본 연구에서는 기존의 데이터 웨어하우징 기술과 웹 기반 기술을 통합한 웹 웨어하우징 기법에 다중 에이전트 패러다임을 적용하여 다중 에이전트 기반 웹 웨어하우징 시스템을 설계, 구현하였다. 시스템은 정보 검색 에이전트, 정보 통합 에이전트, 웹하우스 구축 에이전트로 구성된다. 정보 검색 에이전트는 여러 종류의 웹 자원을 수집한다. 정보 통합 에이전트는 정보 검색 에이전트에 의해 수집된 이형질적인 데이터를 일정한 형식으로 변환한다. 웹하우스 에이전트는 생성된 데이터를 사용하여 웹하우스를 구축하고 관리한다. 웹 데이터를 통합하기 위해 새로운 데이터 모델을 제안하였다. 의미를 갖는 지능적 객체를 생성하기 위해 여러 종류의 추론 에이전트들이 추론작업을 수행하고, 이들은 블랙보드 시스템을 통하여 작업을 통합한다. 본 시스템은 의미 정보 데이터를 사용하므로 웹 정보의 의미적 검색과 정보추출이 가능하다.
대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.
커널 상관 필터 알고리듬은 객체 추적에 대해 정확도에서 의미 있는 성과를 거두었다. 그러나 고정된 크기의 템플릿을 사용하기 때문에 추적 대상의 스케일 변화에 대처할 수 없었다. 본 논문에서는 최근접 보간법과 표준 가우시안 정규화를 이용한 다중 스케일에서의 상관 필터링 응답 값을 이용하여 프레임별로 가장 적합한 스케일을 찾아 객체를 추적하는 방식을 제안한다. 다음 프레임의 스케일 값들은 이전 프레임의 최적 스케일 값을 이용해 갱신하고 다시 해당 프레임에서의 최적의 스케일 값을 찾는다. 정확도 비교를 위해 기존 커널 상관 필터 알고리듬에서 사용된 VOT2014 데이터를 사용하여 제안된 방법의 유효성을 검증한다.
본 논문에서는 배경과 객체의 색상이 유사한 상황에서 강인한 정규 상관도(Normalized Cross Correlation) 기반 다중 시점 배경 차분 기법을 제안한다. 인위적으로 배경을 구성한 경우가 아닐 경우, 다중 시점 영상의 배경 영상에서 객체로 인해 가려지게 되는 영역들은 서로 다른 색상을 가지고 있을 확률이 높다. 그러나 객체의 등장으로 인해 이러한 영역들은 서로 유사한 색상을 가지게 된다. 이에 기반하여 본 논문은 GoNCC(Graph of Normalized Cross Correlation)을 제안한다. GoNCC는 임의 시점 영상의 한 화소와 에피폴라 제약조건 관계에 있는 인접 영상 내 화소와 해당 화소와의 정규 상관도 값의 분포를 의미한다. 제안하는 다중 시점 배경 차분 기법은 현재 영상의 GoNCC와 배경 영상의 GoNCC를 비교함으로써 이루어진다. 계산량을 줄이기 위해 다중 시점 배경 차분 기법을 모든 화소에 적용하지 않고 간단한 단일 시점 배경 차분 기법으로 판단하기 어려운 영역에 대해서만 제안 방법을 수행한다. 실험 결과 단순한 단일 시점 배경 차분 기법에 비하여 매우 우수한 성능을 보였고, 기존의 다중 시점 배경 차분 기법에 비해서도 보다 정확하게 객체 영역을 검출하는 것을 확인하였다.
영상으로부터 의미있는 객체를 영역화하기 위하여, 움직임에 의한 시간적 정보를 이용하거나, 형태학적(Morphological) 기법과 같이 공간적 정보를 이용하는 방법이 있다. 그러나, 단지 시간적 정보나 공간적 정보만을 이용하는 방법은 그 한계를 가지고 있으며, 본 논문에서는 시공간 정보를 이용하여 분할하는 방법을 채택하였다. 시간적 분할에서는, 두 프레임에서 움직임 정보를 찾아내었던 기존 방법을 보완하여 연속되는 세 프레임을 사용하도록 하였다. 이렇게 하면 움직임이 미세한 영상에 대해서도 객체를 분리해 낼 가능성을 높일 수 있게 된다. 공간적 분할시에는, Watershed 알고리즘을 이용하는 형태학적 분할(Morphological Segmentation)[1][2]을 하게 되는데, 전처리 과정의 단일척도경사(Monoscale Gradient) 대신 다중척도 경사(Multiscale Gradient)[3][4]를 사용하여 미세한 경사는 누그러뜨리고 에지 부분의 경사만을 강조하게 하였다. 또한 개선된 Watershed 알고리즘을 제안하여 기존의 Watershed 알고리즘의 과분할 문제를 보완하였다.
이동 객체(moving objects)의 궤적(trajectories)은 내용 기반 비디오 검색을 위해 비디오의 내용이나 의미를 색인하는 데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 따라서 본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(moving objects' trajectories)에 대한 효율적인 검색을 위해 k-워핑(k-warping) 알고리즘에 기반한 유사 부분궤적 검색(similar sub-trajectory retrieval) 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 궤적을 구성하는 움직임 요소 모두에 대해서 고정된 값(k)만큼까지의 반복을 허용하는 고정 반복 유사 부분궤적 검색(Fixed-Replication similar Sub-trajectory Retrieval: VRSR)과 움직임 요소 각각에 대해서 서로 다른 값으로 할당하고 그 값만큼까지의 반복을 허용하는 가변 반복 유사 부분궤적 검색(Variable-Replication similar Sub-trajectory Retrieval: VRSR) 방법이다. 제안하는 방법은 이동 객체의 궤적을 모델링하기 위해 주로 사용되는 방향만의 단일 속성(property) 뿐만 아니라, 방향, 거리, 그리고 시간 등을 포함하는 다중 속성(multiple properties)을 지원한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해, 제안하는 k-워핑 알고리즘에 기반한 유사 부분궤적 검색 기법이 동등한 재현율을 유지하면서, 기존의 Li의 방법(no-warping)과 Shan의 OCMR방법(infinite-warping)에 비해 정확율 측면에서 좋은 성능을 보인다.
최근 e-비즈니스나 인터넷 쇼핑몰 사이트에서 는 많은 양의 상품 이미지 정보와 컨텐츠를 취급하고 있으며 ,이로 인하여 이미지에 대한 효율적인 의미기반 검색의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 XML과 퍼지기술을 이용하여 웹상의 상품 이미지를 의미적으로 검색할 수 있는 시스템에 대해 설명한다. 상품 카탈로그와 같은 다중 객체를 보유하고 있는 이미지에 대하여 의미 기반 검색을 수행할 수 있도록 상품 정보나 의미등의 메타데이타를 표현하는 다계층 메타데이타 구조를 사용한다. 이미지에 대한 의미기반 검색을 수행할 수 있도록 하기 위해 메타데이타를 저장하기 위한 XML 데이타베이스를 설계하고 퍼지 데이타를 적용할 수 있는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제시한 시스템은 이미지에 대한 메타데이타를 이용하여 퍼지 데이터를 자동 생성하고, 생성된 퍼지 데이타를 의미기반 이미지 검색에 사용한다. 따라서 의미기반 상품 이미지 검색에 대하여 사용자의 검색질의에 대한 정확성과 만족도를 증대 시킬 수 있다.
최근 초고속 통신망 및 멀티미디어 관련기술의 발달로 인해 멀티미디어 데이타를 좀 더 효율적으로 전송하고 저장, 검색하는 기술이 요구되고 있다. 그 중에서 의미 기반 영상 검색은 색상, 질감, 모양 정보 등의 저 차원 특징 정보와 이미지 데이타에 의미를 부여하기 위해 주석 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키 워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 두 번째 문제점으로 내용 기반이미지 검색시스템에서 검색 성능이 떨어지며, 복잡한 배경을 가진 이미지에서 객체를 분리하기가 어렵고, 그리고 영역의 과잉 분할로 인하여 영역 추출이 어렵다. 그리고 복잡한 다중 객체를 가진 이미지에서 객체들을 분리하기 어렵다는 것이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 총 다섯 가지 단계로 처리할 수 있는 내용 기반 검색 시스템을 구축한다. 다섯 단계 중에서 가장 중요한 부분은 RGB 이미지들 중에서 배경이 가장 큰 것과 가장 작은 것을 추출한다. 특히, 배경이 가장 큰 이미지를 이용하여 피사체와 배경을 추출하는 방법을 제안한다. 두 번째 문제점을 해결하기 위해서, RGB 채널 분할 기법을 이용하여 객체를 분리하고, Watermerge의 임계값을 이용하여 영역의 과잉분할을 최적화하며, RGB 채널 선택 기법을 이용하여 다중객체를 분리하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 기존에 검색하기 어려웠던 복잡한 객체들을 검색하는 방법들을 대체할 수 있도록, 제안한 기법이 기존의 방법보다 검색 성능이 우수함을 입증한다.과 황산이온의 농도에 따르는 것으로 생각된다. 이상과 같이, 에트린자이트는 콘크리트 내에서 다양한 내외부적인 화학작용 따라 특징적인 산출 양상을 보이며, 주변 환경 조건에 따라 다른 광물로 전이되는 나타내었다. 이러한 연구결과, 에트린자이트의 생성에 따른 콘크리트의 성능저하는 그 광물학적 특성과 분포양상에 관련성을 가지는 것으로 나타났다.인 상관관계를 보이지 않는 것으로 나타난다. 이에 비해서 팽윤도는 벤토나이트의 광물조성, 표면전하 특성, 입도 및 형상 등의 물리화학적 성향을 포괄하는 체표면적 수치와 대략적으로 반비례적인 관계를 보인다 따라서 벤토나이트 현탁액에서의 유변학적 특성은 몬모릴로나이트의 표면전하 특성, 형태, 입도 및 조직 등의 차이에 의해서 달라지는 점토 입자들의 응집특성 및 취합결정체의 형상에 주로 규제되고, 제올라이트와 같은 미세한 불순 광물성분들의 영향도 부수적으로 관여되는 복합적인 성향인 것으로 해석된다.18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한
GIS을 활용하는 다양한 응용분야에서 공간데이터베이스의 상세한 정도(추상화 수준)는 그 목적에 따라 달라진다. 추상화 수준이 달라지면 공간자료의 기하학적인 단순화뿐 아니라, 객체(인스턴스), 공간 및 속성 자료, 위상관계, 의미관계 등이 변화되거나 유지되어야 한다. 이와 관련하여 본 연구에서는 원시 공간데이터베이스를 추상화하여 목표데이터베이스를 생성하는 방법을 제시하였다. 공간데이터베이스를 추상화하는 연산자를 재정의하고, 어떤 객체에 어떤 연산자들을 어떤 순서로 적용하여야 하는지에 대한 기준을 제시하고, 이 기준에 따라 워크플로우를 제시하였으며, 프로토타입시스템을 개발하여 타당성을 검토했다.
'분산 모의훈련 전장환경'은 실제 또는 가상전쟁, 전투 등 군사 상황을 묘사하기 위해, 둘 또는 그 이상의 적대 세력간에 발생하는 군사적 상황을 게임규칙, 자료 및 절차를 사용하여 모의하는 군사작전 게임(war game)을 의미한다. 이는 컴퓨터와 네트워크를 이용한 '합성 가상 전장환경'에서 구현되는데, 특성상 다수의 게이머와 게이머, 게이머와 객체, 객체들간에 네트워크를 통한 빈번한 메시지 송.수신을 통한 정보를 교환하고 실시간으로 상호동작 한다. 즉, '합성 가상 전장환경'의 구현을 위해서는 신뢰성과 실시간성을 보장하는 다자간 통신의 보장이 핵심을 이룬다. 그러나, 일반 인터넷상의 브로드캐스팅 기술을 적용할 경우, 가상전장환경에서 폭주하는 통신량을 실시간으로 처리하기엔 어려운 문제점이 있다. 따라서 '합성 가상전장가상환경'의 보다 효과적인 구현을 위해서는 고신뢰 실시간 다중 그룹통신 기술의 개발이 요구된다. 본 논문은 그룹통신 개념에 기반하여 가상 합성 전장 환경에 적용할 수 있는 효율적인 전송 서비스를 위한 네 가지 전송 알고리즘을 제시하며, API 설계를 통해 서비스를 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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