이 연구의 목적은 소프트웨어 개발자의 취업과 채용 간에 발생하는 미스매칭의 해법을 탐색하는 것이다. 이 매칭서비스에 대한 효율적인 해법은 관련 학계와 IT 산업에서 글로벌 경쟁력을 확보하는 것이 필수적이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 미스매칭의 현황과 문제점을 분석하였으며, 대학, 기업, 정부가 서로 영향을 주고받으면서 문제를 개선해가는 삼중나선(트리플헬릭스) 구조모델을 제안하였다. 특히 글로벌 경쟁력 강화 차원의 추가 개선 방안을 도출하기 위해서 2차 설문조사와 면담조사를 수행하였으며, 글로벌 경쟁력의 핵심은 선진국과의 개발자 역량 격차를 줄이는데 있으므로, 역량 격차의 변화를 조사하고, 격차를 줄이는 방안을 조사하였다. 그리고 역량 격차를 해소하는 전략으로는 초 중급인력을 단기간에 고급인력으로 양성하는 정책을 개발하기 위해서 대학에서 양성되는 초 중급 인력이 기업에서 필요로 하는 고급 인력으로 양성되는 중간 교육기관을 활성화하는 방안을 효과적인 전략으로 제시하였다.
실시간 재난위험도 예측 모델인 SIND 모델의 정확도 확인 및 검증을 위해 다양한 형상유사도 개념을 적용하였다. 기하학적 방법론 중에서 가장 널리 이용되는 CRITIC 기법은 침수예상도와 같은 복잡한 지형 형상에 적용하기에는 분명한 한계점을 보여서 본 연구에서는 복잡한 전파특성의 형상을 평가할 수 있는 RCCI와 TF 등과 같은 형상인자를 추가하여 수정된 CRITIC 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제안된 형상유사도 평가 방법을 폭풍해일의 침수예상도에 적용하여 검토한 결과, 면 객체 쌍들을 수동으로 정 매칭쌍과 오 매칭쌍으로 구분하였으며, 각 형상 인자들, 위치기준, 면적기준, 형상 기준의 가중치들을 변화시켜가며 각 매칭쌍의 형상유사도를 산정하였다. 본 연구에서 제안된 방법론과 산정된 가중치를 참고자료인 침수예상도의 지도 객체와 목표자료인 SIND 모델결과의 객체에 적용한 결과, 정 매칭쌍은 약 90%가 형상유사도 0.5 이상의 값을 가졌고, 오 매칭쌍은 약 70%가 0.5 미만으로 나타났다. 향후 다수의 객체가 하나의 객체와 대응되는 점을 보완 조정한다면 정 매칭쌍의 형상유사도는 전체적으로 증가하고 오 매칭쌍의 형상유사도는 감소할 것이라 판단된다.
본 논문에서는 비동기 순차 머신의 교정 제어 문제를 다룬다. 교정 제어는 머신의 동작을 주어진 모델의 동작과 일치시키도록 하는 모델 매칭을 실현하는 제어를 말한다. 본 논문의 주요 목적은 비동기 순차 머신이 추종해야 하는 모델의 형태가 비결정적일 때, 즉 여러 개의 결정적 모델의 합으로 주어질 때 교정 제어기를 설계하는 일이다. 본 논문에서는 이전 논문에서 정의된 비결정 모델의 표현 방법 및 비결정 모델에 대한 모델 매칭 문제 정의를 요약한다. 도달가능성 행렬을 이용하여 교정 제어기가 존재할 필요충분조건을 제시하고 제어기가 존재할 경우 그 설계 과정을 기술한다. 또 예제를 통해서 제어기 설계의 적용 가능성을 검증한다.
크레인 시스템은 항만 터미널 등의 산업현장에서 무거운 물체를 이송하는데 사용되는 장비로서 그 정확성과 신속성을 동시에 만족시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 적응제어기의 일종인 모델매칭 기법을 이용하여 복잡한 3 자유도 비선형 크레인의 제어 시스템에 대한 연구를 제안한다. 피드백 선형화(feedback linearization)를 통해 비선형 크레인 모델을 선형화한 후 PD 제어기를 적용하여 선형 공칭 모텔을 구한다. 이 모델은 시스템 섭동을 갖는 실시간 시스템 모델과 함께, 리아푸노브(Lyapunov) 이론을 적용하여 실시간 섭동에 의해 발생되는 제어오차를 감소하기 위한 보조 제어규칙의 산출에 이용된다. 또한 리아푸노브 안정성이론을 적용하여 구성한 크레인 제어시스템의 안정성 해석을 실시한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 타당성을 검증하며 기존의 제어방식과 비교 분석하여 그 우수성을 입증한다.
SGM (Semi Global Matching)은 입체영상 간 모든점의 매칭점을 찾기 때문에 고해상도 위성영상으로부터 고밀도 수치표면모델 제작이 가능하다. 그러나 물과 그림자, 폐색 지역이 포함되면 그 주변지점에도 오매칭의 영향을 준다. 특히 우리나라 아파트 구조물과 같이 시차가 크고 길쭉한 형태의 건물에서는 50cm급 고해상도 위성영상에 SGM 방법을 적용하더라도 건물의 3차원 복원은 어렵다. 따라서 본 연구는 1m급 해상도의 IKONOS-2 입체 위성 영상으로부터 분류영상과 에지영상을 이용한 SGM 기법을 제안, 적용하여 수치표면모델을 제작하고 일반 SGM 방법, ERDAS 소프트웨어의 고밀도 ABM (Area Based Matching) 매칭으로 제작한 수치표면모델과 비교하였다. 실험 대상지역에는 제안방법의 아파트 수치표면모델 결과가 가장 우수하였다. 결과적으로, 해상도가 1m 임에도 불구하고 제안방법을 이용하여 건물 수치표면모델의 윤곽선을 기존 방법에 비해 더욱 더 선명하게 표현할 수 있었다.
본 논문은 항공사진과 위성영상의 서로 다른 해상도를 지닌 이종센서 영상들에 대한 효율적인 특이점 자동 매칭 기법에 대한 알고리즘에 관한 연구이다. 본 연구의 자동 매칭 알고리즘은 매칭 정확도 및 속도를 향상시키기 위해 다양한 영상 처리 방법을 적용하였다. 특이점을 추출하기 위하여 전처리 과정, 필터링, 세선화, 특이점 추출 방법을 사용하였으며, 특이점에 대한 키서술자(Key-descriptor)를 비교하여 매칭의 정확도를 향상시켰다. 특히 본 연구에서 제안된 이종센서간의 정확도 높은 자동 영상 매칭을 위해 센서마다 지닌 기하학적 및 방사학적인 영상의 특징을 활용하였다. 아울러 매칭 속도를 높이기 위해 센서 모델을 이용하여 탐색 영역을 최소화 하고 매칭이 잘못된 특이점을 제거할 수 있는 방법을 제시하고 있다.
cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 온라인 커뮤니티를 통해 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성할 수 있도록 만들어진 시스템이다. 신규 질문이 인입되면, 기존에 축적된 cQA 저장소에서 해당 질문과 가장 유사한 질문을 검색하고, 그 질문에 대한 답변을 신규 질문에 대한 답변으로 대체할 수 있다. 하지만, 키워드 매칭을 사용하는 전통적인 검색 방식으로는 문장에 내재된 의미들을 이용할 수 없다는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 의미적으로 동일한 문장들로 학습이 되어야 하지만, 이러한 데이터를 대량으로 확보하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 질문이 제목과 내용으로 분리되어 있는 대량의 cQA 셋에서, 질문 제목과 내용을 의미 벡터 공간으로 사상하고 두 벡터의 상대적 거리가 가깝게 되도록 학습함으로써 의사(pseudo) 유사 의미의 성질을 내재화 하였다. 또한, 질문 제목과 내용의 의미 벡터 표현(representation)을 위하여, semi-training word embedding과 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 기법을 제안하였다. 유사 질문 검색 실험 결과, 제안 모델을 이용한 검색이 키워드 매칭 기반 검색보다 좋은 성능을 보였다.
미리 저장된 객체의 3차원 특징점(Feature point) 좌표와 카메라 영상의 2차원 특징점 좌표를 매칭(Matching)하여 객체를 추적하는 방식의 경우, 카메라의 시점이 변할 때 특징점에서 발생되는 원근 효과(Perspective effect)가 반영되지 못하여 특징점 매칭 오류가 발생한다. 따라서 특징점에서 발생하는 원근 효과를 반영하여 정확한 카메라 포즈를 추정하기 위해 이전 프레임(Frame)의 카메라 포즈(Camera Pose)에 맞추어 텍스쳐가 포함 된 3차원 객체의 모델을 렌더링 하여 원근 효과를 적용한 후, 현재 카메라 영상과 특징점 매칭하여 프레임 사이의 카메라 움직임을 구하여 객체를 추적한다. 더 나아가 본 논문에서는 특징점 매칭에서 발생하는 작은 오류들로 인한 미세한 카메라 움직임은 2단계의 임계치(Threshold)를 적용하여 떨림 현상으로 간주하여 떨림 현상이 제거된 객체 추적을 수행한다. 매 프레임마다 카메라 포즈에 맞춘 추적 객체를 렌더링 하기 때문에 떨림 현상으로 간주되어 제거된 카메라 움직임은 누적되지 않고, 추적 오류도 발생시키지 않는다.
패턴은 소프트웨어 개발에서 얻은 경험을 구조화한 것으로 문제해결에 이용되는 반면, 문제틀은 소프트웨어 문제를 분석하는 방법이다. 문제틀은 해법이라기 보다는 문제 도메인에 중점을 두고 있기 때문에 문제를 이해하는데 유용하다. 문제틀과 소프트웨어 아키텍처를 연결하는 기존 연구들은 주어진 문제를 이해하는데 치중하여 문제틀을 이용할 뿐 문제틀과 품질속성 모두를 고려하면서 아키텍처 패턴을 도출하고 있지 않다. 본 논문에서는 문제틀과 아키텍처 패턴의 매칭을 통한 소프트웨어 패턴 기반 아키텍처 설계 방법을 제안한다. 먼저, 문제틀 방법에 따라 문제 모델을 개발한 후 기능 및 품질속성 관점에서 문제 모델을 아키텍처 패턴 후보와 매칭한다. 논문은 기능 매칭을 위해서는 문제틀 다이어그램을 이용한 아키텍처 패턴의 문제 모델을, 품질속성을 고려하기 위해서는 새로운 분석 템플릿을 사용하여 아키텍처를 설계하는 방법을 제안한다. 또한, 사례연구를 통해 제안한 방법이 올바른 아키텍처 패턴을 결정하는 체계적인 프로세스이며 잘 정제된 소프트웨어 아키텍처 설계를 위한 기초가 됨을 보인다.
모델을 이용한 물체인식을 모델영상들과 입력영상 간의 그래프 매칭과정으로 정의하였다. 본 논문에서는 그래프 매칭 문제를 최적화문제로 모델링하였고 최적화 문제해결을 위하여 유전자 알고리즘을 제안하였다. 이를 위하여 적합성함수, 자료구조, 유전연산자들이 개발되었다. 제안된 유전자 알고리즘이 이차원 영상에서 부분적으로 겹쳐진 물제들을 인식하기 위한 모델영상과 입력영상 간의 특징 점들을 일치시킴을 시뮬레이션을 통하여 보였다. 제안된 방법의 성능을 신경회로망을 이용한 방법과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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