본 논문은 $m$개의 후보 시설과 $n$개의 거주지역이 존재하는 경우, 비용 (주민수 ${\times}$ 최단거리) 측면에서 $p$개의 최적의 시설 위치를 선정하는 알고리즘을 제안하였다. 이 문제는 다항시간 알고리즘이 제안되지 않아 NP-난제로 분류되어 있다. 본 논문에서는 각 지역에서의 최소 비용을 선택한 $p=m$의 시설로부터 각 지역을 다음 최소 비용 시설로 이동시킬 경우 최소비용합으로 삭제할 수 있는 후보 시설을 $p=2$가 될 때까지 한 번에 하나씩 제거하는 방법으로 역-삭제 방법이다. 제안된 알고리즘은 다양한 문제들에 적용한 결과 $m{\times}n$이 $5{\times}5$, $7{\times}7$인 경우에는 초기 해로 최적해를 구하였다. Swain의 55-노드 망에 대해서는 $p=4$인 경우 해 개선 과정을 수행하여 최적해를 구하였으며, $p=5$인 경우에는 초기해로 최적해를 구하였다.
본 논문에서는 사람의 비정상적인 호흡과 정상적인 호흡 신호를 획득한 후, 이 신호들을 분석하고, 특히 비정상 호흡신호를 감지하는 방법과 정상 및 비정상 신호를 분류하는 방법을 제시한다. 본 연구에서 사람의 호흡신호는 BIOPAC 장비를 활용하여 획득하며, 사람의 호흡 상태를 정량적인 수치 정보를 활용하여 판단한다. 궁극적으로 본 논문에서는 일반 환경에서 사람의 호흡상태를 신호로 획득하여 분석하고, 호흡상태를 모니터링 할 수 있는 시스템을 개발하고자 하며, 무호흡 상태를 감지 할 수 있는 방법을 제안한다. 획득되는 호흡신호를 활용하여 정량적인 정보를 바탕으로 호흡신호를 상태에 따라 분류한다. 접촉식 의료장비를 활용하여 호흡신호를 획득하고 호흡상태를 분류하기 전에 잡음제거 알고리즘을 적용한다. 기존의 사비츠키-골레이 필터와 중간값 필터의 장점만을 활용하여 혼합필터를 사용하여 신호를 분석하기에 적절한 상태가 되도록 한다. 서로 다른 호흡 상태, 즉 서로 다른 클래스간 거리는 최대로 하고, 동일한 호흡상태, 즉 같은 클래스 간의 거리는 최소로 하기 위해 신호 획득후 신호의 특징값들 간의 상호상관 계수를 계산한다. 제안하는 알고리즘은 실제 호흡 환경에 적용할 수 있을 정도로 직관적이고, 제안하는 방법을 증명하기 위한 실험 결과들을 함께 제시한다.
초음파 검사 방법은 여러 가지 물질들의 흠집이나 틈새, 그리고 티끌 등을 감지해내는데 널리 쓰이고 있다. 그 중 초음파 신호를 분석하는 절차는 전체의 신호처리 과정에서 아주 중요한 역할을 담당하고 있다. 많은 초음파 신호처리와 신호분류의 방법들이 제기 되었는데 그 중 가장 널리 쓰이는 방법은 신호들의 특징 공간상에서 그 특정의 성분들을 추출해내고 그 후 신경망 네트웍을 통한 분류 방법을 이용하여 초음파 신호들을 구별해 내는 방법이다. 이 논문은 기존의 신호 분류 체계와는 다른 대체 신호 분류법을 제시하고 있는데 이것은 최소 평균 제곱 (LMS) 알고리즘을 이용하여 핵 전력 발전소에서 쓰이는 증기 발생기 튜브로부터 감지되어진 초음파 비파괴 검사 신호 (ultrasonic nondestructive evaluation signal) 을 분류해내는데 쓰일 수가 있다 이 초음파 비파괴 검사 신호는 튜브내의 흠집이나 틈새로부터 감지되어진 신호일수도 있고 또는 튜브내의 침전물에 의해서 발생된 신호일 수도 있는데 이 두가지 신호는 매우 유사하기 때문에 반드시 분류를 해내어 침전물에 의한 신호일 경우는 무방하지만 흠집이나 갈라진 틈새에서 나오는 신호일 경우는 더 이상의 오염이나 사고 등을 방지하기 위해 수리 또는 교체 등의 후속 조치로 이어져야 한다. 이러한 절차를 밟기 위하여 증기 발생기 튜브의 내부에서의 초음파 센서로부터 증기 발생기 튜브 사이의 거리를 측정하는데 모델링 기법에 기반한 deconvolution 방법이 제시되었고 여기서 나온 결과가 정리, 분석되었다 이 방법은 space alternating generalized expectation maximization (SAGE) 알고리즘을 이차원 미분 파라미터인 Hessian의 사용으로 인하여 수렴 속도가 빠른 Newton-Raphson 알고리즘과 함께 병행 사용하여 초음파 신호의 초점 도달 시간과 그 크기를 측정하여 초점 도달 거리에 따라 두 종류의 신호를 분류, 차별화 하는 기법이다. 이 알고리즘을 이용한 접근법으로 얻어진 결과가 흠집이나 틈새로부터 나온 신호일 경우와 퇴적물에 의해 나온 신호일 경우로 정리, 분류되었고 적절한 분류 효과를 보인 결과가 이 논문에 제시되었다.
본 논문에서는 다중레벨 직교진폭변조 신호론 위한 최우 변조분류기법의 성능을 분석한다. 기존의 연구와는 달리 여기서는 가용 변조방식에 대한 상대적인 분규성능과 단일표본관측을 적용할 경우 최우 분류기의 성능한계 둥을 제시하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 가용 성상도에서 심볼간 최소 유클리드 거리론 동일하게 하여 심볼의 수가 자은 성상도가 보다 큰 성상도의 부분집합이 되도록 하였다 그리고 다중가설시험을 위한 표본의 수는 하나로 정하였다. 그 결과 모든 실험에서 신호대잡음비의 증가에 따라 분류성능이 향상됨을 될 수 있다. 특히, 참인 성상도가 4진 직교진폭변조인 경우 추가적인 정보나 관측표본 없이도 송신기에서 사용된 변조방식을 거의 완벽하게 분류함을 확인할 수 있다. 또한 16진과 64진 신호의 경우 그 부분집합이 되는 성상도에 의하여 공유된 심볼들의 영향으로 오분류 가능성이 상존하지만 단일표본관측만으로도 약 $80{\%}$의 정분류 성능을 얻을 수 있다.
본 연구의 목적은 토지와 물이 포함된 지역에서 초분광 영상을 이용한 토지피복 분류 가능성을 제시하는데 있다. CASI-1500 항공 초분광 영상을 통해 취득한 초분광 영상에 대해 전처리 작업으로서 대기보정을 수행한 후, 대기보정 전 후에서 몇 개의 토지피복 클래스에 대해 대기보정 효과가 비교 분석되었다. 항공사진과 수치지형도와 같은 참조자료로 활용하여 초분광 영상에 의한 토지피복 분류결과를 분석한 결과, 최대우도법에서는 약 67.0%의 전체정확도를 나타내었으며, 최소거리법은 52.4%의 전체정확도를 보였다. 또한 도로, 밭, 비닐하우스에서는 토지피복 분류의 생산자 정확도가 높게 나타났으나, 하천, 산지, 초지지역에서는 매우 복잡한 객체로 구성되어 있기 때문에 토지피복 분류의 생산자 정확도가 낮게 나타났다. 따라서 향후에는 특정객체 분류를 위한 최적의 밴드선별과 객체 고유의 분광특성을 고려한 분광 라이브러리를 구축하는 연구가 필요하다.
어미로부터 생후 21일령 또는 28일령에 젖을 때는 이유자돈들만을 개별적인 돈사에서 합사하는 경우, 낯선 환경 및 새로운 동료들과의 서열 구분을 위한 공격적인 행동이 매우 빈번하게 발생한다. 이로 인한 돼지의 성장 저하는 농가의 소득 하락으로 이어져 국내 외 양돈 농가의 큰 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 키넥트 카메라에서 취득할 수 있는 영상의 깊이정보를 이용하여 이유자돈들의 공격적인 행동을 조기 탐지할 수 있는 프로토타입 모니터링 시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 키넥트의 적외선 센서에서 실시간으로 취득하는 깊이 정보로부터 움직임이 있는 객체들만을 탐지하고, 해당 객체들의 ROI를 설정한다, 둘째, ROI를 이용하여 5가지 특정 정보(객체의 평균, 최고, 최소 속도, 객체 속도의 표준편차, 두 객체 사이의 최소 거리)를 추출한다. 셋째, 취득한 특징 정보는 이진 클래스 분류 문제로 해석하여, 기계학습의 대표적인 모델인 SVM을 탐지기로 사용하였다. 실제 이유자돈사에서 취득한 키넥트 영상을 이용하여 모의 실험을 수행한 결과 안정적인 성능을 확인하였다.
효과적인 가변제한속도(Variable Speed Limit: VSL)는 교통사고를 예방하고 교통정체를 완화시키는데 기여하는 중요한 교통류 제어방안이다. 본 연구에서는 교통사고 예방을 목적으로 가변제한속도를 적용하는 방법론을 제시하였다. 가변제한속도를 적용하는 조건을 두 가지로 분류하였는데, 사고위험도 예측모형에 따른 제한속도 변화와 도로환경조건의 변화에 따른 제한속도 조정 방안을 제안하였다. 예측된 사고위험도에 따른 가변제한속도의 적용은 검지기에서 추출되는 교통량, 속도, 점유율자료와 교통사고자료로 이항로지스틱회귀분석 기법을 사용하여 구축된 사고위험도 예측모형을 사용하였다. 한편, 도로환경조건에 따른 가변제한속도 적용에서는 안개, 폭우, 폭설로 인한 시거제약 상황과 결빙, 비, 눈으로 인한 노면마찰력감소상황 시 최소정지거리 계산을 통해 각 상황에 적용되어야 하는 제한속도를 제시하였다. 이를 바탕으로 통합도로환경조건 모니터링 시스템 하에서 사고위험도와 도로환경조건을 관측하고 제한속도를 변화시키는 가변제한속도 시스템 알고리즘을 제시하였으며, 제안된 알고리즘의 현장 적용 시 고려되어야 할 기술적 이슈를 논의하였다.
고해상도 위성영상 분류에서 다양한 색상을 가지는 건물들과 같이 동일한 클래스에 속하지만 색상 정보가 상이한 화소들이 클래스를 구성하는 경우에는 클래스를 대표하는 색상 정보를 결정하기가 어렵다. 본 논문에서는 클래스의 대표적인 색상 정보를 결정하는 문제를 해결하기 위해 HSV(Hue Saturation Value)의 색상 채널을 분할하고 객체 기반의 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위해 RGB 컬러 공간의 입력 영상을 HSV 컬러 공간의 성분으로 변환한 후에 색상(Hue) 성분을 일정 간격의 서브채널로 분할한다. 각 색상 서브채널에 대해 최소거리기반의 영상 분류를 수행하고 분류 결과를 영상 분할 결과와 결합한다. 제안한 방법을 아리랑3A 위성영상에 적용한 결과 overall accuracy는 84.97%, kappa coefficient는 77.56%로 나타났고 상용 소프트웨어 대비 분류 정확도가 10% 이상 개선된 결과를 보였다.
본 논문은 카오스 이론의 프랙탈 차원과 수정된 에농 어트랙터를 이용하여 인쇄체 숫자를 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 먼저 숫자 영상으로부터 망 특징 투영 특징, 교차거리 특징을 1차 구한 후, 이 특징들을 시계열 데이터로 변환한다. 그리고 본 논문에서 제안한 수정된 에농 시스템을 이용하여 프랙탈 차원을 나타내는 자연 척도 및 정보 비트값을 구한다. 마지막으로 표준패턴 데이터베이스와 비교하여, 최소 거리값을 이용하여 숫자 인식을 행한다. 실험 결과 10가지 숫자에 대하여 100%의 분류율을 나타내었고, 또한 실제 문서를 대상으로 실험한 결과 90%의 인식률과 초당 26자의 인식속도를 보임으로써 제안된 방법의 유효성을 보였다.
본 논문에서는 효과적인 정보를 표현하는 Independent Component Analysis(ICA)-factorial 표현방법을 이용하여 얼굴감정 인식을 수행한다. 얼굴감정인식은 두 단계인 특징추출 과정과 인식과정에 의해 이루어진다. 먼저 특징추출방법은 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 이용하여 얼굴영상의 고차원 공간을 저차원 특징공간으로 변환한 후 ICA-factorial 표현방법을 통해 좀 더 효과적으로 특징벡터를 추출한다. 인식단계는 최소거리 분류방법인 유클리디안 거리에 근거한 K-Nearest Neighbor 알고리즘으로 얼굴감정을 인식한다. 6개의 기본감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)에 대해 얼굴 감정 데이터베이스를 구축하고 실험해본 결과 기존의 방법보다 좋은 인식 성능을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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