최근 특정 주제의 지적 구조를 파악하기 위한 저자 동시인용분석, 동시단어분석, 서지결합법 등 계량정보분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 국내의 경우 계량정보분석 기법을 활용한 정보 유통 프레임웍을 갖추고 있는 연구기관이나 대학이 아직 없는 실정이다. 그 이유는 특허나 과학문헌에 대한 인용정보를 보유한 곳이 없고, 거대 인용정보 행렬을 계산하기 위한 컴퓨팅 자원을 확보하지 못하고 있기 때문이다. 본 연구는 미국 특허 데이터베이스를 대상으로 인용 피인용 행렬을 생성한 후, 클러스터 컴퓨터를 사용하여 동시인용과 서지결합빈도를 계산하고 그 결과를 이용자에게 제공하는 정보 유통 서비스 모델을 제시하고자 한다.
워터쉐드 변환은 영상분할을 위한 강력한 도굴로 이용되고 있으나, 일반적으로 다수의 국부적 최소점들로 인한 과분할 현상을 초래하여 이를 해결하기 위한 많은 방법들이 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 동시정보행렬을 분석하여 비 관련 최소점들을 억제함과 동시에 의미 있는 화소 집합들만을 마커로 선택하고 레이블링하는 자동마커 추출단계와 각 마커로부터 범랑과정 및 재 레이블링에 의한 워터쉐드 추출단계를 수행하여 영상을 분할하는 자동마커 기반 워터쉐드 영상분할 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘이 과분할 정도로 현격히 줄이는 것을 보이기 위해 일반영상과 텍스쳐 특성이 강한 ICQ(Indo Cyanine Green) 망막영상에 적용하여 실험 분석하였다.
본 연구에서는 generalized logistic(GL) 분포의 최우도 추정량(maximum likelihood estimate)에 대한 불확실성 추정을 위하여 사용되는 관측정보행렬(observed information matrix)과 Fisher 정보행렬(Fisher information matrix)의 정확도를 비교해 보고자 하였다. 타 분포형에 대한 기존의 연구결과에서 표본의 크기가 클 경우 매개변수 추정시 관측정보행렬이 동시에 추정되어 계산시간도 단축되고 Fisher 정보행렬의 정확도와도 차이도 거의 없어 관측정보행렬의 사용이 추천된 바 있으나, 최근 사용이 증가되고 있는 GL 분포에 대한 연구결과는 아직 전무한 실정이며 기존 연구문헌의 결과를 토대로 구체적인 연구 없이 관측정보행렬을 사용하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 이를 위해 모의실험을 수행하였으며, 모의 결과 최우도법에 의한 매개변수의 분산 및 공분산은 기존의 연구 결과와 비슷한 결과를 보이나, quantile에 대한 불확실성 추정에는 관측정보행렬보다 Fisher 정보행렬의 사용이 더 적절할 것으로 판단되었다.
최근 프로젝터를 기반으로 사용자가 원하는 위치에 영상을 제공하기 위한 많은 연구가 진행중에 있다. 프로젝터는 투사 방향이 정확하지 않으면 영상왜곡이 발생되며, 영상왜곡은 일반적으로 기하보정 변환행렬을 사용하여 보정한다. 기존의 연구는 선행작업으로 그물형태의 점을 투사하거나 또는 특정 마커를 설치해서 기하보정 변환행렬을 계산한다. 이 방법들은 투사방향이 변화될 때 마다 선행작업을 요구하므로 실시간 기하보정을 수행할 수 없다. 본 논문은 투사방향이 변화될 때에도 기하보정 변환행렬을 동시에 계산하여 보정된 영상을 제공하는 실시간 기하보정 시스템을 제안한다. 우리의 시스템은 웹카메라를 사용하여 실시간으로 기하보정 변환행렬을 계산하여, 다이렉트쇼(Directshow) 기술을 사용하여 동영상 프레임을 추출하고, 추출된 프레임이미지를 기하보정 변환행렬을 사용하여 워핑(warping) 함으로써 수행한다.
본 논문은 컨테이너의 BIC-code를 인식하기 위한 전처리(pre-processing) 방법에 관한 것으로서, BIC-code가 포함된 관심 영역을 찾고 이 관심 영역을 광학 문자 인식에 용이하도록 워핑하기 위한 호모그래피 행렬을 추정할 수 있는 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크의 구조는 STN(Spatial Transformer Networks)의 구조를 차용하였으며, 관심 영역 검출, 호모그래피 변환을 위한 행렬 추정, 행렬을 이용한 워핑 단계로 구성되어 있다. 제안된 네트워크를 이용하여 관심 영역과 행렬을 동시에 추정하고, 추정된 행렬을 이용하여 관심 영역의 원근 왜곡을 바로 잡음으로써 BIC-code의 인식 정확도 향상에 기여한다. 성능 평가를 위하여 총 5인의 평가원이 출력 영상을 5점 만점으로 평가한 결과 평균 4.25점을 받았으며, 육안으로 확인했을 시 총 312장의 사진 중 224장의 사진이 완벽하게 보정됨과 동시에 관심 영역을 출력하였다.
본 논문에서는 생체인증 시스템의 하나인 지문인식 시스템의 정확도와 효율성을 높이기 위한 새로운 지문 분류 방법을 제안한다. 기존 연구에 따르면 지문은 융선과 골의 방향과 형상에 따라 몇 가지 유형으로 분류할 수 있다. 지문 데이터베이스를 사전에 유형에 따라 분류해 놓고 인식 대상인 지문의 유형을 정확하게 분류할 수 있다면 지문 인식 시간을 크게 줄일 수 있다. 왜냐하면 선택된 부류 안의 지문들만을 상대로 인증 대상인 지문과 비교하면 되기 때문이다. 본 논문은 우선 지문 영상으로부터 실제 지문 정보가 위치하는 관심영역 추출 방법을 제시한다. 다음엔 추출된 관심영역을 대상으로 질감 인식기반의 명암도 동시발생 행렬과 웨이브릿 변환을 통한 특징 추출 방법을 제시하고 기존의 명암도 동시발생 행렬만을 이용한 특징 추출 방법과 다층 퍼셉트론 및 서포트 벡터 머신을 사용해 성능을 비교한다.
러브파와 레일리파는 표면파로서 각 파가 가지는 분산특성을 활용하여 지반의 강성주상도를 파악할 수 있는 특징을 가지고 있다. 이 중 러브파는 한 방향에 대한 응력-변위만 고려하면 되기 때문에 수치적 모델링이 간단하다. 전파시에는 이론적으로 체적파의 영향 및 밀도의 변화가 없어 각 각의 물성치를 갖는 다층구조지반에서 적용성이 높다고 할 수 있다. 이러한 장점을 활용하여 최종적으로는 단파장에 유리한 러브파와 장파장에 유리한 레일리파의 분산정보를 같이 이용하여 동시역산해석을 할 수 있는 기법을 제안하고자 한다. 해석기법은 크게 3가지로 구성되는데, 러브파와 레일리파의 정모델링 해석을 위해 전달행렬법의 구성, 대상 지반의 시스템 결정을 위한 민감도행렬의 구성 그리고 역산해석기법인 Damped Least Square Solution (DLSS)이다. 동시역산의 방법은 민감도행렬을 구성할 때 레일리파와 러브파의 분산정보가 동시에 사용되며, 계산된 민감도행렬을 역산해석하여 지반의 전단파 주상도를 반복적으로 계산하게 된다. 동시역산해석의 목적은 각 파의 주파수 기여도가 다른 점을 활용함으로서 역산결과의 정확도와 수렴도를 향상하고자 함이다.
본 연구에서는 학술논문을 대상으로 하여 표제와 초록에 대한 2단계 색인어 유사관계행렬을 구축하였다. 동시출현빈도 기반으로 구축된 색인어 유사관계행렬은 호환관계에 따른 질의 확장으로 재현률을 유지하면서 2단계 내용기반 검색으로 정확률을 향상시키기 위한 색인구조이다. 따라서, 주제 분석을 통해 영역지식을 추출하고 이용자의 정보 요구와 영역지식을 퍼지논리 기반으로 추론하였다. 본 연구는 질의에 본질적으로 가지고 있는 용어 불일치 및 정보표현을 향상시키기 위한 연구이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권1호
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pp.65-76
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2008
행렬도 (biplot)는 이원표 자료행렬 (two-way data matrix)의 행과 열을 그래프에 동시에 나타내어 이들의 관계를 살피려는 다변량 그래프적 분석기법이다 (Gower와 Hand, 1996; 최용석, 2006, 1장). 그래프적 분석기법은 그 특성상 대용량 자료를 해석하는 데는 어려움이 따른다. 따라서, 자료를 효과적으로 줄일 수 있는 군집분석을 활용하여 원자료와 변수간의 행렬도가 아닌 각 군집과 변수간의 행렬도 분석을 수행함으로써, 기존의 행렬도에서 해석의 어려웠던 대용량 자료에 대한 해석이 가능하게 되며, 자료에 대한 정보를 쉽게 파악할 수 있는 장점을 가진다.
고성능 디지털 인쇄기기의 대중화와 손쉬운 이미지 편집 프로그램들의 등장으로 인하여 위 변조 범죄가 증가함에 따라 여러 가지 사회적인 문제를 야기하고 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 포렌식 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 기술의 한 분야인 컬러 레이저 인쇄기기 판별기술을 제안한다. 각 제조사마다 인쇄방법이 다르기 때문에 육안으로 판별할 수 없는 미세한 차이가 출력물에 존재한다는 점을 이용하였다. 출력물의 노이즈를 추정하여 이러한 미세한 차이를 분석하였으며, 제안하는 방법에서는 출력물을 스캔한 이미지에 대해 위너필터를 거쳐 노이즈를 제거한 이미지를 차감하여 노이즈를 추출한다. 계산된 노이즈 대해 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 특징값들을 추출한 뒤 이를 서포트 벡터 머신 분류기에 적용하여 인쇄기기를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였다. 제안한 알고리즘은 컬러 디지털 인쇄기기의 제조사를 판별하는데 있어서 97.6%의 정확률을 보였고, 동일 제조사의 모델을 판별하는데 84.5%의 정확률을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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