본 논문은 방송사별 각 장면의 중요한 내용의 성격을 갖고 있는 특징을 방송사별 뉴스 비디오에서 추출하기 위한 것이다. 추출하고자 하는 특징의 요소는 방송사 구별을 위한 방송사 아이콘과 각 장면의 대표적 성격을 갖고 있는 아이콘, 각 장면내의 주요 내용을 대표하는 정보인 자막의 문장 추출이다. 본 논문에서 제안하는 방법은, 비디오 프레임으로 입력되는 영상을 YIQ칼라 공간으로 전환한 뒤 히스토그램 평활화 방법을 이용하여 입력 영상의 영역 구분을 명확하게 한 후에, 영상의 에지를 추출하고 수직과 수평선에 기반한 에지 히스토그램의 비교에 의하여 원하는 특징을 추출하는 것이다. 또한 히스토그램 차이값에 의해서 선택된 키 프레임들 중에서 뉴스 아이콘을 추출하고 아이콘에 의하여 각 장면을 분할 할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 칼라 히스토그램이나 웨이블릿, 또는 객체의 움직임에 기반한 복잡한 방법대신 에지 히스토그램 비교 방법을 사용하여, 알고리즘을 간소화함으로써 계산 시간을 단축하였으며 특징 추출에도 좋은 결과를 나타냈다.
전력거래소는 발전경쟁시장(CBP; Cost-Based Pool) 장기화에 따른 운영상의 효율성을 개선하고 기 개발된 시장운영시스템(MOS; Market Operation System)을 활용하여 급전체계를 개선하기 위해 준비중이다. 현행 급전체계에서는 거래 전일에 수행한 수요예측을 바탕으로 1시간 단위운영발전계획을 전일에 수립하고 EMS(Energy Management System)를 이용하여 발전기에 대한 경제부하배분(ED; Economic Dispatch)을 시행하고 있지만, 현 EMS는 시장체제 환경 전에 도입된 설비로 시장환경에 대한 고려가 되어 있지 않고 계통운영 보조서비스의 실시간 반영이 어려운 점이 있다. 전력거래소는 실시간 급전 운영을 위해 기존 EMS에 MOS를 연계하여 MOS의 5분 단위 수요예측량을 기반으로 송전망 제약과 예비력 요구량 등을 고려한 발전기별 경제부하 배분량 및 예비력 배분량을 결정하고, 추가적으로 EMS에서 수요예측 오차 및 주파수 보정량을 실시간으로 계산하여 발전기별로 배분하도록 함으로써, 1일 전 시행하던 급전계획을 취득 자료를 기반으로 5분 단위로 실시간 계산할 수 있도록 급전 체계를 개선할 계획이다. 이를 통해 실시간으로 에너지와 예비력을 동시에 최적화함으로 전력시장 및 전력계통 운영을 한층 선진화 할 수 있는 계기를 마련하였으며 또한 저비용 발전기 사용을 극대화함으로 발전비용의 절감에도 기여하는 효과를 기대할 수 있다. MOS-EMS간 자료연계에는 ICCP(Inter-Control Communication Protocol)와 FTP 프로토콜을 사용하였고, 수차례 모의운영을 통하여 데이터베이스 및 현장 취득 자료의 정확도(accuracy)가 양 시스템 간 연계 및 전력 계통의 안정적 운영에 매우 중요한 요소로 나타났다. 전력거래소는 장기적으로 CIM(Common Information Model)기반의 표준 전력계통 데이터베이스를 구축하고 시스템 간 자료 연계를 위해 XML을 활용하여 시스템 간 상호 운영성(Interoperability)과 자료 연계의 안정성을 높일 계획이다. 본 논문은 MOS-EMS 연계에 따른 시스템 간 자료의 흐름 및 처리에 대해 주로 설명하고자 한다.
본 논문에서는 사전학습이 필요 없는 능동 특징점 모델(non-prior training active feature model; NPT AFM) 기반에서 광류(optical flow)를 이용한 객체추적 기술을 제안한다. 제안한 알고리듬은 비정형 객체에 대한 분석[1]에 초점을 두고 있으며, 실시간에서 NPT-AFM을 사용한 강건한 추적을 가능하게 한다. NPT-AFM 알고리듬은 관심 객체의 위치를 파악하는 과정 (localization)과 이전 프레임 정보와 현재 프레임 정보를 이용하여, 객체의 위치를 예측(prediction), 보정(correction)하는 과정으로 나눌 수 있다 위치 파악 과정에서는 움직임 분할(motion segmentation)을 수행한 후 개선된 Shi-Tomasi의 특징점 추적 알고리듬[2]을 사용 하였다. 예측 및 보정 과정에서는 광류 정보를 사용하여 특징점을 추적하고[3] 만약, 특징점이 적절히 추적 되지 않거나 추적에 실패하면 특징점들의 시간(temporal), 공간(spatial)적 정보를 이용하여 예측, 보정하게 된다. 객체의 형태 (shape)대신 특징점을 사용하였으며, 객체를 추적하는 과정에서 특징점들은 능동 특징점 모델(active feature model; AFM)을 위한 학습 집합(training sets)의 요소로 갱신된다. 실험결과, 제안한 NPT-AF% 기반 추적 알고리듬은 실시간에서 비정형 객체를 추적하는데 강건함을 보석준다.
HyGIS는 DEM 기반의 수문지형처리를 중심으로 다양한 모형을 연계할 수 있도록 구성된 S/W 모음이다. 이는 한국건설기술연구원을 비롯한 다수의 기관 및 연구원들이 노력한 성과물이다. 본 연구는 기존 HyGIS 연구과정에서 도출된 성과물의 실용화 사업화를 위한 방안을 연구하였다. 이를 위하여 S/W 테스팅, 오픈소스 도입, 클라우드 컴퓨팅으로 나누어 접근하였다. 먼저 S/W의 테스팅에 있어서 기존 개발 소스코드는 블랙박스 테스트 방식의 동등 클래스 분할, 경계 값 분석 등 일부 모듈에 대한 단위 테스트와 제한적인 통합테스트가 수행된 바 있다. 보다 체계적인 테스트 단계로서 화이트박스 테스트 개념 중 문장/분기/조건 커버리지에 대하여 검토하였으며, 실제 소스코드 중 핵심 구간에 대한 적용 및 정량화를 통하여 현 수준을 객관적으로 진단하였고 보완 방안을 도출하였다. 오픈소스 적용을 위하여 QGIS, MapWindow 등 공간정보 분야의 최신 오픈소스 모듈을 비교 검토하였다. 적용 단계는 이를 기존 HyGIS S/W에 반영시키는 과정이며, S/W 관점에서는 컴포넌트 모듈의 대체라고 표현될 수 있다. 대규모의 전환 비용이 발생되므로 적용 후보에 대하여는 기능적 측면 뿐만 아니라 마이그레이션 비용과 중장기적인 유지보수 비용을 고려한 검토가 이루어 졌다. 한편 오픈소스 기술의 적용은 단순히 구성 요소 원가절감 측면만이 아닌, 중장기적 유지보수 체계 도모 및 지속가능한 생태계로의 전환에 더 큰 의의가 있다. 마지막으로 클라우드 컴퓨팅 기술의 적용 분야이다. HyGIS 입력 Data의 공급을 위한 인프라로서 자체 구축 인프라가 아닌 IaaS 클라우드인 Blob Storage 및 CDN을 시험 적용하였다. 클라우드를 활용함으로써 초기 비용을 최소화하고 합리적 비용으로 유연한 확장이 가능한(Scale Out, Scale Up) 구조를 취하게 되었다. 또한 입력 Data 공급 서버를 위한 Storage 측면만이 아니라 S/W의 배포에 있어서도 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용하고자 시도하였다. 클라우드 기술을 활용하여 HyGIS S/W가 설치된 VM(Virtual Machine)자체를 임대하는 방식으로 시험 구성 되었다. VM에 대한 RDP 프로토콜 Access에 있어서 IP기반 접근 제어를 통하여 보안을 강화하는 방안을 실험하였으며, ISO 27001, ISO 27018 등 관련 보안 규정에 부합하는 서비스 제공이 가능하도록 검토하였다. 이러한 클라우드 VM방식 서비스를 통하여 Package형 S/W 뿐만 아니라 Subscription 방식의 서비스 제공 방식을 병행할 수 있다. 사용자에게는 S/W 설치 및 H/W Lock 구비 과정이 생략되는 이점이 있다.
본 연구의 목적은 빅딜 계약이 큰 비중을 차지하면서 전자저널 컨소시엄 유지를 위한 예산 확보가 학술도서관의 최대 이슈로 자리 잡은 상황에서 빅딜 계약의 대안을 탐색하는 것이다. 이를 위해 빅딜 계약의 현황, 장단점, 문제점에 대한 대응을 토대로 빅딜 계약을 대체하는 다양한 모델을 조사하였다. 문헌연구를 통해 빅딜 계약의 대안을 OA 기반, 이용량 기반, 컨소시엄 개선 기반, 출판사 주도, 기타 등으로 살펴본 후 KESLI를 위해 단기적으로 Cost division 형식이지만 중장기적으로 보다 강화된 컨소시엄을 기반으로 Single(bloc) payment 형식이나 National licene 형식을 지향하는 '컨소시엄 비용 재배분 모델'을 대안으로 제시하였다. '컨소시엄 비용 재배분 모델'은 최근 1년분의 각종 데이터를 기초로 PDF와 HTML 다운은 3배의 가중치를 부여하되 나머지 14개 요소는 각 요소별 0.5점부터 5점까지로 총 100점 만점으로 합산해 자관 총점의 순위에 따라 국가 단위로 협상된 KESLI 총액을 10, 20, 30 등급으로 확정해 최종 협상된 금액에 맞게 다시 배분하여 구독액을 결정하는 방식이다.
최근 얼굴 표정 인식에 있어 영상 기반의 방법의 하나로서 ULBP 블록 히스토그램 피쳐와 SVM을 분류기로 사용한 연구가 수행되었다. Ojala 등에 의해 소개된 LBP는 높은 식별력과 조명의 변화에 대한 내구성과 간단한 연산 때문에 영상 인식 분야에 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 ULBP 블록 히스토그램을 계산함에 있어 분할 영역의 이동, 크기 변화에 더하여 미세한 특징 요소를 표현할 수 있도록 $LBP_{8,2}$과 $LBP_{8,1}$를 결합하였다. $LBP_{8,1}$ 660개, $LBP_{8,2}$ 550개의 분할 창으로부터 1210개의 ULBP 히스토그램 피쳐를 추출하고 이로부터 AdaBoost를 이용하여 50개의 약 분류기를 생성하였다. $LBP_{8,1}$와 $LBP_{8,2}$가 결합된 하이브리드 형태의 ULBP 블록 히스토그램 피쳐와 SVM 분류기를 이용함으로써 표정 인식률을 향상시킬 수 있었으며 다양한 실험을 통하여 이를 확인하였다. 본 논문에서 제안한 하이브리드 Boosted ULBP 히스토그램의 경우에 표정의 인식률이 96.3%로 가장 높은 결과를 보였으며 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.
보행은 건강을 증진시키기 위한 요소이자 대기오염물질을 배출하지 않는 친환경 지속가능한 교통수단이다. 이처럼 보행에 대한 중요성은 매우 강조되고 있지만 우리나라의 보행안전은 여전히 심각하다. 이에 따라 보행자 교통사고 저감을 위한 다양한 연구가 진행될 필요가 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 의미론적 분할기법을 적용하여 보행자 교통사고에 영향을 미치는 인지적 특성도 함께 고려했다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 인지적 요인에서 건물이 차지하는 비율이 높고, 식생과 하늘이 차지하는 비율이 낮을수록 보행자 교통사고 발생 위험을 높이는 것으로 나타났다. 둘째, 과속방지턱은 보행자 교통사고 발생 위험을 저감시키는 것으로 나타났다. 셋째, 도로의 위계가 낮은 소로가 많은 지역에서 보행자 교통사고 발생 위험이 증가하는 것으로 나타났다. 넷째, 신호등, 횡단보도, 교통표지는 보행자 교통사고 저감에 실질적으로 영향력을 미치지 못하고 있다. 한편, 본 연구는 기존의 물리적 근린환경 요인뿐만 아니라 가로경관의 시각적 요소를 구축한 인지적 측면에서의 요인을 함께 고려하였으며, 실제로 인지적 특성이 보행자 교통사고 발생에 영향을 미치고 있다. 따라서 향후 인지적 특성을 고려한 보행친화적 도시환경 조성을 위해 다양한 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
본 연구에서는 수정된 구조의 FMM 신경망으로부터 패턴 인식을 위한 규칙 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 학습데이터에서 특징값에 대한 빈도 요소를 반영하는 하이퍼박스 정의를 기반으로 하는데, 이로부터 특징과 패턴클래스 간의 상호 연관도 요소를 정의 하였다. 이는 기존의 모델에서 사용되는 하이퍼박스 중첩테스트 및 축소(contraction) 기법을 사용하지 않아도 하이퍼박스의 중첩에 의한 분류의 모호성을 해결할 수 있게 한다. 본 연구에서는 패턴 클래스의 각 차원별로 퍼지 분할을 기반으로 하는 수정된 하이퍼박스 멤버쉽 함수와 이를 사용하는 학습방법을 제시한다. 제안된 기법으로부터 특정패턴의 분류를 위한 자극성(excitatory) 특징 및 억제성(inhibitory) 특징을 구분하고 이들 정보는 규칙 생성과정에 적용된다. 수화 인식에 관한 실험에 제안된 방법론을 적용함으로써 제안된 이론의 타당성을 실험적으로 고찰하였다.
본 논문에서는 직교 주파수분할다중화(orthogonal frequency division multiplexing; OFDM)의 변조된 신호열에서 항상 최소화된 첨두전력 대 평균전력비(peak-to-average power ratio; PAPR)를 보장할 수 있는 블록부호가 제안된다. 제안된 최소 PAPR 부호(minimum PAPR code; MPC) 부호화 과정은 씨앗부호어(seed codeword) 검색, 레지스터 요소의 순회천이(circular shifting), 그리고 비트반전(bit inversion)으로 이루어진다. 시간영역 전송신호열의 첨두 포락선전력(peak envelope power; PEP)이 레지스터에 저장된 부호어의 순회천이와 부호의 비트반전에 대하여 변화되지 않음을 보였다. 이러한 성질에 기반하여 체계적인 MPC 부호화 규칙이 제안되었다. 제안된 부호 규칙으로 MPC 부호화를 위한 조견표(look-up table)의 크기를 대폭 감소시킬 수 있다.
본 논문은 실시간 파노라마를 위한 영상의 특징점 검출 방법을 제안한다. 파노라마 연구는 최근 실시간 지역탐색이나 DVR 등에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 특히 특징 점 검출은 파노라마를 이루는 가장 중요한 요소이다. 특징 점 검출을 위해서는 어떠한 명암 변화에도 특징점은 불변이어야 하며 이미지의 크기와 회전이 변화하더라도 불변의 점을 찾아야 한다. 기존 연구방법은 고차원적인 벡터와 많은 후보 점을 선점하기 때문에 연산량이 많고 수행시간이 길어 실시간에 활용하기에는 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 보다 빠른 실시간 특징 점 검출을 위해 LoG 방법을 비트단위로 분할 후 결합하는 BLoG 방법을 제안하고 다양한 실험을 통하여 속도와 연산량 그리고 검출 성능에 대하여 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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