대용량 컨텐츠 수요와 공급의 증가에 따라 UHD 비디오의 분석, 색인, 편집 등을 위한 장면전환을 검출하는 방법이 요구되고 있다. 이전까지 많은 연구자들이 다양한 장면전환 검출 방법을 연구해왔지만 카메라의 다양한 움직임과 장면의 변화를 정확하게 검출하기는 어려웠다. 또한, 4K (3820x2160) 해상도 이상의 UHD 비디오들은 데이터 량을 더욱더 증가시키기 때문에 이전의 장면전환 검출 방법은 UHD 비디오 컨텐츠에 적용하기에는 너무 많은 시간이 걸리는 문제점이 발생한다. 따라서, 압축률이 높은 차세대 고효율 코덱 HEVC를 이용하여 장면전환을 검출하는 방법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 차세대 고효율 코덱 HEVC의 부호화 부가정보를 이용한 4가지 장면전환 검출 방법을 제안하며, 대용량 비디오의 장면전환 검출을 위한 픽셀 기반의 새로운 장면전환 검출 시스템 구조를 제안한다. 연산량을 줄이기 위해 프레임 특징에 따른 방법을 각각 제시하며, 실험 결과를 통해 HEVC로 부호화 된 UHD 컨텐츠들의 장면전환 검출 가능성을 확인한다.
전력 수요량은 매년 증가추세에 있으며, 발전소에서 동작하는 모든 장비들과 대용량의 장거리 전력수송을 위한 장비들은 전력 소비자들이 기대하는 바 신뢰할 수 있는 수준에서 완전한 상태로 동작하여야 한다. 일반적으로, 고전력 송전을 위하여 사용되고 있는 케이블은 동작수명이 30년 이라고 제작 시에 선언된다. 케이블은 동작을 시작함과 동시에 성능이 악화되는 열화과정(케이블의 전기적 특성이 악화되는)이 시작된다. 열화로 인한 신뢰성의 손상이 발생함에도 불구하고, 동작상태의 신뢰성을 진단을 받지 않았기 때문에, 언제 불의의 사고를 초래할지 예측을 할 수 없을 만큼 위험한 상태에서 동작을 하고 있는 실정이다. 우리는 케이블의 열화과정을 진단하기 위하여 진단 장비를 제작하였고, 충청남도 태안의 (주)서부발전에 설치하여 시운전 하고 있는 중이다. 우리는 측정장비를 이용하여 추출한 데이터를 얻은 결과를 시간에 따라 변동 하는 그래프로 표시하여 분석한 특성을 이전 논문들에서 제시하였다. 이 논문에서는 이전 논문에서의 측정값으로 나타낸 그래프가 Weibull 확률분포에 의한 열화 이론과 일치하는 지를 확인하고, 결과를 제시한다.
본 논문은 Grade Of Services Steiner Minimum Tree 문제 해결을 위한 우리의 휴리스틱의 개선에 관한 것이다. 이 문제는 멀티미디어 통신에서 응용할 수 있는 여러 등급의 서비스를 각기 제공할 수 있는 네트워크를 설계하는데 적용할 수 있다. NP-Hard 문제로 알려진 이 문제는 주어진 터미널 노드를 모두 연결하고 G-Condition을 만족하는 네트워크 중에서 가장 적은 구축비용을 만족하는 네트워크를 찾는 것이다. 우리의 이전 연구에서 이 문제를 해결하기 위한 몇 개의 휴리스틱을 제안했다. 본 논문에서는 이 휴리스틱의 성능을 개선하기 위해 G-Condition 검사 순서 및 방법에 대한 전략을 제안한다. 이 전략을 반영한 개선된 휴리스틱들에 관한 실험은 이전 것들에 비해 평균적으로 실행시간은 71.9%, 스타이너 포인트의 수는 28.9%, 네트워크 구축비용은 1.1%의 감소의 결과를 얻었다.
가뭄은 짧게는 한 계절에서 1년, 길게는 10년 이상 지속되는 등 시간 규모가 다양하며, 그 시작과 끝을 명확하게 정의하기 힘든 특성이 있다. 이와 같이 나타나는 가뭄의 장기적 발생 특성으로 인해 지역의 가뭄 특성을 정확하게 분석하기 위해서는 장기간의 자료를 필요로 한다. 그러나 우리나라의 경우 근대적인 관측은 1900년대 초반에 시작되었으며, 현재 운영 중인 대부분의 관측 시설은 1970년대부터 이용 가능한 자료가 존재하는 상황이다. 미국의 경우에도 1800년대 후반부터 관측된 자료를 이용하여 가뭄 및 홍수 분석을 수행하고 있는 실정이다. 이러한 점을 보완하여 보다 장기간의 가뭄 특성 관련 정보를 확보하기 위한 노력이 많은 연구자들을 통해 지속되어 왔다. 강수량이나 유출량 등 근대 관측 이후 이용이 가능한 자료를 통해서도 가뭄과 관련된 유용한 정보를 획득할 수 있으나 보다 장기간의 정보를 확보하기 위해 나이테 등 다양한 기후 지표를 이용한 연구가 수행되고 있다. 특히 과거 가뭄 특성에 대한 복원을 위해 나이테자료를 이용하는 연구는 미국을 중심으로 매우 활발히 이루어지고 있다. 또한 몽골이나 티베트, 중국 등과 같이 근대 기상 관측 자료가 매우 부족한 지역을 대상으로 가뭄 특성을 분석하기 위해 해당 지역에서 확보된 나이테 자료를 이용하는 연구가 매우 활발하다. 그러나 우리나라에서는 나이테자료와 가뭄 특성 간 관계를 검토하고 나이테자료에 근거하여 과거 가뭄 특성을 복원하려는 노력이 거의 전무한 실정이라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 근대 관측 이전에 대한 가뭄 특성을 복원함에 있어 나이테자료의 활용가능성을 파악하기 위해 가뭄 특성을 나타내는 가뭄지수와 나이테자료의 상관관계를 분석하였다. 이를 위해 우리나라 및 주변 국가에서 확보된 나이테자료를 이용하였으며, PDSI, SPI 등 기존 가뭄지수를 분석에 함께 활용하였다. 본 연구에서 제시된 연구결과는 향후 나이테자료를 기반으로 근대 관측 이전에 대한 가뭄 특성을 복원하는데 있어 유용한 기반 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 나이테자료 등 기후지표를 이용한 가뭄 관련 연구의 기초 정보로 이용될 수 있을 것이다.
본 논문은 블록 정합 움직임 추정을 위한 새로운 방식을 제안한다. 비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 따라서 이전 움직임 정보를 이용할 수 있다면 현재 블록의 움직임 추정에 대한 성능을 높일 수 있고 또한 탐색 횟수를 줄임으로써 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 현재 프레임 블록의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 하여 수정된 다이아몬드 지역 레이더 패턴으로 블록 정합을 수행하는 블록 정합 움직임 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.06~0.21[dB] 개선되고 속도면에서 우수한 결과를 나타내었다. 또한 기존의 다이아몬드 지역 탐색 알고리즘보다 탐색 속도면에서 9~32%의 성능 향상을 보이면서 화질면에서는 거의 근접하게 나타났다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.
추기의 중간벌채시기 및 벌채정도가 아고병의 이병 비율 및 피해율에 미치는 영향을 구명하기 위하여 실험을 실시한 바 다음과 같은 결과을 얻었다. 1. 조장의 1/2 중간벌채시기에 따라서 아고병의 이병비율 및 피해율에 차가 심하였다. 즉 9월 9일부터 21일 사이에 벌채한 것은 벌채지조수에 대해서 100% 발병하였으며 9월 3일 이전과 10월 3일 이후에 벌채 한 것은 전연발병치 않았다. 벌채시간에 따른 피해율은 9월 15일∼18일에 벌채한 것은 피해가 심하였고 9월 12일 이전과 9월 21일 이후에 벌채한 것은 피해가 가벼웠다. 2. 벌채정도에 따른 피해율에 있어서는 최신지조의 1/2 중간벌채를 한 것 보다 지조의 기부 30cm남겨놓고 벌채한 것이 피해가 심하였다.
한 구조물에 작용하는 풍압력 시계열이 자기회귀 이동평균(ARMA) 모델을 사용하여 모델화 된다. AR 과정에서 시계열의 현재 값은 유한한 수의 이전 값들의 선형적 결합과 한 백색잡음에 의해 나타난다. MA 과정에서 시계열의 현재값은 유한한 수의 이전 백색잡음들에 선형적이다. ARMA 과정은 AR과 MA 과정의 결합이다. 본 논문에서, AR, MA와 ARMA 모델이 풍압력 시계열에 적용되고, 데이터를 나타내기에 가장 적합한 ARMA 모델을 선정하는 과정이 소개된다. 모델의 변수들은 최대 가능도법을 사용하여 산정되고, 압력 시계열의 시간적 복잡성의 척도인 모델 차수를 최적화하기 위해 AICC 모델 선정 기준이 사용된다. 또한, 모델의 유효성을 조사하기 위해 LBP 검사가 사용된다. 본 연구로부터, AR 과정이 풍압력 시계열을 나타내기에 가장 적합하다는 결론이 얻어진다.
최근 개인 이동 통신 단말기의 수요와 인터넷 사용자의 증가와 함께, 유선 통신 서비스에서부터 개인 휴대 통신 서비스에 이르기까지 다양한 통신 서비스가 제공되기 시작하면서 이러한 서비스가 결합된 mobile IP의 관심이 높아지고 있다. 기존의 IP에서는 노드가 계속해서 접속을 유지하기 위해서는 접속되는 위치가 반드시 고정적으로 지정되는 것이 필요하며 노드의 위치가 바뀌면 기존의 IP 주소는 사용할 수 없다. 그러나 mobile IP는 인터넷상의 임의의 다른 위치에 접속해 노드가 IP 주소를 바꾸지 않고 인터넷을 사용할 수 있도록 한다. 이동(mobile) 노드가 새로운 셀 지역으로 이동하면, 그 셀에 해당하는 외부(foreign) 에이전트로부터 임시 주소(care-of address)를 할당받아 홈 네트워크에 위치한 홈 에이전트에 등록하고, 홈 에이전트는 송신 노드가 이동노드로 전송한 패킷을 새롭게 등록된 임시 주소로 터널링을 통해 전달한다. 이러한 기본적인 mobile IP 방법은 모든 패킷이 홈 에이전트를 통해 이동 노드로 전송되므로 최적화된 라우팅 방법을 제공하지 못한다. 그러므로 이러한 mobile IP의 단점을 보완한 route optimization mobile IP가 제안되고 있다. Route optimization mobile IP는 이동 노드의 현재 위치와 관련된 정보를 갖는 바인딩을 저장하여 송신 노드가 패킷을 이동 노드의 홈 에이전트를 거치지 않고 이동 노드로 직접 전송하는 기능을 제공한다. 또한 이동 노드가 다른 셀 지역으로 핸드오프가 이루어질 경우, 핸드오프 발생전의 바인딩 정보를 이용하여 송신 노드가 전송한 패킷은 이전 셀 지역에 있는 에이전트가 새로운 셀 지역에 있는 이동 노드로 패킷을 재전송하여 전달하는 smooth 핸드오프 기능을 제공한다. 이전 셀 지역에 속한 외부 에이전트가 바인딩을 갱신하기 전에 송신 노드로부터 이동노드로 전달된 패킷이 있을 경우는 패킷을 저장하여 이후에 이동 노드의 위치 정보에 관한 바인딩 정보가 갱신되면 이러한 바인딩 정보에 따라 패킷을 재전송하는 버퍼기능도 제공한다. route optimization mobile IP는 기본적인 mobile IP에서의 복잡한 라우팅 문제를 해결하고, 핸드오프에서의 패킷 손실률을 최소화 한다.본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 smooth 핸드오프를 이용한 mobile IP의 성능을 분석한다. 일반적으로 데이터 트래픽 특성, 노드의 이동성, 바인딩 갱신시간, 버퍼관리 방법 등은 핸드오프 동안 mobile IP의 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 시뮬레이션 모델을 이용하여 다양한 트래픽 환경에서 위에 언급된 성능 파라미터들의 영향을 분석한다. 마지막으로 시뮬레이션 결과를 이용하여 mobile IP의 성능을 개선시키기 위한 방법을 제시한다.
얼굴검출 과정은 영상 모니터링에서 매우 중요한 과정이며 생체 인식 기술의 한 종류이다. 검출과정은 변수가 많고 복잡하여 하드웨어가 발전하고 있는 근래에 와서 소프트웨어적인 발전이 이루어지고 있다. CCTV를 이용하는 분야 중 얼굴 검출 기술은 얼굴을 분석하기 이전에 실행되는 과정으로 영상에서 얼굴이 있는 곳을 찾아내는 기술이다. 사람의 얼굴은 조명이나 피부 색, 방향과 각도, 표정 등 여러 가지 환경적 조건에 따라 민감한 반응을 하기 때문에, 얼굴 검출에 관한 연구는 많은 어려움이 있다. 얼굴 검출 기술의 활용성과 중요성은 시간이 지날수록 각광받고 있으나, 얼굴 검출 이전에 선행되어야 하는 얼굴 영역 검출 기술에 대해서는 간과하는 측면이 많다. 본 논문의 시스템은 AdaBoost detector에서 검출 못하는 기울어진 얼굴을 검출할 수 있어 다른 사물의 검출도 같은 기술을 사용할 수 있을 것이다.
일상적인 상황이 주로 시간을 고려한 일정에 따라서만 발생한다고 가정하면 각 상황별 확률분포함수에 기반한 데이터 생성법은 효과적이다. 하지만, 사람들은 상황을 인식하거나 판단할 때, 이전 상황을 고려하여 현재 상황을 미루어 짐작하거나 결정하는 경우도 흔하다. 본 논문에서 제안한 상황 전파 네트워크는 상황 인식 및 결정에서 이전 상황이 현재 상황에 미치는 영향을 고려하는 것과 유사하게 상황발생 확률분포함수를 보상해 줌으로써 상황의 전개가 연속적이면서 자연스러운 흐름을 갖도록 해준다. 본 논문에서는 평범한 직장인이 집이라는 공간에서 발생시키는 상황 데이터를 생성하는 모델을 제안하였고, 모의실험을 통해 상황 전파 네트워크가 상황의 자연스러운 흐름에 얼마나 영향을 기여하는지 확인하였으며, 특히, 순차적 상황 모호성과 충돌성 지표를 새롭게 정의하여 제안한 상황 데이터 생성 모델을 평가했다. 결론적으로 상황 전파 네트워크를 결합시켰을 경우, 확률 모델만을 사용했을 때보다 순차적 상황 모호성은 6.45% 상황 충돌성은 4.60% 감소함을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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