최근에 R은 여러 분야에서 많이 사용되고 있다. 특히 모의실험(simulation)이나 통계학 관련 연구에 많이 사용되고 있다. 모의실험을 하는 경우에는 많은 반복으로 인해 R 프로그램의 수행 속도가 매우 중요하다. 또한 데이터마이닝 분야에서도 R을 많이 사용하고 있다. 우리는 데이터 마이닝에서 데이터의 전처리 과정 중 Fayyad & Irani 방법을 사용하여 연속형 변수를 이산화하는 실험을 하였으며, 이를 위해 R을 사용하였다. 이 프로그램은 재귀 함수를 이용하고 이런 과정에서 빈도표 작성, information계산, 빈도표의 분할, 정지 규칙 등의 여러 함수를 사용하게 되어있다. 우리가 작성한 R 로드를 사용하여 UCI DB의 Iono 자료를 (속성이 35개, 사례수가 약 1000개정도) 이산화 하였을 때 7초 이상의 상당한 시간이 소요된다. 반면에 JAVA로 만들어진 Weka에서 똑같은 Fayyad & Irani 방법을 수행했을 때 위와 같은 큰 자료를 이산화하는 속도가 매우 빨라 수행시간은 거의 무시할 만하였다. 이런 차이점을 보고 R 프로그램의 수행 속도를 늘이는 방법을 찾게 되었다. 이 본 발표에서는 R 코드 중 시간이 많이 소요되는 것들을 몇 가지 선정하고 이들을 더 효율적으로 만들 수 있는 코드를 작성하여 이들 코드의 수행속도를 비교하였다. 또한 몇 가지 명령에 대해서는SAS와도 비교하였다.
본 논문에서는 임베디드 시스템으로의 적용을 위한 균형이진트리 방식의 허프만 코딩 복호화 방법에 대하여 논한다. 그리고 구현된 전체 시스템의 간단한 코드 최적화(code optimization)를 추가하여 시스템 전체의 처리 속도를 감소시키고자 하였다. 본문에서는 구현된 복호화 성능 향상의 정확한 측정을 위하여 하드웨어 시뮬레이터를 사용했다. 이를 통해서 실질적인 환경에서 어느 정도의 duration으로 동작될 수 있는지, 그리고 해당 환경에서 얼마나 성능을 향상시킬 수 있을지를 비교적 정확하게 판단할 수 있도록 했다. 본문의 마지막에 명시된 대로, 최적화의 결과로, 허프만 코드를 표에서 찾는 기존의 방법에 비하여, 복호화 부분과 복호화 부분을 제외한 시스템 코드 최적화 각각 36%, 2%의 duration 횟수의 감소를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 고정길이 코드화된 웨이블릿 계수에서 전송시 잡음 영향에 관한 연구이다. 비트평면 정보를 포함하고 있는 MAP(maximum a posteriori) 검출기를 이용하여, 전송된 코드워드 중에서 잘못 수신된 코드워드를 찾아내고 그 중에서 가장 오류가 심한 것을 결정한다. 그리고 한번 검출된 에러들로부터 복원시키는 방법을 제안하고 이진 대칭 채널을 통해 전송되는 스칼라 양자화 웨이블릿 계수를 이용해서 복원시키는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 Web 기반의 원격 교육 환경에서 강사와 학습자 모두에게 도움을 줄 수 있는 판서장면 MPEG Stream Data에서의 온라인 문자 인식 방법에 대하여 연구하였다. 강사가 별도의 프리젠테이션 자료를 만들 필요 없이 직접 판서한 MPEG Stream Data로부터 초당 3 Frame을 Sampling 한 후, 각 Frame에 Laplacian 마스크를 이용한 윤곽선 검출, Frame간 빼기 그리고 세선화 등의 영상처리 기법을 적용하여 문자인식에 필요한 좌표 값과 방향코드 등의 특징을 추출하였다. 좌표 값은 세선화 된 획의 중간 Pixel의 좌표 값이며, 구해진 좌표 값들을 이용하여 8방향 코드와 가상 획 코드를 구한 다음, 이 특징들을 사용해 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 학습시키고 한글 문자 인식을 행하였다.
이미지 형식으로 등록되는 상표의 특성상 상표의 검색에는 어려움이 따른다. 특허청은 도형 상표의 검색을 용이하게 하기 위해 상표가 포함하고 있는 구성요소에 도형분류코드를 부여한다. 하지만 도형 상표에 포함된 이미지를 확인하고 분류코드를 부여하는 과정은 사람이 직접 수행해야 한다는 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 자동으로 도형 상표 내 객체를 인식하고 분류코드를 부여하는 방안을 제안한다. DenseNet을 이용하여 중분류를 먼저 예측한 후 각 중분류에 해당하는 Faster R-CNN 모델을 이용하여 세분류 예측을 수행하였다. 성능평가를 통해 비엔나분류 중분류별 평균 74.49%의 예측 정확도를 확인하였다.
본 논문에서는 블록형 코딩 방식을 통해 비전공자가 스스로 머신러닝의 쉽게 원리를 구현해 볼 수 있는 딥아이( D.I.Y, Deep AI Yourself) 플랫폼을 제안하였다. 딥아이는 구글의 오픈 소스 블록형 코딩 툴 개발 라이브러리인 Blockly를 기반으로 머신러닝 알고리즘을 쉽게 구현할 수 다양한 블록으로 구성되어 있다. Blockly는 CSR 기반이며 사용자가 개발한 블록 코드는 내부적으로 코드 생성기에 의해 파이썬 코드 등으로 변환되어 백엔드 서버에서 처리를 하며 결과를 사용자에게 제공한다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우에는 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 개선된 퍼지 ART 기반 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하는 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산 행렬을 계산한 후, 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유 벡터를 구한다. 따라서 본 논문에서는 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후, 특징 벡터를 추출한다. 그리고 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징 벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징 벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 직교 변조 방식의 대역폭 효율 개선을 위한 정 진폭 다중 트랜스 이진 직교변조 방식을 제안한다. 기존의 일반적인 직교 변조 방식은 대역폭 효율이 지나치게 떨어져서 대용량 데이터의 전송방식에는 적합하지 않다. 따라서 다중 트랜스 이진 직교 변조 방식을 사용하여 대역폭 효율을 향상시키고 잉여 비트를 사용하여 신호를 부호화하여 정 진폭을 유지한 정 진폭 다중 트랜스 이진 직교 변조 방식을 제안한다. 또한 본 논문에서는 제안된 정 진폭 다중 트랜스 이진 직교 변조 방식을 기존의 직교 변조 방식, 정 진폭 다중 트랜스 직교 변조방식과 그 성능을 비교한다. 제안된 변조 방식은 기존의 방식에 비해 대역폭 효율이 매우 증가함을 알 수 있으며 고속의 데이터 율을 제공하는 디지털 무선 통신 시스템으로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 컨테이너 BIC-code 자동인식 시스템의 전 처리 과정으로서 다중 임계값을 이용한 BIC-code 영역 추출 방법을 제안한다. 기후요소, 빛, 카메라 위치, 컨테이너의 색과 같은 다양한 요인으로 인해 고정된 임계값을 사용할 수 없다. 따라서 각 영상에 대해 다양한 임계값으로 실험하여 컨테이너 BIC-code 인식에 가장 우수한 임계값을 결정하여 영상을 이진화한다. 다음으로, 가장 우수한 임계값으로 이진화 한 영상에 대하여 레이블링, 닫힘 연산을 통해 BIC-code의 가로, 세로 여부를 판단하게 된다. 또한 레이블링 된 각 영역을 판단하여 잡음을 제거하고, 개별 code를 분리한다. 제안된 방법에 대한 실험결과 성공적인 코드 영역 분리가 가능함을 확인할 수 있었다.
마이크로소프트의 SLAM 프로젝트는 C 코드를 입력 받아서 프로그램이 주어진 속성을 만족하는지를 자동으로 검사한다. 그 결과, 실제 윈도우 2000에 탑재된 디바이스 드라이버의 버그를 찾아낼 수 있었다. 그러나 SLAM에서 검사할 수 있는 속성은 안전성 속성에만 국한되었다. 사용자가 검사하기를 원하는 속성은 안전성뿐만이 아니라 궁극성도 있지만, SLAM에서는 긍극성을 검사하지 못한다. 본 논문에서는 주어진 프로그램을 이진 프로그램으로 추상화 한 후에, 이진 프로그램에 대해서 CTL 모델 체킹을 수행하는 방법을 제안하였다. 그 결과 SLAM 보다도 더 많은 속성을 검사할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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