본 논문에서는 해당 실무자들이 본 소방공무원들의 주관성을 진단하고, 기능적인 측면에서 세부적인 유형적 효과요인들을 확인하여 향후 개선과 방향성을 알아보고자 한다. 이 논문에서는 소방공무원들, 즉 해당 실무자들의 주관적 성향을 살펴보기 위해서 Q방법론을 이용하였다. 분석된 결과, 총 4가지의 유형, 즉, 제 1유형[(N=26) : 직업형 (Occupational Type)], 제 2유형[(N=11) : 경험형(Experience Type)], 제 3유형[(N=1) : 인간형(Human Type)], 제 4유형 [(N=2) : 정의형(Justice Type)] 등으로 분류되었다. 또한 QUANL 프로그램을 실시해 본 결과, 전체변량의 약 50(0.4972)%를 보여줌으로써 높은 설명력을 보여주었다. 결과적으로, 앞으로 계량적인 실증적 연구와 소비자들의 의견을 종합한 비교와 대안책이 추가된다면, 소방공무원들의 주관성에 관한 보다 심도 있는 연구결과가 제시될 수 있을 것으로 예상된다. 또한, 이러한 연구의 한계를 보완하는 후속연구가 지속적으로 진행되어지기를 기대한다.
본 논문은 인간에 의해 주관적으로 측정되던 이동 멀티미디어 영상 품질에 대한 방법을 개선하기 위한 논문이다. 다양한 열화요인을 가지는 동영상의 정량적이며 객관적인 화질평가를 위해서는 기존의 PSNR의 한계를 보완하고 전송망에서 발생하는 오류를 고려하여야 한다. 따라서, 본 논문에서는 인간의 인지특성을 반영할 수 있는 새로운 객관적 화질측정방법을 제안하였다. 제안된 방법은 멀티미디어 서비스 영상의 품질을 다양하고 정확하게 측정할 수 있으며 서비스 가이드라인을 설정하여 고품질 영상서비스를 제공하는 표준안 설정을 위한 측정 방법과 시스템으로 활용될 수 있다.
항법장치 인간-기계 인터페이스(HUMAN-Machine Interface)는 운전자의 편안함과 안전, 수행도 및 시스템의 사용성, 도로, 안전의 향상 등을 위한 중요한 요소로 인식되고 있 다. 그러므로 항법장치 인간-기계 인터페이스 체계가 운전자와 교통에 미치는 영향은 직접 적인 항법장치의 시장성 확보와 첨단교통체계의 전개와 성공에 영향을 미치는 중요한 기술 로 떠오르고 있으며, 특히 선진국의 인간-기계 인터페이스 표준의 연구 및 제정의 노력으로 인해 항법장치의 인간-기계 인터페이스 설계 및 평가를 위한 가이드라인과 효율적인 평가 방법의 개발이며, 이들의 데이터베이스화 역시 설계 및 평가 효율향상을 위한 기본적으로 중요하게 여겨지는 연구과제이다. 본 논문은 기존 항법장치 인간공학적 평가 방법들의 비교 평가를 통해서 적합한 항법장치의 평가방법론과 추출된 항법장치 인간-기계 인터페이스 설 계 변수를 제시하며, 이들을 가이드라인화하여 데이터베이스화 할 수 있도록 설계된 Navi HEGS(Navigation HMI Evaluation & Guideline System)에 대하여 기술한다. 또한 실험을 통하여 본 논문에서 제시된 주관적 평가 방법인 RNASA-TLX(Revision of NASA-Task Load Index)와 운전자의 시각분석의 결과를 본 시스템을 사용하여 분석 제시하며, 이들을 통해 국내 항법장치 인간-기계 인터페이스 연구의 기반을 제시하고자 한다.
전체 영상을 이용하지 않고 영상 안에 포함된 특정 객체 혹은 영역만을 이용하는 "영역에 의한 질의(query-by-region)" 방법은 내용기반 영상 검색 중 상위개념의 방법 이지만, 영상 분할의 한계, 여러개로 분할된 영역을 모두 검색하기 위한 인덱싱 문제, 유사성 측정 시 선형적으로 분리되지 않는 특징 값들에 대한 무리한 선형 조합으로 인한 검색 오류와 같은 많은 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 영역 기반 영상 검색 시스템인 FRIP에 대하여 영상 분할의 한계를 극복하고, 사용자의 주관성을 영상 검색에 적용하기 위해 확률적 연관성 학습 모델(MPFRL)을 유사성 측정 단계에서 적용 하였고, 아울러 검색 모델로는 기존에 일반적으로 사용되어 오던, 선형 모델을 사용하지 않고 선형 모델보다 유연한 검색 결과를 보여주는 확률적 이접 부울 모델(PDB)을 사용하였다. 또한, 검색 시간을 단축 시키기 위해, 선형 검색 방법에 부울 AND 연산자를 적용 시킴으로써, 검색 시간을 상당부분 단축 할 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법(MPFRL+PDB)을 사용할 경우 검색 결과가 선형 조합 보다 향상되는 것을 알 수 있었다. 아울러 사용자 피드백을 통해 사용자가 특징 가중치를 일일이 조절하지 않더라도 단순한 몇 번의 클릭만으로 사용자의 주관성을 반영하고 보다 정확한 검색 결과를 보여 줄 수 있는 시스템을 설계 할 수 있었다.
지하수 인공함양은 수자원확보 및 비상시 용수를 목적으로 세계적으로 연구 및 프로젝트가 진행되고 있다. 인공함양의 방법에는 여러 가지의 방식이 있지만 본 연구는 관정을 통해 주입하는 ASTR(Aquifer Storage Transfer and Recovery)방법을 이용하여 연구하였다. ASTR이란 지표수를 인공적인 방법으로 대수층에 주입시키고, 일정기간 저장시키거나 유하시킨 후 양수하는 방법이다. 염수로 포화된 피압대수층에 담수를 주입하여 염수를 치환할 수 있는 주입-양수 시스템을 연구하였다. 염수로 포화된 대수층에서 인공함양기술을 성공시키기 위해서는 양수정으로 유입되는 염수비율이 0%을 만족하며, 주입으로 인한 수위상승량은 지반변형을 일으키지 않는 최소한의 값을 가지는 것이다. 본 연구는 앞서 언급한 인공함양기술을 성공시키기 위해 지하수 흐름모델과 최적화 모델을 결합한 최적전산모델을 이용하여 모의하였다. 지하수 흐름모델은 경계면모델을, 최적화 기법은 GA(Genetic Algorithm)을 이용하였다. 구축된 목적함수로는 양수정의 담수비율 최대화, 주입정에서의 수위상승량 최소화 그리고 양수개시시간 최소화로 구성하였다. 제약조건으로는 총 주입량 및 양수량 그리고 주입 및 양수정 개수이다. 서술한 목적함수와 제약조건을 만족하는 주입/양수정의 위치 및 유량을 최적전산모델로부터 얻을 수 있다. 기존 지하수 인공함양 및 개발은 사례별 연구 또는 전문가의 주관적 판단에 의존하는 경향이 있었다. 본 연구는 최적화 기법을 통해 복수의 관정에서 정량적인 산정이 가능하다. 현재 모델링에 의존한 연구로써 한계가 있지만, 추후 실제현장에 적용하여 모델 검정을 통해 신뢰도를 높이며 지하수 인공함양 개발에 많은 공헌을 할 수 있을 것으로 예상한다.
본 논문에서는 영상의 프레임률을 증가시키기 위한 새로운 움직임 벡터 평활화 기법과 움직임 보상 기법에 대해 제안한다. 제안하는 움직임 벡터 평활화 방법은 적응적 가중 벡터 중간값 필터를 사용하는 기존 방법의 한계를 극복하기 위해 정확도를 반영하여 가중치를 개선함으로써 잘못된 움직임 평활화를 줄인다. 또한 기존 움직임 보상 기법인 OBMC로 보간된 영상의 화질을 향상시키기 위해 원래의 블록을 4등분하여 등분된 각 블록을 기준으로 움직임 벡터를 재추정하고 이를 통해 보간 프레임을 생성하는 방법을 제안하다. 모의실험 결과는 제안된 방법이 객관적 측면과 주관적 측면에서 기존 기법에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 보인다.
기존의 MFC 기반의 프로그래밍에서의 멀티미디어 콘텐츠의 이용과 인터페이스 구현은 복잡한 구성과 비효율적인 소스로 구성되어 있어, 사용자의 접근이 어려운 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠를 이용한 광고프로그램을 MFC 기반에서 ActiveX Control을 사용하여 효율적으로 구현하는 방법을 제안한다. 제안한 기법은 사용상의 편의성을 가지고 있는 ActiveX Control을 사용하여 동영상과 HTML파일과 같은 멀티미디어 콘텐츠를 활용할 수 있는 광고 시스템을 효율적으로 제작 할 수 있도록 한다. ActiveX Control을 이용한 시스템의 구현 결과 기존의 MFC를 사용한 프로그램보다 단순한 구조를 가지는 것을 확인 할 수 있었고, 이로 인한 프로그래밍 시간의 단축을 가져왔다. 구현 결과를 주관적인 입장에서 관찰 하였을 경우 기존의 다른 방법으로 구현된 결과보다 시각적으로 뛰어남을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 사용된 방법을 지능형 광고 응용 프로그램이나 멀티미디어 응용프로그램과 같은 시각적 효과를 고려한 프로그램을 시간적 효율성과 코딩의 복잡도를 고려하여 작성할 경우 효과적일 것이다.
JBIG2 표준은 그레이 문서를 고압축의 이진 영상으로 부호화 하기위하여 선 영역(region of line-art), 하프톤 영역(region of Halftone), 텍스트 영역(region of Text)으로 세그먼트하여 각각 영역에 최적화 모드를 사용하여 부호화한다. 본 논문에서는 JBIG2에서 제공하는 세가지 모드의 코딩, 즉, 제네릭 영역(region of Generic) 코딩, 텍스트 영역을 위한 패턴 매칭(Pattern Matching) 코딩, 하프톤 영역을 위한 하프톤 코딩을 모두 구현하였다. 그리고, 각 영역을 세그먼트하는 방법을 개선하여 적용하여 세그먼트의 성능 향상을 이루었다. 특히, 부호화량이 많은 하프톤 영역의 세그먼트를 향상시켜 최적화 모드로 부호화 하도록 구현하였다. 팩스 테스트 영상(IEEE-l67a)으로 구현한 JBIC2 CODEC을 실험한 결과, 각 영역에 대한 세그먼트가 [6]의 방법에 의한 세그먼트보다 더 효율적으로 이루어졌으며 주관적 화질 또한 우수하였다.
웹 문서를 분류하는 목적은 특정 주제별로 중요한 문서들을 구분하려는 것과 사용자의 선호도를 바탕으로 개인화를 하려는 것으로 나누어 볼 수 있다. 특히, 웹의 효율적인 탐색을 위해 사용자가 관심 있어 할 웹 문서를 분류하는 것은 중요하다 일반적으로 하나의 웹 문서는 특징 추출방법에 의해 문서 벡터로 표시되며 사용자의 선호여부나 주제번호를 클래스로 삼는다. 사용자가 선호도를 표시한 웹 문서를 사용하여 새로운 웹 문서의 선호 여부를 예측하기 위해 자기 구성지도(SOM)를 사용하면, 시각적으로 구조를 보여주어 데이터 사이의 관계를 효과적으로 이해할 수 있다. 그러나 SOM은 노드의 개수와 구조를 자동적으로 결정하지 못하는 단점이 있기 때문에, SOM의 장점을 활용하면서 자동적으로 구조를 결정하기 위해 구조적응 자기구성지도(SASOM)를 이용한다. 보다 나은 성능과 다양한 해석을 위해, 여러 개의 SASOM을 서로 다른 특징추출 방법을 이용하여 학습시킨 후 사용자가 주관적으로 분류기의 중요도를 결정할 수 있는 퍼지적분을 사용하여 결합하였다. UCI Syskill & Webert 데이터에 대한 실험결과 기존의 DT, MLP, naive Bayes 분류기 보다 향상된 성능을 보였다.
본 논문은 프레임 율 향상을 위한 움직임 추정 알고리듬을 제안한다. 양방향 움직임 추정은 중첩 영역이나 홀 (hole) 영역이 발생하지 않지만 물체의 실제 움직임을 찾는 데에 어려움이 있다. 이중 움직임 추정 방법은 이를 어느정도 해결하였지만 여전히 실제 물체의 이동과는 다른 움직임 벡터들이 남아있다. 움직임 벡터의 정확도를 향상시키기 위해 기존의 이중 움직임 추정 알고리듬을 토대로 SMD (side matching distortion)를 움직임 추정 매칭 식에 결합한 새로운 매칭 기준 식을 제안한다. 결과적으로 제안하는 알고리듬은 기존의 이중움직임 추정 방법에 비해 정량적으로 PSNR (peark signal-to-noise ratio)이 크게 향상되었으며 주관적으로도 뛰어난 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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