본 논문에서는 주성분분석(principal component analysis; 이하 PCA) 및 첨도(Kurtosis)에서의 그레이 블록 거리 알고리즘(grey block algorithms; 이하 GBD)을 이용, 영상간의 거리를 측정하여 어느 정도 영상간의 상대적 식별을 용이하게 하여 영상 분류가 되는지 모의실험을 통하여 확인하고자 한다. 모의실험 결과로부터, PCA에서는 k가 9에서 상대적 식별이 불가능함을 보였고, 첨도에서는 k가 4까지만 블록을 택할 할 수 있음을 모의실험을 통하여 확인할 수 있었다.
유전자 알고리즘을 적용하는 문제의 경우 일반적으로 집단의 크기를 가능한 한 크게 유지시킴으로써 최적의 해가 찾아지도록 한다. 그러나 개체 평가 비용이 상대적으로 큰 몇몇 특정한 문제의 경우 집단의 크기가 커지면 심각한 문제가 되기도 한다. 이러한 이유로 본 논문에서는 클러스터링 기법을 이용한 국소 평가 유전자 알고리즘을 제안하였다. 이 방법은 집단을 몇 개의 클러스터로 나누고 각각의 대표 개체를 평가한 후 나머지 개체들의 적합도 값은 간접적인 계산에 의해 얻어내는 방법으로, 적은 수의 평가만으로도 상대적으로 큰 집단을 유지시키는 효과를 얻을 수 있다. 일반적인 유전자 알고리즘과의 성능 비교를 통해 제안된 알고리즘이 효율적이었음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 차량 번호판에서 추출된 문자영역의 DCT(Digital Cosine Transform) 계수와 LVQ (Learning Vector Quantization) 신경회로망을 이용하여 차량 번호판 인식 시스템을 구성하였다. 입력된 차량영상의 RGB 칼라정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 추출된 번호판의 히스토그램과 문자의 상대적 위치정보를 병합하여 문자영역을 추출하였다. 이렇게 추출된 문자영역의 명암도 영상에 DCT를 적용하여 얻은 특징 벡터는 LVQ 신경회로망의 입력으로 사용되어 인식 과정을 수행한다. 제안된 시스템의 검증을 위하여 다양한 환경에서 촬영된 109대의 자가용 차량영상에 대하여 실험하여 상대적으로 높은 번호판 영역 추출율과 인식률을 보였다.
본 연구는 U-City 서비스 지원기관이 'U-City 서비스 및 산업 활성화를 지원하는 기관'으로서의 역할을 수행하기 위하여 어떠한 기능에 우선순위를 두어야 하는지 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 관 산 학 연 전문가를 대상으로 AHP 방법을 활용하여 U-City 서비스 지원기관의 기능 영역과 기능 요소의 상대적 중요도와 우선순위를 분석하고, 민감도 분석을 실시하였다. 연구 결과, 기능 영역별 상대적 중요도는 1) U-City 서비스 관련 정보의 유통, 2) U-City 관련 제품 및 서비스의 품질인증, 3) U-City 기술의 연구개발, 4) U-City의 표준화, 5) U-City 전문인력 양성 순으로 나타났다. 기능 요소별 상대적 중요도는 1) U-City 정보 유통 추진체계 마련, 2) U-City 정보 유통을 위한 유통망 설치 운영, 3) U-City 정보 유통 및 가격 정책 수립 지원, 4) U-City 정보 유통 목록 제공, 5) U-City 제품 및 서비스의 품질인증 기준 마련 및 적용, 6) U-City 인증항목, 인증대상, 인증절차 등 제도연구, 7) U-City 정보 유통현황의 조사 분석 및 제공, 8) U-City에 구축된 인프라와 서비스 수준 평가, 9) U-City 관련 핵심원천기술의 개발 및 국산화, 10) U-City 수집 정보 및 서비스의 분류체계, 전달체계 등의 표준화 순으로 나타났다. 이러한 연구결과는 U-City 서비스 지원기관의 기능 설계에 직접적으로 반영할 수 있고, 직무 조정과 인력 배치, 재원 배분 등에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 차량 번호판에서 추출된 문자영역의 DCT(Digital Cosine Transform) 계수와 LVQ(Learning Vector quantization) 신경회로망을 이용하여 상대적으로 간결한 구조로 잡음의 영향을 적게 받는 차량 번호판 인식 시스템을 제안하였다. 입력된 차량영상의 RGB칼라정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 추출된 번호판의 히스토그램과 문자의 상대적 위치정보를 병합하여 문자영역을 추출하였다. 이렇게 추출된 문자영역의 명암도 영상에 DCT를 적용하여 얻은 특징 벡터를 LVQ신경회로망의 입력으로 사용하여 인식 과정을 수행한다. 본 논문의 실험과정에서는 다양한 환경에서 촬영된 109대의 자가용 차량영상에 대하여 제안된 시스템을 실험하였으며 상대적으로 높은 번호판 영역 추출율과 인식률을 보였다.
한글의 가로쓰기와 세로쓰기 체계의 상대적 효율성을, 글을 읽을 때 관찰되는 시선 이동을 측정하여 비교하였다. 실험 1에서는 동일한 글을 가로와 세로 방향으로 제시하고, 글을 읽는 동안 시선 운동(머리 운동과 안구 운동의 합)을 공막탐지코일법(scleral search coil method)으로 측정하였다. 가로글 읽기의 경우, 시선도약(saccade)의 크기가 더 컸으며, 동일한 크기의 도약운동을 비교할 때, 세로글 읽기에 비해 상대적으로 도약운동의 속도가 높았다. 평균 고정기간(fixation duration)은 글의 읽기 방향에 따른 유의미한 차이를 보이지 않았다. 시선 도약크기와 도약운동 속도에서의 차이는 가로글을 읽는 속도를 높여 글을 읽는 시선 이동의 효율성이 가로글에서 상대적으로 높았다. 실험 2에서는 팔의 읽기 방향에 따른 시선 이동 변수에서의 차이가 글자극의 독특한 자극 특성에 기인한 것인지 혹은 시각 및 안구 운동 체계에서의 차이를 반영하는 것인지를 결정하고자 하였는데, 의미정보가 없는 점자극을 수평과 수직방향으로 제시하고, 방향에 따른 시선 이동의 차이가 글자극을 사용한 경우와 동일하게 나타나는지를 보았다. 점자극에서도 수평 방향의 시선도 약 운동이 보다 크고 정확한 경향성이 있었다. 이 결과는 사람의 시각 운동 체계가 수평 방향의 시선 이동에 대해 선호성을 보이고 있으며, 이러한 시각 및 안구 운동 체계에서의 차이가 글을 읽는 행동에도 반영되고 있음을 보여준다.
본 논문에서는 동적 프로젝션 맵핑을 구현하기 위하여 3차원 공간의 깊이 정보와 대상 객체의 색상영상에서의 특징점을 추출하여 3차원 공간상에서 움직이는 2차원 평면 객체의 자세를 안정적으로 추정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 타겟 이미지를 출력하여 타겟 이미지 보다 큰 평면 패널에 부착하고, 이 평면 패널을 3차원 공간상에서 움직이는 환경에서 타겟 이미지의 자세를 안정적으로 추정하기 위하여 고안되었다. 제안 기법에서는 우선 패널이 움직일 수 있는 깊이 영역을 지정하여 해당 깊이 영역에 존재하는 2차원 패널을 추출하고, 패널의 사각영역을 추출한다. 또한, 색상 영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 2차원 평면상에 부착된 타겟 이미지의 영역을 색상 특징을 기반으로 함께 추출하여 패널의 사각 영역과 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 추출한다. 셋업 단계에서 추출된 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 이용하여, 조명의 변화에 의하여 순간적으로 타겟 이미지의 특징점 추적에 실패한 경우, 패널의 사각 영역에 의해 계산된 타겟 이미지의 상대적 위치 정보를 계산하여 자세 추정에 사용함으로써 움직이는 타겟 이미지의 3차원 자세를 안정적으로 추정할 수 있도록 하였다.
사람은 일반적으로 깊이를 지각하는데 두 눈으로 들어오는 영상의 시차(binocular disparity)를 이용하며 6-15m 정도의 범위 내에서는 매우 뛰어난 깊이 판별 능력을 보인다. 그러나 사람은 하나의 눈만으로도 깊이를 지각하는데 별 어려움을 느끼지 못한다. 이것은 공간의 깊이 지각 단서로 양안단서안이 아니라 다양한 단안단서(monocular Cue)들이 함께 사용되기 때문이다. 본 논문에서는 사람이 공간 깊이정보 파악에 사용하는 것으로 알려진 여러 단안 단서들 중 영상의 채도(saturation) 정보와 디포커스(defocus) 정보, 기하학적 깊이(geometric depth) 정보에 기반을 둔 단안 영상에서의 상대적 깊이지도의 생성방법을 제안한다.
본 연구는 최근 활성화된 스마트폰 내비게이션의 교통정보를 이용 시 상대적으로 품질이 취약한 지방지역의 빠른길 및 통행시간 정확도를 개선하는 방안에 대한 연구이다. 본 연구에서는 Hadoop기술을 이용하여 교통데이터에 대한 방대한 양의 데이터를 분석 처리한다. 특히, 실시간 교통정보가 제대로 수집되지 않는 지역의 도로 속도 정보에 대한 개선 방안으로 고객 단말로부터 올라오는 위치 데이터를 실시간으로 수집하여 전자지도 기본 속성값을 실시간 통계 데이터로 교체 반영하여 상대적으로 취약한 지방지역의 경로 품질 및 경로 탐색을 개선하는 방안을 제시하였다. 단말로부터 올라오는 많은 양의 GPS 위치정보등 대용량 데이터 처리를 위해 오픈소스프로젝트인 Hadoop플랫폼 환경에서 빅데이터 처리용 오픈소스를 활용하여 고가의 RDBMS를 대체하는 효과와 시간 단축의 효과를 기대할 수 있게 되었다.
본 연구는 새로운 딜리버리 채널로 자리잡고 있는 웹사이트의 평가도구를 개발하고 각 웹사이트를 비교 분석하여 상대적 강점과 약점을 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 인터넷 웹사이트 평가 도구는 주관적인 평가요소의 사용을 배제하고 접근성, 속도, 항해성, 컨텐츠 품질 등 객관적 평가도구를 이용하는 상대적 평가방법을 사용하였고, 제안된 평가도구를 이용하여 서울지역 42개 대학교 웹사이트의 상대적인 위치에 따른 평가 및 분석을 실시하였다. 본 연구는 기존의 범용적 웹사이트 평가모델을 이용한 교육기관 웹사이트 평가에서 벗어나 교육기관 컨텐츠 특성에 맞는 평가도구를 제시하였다는 점에서 의의를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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