FTV (Free Viewpoint TV, 자유시점 TV)는 사용자들이 원하는 시점을 자유자재로 결정할 수 있는 차세대 TV이다. 또한 영상 획득 시 카메라가 위치하지 않은 새로운 시점을 만들 수 있다. 따라서 FTV는 개인, 산업, 사회, 의학. 사회 분야의 유망한 응용이 될 수 있다. Ray-space에 의한 데이터 표현은 FTV를 위한 데이터 포맷의 한 후보가 될 수 있으며, 실시간으로 임의시점의 영상을 구성하는 데에 있어서 우수한 장점을 가지고 있다. Ray-space에서 사용하는 기법은 컴퓨터 그래픽스가 아니라 순수한 신호 처리 방식이다. 스케일러블 구조, 계층적 구조가 Ray-space로 표현 가능하므로, Ray-space는 비디오 처리의 새로운 플랫폼을 구성할 수 있고 비디오의 개념을 확장할 수 있다. 본 논문에서는 Ray-space 데이터를 이용하여 임의 시점 영상을 생성하기 위해 기존의 보간(interpolation) 기법을 보완한 새로운 기법을 제안함으로써, 보다 자연스러운 영상을 얻고자 하는데 목적이 있다.
우리나라는 2007년부터 국토교통부 주도하에 관측소별 수문자료 품질관리시스템을 구축하여 강수량, 수위 수문자료를 축척 및 유관기관에 제공하고 있다. 또한 관측소 장비의 오작동 및 주변환경의 영향으로 수문자료에서 이상치 자료가 발견되는 것에 대해서도 자동 및 수동 품질관리 기법을 활용하여 보정하고 있다. 수문자료에 대한 신뢰도와 일관성을 확보하기 위해 이상치 점검 기법에 대한 지속적인 보완 및 개선이 필요하다. 본 연구에서는 기 구축된 수문자료 품질관리시스템에서 이상치 점검에 대한 추가 기법을 조사 및 현 시스템에 적용하여 품질관리의 신뢰도를 향상시키고자 한다. 이를 통해 각 수문자료 관측소에 맞는 품질관리시스템을 지원함으로써 수문자료의 손실을 최소화하고 신뢰도를 향상시키는데 기여할 것으로 기대된다.
국지강수로 발생하는 홍수사상을 예측하기 위해서 국내외적으로 레이더 강수량을 활용하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 레이더 강수량을 이용하는 주된 목적은 레이더 강수량이 제공하는 강수량의 공간 분포를 최대한 활용하여 단기홍수를 효과적으로 예측하자는데 있다. 레이더 강수량이 강수의 시공간적 특성을 잘 묘사할 수 있는 반면에 강우량에 대한 신뢰성은 의문에 여지가 있다. 이를 위해 다양한 방법을 통해 강우량을 보정하고자 하는 연구가 진행되고 있으나 시공간적 정보를 손실시키지 않고 동시에 강우량의 편차를 보정하는 기술의 발전은 그다지 만족스럽지 않다. 일반적으로 사용되는 지상강수와 지상강수지점의 해당하는 레이더 강수량의 비율을 일괄적으로 모든 격자에 적용하는 GR 공식이 주로 이용되고 있다. 이런 경우 레이더 자료의 공간적 정보의 손실되는 단점이 있다. 이러한 점을 보완하기 위해서 조건부합성 방법이라는 기법을 이용하여 레이더강수의 공간적 특성을 그대로 유지하면서 지점강수량 수준의 분산을 회복하도록 모형을 구성하여 이용하고 있다. 조건부합성 방법에서는 일반적으로 크리깅 방법을 통해 레이더강수와 지점강수량을 공간 분포시켜 사용하게 되는데 이런 경우 Variogram을 추정하는 데 있어서 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 보완하고자 지점강수량 및 레이더강수량에 대해서 공간분포를 실시할 수 있는 Harmonic Spline기법, Nearest Neighbor기법 등 다양한 Interpolation 기법을 활용한 새로운 조건부합성 기법을 개발하였다. 이를 국내 레이더 강수자료에 적용하여 모형에 대한 신뢰성 및 적합성을 평가하였다.
정확한 전력수요 예측은 스마트 그리드의 효율적인 운영에 있어 매우 중요하다. 최근 IT 기술이 획기적으로 발전되면서, 인공지능 기법을 이용한 빅 데이터 처리를 기반으로 정확한 전력수요를 예측하는 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 예측 모델은 주로 외부 요인과 과거 전력수요를 독립 변수로 사용한다. 하지만, 다양한 내부적 또는 외부적 원인으로 전력수요 데이터의 결측치가 발생하게 되면 정확한 예측 모델을 구성하기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 랜덤 포레스트 기반의 결측치 데이터 보완 기법을 제안하고, 보완된 데이터를 기반으로 한 다층 퍼셉트론 기반의 전력수요 예측 모델을 구성한다. 다양한 실험을 통해 제안된 기법의 예측 성능을 입증한다.
본 연구에서는 정보은닉을 위한 스테가노그라피에 대한 연구로서 은닉기법에서 비트 플레인 추출방법을 통하여 쉽게 나타나지는 문제점을 보완하였다. 즉, Cover 이미지에 Logo 이미지를 은닉함에 있어 비트 플레인 분산방식 후 Pack 형식을 이용한 코드 빈도 조사와 연속값 조사 등을 통해 압축하여 용량을 줄인 후, Embedding하며 그때 seed 값을 주어 암호화를 높임으로써 쉽게 추출당하지 않을 수 있도록 하였다. 비트 플레인 추출방법은 (0-7)비트 중 어느 한 해당하는 비트에 값을 넣기 때문에 특정 비트에서 값이 보여 지는 문제점이 발생하기 하므로 이를 보완하기 위해 Premutaion 후 흩어져 있는 로고 이미지를 한쪽으로 쉬프트 시키는 Permutation 보완작업과 비트 플레인 분산삽입 방식, 팩 형식의 압축 프로그램 등을 적용하였다.
본 논문은 교통사업들의 투자우선순위 결정시 적용 가능한 방법을 제시한다. 지금의 평가방법을 부정하는 새로운 방법이라기보다는 기존의 평가방법을 보완하는 기법이다. 특히 특성이 다른 교통사업들간의 평가시 이들 특성들이 평가과정에 감안되지 않을 경우는 평가결과의 대외 설득력이 부족하게 된다. 이를 극복하기 위해 지금까지 각종 정량적 정성적 방법을 동원하였지만 그 범위와 방법에 한계가 존재하였다. 이를 보완하는 대안으로서 본 논문에서는 기존 평가과정에서 고려되기 어려운 사업의 여러 특성들을 전문가들의 경험과 판단을 통해 최대한 반영하는 방법을 제시한다. 이 기법의 기본 이론은 집단의사결정이론(group decision theory)이며, 여기에 퍼지이론이 접목된 퍼지집단 결정이론(fuzzy group decision theory)을 적용하였다. 이 이론은 개인의 대안별 선호(우선순위)로부터 집단의 선호관계(우선순위)를 도출할 수 있다. 또한 도출된 투자우선순위결과에 대한 집단의 동의수준(만족도)을 추정할 수 있다. 이러한 정보는 최종 정책결정자의 중요한 판단자료로서 사용되어 질 수 있다. 그 동안 교통사업의 투자우선순위결정과정의 객관성의 부족으로 사업간 우선순위결과에 대한 신뢰가 그리 높지 않았다. 본 논문에서 제시한 방법은 기존의 투자우선순위의 평가방법을 보완하여 대외적인 신뢰성을 제고할 수 있을 것으로 판단된다.
급속도로 증가하고 있는 개인 단말 사용자와 네트워크의 광역화로 악성코드의 일종인 바이러스의 출현으로 그 해당 피해가 급증하고 있다. 이러한 현실에서 이전의 시그너쳐 기반 스캐닝 기법은 알려지지 않은 바이러스 및 신종 바이러스를 신속히 탐지할 수 없으므로 탐지성능이 급감하고 있다. 따라서 이전의 시그너쳐 기반의 스캐닝 기법의 단점을 보완하면서 새로운 기법의 바이러스를 탐지하기 위한 기법으로 제안된 휴리스틱 스캐닝 기법 및 행위 제한 기법에 대해 기술하겠다.
정보SYSTEM을 구축함에 있어서 많은 시간과 노력이 필요하다. 이에 반해 기대되는 효과는 예측하기 힘들거나 명확하지 않은 경우가 많다. S/W개발자의 약점이 개발에는 능하나 업무자체에는 둔감한 것이다. 이를 보완하기 위한 방법으로 업무를 진행하는 사람이 주가 되어 진행하는 개발방법론으로 CIM기법이 대두되었다. 이 기법을 이용하여 통합 정보SYSTEM을 구축하고 효과분석을 실시하였다.
본 논문은 위치기반 서비스에서 사용자의 개인 정보 노출을 방지하기 위해 사용되었던 주요 기법들을 정리하고 이 중 가장 일반적으로 사용되는 Mix-zone 기법의 한계를 분석하였다. 제안 기법은 더미를 사용하여 Mix-zone 기법의 한계를 보완하였으며 동시에 더미 사용시 발생할 수 있는 더미 노출 문제를 해결하였다. 또한 주요 도심지를 대상으로 한 실험을 통해 해당 기법을 검증함으로써 제안 기법이 실제 환경에서 적용 가능함을 보였다.
영상 검색 기법 중 기존의 색상 정보만을 이용한 기법에는 많은 한계가 존재하기 때문에 현재의 검색 기법 혹은 상용 검색 프로그램들은 두가지 이상의 검색 기법을 동시에 이용한다. 본 논문에서는 이진 영상을 이용하여 형태 정보를 추출하고 색상 정보와의 결합을 이용한 검색 기법을 제안한다. 이진화된 영상만으로도 상당수의 형태 정보를 포함하고 있기 때문에 최소한의 계산을 이용하여 영상의 개략적인 형태를 파악할 수 있는 방법을 제안한다. 아울러, 이진화된 형태 정보로 자칫 놓칠 수 있는 형태 정보를 보완하기 위하여 영상 내의 객체의 위치 정보를 이용하기 위해 부분영상으로 영상을 분할하여 좀 더 효율적인 검색을 가능하게 하는 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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