최근 카메라의 제한된 시야각을 극복하고 여러 영상을 하나의 영상으로 정합하여 넓은 시야각을 제공하는 파노라마 영상 기술 개발에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 파노라마 영상 제작 시 속도와 정확도 향상을 위한 전처리, 후처리 과정을 제안한다. 전처리 단계에서 카메라 센서 정보인 3차원 회전각으로 영상 간 공통 영역을 구하여 스티칭 알고리즘 소요 시간을 단축한다. 또한 후처리 단계에서 가중치를 추가한 최소 오차 경계 블랜딩 방법을 제안하여 파노라마 영상의 정확도를 향상시키고 이를 실험을 통해 결과 검증 및 비교한다
한국기초과학지원연구원(KBSI, Korea Basic Science Institute)에서는 국내 유일의 초고전압투과전자현미경(HVEM, High Voltage Electron Microscopy)을 비롯하여 3대의 일반투과 전자현미경을 보유하고 있다. 전자현미경을 통하여 관찰된 이미지는 각 단계별로 tilting 되어 저장된 이미지로서 관찰자에게 보다 나은 관찰 환경의 구성을 위해 3D로의 reconstruction은 필수 과정이라고 할 수 있겠다. 이 과정 중 카메라 중심에서 벋어난 부분의 왜곡을 워핑기법을 통하여 최대한 감소시킨다. 이런 전처리 과정을 통하여 3D 구조물을 구성하게 되면 초기 이미지를 그대로 사용하는 것보다 한 단계 더 나은 결과물을 얻어낼 수 있다. 이미지 전처리를 이용한 전자현미경 볼륨 랜더링 시스템의 구축은 관찰자에게 보다 편리하며 빠른 실험 환경을 제공하여 줄 수 있고, 이해하기 쉽고 실제 모습에 가까운 형태의 실험 결과물을 접할 수 있게 된다.
지열은 외부 연료 공급요건에 영향을 받지 않고 연중 가동할 수 있는 장점을 가지기 때문에 최근 해외에서 주목받고 있는 대체 에너지원이다. 그리고 국내의 온천 및 지열이상대는 화강암 지역의 심부 파쇄대를 통한 지열수의 순환에 의한 것이 대부분으로 알려져 있다. 따라서 국내에서의 지열탐사는 지하유체의 주요 통로인 심부 파쇄대의 분포상황을 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 석모도에서 취득한 수직 탄성파탐사(Vertical Seismic Profiling, VSP) 자료의 전처리와 심부 파쇄대의 영상화를 수행하기 위하여 급경사 파쇄대 지역과 퇴적층 구조를 모사한 속도모델로부터 합성탄성파 자료를 생성하고, 이 자료에 일반적인 VSP 자료처리기법과 급경사 파쇄대를 고려한 VSP 자료처리기법을 각각 적용한 결과를 비교 분석하였다. 그 결과 파쇄대에 의한 반사 이벤트의 손실을 없애기 위해서는 단순히 모든 하향파를 제거하는 일반적인 전처리 과정이 아닌 파쇄대를 고려한 전처리 과정이 필요하다는 것을 확인하였다. 또한 파쇄대를 고려한 전처리 과정이 수행된 석모도 거꿀 수직 탄성파탐사(Reversed VSP, RVSP) 현장자료에 3차원 겹쌓기전 위상막 참 반사보정을 적용하여 석모도 탐사현장의 지하구조를 영상화하였다. 참 반사보정 결과 파쇄대로 추정되는 구조가 확인되었으며, 이는 시추공 자료에서 추정되는 균열대의 심도와 일치하였다.
스마트폰과 태블릿 PC 같은 모바일 기기의 보급과 콘텐츠 사용 증가로 모바일 환경에서의 컴퓨터 그래픽스 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 아직까지 수묵화 및 담채 렌더링 기법과 같은 비실사적 기법을 모바일 기기 상에서 효과적으로 구현하기 위한 연구는 부족한 편이다. 모바일 기기는 데스크 탑 환경에 비해 하드웨어적 한계를 가지고 있기 때문에 비실사적 렌더링 기법이 적용된 콘텐츠를 렌더링 하기 위해서는 단말기의 제약성을 고려한 특화된 렌더링 파이프 라인이 필요하다. 본 논문에서는 비실사적 기법중에서도 수묵화 기법과 담채화 기법을 모바일 환경에서 구현하기 위한 3차원 그래픽스 렌더링 파이프라인과 쉐이딩 파일 전처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 이용하면 비사실적 렌더링이 적용된 다양한 3D 모바일 콘텐츠를 생성할 수 있고 사용자는 모바일 디스플레이 환경에서 실시간으로 수묵 담채 렌더링 된 콘텐츠를 볼 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 이기종 음성 인식 시스템에 독립적으로 적용할 수 있는 음성 향상 기법을 제안한다. 잡음 환경 음성 인식에 효과적인 것으로 알려져 있는 특징 보상 기법이 효과적으로 적용되기 위해서는 특징 추출 기법와 음향 모델이 음성 인식 시스템과 일치해야 한다. 상용화된 음성 인식 시스템에 부가적으로 전처리 기법을 적용하는 상황과 같이, 음성 인식 시스템에 대한 정보가 알려져 있지 않은 상황에서는 기존의 특징 보상 기법을 적용하기가 어렵다. 본 논문에서는 기존의 PCGMM 기반의 특징 보상 기법에서 얻어지는 이득을 이용하는 음성 향상 기술을 제안한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제안하는 기법이 미지의 (Unknown) 음성 인식 시스템 적용 환경에서 기존의 전처리 기법에 비해 다양한 잡음 및 SNR 조건에서 월등한 인식 성능을 나타내는 것을 확인한다.
본 연구논문에서는 LSTM 기반의 학습 모델 적용과 그 효용성을 높일 수 있도록 몇 가지 평활 기법을 비교, 적용하고자 한다. 적용된 평활 기법은 Savitky-Golay, 지수 평활법, 가중치 이동 평균 등이다. 본 연구를 통해 비트코인 데이터에 LSTM모델 적용 시 보여준 결과 값보다 전처리 과정에서 적용된 Savitky-Golay 필터가 적용된 LSTM 알고리즘이 예측 성능에 유의미한 좋은 결과를 보였다. 예측 성능 결과를 확인하기 위해 비트코인 가격 예측에 따른 복잡 요인을 제거하는데 사용된 LSTM의 경우와 Savitzky-Golay LSTM 모델에 따른 학습 손실율과 검증 손실율을 비교하고 그 신뢰성을 높일 수 있도록 20회 평균값으로 실험하였다. 그 결과 (3.0556, 0.00005), (1.4659, 0.00002)의 값을 얻을 수 있었다. 결과적으로는 비트코인과 같은 암호화폐가 주식보다 더한 변동성을 가지는 만큼 데이터 전처리 과정에서 평활 기법(Savitzky-Golay)을 적용하여 잡음(Noise)을 제거하였으며, 전처리 후의 데이터는 LSTM 신경망 학습을 통해서 비트코인 예측률을 높이는데 가장 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.
웹 기반 서비스가 다양한 형태로 제공되면서 웹 서비스 사용자 수는 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 웹 서버에 대한 SQL Injection, Parameter Injection 및 DoS 등의 공격 등의 취약점이 발견되고 있다. 이와 같은 형태의 웹 공격에 능동적으로 대응하기 위해 현재 웹 IDS 시스템을 구축하여 룰 기반 대응 시스템을 구축하고 있으나, 웹 서버에서 생성되는 로그 정보에 대한 전처리 과정 없이 룰 기반 IDS 시스템이 구동되기 때문에 효율적인 웹 공격 대응체계가 구축되지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 웹 로그 정보를 웹 IDS 기반 공격 탐지 시스템의 룰 비교 특성에 적합한 형태로 전처리하는 알고리즘을 제시하고 이를 구현하였다. 제안한 알고리즘은 웹 로그 정보에 대한 필드 단위 파싱 및 중복 문자열 처리 과정을 고속으로 수행하여 대용량의 로그 처리시 성능을 향상시켜 개선된 웹 IDS 시스템 구축이 가능하다.
근감소증은 노인들 사이에서 점점 더 흔하게 발생하고 있어, 최근 주목을 받고 있는 질병이다. 근감소증의 원인은 매우 다양하게 나타나지만, 노화, 식습관, 운동 부족등이 주요한 원인들 중 하나이다. 근감소증은 원인이 다양한 만큼 예방 및 치료에 전략을 개발하는 것이 중요하다. 하지만 요인이 다양한 만큼 사람이 근감소증을 정확하게 예측하기는 어렵다. 여기서 기계학습을 이용해 근감소증 예측의 정확도와 편의를 크게 높일 수 있다. 그러나 생활습관과 생체 데이터의 양은 방대한 만큼, 전처리 없이 데이터를 쓰기에는 시간복잡도와 정확성 측면에서 부적절할 수 있다. 본 논문에서는 근감소증과 그 원인에 대한 최신 문헌을 검토하고, 그에 맞게 기계학습 기만 근감소증 예측에 활용할 데이터를 전처리하는데 초점을 맞춘다.
본 논문은 무인비행장치에 탑재된 카메라를 통해 획득한 고화질의 이미지를 무인비행장치 상에서 전처리를 하여 이동통신망을 통해 서버로 전송하기 위한 시스템 및 기법에 관한 것이다. 기존의 이미지 획득 서비스용 무인비행장치의 경우, 무인비행장치에 탑재된 카메라의 외부저장장치에 획득한 이미지를 저장하고, 비행이 완료된 이후에 저장장치를 직접 옮기는 방식으로 이미지를 확인하였다. 이러한 방식의 경우, 외부저장장치를 통해 직접적으로 이미지 데이터를 확인하기 전에는 이미지 획득이나 전처리가 제대로 수행되었는지 확인할 수 없다는 한계점이 존재한다. 또한 해당 데이터는 외부저장장치에만 저장되기 때문에 데이터의 공유가 번거롭다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 원격에서 이미지를 실시간으로 확인 가능한 시스템을 제안한다. 더 나아가, 무인비행장치에서의 촬영을 통한 이미지 획득 외에 지오태깅과 같은 전처리와 이동통신망을 통한 전송까지 수행이 가능한 시스템 및 방법을 제안한다.
최근에 검색서비스에서 스카이라인 질의 처리는 상당한 주목을 받고 있다. 스카이라인은 모든 속성들 측면에서 다른 객체에 지배되지 않는 관심 있는 객체들을 포함한다. 이에 관련된 기존 많은 연구들은 정적 데이터에 대한 스차이라인이거나 유클리디언 공간상에서 움직이는 대상에 대한 스차이라인 처리이다. 그러나 본 논문은 스카이라인 질의를 요청한 객체가 도로망에서 연속적으로 이동하는 것을 가정한다. 본 논문은 전처리된 객체들의 최단영역을 통하여 도로망에서 효과적인 연속적 스카이라인 질의처리를 위한 새로운 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 검색 대상에 대한 미리 연산된 최단거리 범위 데이터를 통하여 연속 스카이라인을 처리한다. 성능평가는 질의처리속도 측면에서 제안하는 기법이 기존방법보다 약 100배 정도 빠르다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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