영상 정합은 물리적으로 유사한 영상 내의 영역들을 기하학적으로 일치시키는 처리이며 지형 정보, 영상검색, 원격탐사, 의료영상 등의 많은 영상처리 응용에서 사용된다. 영상 정합에 관한 연구는 주로 회전, 크기, 위치 등의 인자 추출에 소요되는 시간과 정확성에 중점을 두어 왔다. 본 연구에서는 영상의 특징 점들에 대한 일차 고유벡터의 방향 분포를 히스토그램으로 표현하고 이를 비교 분석함으로써 정합하는 방법을 제안한다. 일차 고유벡터를 이용함으로써 특징 묘사의 단순성을 제공하고. 히스토그램을 이용하여 정합 인자를 미리 추정함으로써 정합 인자 추출 시 목적함수의 연산에 소요되는 비용을 현저하게 줄였다. 본 연구의 결과를 평가하기 위해 제안한 방식을 일반 영상과 ICG(IndoCyanine Green)망막 영상에 적용한 결과를 보여주고 목적함수의 연산횟수와 시간 복잡도를 기존의 방법들과 비교하였다.
소스코드 감정목적물의 유사성을 판단하는 경우, 양측의 비교대상 소스코드는 컴파일과 실행이 가능 해야 한다. 또한 시스템 소스의 경우에는 하드웨어와의 인터페이스가 일치하는지 확인이 되어야 한다, 그러나 현실적으로 분쟁당사자의 소스코드가 완전하지 않은 상태로 제공되는 경우가 발생하고 있다. 분쟁을 제기하는 측에서는 동작 특성이 자사의 기능과 유사하고, 출력되는 표현과 기능이 유사한 이유로 소스코드의 핵심부분이 유사한 것으로 판단하고, 감정을 요청하고 있다. 분석과정에서 소스코드의 컴파일 오류 발생 시, 감정인은 소스코드의 흐름도를 작성하고, 함수별 코드의 흐름을 추적하는 방법을 적용하게 된다. 그러나 이 방법은 간접적이고, 감정인의 주관적인 판단이 적용되어 유사성 분석결과에 객관성에 대한 다툼이 우려된다. 본 연구에서는 임베디드 시스템에 적용된 소스코드분쟁의 감정사례를 통해 검증되지 않은 소스코드 유사성 도출의 문제점과 개선 방향을 다룬다.
본 논문에서는 초등학교 학생이나 외국인을 위해 한글을 익히는 교육용 시스템을 개발하고자 한다. 모델이 될 수 있는 표준 문자 패턴을 선정하고 이의 특징을 추출하여 데이터베이스화한다. 이를 위해 환경에 불변인 전처리과정의 수행과 특징 추출 그리고 유사도 함수를 정의한다. 최종적으로 초등학생이나 외국인이 쓴 문자에 대해 표준 문자 패턴과의 유사도를 계산하여 필기체 문자의 미적 평가를 행한다. 본 시스템은 특정 서체에 대해서도 표준 문자 패턴을 선정하여 서체 익히기까지 행할 수 있도록 확정이 가능한 시스템이며 실험에 의해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
본 논문에서는 배전선로에서 발생하는 여러 고장유형을 판별하기 위해서 적응형 퍼지추론 시스템을 적용하는 새로운 기법을 제시하였다. 배전선로의 고장과 고장유사현상 데이터를 추출하기 위해서 EMTP를 이용하여 RL부하, 아크로부하, 컨버터부하가 있는 배전계통을 구성하고 여러 형태의 고장과 고장유사현상에 대해 시뮬레이션을 하였다. 이를 통해 얻은 전류 파형으로부터 기본파성분, 영상분전류, 짝수 고조파성분의 합, 홍수 고조파성분의 합, 그리고 비정규 고조파성분의 합의 5개의 입력변수를 추출하고 학습을 통해서 각 입력변수의 소속함수의 소속도를 자동으로 결정하였다. 이 적응형 퍼지추론 시스템을 이용한 기법을 평가하기 위해서 학습시와 다른 고장상황을 모의하여 얻은 데이터와 실증시험 데이터를 이용하였다. 결과적으로 제안한 기법은 배전선로에서 발생하는 고장유형을 빠르고 정확하게 판별할 수 있었다.
필기체 서체 인식은 온라인 문자 인식 시스템에서 주로 사용되는 시스템이다. 또한 오프라인 문자 인식 시스템은 문자 인식에만 초점이 맞추어져 있는 상황이다. 본 논문에서는 오프라인 방식으로 기초의 문자 인식에만 머물던 시스템을 문자 익히기까지 행할 수 있는 시스템으로 확장하는 방법을 제안 하고자 한다. 이를 위해 신명조체 80포인트에 대한 표준문자패턴을 생성하고, 유사도함수를 정의하며 이를 통해 입력 문자 패턴과의 유사성을 계산하여 문자 익히기를 행하고자 한다.
기후변화 정책 분석 모델 (PAGE, Policy Analysis of Greenhouse Effect)을 이용해 여러 온실가스 배출 시나리오에 따른 기후변화의 피해 비용을 분석했다. 국내외 기후변화 영향에 관한 선행 연구 결과에 따르면 한국의 기후변화의 민감도는 경제 협력개발기구(OECD) 회원국들과 유사한 수준이 될 것으로 전망되었으나 구체적인 한국의 분야별 영향평가가 이루어져야 보다 정량적인 기후변화의 피해함수 추정이 가능할 것이다. 온실가스 배출량, 이산화황 배출량, 적응정책의 정도, 경제 성장, 인구 성장 등 많은 인자들이 기후변화로 인한 피해 정도에 영향을 미친다. 본 연구에서는 PAGE 모델을 이용해 미래의 여러 상황에 따른 기후변화의 피해 정도를 알아보기 위하여 A2, B1, Kyoto, 3가지 시나리오에 대한 분석을 하였다. 만일 전 세계가 온실가스 감축을 위한 아무 대책도 실행하지 않는다면 2100년 한국은 약 3도 정도의 온도상승이 예측되고 이로 인해 12조에서 58조정도의 피해가 일어날 것으로 분석되었다. 1990년에서 2100년까지 기후변화로 인한 누적 피해비용은 약 143조에서 921조에 이를 것으로 분석되었다.그러나 이는 소수의 피해함수에 대한 연구결과만을 반영해 산정한 결과며 분야별로 더 많은 연구가 수행되어야 보다 신뢰도 높은 피해비용을 산정할 수 있다.
기계학습 알고리즘은 기준 함수를 채택하여 데이터를 처리하고 학습 모델을 유도한다. 군집분석에서 사용하는 기준 함수는 어떤 형태로든지 선호성을 내포하게 되고 이를 통해 유사한 데이터끼리 묶어 준 후 이를 구성하는 변수와 값들을 특정하여 군집을 정의하게 된다. 군집분석에서 사용하는 카테고리 유용도와 분할 유용도 점수가 군집분석 결과물에 어떤 영향을 주는지를 파악하고 이들이 결과에 어떤 편향성으로 이어지는지를 분석한다. 본 연구는 군집분석에 사용되는 기준 함수의 특성에 따라 결과에 미치는 영향을 파악하기 위해 여러 데이터 세트를 이용해 실험하고 결과를 평가한다.
현재 기후변화는 점점 가속화되고 있으며, 이로 인해 향후 홍수피해는 더욱 증가될 가능성이 높은 것으로 알려져 있다. 장기적이 측면에서 이러한 홍수피해에 대비하기 위해서는 유역별 홍수에 대한 취약성을 평가하고, 기후변화의 영향을 고려하여 유연한 적응 정책을 마련하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 국내유역의 홍수 취약성을 평가하는 방법으로 지표를 이용한 방법을 제안하였다. 이 방법은 기후변화에 따른 홍수 취약성을 민감도(sensitivity), 노출(exposure), 적응능력(adaptation)의 함수로 정의하고, 각 유역별 지표들을 이용하여 상대적인 취약성 정도를 평가하는 것이다. 본 연구에서는 유역의 민감도와 노출정도가 클수록 기후변화에 대한 홍수피해에 취약하고, 적응능력이 클수록 취약성이 낮다고 판단하였다. 본 연구에서 제안한 방법으로 국내 139개 유역에 대해 상대적인 홍수피해 취약성을 평가한 결과 과거 유역별 홍수 피해액의 분포와 유사한 것으로 나타났다. 또한, A2 시나리오를 이용하여 미래 기후변화 상황에서의 홍수피해 취약성에 대해 평가한 결과 국내 유역의 홍수피해는 증가될 가능성이 있는 것으로 전망되었으나 유역별 공간적인 취약성은 크게 변화지 않는 것으로 나타났다.
본 논문은 입력 이미지 블록의 클래스 조건부 확률 밀도 함수의 커널 추정에 기반한 공간 영역에서의 다중초점 이미지 융합 기법을 제안한다. 이미지 융합 문제를 시험 패턴으로부터 추정된 유사 밀도 함수에 의해 사후 클래스 확률, P($w_{i}{\mid}B_{ikl}$),을 계산하는 분류 임무로 접근하였다. C개의 입력 이미지 $I_{i}$에 대하여 제안한 방법은 i 클래스 $w_{i}$를 정의하고 베이즈 결정 원리에 기초하여 판별 함수를 최대화하는 PxQ 블록 $B_{ikl}$의 집합에 의해 표현되는 결정 지도로 부터 융합 이미지 Z(k,l)를 형성한다. 출력 화질의 척도로서 RMSE 와 상호 정보량인 MI를 사용하여 제안한 기법의 성능이 평가되었다. 커널 함수의 폭 ${\sigma}$ 도 변화시키고, 다른 종류의 커널과 블록 크기를 변화시켜 가며 성능평가를 수행하였다. 제안한 가법은 C=2 와 C=3에 대하여 시험하였고 시험 결과는 좋은 성능을 보였다.
저자식별은 학술문헌에 출현한 동명저자명들을 실세계의 서로 다른 사람들로 대응시키는 것이다. 이를 위해 임의의 동명저자명쌍의 유사도를 계산하고 이를 바탕으로 동명저자명 개체들을 군집화하는 단계를 거친다. 저자명의 군집화 기법으로 주로 계층적 군집법이 사용되었으나 다양한 계층적 군집법에 대한 비교 평가는 미흡했다. 이 연구는 다이스계수, 코사인유사도, 유클리디안 거리, 자카드계수, 피어슨 상관계수 등의 다양한 개체거리/유사도수식과 계층적 군집법들의 상관관계와 계층적 군집기법들의 한글 저자식별 성능에 대한 비교/분석을 다룬다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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