대규모의 데이터가 생산되고 저장되는 정보화 시대에서 현재와 과거의 데이터를 바탕으로 미래를 추측하고 방향성을 알아갈 수 있는 빅데이터의 중요성이 강조되고 있다. 정형화 되지 못한 대규모 데이터를 빅데이터 분석 도구인 R과 웹크롤링을 통해 분석하고 그 통계를 기초로 데이터의 정형화와 정보 분석을 하도록 한다. 본 논문에서는 R과 웹크롤링을 이용하여 최근 이슈가 되고 있는 벤처창업을 주 키워드로 하여 뉴스 및 SNS에서 나타나는 벤처창업 관련 빅데이터를 분석한다. 뉴스기사와 페이스북, 트위터에서 벤처창업 관련 데이터를 수집하고 수집된 데이터에서 키워드를 분류하여 효율적인 벤처창업의 방법과 종류, 방향성에 대해 예측한다. 과거의 벤처창업 실패요인을 분석하고 현재의 문제점을 찾아 데이터 분석을 통해 벤처창업의 흐름과 방향성을 제시하여 창업자들이 겪을 수 있는 어려움을 사전에 예측하고 파악함으로써 실질적인 벤처창업에 크게 이바지할 것으로 보여 진다.
에지는 영상의 특징을 분석함에 있어서 중요한 정보를 포함하고 있다. 에지 검출은 컴퓨터비전과 영상처리 등의 분야에서 많이 활용하고 있으며, 초기에 사용된 방법들 가운데서 sobel, prewitt, roberts method 등이 대표적이다. 이러한 기존의 방법은 밝기의 기울기가 큰 변화지점은 쉽게 검출하지만, 선택적인 방향성 에지 검출이 미흡하다. 본 논문에서는 이러한 기존의 에지 검출 방식의 단점을 보완하기 위해 방향성을 고려한 적응 에지 검출 방법을 제안하여, 시험 영상의 에지 성분을 검출하였으며, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 확인하였다.
이 연구의 목적은 경제사회문화의 발전 양상에 따라 민간경호경비업의 성장을 도모할 수 있도록 플랫폼 비즈니스 모델을 현장에 적용하여 사업화 할 때 그 방향성을 규명하고자 하였다. 이 연구의 방법을 통하여 제시할 수 있는 민간경호경비업 발전을 위한 플랫폼 비즈니스 적용의 방향성은 다음과 같다. 첫째, 공공성의 확보이다. 정부 및 민간의 정보수집 및 전달 능력을 통합할 수 있어야 할 것이다. 둘째, 자율성의 확보이다. 민간의 안전관리와 치안에 관한 정보를 재생산하고 이를 활용하는데 있어서 누구에게나 타인의 정보를 오남용하지 않는 제한범위 내에서의 자율성이 보장되어야 한다. 셋째, 접근성의 확보이다. 과거의 안전관리는 국가의 군, 경 등의 치안 권력에 의해 통제 되어 왔으나 이를 민간의 산업 활성화를 위하여 공급자와 수요자간 접근성이 편리하도록 만들어져야 한다. 넷째, 수익성의 확보이다. 결과적으로는 민간경호경비 서비스를 공급하는 자와 소비하는 자가 모두 원하는 가치를 획득하여 경제적인 이익을 나누어 가질 수 있어야 한다.
무선 센서네트워크를 위해 제안된 기존의 라우팅 알고리즘들은 무선 센서네트워크의 특성을 완벽히 수용하지 못하고 있다. 특히, 위치정보를 이용하면 에너지 소비와 전역 id 문제의 해결 등에서 많은 이득을 얻을 수 있음에도 불구하고, 이를 적극적으로 이용하는 알고리즘은 드물다. 위치정보를 이용하는 대표적인 알고리즘인 GEAR 같은 경우, 그 용도가 질의메시지 전파에 한정되어 있을 뿐만 아니라 고정된 네트워크 환경을 가정하고 있으므로 무선 센서네트워크의 특성을 제대로 반영하지 못한다. 본 논문에서 제안하는 라우팅 알고리즘은 각 노드의 위치정보와 싱크 노드의 위치정보를 기반으로 하여 전송되는 데이터의 방향성을 정의한다. 그리고 각 노드는 이 방향성을 기준으로 경로를 설정하고 신호를 보낸다. 위치정보를 이용하여 데이터 중심석 라우팅을 하므로 각 노드를 식별하기 위한 전역 식별자가 필요 없고, 방향성을 정의하여 그에 따라 신호를 전송하므로 무분별한 에너지 소비를 막을 수 있다.
대부분의 디지털 촬영 장치는 비용 및 속도 상의 이점을 위해 Color Filter Array(CFA)를 포함하고 있는 단일 이미지 센서를 사용한다. 따라서 완전한 컬러 영상으로 복원하기 위하여 다양한 컬러 보간 방법이 개발되고 있다. 본 논문은 이러한 컬러 보간 방법 중, 방향성 필터를 이용하여 수직, 수평, 대각선 방향의 에지를 고려한 컬러 보간 방법에 관한 것이다. 하드웨어 구현을 위해 하드웨어 자원의 효율성을 고려하였다. Kodak 테스트 영상 24장으로 실험하여 기존 방법과 비교함으로써 제안한 방법의 성능을 확인하였다. Verilog HDL로 구현하였으며, Virtex4 FPGA 보드와 CMOS 이미지 센서를 이용하여 검증하였다.
사회적 요구와 고객니즈의 변화에 따라 미래사회는 융합사회라는 새로운 패러다임으로 나아가고 있다. 본고는 융합사회를 실현하는 New ICT 서비스의 전개 현황을 설명하고, 미래 진화방향에 대해 전망해보았다. ICT 기술의 진화방향은 지능화, 이동성 증대, 내재화로, 현재 이러한 진화방향에 따라 3D 영상서비스, 스마트TV, FRC, SNS, m-VoIP, Mobile OS, 임베디드 S/W 상의 New ICT 서비스사 보편화되어 가고있다. 한편, 미래의 ICT 서비스는 융합화, Smart화, Mobile화라는 방향성을 가지고 진화할 것으로 전망된다.
본 논문은 이미지코드의 전처리 단계에서 노이즈 제거시 방향성을 다르게 하였을 때 그 노이즈 제거율을 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 이미지코드에서 전처리단계는 코드를 인식을 결정하는 중요한 단계로서 원할한 서비스와 인식률을 높이기 위해서는 그 성능을 높일 필요가 있다. 기존에 제시되었던 단방향성을 가지는 노이제 제거 방식에서는 주변영역과 연결된 부분을 노이즈로 인식한다는데 있어서는 동일하지만 방향성을 가진 특성상 노이즈를 제거할 수 없는 부분이 있다는데서 착안되었다. 제시된 나선형 및 양방형 성 마스킹 방식을 가지고 노이즈 제거시 단방향으로는 제거할 수 없었던 부분의 제거율을 상당히 높일 수 있었고, 전처리 단계에서의 인식률도 높일 수 있게 되었다. 실험을 통해 제거된 노이즈의 픽셀을 단방향성, 나선형, 양방향성, 방식을 각각 비교 평가하였다. 단방향성 노이즈 제거방식에서는 노이즈 마스크가 방향성을 가지기 때문에 노이즈를 제거할 수 없는 부분이 있지만, 제안된 양방향성, 나선형 노이즈 마스크를 사용하면 단방향성보다 향상된 노이즈 제거율을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 원형배열 안테나의 위상차와 위상차 배열 패턴을 비교하여 전파 신호원의 방향을 찾는 방법을 연구하였다. 위상비교 방향탐지 방식에서는 안테나 기준선 길이가 입사신호의 0.5파장보다 길면 같은 위상차에서 두 개 이상의 방위가 계산되는 방위각 모호성이 발생한다. 본 논문에서는 0-360도 방위각에서 전파 신호가 입사될 때 5개 안테나에서 검출된 위상차 패턴을 융합하여 방위각 모호성을 제거한다. 개발된 모호성 제거 기법은 안테나가 5개인 균일원형배열 구조에서 안테나 기준선이 입사신호의 1.236파장 이하이면 방위각 모호성 없이 방향탐지를 정확하게 수행하였다. 본 알고리즘은 조난구조와 전자정보시스템의 방향탐지 장치 설계에 잘 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.991-998
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2009
본 논문은 주가지수선물거래 등에서 유용한 역할을 하는 시계열 데이터의 방향성 예측 문제를 다룬다. 여기서 시계열의 방향성 예측이란 시계열 값의 상승 혹은 하락을 예측하는 문제를 뜻한다. 방향성 예측을 위해 본 연구에서는 시계열 요소분해모형과 자기회귀 누적 이동평균 과정 모형을 고려한다. 특히 방향성 예측의 주된 통계량으로서 모형 외 편차와 모형 내 편차를 고려하며 모형 내 편차가 좀 더 유용함을 보인다.
이 논문은 그래픽스 API인 OpenGL에서 제공하는 기존의 빌보드 기법을 좀 더 사실적으로 표현하기 위한 방법에 대해서 고찰한다. 빌보드 기법은 다각형에 텍스처 이미지를 매핑하여 이 다각형이 항상 시점을 바라보도록 표시하여 어느 정도의 사실성을 유지하는 3차원 영상을 빠르게 생성한다. 그러나, 기존의 빌보드 기법은 물체의 위치에 관계없이 항상 동일한 이미지를 사용하여 사실성이 떨어지는 단점이 있다. 이 논문에서는 기존의 빌보드 기법과 관측 방향에 따라 다른 이미지를 생성하는 뷰 모핑 기법을 조합하여 관측 방향에 따라 물체가 변화하여 보다 사실적인 3차원 영상을 생성하는 빌보드 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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