본 논문에서는 비전 기반의 1-D 바코드 검출을 위한 스캔 라인 및 범위 결정을 위한 새로운 방법을 제시한다. 블록 HOG(histogram of gradient)를 바탕으로 DBSCAN 군집화 방법을 적용하여 유효한 바코드 대표점 및 방향을 검출하고 이를 바탕으로 스캔 라인 및 바코드 크로스라인을 결정하는 방법에 관한 연구이다. 본 논문에서는 얻어진 스캔라인을 바탕으로 바코드의 크로스라인 범위를 결정하기 위해 최소 및 최대탐색 기법이 적용되었다. 이것은 바코드의 크기에 무관하게 적용될 수 있다. 제안된 기법은 바코드의 일부 영역만 검출해도 바코드 인식이 가능하며, 또한 바코드 영역 검출 후 코드를 읽기 위해 회전을 필요로 하지 않는다. 또한, 다양한 크기의 바코드 검출이 가능하다. 본 논문의 제안된 기법에 대한 성능을 평가를 위해 다양한 실험결과를 제시하였다.
Kohonen이 제안한 자기조직화 지도(Self Organizing Maps : SOM)는 매우 빠른 신경망 모형이다. 하지만 다른 신경망 모형과 마찬가지로 학습 결과에 대한 명확한 규칙을 제시하지 못할 뿐만 아니라 지역적 최적값으로 빠지는 경우가 종종 있다. 본 논문에서는 이러한 자기조직화 지도의 모형에 대한 설명력을 부여하고 전역 최적값으로 수렴할 수 있는 예측 성능을 갖는 모형으로서 자율학습 신경망에 베이지안 추론을 결합한 자기조직화 지도를 위한 베이지안 학습(Bayesian Learning for Self Organizing Maps ; BLSOM)을 제안한다. 이 방법은 기존의 자기조직화 지도가 지역적 해에 머물러 있는 것에 비해서 언제든지 전역적 해로 수렴함이 실험을 통하여 밝혀졌다.
최근 발발한 러시아-우크라이나 전쟁을 통해 공격용 드론의 중요성이 부각되고 있다. 공격용 드론 활용은 그간의 재래식 전쟁의 통념을 깨는 게임체인저 역할을 하고 있다. 앞으로 지능화 전장에서 공격용 군집드론은 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 이에 본 논문은 인공지능 기술을 바탕으로 향후 공격용 군집드론의 운용 발전 방향을 분석하고자 한다. 인간에 의해 운용되는 군집드론을 완전히 자율화된 군집드론으로 운용하기 위해서는 (1) 군집드론 운용에 최적화된 AI 알고리즘 적용, (2) 탈중앙식 지휘통제 방식 개발, (3) 드론 간 임무 분석 및 할당 자동화 기술 적용, (4) 드론 통신 보안 강화 및 (5) 무인화의 윤리 기준 확정이 중요하다. 세부적으로 군집드론 간의 충돌방지 및 이동형 표적을 공격하기 위한 AI 알고리즘이 필요하다. 또한, 급변하는 전장 상황에 빠르게 대처할 수 있는 탈중앙식 지휘통제 시스템 개발과 적 공격에 의한 드론 손실 발생 시 임무를 재할당 할 수 있어야 한다. 마지막으로, 군집드론의 안전한 운용을 위한 보안기술 개발 및 무인화에 따른 윤리문제 해결을 위한 기준제정이 중요하다.
이 연구의 목적은 개념도 연구법을 적용하여 초등과학영재 어머니들의 자녀 진로에 대한 인식을 구조화하는 것이다. 개념도 연구법은 참여자가 자유롭게 주제에 대해 말하고, 그 내용을 진술문으로 추출하여 직접 분류하는 과정을 거친다. 이 연구에 참여한 어머니들은 자녀가 초등학교 5, 6학년이며 과학영재교육대상자로 선발되었다. 다양한 영재 어머니들의 의견이 반영되도록 영재학급, 과학고 영재원, 대학부설 영재원 그룹의 어머니들을 따로 만나 연구를 진행하였다. 먼저 26명을 섭외하여 브레인스토밍을 통해 주제에 대해 이야기 하며 50개 진술문을 추출하였고 그 가운데 10명을 다시 만나 무선화한 진술문 카드를 각자 분류하도록 하였다. 분류결과는 비유사성행렬로 변환하여 SPSS 다차원 척도분석과 군집분석을 하여 개념도를 작성하였다. 그리고 총 140명의 어머니들로부터 리커트 5점으로 진술문에 대한 의견을 조사하였다. 연구 결과, 과학영재 어머니들이 갖고 있는 자녀 진로에 대한 인식은 총 6개의 군집과 50개의 진술문으로 이루어져 있으며 각각의 군집명은 '사교육, 성적, 진학에 대한 부담감', '영재교육원 및 학교의 진로교육에 대한 생각', '자녀 진로교육에 관한 부모역할', '가정에서 겪는 진로지도의 어려움', '진로지도를 위한 부모역량강화 요구', '사회적 지원요구'이다. 군집별 공감 정도 평균은 '사회적 지원요구'가 가장 높았으며 '가정에서 겪는 진로지도의 어려움'과 '사교육, 성적, 진학에 대한 부담감' 군집은 낮은 편이었다. 이 연구결과를 통해 논의하고자하는 시사점은 영재 어머니들이 자녀 진로를 인식할 때 진학, 사교육, 성적이 큰 부담으로 자리 잡고 있다는 점이다. 이러한 부담은 진로교육에 대한 부정적 염려로 이어지고 있으므로 우려스러운 부분이다. 또한, 어머니들은 가정에서 진로지도의 어려움을 겪고 있으며 이를 해결하고자 하는 요구가 높았다. 이를 위한 구체적인 지원 내용과 방법에 있어서는 개별화, 맞춤화된 방법과 문제해결능력 관련 부모역량을 강화하는 내용으로 이루어져야함을 시사한다. 또한 영재 진로지도를 위한 사회적 지원요구가 높으므로 이에 대한 적절한 지원방법에 대한 논의가 이루어져야 한다.
인터넷과 정보통신, 인공지능기술을 기반으로 하는 디지털 혁신 시대를 맞이하면서 거대한 규모의 데이터집합이 발생, 수집, 축적되어, 다양한 공공기관에서 온라인에 오픈하여 유용한 공공정보를 제공하고 있다. 데이터를 분석하여 유용한 통찰력과 정보를 얻기 위하여, 데이터집합에 내재되어 있는 객체와 속성 사이의 이진 관계를 기반으로 데이터를 분석, 분류, 군집화 및 시각화하는 형식개념분석기법이 성공적으로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 형식개념분석기법을 확장하여, 객체의 속성뿐만 아니라 객체들 사이의 관련 관계를 기반으로 데이터집합을 분류하고 개념화하여 가시화하기 위한 기법과 지원도구를 제안한다. 일부 공공 오픈 데이터집합을 대상으로 본 논문의 제안기법을 적용하여 몇 가지 실험을 수행한 결과, 데이터집합으로부터 개념 계층구조를 생성하고 시각화하여 보다 유용한 지식을 추출함으로써 제안기법의 타당성과 유용성을 실증하였다. 본 논문에서 제안한 분석기법은 효과적인 데이터분석, 분류, 군집화, 시각화, 정보검색 등을 위한 유용한 도구로 사용될 수 있다.
본 연구에서는 일천궁의 연작재배에 따른 토양 이화학성 및 토양세균군집을 비교 분석하기 위해 천궁 중에서 재배 빈도수가 높은 일천궁의 초작 및 연작 재배지를 선정하여 토양 이화학성 및 토양세균군집 특성을 분석하고, 토양 이화학성 및 토양세균군집 간의 상관관계를 구명하고자 하였다. 토양 이화학성은 농촌진흥청 토양분석법을 이용하였고, 토양세균군집 분석은 Illumina Miseq sequencing system을 이용하여 상대적 빈도수 및 주좌표 분석을 하였다. 토양 이화학성과 토양세균군집 간의 상관관계는 DISTLM과 Spearman's 상관관계 분석을 이용하였다. 일천궁 재배지의 토양세균군집은 일천의 재배법에 따라 뚜렷하게 2개의 cluster로 군집화를 이루었고, 초작 및 연작 재배지 모두 Proteobacteria와 Alphaproteobacteria가 우점종으로 나타났다. 주좌표 분석과 DISTLM 분석에서는 일천궁 재배지의 토양 pH와 Ca이 토양세균의 군집화에 유의적으로 영향을 주고 있음을 확인하였고, Spearman's 상관관계 분석을 통해 일천궁의 재배법에 따라 유의적인 차이를 보였던 Acinobacteria와 Acidobacteria의 상대적 빈도수는 토양 pH, Ca 함량과 유의적인 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 일천궁의 재배법에 따른 토양 이화학성 및 토양세균군집의 변화와 상관관계를 구명하는데 중요한 자료가 될 것으로 판단된다. 또한, 토양 이화학성과 토양세균군집의 변화에 따른 일천궁 재배지의 연작장해 원인을 구명하는데 있어 도움을 줄 수 있을 것이다. 향후 본 연구를 바탕으로 향후 일천궁의 재배법에 따른 곰팡이(fungi)의 군집과 병원성 미생물군집의 변화를 확인하고 토양 이화학성과의 상관관계를 분석할 수 있다면 일천궁의 연작장해 원인을 명확하게 구명하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
현대인들은 음식 레시피에 대한 다양한 정보들을 인터넷이나 소셜 미디어 등에서 매우 쉽게 접할 수 있게 되었다. 음식 레시피를 제공하는 공급량이 많아지면서 범람하는 정보 안에서 사용자들이 각자에 맞는 레시피를 찾기에는 수고로움이 따르게 된다. 이처럼 사용자들의 요구사항을 반영하여 정보를 제공할 필요성이 높아졌고, 음식 레시피와 요리 추천에 관련 연구가 활발해지고 있다. 또한, 이를 활용한 인터넷, 영상 및 어플리케이션 시장 역시 급속도로 활성화되고 있다. 본 연구에서는 음식 레시피 사용자들의 관점에서 레시피를 분류하기 위하여 사용자의 리뷰 데이터를 비지도학습인 K-평균 군집화 기법을 적용하였으며, 이를 통해 "음식 레시피 분류 모델"을 도출하였다. 그 결과 특정 목적, 조리 단계 등 많은 사용자들이 필요한 정보를 포함한 총 25개의 군집으로 분류하였다.
본 논문에서는 자율협력주행을 위한 인프라로써 제작된 5가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 자율주행차량에 장착된 영상 취득 센서의 경우에는 기후 환경 및 카메라의 특성 등으로 인해 취득 데이터의 일관성이 낮기 때문에 이를 보완하기 위해서 라이다 센서를 적용했다. 또한, 라이다로 기존의 다른 시설물들과의 구별을 용이하게 하기 위해서 고휘도 반사지를 시설물의 용도별로 디자인하여 부착했다. 이렇게 개발된 5가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템으로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 측정 거리별 시설물의 특징을 추출하는 방법으로 해당 시설물에 부착된 고휘도 반사지의 평균 반사강도을 기준으로 특징 포인트들을 추출하여 DBSCAN 방법으로 군집화한 후 해당 포인트들을 투영법으로 2차원 좌표로 변경했다. 거리별 해당 시설물의 특징은 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도로 구성되며, 추후 개발될 시설물 인식을 위한 모형의 학습데이터로 활용될 예정이다.
본논문에서는 GFI(Generalized Fuzzy Isodata)와 FI(Fuzzy Isodata) 알고리즘에 관한 이론을 고찰하고 이를 타이어 접지면 패턴 분류에 적용해 보았다. GFI 알고리즘은 FI 알고리즘의 일반화된 형태로서 분할된 군집에 대해서도 퍼지 분할 행렬(fuzzy partition matrix)을 고려해 다시 군집화(clustering)를 가능하게 하는 알고리즘이다. GFI 알고리즘을 사용하여 이진 트리를 구성함에 있어서 각 노드에서의 분할 여부, 즉 군잡화의 타당성(clustering validity) 점검 및 최종적인 이진 트리의 완성은 FDH(Fuzzy Divisve Hierarchical) 군집화알고리즘을 통해 이루어진다. 타이어 접지면에 대한 표준 특징량을 선정하거나 패턴 분류를 수행함에 있어서 이들 알고리즘은모두 우수한 성능을 가짐을 알 수 있었다. 패턴의 특징량으로는 전처리된 타이어 접지면 영상에 나타나는 윤곽선(edge)의 각도 성분을 선정하였으며 이렇게 선정된 특징량은 패턴의 특징을 잘 표현해 주는 유용한 정보를 가진 것으로 생각된다.
광학센서를 이용한 자료취득과정 중 발생하는 그림자는 영상내 동일 지물에 대한 밝기값의 지속성을 훼손하여 영상에 의한 지상 정보를 해석함에 있어 방해요소로 작용한다. 본 연구에서는 영상정보의 활용에 있어 그림자 영역을 추출하고 그림자에 의한 영상 왜곡을 제거하기 위한 기법에 관한 연구로써 자료원이 다른 보조자료의 활용을 배제하고 단일 컬러 영상으로부터 도심지의 지상 객체에 의한 그림자를 제거하기 위하여 HSI 컬러모델의 명도(intensity) 정보를 이용하여 그림자 영역을 추출하였으며 퓨리어 변환에 의한 그림자 영역 복원기법을 적용함으로써 영상에서의 그림자 영향을 제거하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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