본 연구는 공공도서관 모바일 웹의 접근성 현황을 파악하고 이에 대한 개선방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 모바일 앱과 웹 지침에 따라 접근성 체크리스트를 도출하고, 자동평가와 수동평가를 통해 접근성 현황을 조사하였다. 연구결과, 대체텍스트는 검색결과 도서 이미지 안내, 메인메뉴, 텍스트 대신 이미지 제공에서 가장 많이 미준수 현황을 보였으며, 초점은 검색 및 검색결과에서, 운영체제 접근성은 검색어 입력창 레이블 및 아이디, 패스워드 입력창에서, 색에 무관한 인식은 좌석현황 및 도서관일정, 명도대비는 메인메뉴 및 서지사항에서, 컨트롤 간 충분한 간격은 자료검색 필드 간 간격 및 메인검색창에서 미준수 현황이 주로 나타났다. 이와 함께 연구결과로 모바일 도서관 주요 서비스별로 정리하여, 향후 도서관 모바일 웹 서비스 구축에 활용하고자 하였다.
초분광 영상 데이터는 픽셀마다 수백 개의 스펙트럼 밴드에 대한 정보가 주어지는 고차원 데이터로, 농업, 식품처리, 광물학, 물리학, 환경학, 지리학 등 광범위한 분야에 활용되고 있다. 그 중 하나는 토지 피복의 분류 문제인데, 이는 자연 재해 예방, 자연 자원 감시, 환경에 대한 정보 수집에 있어서 중요한 문제이다. 하지만 차원의 저주, 시공간적 변동성, 레이블된 데이터의 부족 때문에 토지 피복의 정확한 분류에는 어려움이 따른다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 컨볼루션 신경망에 기반한 새로운 심층 학습 구조를 제안한다. 제안된 구조는 원하는 지점 주변 픽셀의 정보를 컨볼루션 신경망을 통해 처리하고, 그 지점의 스펙트럼 정보를 강조하기 위해 컨볼루션 층의 출력과 스펙트럼 정보를 함께 소프트맥스 분류기의 입력으로 사용한다. 이 구조는 추가적인 특징 추출 과정을 필요로 하지 않고, 그래픽 처리 장치 등을 이용한 병렬화가 간편하다는 점에서 기존 방법들보다 유리하다. 실험 결과, 제안된 구조는 기존에 가장 좋은 성능을 보인 분류기와 비슷하거나 더 좋은 분류 정확도를 보여 좋은 일반화 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
레이블 교환 망의 경로 설정을 위해 제안된 칼라 스레드 알고리즘을 패킷 교환 망에 적용하기 위하여 알고리즘 보완이 필요하다. 칼라 스레드 알고리즘은 스레드의 동작을 extend, rewind, stall, withdraw, merge로, 상태를 null, colored, transparent의 3종류로 정의하였지만 여기에 merged상태를 추가하였다. 또 루프 경로를 도출하기 위하여 스레드가 일단 중복이 되면 다시 새로운 칼라를 생성하여 unknown 홉 카운트를 갖는 스레드로 재차 확장하는 방식인데, 이를 수정하여, 업스트림 방향의 rewind 동작을 소스 노드에 의하여 다운스트림 방향으로 작동하도록 하였다. 스레드가 중복으로 접수되면 merge 동작에서 홉 카운트가 오름차 순이면 스레드의 병합을 시행하고, 그렇지 않는 경우에는 우선 스레드의 칼라가 투명해지거나 제거될 때까지 나중의 스레드를 stalling 시키도록 함으로써, unknown 홉 카운트를 갖는 새로운 칼라의 스레드 생성을 제거하였다.
지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System, ITS)은 첨단기술을 사용하여 도로의 상황을 판단하고 적절한 처리를 수행하므로 이상적인 차량의 흐름을 유도하는 시스템이다. 교통상황에 대한 정보는 다양한 지점에서 측정되고 관리되어야 하므로 주로 컴퓨터를 이용한 영상이 사용된다. 컴퓨터를 이용한 영상처리는 실시간으로 다양한 교통 파라미터를 수집하기 용이한 방법이고, 기술들도 점점 발전하고 있다. 지능형 교통 시스템의 교통 파라미터 중 차량 검출은 기본적으로 매우 중요한 기술이다. 이를 위해 영상의 배경 차를 이용한 검출방법, 에지를 이용한 윤곽선 추출 방법 등의 기술들이 사용되고 있으나 검출률의 정확도에 문제점이 제기되고 있다. 본 논문에서는 레이블링에 의한 차량검출과 감지선을 이용한 영상처리 방법으로 차량을 검출하였다. 제안된 방법의 정확도를 확인하기 위해 국도와 고속도로 등 두 곳의 장소에서 20개의 수직, 수평 방향 영상을 수집하여 차량 계수를 측정하였다. 그 결과 수직 방향 92%, 수평 방향 91.3%의 검출률을 얻었다.
최근 몇 년간 인터넷 사용 환경이 주로 유선 접속에서 점차 무선으로 접속하는 경우가 증가하고 있으며 또한 실시간 응용 데이터의 사용이 늘어나고 있다. 이에 따라 사용자의 이동성을 제공하고 동시에 QoS를 제공하기 위한 무선 네트워크의 연구 및 개발이 필수적이다. IETF는 이미 이러한 이동성 지원을 위한 차세대 프로토콜인 Mobile IPv6와 QoS를 위한 RSVP를 각각 개발하였으며 이것은 앞으로 유선 네트워크뿐만 아니라 무선 네트워크에도 적용되리라 예상된다. 그러나 이 두 가지 메커니즘의 통합과 효율적 연동은 아직까지 제시되지 않았다. 본 논문에서는 우선 빠른 이동성을 지원할 수 있는 무선 네트워크 모델로 최근 IETF에서 제안하고 있는 Mobile IPv6 기반의 셀룰러 IP를 사용하였으며 셀룰러 IP와 기존 RSVP의 적용에 있어서의 문제점으로 이동 호스트의 잦은 핸드오프로 발생하는 RSVP 시그널링 오버헤드 증가 문제와 네트워크 내에서 동일한 응용 데이터에 대한 자원 예약에 있어서의 문제점을 해결하면서 두 가지 프로토콜의 효율적 연동을 위해 IPv6 헤더의 플로우 레이블 필드(flow label field)를 이용하는 개선된 RSVP 메커니즘을 제안하였다.
본 논문은 자연언어 문장을 지식베이스의 지식 골격에 맞추어 지식의 형태로 변환하기 위한 과정 중의 하나인 관계추출(Relation Extraction)을 목표로 한다. 특히, 문장 내에 있는 서술어(Predicate)에 집중하여 서술어와 관련성 높은 지식베이스 프로퍼티(Property or Relation)를 찾아내고, 이를 통해 두 개체(Entity)간의 의미를 파악하는 관계추출에 초점을 둔다. 이에 널리 활용되는 원격지도학습(Distant Supervision) 접근 방식에 따라, 지식베이스와 자연언어 텍스트로부터 원격 학습이 가능한 레이블(Labeled) 데이터를 자동으로 마련하여 지식베이스 프로퍼티에 대한 어휘화 작업을 수행한다. 즉, 두 개체 사이의 관계로 표현되는 서술어와, 온톨로지로 정의할 수 있는 프로퍼티와의 연결을 통해, 텍스트로부터 구조적 정보를 생성할 수 있는 기반을 마련하고 최종적으로 지식베이스 확장의 가능성을 열어준다.
VC 통합은 동일한 VC 레이블을 가진 VC들에서 각 VC의 해당 셀들을 구분하는 기능이 필요하다. 이러한 확인절차(identification process)를 돕는 다양한 접근 방법들이 제안되어 왔지만, 대부분이 추가적인 버퍼링을 필요로 하거나 프로토콜상의 오버헤드나 전송 지연을 가져옴으로써 QoS 규정을 만족시키기에 어려웠다. 이러한 단점을 극복하는 동시에 VC-통합을 지원하는 스케줄러(VCMS)가 제안되었으나 모든 VC들이 통합되거나 유입 트래픽이 매우 작은 경우 snoop하기 위한 비통합 셀들이 부족하게 되는 현상이 발생한다. 이 경우 비어 있는 슬롯들을 채우기 위해 특별한 제어 셀들을 사용하게 되나 제어 셀의 개수가 많아지면 셀 유실률이 높아질 수 있으며 부가적인 패킷 전송지연이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 비어있는 큐를 갖는 VC의 시퀀스들은 건너뛰고 단지 이를 표시하기 위한 SS 셀만을 채워 넣는 Sequence Skipping(SS)을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 SS가 셀 유실률과 평균 패킷 전송지연을 줄일 수 있으며 따라서 VC 통합에 적합한 방안임을 보인다.
QoS기술과 전송기술의 고도화로 실시간 통신과 다양한 응용서비스가 가능하며 요즘 모바일기기의 보급화와 LTE기술의 발전으로 멀티미디어 서비스가 고품질 구현이 가능하다. 이러한 조건을 만족시키기 위해서는 단순히 대역폭 확장과 라우터 증가와 라우팅 테이블의 증가를 고려하여 망의 확장성 문제가 포함되어진다. 트래픽 폭주에 따른 데이터를 분산할 수 있는 환경이 중심이 되어야 된다. 그러기 위해서는 현재 수신지 기반 라우팅 방식을 송신지 기반 (Source routing )의 라우팅 설정이 필요하다. 본 논문에서는 IETF에서 발표한 표준화인 IP스위칭 방식 기반의 레이블 스위칭 프로토콜인 Multi-Protocol Label Switching(MPLS)을 이용하여 기존망의 Best Effect로 멀티미디어 전송에 QoS보장이 힘든 환경을 최적화된 MPLS망을 이용 QoS를 보장하여 멀티캐스트를 전송하도록 한다.
본 논문은 영상 기반 전방 추돌 경고를 위한 전방 차량 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 사전에 취득된 영상에서 차도 영역이 관심 영역으로 지정되고 거리 참조표가 생성된다. 거리 참조표는 실험 차량 위치인 기준 화소에서 관심 영역 상 차량 위치인 임의 화소까지 수평과 수직 실제 거리를 보여주다. 제안된 알고리즘은 관심영역에서 차량들을 검출하고, 검출된 차량들에게 레이블을 지정하고, 거리 참조표를 이용해 그들의 거리 정보를 저장한다. 그리고 나서 제안된 알고리즘은 프레임간 거리 변화를 이용해 접근 거리, 측방 접근 속도, 전방 접근 속도 같은 차량 움직임들을 추정한다. 도로 주행 동영상들을 이용한 전방 차량 움직임 추정 실험에서 제안된 알고리즘은 차량 움직임들에 대해 각각 평균 98.7%, 95.9%, 94.3%를 유효하게 추정하고 있다.
본 문은 고속으로 이송되는 컨베이어 벨트 환경에서 획득된 대용량 소포 영상에서 다양한 관심영역(ROI:Region of Interest)을 고속 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 친 번째 단계에서는 영상을 32${\times}$32 픽셀 크기의 마스크로 나누고 그 중 내부 픽셀의 최대값과 최소값의 차이값이 최저 동적 입계값보다 큰 경우에 1차 후보로 검출한다. 두 번째 단계에서는 1차 후보 마스크를 다시 8${\times}$8크기의 서브마스크로 나누고 적셀 값의 편차(deviation)을 기준으로 최저 임계값보다 큰 마스크만 남김으로서 불필요한 영역을 제거한다. 이러한 전처리 과정을 거쳐 1차원 바코드, 2차원 바코드, 소포의 외형 경계, 레이블 및 문자와 같은 소포의 정보가 기록되어 있는 영역(ROI)을 제외한 나머지 영역을 제거한다. 후처리 과정에서는 위의 ROI 중 2차원 바코드 영역만을 추출하기 위해서 각각의 ROI에 대하여 기준축을 생성한 결과를 이용하여 각각의 영역을 검증하였다. 이와 같은 방법으로 실험한 결과 대용량 소포영상에서 약 200msec 이내에 다양한 ROI를 추출하였으며 100%의 정확도로 2차원 바코드 영역을 지정할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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