최근 멀티미디어 처리 기술과 광학 기술의 발달과 더불어 얼굴 영상 정보를 이용한 응용 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 기존의 얼굴 정보와 관련한 연구들은 대부분 정면 영상을 해석하여 사람을 식별하거나 영상의 표정을 분석하는데 초점을 두어왔으며 임의의 얼굴 영상의 방향성에 대한 연구는 부족한 실정이다. 특히, 한대의 카메라로 연속 촬영된 이미지들을 이용하는 기존의 방향성 검출 기법에서는 초기 영상이 정면 영상이어야 하는 제약점을 가진다. 본 논문에서는 얼굴의 특징 정보를 이용하여 임의의 얼굴 영상의 방항성을 검출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 두 눈과 입술의 특징점을 기반으로 얼굴 사다리꼴을 정의하고, 얼굴 사다리꼴의 좌$.$우 면적을 비교한 통계 데이터를 이용하여 얼굴 영상의 좌.우 방향성을 계산하는 방향성 함수를 정의한다. 제안된 얼굴 영상의 검출 기법은 얼굴 영상의 방향성에 따라 얼굴 영상의 좌$.$우 여백을 안정적으로 설정하는 영상의 자동 배치 응용에 효과적으로 활용될 수 있다.
색상 양자화는 각 픽셀의 색을 가장 가까운 대표색으로 치환함으로써 결과 영상을 단일 색상 영역들로 분할한다. 따라서 색상 양자화된 영상에서는 연속적이며 세부적인 색상 변화가 사라지게 된다. 본 논문에서는 색상 양자화 방법에 대한 선행 지식 없이 이러한 색상 변화를 자동으로 또는 대화적으로 복구하는 새로운 영상 역양자화 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 입력 영상의 단일 색상 영역들 중에서 어떤 영역들끼리 결과 영상에서 연속적인 색상 변화를 가져야 할 것인지 식별한 후, 대표색을 유지하면서 이음새 없이 매끄럽게 연결한다. 또한, 대화형 브러시를 이용하여 어떤 영역들을 매끄럽게 연결할 것인지 또는 분리할 것인지 추가적으로 명시할 수 있게 한다. 사진, 만화, 예술적 삽화 등의 다양한 예제에 대한 실험을 통하여 제안한 영상 역양자화 기법의 유용성을 보인다.
RFID 시스템은 작고 값싼 태그를 물품에 부착하여, 이를 이용해서 물품들을 식별하는 비접촉식 자동인식 시스템이다. 이 시스템은 현재 가장 많이 사용되고 있는 접촉식 판독 기법인 바코드를 대처할 것으로 예상된다. RFID 시스템은 다양한 응용분야가 존재한다. 그 중 Ari Juels는 2개의 태그가 동시에 인식된 것을 증명할 필요가 있는 환경을 설명하고, 이를 위한 프로토콜로 yoking proof 프로토콜을 제안하였다. 하지만 yoking proof 프로토콜은 재생 공격에 약하다. 이를 보완하기 위한 변형된 yoking proof 프로토콜들이 제안되었지만, 역시 재생 공격에 자유롭지 못했다. 본 논문에서는 기존 yoking proof프로토콜들의 문제점을 분석하고 이를 바탕으로 재생 공격을 어렵게 하는 새로운 프로토콜을 제안한다. 또한 이 프로토콜을 n개의 태그에 대한 yoking proof를 제공할 수 있도록 프로토콜을 확장시켰다.
논지가 높은 설득력을 갖기 위해서는 충분한 지지 근거가 필요하다. 논지 내의 주장을 논리적으로 지지할 수 있는 근거 자료 추출의 자동화는 자동 토론 시스템, 정책 투표에 대한 의사 결정 보조 등 여러 어플리케이션의 개발 및 상용화를 위해 필수적으로 해결되어야 한다. 하지만 웹문서로부터 지지 근거를 추출하는 시스템을 위해서는 다음과 같은 두 가지 연구가 선행되어야 하고, 이는 높은 성능의 시스템 구현을 어렵게 한다: 1) 논지의 주제와 직접적인 관련성은 낮지만 지지 근거로 사용될 수 있는 정보를 확보하기 위한 넓은 검색 범위, 2) 수집한 정보 내에서 논지의 주장을 명확하게 지지할 수 있는 근거를 식별할 수 있는 인지 능력. 본 연구는 높은 정밀도와 확장 가능성을 가진 지지 근거 추출을 위해 다음과 같은 단계적 지지 근거 추출 시스템을 제안한다: 1) TF-IDF 유사도 기반 관련 문서 선별, 2) 의미적 유사도를 통한 지지 근거 1차 추출, 3) 신경망 분류기를 통한 지지 근거 2차 추출. 제안하는 시스템의 유효성을 검증하기 위해 사설 4008개 내의 주장에 대해 웹 상에 있는 845675개의 뉴스에서 지지 근거를 추출하는 실험을 수행하였다. 주장과 지지 근거를 주석한 정보에 대하여 성능 평가를 진행한 결과 본 연구에서 제안한 단계적 시스템은 1,2차 추출 과정에서 각각 0.41, 0.70의 정밀도를 보였다. 이후 시스템이 추출한 지지 근거를 분석하여, 논지에 대한 적절한 이해를 바탕으로 한 지지 근거 추출이 가능하다는 것을 확인하였다.
In the previous research, a study was carried out to estimate the actual performance such as the propeller Revolution Per Minute (RPM) and engine power of a Liquefied Natural Gas Carrier (LNGC) using the full-scale measurement data. After the predicted RPM and engine power were verified by comparing those with the measured values, the suggested method was regarded to be acceptable. However, there was a limitation to apply the method on the prediction of the RPM and engine power of a ship. Since the information of route, speed, and environmental conditions required for estimating the RPM and engine power is generally regarded as the intellectual property of a shipping company, it is difficult to secure the information on a shipyard. In this paper, the RPM and engine power of the 151K LNGC was estimated using the combination of Automatic Identification System (AIS) and European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) database in order to replace the full-scale measurement. The simulation approach, which was suggested in the previous research, was identically applied to the prediction of RPM and engine power. After the results based on the AIS and ECMWF database were compared with those obtained from the full-scale measurement data, the feasibility was briefly reviewed.
A prerequisite for deriving the abundance estimates from acoustic surveys for commercially important fish species is the identification of target strength measurements for selected fish species. In relation to these needs, the goal of this study was to construct a data bank for converting the acoustic measurements of target strength to biological estimates of fish length and to simultaneously obtain the target strength-fish length relationship. Laboratory measurements of target strength on 15 commercially important fish species were carried out at five frequencies of 50, 70, 75, 120 and 200 kHz by single and split beam methods under the controlled conditions of the fresh and the sea water tanks with the 389 samples of dead and live fishes. The target strength pattern on individual fish of each species was measured as a function of tilt angle, ranging from $-45^{\circ}$ (head down aspect) to $+45^{\circ}$ (head up aspect) in $0.2^{\circ}$ intervals, and the averaged target strength was estimated by assuming the tilt angle distribution as N $(-5.0^{\circ},\;15.0^{\circ})$. The TS to fish length relationship for each species was independently derived by a least-squares fitting procedure. Also, a linear regression analysis for all species was performed to reduce the data to a set of empirical equations showing the variation of target strength to a fish length, wavelength and fish species. For four of the frequencies (50, 75, 120 and 200 kHz), an empirical model for fish target strength (TS, dB) averaged over the dorsal sapect of 602 fishes of 10 species and which spans the fish length (L, m) to wavelength (\Lambda,\;m)$ ratio between 5 and 73 was derived: $TS=19.44\;Log(L)+0.56\;Log(\Lambda)-30.9,\;(r^2=0.53)$.
최근 들어 더 복잡해진 연근해 해상교통은 특히, 연근해 어선들에 더 큰 부담이 되고 있다. 연근해 어선들에게 항해 및 보안정보를 제공하고 해상환경 보호를 위해 항해 관련 서비스 및 정보를 제공할 수 있는 디지털 어업정보통신망 구성에 대한 수요가 증가하고 있다. 그러나 기존 Inmarsat 위성통신망을 이용하는 경우 통화료 부담이 크고, 고가의 장비로 영세한 어업인에게는 현실적인 해결책이 되지 못한다. 본 연구에서는 기존 연근해(A1, A2 해역) 어선들에 설치된 MF/HF SSB 통신기기에 I-PHONE, PDA, 넷 북, 노트북, 기존 PC 등에 통신모듈을 연결하여 PSK31 통신을 하는 무선 디지털 어업정보통신망 및 MF/HF대 주파수를 활용한 선박자동식별장치(AIS)를 구현하려는 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 사전정보 없이 입사하는 신호의 변조 형태를 자동 식별하기 위해 변조타입에 대한 민감도가 우수하고, SNR에 대한 변화가 적은 속성을 가진 7개의 특징(key features)들을 선정하였다. 또한 선정된 특징들을 이용하여 총 9종의 변조 신호(아날로그와 디지털 신호 포함)를 분류하기 위한 시뮬레이션을 수행하였다. 소프트웨어 라디오의 고속 변조 인식기 탑재를 고려하여, 4 타입의 변조인식기에 대한 인식 정확도 및 수행시간을 검토하였다. 시뮬레이션 결과 인식시간은 DTC(Decision Tree Classifier)가 가장 빠르게 수행되었고, 인식정확도는 SVC(Support Vector Machine Classifier)과 MDC(Minimum Distance Classifier)가 우수하게 제시되었다. 변조 인식기의 프로토타입은 처리 속도가 가장 우수한 DTC로 구현되었다. 필드 실험 결과, 인식 성능은 DTC 시뮬레이션 결과와 일치하는 것을 확인하였다.
오늘날, 모바일 기기는 생활의 필수 요소가 되고 있고, 모바일 컴퓨팅과 상황 인식 및 지능적인 서비스의 결합은 모바일 상호 작용을 촉진한다. 주변의 지능 감지 기술의 중요성은 매우 중요하다. 이러한 기술은 우리의 주변 정보를 자동으로 상황 인식을 취득할 수 있다. 상황 인식은 주변의 다양한 기기들을 식별하고 상태를 감지함으로써 사용자의 다양한 활동을 지능적인 서비스를 위한 폭 넓은 모바일 애플리케이션을 구현할 수 있다. 따라서 본 논문은 기존의 플라스틱 학생증을 NFC가 가능한 모바일 인증 시스템으로 설계하고, 대학 캠퍼스에서의 출석 인증과 같은 학생들의 모바일 인증을 위한 애플리케이션을 제안한다. 실험 결과, NFC 가능한 모바일 기기간의 터치 기반의 상호 작용은 먼 거리에서 읽는 것을 방지하고, 학생 인증을 자동화함으로써 지각 및 결석 처리와 같이 어떤 상황에서의 한계를 감지할 수 있어 NFC 기술의 장점을 극대화할 수 있었다.
관계 추출 시스템의 중요성이 날로 부각되면서 이러한 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션의 구축이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 반자동화된 처리 과정을 거쳐서 규모 있는 관계 추출용 테스트 컬렉션을 구축하는 프레임워크를 제안한다. 그리고 개발된 프레임워크를 이용하여 실제적으로 과학기술 문헌에 존재하는 기술용어 간 연관관계 추출 시스템의 성능 평가를 위한 테스트 컬렉션을 구축하고(관계유무 파악 및 관계분류 식별을 검사할 수 있는 1,707건의 문장 규모) 결과를 분석한다. 제안된 방법론은 정형화되고 시간이 많이 소요되는 문서분석 작업을 처리과정별로 자동화함으로써 구축에 들어가는 비용을 최소화할 수 있고, 시스템의 알고리즘을 기반으로 동작하기 때문에 구축자의 성향에 따른 편차를 줄이고 일관된 결과물을 얻을 수 있다. 또한 문헌 집합(과학기술 전 분야에 걸친 30,858,830건의 학술 데이터베이스) 및 용어 사전(16개 분야 253,603건 규모의 전문용어) 선정 시 특정 분야에 편중되지 않도록 노력함으로써 균형 잡히고 객관화된 테스트 컬렉션을 생성할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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