출입 관리는 위조 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하고 출입국자를 관리하기 위하여 행하여진다. 한편, 여권에는 사진, 국적, 성명, 주민등록번호, 성별, 여권번호 등을 포함한 정보들로 이루어져 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 출입국 심사 시간이 길어 출입국자에게 불편이 따르고 또한 출입국 부적격자에 대한 정확한 검색이 불분명하여 체계적으로 관리하기가 어렵다. 이러한 종래의 문제점을 개선하기 위해 영상 처리와 문자 인식을 이용한 여권 인증 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 여권 영상에 대해 소벨 연산자와 스미어링 기법 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 사진영역, 코드 영역 및 개별 코드 문자를 추출하였다. 추출된 개별 코드 인식은 ART2 알고리즘을 기반으로 한 RBF 신경망을 제안하여 여권 인식에 적용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
동적 조각화 기법은 프로그램을 이해하기 쉬운 조각단위로 분해하여 소프트웨어 개발자나 유지보수자가 프로그램을 쉽게 이해할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 프로그램을 조각화하는데 걸리는 시간을 단축할 수 있는 동적 조각화 알고리즘을 제안하였다. 모든 문장에 대해 배정연산자를 기준으로 우측에서 사용되는 참조변수집합과 좌측에서 사용되어 변수의 값에 영향을 미치는 변경변수집합을 산출하고, 변수선어부분의 모든 변수에 대해 변수간 관련성(VV)을 작성하였다. 이를 활용하여 제안한 알고리즘을 적용하면 동적조각을 추출할 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능을 기존방법과 비교한 결과 기준변수의 개수가 3개 이상인 경우에는 문장의 평균 비교횟수를 35% 감소시킴으로써 동적조각을 추출하는 과정에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있었다.
자원 제약이 있는 프로젝트 스케줄링 문제는 자원의 양은 제한되어 있고 작업들 간에 선행조건이 있는 일정계획 문제로서 NP-hard 문제 중에 하나로 알려져 있다. 이러한 문제는 결정론적인 방법을 사용해서는 주어진 시간 내에 최적해를 구하기 어렵기 때문에 근사 최적해를 빠른 시간에 구할 수 있는 휴리스틱 방법을 이용한다. 본 논문에서는 자원 제약이 있는 프로젝트 스케줄링 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 유전알고리즘을 소개한다. 제안한 유전알고리즘은 스키마 이론을 적용한 교차 연산자와 실세계 토너먼트 선택 전략을 이용하였다. 표준 문제에 실험한 결과는 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 우수함을 보여주었다.
본 연구에서 우리는 복합 이벤트(complex event)와 관점지향 프로그래밍(aspect-oriented programming)을 함께 고려하여 확장된 복합 이벤트 모델을 제시한다. 우리는 이 두 모델의 통합을 통해 이벤트 상관 기반의 네트워크 관리 시스템에 적합한 진보된 이벤트 명세 방법을 제안한다. 구체적으로, 계층적 이벤트 구조를 지원하도록 모델을 확장하고 관점지향 프로그래밍의 교차점(point cut)을 이벤트로 인식하도록 한다. 또한 이벤트 명세를 인스턴스(instance) 단위로 할 수 있도록 이벤트 연산자를 제공하고 시간적 관계를 원활하게 표현할 수 있도록 한다. 마지막으로 다른 이벤트 모델과의 비교를 통해 본 이벤트 모델의 장점을 제시한다.
의미있는 객체를 배경과 분리하는 영상분할기법은 침입자 경보 시스템, 교통 감시 시스템 등에서 중요한 역할을 담당하며, 일반적으로 공간적 동질성이나 시간적 정보를 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 시간적 정보를 이용하는 방법은 프레임간의 화소값이나 에지성분을 이용한다. 화소값 이용은 간단하며 효과적이나 조명 변화 등이 발생할 경우 움직임 검출이 어렵고 에지성분의 이용은 조명의 영향을 받지 않지만 복잡하며 잡음처리에 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 카메라가 고정된 감시 시스템에서 화소값 비교와 에지 정보를 이용하여 조명등의 영향을 최소화하는 움직임 객체 추출 방법을 제안한다. 이는 조명변화와 배경영상의 존재여부에 따라 세 가지 움직임 객체 추출 방법을 달리 적용하며, 투영과 형태 처리 연산자를 사용하는 후처리과정을 거친 후 움직임 객체를 추출한다. 모의실험 결과 제안알고리즘은 조명변화가 발생하더라도 객체 추출의 결과가 우수함을 보이고 있다.
DFB(Distributed Feedback) 및 DBR(Distributed Bragg Reflector) 레이저 다이오드의 모델링에 많이 사용되는 시간 변수가 있는 결합 파동 방정식의 수치해를 효율적으로 구할 수 있는 새로운 방법을 제안 하였다. 이 방법에서는 결합 파동 방정식을 두 세트의 방정식으로 분리하여 해석한다. 한 세트의 방정식들에는 위상 인자 및 이득 인자만 포함되고, 다른 한 세트의 방정식에는 결합항만이 포함된다. 본 논문에서 SS-TDM(Split-Step Time Domain Model)이라고 명명한 새로운 수치해석법은 기존의 방법에 비하여 매시간 스텝당 계산 시간은 비슷한 반면에 분할 구간의 수가 10배 이상 적게 하여도 정확한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
전체 영상을 이용하지 않고 영상 안에 포함된 특정 객체 혹은 영역만을 이용하는 "영역에 의한 질의(query-by-region)" 방법은 내용기반 영상 검색 중 상위개념의 방법 이지만, 영상 분할의 한계, 여러개로 분할된 영역을 모두 검색하기 위한 인덱싱 문제, 유사성 측정 시 선형적으로 분리되지 않는 특징 값들에 대한 무리한 선형 조합으로 인한 검색 오류와 같은 많은 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 영역 기반 영상 검색 시스템인 FRIP에 대하여 영상 분할의 한계를 극복하고, 사용자의 주관성을 영상 검색에 적용하기 위해 확률적 연관성 학습 모델(MPFRL)을 유사성 측정 단계에서 적용 하였고, 아울러 검색 모델로는 기존에 일반적으로 사용되어 오던, 선형 모델을 사용하지 않고 선형 모델보다 유연한 검색 결과를 보여주는 확률적 이접 부울 모델(PDB)을 사용하였다. 또한, 검색 시간을 단축 시키기 위해, 선형 검색 방법에 부울 AND 연산자를 적용 시킴으로써, 검색 시간을 상당부분 단축 할 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법(MPFRL+PDB)을 사용할 경우 검색 결과가 선형 조합 보다 향상되는 것을 알 수 있었다. 아울러 사용자 피드백을 통해 사용자가 특징 가중치를 일일이 조절하지 않더라도 단순한 몇 번의 클릭만으로 사용자의 주관성을 반영하고 보다 정확한 검색 결과를 보여 줄 수 있는 시스템을 설계 할 수 있었다.
본 논문은 유전자 알고리즘을 이용해서 동적으로 변하는 네트워크상에서 빠르게 최단 경로를 재탐색할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 다익스트라 알고리즘과 유전자 알고리즘을 통합한 형식의 알고리즘이다. 이 제안 알고리즘은 최초 탐색 시 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘을 이용해서 유전자 알고리즘의 초기화 과정을 용이하게 하는 선행자 배열을 정의한다. 그 후 유전자 알고리즘은 적절한 유전 연산자를 통해 동적으로 변하는 트래픽 상황에서 최적의 경로를 재탐색한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 거대한 네트워크 데이터에 대해서 다른 유전자 알고리즘 기반의 최단경로 찾기 알고리즘이나 다익스트라 알고리즘보다 적은 계산시간으로 더 짧은 주행시간의 경로를 제시한다는 것을 보였다.
본 연구는 조선소 소조립 공정에서 스키드 투입 순서 최적화를 통해 전체 작업시간을 단축시키는 새로운 유전 알고리즘 방법을 제안한다. 하나의 해는 스키드 번호들의 순열로 표현되며 그러한 표현에 적합한 유전 연산자들을 적용하였다. 또한 탐색 성능의 개선을 위해 UniDev라 불리우는 기존의 휴리스틱 알고리즘을 적절하게 변형하여 유전 알고리즘과 결합하였다. 특히 UniDev에서 느린 스키드 탐색 부분을 그리디 알고리즘의 형태로 변경하였다. 매우 큰 규모의 문제에 대해 시뮬레이션을 수행한 결과 Multi-Start 탐색과 UniDev기반 혼합형 유전알고리즘에 비해 본 연구에서 제안하는 방법이 안정적으로 작업시간을 최소화함을 관찰하였다.
Overset 격자계에서 사용되는 Object X-rays Method는 홀점 탐색의 일부인 교차점 탐색에 복잡한 벡터계산을 사용하고 개별 배경격자점에 대하여 물체 내외부를 판별하여 홀점을 탐색하므로 많은 시간이 소요된다. 특히 격자의 상대운동이 있을 경우 매 시간간격 마다 홀점 탐색을 수행해야 하므로 계산 시간이 가중된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 홀점 탐색시간을 줄일 수 있는 효율적인 탐색 알고리즘을 제안한다. 빠른 탐색을 위해 격자점 수가 줄어든 가상의 표면을 사용하고 복잡한 벡터계산을 통한 교차점 탐색 대신 논리연산자를 사용하는 내외부 판별법을 사용하였다. 또한 개별 배경격자점에 대해 홀점 판별을 수행하는 대신 일괄로 홀점을 지정하여 탐색속도를 향상시켰다. 물체의 상대운동이 있을 경우 가상의 표면이 상대 운동하여 기존 방법에 비해서 홀점 탐색시간을 감소시킬 수 있었다. 임의의 2차원, 3차원 형상에 대하여 기존의 hole searching 알고리즘과 홀점 탐색속도를 비교한 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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