GIS는 공간문제에 대한 분석 도구로서 발전해 왔다. 근래에 이르러서는 이러한 공간분석의 기능 뿐 아니라 사회 전반의 문제들과 복합적으로 발생하는 문제들에 대한 해결방법으로 제시되고 있다. 그 해결방법으로 제시된 것이 공간의사결정지원시스템이라고 할 수 있다. 공간의사결정지원시스템은 정책결정자들의 의사결정에 도움을 주기 위한 시스템으로 개발 발전되어 왔다. 따라서 그 정책의 당사자이자 소비자인 주민들의 의견에 대한 반영은 미흡한 부분이 있다. 정보통신기술의 발달과 함께 주민참여의 환경이 조성되고, 전자정부 시대를 맞아 주민참여가 내포하는 의미 또한 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 보다 효과적이고 투명한 공간의사결정을 하기 위하여 공간의사결정지원시스템(SDSS)에 주민참여의 개념을 추가하여 주민의 의견을 반영하는 공간의사결정시스템의 모델을 제시하고자 하였다.
부공간 투영기술(subspace projection)을 이용한 얼굴인식기술의 성능은 이들 기저영상들(basis images)의 특징과 밀접한 관련이 있다. 특히 표정변화와 같은 국부적 왜곡이나 오클루전이 있는 경우의 인식성능은 기저영상들의 특징에 의해 영향을 받게 된다. 부공간 투영기반의 얼굴인식 방법이 오클루전이나 표정변화와 같은 국부적인 왜곡발생에 강인하려면 부분국부적 표현(part-based local representation)의 기저벡터를 갖는 것이 중요하다. 본 연구에서는 국부적 왜곡과 오클루전에 강인한 효과적인 부분국부적 표현방법을 제안한다. 제안한 방법을 LS-ICA(locally salient ICA) 방법이라고 명명하였다. LS-ICA방법은 ICA 구조I의 기저영상을 구하는 과정에서 공간적인 국부성(locality)의 제약조건을 부과함으로써 부분국부적 기저영상(part-based local basis images)을 얻는 방법이다. 결과적으로 공간적으로 현저한 특징만을 포함하는 기저영상을 사용하게 되며, 이는 "Recognition by Parts"의 방법론과 유사하다. LS-ICA방법과 LNMF(Localized Non-negative Matrix Factorization)와 LFA(Local Feature Analysis)와 같은 기존의 부분 표현방법(part-based representation)들에 대해 다양한 얼굴영상 데이타베이스를 사용하여 실험한 결과, LS-ICA방법이 기존의 방법에 비하여 높은 인식성능을 보였으며, 특히 오클루전이나 국부적인 변형이 포함된 얼굴영상에서 뛰어난 인식성능을 보였다.
지문은 가장 효율적인 사용자 인증방법으로 이용되어져 왔다. 또한 컴퓨터의 발달과 더불어 자동지문 인식은 더욱 많이 연구되어졌고, 또한 급속도로 발전하였다. 이런 대부분의 연구들은 지문 인식에서 특징점 추출 및 정합부분에 관한 연구가 주류를 이루고 있다. 그런, 대단위 데이터베이스 검색 향상을 위한 방법의 연구는 아직도 미진한 실정이다. 본 연구는 기존의 지문 데이터베이스에 공간 인덱스를 추가시켜 지문을 효과적으로 추출하는 방법을 제시한다. 이 방법으로, 데이터베이스의 지문을 다차원공간 인덱스에 저장시킨다. 그리고, 지문을 검색을 할 때에는, 다차원공간상에서 미지 지문과 유사한 지문들을 추출하여, 후보지문을 만든다. 그리고, 매칭 작업은 이 후보지문들하고만 매칭 하여도 전체를 한 것과 같은 효과를 얻을 수 있다. 이러한 방법으로, 전체 지문 검색 시간을 단축시킬 수 있다.
수치표고모델, 정사영상과 같은 공간영상정보를 구축하기 위해서는 입체영상을 이동한 영상정합(image matching)의 과정이 필수적이며, 단영상 또는 스테레오 영상을 이용하여 대상물의 3차원 정보를 재구성하고 복원하는 기술은 사진측량 및 컴퓨터 비전 분야의 주요 연구 중의 하나이다. 본 연구에서는 화소값의 유사성과 상호관계성을 고려하는 MRF 모델을 이용하여 영상정합을 수행하였다. MRF 모델은 공간분석이나 물리적 현상의 전후관계(contextural dependencies)의 분석을 위한 확률이론의 한 분야로 다양한 공간정보를 통합할 수 있는 방법을 제공한다. 본 연구에서는 기준영상의 화소에 시차를 할당하는 접근 방법으로 확률모델의 일종인 마르코프 랜덤필드(MRF)모델에 기반한 영상정합기법을 제안하였고, 공간내 화소의 상호관계를 고려해주므로 대상물의 경계부분에서의 매칭 정확도를 향상시켰다. 영상정합문제에서의 MRF 기본가정은 영상 내 특정화소의 시차는 그 주위화소의 시차에 의한 부분정보에 따라 결정이 가능하다는 것이다. 깁스분포(gibbs distribution)를 사용하여 사후(posteriori) 확률값을 유도해내고, 이를 최대사후확률(MAP: Maximum a Posteriori)추정법을 이용하여 에너지함수를 생성하였다. 생성된 에너지함수의 최적화(Optimization)를 위하여 본 연구에서는 전역최적화기법인 multiway cut 기법을 사용하여 영상정합에 있어 에너지함수를 최소로 하는 이미지화소에 대한 시차레이블을 구하여 영상정합을 수행하였다.
최근 대부분의 문서들이 전자적으로 생성되고 많은 고문서들이 이미지 형태로 전자화되고 있다. 이미지 형태의 전자 문서들은 정보 추출과 데이터베이스화에 많은 어려움이 있기 때문에, 이러한 문서를 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 문서구조분석 방법과 문자 인식을 위한 많은 연구가 필요하다. 본 논문은 폰트의 구분 특성(font discrimination features)들이 폰트이미지의 공간적으로 지역적인 특징들에 기반함을 가정한 방법으로써, 객체의 부분기반 표현들을 학습할 수 있는 NMF(non-negative matrix factorization) 알고리즘을 사용하여 폰트를 자동으로 분류하는 방법이다. 제안된 방법은 부분기반의 비지도 학습 방법(part-based unsupervised learning technique)을 이용하여 전체의 폰트 이미지들로부터 각 폰트들의 구분 특징인 부분을 학습하고, 학습된 부분들을 특징으로 사용하여 폰트를 분류하는 방법이다. 실험결과에서 폰트 이미지들의 공간적으로 국부적인 특징들이 조사되고, 그 특징들이 폰트의 식별을 위한 적절성을 보인다. 제안된 방법이 기존의 문자인식, 문서 검색 시스템들의 전처리기로 사용되면, 그 시스템들의 성능을 향상시킬 것으로 기대된다.
얼굴인식과 같은 고차원 영상의 패턴분류 문제에서는 특징추출과정이 필수적이라 할 수 있다. 특징추출방법 중 부분공간기법은 데이터의 표현이 우수할 뿐만 아니라 차원 감소 면에서도 효율적이라 보고되고 있으며, 그 대표적인 방법으로 주성분분석, 선형판별분석 등이 널리 알려져 있다. 하지만, 이들 방법은 전역적 변환 방법으로써 포즈, 조명 등의 변화에 민감하여, 그 변화량이 크면 전역적 변환으로 인한 얼굴정보가 전체적으로 손실될 가능성이 크다. 따라서, 이러한 변화들에 대해 잘 대처하기 위해서는 얼굴영상에서 변화들을 상쇄시키는 정규화 작업을 수행해야만 한다. 정규화를 추구하는 이유는 일반적인 얼굴과 가깝게, 다시말해 평균 얼굴과 가깝게 하기 위함이고, 이러한 정규화를 위해서는 부분적 변환 방법이 이상적이라 할 수 있다. 이 방법은 변환으로 인한 얼굴 정보가 부분적 손실만을 유발하기 때문에 전역적 변환 방법에 비해 적합하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 지역적 부분공간기법 중 지역특징분석을 SVM커널에 적용하여, 기존 SVM다항식커널에 지역적 정보를 포함시킴으로써, 보다 강력하고 새로운 SVM커널을 디자인하였다.
본 논문은 단안 카메라로부터 입력된 영상에서 모션 기반의 검색을 사용한 동적인 사람 자세 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 3차원 공간에서 하나의 사람 자세 후보를 생성하고, 생성된 자세 후보를 2차원 이미지 공간으로 투영하여, 투영된 사람 자세 후보와 입력 이미지와의 특징 값 유사성을 비교한다. 이 과정을 정해진 조건을 만족 할 때까지 반복하여 이미지와의 유사성과, 신체 부분간 연결성이 가장 좋은 3차원 자세를 추정한다. 제안된 방법에서는 입력 이미지에 적합한 3차원 자세를 검색할 때, 2차원 영상에서 추정된 신체 각 부분들의 모션 정보를 사용해 검색 공간을 정하고 정해진 검색 공간에서 탐색하여 사람의 자세를 추정한다. 2차원 이미지 모션은 비교적 높은 제약이 있어서 검색 공간을 의미있게 줄일 수 있다. 이 방법은 모션 추정이 검색 공간을 효율적으로 할당 해주고, 자세 추적이 여러 가지 다양한 모션에 적응할 수 있다는 장점을 가진다
본 논문에서는 퍼지벡터양자화보다 양자화 왜곡을 더욱 저감시키기 위하여 에너지부분공간을 도입한 퍼지벡터양자화(energy subspace fuzzy vector quatization : ESFVQ)를 제안하였으며, 그것을 화자적응에 적용한 에너지부분공간 퍼지벡터양자화 화자적응기법에 의하여 미지화자의 한국어 단어를 인식하였다. 화자적응을 위한 학습과정에서 에너지 부분공간에 따른 퍼지 히스토그램으로 사상코드북을 작성하였으며, 인식과정에서 미지화자의 음성을 ESFVQ에 의해 복화화하므로써 인식율의 향상을 도모하였다. 남성 2인과 여성 1인이 발성한 DDD 전화 지역명에 대하여 ESFVQ에 의한 양자화 왜곡 및 화자적응 단어 인식율을 측정하여 그 성능을 평가하였다. ESFVQ의 양자화 왜곡은 벡터 양자화보다 22% 감소되었으며, 퍼지 벡터 양자화보다 5% 감소되었다. 또한, ESFVQ에 의한 화자적응방법으로 인식한 결과, 화자적응을 고려하지 않은 방법보다 26%, 벡터 양자화에 의한 방법보다 11%의 향상된 인식율을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 DS-CDMA 신호들의 코드 타이밍을 획득하기 위하여 안테나 어레이의 이용에 관한 내용을 다루고자 한다. 다중 사용자 환경의 시변 Rayleigh 페이딩 채널 하에서 다중의 고정 빔들을 기존의 MUSIC 동기 획득 방법에 적용함으로서 동기 획득 확률들을 평가한다. 전 방위각 영역을 공간 필터링을 위해서 안테나의 수만큼 나누어서 각각의 고정 빔이 각 방위각 구역을 맡도록 한다. 간섭 신호 억제 능력을 가진 고정 빔들은 부가적인 자유도를 제공한다. 그리하여 단 하나의 안테나를 사용하는 기존의 MUSIC 알고리즘보다 더 많은 사용자들의 동기 획득을 위해서 다중 빔 기반의 MUSIC 추정기를 사용할 수 있도록 한다. 이러한 다중 빔 기반의 부분공간 접근 방법을 다중 사용자 시나리오에서 단 하나의 안테나를 사용하는 MUSIC 기법의 성능을 상당히 개선할 수 있음을 검증하기 위해서 시뮬레이션을 수행한다.
이 논문에서는 플래시 메모리의 특성에 따른 메모리 재활용 방법론을 제안하여 비용을 감소시키면서 동시에 성능의 감소를 방지하는 목적을 만족시키고자 한다. 새로운 방법론은 재활용 대상 메모리 세그먼트 공간을 K 개의 하부 공간으로 분할하여 전체 검색을 대신 부분 검색을 실행하여 비용의 최소화를 추구한다. 아울러, 새로운 메모리 공간 배정 결정 시 전체 플래시 메모리 공간의 균등 소거에 대한 개선책을 제안한다. 제안된 방법론의 최적화를 위하여 하부 공간 분할 크기를 실험을 통해 취득 하였다. 실험적 자료는 제안된 방법론이 기존의 방법론과 비교하였을 교 비용은 감소하고 성능은 개선되는 것을 예시한다. 또한, 실험을 통해 메모리 공간 배정이 메모리 공간의 균등 소거에 많은 영향을 미친다는 사실을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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