이 논문은 주어진 영상에 존재하는 물체를 자동적으로 탐지하기 위한 시간과 공간 효율적인 방법을 소개한다. 일반화 허프 변환(Generalized Hough Transform: GHT)은 다양한 모양의 물체를 찾기 위해 자동 물체 탐지를 하는 강력한 템플릿(template) 매칭 알고리즘이다. 다양한 모양과 크기의 물체를 찾기 위해 서로 다른 많은 템플릿을 GHT에 적용해야 한다. GHT로 찾아진 모든 경계선은 보다 정교한 경계선을 찾기 위한 초기 외곽선으로 사용된다. 그러나, GHT의 주요 단점은 과도한 시간과 공간을 요구하는 것이다. 이런 단점을 극복하기 위해서, 제안된 알고리즘은 공간 효율적 방법인 반복적 GHT(iterative GHT: IGHT)를 사용한다. 또한, 원래 영상의 크기를 이분의 일 크기와 사분의 일 크기로 줄여서 다중 해상도 탐색을 이용한다. 사분의 일 영상에서 첫 번째 IGHT를 수행하여 획득한 정보를 이용하고, 세포 크기의 범위를 줄여 이분의 일 크기의 영상에서 탐색공간을 제한한다. 이분의 일 크기의 영상에서 두 번째 IGHT를 수행한 후, 세포핵은 세부 탐색에 의해 찾아지고, 정확한 경계선을 결정하기 위한 에지 정보에 의해 분할된다. 실험결과는 이 방법이 정확도의 손실이 없으면서, 수행시간과 메모리 사용을 줄이고 있음을 보여준다.
저작권법 제50조 및 그 시행령 제18조는 저작권자를 찾기 어려운 저작물을 이용하기 전에 수행해야 할 '상당한 노력'에 대하여 정하고 있다. 본 연구는 '상당한 노력'의 기준을 도서관의 대량디지털화 프로젝트에 적용가능한지 분석하였다. 그 결과 저작권신탁관리단체를 통한 문서조회와 저작권찾기사이트를 통한 검색의 중복성, 정보통신망을 통한 검색기준의 모호성, 저작권등록부와 미분배보상금저작물 및 신탁관리저작물이 국제적으로 표준화된 식별번호에 의하여 관리되지 않는 문제가 있음을 발견하였다. 본 연구는 이를 개선하기 위하여 신탁관리단체가 관리저작물을 저작권찾기사이트에 의무적으로 등록하도록 하고, 정보통신망을 통한 검색에 대한 가이드라인을 제정하고, 표준식별번호에 의한 저작물 관리가 이루어져야 함을 제안하였다.
본 연구는 디지털교과서의 문제 푸는 방법 찾기 조작자료가 실험반 학생들의 문제해결력에 긍정적 영향을 미칠 것인지, 또한 서책교과서로 공부한 비교반 학생들과 문제해결력에 있어서 어떠한 차이가 있는지를 분석하고자 한다. 아울러 디지털교과서로 공부한 실험반과 서책교과서로 공부한 비교반 학생들의 학업성취도, 수학 교과에 대한 태도 등에 영향을 미치는지를 살펴보고자 한다.
시스템 호출 감사자료기반 기계학습기법을 사용한 프로그램 행위 학습방법은 효과적인 호스트기반 침입탐지 방법이며, 특히 신경망은 기존 연구 중 가장 좋은 성능을 보였다. 하지만 보통의 신경망은 그 구조를 찾기 위한 방법이 알려져 있지 않아 침입탐지에 효과적인 구조를 찾기 위해서는 많은 시간이 요구된다. 본 논문에서는 기존 신경망 기반 침입탐지시스템의 단점을 보완하고 성능을 향상시키기 위해 진화신경망을 이용한 방법을 제안한다. 진화 신경망은 신경망의 구조와 가중치를 동시에 학습하기 때문에 일반 신경망보다 빠른 시간 내에 더 좋은 성능의 신경망을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 1999년의 DARPA IDEVAL자료로 실험한 결과 기존의 연구보다 좋은 성능을 보여 진화신경망이 침입탐지에 효과적임을 확인할 수 있었다.
컨테이너 터미널의 수출 장치장은 수출될 컨테이너들이 지속적으로 반입되어 해당 선박에 선적되기까지 일시적으로 보관되는 장소이다. 장치장의 공간 활용도를 높이면서 선적 시 작업의 능률을 극대화하기 위해서는 여러 가지 제약조건과 장치 규칙에 따라 컨테이너들의 장치 위치를 결정해야 할 뿐 아니라, 소정의 기간을 대상으로 그 동안 반입 예정인 전 컨테이너들에 대한 적절한 공간할당 계획을 미리 수립해 두어야 한다. 본 논문에서는 수출 장치장 계획 문제를 제약조건만족 문제로 보고 이를 효과적으로 해결하기 위한 탐색 기법을 제시하고 있다 대규모의 탐색공간으로부터 효율적으로 해를 찾기 위해 dependency-directed backtracking 기법을 적용하였고, 탐색 중에 제약조건을 만족하는 해를 찾기 어렵다고 판단될 경우에는 일부 제약조건을 완화하여 해를 재 탐색하는 제약조건 완화 기법을 적용하였다. 실제 부산 신선대 컨테이너 터미널의 데이터를 이용한 실험 결과 만족할 만한 수준의 계획을 빠른 시간 내에 수립할 수 있음을 확인하였다
유전자 알고리즘은 문제 크기가 커짐에 따라 해집합이 폭발적으로 늘어나 최적해를 찾기 힘든 최적화 문제에 주로 적용되는 알고리즘으로, 최근에는 게임에서의 경로찾기, 인공지능 및 레벨디자인 문제에 많이 적용되고 있다. 본 논문에서는 퍼즐게임에서의 레벨디자인 문제의 해법으로 유전자 알고리즘의 적용 방법을 제안한다. 본 논문에서 적용한 퍼즐게임은 주어진 그림에 도형 조각을 가능한 빠른 시간 내에 맞추는 게임으로, 스테이지가 진행됨에 따라 높은 난이도의 퍼즐이 나타나도록 하는 것이 중요하다. 제안된 알고리즘을 통해 퍼즐게임의 유의미한 레벨 조절이 가능함을 확인할 수 있었다.
협력적 여과는 사용자의 아이템에 대한 단계적 평가에 기초하여 그 평가 패턴이 유사한 사용자를 찾아 그 사용자들이 선호한 아이템을 상대방에게 교차 추천을 해주는 방법이다. 따라서, 유사한 사용자를 찾는 방법이 중요한 문제가 되며, 현재까지 여러 가지 방법들이 제안되어 왔다. 순수한 협력적 여과 방법은 n차원 공간에서 사용자를 모델링하여 가장 유사한 이웃을 찾는다. 이러한 모델링의 문제점은 사용자가 평가한 아이템의 집합은 전체 아이템의 집합에 비해서 극히 작으므로 유사한 사용자를 찾기 위해서는 충분한 수의 아이템에 대해서 평가해야 한다는 것이다. 따라서, 본 논문에서는 유사란 사용자를 찾기 위해서 충분한 수의 평가를 요구하는 명백하게 사용자의 평가를 비교하는 것 대신에 특징 가중치에 초하여 사용자를 비교하는 방법을 사용하고 사용하는 방법의 정확성을 높일 수 있는 임계값을 제안하고자 한다.
컴퓨터 게임에서 움직이는 캐릭터를 위한 자연스러운 경로의 계획은 게임의 현실감을 측정하는 중요한 척도이다. Voronoi 다이어그램은 컴퓨터 기하학 분야에서 잘 알려진 로봇 경로계획 알고리즘 중 하나이다. Voronoi 다이어그램은 두 장애물로부터 같은 거리에 있는 선분과 점들로 구성되어 생성된 경로가 장애물로부터 멀리 떨어진 안전한 길이고 사람이 실제로 택하는 경로와 유사하다는 것이 장점이다. 본 논문에서는 셀-기반 게임 환경에서 움직이는 캐릭터의 이동경로를 찾기 위해 Voronoi 다이어그램을 적용하는 방법을 제안하고 구현한다. 제안된 방식과 기존에 많이 사용되던 그리드 기반 A* 알고리즘의 적용 결과를 비교 분석한다.
DNA 마이크로어레이 기술의 발전은 암의 조기 발견 및 예후 예측을 가능하게 해주었으며, 이와 관련된 많은 연구가 진행 중이다. 마이크로어레이 데이터의 분류에서 관련 유전자들의 선택은 필수적이며, 유전자 선택방법은 분류기와 짝을 이루어 특징-분류기를 형성한다. 이제까지 여러 가지 특징-분류기를 사용하여 마이크로어레이 데이터를 분류해 왔지만, 알고리즘의 한계와 데이터의 결함 등으로 인하여 최적의 특징-분류기를 찾기 어려웠다. 따라서 앙상블 분류기를 이용하여 높은 분류성능을 얻는 방법이 시도되어왔으며. 최적의 것을 찾기 위하여 유전자 알고리즘이 사용되기도 했다. 본 논문에서는 이를 발전시켜 다양한 최적의 앙상블을 생성하기 위해 종분화 방법을 사용한다. 림프종 암 데이터에 대하여 leave-one-out cross-validation을 적용한 결과, 제안한 방법으로 다양한 최적해를 탐색하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 웹을 통한 학습활동(WBI)에서 초등학생들의 창의력 신장을 위한 시스템 구축 방안을 제시하였다. 제안된 시스템은 학습자 모듈과 관리자 모듈로 구성하였으며 창의력 신장을 위한 학습자 모듈은 유창성, 융통성, 독창성을 신장시킬 수 있는 학습활동을 수행하게 하며 관리자 모듈은 학습자의 학습활동을 지원하고 평가한다. 유창성 향상은 끝말잇기 놀이, 낱말 연상하기, 낱말가방, 용도 찾기, 융통성은 비유하기 놀이, 공통점 찾기, 만약에 놀이, 독창성은 만화 대사 넣기, 그림보고 이야기 꾸미기, 아이디어 공모 등의 학습방안이 제시되었다. 관리자 모듈은 학습자의 학습활동 결과를 열람하고 즉시 평가하여 피드백을 제공할 수 있으며, 학습자의 학습 효과를 극대화하기 위하여 학습 활동 내용을 수정할 수 있도록 하였다. 본 WBI 시스템은 창의력 신장 프로그램을 Web상에서 구현한 것으로 인터넷의 장점을 교육에 효과적으로 이용한 경우가 될 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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