강원도 정선 지역에서 테일러스가 발달하는 사면의 습윤지수를 산정하여 강우시 한시적으로 형성되는 수계와 테일러스의 관계를 고찰하였고, 습윤지수 도면을 통하여 테일러스 분포 특성을 파악하였다. 또한 테일러스 사면을 안정형 테일러스와 불안정한 테일러스 형태로 구분하여, 역의 크기, 분포, 퇴적 방향 등의 야외 노출 상태를 기재하였다. 테일러스 사면에 대한 낙석시뮬레이션을 통하여 테일러스 사면에서의 낙석방호시설의 적정 설치 능력 및 위치에 대한 연구를 수행하였다.
본 논문은 동영상 스티칭의 속도 정확도를 향상시키기 위해 호모그래피 행렬 생성과 센서 데이터 활용을 통한 동영상 스티칭 방법을 제안한다. 본 논문에서는 임의의 호모그래피 행렬을 선형으로 생성하여 이미지를 스티칭 하는 방법을 설명하고, 이 과정에서 스티칭 정확도가 낮아지는 단점을 센서 데이터 활용을 통해 보완하는 방법을 소개한다. 1만 쌍의 모든 프레임에서 호모그래피 행렬을 생성 시키는 방법과 본 논문에 제안한 임의의 호모그래피 생성 방법을 비교하였을 때 평균 2.6초 걸리는 스티칭 시간을 약 1.5초 단축시켜 빠른 스티칭을 가능하게 하였다. 또한 선형 호모그래피 행렬만을 사용한 스티칭 한 결과보다 선형 호모그래피 행렬과 센서데이터를 함께 사용하였을 때의 정확도가 28.2% 개선되었음을 확인하였다.
정자 아크로좀이나 정액중에서 고순도로 정제된 탄수화물 분해효소들 및 썰파테이스를 개별적으로 또는 여러 조합으로 사용하여 난자막의 용해를 조사하였다. 베타 굴룩유로니데이스와 베타-엔-에시틸글루코사미니데이스가 전혀 없이 정제된 황소 정자의 하이얄유로니데이스는 토끼의 난자막중 큐믈러스층을 쉽게 분해시켰다. 토끼의 정자에서 얻은 아릴썰파테이스와 위의 하이얄유로니데이스는 더욱 빨리 토끼난자의 큐믈러스층을 용해시켰다. 한편 아릴썰파테이스는 하이얄유로니데이스나 베타-엔-에시틸 글루코사미니데이스들도 하이얄 유로니데이스들과 아릴썰파테이스들처럼 큐믈러스츨을 용해시켰으나 모든 경우에 난자의 코로나층이나 조나펠루시다층에는 아무런 변화를 주지 않고 있다.
본 연구에서 우리는 웹 사이트들에서 제품에 대한 사용자들의 리뷰 정보를 수집하고, 수집한 정보들을 분석 및 정련하여 사용자들에게 보이는 서비스에 대해 논하고자 한다. 특정 제품에 대한 리뷰 정보들은 로봇 시스템에 의해 수집되고, 특정 제품에 대한 전체적인 평가 스코어는 두 가지 다른 종류의 스코어들을 고려하여 계산된다. 첫 번째 스코어는 정량적인 스코어(quantitative score)로 각 리뷰들로부터 얻어지는 이른바 별점 값들의 가중 평균값(weighted average)으로 계산된다. 두 번째 스코어는 정성적인 스코어(qualitative score)로, 본 연구에서 제안된 서비스는 각 리뷰들의 텍스트 설명을 자연 언어 처리 기법으로 분석하여 정성적 스코어를 계산한다. 우리는 이러한 스코어 계산 모델에 따라 MP3 플레이어와 Personal Digital Assistant (PDA)에 대해 서비스 시스템 RELLENOS를 설계 및 구현하였다. RELLENOS는 69 개에 달하는 온라인 리뷰 사이트들에서 수집된 정보들을 토대로 정량적인 값과 정성적인 값을 계산하여 서비스를 성공적으로 수행하였다.
스피치 요약을 생성하는데 있어서 두 가지 중요한 측면은 스피치에서 핵심 내용을 추출하는 것과 추출한 내용을 효과적으로 표현하는 것이다. 본 연구는 강의 자료의 스피치 요약의 자동 생성을 위해서 스피치 자막이 없는 경우에도 적용할 수 있는 스피치의 음향학적 자질 즉, 스피치의 속도, 피치(소리의 높낮이) 및 강도(소리의 세기)의 세 가지 요인을 이용하여 스피치 요약을 생성할 수 있는지 분석하고, 이 중 가장 효율적으로 이용할 수 있는 요인이 무엇인지 조사하였다. 조사 결과, 강도(최대값 dB과 최소값 dB간의 차이)가 가장 효율적인 요인으로 확인되었다. 이러한 강도를 이용한 방식의 효율성과 특성을 조사하기 위해서 이 방식과 본문 키워드 방식간의 차이를 요약문의 품질 측면에서 분석하고, 이 두 방식에 의해서 각 세그먼트(문장)에 할당된 가중치간의 관계를 분석해 보았다. 그런 다음 추출된 스피치의 핵심 세그먼트를 오디오 또는 텍스트 형태로 표현했을 때 어떤 특성이 있는지 이용자 관점에서 분석해 봄으로써 음향학적 특성을 이용한 스피치 요약을 효율적으로 추출하여 표현하는 방안을 제안하였다.
웹 서비스를 기반으로 하는 비즈니스 프로세스 관리 시스템은 트랜잭션에 대한 신뢰도의 확보를 위하여 트랜잭션 관리가 필요하다. 이를 위한 여러 트랜잭션 프로토콜들이 제시되었지만, 다양한 프로토콜들은 서로간의 이질성으로 인해 트랜잭션 관리 시스템간의 상호 호환을 저해한다. 본 연구에서는 시맨틱스를 기반으로 비즈니스 트랜잭션 프로토콜을 정의한다. 제안된 시맨틱스에 기반한 비즈니스 트랜잭션은 상태와 메시지에 대한 정적 시맨틱스(Static Semantics)와 상태 전이에 관한 동작 시맨틱스( Operational Semantics)를 기반으로 정의된다. 정적 시맨틱스는 상태와 메시지에 대한 의미들을 Web Ontology Language(OWL)을 사용하여 온톨로지 기반으로 정의함으로써 비즈니스 트랜잭션 프로토콜의 개념들에 대한 표현의 이질성을 해결한다. 동작 시맨틱스는 비즈니스 트랜잭션의 상태전이를 Abstract State Machine(ASM)을 통해 정의함으로써 트랜잭션 운용에 대한 정형성(Formalism)을 얻을 수 있다. 또한 정적 시맨틱스에서 정의한 상태와 메시지를 동작 시맨틱스에서 참조하여 사용함으로써 트랜잭션 운용에 대한 이해도 높일 수 있다. 이를 통해 기존의 트랜잭션 프로토콜들간의 상호 호환성을 높이고 트랜잭션 프로토콜에 대한 상호 이해도를 높이며, 트랜잭션 실행에 대한 자동화와 체계적인 모니터링을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
스마트 기기의 컨버전스를 위한 기존의 방법은 미들웨어를 사용하여 소프트웨어를 통합하는 것이다. 미들웨어를 사용하면 쉽고 빠르게 통합이 가능한 장점이 있다. 하지만 미들웨어는 기본적으로 소프트웨어가 크기 때문에 수행 속도가 느리다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 컨버전스를 위한 모델링 도구를 제안한다. 제안하는 모델링 도구는 모델 단계에서 컨버전스를 수행하고 자동코드를 생성하여 미들웨어 없이 소프트웨어의 컨버전스가 가능 하게 한다. 적용사례로서 u-Home 환경의 텔레비전과 도어락 시스템의 컨버전스를 보여주었다. 미들웨어를 사용하지 않아 저렴한 비용으로 스마트 기기의 컨버전스를 수행하였고 사용자가 원하는 컨버전스 제품을 빠르게 개발할 수 있었다.
최근 초고화질 영상, 가상현실 등 프리미엄 콘텐츠에 대한 요구가 커지면서 360° VR과 8K TV 등의 시장이 확대되고 있다. 360° VR 영상을 만드는 데에 스티칭 기술이 사용되고 있고, 8K 영상을 촬영할 수 있는 장비는 매우 제한적이기 때문에 스티칭 기술을 통해 콘텐츠를 확보하려는 노력이 이어지고 있다. 스티칭 기술은 여러 영상을 합성하여 기존 카메라의 좁은 시야각 문제를 해결하고 보다 넓은 시야각의 영상을 만드는 기술이다. 최근에는 해당 분야에 관한 연구가 진행됨에 따라 이미지를 넘어 동영상 스티칭에 대한 연구가 주로 진행되고 있다, 기존 동영상 스티칭 방식은 이미지 스티칭 방식을 프레임마다 반복하기 때문에 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 컴퓨터 비전 분야에서는 딥러닝을 활용하여 객체가 존재할 것으로 예측되는 부분에 사각형 모양의 경계 상자(Bounding box)를 생성하는 객체 탐지(Object detection) 분야에 관한 많은 연구가 이루어져 왔고 이를 기반으로 객체의 경계선을 검출하여 해당 영역만을 구분하는 객체 분할(Instance segmentation)에 대한 연구 또한 진행 중이다. 본 논문에서는 앞서 말한 스티칭 속도 문제를 해결하기 위하여 빠른 속도로 객체 분할이 가능한 YOLACT를 이용하여 스티칭 속도를 개선하는 방안을 제안한다.
본 논문에서는 분류 성능을 향상하기 위해서 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지 모델 기반의 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)을 이용한 새로운 인스턴스 선택을 제안하였다. 제안하는 인스턴스 선택은 T-S 퍼지 모델에서의 가중 평균 역퍼지화와 통계학에서 사용하는 정규분포의 신뢰구간과 같은 구간 선택을 이용하여 인스턴스를 선택하였다. 제안하는 인스턴스 선택의 분류 성능을 평가하기 위해서 인스턴스 사용 전/후에 따라서 분류 성능을 비교하였다. 인스턴스 사용 전/후에 따른 분류 성능은 각각 77.33%, 78.19%로 나타났다. 또한 인스턴스 사용 전/후에 따른 분류 성능 간에 차이점을 보여주기 위해서 통계학에서 사용하는 맥니마 검정을 사용하였다. 맥니마 검정의 결과로 유의 확률이 0.05보다 적게 나오므로 인스턴스 선택의 분류 성능이 인스턴스 선택을 하지 않는 경우의 분류 성능보다 우수함을 확인 할 수가 있었다.
시맨틱 웹 기술의 발전에 따라 온톨로지는 점점 복잡해지고 대용량화되고 있어서 기존의 온톨로지 저작도구를 이용하여 인스턴스를 구축하게 되면 인스턴스 관리에 많은 어려움이 따르기 때문에 사용자 입장에서 편리하게 인스턴스 생성을 지원해주는 도구가 필요하게 되었다. 본 논문에서 개발한 온톨로지 지원도구 OntoManager는 계층적 인스턴스들의 관계를 쉽게 구현하기 위해서 히스토리 기반의 인스턴스 생성 뷰를 제공하여 인스턴스 생성 작업 시 사용자의 현재 작업 뷰에서 흐트러지지 않고 새로운 클래스의 인스턴스 생성할수 있으며 생성된 인스턴스의 자동 연결 기능을 제공한다. 그리고 웹브라우저와 개체명 인식 기능을 제공하여 웹 페이지의 텍스트에서 인스턴스 생성에 필요한 부가 정보를 자동 추천 해줘서 인스턴스 속성 값을 쉽게 구축할 수 있도록 도와준다. 마지막으로 이미지 어노테이션 기능을 제공하여 이미지의 특정 영역 정보를 선택하여 속성 값으로 가지는 인스턴스 생성도 지원해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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