 행렬 곱셈 방법 중 내적과 행-행 곱셈에 대한 성능 분석과 실제 사회연결망 데이터 셋을 이용한 행렬 곱셈 시간을 분석한다. 본 연구의 실험환경에서 행렬 곱셈 방법 중 행-행 곱셈이 내적보다 약 125 배 빠르다는 것을 확인했고, 실제 사회연결망 데이터 셋을 행렬 곱셈했을 때의 시간은 읽기, 쓰기 등 저장장치 접근 시간이 행렬 곱셈 전체 수행 시간의 약 90% 이상 차지한다는 것을 확인했다. 따라서 사회연결망 데이터 분석을 위한 행렬 곱셈에서 저장 장치 접근 시간을 줄이는 것이 전체 계산 수행 시간을 줄이는 것의 핵심임을 이야기한다.
저온 처리에 의한 버들치, Rhynchocypris oxycephalus에서의 척주 기형을 발견하였다. 외형적으로 기형의 기형 위치는 미병 부위이었다. 이런 기형에 대한 x-ray 사진 조사 및 조직학적 조사 결과 기형을 확인할 수 있었으며 특히, 조직학적 조사시 기형은 미네랄화된 조직의 내적작용에 기인되어 척주 관절의 광범위한 융합을 나타내었다. 본 연구 결과, 저온 처리가 버들치에서 내적으로 척주 융합을 일으킨다는 직접적인 증거를 보여주었다.
영상의 두점과 카메라 초점을 지나는 벡터들간의 사잇각을 기반한 방정식은 카메라 위치와 제세가 독립적으로 분리시킬 수 있다. 본 논문은 이 방정식의 두번째 응용으로써, 벡터내적 기반 방정식에 의해 생성된 곡면 분석을 통한 카메라와 레이져 라인 스캐너간의 상대적인 외부표정 계산을 소개한다.
현재 우리나라 농업은 인구의 고령화, 농촌인구의 도시 유출, 기후온난화 등의 영향으로 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 정부에서는 각종 지원정책을 통해 농업관련산업을 지원하고 있으나 뚜렷한 효과를 보지 못하고 있으며 농업으로의 창업에서도 성과를 내지 못하고 있다. 정부에서는 농업관련 기관을 통해 농업관련산업 내 창업에 대한 지원사업을 확대하고 있으며 다양한 컨텐츠를 접목시켜 양을 늘리고 질적인 성장을 꾀하고 있다. 농업관련산업 창업에 대한 검토와 함께 차별화된 정책이 필요하며, ICT와 소프트 웨어 중심의 창업지원 정책에서 새로운 성장 컨텐츠를 더하는 변화가 요구된다고 하였다. 따라서 4차 산업혁명 시대를 맞아 다양한 기술들이 농업관련산업에 접목되고 있으며 예비창업자들의 대부분이 큰 기대와 함께 창업을 할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 농업관련산업의 관심이 있는 예비창업자를 대상으로 창업의지에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 여러 가지 영향중에 내적개인특성, 창업지원, 외부환경특성 등의 창업의지에 미치는 영향을 살펴봄으로써 향후 농업관련산업 내 예비창업자들에게 도움이 되고 관련 기관이 지원정책을 수립합에 있어 도움이 될것으로 기대한다.
딥러닝(Deep-learning) 기반의 자연어 이해(Natural Language Understanding) 기술들은 최근에 상당한 성과를 성취했다. 하지만 딥러닝 기반의 자연어 이해 기술들은 내적인 동작들과 결정에 대한 근거를 설명하기 어렵다. 본 논문에서는 벡터를 그래프로 변환함으로써 신경망의 내적인 의미 표현들을 설명할 수 있도록 한다. 먼저 인간과 기계 모두가 이해 가능한 표현방법의 하나로 그래프를 주요 표현방법으로 선택하였다. 또한 그래프의 구성요소인 노드(Node) 및 엣지(Edge)의 결정을 위한 Element-Importance Inverse-Semantic-Importance(EI-ISI) 점수와 Element-Element-Correlation(EEC) 점수를 심층신경망의 훈련방법 중 하나인 드랍아웃(Dropout)을 통해 계산하는 방법을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 연구에서 제안한 벡터-그래프(Vector2graph) 변환 프레임워크가 성공적으로 벡터의 의미정보를 유지하면서도, 설명 가능한 그래프를 생성함을 보인다. 더불어, 그래프 기반의 새로운 시각화 방법을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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