본 논문은 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 특정 이동물체 추적 이동물체 추적 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 다중 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 RGB 칼라 좌표계를 HSI 칼라 좌표계로 변환한 후, 영상의 색조 영역만을 가지고 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 24단계로 정규화 된다. 정규화된 이동물체의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 정규화 레벨과 3개의 정규화 레벨 사이의 간격을 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 각 카메라간의 이동물체 동일성 관별은 이동물체 특징파라미터를 가지고 판별하고, 추적 감시하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 실내에 각기 다른 장소에 4대의 카메라를 각각 설치하여 이동물체의 대상을 사람으로 놓고, 특정사람을 감시한 결과 각 카메라에서 검출된 특정사람의 색조분포도 변화는 10%내를 유지함을 보였고, 특징 파라미터로 4대의 카메라에서 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
최근 고해상도 위성 SAR 영상이 늘어남에 따라, 변화탐지, 영상 융합 등 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 커지고 있다. 영상 정합 결과에 대한 정량적 평가는 분석자에 의해 추출된 GCPs (Ground Control Points)를 이용한 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 널리 사용되어 왔으나, 영상정합 결과의 정확도를 자동으로 측정하는 방법에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 SAR 영상 정합의 정확도 평가지표로, 단일채널 영상의 품질 평가 알고리즘으로 개발된 FSIM (Feature Similarity) 값을 적용하는 것에 대한 타당성 분석을 수행하였다. 다양한 관측각도 및 관측방향에서 수집된 TerraSAR-X staring spotlight 자료를 분석에 사용하였다. SAR 영상의 공간 해상도에 따른 FSIM 값 변화는 매우 작은 값을 보였다. 따라서, 다양한 공간해상도의 SAR 영상 간에도 동일한 척도를 가지고 FSIM 값을 사용할 수 있다. 단일 SAR 영상을 이용하여 정합 오차에 따른 FSIM값 변화를 분석하였으며, 이 값을 기준으로 서로 다른 관측조건에서 수집된 영상 간의 정합 오차에 따른 FSIM 값 변화를 분석하였다. 서로 다른 관측각 또는 관측방향 자료 조합에서, 관측기하 차이에 의해 FSIM 값은 다소 저하되었다. 토지피복별 FSIM 값 분석 결과에서, 도심지역에서 정합오차에 따른 FSIM 값의 변화가 가장 뚜렷하게 나타났다. 따라서, FSIM 값을 이용하여 영상정합의 정확도를 판별하기 위해서는 도심지역에서 산출된 FSIM 값을 이용하는 것이 바람직하다. FSIM 값은 SAR 영상 정합 정확도에 대한 지표로 사용될 수 있는 충분한 가능성이 있는 것으로 판단된다.
본 논문은 급증하는 인터넷 트래픽예측을 위해 빅데이터와 인공지능기술을 이용하였다. 기존에 트래픽 예측에 관해 다양한 연구가 있었지만 최근 스마트폰이나 스트리밍 등 거대한 인터넷 트래픽을 유발하는 증가 요소를 반영하지는 못했다. 더불어 대용량 인기 게임 출시나 OTT(Over the Top)사업자의 신규 컨텐츠 제공과 같은 이벤트성 요소는 사전 예측이 더욱 어렵다. 이러한 특성으로 기존 방법으로는 ISP(Internet Service Provider)가 실시간적 서비스 품질관리나 트래픽 예측치를 네트워크 사업환경에 반영하기가 불가능하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 기존 NMS와는 별개로 트래픽 데이터를 실시간적으로 탐색, 판별하여 수집하는 인터넷 트래픽 수집시스템을 구축하였다. 이를 통해 수집대상의 데이터를 자동등록할 수 있는 유연성과 탄력성을 확보하였으며 실시간 네트워크 품질모니터링을 가능하게 하였다. 또한 시스템에서 수집된 대량의 트래픽 데이터를 머신러닝(AI)으로 분석하여 OTT 사업자의 미래 트래픽을 예측하였다. 이를 통해 보다 과학적이고 체계적인 예측이 가능해졌으며 더불어 ISP 사업자 간의 연동 최적화와 대형 OTT 서비스의 품질확보가 가능할 수 있게 되었다.
본 논문에서는 사장교와 같은 장대형 구조물의 손상위치를 판단할 수 있는 손상평가 기법을 개발하고, 개발한 기법의 성능을 실험을 통하여 검증하고자 하였다. 손상평가 기법은 무손상 데이터가 확보되지 않은 상태에서 구조물의 손상평가가 가능하고, 구조물의 응답 데이터의 분석만으로 손상위치를 판단할 수 있는 데이터를 추출하는 것을 목표로 하였다. 이러한 목표를 완성하기 위하여, 손상 위치 판별을 위하여 통계적 패턴인식 기술인 개선된 마할라노비스 거리(IMD : Improved Mahalanobis Distance) 이론에 기반하여 변동성이 고려된 손상평가 기법을 개발하였다. 개발한 손상평가 기법에는 구조물의 고유한 정보에 기반한 Simulation 프로그램을 반영하여 다양한 외력에 따른 구조물의 무손상 응답을 출력하도록 하였다. 개발한 기법의 성능을 실험적으로 평가하기 위하여 모형 사장교를 대상으로 케이블 손상실험을 수행하였다. 그 결과, 변동성이 고려된 손상평가 기법은 외력에 따른 무손상 데이터를 자동으로 출력하고, 출력된 무손상 데이터와 계측된 손상 데이터의 분석을 통하여 케이블의 손상 위치를 판단할 수 있는 정보를 추출하는 성능을 보이는 것을 확인하였다.
최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 여론조사 분야에서 데이터에 기반을 둔 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안을 필요로 한다. 기존의 주요 방안에서는 먼저 해당 분야에 대한 감성사전을 구축한다. 전문가들은 수집된 텍스트 문서들로부터 빈도가 높은 단어들을 정리하여 긍정, 부정, 중립을 판단한다. 특정 제품의 선호를 판별하기 위해, 제품에 대한 사용 후기 글을 수집하여 문장을 추출하고, 감성사전을 이용하여 문장들의 긍정, 부정, 중립을 판단하여 최종적으로 긍정과 부정인 문장의 개수를 통해 제품에 대한 선호도를 측정한다. 그리고 제품에 대한 긍 부정 내용을 자동으로 요약하여 제공한다. 이것은 문장들의 감성점수를 산출하여, 긍정과 부정점수가 높은 문장들을 추출한다. 본 연구에서는 일반 대중이 생산한 문서 속에 숨겨져 있는 토픽을 추출하여 주어진 제품의 선호도를 조사하고, 토픽의 긍 부정 내용을 요약하여 보여주는 제품 평판 마이닝 알고리즘을 제안한다. 기존 방식과 다르게, 토픽을 활용하여 쉽고 빠르게 감성사전을 구축할 수 있으며 추출된 토픽을 정제하여 제품의 선호도와 요약 결과의 정확도를 높인다. 실험을 통해, K5, SM5, 아반떼 등의 국내에서 생산된 자동차의 수많은 후기 글들을 수집하였고, 실험 자동차의 긍 부정 비율, 긍 부정 내용 요약, 통계 검정을 실시하여 제안방안의 효용성을 입증하였다.
우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다
목적 : 본 논문은 뇌 기능 자기공명영상(Brain Functional Magnetic Resonance Imaging: Brain fMRI)을 이용하여 짠 맛 자극에 대한 인지활동으로 뇌 신경세포의 활성화에 따른 국소 대사 및 혈류역학적 변화가 일어나는 뇌 영역을 분석 및 가시화함으로써 맛에 대한 뇌 활성화 부위의 기초자료를 마련하고자 하였다. 대상 및 방법 : 건강한 비흡연 남자 12명을 대상으로 1.5T MRI 장치에서 혈액산소수준의존(Blood Oxygen Level Dependent, 이하 BOLD) 방법을 이용한 fMRI 실험을 수행하여 인간의 미각 중 짠맛에 대한 반응을 관찰하였다. 잔 맛의 자극은 $3\%$ 농도의 소금물(NaCl)을 미각 자극기를 이용하여 혀 전체에 자극을 주었다. 미각 자극기인 Auto Syringe Pump는 일정한 자극을 반복적으로 가할 수 있도록 마이크로프로세서를 이용하여 연구실에서 자체 제작되었다. 자극의 패러다임은 5회의 휴식기간과 4회의 자극기간으로 구성되었으며, 자극기간은 15초씩 진행되고 휴식기간은 30초로 하여 각 slice당 42 영상을 연속적으로 획득하였다. 자극에 대해 얻은 fMRI 영상은 SPM99'(Statistical Parametric Mapping, UCL)를 이용하여 분석하였다. 활성화 영상은 EPI 영상과 동일한 부위의 T1 강조영상에 registration 기법을 이용하여 overlapping시켜 활성화 부위의 해부학적 판별을 용이하도록 하였다. 결과 : 농도 $3\%$ 소금물의 짠맛 자극에 대해서 insula, amygdala, frontal opercular taste cortex (OFC), orbitofrontal cortex 영역에서 활성화 영역을 fMRI로 확인하였으며, dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) 영역에서도 유효한 신호를 관찰하였다. 결론 : 본 연구의 결과는 미각의 주요 신경이 뇌의 insula, OFC 그리고 DLPFC 영역에 주로 분포한다는 기존의 결과와 잘 일치하고 있다. 마이크로 프로세서로 동작하는 자동펌프를 미각 자극기로 사용함으로써 미각자극에 대한 뇌의 활성화 영역을 안정되게 관찰할 수 있었다. 본 연구의 결과는 fMRI를 이용한 고차원적 미각작용 과정 연구에 튼튼한 밑거름이 될 것으로 생각된다.
인공습지 하수처리장에 축적되어 하수처리장 수명의 제한인자로 작용하는 인의 포화치를 조사하기 위해 여재 입경별 최대 인 흡착능을 조사하여 최적의 여재를 선정하였고, 또한 유기물과 굴패각의 인 흡착제로서 사용가능 여부를 조사하기 위해 최대 인 흡착능을 조사하였다. 그리고 인공습지 하수처리장에서 하수처리장의 수명을 연장하기 위한 방안을 검토하기 위해 여재별로 흡착제인 유기물 양을 달리하여 최대 인 흡착능을 조사하였고, 최적으로 선정된 여재에 Ca, Mg, Al, Fe 및 굴패각 첨가에 따른 최대 인 흡착능을 조사하였다. 여재 입경별 최대 인 흡착능을 조사한 결과 여재 입경이 작아질수록 최대 인 흡착능이 증가하는 경향으로 여재 대($4{\sim}10\;mm$), 중 ($2{\sim}4\;mm$) 및 소($0.1{\sim}2\;mm$)의 최대 인 흡착능은 각각 8, 10 및 22 mg/kg로서 여재 입경이 $0.1{\sim}2\;mm$인 여재소(C)가 최적의 여재이었고, 유기물과 굴패각의 최대 인 흡착능을 조사한 결과 유기물이 1,00 mg/kg 및 굴패각이 833mg/kg이었다. 입경별 여재에 유기물을 첨가하였을 경우 모든 여재에서 유기물 첨가량이 증가할수록 최대 인 흡착능이 점점 증가하였다. 따라서 인공습지 하수처리장에서 수초에 의해 쌓여 부식된 유기물은 인의 흡착능을 증가시켜 인 처리능력을 향상시킬 수 있을 것이라 사료되었다. 최적 여재인 여재 소(C)에 Ca, Mg, Al 및 Fe를 첨가하였을 경우 모든 조건에서 첨가량이 증가할수록 최대 인 흡착능도 점점 증가하였으며, 특히 Ca 0.1% 첨가시 인 흡착능이 885 mg/kg으로 급격히 증가하였다. 굴패각을 여재에 첨가하여 흡착능을 조사한 결과 굴패각을 2% 첨가시 인 흡착능이 약 22 mg/kg에서 약 36 mg/kg으로 약 14 mg/kg이 증가하였다.기의 텍스트 레이아웃 디자인에 충분히 활용 가능할 것으로 기대된다.강조하고 있으나 친환경성이 입증되지 않은 제품에 대해서도 친환경 소재임을 내세워 소비자의 판단을 흐리는 경우가 많으므로 이에 대한 시정이 필요하다.칼리를 시용한 구보다 유의하게 높았는데(p<0.05), 이러한 경향은 이른 봄에 액상구비를 시용한 구에서 더욱 뚜렷하였다. 불과하였고 설명 후 이의 필요성에 대하여 묻는 질문에는 135명(71.4%)이 필요하다고 하였으며 동의서의 길이가 길어진다면 스스로 읽겠다(30명, 15.9%)기보다는 84.1%가 구두설명의 필요성을 요구하고 있었다. 임상시험시 발생하는 부작용 또는 문제점의 발생시 의사나 회사에 책임을 묻겠다는 대답이 76명(40.2%)으로 이 중 17명(9.0%)은 시비를 가리지 않고 무조건 책임을 묻겠다고 하였다. 결 론 : 본 설문조사는 임상시험과 피험자 동의서에 대한 가장 기초적인 설문 조사로 대상인 암환자와 가족들이 비교적 정확하고 긍정적인 견해를 가지고 있었으나 임상시험과 피험자 동의서에 대한 보다 적극적인 홍보와 교육이 필요하며 피험자동의서의 간편성과 이해력의 향상에 대한 연구가 요구됨을 보여주었다. 논평하였음을 퇴계는 '완세불공(玩迷不恭)'이라고 판단했을 것이다. 장육당은 청(淸)과 탁(濁)이 있음을 알지 못하고. 그것의 분별도 하지 못하는 세상 사람들을 완농(玩弄)하였다. 그러므로 그는 진환(塵 )에서 초연(超然)했던 것이다. 천석고황(泉石膏 )으로 태평성대(太平聖代)에 사시가흥(四時佳興)을 한가지로 하는 퇴계와는 그래서 다르다. 퇴계는 순풍(淳風)과 어진 인성(人性)을 긍정하였기에 만족하고. '고인(古人)의 녀던 길'을 끊임없이 행(行)하고자 하였다. 여기에서 '완세불공(玩世不恭)'과 '온유돈후(溫柔敦厚)'가 판별되어진다. 장육당이 '완세불공(玩世不恭)'했다면, 그것은 자취(自取)한 것이요. 퇴계의 '온유돈후(溫柔敦厚)'함도 스스로 취한 태도이다. 이 자취(自取)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.