포즈인식은 최근에 유비쿼터스 환경, 행위 예술, 로봇 제어 등에서 그 필요성이 증가되고 있는 분야로써, 컴퓨터비전, 패턴인식 등에서 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 포즈인식 연구들은 사람의 회전이나 이동에 따라서 불안정한 인식률을 보인다는 단점을 갖고 있다. 이는 포즈 인식을 위해 추출한 특징이 사람의 회전, 이동 등의 다양한 변수에 영향을 크게 받기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는, 다 시점(multi-view) 환경에서의 3D Star Skeleton과 주성분 분석(principal component analysis: PCA)에 기반한 사람의 회전에 강건한 특징 추출을 제안한다. 제안된 시스템은 포즈의 특징 추출을 위해 다 시점 환경 기반의 visual hull을 생성하는 과정에서 획득 가능한 깊이 정보를 표현하는 8개의 projection map을 입력데이터로 사용한다. 이를 통해 포즈의 3D 정보를 반영하는 3D Star Skeleton을 구성하고 주성분 분석 기반의 회전에 강건한 특징을 추출한다. 실험결과에서는 다양하게 회전된 사람으로부터 생성된 3D Star Skeleton에서 특징을 추출하고 다양한 인식기를 통해 포즈인식을 해보았으며, 제안된 특징 추출 방법이 사람의 회전에 강건함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 무인항공기(UAV:Unmanned Aircraft Vehicle)의 입체영상을 이용하여 사진측량학 원리를 적용하므로서 수치표고모형, 실감정사영상 및 3차원 수치 데이터를 제작 및 평가를 수행하였다. 스테레오 입체시를 수행하기 위해서는 수치도화기(DPW:Digital Photogrammetric Workstation)를 필수적으로 이용해야 하는데 본 연구에서는 최근 산자부에서 개발된 3차원 공간정보 제작시스템인 GEOMAPPER 1.0을 사용하였다. 무인항공기의 중복된 두 영상을 이용하여 입체시 생성하기 위해서는 카메라의 내부표정요소와 외부표정요소가 계산되어야 하며, 정확한 입체시를 위해서 비항측용 일반 카메라의 렌즈왜곡에 대한 정확한 보정이 필수적이다. 렌즈의 왜곡보정 및 지상기준점을 이용한 표정요소의 결정은 상업용 소프트웨어인 PhotoScan 1.4를 사용하였다. 무인항공기는 케이로보틱스의 고정익 장비(KD-2)를 사용하였고 항공삼각측량과정을 통하여 최종적으로 실감정사영상을 생성하고 수치지형도를 일부 제작하여 수치도화의 오차분석을 수행하였다. 그 결과 입체도화 방식으로 축척 1:1/2,500~1/3,000 수치지형도의 제작 가능성을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 애니메이터로 하여금 얼굴 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 표정을 실시간적으로 제어할 수 있도록 하기 위한 표정공간의 생성방법에 관하여 기술한다. 본 시스템에서는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 본 기법에서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴특징 점들 간의 상호거리를 표시하는 거리행렬을 사용한다. 이 거리행렬의 집합을 표정공간으로 한다. 그러나 이 표정공간은 한 표정이 다른 표정까지 이동할 때 두 표정간의 직선경로를 통해 이동할 수 있는 그런 공간이 아니다. 본 기법에서는 한 표정에서 다른 표정까지 거쳐 갈 수 있는 경로를 캡쳐된 표정 데이터로부터 근사적으로 유추한다. 우선, 각 표정상태를 표현하는 거리행렬간의 거리가 일정 값 이하인 경우 두 표정을 인접해 있다고 간주한다. 임의의 두 표정 상태가 일련의 인접표정들의 집합으로 연결되어 있으면 두 표정간에 경로가 존재한다고 간주한다. 한 표정에서 다른 표정으로 변화할 때 두 표정간의 최단경로를 통해 이동한다고 가정한다. 두 표정간의 최단거리를 구하기 위해 다이내믹 프로그래밍 기법을 이용한다. 이 거리행렬의 집합인 표정공간은 다차원 공간이다. 3차원 아바타의 얼굴 표정 제어는 애니메이터들이 표정공간을 항해할 때 실시간적으로 수행된다. 이를 도와주기 위해 표정공간을 차원 스케일링 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화하였고, 애니메이터들로 하여금 본 시스템을 사용하여 실시간 표정 제어를 수행하게 했는데, 본 논문은 그 결과를 평가한다.참여하는 빈들 간의 관계를 분석하여 워크플로우에 대한 성능 측정이 가능하도록 한다. 또한 제안된 메트릭을 통하여 EJB 어플리케이션의 성능 향상을 도모할 수 있도록 한다.로 표면 위로 자라났고, 부종은 창상 밑 조직까지 감소하였으며, 육아조직은 교원질 섬유로 대체되었다. 창상 유발 21일 후, 다른 창상에 비해, HG 처치창은 유의적으로 창상 표면이 거의 재생성 상피로 덮였으며, 육아조직은 창상 유발 14일 후와 비교해서 유의적으로 교원질 섬유로 대체되었다. 위의 모든 결과에서 보듯이, 개에서 전층피부 창상의 처치 시 HG의 사용은 HC와 생리 식염수에 비해 창상치유 복구기의 치유 속도를 촉진하는 것으로 사료된다.시범학교의 자녀를 들 부모들은 환경관련문제에 대한 의식 및 환경관련 제품에 대한 구매행동의 변화가 두드러지게 나타났다.EX>$d^{2+}$ + SA처리구는 두 화합물의 이중 효과에 의해 전반적인 생리 활성을 억제하여, 결국에는 식물의 고사를 유도하는 것으로 사료된다.목에 대한 보안'이 가장 중요한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 솔루션 선정요인에 관한 중요도를 e-마켓플레이스의 유형과 산업 별로 평가해보았는데, 여기에서 밝혀진 중요도를 통해 e 마켓플레이스를 구축하고 자 하는 기업은 솔루션을 자체 개발하거나 구입할 때 올바른 의사결정을 할 수 있다. 그리고 솔루션을 제공하려는 기업측면에서는 e-마켓플레이스를 구축하고자 하는 기업에게 유형과 산업별로 적절한 솔루션을 제공할 수 있다.순환이 뇌대사 및 수술 후 신경학적 결과에 보다 유익한 효과를 제공해 줄 수 있음
본 논문에서는 터널 환경에서 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합을 갖는 은닉 마코프 모델을 사용한 사고 검지 시스템을 제안한다. 대부분의 터널 내 환경은 내재된 환경으로 인한 작은 사고들이 발생한다. 특히 터널 내에서 사고가 발생할 시, 2차, 3차 사고가 발생되어 큰 재해로 발전할 가능성이 높다. 주로 시각기반의 사고 검지 기법들이 많이 제안되어왔으나, 시야각 등의 문제로 오검지가 발생하는 단점이 존재한다. 이러한 시각기반의 검지 기법을 보완하기 위해 본 논문에 제안된 기법은 터널환경에서의 음향사고 검출의 정확도 개선을 위해 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model, GMM) 기반의 은닉 마코프 모델(hidden Markov model, HMM)을 이용한다. 제안된 방법은 비음수 텐서 분해 기법에 활용되는 사고음향 모델과 잡음모델을 사용하여 사고음을 분리하고, 분리된 사고음을 기반으로 기 훈련된 GMM-HMM 기반의 음향모델을 기반으로 우도비 검증을 수행하여 사고 검지를 수행한다. 제안된 방법의 검지 정확도를 평가하기 위해 터널 내 환경잡음과 사고음을 합성하여 생성한 데이터를 생성하였고, 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
온라인 리뷰는 많은 사람이 생성하고 이를 수용하는 일상화된 구전이 되었다. 온라인 리뷰를 남기는 행위는 소비자가 스스로 해야 하는 일이다. 소비자의 온라인 리뷰 포스팅은 강제성이 없으며, 온전히 소비자의 자발적 의지에 달려 있다. 이러한 맥락에서 본 연구의 목적은 리뷰어들이 왜 리뷰를 남기고, 어떠한 형태의 리뷰를 생산하는지 등의 온라인 리뷰 포스팅 동기와 행동 과정을 기술하는 데 있다. 이를 위해 본 연구는 리뷰 포스팅 경험이 있는 소비자 18명을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였다. 수집한 인터뷰 자료는 근거이론방법을 활용하여 분석되었으며, 코드 분석결과를 토대로 본 연구는 리뷰 포스팅의 동기요인(상호호혜성, 물질적 보상), 리뷰 브라우징 결정요인(리뷰내용에 대한 신뢰, 리뷰형식에 대한 선호), 그리고 그림자노동(스스로 해야 하는 일, 자발적 데이터 생산, 소비자의 몫)을 제안하였다. 더불어 이들 간의 다이내믹스를 제안하여 리뷰어의 리뷰 생성과 소비의 순환과정을 이론화하였다. 본 연구의 시도와 결과는 온라인 리뷰의 효과성에 집중되었던 기존 연구의 한계를 극복하는 데 학술적 기여가 가능하고, 온라인 리뷰 관리의 필요성이 커지고 있는 플랫폼 기업에 실무적 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
본 연구에서는 $PRESAGE^{REU}$ 겔을 이용하여 방사선 치료계획 시 3차원 흡수선량 분포 검증을 위한 정도 관리 소프트웨어를 개발하여 겔을 이용한 3차원 선량분석 방법을 제시하고자 한다. 우선 치료계획상의 3차원 흡수선량 데이터와 측정한 겔 광학밀도 데이터의 입출력 기능을 구현하였고, 변환 테이블을 이용하여 광학밀도를 흡수선량으로 변환하는 기능을 구현하였다. 겔에서 측정된 흡수선량과 치료계획상의 흡수선량 분포간의 기하학적 매칭을 위하여 3D 볼륨 데이터의 x, y, z 방향 및 회전 변환을 구현하였다. 매칭이 완료된 두 선량 분포간에 일치도를 검증하기 위하여 3차원 감마 인덱스알고리듬을 구현하였고, 감마 통과 지도(gamma passing map) 기반의 일치도 확인 기능을 구현하였다. 광학밀도와 흡수선량간의 관계를 분석하기 위하여 원기둥 형태의 $PRESAGE^{REU}$ 겔을 대상으로 X-선 전산화 단층촬영기를 이용하여 CT 영상을 획득하였고, 방사선 치료계획 시스템(Eclipse, Varian, Palo Alto)을 이용하여 원반 형태의 6개의 가상 표적을 생성하여, 각각에 1 Gy에서 6 Gy까지 선량이 전달되도록 입체조형 방사선 치료계획을 수립하였다. 다음으로 광학 CT 스캐너($Vista^{TM}$, Modus Medical Devices Inc, Canada)를 이용하여 기준 투영 영상들을 획득하였고, 치료계획과 동일하게 겔에 방사선을 조사하였다. 조사2시간 후 매 2시간 간격으로 광학 CT 스캐너로 투영 영상 셋을 획득 후 3차원 광학밀도 데이터로 재구성하였다. 실린더 중심축을 따라 치료계획상의 흡수선량 프로파일과 광학밀도 프로파일을 추출하여 광학선량 대비 흡수선량 대응 테이블을 정의하였다. 이후 본 연구에서 개발한 소프트웨어를 이용하여 3차원상의 선량 분포의 일치도를 평가하였다. 광학밀도와 흡수선량간에는 supra-linear 관계가 나타났으며, 광학밀도는 그 크기에 따라 24시간당 60% 전후로 감쇄하였다. 측정된 흡수선량은 중심축 부근에서는 치료계획 선량과 잘 일치하였으나, 주변부로 갈수록 크게 낮아짐을 확인할 수 있었으며, 이로 인하여 3D 감마 통과율은 선량 차이율과 DtoA 각각 3%/3 mm의 조건하에 70.36%로 낮게 나타났다. 이러한 결과는 광학 CT 스캐너 내부의 오일과 $PRESAGE^{REU}$ 겔간의 굴절률이 정확하게 매칭되지 않아서 광학 스캔 시 빔이 굴절되어 부정확한 데이터를 만들어 내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발한 정도 관리소프트웨어는 3차원 겔 선량을 비교 분석하기에 유효한 것으로 평가되었으나, $PRESAGE^{REU}$ 겔로부터 정확한 흡수선량데이터를 획득하기 위해 겔 선량측정 과정의 많은 개선이 요구된다.
정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.
4차 산업혁명 시대의 도래와 IoT 기술의 접목을 통하여 건설산업을 발전 시키기 위한 다양한 연구가 국내·외에서 진행되고 있다. 특히 다수다종의 건설장비가 투입되는 대단지 토공현장에서 건설장비의 관제 시스템은 생산성 증대를 위하여 매우 중요하다. 이러한 이유로 건설장비 최적운영 플릿관리 시스템이 개발되었고, 현장에서 적용과정 중에 문제점이 도출되어 단계별로 개선이 필요하게 되었다. 건설장비 최적운영 플릿관리시스템의 현장 적용과정을 검증하기 위해 실제 현장에 사용되었던 데이터와 본 시스템을 이용하여 생성된 현장자료를 입력하고 시뮬레이션을 통해 데이터를 비교하여 생산성 분석을 진행하였다. 분석은 굴삭기와 덤프에 국한하여 진행하였으며, 분석결과 시간당 작업율이 4 %대로 증가, 반면에 원가는 4 %로 감소되는 것으로 나타났다. 적용한 현장에 따라서 분석결과는 상이할 수 있지만, 토공현장 단지사업에서 장비의 작업량 증가와 원가 감소를 보여준 것은 생산성 증대를 검증한 것으로 사료된다.
오류를 수반하는 통신망을 통한 멀티미디어 데이터의 응용은 최근 그 수요가 급증하고 있다. 하지만 그 구현은 많은 문제점들을 야기하는데, 전송된 비디오 데이터에 발생한 오류를 처리하는 문제가 그 중 하나이다. 이는 압축된 비트열에 발생한 오류가 영상의 시-공간 방향으로 심각한 전파 현상을 수반하기 때문이다. 이러한 심각한 오류 전파를 완화하기 위해 본 논문에서는 EREC라 알려진 오류 제한 기법을 적용하고, 적용된 EREC의 오류 전파 특성을 분석하였다. 이를 통해, 압축 부호화된 하나의 기본 블록 (매크로 블록)이 복호시 오류가 생길 확률을 추정하였으며, 추정된 확률의 근사를 통해 양 끝단(전송단과 수신단)에서의 비디오 화질 열화를 예측하였다. 추정 확률의 근사는 매 기본 블록에서 발생된 비트수에 대한 그 기본 블록이 복호시 오류가 생길 확률을 간단한 1차식을 통한 선형 회귀법으로 모델링 되었으며, 따라서 간단한 방법을 통해 양 끝단의 화질 열화를 효과적으로 예측할 수 있었다. 부호화된 비트열이 전송 오류에 보다 강인하게 되도록 하기 위해, 본 논문에서 개발된 화질 열화 모델을 양자화기 선택에 적용함으로써, 새로운 최적 양자화 기법을 제시하였다. 본 논문에서 제안된 최적 양자화 기법은, 기존의 양자기 최적화 기법들과는 달리, 복호단에서의 복원 영상 화질이 주어진 비트율에서 최적이 되도록 양자화를 수행한다. H.263 비디오 압축 규격에 적용한 제안 양자화 기법의 실험 결과를 통해, 제안 기법이 매우 적은 계산상의 부하를 비용으로 객관적 화질은 물론 주관적 화질까지 크게 개선할 수 있음을 확인할 수 있었다.내었다.Lc. lacti ssp. lactis의 젖산과 초산의 생성량은 각각 0.089, 0.003과 0.189, 0.003M이었다. 따라서 corn steep liquor는 L. fermentum와 Lc. lactis ssp, lactis 의 생장을 위해 질소 또는 탄소 공급원으로서 배지에 첨가 될 수 있는 우수한 농업 부산물로 판단되었다.징하며 WLWQ에 적용되는 몇 가지 제약을 관찰하고 이를 일반적인 언어원리로 설명한다. 첫째, XP는 주어로만 해석되는데 그 이유는 XP가 목적어 혹은 부가어 등 다른 기능을 할 경우 생략 부위가 생략의 복원 가능선 원리 (the deletion-up-to recoverability principle)를 위배하기 때문이다. 둘째, WLWQ가 내용 의문문으로만 해석되는데 그 이유는 양의 공리(the maxim of quantity: Grice 1975) 때문이다. 평서문으로 해석될 경우 WP에 들어갈 부분이 XP의 자질의 부분집합에 불과하므로 명제가 아무런 정보제공을 하지 못한다. 반면 의문문 자체는 정보제공을 추구하지 않으므로 앞에서 언급한 양의 공리로부터 자유롭다. 셋째, WLWQ의 XP는 주제어 표지 ‘는/-은’을 취하나 주어표지 ‘가/-이’는 취하지 못한다(XP-는/-은 vs. XP-가/-이). 이는 IP내부 에 비공범주의 존재 여부에 따라 C의 음운형태(PF)가 시성이 정해진다는 가설로 설명하고자 했다. WLWQ에 대한 우리의 논의가 옳다면, 본 논문은 다음과 같은 이론적 함의를 기닌다. 첫째, WLWQ의 존재는 생략에 대한 두 이론 즉 LF 복사 이론과 PF 삭제 이론
본 연구는 건설 전주기 (기획, 설계, 시공, 관리) 과정에서 생성되는 건설 CALS(Continuous Acquisition & Life-Cycle Support) 시스템 내의 데이터 셋 (443개)을 활용하여 토지보상비에 영향을 주는 주요 결정 요인을 분석한다. 해당 분석을 위해 기존 토지 비용 관련 연구에서 활용된 주요 변수를 활용하였다. 이를 기반으로 8개 (토지면적, 개별 공시지가, 감정평가액, 지목, 용도지역 1, 지형 고저, 지형 형상, 도로 접면)의 주요 변수를 활용하였다. 더불어, 해당 변수는 기계학습 알고리즘 기반의 Xgboost 알고리즘을 통해 변수별 중요도 평가를 진행하였고, 해당 변수 중, 개별공시지가가 가장 중요도가 높은 변수로 확인하였다. 토지보상비 결정 요인에 대한 분석 및 검증을 위해 선형다중회귀분석을 사용하였다. 검증을 위해 구성되는 변수로 종속변수는 개별공시지가 변수를 활용하였고, 독립변수는 연속형 변수 1개 (면적), 범주형 변수는 5개 (지목, 용도지역1, 지형고저, 지형형상, 도로접면)를 활용하였다. 본 연구의 모델에 대한 검증결과, 지목, 용도지역 1, 도로접면에 대한 독립 변수가 유의미한 것으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.