본 논문은 안경착용 얼굴영상을 위한 실시간 눈 인식 알고리즘을 제안한다. 학습 알고리즘에 기반한 기본의 눈 인식 방법은 안경을 착용한 얼굴영상이 입력으로 주어질 경우 안경의 다양한 크기와 색깔, 형태로 인해 알고리즘의 학습 효율이 크게 떨어져 낮은 눈 인식 성능을 갖게 된다. 제안하는 방법은 모폴로지 연산을 통해 얼굴영상에서 안경이 포함된 부분을 검출하여, 안경으로 인한 눈 인식 알고리즘의 성능저하를 막는다. 성능평가를 위해 제안하는 방법을 Viola & Jones의 눈 인식 학습 기반 눈 인식 알고리즘에 적용하였으며 Spacek의 얼굴영상 데이터베이스를 실험 영상으로 사용하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존 눈 인식 알고리즘의 처리속도를 15fps (frames per second)에서 14.2fps로 하락시키면서 인식률을 75%에서 96.3%로 향상하였다.
본 논문은 3차원 스캐너로 획득된 실제 얼굴 데이터를 햅틱 상호작용을 통해 직접 변형하고 재질감을 모델링 하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 그래픽 하드웨어 기반의 햅틱 렌더링 알고리즘을 기반으로 획득된 2.5D 얼굴 데이터를 mass-spring 모델을 적용하여 변형하고 얼굴의 재질감(탄성, 마찰, 거칠기) 정보를 모델링 하는 것이다. 햅틱 장치를 이용한 변형알고리즘은 변형 시 효율적인 변형 영역 탐색을 위하여 공간 분할방법인 k-d 트리 구조를 이용하여 최근방 탐색 알고리즘을 구현하였으며, 사실적인 힘 계산을 위하여 각 포인트 마다 mass-spring 모델을 적용하여 반력 연산 및 물체의 변형을 수행하였다. 아울러 재질감을 모델링 하기 위해 깊이 이미지 기반 표현(Depth Image Based Representation, DIBR)을 이용하여 가상 물체의 거칠기, 탄성, 및 마찰을 편집할 수 있는 방법론을 제시하고, 편집된 재질감을 직접 물체의 표면에 적용하여 렌더링 하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 유전자 알고리즘 기반 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Genetic Algorithm-based Fuzzy Polynomial Neural Networks ; GAs-based FPNN)를 이용하여 비선형 데이터의 최적화 추론 알고리즘을 제안한다. FPNN의 각 노드는 GMDH와 퍼지규칙을 기초로 만들었다. FPNN의 각 노드는 퍼지 다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron : FPN)이라고 표현하다. 제안된 모델은 구조 선택에 있어서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms : GAs)을 이용하였다. 유전자 알고리즘을 사용하여 입력의 차수와 입력의 개수 그리고 후반부 추론의 형태를 최적 선택하였다. 비선형 데이터에 대한 모델 설계를 위해 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘 기반 FPNN 모델 설계가 유용하고 효과적임을 보인다.
본 논문에서는 무인자동차의 자율주행을 위한 알고리즘을 제시하고 3차원 그래픽 시뮬레이션을 통하여 안정성 기반 자율주행 알고리즘의 성능을 검증하고자 한다. 제안된 자율주행 알고리즘은 주변 인접 차량의 위치, 속도, 가속도, 주행 차로 정보를 바탕으로 자율주행 차량과의 충돌가능성 및 충돌예측시간을 계산하여 최적의 안정 주로를 선택하고 이러한 주행 차로에 대한 주행 궤적을 생성하여 추종토록 함으로써 자율주행이 이루어지도록 한다. 본 논문에서는 제안된 자율주행 알고리즘을 검증하기 위하여 3차원 그래픽 시뮬레이션 환경을 구축하였으며 다차로, 다차량 주행 환경에서 몇 가지 가상 도로 환경을 구축하여 시뮬레이션 하였고 자율주행 차량의주행 궤적을 인접 주행차량의 주행 궤적과 비교 확인함으로써 알고리즘의 타당성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제시된 안정성 기반 자율주행 알고리즘은 다차로, 다차량 주행 환경에서 주변 차량과 충돌 없이 안정적인주행 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
자율운항선박을 위한 충돌회피 알고리즘은 여러 연구자들을 통해 다양한 방식으로 개발되고 있다. 본 연구에서는 한국 연안 지역 특성 및 선박운항자의 의식을 기반으로 한 해상교통위험도 평가 모델인 PARK Model을 적용하여 충돌회피 알고리즘을 개발하였다. 이렇게 개발된 충돌회피 알고리즘은 자율운항선박과 사람이 동시에 항해하는 과도기에 선박운항자의 의식을 반영한 충돌회피를 수행하여 다른 선박운항자들에게 이질감 및 부담감을 주지않을 것으로 사료된다. 본 연구의 충돌회피 알고리즘은 PARK Model 위험도를 기반으로 COLREGS 규정을 반영하여 회피동작을 수행하며, 여러 규모의 선박을 대상으로 마주치는 상황, 횡단하는 상황, 추월하는 상황과 이들이 복합적으로 발생하는 상황에 대한 시뮬레이션 결과 모두 충돌을 회피할 수 있었다. 또한, 과거 AIS Data를 이용한 실해역 시뮬레이션 실험에서도 충돌회피를 수행하여 본 충돌회피 알고리즘의 성능을 검증하였다.
본 연구는 웹캠을 기반으로한 시선 추적 알고리즘에 대한 성능을 실시간으로 분석함과 동시에 그 결과를 직관적으로 비교해볼 수 있는 프로그램 개발에 대한 것이다. 시선 추적을 위한 훌륭한 알고리즘들과 학습 모델이 개발되고 있으나 개발 대상 어플리케이션에 적합한 알고리즘을 선별하거나 파라미터를 최적화하기 위해서는 알고리즘의 성능을 빠르고 효과적으로 가늠해볼 수 있는 테스트베드 개발이 동반되어야한다. 따라서 본 연구는 웹캠을 기반으로 시선 추적 알고리즘을 구현한 사례와 함께 개발된 알고리즘의 성능을 테스트해볼 수 있는 프로그램 개발에 대한 내용을 기술하였다.
문제해결력은 21세기 학습자라면 누구나 갖추어야 할 핵심 역량이다. 특히 컴퓨팅 시스템이 실생활과 다양한 학문 분야의 문제 해결에 효율성을 보장하기 시작하면서 컴퓨터 과학의 개념과 원리를 바탕으로 문제 해결 과정을 설계하는 알고리즘 학습에 대한 관심이 증가하고 있다. 문제해결력 향상을 위해서는 알고리즘 설계 기법을 이해해야 하는 것 뿐 아니라 직면한 문제 해결에 적합한 알고리즘 설계 기법을 찾아 적용할 수 있어야 한다. 이러한 점에서 퍼즐은 문제해결력 향상에 매우 적합한 학습 도구라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 퍼즐 기반 알고리즘 학습을 설계하고 적용함으로써 학습자의 문제해결력 향상에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과, 퍼즐 기반 알고리즘 학습은 학습자의 문제해결력 향상에 긍정적인 영향을 미친 것을 확인하였다. 이러한 결과는 퍼즐 기반 알고리즘 학습이 학습자로 하여금 알고리즘 설계 기법 이해 뿐 아니라 퍼즐 해결에 적합한 알고리즘 설계 기법을 적용하는 경험을 제공함으로써 학습자의 문제해결력을 향상시킨 것으로 해석할 수 있다.
본 논문에서는 기존에 제시된 QoS 라우팅의 링크 상태 갱신 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있는 플로우 유지 시간을 기반으로 한 LSU 알고리즘을 제안하였다. 기존에 제시된 LSU 알고리즘은 네트워크 트래픽의 통계 정보를 기반으로 하여 LSU 메시지 전송 여부를 결정하는 반면, 제안하는 알고리즘은 플로우 유지 시간을 기반으로 하여 LSU 메시지의 개수를 감소시킬 수 있기 때문에 기존에 제안된 알고리즘에 모두 적용하여 사용할 수 있다. 제안하는 알고리즘은 짧은 시간 안에 반복적으로 발생되는 LSU 메시지의 개수를 감소시키기 위해 플로우의 유지 시간에 대한 통계적 정보를 사용하였다. 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존에 제시된 다양한 LSU 알고리즘을 구현하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 적용하였고 실제 네트워크와 유사한 MCI 네트워크상에서 라우팅 Blocking 확률과 링크 당 평균 LSU 메시지의 개수를 성능 평가 항목으로 하여 시뮬레이션을 수행하여 제시하는 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
워크스테이션 네트워크 (NOW: Network of Workstations)은 고성능의 병렬 연산을 위한 중요하고 효과적인 기반환경을 제공하고 있다. NOW 환경에서 통신과 동기화 비용은 다중프로세서 시스템보다 상대적으로 매우 크다. NOW에서 병렬 태스크와 통신을 위한 스케줄링 기법의 선택은 시스템의 활용도와 성능에 큰 영향을 미치므로 효과적으로 스케줄링 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 버스 기반의 NOW에서 병렬 태스크를 위한 스케줄링 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 통신비용의 변화에 따른 시스템의 성능을 비교한다. 알고리즘은 태스크 중복을 기반으로 하며 통신에 따른 스케줄링 길이를 줄이기 위하여 휴리스틱을 사용한다.
규칙기반의 상품추천시스템은 많은 인터넷 쇼핑몰에서 활용되고 있지만 규칙을 추출할 수 있는 마케팅 전문가 확보와 방대한 양의 고객 데이터 처리의 어려움으로 유용한 규칙을 찾는 것이 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 규칙기반 상품추천시스템의 단점을 보완할 수 있는 방법으로 전역 최적화 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 활용하여 고객정보를 토대로 추천 규칙을 도출할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘에 기반한 추천 규칙들이 장착된 웹 기반의 개인화된 상품추천시스템의 프로토타입을 개발하고 이에 대한 실제 사용자들의 이용 만족도를 확인함으로써 본 연구에서 제안한 방법론의 유용성을 확인하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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