본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.
본 논문에서는 VOD 비디오 서버의 제한된 네트워크-입출력 대역폭을 효율적으로 사용하기 위해 탐욕 패칭과 점진 패칭의 장점을 취하여 VOD 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 동적 혼성 패칭 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 요청 도착 간격이 패칭 윈도우의 크기보다 작은 비디오 요청은 점진 패칭을 사용하며 나머지 비디오 요청은 탐욕 패칭을 사용한다. 더욱이 제안한 패칭 기법은 탐욕 패칭을 개선시키기 위해 최근의 특정 패칭 멀티캐스트를 정규 멀티캐스트로 확장한다. 그 결과 새로운 요청을 위한 패칭 멀티캐스트 데이터가 비디오의 시작부터 스큐 지점까지로 되어 디스패치된 채널의 사용 시간이 대폭 감소된다. 시뮬레이션 결과는 제안한 기법이 점진 패칭보다 이탈율과 평균 서비스 지연시간에 있어서 우수함을 보여준다.
단백질 상호작용 네트워크는 어떤 단백질들 간에 상호 작용 관계가 있는지를 네트워크 형태로 나타낸 것이며 단백질 상호작용을 발견하거나 분석하는 것은 생명 공학에서 중요한 연구분야이다. 본 논문에서는 방대한 단백질 상호작용 데이터를 유전자 온톨로지와 연계한 시각화를 통하여 효과적으로 직관을 얻을 수 있는 효율적인 단백질 상호작용 네트워크 분석시스템을 다룬다. 단백질 상호작용 네트워크는 데이터 양이 매우 방대하기 때문에 이를 효율적으로 분석하는 방법과 효과적인 시각화 기법이 요구된다. 본 연구에서는 이를 위하여 동적이고 상호작용 가능한 그래프와 관심 노드와 그 주변 노드를 표시하며 점진적으로 탐색할 수 있는 컨텍스트 기반 탐색 기법을 도입하였다. 이 밖에도 특화된 기능으로써 단백질 상호작용과 유전자 온톨로지 간의 빠르고 자유로운 상호참조 기능과 최소 공통 조상을 사용한 유전자 온톨로지 분석 기능 등을 지원한다. 인터페이스 측면에서는 상호참조 기능을 효과적으로 사용하게 하기 위하여 유전자 온톨로지 그래프와 단백질 상호작용의 시각화 결과를 2차원 윈도우로 나란히 보여주는 인터페이스를 디자인 하였다.
초고속 통신망을 통해 다양한 서비스 품질을 요구하는 멀티미디어 데이터의 서로 다른 실시간 전송 제약을 보장 할 수 있는 스트림 전송 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 각 멀티미디어 응용의 데이터 전송 요구에 따라 차별적으로 자원을 예약하는 기법을 설계하고 할당되지 않고 남아 있는 자원의 활용률을 높일 수 있는 대역폭 할당 기법과 유연한 실시간 전송을 제공할 수 있는 파이프 라이닝 기법을 제시하였다. 또한 멀티미디어 데이터의 고유 특성으로 인한 동기성을 보장하기 위해서 수신 버퍼를 기반으로 한 피드백 전송 제어 기법을 적용하여 실시간 전송이 가능하도록 하였다. 그리고 네트워크 폭주로 인한 전송 경로상의 병목현상이 발생하였을 때 최소한의 서비스 품질을 보장하면서 에러 허용률 범위안에서 데이터 전송량에 대해 네트워크 자원 요구량을 저하시킬 수 있는 전송 제어 기법을 제안하였다. 마지막으로 송, 수신자 간에 지연에 민감한 비디오 스트림이 연속적으로 전송 될 수 있도록 각 비디오 스트림이 요구하는 최대 대역폭을 평활화 할 수 있는 동적 대역폭 평활화 기법을 제안하였다.
방사선 진단에서 산란선 보정 그리드의 사용은 굴절되는 신호에 의한 영상의 왜곡을 방지할 수 있는 장점이 있는 반면, X-ray 영상에서 그리드 아티팩트를 발생시키는 부작용을 수반한다. 본 논문에서는 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform)을 사용하여, 그리드 라인을 개선하는 기법을 제안한다. X-ray 영상에서 그리드 라인은 피사체의 형태와 영상의 영역에 따라 서로 다른 특성을 보인다. 이러한 점을 해결하기 위하여 동적 분할 구조를 기반으로 DCT 변환을 적용하고, 개별 분할별로 적합한 필터전달함수를 설계하였다. 세부적으로 주파수 영역 데이터에 대하여 그리드 라인의 대역을 검출하는 알고리즘을 제안하였으며, 필터전달함수로 Kaiser 윈도우와 Butterworth 필터를 조합한 형태의 밴드스톱필터(BSF: band stop filter)를 구현하였다. 또한 블로킹 현상을 개선하기 위하여 다중구조의 영상으로부터 픽셀값을 결정하는 방법론을 제시하였다. 총 140개의 실제 X-ray 영상을 사용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 실험적으로 평가하였다.
연합학습은 동기식 연합학습과 비동기식 연합학습으로 구분된다. 그 중에서 비동기식 연합학습은 동기식 연합학습 보다 시간적인 이득이 있으나 좋은 모델 성능을 얻기 위한 도전 과제가 남아있다. 특히 non-IID 학습 데이터셋에서 성능열화 방지, 적절한 클라이언트 선택 및 오래된 그래디언트 정보 관리는 모델 성능 개선에 있어 중요하다. 본 논문에서는 K-비동기식 연합학습을 다루고 있으며 non-IID 데이터셋을 통해 학습한다. 또한 기존 방식이 선택할 클라이언트 수에 있어서 정적인 K개를 사용한 것과 달리 동적으로 K 값을 조절하는 알고리즘을 제안하여 학습 시간을 줄일 수 있었다. 추가적으로, 오래된 그래디언트를 다루는 방식을 활용해 모델 성능 개선을 이루었음을 보여준다. 마지막으로 강한 모델 안정성을 얻기 위해 모델 성능을 평가하는 방식을 활용하였다. 실험 결과를 통해 전체 알고리즘을 활용했을 때 학습 시간 단축, 모델 정확도 향상, 모델 안정성 향상의 이득을 얻을 수 있음을 보여준다.
본 논문은 안정적이며 빠르게 동작하는 화소기반 변이공간영상기반의 스테레오 정합방법을 제안한다. 스테레오영상은 서로 상이한 두 영상이 아니라 수평방향의 이동만이 존재하는 거의 유사한 명상이다. 따라서 큰 정합윈도우를 사용하는 정합방법이 꼭 필요하지는 않다. 그러나, 화소기반은 영상의 잡음에 매우 민감한 특성을 가지므로, 최적경로를 구하기 위한 동적계획법 과정 중, 비용행렬이 구해졌을 때, 그에 따라 함께 생성되는 방향요소들을 검사하여, 잡음에 의해 올바르지 않은 경로를 생성시킬 수 있는 방향들을 제거하는 방법을 사용한다. 실험결과는 제안한 방법이 대부분의 영상잡음에 의한 변이값의 잡음들을 효과적으로 제거하고, 매우 짧은 시간에 좋은 결과의 변이맵을 생성시킴을 보여준다.
악성코드에 대한 빠른 대응을 위해서는 악성코드에 대한 효율적인 분석이 필요하다. 그 중 하나로, 오픈 소스 함수들과 같이 안전한 것으로 확인된 부분을 분석 대상에서 제외하여 방대한 분석 대상을 줄이는 방법이 도움이 될 수 있다. 본 논문은 여러 오픈소스의 동적 링크 라이브러리 파일을 윈도우 환경에서 생성하여 오픈소스의 함수 정보들을 버전별, 컴파일러별로 시그니처 정보를 추출하고 비교하여 변경이 의심스러운 함수를 찾을 수 있는 자동화 도구를 제시한다. 또한 해당 도구는 비교에 사용된 정보들을 DB에 저장, 추후에 사용할 수 있어 분석 시간 오버헤드를 줄일 수 있다.
클라이언트/서버 환경에서 컴퓨터의 성능을 측정하는 척도로써 주어진 작업에 대한 응답시간과 단위 시간 내의 얼마나 많은 작업들을 수행 완료할 수 있는가를 나타내는 처리율이 컴퓨터의 성능을 판단하는 지표로 사용되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 서버에서 제한된 버퍼의 이용을 극대화하기 위해 상대적으로 작은 시간 간격으로 나누어 하나의 미디어 스트림을 버퍼에 할당/회수하는 윈도우 기반 버퍼 관리 기법을 제안하였다. 또한, 한번 사용된 데이터 블록에 대해 재 참조 시간을 계산하고 후속 스트림이 재사용할 수 있게 하여 멀티미디어 서버의 입출력 횟수를 줄일 수 있는 버퍼 교체 기법을 제안하였다.
본 연구에서는 지금까지의 GUI 중심의 웹 어플리케이션을 VUI 중심의 웹 어플리케이션으로 구현하기 위한 음성 인식 항공 정보 시스템을 설계 구현하였다 기존의 ASP(Active Server Page)로써 구현한 윈도우 서버 기반에서 운용되는 시스템에 관한 Web 관련 ASR(Automatic Speech Recognition) 연구가 최근 상당한 연구가 이루어지고 있지만 ASP의 웹과의 제한성으로 인해 시스템의 속도면, 이식성 등에서 제약을 가져왔다. 이와 같은 제약성을 해결하기 위해 본 연구에서는 음성 정보 및 동적 VoiceXML을 구현하는 자바 빈즈(JAVA Beans) 컴포넌트 구조에 대해서 연구해 보았다. 또한 본 연구에서는 Remote An(Abstract Windows Toolkit)기술을 이용하여 GUI 및 VUI에서의 음성 및 그래픽 정보를 동시에 전달 가능하게 하는 Voice 웹 브라우징에 대해서 연구하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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