Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권5호
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pp.883-890
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2010
수질오염의 요인인 불법 오물 투기는 사회적 이슈로 대두되고 있고 관련 감독기관이 해결해야 할 문제들 중의 하나이다. 따라서 불법 오물 투기를 막는 체계적인 관리, 감독이 시급한 상황이다. 이를 위해 최근 들어 관련기관들은 실시간으로 연속적으로 수질의 상태를 감지 할 수 있는 자동측정기를 하천에 설치하고 있다. 본 논문에서는 수질 자동측정기로부터 발생하는 실시간 데이터를 감시하여 이상점을 탐지하게 하는 수질 감시 알고리즘을 제안한다. 특히 수질 자동 측정기로서 흔히 사용되는 화학적 산소요구량 자동측정 장치기를 위한 수질 감시 알고리즘을 개발한다. 본 논문의 수질 감시 알고리즘은 기본적으로 시계열 간섭모형을 활용한다.
최근 도로상의 비디오 영상에서 다양한 저차원 정보를 바탕으로 자동 차량 흐름 파악과 사고 탐지에 관해 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 CCTV 동영상 교통관리시스템을 이용하여 자동으로 차량의 흐름을 파악하고 이를 이용하여 교통체증과 더 나아가 사고탐지를 위한 알고리즘과 그 응용에 대해 연구하였다. 이를 위하여 우선 움직임 객체를 시공간 관계 모델링을 통해 차량의 실제 궤적과 매핑하고 이를 통해 차량의 흐름 파악에 사용하였다. 또한 시공간 관계 모델링과 차량의 실제 궤적간 매핑을 위해 TSR (Tangent Space Representation) 알고리즘을 사용하였다. 또한, 객체의 움직임 추출을 위해 먼저 차(Differece)영상을 이용하여 움직임 객체 추출을 하였고, 이를 통하여 객체의 움직임 트래킹(Tracking)을 하고 각 객체에 번호를 부여하여 동시에 여러 객체를 인식시키고 이를 저장하였다. 이를 통하여 의미적 움직임 객체를 인식하고, 차량 흐름을 파악하는 어플리케이션을 구현하였다. 본 연구를 통해 기본적인 움직임 객체에 대한 의미적인 결과를 얻을 수 있었고, 나아가 CCTV를 이용한 자동 사고 탐지에 관한 연구로 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.
위성영상은 취득 당시의 외부 환경적 요소에 의해 기하 및 방사오차가 발생하며, 이는 변화탐지에 있어 오탐지를 유발하는 원인이 된다. 이러한 기하 및 방사오차는 전처리과정인 기하보정 및 방사보정을 통해 제거해야 한다. 본 연구에서는 SURF (Speeded-Up Robust Feature)기법과 마스크필터를 활용하여 동시에 기하 및 방사보정을 자동으로 수행하는 방법론을 제안하고자 한다. SURF 기법을 통해 추출되는 정합쌍(MPs: Matching Points)은 자동 기하보정에 활용되며, 다시기 영상 간 불변특성을 보이는 지역에서 추출된다. 이러한 정합쌍의 특성을 바탕으로 상대방사보정에 활용되는 PIFs (Pseudo Invariant Features)를 선정하고, 선정된 PIFs를 중심으로 마스크필터를 생성하여 2차 PIFs를 추출했다. 추출된 정합쌍들을 활용하여 자동 기하보정을 수행한 후 기하보정된 영상에 PIFs를 활용하여 상대방사보정을 수행한 결과 기하 및 방사오차가 함께 제거된 것을 확인하였다.
본 논문은 범용 자동 화재 탐지 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 시스템을 어떻게 설계와 개발을 할 것인지에 대한 관련 연구 내용을 다룬다. 본 논문에서 제안할 시스템은 화재경보기가 설치된 장소에서 화재가 발생하면 사용자와 인근 소방서로 자동으로 화재 사실을 알려준다. 이렇게 된다면 인근 소방서에서 이 사실을 신속하게 이른 시간에 확인하여 화재 진압을 조기에 할 수 있어 인명 및 재산피해를 감소할 수 있다. 본 시스템의 주요 사용대상은 주택과 소규모 빌딩이다. 여기서 제안된 화재경보기는 기존의 화재경보기 기능을 수행하고, 만약 화재 발생하면 이 사실을 곧바로 인근 수신기로 무선 데이터 통신으로 보내게 된다. 이때 이 수신기는 대한민국의 소방통신 주파수 대역을 사용하여 데이터 통신하며, 화재경보기의 데이터를 언제든지 신속하게 수신하기 위해 곳곳에 설치하여 하나의 자가망을 구축한다.
프로그램 내의 코드클론을 찾아주는 도구나 기술들을 평가하기 위해서는 해당 도구가 탐지하는 못하는 클론이 있는지 확인해야 한다. 이를 위해서 샘플 소스코드에 대해서 코드클론을 모두 모아놓은 표준 표본 집합체가 필요하다. 그런데 기존의 코드클론 표본 집합체는 여러 클론탐지 도구의 결과들을 참조해 수작업으로 구축하지만 평가 기준으로 사용하기에는 빠져있는 표본이 많다. 본 연구에서는 자동으로 코드클론 표본 집합체를 생성하는 방법을 제안하고 도구를 구현하였다. 이 도구는 프로그램 소스를 핵심구문트리로 변환한 뒤, 트리를 샅샅이 비교하여 클론 패턴을 찾아낸다. 본 도구는 오탐이 없으며, 특정한 패턴을 제외하고 미탐도 없어서 코드클론 표본 집합체를 자동으로 생성하기 적합하다. 실험결과 상용도구인 CloneDR에서 찾아낸 클론을 모두 포함하면서 2-3배 더 많은 클론들을 찾아내었고, Bellon의 기존 표본 집합체의 클론들을 거의 대부분 포함(93-100%)하면서 자동 구축한 표본 집합체의 크기가 훨씬 크다.
변화탐지는 과세에서 군사분야에 이르기까지 많은 응용분야 사용되고 있다. 일반적으로 저해상도 영상에서는 화소차나 화소비와 같은 전체적인 변화탐지 방법이 사용되고 있으며, 고해상도 분야에서는 floating 윈도우 등의 도구를 이용해서 벡터를 입력할 수 있는 국소적인 변화탐지 방법이 사용되고 있다. 그러나 실제적인 사용을 위해서는 변화지역을 자동으로 추출해내는 방법이 연구되어야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 변화탐지 모니터링에 사용될 Kompsat 영상의 특징을 알아보고 해상도별 변화탐지 방법에 Kompsat 영상을 활용하여 그 결과를 비교하였다.
실시간 자막 탐지는 비디오 인덱싱, 텍스트의 이해, 자동 자막 탐지시스템 등 수많은 응용 분야에서 요구된다. 본 논문은 I 프레임을 기반으로 MPEG 압축 동영상에서 자막을 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 자막 텍스춰 정보와 색체 정보를 사용하여 배경 영상으로부터 자막을 정확히 분리한다. 기존 알고리즘들은 압축 동영상으로부터 텍스트 영역을 추출하기 전에 압축을 먼저 해제하는데 제안한 알고리즘은 DCT 압축 도메인에서 직접 자막 텍스트 영역을 탐지한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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