최근 SNS 의 발달로 인해 자신의 감정을 빠르고 효과적으로 전달할 수 있는 이모지의 중요성이 커지고 있다. 하지만 이모지를 수동으로 생성하기 위해서 시간과 비용이 많이 들고 자신의 감정에 맞는 이모지를 찾아야 하며 해당 이모지가 없을 수 있다. 기존 DCGAN 을 활용한 이모지 자동 생성연구에서는 부족한 데이터셋으로 인해 G(Generator)와 D(Discriminator)가 동등하게 학습하지 못해서 두 모델 간 성능 차이가 발생한다. D 가 G 보다 최적해에 빠르게 수렴하여 G 가 학습이 되지 않아 낮은 품질의 이모지를 생성하는 불안정 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Latent vector 분포를 데이터셋에 맞게 조정하여 적은 데이터로 G 에서 안정적으로 학습할 수 있게 하는 G 구조와 다양한 이모지 생성을 위한 Latent vector 평균 조정 기법을 제안한다. 비교 실험 결과 불안정 문제를 개선하였고 FID 와 IS 수치를 통해 성능 개선 효과를 검증했다.
온톨로지는 시맨틱 웹을 구현하기 위해 중요한 역할을 하지만 이를 구축하는 작업은 많은 시간을 필요로 한다. 그러므로 기존 웹의 데이터 중 많은 양을 차지하고 있는 관계형 데이터베이스로부터 온톨로지를 자동으로 생성하는 연구들이 진행되고 있다. 기존의 연구들은 데이터베이스 스키마와 저장된 데이터 분석을 통한 온톨로지 생성에 대한 연구들이 주를 이룬다. 이러한 연구들은 데이터베이스 스키마 중 테이블과 제약조건만을 분석하여 온톨로지 스키마를 생성하며, 뷰 정의를 고려하지 않는다. 그러나 뷰는 데이터베이스 설계자가 데이터베이스를 사용하는 도메인을 고려하여 정의하므로, 뷰 정의를 고려할 경우 추가적인 클래스와 상하위 관계를 생성할 수 있다. 그리고 이렇게 생성된 클래스는 온툴로지에 대한 질의 처리와 통합에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 방법들을 분석하여 클래스와 상하위 관계 생성을 정형화하였으며, 뷰 정의를 분석하여 기존의 방법을 통해 생성된 온톨로지에 추가적인 클래스와 상하위 관계를 생성하는 방법을 제안한다. 또한 제안하는 방법을 이용해 예제 데이터베이스 스키마로부터 생성된 온톨로지의 결과 분석을 수행하고, 이를 통해 뷰 정의로부터 의미 있는 클래스와 상하위 관계가 추가적으로 생성되었음을 보인다.
본 논문에서는 기존의 지도 데이터베이스를 모바일 폰에 사용할 수 있도록 래스터 이미지로 변환시켜 전송할 수 있는 무선 지도의 동적 생성 기법을 제안하였다. 무선 지도의 동적 생성을 위해서 좌표변환, 데이터 압축과 해독 등 클라이언트 모들의 기능을 서버로 이전시키고, 제한된 자인을 가진 모바일 폰에서 JAVA 브라우저를 구동할 수 있게 하였다. 지도의 일반화 작업은 서버에서 수행하도록 하여, 모바일 폰 전용의 지도 데이터베이스가 없어도 무선 전자지도서비스가 가능하도록 구현하였다. 또한 서버에서 지도의 필터링작업을 병행하게 함으로써 한계 이내의 클라이언트 대기시간을 보장하였다. 실험을 목적으로 설계하고 구현한 사용자 인터페이스 상에서 사용자가 원하는 지역 또는 시설물을 찾기 위한 키워드를 입력한 후, 모바일 폰에서 사용 가능한 래스터 전자 지도를 목적한 바와 같이 동적으로 생성할 수 있는 지를 확인하여 제안된 방법의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특징이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외한 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지를 이용한 잡은 판단 방법을 적용하여 식별자 영역과 잡음을 구별한다. 식별자 영역을 제외한 잡음 영역을 전체 영상의 평균 픽셀값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이에 ART2를 적용하여 은닉층의 노드를 생성하고, 은닉층과 출력층 사이에 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었다. 그리고 기존의 식별자 인식 알고리즘보다 제안된 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 기존 데이터베이스를 무선 데이터베이스에 사용하도록 무선 지도를 간략화하는 동적 생성 매커니즘에 대해 기술하였다. 이 매커니즘은 generalization, filtering 그리고 사용자 인터페이스 부분으로 구성된다. 이렇게 개발된 기술은 무선 지도 서비스의 기능을 향상시킬수 있는데, 전송 지도 데이터를 이미지 방식으로 전송하는 래스터 데이터(raster data) 지도 방식을 이용하였다. 이러한 기술을 통해 무선 지도 데이터의 전송 속도 향상이 가능하고 동적 전자 약도 생성도 가능하다.
본 연구는 3차원 소음지도 제작에 요구되는 도시공간 모델을 생성하고자한다. 이를 위해 센서데이터를 사용하지 않고 기 구축된 수치지도와 도화원도만을 이용하여 지면 및 건물의 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제시하였다. 지면모델은 수치지도의 표고점과 등고선의 고도값을 격자로 내삽하여 생성한다. 건물모델은 수치지도에서 추출한 건물의 2차원 경계와 도화원도에 취득한 건물의 고도를 융합하여 생성한다. 제안된 방법은 영등포구 전역을 포함하는 수치지도와 서로 다른 시기에 생성된 3 set의 도화원도에 적용하였다. 생성된 도시공간모델은 소음분석 및 분석결과의 3차원 가시화에 성공적으로 활용되었다.
중간시점 영상은 스테레오 정합 방식을 이용하여 구한 깊이 지도를 이용하여 생성하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 대부분의 스테레오 정합 방식들은 좌, 우 영상의 조명환경이나 기하학적으로 수평 또는 수직방향이 일치하지 않으면 잘못된 깊이 지도를 획득하는 단점이 있다. 이러한 단점들은 정합 과정을 통해 획득한 깊이 지도를 이용하여 다시점 영상 생성 시 더 많은 홀과 경계 잡음을 생성하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 RGB 컬러 카메라 1 대와 깊이 카메라를 이용하여 중간 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 기법을 이용하여 화상회의 시 사실감 및 현실감을 증대할 수 있는 eye-contact 시점 영상을 생성하고 이때 발생하는 홀과 경계잡음 제거를 실시간으로 처리하기 위한 효율적인 기법을 제안한다.
온톨로지는 시맨틱 웹의 핵심 기술로써 시맨틱 웹이 소개된 이후 다양한 온톨로지 생성 방법의 연구가 이루어져 왔다. 그러나 온톨로지는 작성이 어렵고 난해한 면이 있어 소수의 전문가 집단에 의해서만 만들어지고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 웹 2.0 기반 환경에서 사용자들이 생성한 온톨로지를 수집하여 대중 온톨로지를 완성하는 새로운 온톨로지 생성 방법을 제안한다. 본 논문에서는 집단지성을 이용한 최적화 기법 중 한가지인 ACO 를 온톨로지 생성 분야에 적용시켜 전문가가 아닌 일반 사용자들이 작성한 낮은 수준의 온톨로지를 모아 완성된 형태의 온톨로지를 생성한다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법을 통해 만들어진 온톨로지의 신뢰성을 검증하기 위하여 전문가 집단이 만든 온톨로지에 대해 정확도와 재현율을 계산하여 보인다. 본 논문에서 제시하는 방법은 복잡하고 난해한 기존 온톨로지의 제작 방법의 단점을 효과적으로 해결하며 대중적으로 시맨틱 웹이 활용될 수 있는 환경을 구축할 수 있다.
생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)은 두 개의 신경망을 대립하여 이미지를 생성하는 방법이다. 이미지를 생성할 때 랜덤으로 생성한 노이즈를 재배열하여 이미지를 생성하는데 이러한 방법으로 생성된 이미지는 노이즈에 따라 생성이 잘 이루어지지 않고, 이미지의 픽셀이 적은 경우 제대로 된 이미지를 생성하기 어렵다는 문제점이 발생할 수 있다. 또한 데이터 분류에서 데이터가 쌓이는 속도와 크기가 증가되는데 이들을 라벨링하는 데는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 랜덤으로 생성하던 노이즈에 실제 데이터를 사용하여 노이즈를 생성하고 이를 기반으로 이미지를 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존에 있는 이미지를 기반으로 하는 이미지를 생성하는 것이므로 좀 더 자연스러운 이미지의 생성이 가능하다는 것을 확인하였고 이를 학습에 이용할 경우 기존의 생성적 적대 신경망을 사용한 방법보다 더 높은 적중률을 보임을 확인하였다.
국내 A군에서 운영중인 한 쓰레기 매립지에서 배출되는 침출수와 주변 지하수를 채취하여 화학분석과 동위원소 분석을 실시하였다. 그리고 생활 쓰레기가 분해되는 과정에서 생성되는 가스들을 채집하여 동위원소 분석을 실시하였다. 유기물 분해로 생성된 이산화탄소는 일차적으로 침출수의 알칼리도를 높이고 이차적으로 일어나는 이산화탄소의 환원작용에 의하여 메탄가스가 형성되었다. 이러한 과정에서 침출수내의 용존무기탄소(DIC)의 탄소 동위원소 조성이 부화되었으며, 아울러 생성된 메탄과의 수소 동위원소 교환반응에 의하여 침출수의 수소 동위원소 조성이 크게 부화되는 특징이 관찰 되었다. 쓰레기장에서 발생되는 혼합가스에서 이산화탄소를 분리하여 탄소 동위원소 조성을 분석해 본 결과 새로운 매립지 보다 오래된 매립지에서 배출되는 이산화탄소의 탄소 동위원소 조성이 부화되는 특징이 관찰되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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