이용자의 경로선택 형태를 모사하는 통행배정모형 결과의 정확도는 교통계획에 상당한 영향을 미친다. 이용자의 경로선택 결정과정에서 가장 중요한 판단기준은 통행시간과 통행요금이다. 그런데 통행요금은 이용자의 경로 거리에 따라 다양한 방식으로 부과되므로, 링크를 분석단위로 하는 기존의 통행배정모형은 현실적인 통행요금 반영이 힘들었고 또한 수요예측 결과를 이용한 다양한 분석에서 제약을 받아 왔다. 본 연구는 이러한 배경에서 경로교통량을 도출할 수 있는 경로기반 통행배정모형을 구축하였고, 또한 경로거리에 따라 결정되는 현실적인 통행요금을 반영할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 경로기반 배정모형에서는 GP(Gradient Projection) 알고리즘을 이용하였고, 계산상의 효율성 제고를 위해 K-최단경로 알고리즘 중 MPS(Minimal Path Search) 알고리즘을 이용하였다. 개발된 배정모형은 현실적인 통행요금을 반영할 수 있으므로 통행배정 결과의 정밀도를 향상시켰을 뿐만 아니라 기존 배정모형에 비해 최적해로의 수렴속도도 개선되는 것으로 나타났다. 본 논문의 배정모형은 경로교통량이 도출되고 통행요금을 반영할 수 있으므로, 통행요금과 통행거리 관계에 따른 목적함수의 규명과 그에 따른 효과척도를 계량화할 수 있다. 따라서 본 모형은 통행배정에서 실재상황을 보다 현실여건에 맞도록 규명할 수 있고, 기존의 제한적인 효과분석의 문제점을 해결할 수 있으므로 그 활용범위가 넓다.
창의적 문제해결 능력을 위한 알고리즘 교육의 중요성이 강조되고 있다. 특히 수학 과학과 연계된 논리적 사고력 증진을 위한 알고리즘 교재 개발이 추진 중 이다. 그러나 교육현장에서 적용 가능한 교수-학습 모형에 대한 제시가 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 효과적인 알고리즘 교육을 위한 교수-학습 모형을 제시한다. 나선형 모형으로 학습 진도를 진행하며, 논리적 사고력을 기반으로 하는 알고리즘 교육의 특성을 반영하여 교수-학습 모형을 개발하였다. 또한 학습자의 만족도를 위하여 설문을 실시하였으며, 그 결과로 설계된 교수-학습 모형은 PBL과 자기주도학습 및 동료교수법의 혼합 모형이다. 제시된 모형에 근거하여 수학과 과학의 수업 예시를 구성하여 적용 가능성을 보였다.
AIS(automatic identification system)는 충돌 방지를 위해 선박의 위치 정보를 전달하는 시스템으로, 핵심기법으로서 SOTDMA(seH-o.ganired time division multiple access)알고리즘을 구현해야 한다. 따라서 SOTDMA 알고리즘을 효과적으로 구현하기 위해서 성능 분석을 위한 평가 시스템의 개발이 필요하다. AIS용 SOTDMA 알고리즘 성능평가 시스템은 무선 통신 채널에 의한 선박들간의 통신 방식을 여러 선박 객체들이 공유 메모리에 독립적으로 접근하는 방식으로 모사 했다. 각각의 선박을 하나의 객체로 모사하고 무선 통신 채널을 공유메모리로 모사 했다. 여러 선박들의 보고주기와 메시지를 입력으로 주어 SOTDMA 알고리즘에 파라 각 선박들의 슬롯 할당이 이루어지며, 그 결과분석을 통해 성능분석이 가능하다. AIS용 SOTDMA 알고리즘 성능평가 시스템을 개발함으로써, AIS 개발에 사용할 프로토콜 구현시 시행 착오를 줄일 수 있으며 AIS 채널 접속 프로토콜의 충돌 횟수, Capacity와 Throughput을 예측할 수 있다.
유비쿼터스 환경에서 계산의 복잡성,메모리,전력소비등의 제약성으로 인하여 공개키 암호시스템을 적용하기는 매우 어렵다. 초타원 곡선 암호시스템은 RSA나 ECC보다 짧은 비트 길이를 가지고 동일한 안전성을 제공한다. 초타원 곡선 암호시스템에서 스칼라 곱셈은 핵심적인 연산이다. T.Lange는 다수의 좌표를 사용하여 초타원 곡선 암호시스템에서 역원 연산이 없는 스칼라 곱셈 알고리즘을 개발 하였다.그러나 다수의 좌표를 사용하는 것은 SCA에 노출되고 더 많은 메모리가 요구 된다. 본 논문에서는 초 타원곡선 암호시스템에서 동시원알고리즘을 가진 안전한 스칼라 곱셈 알고리즘을 개발하였다. 안전성 과 성능을 위하여 동시역원 알고리즘을 적용하였다 개발한 알고리즘은 SPA와 DPA 에 안전하다.
본 연구는 다목적 입자군집최적화(Particle Swarm Optimization, PSO) 알고리즘을 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형에 적용하여 자동보정 알고리즘의 적용 가능성을 평가하고자 한다. PSO 알고리즘은 Python을 활용해 다목적 함수를 고려할 수 있도록 새롭게 개발되었다. SWAT 모형의 유출 해석은 안성천의 공도 수위 관측소 상류유역($366.5km^2$)을 대상으로 하였으며, 공도 지점의 2000년부터 2017년까지의 일 유량 자료를 이용하여 검보정하였다. 모형을 위한 기상자료는 공도유역 주변 3개 기상관측소(수원, 천안, 이천)의 일별 강수량, 최고 및 최저기온, 평균 풍속, 상대습도 및 일사량을 구축하였다. SWAT 모형의 유출 해석은 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), RMSE(Root mean square error), Nash-Sutcliffe 모형효율계수(NSE) 및 IOA(index of agreement) 등을 활용하여, 기존 연구 결과와 PSO 알고리즘을 활용한 결과를 비교 분석하고자 한다. 본 연구에서 개발한 다목적 PSO 알고리즘을 활용한 SWAT모형의 유출 해석은 보다 높은 정확도를 얻을 수 있을 것으로 예상되며, Python으로 개발되어 SWAT모형 이외에도 널리 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
색상 기반 손 탐색 알고리즘은 색상과 움직임 정보만을 사용하기 때문에 근처에 다른 사람의 손이 오는 경우 이를 구분하지 못하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 어깨선 추출을 이용한 보다 정확한 손 위치 파악 알고리즘을 개발하였다. 어깨선 추출 알고리즘은 목 바로 아래 어깨 점을 시작으로 원형의 탐색 공간을 각 원형으로 돌아서면서 탐색을 하는 방법으로 어깨선을 추출한다. 이때 탐색 영역안의 각각의 각들은 임의의 영역을 가진다. 이 영역들에서 우리가 정의한 에너지 함수에 의해서 에너지 값을 계산하게 된다. 최종적으로 에너지 값이 가장 큰 각으로 어깨선을 추출해 나가는 방법을 취한다. 이러한 알고리즘을 이용하여 실제 동영상 내에서의 어깨선 추출을 실험하고 제안된 알고리즘의 우수성을 증명한다.
본 연구의 목적은 광용적맥파 해석에 중요하게 사용되는 최대 상승기울기(maximum dV/dt) 지점 검출 알고리즘 개발로, 미분 및 필터링을 통한 전처리 과정, 극점 검출과정, 역탐색 등의 후처리 과정으로 구성되는 알고리즘을 구현하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 총 74,225개의 맥박파형을 사용한 검증을 수행하였으며, 동시에 측정된 심전도 QRS지점을 기준으로 최대 dV/dt 측정 위치 정확성을 판정하였다. 시뮬레이션 결과, 적응형 임계치 극점 검출 방법과 함께 사용하였을 때, 제안된 알고리즘은 기존 광용적맥파 상단, 하단극점 검출 알고리즘과 유사한 성능인 98.57%, 99.98%의 민감도와 특이도, 0.02%의 오검출율을 가지는 것으로 나타났다.
터널 내 화재 발생 시 대규모의 인명, 재산 피해가 발생하는데 이러한 상황을 조기에 탐지함으로써 피해를 최소화하기 위한 시스템이 필요하다. 또한 터널 내 설치된 CCTV를 사람이 24시간 감시하기에는 너무 어려운 점이 많다. 이에 따라 적절한 영상 처리를 통한 화염 및 연기 검출 시스템을 통해 경보를 알려줄 경우, 보다 편리하고 사람이 모니터 앞에 없을 때 화재 발생 시 화재를 검출할 수 있어 피해를 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 영상처리 기법을 이용하여 터널 안에서 발생한 화재 및 연기를 고속으로 탐지하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 터널 안에서의 화재 탐지는 차량 조명 및 터널내의 조명등과 같은 여러 가지 상황에 의해 산불 탐지 알고리즘과 다른 독자적인 알고리즘의 개발이 요구된다. 본 논문에서 제시한 두 가지 알고리즘은 기존 알고리즘보다 정확한 위치 탐지와 초기 단계에서의 탐지가 가능하도록 되었다. 또한 우리는 실험 결과를 통해 각각의 성능을 비교함으로써 제시한 알고리즘의 타당성을 보여주었다.
본 논문에서는 최근 얼굴 인식 평가에 많이 사용된 FRGC Ver 2.0 DB와 그 프로토콜을 간략히 소개하고 이를 이용한 다양한 얼굴 인식 방법 및 그 개발 동향에 대해서 살펴보고자 한다. FRGC는 객관적인 2D/3D 얼굴 인식 알고리즘 성능 평가를 위해서 공개되었는데, 본 논문에서는 2D 정면 얼굴 인식에 대한 내용을 위주로 기술하고자 한다. FRGC의 2D 얼굴 인식 DB는 주로 조명의 Control 유무에 따른 성능 비교를 위한 평가 프로토콜을 제안하고 있다. 이에 2004년부터 최근까지 10개 이상의 알고리즘이 발표되었고, 본 논문에서는 중요한 11개의 알고리즘을 살펴보고자 한다. 또한 이들 알고리즘에서 핵심적으로 사용되는 특징 추출 알고리즘을 살펴보고 마지막으로 각 알고리즘의 FRGC DB에서의 성능을 비교 평가하고자 한다.
멀티미디어 데이터베이스 시스템의 구현 과정 중 제일 첫 번째 단계라 할 수 있는 장면전환의 검출은 비디오 데이터베이스 시스템에서뿐만 아니라 비디오 검출, 비디오 압축 비디오 문서의 군집 화 등 여러 분야에서 유용하게 다루어지고 있고. 또 이미 많은 알고리즘들이 개발되어 있다. 이미 개발되어져 있는 알고리즘들을 구현 비교하는 과정에서, 제시된 알고리즘들은 부분적으로는 장면전환의 정확한 검출을 하고 있으나 잡음이 삽입되거나 특수한 상황에서는 잘못된 견과를 나타내고 있다. 실세계에서 적용되는 뉴턴의 제 1법칙인 관성의 법칙이 지니는 특성을 장면전화 검출에 적용시키고자 하였다. 제시된 알고리즘의 성능을 증명하기 위하여, 본 논문에서는 이미 발표된 여러 알고리즘들의 성능과 관성의 법칙을 적용시킨 알고리즘의 성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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