본 논문에서는 축구 방송 영상에서 가려짐에 강인한 축구공 추적 알고리즘을 제안한다. 축구공은 가려짐, 축구공의 빠른 움직임 그리고 빠른 방향 전환 등으로 인해 추적이 어렵다. 기존의 방법들은 대부분 각각의 영상에서 축구공 후보들을 찾고 가능한 모든 경로를 예측하여 최적의 축구공 경로를 찾는 방식으로 축구공을 추적하였으나 이러한 방식은 연산량이 많아 실시간 축구공 추적에 적합하지 않다. 본 논문에서는 Circular Hough Transform을 이용하여 초기 축구공의 위치를 찾아내고, 이전 프레임의 축구공 템플릿을 이용하여 축구공을 추적하고 가려짐 상황에서는 가려짐 처리 알고리즘을 적용한다. 축구공 추적을 위하여, 매칭 스코어를 이용하여 축구공의 가려짐 상황을 판단한다. 가려짐 상태에서 축구공 후보들을 찾고 이전 프레임과의 매칭을 통해 이전 프레임에 존재하는 축구공 후보들은 축구공이 아니며, 새롭게 나타나는 축구공 후보가 축구공일 것이라는 가정을 적용하여 축구공 가려짐 처리 알고리즘을 제안한다. 실제 방송용 축구 경기 영상에 적용하여 제안된 알고리즘이 가려짐 상황을 효과적으로 처리함을 보여준다.
변전소와 같은 사회적으로 위험물로 인식되는 공공시설물에 대한 부지를 선정 할 경우에는 다른 어떤 시설물보다 부지 선정시 과학적이고 공정한 과정이 필요하다. 본 연구에서는 계층분석과정과 GIS의 공간분석 기능을 통하여 경기도 남부 지역의 변전소 선정에 요구되는 자료들을 축척 1/5,000 수치지도 및 현지 조사로부터 취득하여 최적의 위치를 안전성, 국가토지이용, 경제성 및 환경보전측면을 고려하여 선정하였다. 실제 처리과정에서 대상지역 전체에 대하여 1차적으로 반경 1.5km의 3개 지역에 대한 우선후보군을 선정하였고 선정된 후보군에 대하여 2차 현지 상세조사를 토대로 최종적으로 변전소가 건설될 4개의 후보 부지에 대한 다원 평가를 실시하였으며 정량적 분석을 통한 위치의 적정성에 대한 결론을 도출 하였다. 적지분석 결과 1후보 부지인 경기도 안성시 양성면 장서리 지역이 최적지로 나타났으며 다른 후보 부지들도 대체적으로 좋은 입지여건을 갖는 것으로 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권1호
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pp.53-62
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2013
현재 세계기상기구에 등록되어 있는 우리나라 기후관측소는 11개 지점이다. 11개 지점의 분포를 보면 지리적으로 균일하지 못하고 대부분이 해안에 위치하는 편중된 분포를 보이고 있다. 따라서 기후관측소 자료를 바탕으로 하는 전국 기후자료 생산 및 특성 산출을 위해서는 관측소 밀도에 관한 분석을 통해 기후자료 분포에 대한 균형도의 측정이 필요하다. 본 연구에서는 상관적분 기법을 이용한 프랙탈 차원의 추정을 통해 우리나라 기후관측소 밀도를 측정하였다. 상관적분 기법 적용시 회귀분석을 통하여 추정된 회귀계수로 프랙탈 차원을 추정한다. 추정된 프랙탈 차원을 이용해 전국의 기상관서들 중 지리적으로 기후관측소 구성의 균형도를 가장 높여 줄 수 있는 기후관측소 후보지점을 선정하였다. 이 때 후보지점을 순차적으로 선택하는 방식과 조합의 형태로 여러 후보지점을 한 번에 선택하는 방식으로 각각 최적의 후보지점들을 선택하였다.
일반적으로 이산적 입지 공간에서 경쟁적 입지 문제는 입지 후보지에 따라 수많은 조합의 경우가 발생하는 의사결정 문제이기 때문에, 수리적으로 계산하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 결정적 배분 형태를 가정한 이산적 입지 공간의 경쟁적 입지 문제를 보다 효율적으로 해결하기 위한 대안적 방법에 대해 논의한다. 제안된 방법론의 핵심은 입지 문제의 크기와 관련되는 잠재적 입지후보지의 개수를 기하학적 개념을 이용하여 줄이는 것이다. 사례 분석으로 경쟁이 가열화되고 있는 초고속 인터넷 시장을 대상으로 제안된 방법론을 적용하였는데 두 가지 다른 크기의 문제, 즉 연구 지역 전체에 대해 정의된 잠재적 입지 후보지와 GIS 기반의 기하학적 알고리즘에 의해 추출된 보다 적은 수의 잠재적 입지 후보지에 대해 계산 결과와 공간적 배열을 비교하였다. 사례 분석 결과, 두 문제 모두 고객 유치를 최대화시키는 동일한 최적 입지를 보여주는 한편, 적은 수의 잠재적 입지 후보지를 가진 경쟁적 입지 모델이 보다 효율적으로 해결될 수 있었다.
OWC-MIMO시스템에서 GSM변조기법은 송 수신기의 위치에 따라 상호 간섭이 큰 환경에서 성능 최적화를 위한 활성화 패턴집합을 선택하는 과정이 중요하다. 하지만, 높은 연산 복잡도로 인해 최적의 활성화 패턴집합을 선택하는 과정에서 높은 비용을 지불한다. 본 논문에서는 전송 활성화 패턴집합 선택을 위한 후보 활성화 패턴집합 생성 시 기본 활성화 패턴 집합을 미리 결정하는 방식을 통해 후보 활성화 패턴 집합의 수를 감소시키는 방법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 방법은 높은 간섭 환경에서 일반적인 GSM변조기법과 비교할 때 동일한 BER성능과 약 90%정도 감소된 후보 활성화 패턴집합의 수를 가져 복잡도가 크게 감소함을 확인하였다.
본 논문에서는 실제 도로의 다양한 상황에서도 차량 번호판을 정확하게 탐지하기 위해 차량 번호판의 후보 지역을 공간 집중 영역으로 사용하는 차량 번호판 탐지 모델을 제안하였다. 먼저, 기존의 WPOD-NET이 전처리 과정에서 검출된 차량 영역을 이용하기 때문에 넓은 탐지 후보 영역으로 인해 불필요한 노이즈가 포함되어 탐지 정확도가 낮아짐을 확인하였다. 이를 개선하기 위해 차량 번호판의 후보 지역을 공간 집중 영역으로 사용하는 차량 번호판 탐지 모델을 제안하였고, 제안한 방법이 기존 WPOD-NET보다 탐지 정확도를 어느 정도 개선하는지 분석하기 위해 GT 데이터를 기반으로 최적의 공간 집중 영역을 설정한 경우와 함께 탐지 정확도를 비교하였다. 실험에 따르면 제안된 모델이 기존 WPOD-NET에 비해 타이트한 탐지 후보 영역을 갖기 때문에 약 20% 더 높은 탐지 정확도를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는, 퍼지 측도와 퍼지 적분을 이용한 상호 작용 시스템의 모델 및 이의 식별볍을 제시한다. 모델 식별은 다음과 같은 세 단계를 거쳐 이루어 지는데, 그 첫번째는 모델의 구조 식별이고 두번째는 식별된 구조를 갖는 모델의 파라메터 식별이다. 그리고 마지막으로는 식별된 구조와 파라메터를 갖는 모델의 최적성을 판단하여, 최적의 모델을 선정하게 된다. 본 논문에서는 최적 모델의 식별을 위하여 유전자 알고리즘 및 통계적 모델 선택 기준을 이용하여, 최적 모델들의 후보군으로부터 최적모델을 선정하는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시된 모델 및 이의 식별법의 타당성을 보이기 위하여, 주관적 평가 데이타 및 시계열 데이타에 적용하여 그 결과를 나타내었으며, 또한 기존의 다른 모델들로부터 얻어진 결과와 비교 검토하였다.
본 논문에서는 SR(Super Resolution) 복원 과정에 있어 사용되는 입력 후보 영상 중 적합한 입력 영상을 자동 선택하는 알고리즘을 제안함으로써 복원된 고해상도 영상의 질을 개선하고자 한다. SR 복원과정에서 이상적인 결과 영상을 얻기 위해서는 입력되는 모든 영상이 유기적으로 잘 정합 되어야 하지만, 실제로는 그렇지 못하다. 이런 이유로 입력 후보군 영상의 정합 적합성이 얼마나 높은가가 단순히 많은 입력 영상의 수보다 고품질의 고해상도 결과 영상을 얻는데 더욱 결정적이라 할 수 있다. 입력 영상의 적합성은 통계 특성 및 정합 특성을 이용하여 평가 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 SR 복원과정에 정합 적합성을 자동으로 평가하여 이에 따라 입력 영상을 결정하는 전처리 과정을 제안하고 구조화하였다. 또한 비디오 시퀀스의 모든 입력 영상은 SR 복원과정의 기준 영상이나 저해상도 입력 영상과 같이 사용될 수 있으므로 본 논문에서는 연속적인 비디오 시퀀스를 위한 SR 복원알고리즘을 제안한다. 적합성의 유무는 임계값(Threshold Value)에 의해 결정되며, 이 임계값은 기준 영상과의 움직임 추정에서 그 보상 값의 오류 값 중 최대치(MMCE, Maximum Motion Compensation Error)로 결정된다. 만약 저해상도 입력 영상의 보상 오류 값의 범위가 0과 MMCE사이(0 < MCE < MMCE )값이라면 그 범위 안의 입력 후보 영상은 SR 복원과정에 사용되며 범위 밖의 후보영상은 제외된다. 최적의 저해상도 기준(ORLR, Optimal Reference Low Resolution)영상은 선택된 저해상도 입력(SLRI, Selected LR Input)영상들과 각각의 저해상도 기준 입력(RLRI, Reference Low Resolution Input)영상들의 비교를 통해 결정된다. 본 논문에서는 이와 같은 과정에 의해 결정된 저해상도의 최적 기준영상과 선택영상을 'Hardie' 보간법을 사용하여 고해상도 영상을 만들어 내는 것으로 사용자의 조정이 없이도 SR 복원영상의 질적 향상을 가져올 것이라 기대된다.
본 논문은 HEVC(high efficiency video coding) 인코더의 인코딩 시간을 줄이기 위한 고속 인트라 예측 방식을 제안한다. 제안하는 고속 인트라 예측 방식은 쿼드트리 구조와 SATD(Sum of Absolute Transformed Differences)를 사용한다. HEVC는 $8{\times}8$ 이상의 블록에서 SATD 값을 구하기 위해 $8{\times}8$ hadamard 변환을 이용한 $8{\times}8$ SATD 값을 사용한다. 제안하는 방식은 $16{\times}16$ 이상의 블록에서 각각의 $8{\times}8$ SATD 결과를 이용해서 최적 SATD 값을 산출한다. 그 후, RDO를 위한 후보 모드의 SATD와 산출된 최적 SATD의 비교를 기반으로 후보 모드를 제거한다. 후보 모드를 제거함으로써 제안하는 방식은 RDO의 연산을 줄이고 전체 인코딩 시간을 줄이게 된다. 제안하는 방식은 $8{\times}8$ 블록에서는 추가로 $4{\times}4$ SATD를 사용하여 최적 SATD를 구한다. 실험 결과 제안하는 방식은 거의 압축 성능 손실 없이 HM 12.1에 비해 5.33%의 인코딩 시간 감소 효과를 얻을 수 있었다.
버스 대중교통은 정해진 노선, 운행시간표에 의해 정류장을 경유하여 운행하므로 버스 노선망 설계 문제(BTRNDP: Bus Transit Route Network Design Problem)는 승용차위주의 가로망 설계 문제와 다른 접근방법이 요구된다. 버스 노선망 설계 문제의 적용모형은 설계방법의 역사적발전과정에 따라 매뉴얼 및 지침, 시장분석기법, 시스템해석모형, 휴리스틱모형, 하이브리드모형, 경험기반모형, 시뮬레이션모형, 수리최적화모형 등 크게 8가지 분류할 수 있다. BTRNDP는 이용자비용과 운영자비용의 조합인 총비용을 최소화하는 목적함수를 획득하기 위한 일련의 현실적 제약조건하에서 버스노선집합과 배차횟수를 결정하는 문제이다. BTRNDP는 조합최적화문제로 일반적 수리최적화문제로 가능해 공간을 정의하는 것이 어렵기 때문에 모든 가능해로 구성된 큰 탐색공간으로부터 최적해를 탐색해야하는 NP-Hard라는 특성을 가진다. BTRNDP의 목적함수는 이용자와 운영자관점을 모두 고려한 다목적함수(Multi-Objective Function)를 이용하며 수요는 고정수요를 이용하였으나 최근에는 가변수요를 고려한 방법론이 연구되고 있다. 해알고리즘으로 최적 버스 노선망을 구성하게 될 모든 가능한 후보노선집합(Candidate Route Set)을 생성하고 노선집합의 최적조합을 찾는 메타휴리스틱(Meta-heuristic) 알고리즘을 이용하여 전역최적 노선집합을 찾는 방법이 적용되고 있다. 최적 버스 노선망의 배차횟수를 결정하기 위해서 대중교통 통행배분모형이 필요한데 BTRNDP에 적용되는 통행배분모형은 다중경로 통행배분모형이 주로 활용되었다. 국내외 BTRNDP를 고찰한 결과 주요 시사점으로는 BTRNDP에서 가장 중요한 고려사항은 세분화된 버스정류장 기반 기종점통행량 구축, 버스 노선망 평가 모형 및 대중교통 통행 배분모형의 개발, 탐색 해알고리즘의 개발 등의 향후 연구내용이 포함될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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