본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.
최근 실감형 게임 (augmented game) 이라는 새로운 게임 장르에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있으며 실감형 게임이란 사용자가 실제 환경을 돌아다니며 컴퓨터에 의해 만들어진 가상의 적 또는 물체를 이용하여 진행하는 게임이다. 실감형 게임은 게이머에게 새로운 즐거움을 제공할 수 있지만 비싼 가격의 'backpack' 시스템을 이용하기 때문에 일반 게이머에게 저렴한 가격에 게임을 제공하치가 어렵다. 이를 위해 모바일 기기의 카메라를 이용한 실감형 게임들이 다양하게 제안되고 있지만, 가상의 적을 실제 공간에 접목하기 위해 대부분 색상 마커나 패턴 마커를 이용하기 때문에 마커가 미리 설치 되어 있는 장소에서만 게임이 가능한 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 흥미도가 높고 가격 부담없는 게임을 제공하기 위해 기존의 갤러그를 실감형 게임에 접목한 모바일 기기에서의 실감형 갤러그를 소개한다. 실감형 갤러그는 모바일 화면상에서 실제 환경에 가상의 적을 접목하기 위해 실제 환경에 있는 물체를 그대로 이용하여, 크기분변의 특징변환(SIFT)와 유클리디언 거리(Euclidean distance)를 이용하여 물체를 인식한다. 가상의 적은 이식된 특정 물체의 주위에 임의로 출현하며, 게임흥미도를 높이기 위해 여러 개의 특정 물체를 이용하고, 게이머는 가상의 적이 출현하는 특정 물체에 모바일 기기를 직접 움직여 공격한다. 결론적으로 실감형 갤러그는 모바일 카메라에 의해 입력받은 실제 환경 과 모바일 기기에 의해 자동으로 생성원 가상의 적 사이의 상호작용 (interaction) 을 제공하는 새로운 게임 패러다임(paradigm) 을 통하여 게이머에게 가격 부담없는 새로운 즐거움을 제공할 것이다.
의류 검색 분야는 의류의 비정형 특성으로 인해 매우 어려운 분야로 인식 오류 및 연산량을 줄이기 위한 노력이 많이 진행되어 왔으나 이를 위한 학습 및 인식 과정 전체에 대한 구체적인 사례가 없고 일부 관련 기술들은 아직 많은 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 입력된 영상에서 사람 객체를 파악하여 착용한 의상으로부터 색상, 무늬, 질감 등 의상이 가질 수 있는 특성 정보를 분석하여, 이를 분류하고 검색하는 방법에 대한 전 과정을 구체적으로 보였다. 특히, 의류의 패턴 및 무늬 등을 구분하기 위한 비정형 의류 검색을 위한 LBPROT_35 디스크립터를 제안하였다. 이 제안 방식은 영상의 통계적 특징을 분석하는 기존의 LBP_ROT(Local Binary Pattern with ROTation-invariant) 방식에 추가로 원 영상에 크기 변화가 생겨도 검색해 낼 수 있도록 하는 특성이 추가된 것이며, 이를 통해 비정형 의류 검색 시 옷이 회전되어 있거나 스케일에 변화가 있어도 높은 검색율을 얻을 수 있게 되었다. 또한 색 공간을 11개의 구간으로 양자화 하는 방식을 이용하여 컬러 분류를 구현하여, 의류 검색에 있어서 중요한 컬러 유사성을 상실하지 않도록 하였다. 한편, 인터넷 상의 의류 사진들로부터 추출한 총 810장의 트레이닝 이미지로 데이터베이스를 구축하고 이들 중 36장을 질의영상으로 테스트 한 결과, 94.4%의 인식률을 보이는 등 Dense-SIFT 대비 높은 인식률을 보였다.
본 논문에서는 IT 기술을 접목한 초저온 순환 냉각 방식의 전신 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 다음과 같은 특징들을 가진다. 첫 번째로 초저온으로 냉각된 질소가스를 관리기 내부에서 순환시킴으로서 유지비용을 최소화한다. 두 번째로 온도센서와 산소농도센서로 측정된 정보를 기초로 질소가스를 공급하여 안전한 초저온 전신관리를 제공한다. 세 번째로 사용자의 신장을 입력한 후에 전자동 리프트를 이용하여 제어 가능한 편리한 초저온 전신관리를 제공한다. 네 번째로 접근이 쉽고 조작이 편리한 GUI 및 전신관리 시스템 운영을 위한 관리자 전용 웹 프로그램의 GUI를 제공한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는 온도센서 정확도는 세계 최고 수준인 ±5%의 범위에서 측정이 되었고, 전신관리 온도범위는 세계 최고 수준(-110℃ ~ -140℃)보다 넓은 -110℃ ~ -150℃의 범위가 측정되었다. 또한, 습도는 세계 최고 수준인 40% 미만으로 측정이 되었고, 산소농도도 세계 최고 수준인 18% 이상으로 측정되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 IT 기술을 접목한 초저온 순환 냉각 방식의 전신 관리 시스템의 성능이 세계 최고 수준과 동일한 결과를 산출하였기 때문에 그 효용성이 입증되었다.
해양 안전 사고 관련 연구에 의하면 선박 충돌 사고의 약 60%는 인적 요인에 의한 운용상의 실수로 인해 발생되고 있으며, 특히 항해사의 견시 소홀로 인한 사고는 인적 요인으로 인한 사고의 66.8%에 달하는 것으로 보고되고 있다. 그러므로 주야간을 막론하고 우천이나 안개 속에서도 거의 변함없는 화질을 보이는 IR 영상으로부터 자동으로 물표를 탐지하고 추적할 수 있다면 항해사의 근무 피로를 경감시키면서 인간 시각 특성의 불완전성을 보완할 수 있어 선박의 안전항행을 위한 중요 정보로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 해양 IR 영상으로부터 선박, 암초, 부이와 같은 해상 물표를 탐지하기 위한 기법을 제안한다. 해양 영상에서 대부분의 에지 방향은 수평이며, 수직 방향의 에지는 대부분 물표 영역에서만 집중적으로 발견된다. 또한 물표와 해수면이 만나는 영역에는 수평 방향의 에지가 존재한다. 제안된 방법은 물표 추출을 위해해양 환경에서만 발견되는 이런 에지의 특징을 이용한다. 먼저 주어진 입력 IR 영상으로부터 에지를 추출하여 수평, 수직 에지로 분리한 다음 고립되어 있는 에지들을 제거한다. 그런다음 수직 에지에 대하여 모폴로지 닫힘 연산을 이용하여 물표를 구성하는 수직 에지들을 서로 연결하여 물표 후보 영역을 얻는다. 물표 후보 영역 중 아래에 수평에지 영역이 존재하는 영역은 해수면 바로 위의 물표를 의미하기 때문에 물표 후보 영역과 바로 아래의 수평 에지를 통합하여 기준 영역으로 삼고, 이 기준 영역을 기준으로 좌, 우, 위의 물표 후보 영역들을 통합하여 최종 물표를 얻는다.
남중국해는 심해 분지, 대륙 붕단, 얕은 대륙붕, 많은 해협, 복잡한 수심 특징을 가진 전형적인 연안 영해이다. 본 연구에서는, 비구조 격자 기반으로 대상 해역을 상세하게 해상할 수 있으며, 개방경계에 조석을, 해표면에 기상자료를 입력하여 조석 및 폭풍해일을 모의할 수 있는 수치 모델을 구축하여 남중국해의 조석 특성과 전파 양상을 조사하고, 태풍에 의한 폭풍해일을 재현하였다. 태풍에 의한 폭풍해일 모의는, 2013년에 필리핀에 막대한 피해를 초래하였던 태풍 하이옌에 대해서 수행하였다. 관측치 및 선행 연구의 조석 분포와의 비교 결과, 4개의 주요 분조의 진폭과 위상은 대체적으로 잘 모의되었다. 선행 연구들에 따르면, 당 해역은 모델을 이용하여 조석을 예측하기가 어렵다고 보고되고 있는데, 이 점을 감안한다면 본 연구에서 예측한 조석은 허용 범위에 있다고 생각된다. 본 연구에서 수행한 자유 진동 모드 실험을 통해서 남중국해가 일주조 조석이 우세한 이유를 알 수 있었으며, 조석 잔차류(tidal residual current) 및 총에너지 소실(total energy dissipation) 산정을 통해서 조석 및 퇴적환경을 파악하였다. 본 연구에서 구축한 모델을 이용하여 태풍 하이옌에 의한 폭풍해일을 타당하게 모의하였으며, 모델 검증 및 조석 환경 규명을 통하여 남중국해의 지역 실시간 순압 조석/수위 예측 시스템을 구축하였다.
본 논문에서는 비디오 화질 평가를 위해 움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 비디오의 특징으로 이용하는 새로운 reduced-reference (RR) 평가 방법을 제안하였다. 제안한 화질 평가 방법은 수신단에서 열화 비디오를 재구성하는 대신 비디오 스트림 (video stream)의 파싱 (parsing) 과정에서 움직임 벡터를 직접 얻을 수 있기 때문에 수행시간 면에서 기존의 방법들에 비해 효율적이다. 또한 송신단에서는 입력 비디오 영상 전체에 대해 누적된 움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 보내기 때문에 데이터량 측면에서도 효율적이다. 여기서, 기존의 방법들이 영상 한 장씩에 대해서 평가를 했던 것과 달리 제안한 방법에서는 전체 영상에 대해 누적된 움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 사용하였다. 히스토그램의 유사도를 측정하기 위해 히스토그램 인터섹션 (histogram intersection)과 히스토그램 파이 (histogram difference)을 사용하였다. 여러 가지 비트율 (bit rate), 영상크기, 프레임율 (frame rate)로 코딩된 비디오 클립 52개에 대해 제안한 방법과 기존의 방법들을 비교하였고, 제안한 방법의 효율성을 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 보였으며, 실험 결과를 통해, 제안한 방법이 기존의 방법들보다 mean opinion score (MOS)와 유사함을 보였다.
천연가스 공급 시설은 가스 소비자에게 사용의 편리성과 동시에 위험성을 제공하기 때문에 매우 까다로운 위험관리 대상이다. 따라서 그 위험을 최대한 낮추면서 가스 공급을 위해서는 합리적 안전 관리 의사 결정 방법이 필요하며 정량적 위험성 평가(QRA)는 그 적합한 도구로 인식되고 있다. 하지만 수백여개에 이르는 가스 공급 시설들에 대하여 QRA 수행하는 것은 전문가 부족과 분석 시간이 오래 소요되는 문제로 인해 효과적으로 이루어지기 어렵다. 이에 본 논문에서는 가스 공급시설에 대하여 QRA를 보다 효율적으로 수행할 수 있는 시스템 체계를 제시하였다. 이 체계의 핵심적 특징은 사고점이라고 지칭한 분석점에 전문가가 사전 분석을 통해 대상 설비(들)에 대한 사고 빈도/결과 분석에 필요한 값을 얻기 위한 질의서와 내부 계산식을 만들어놓고 일반 사용자는 그 점을 지도에 위치시키고 그 내부 질의에서 요구하는 값을 입력함으로써 QRA가 수행되는 것이다. 궁극적으로 이는 QRA 분석 절차에 있어서 분업화가 가능하다는 아이디어에 기반하여 제시된 것이며 본 논문에서는 실제적 시스템 구축과 적용을 통해 그 체계의 유효성을 확인하였다.
본 연구는 산림에서 개인휴대 단말기(PDA)를 기반으로 수치지형도와 GPS를 활용하여 산림지리정보를 활용할 수 있는 소프트웨어를 개발하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서 개발한 산림지리정보 소프트웨어의 주요 내용과 그 특징은 다음과 같다. 산림지리정보검색 소프트웨어는 PocketPC 2002/2003 운영체계에서 작동하도록 하였다. PDA의 표시 화면은 DXF형식의 1:25,000 수치지형도를 PC에서 변환하여 활용하며, PDA에 표시하는 지도데이터는 1:2,500에서 1:30,000까지 5단계로 확대, 축소 표시가 가능하도록 제작하였다. GPS에서 수신한 위치정보 및 이동 경로정보를 화면에 나타내고 저장할 수 있도록 하였다. DXF형식의 수치지형도의 레이어 중 선택한 정보를 본 시스템에서 활용이 가능한 이진파일 형식으로 변환하는 소프트웨어를 제작하였다. 이를 활용하여 DXF 파일 크기 대비 90%이상 압축이 가능하였고, PDA의 처리 속도를 크게 향상시켰다. 산림지리정보검색 소프트웨어는 sub menu 기능과 grid index를 활용하여 GPS에서 수신된 위치정보와 함께 산림조사 자료입력 소프트웨어와 연동하여 표본점의 관리에 활용이 가능하도록 하였다. 산림작업자가 현장에서 필요한 임상, 소유, 위치, 임도, 사방댐, 시설물 설계도 등 산림지리정보를 현장에서 즉시 검색이 가능하도록 하였다. 산림지리정보검색 소프트웨어는 지리정보 표시기능과 정보검색기능을 이용하여, 일반인들의 등산, 관광, 유적지 답사 등에 현재 위치 및 이동 경로에 관한 정보를 제공할 수 있도록 제작하였다.
본 연구에서는 ASM기반 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용한 얼굴인식 분류기와 그것의 설계방법론을 소개한다. 얼굴인식을 위한 이미지는 외부 환경에 쉽게 영향을 받기 때문에, 전처리 단계로 이러한 문제를 해결하기 위해서 ASM을 사용하였다. 특히 사람 얼굴의 특징 추출을 목적으로 널리 이용되고 있다. ASM을 이용해 얼굴영역을 추출 한 뒤 PCA와 LDA를 이용한 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용하여 차원을 축소한다. 전처리 알고리즘을 통한 얼굴데이터는 제안된 다항식 기반 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용된다. 기존의 신경회로망과는 달리 제안된 지능형 패턴 분류기는 강인한 네트워크 특성을 가지며, 예측능력이 우수할 뿐만 아니라 다차원 입출력에 대한 문제도 해결했다. 분류기의 중요한 필수 설계 파라미터(행의 고유벡터의 수, 열의 고유벡터의 수, 클러스터의 수, 퍼지화 계수)는 ABC알고리즘에 의해 최적화 되어진다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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