본 논문은 에러 발생 가능한 예측 움직임 벡터를 제외한 후보 예측 움직임 벡터들 중 율-왜곡 관점에서 최적의 예측 움직임 벡터를 선택하고 그에 대한 인덱스 정보에 대해 모순 검증 기술을 적용한다. 이를 통하여 후보 예측 움직임 벡터 대상들 중 모순으로 판명된 일부를 대상 후보 집합에서 제외시켜 부호화 효율을 증가시키는 방법을 제안한다. 제안하는 모순 검증 기반 움직임 벡터 부호화 방법은 H.264/AVC 방법과 비교하여 최대 1.8%의 비트량을 절감시킨다.
외판원 문제는 NP-완전 문제 중의 하나로, 외판원 문제에 대한 최적해를 구하거나 근사해를 구하는 다양한 방법들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 마스터/슬래이브 모델을 이용하여 외판원 문제를 해결하는 효율적인 분산 유전 알고리즘을 개발하였다. 특히 다중 후보해를 가진 분산 유전 알고리즘을 수행할 때, 고려해야 할 가장 중요한 요소는 후보해들 간의 개체들을 어떤 노드의 후보해 개체와 교환할 것인가와 어떤 개체들을 선택해서, 얼마만큼의 개체를 이동시킬 것인가가 중요하게 고려되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 교환해야 할 개체의 크기를 임의로 생성하여 동적으로 변경하면서 교환하는 방법을 개발하였고, 또한 개체들이 교환되어질 슬래이브들의 위치를 결정하는 이동 정책을 개발하고 실험하였다.
본 연구에서는 매수인이 부동산을 검색할 때, 매수인의 다양한 성향을 고려할 수 있는 새로운 검색 시스템을 제안한다. 이를 위해 부동산 가격에 영향을 미치는 요인들을 분석한 뒤, 지역요인 및 개별요인으로 분류하였다. 다요소 의사결정(Multi-attribute Decision Making) 알고리즘을 통해 매수인이 입력한 검색조건을 분석하여 가중치를 부여하고, 부동산 후보지간 엔트로피 척도를 통해 최적의 부동산 후보지를 도출하도록 설계하였다. 본 검색 시스템의 효용성을 평가하기 위해 부산지역의 실제 부동산 정보를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험결과, 본 다속성 통합 검색 시스템은 매수 아파트 검색 시 지역분석과 개별분석을 용이하게 해 주었다. 또한 한번 검색으로 여러 지역의 부동산 후보들을 비교분석함으로써 매수인의 탐색비용을 절감시킬 수 있었다.
본 논문은 미국 및 유럽을 중심으로 활발하게 진행되고 있는 주파수 공동사용에 대한 정책추진 현황 및 경제성 분석 결과, 이를 통한 주파수 공동사용의 후보 대역 선정 방안에 대해 제안하였다. 이를 위해 현재의 주파수 수요 급증에 대응하기 위해 시행되고 있는 주파수 할당 및 재배치 방법에 대한 추진현황과 문제점을 고찰하였으며, 이에 대한 해결방안으로 선진국을 중심으로 추진되고 있는 주파수 공동사용의 개념 및 국외 정책추진 현황, 사업자 관점에서의 주파수 공동사용에 대한 경제성 분석 결과를 소개하였다. 또한, 조사 및 분석결과를 통하여 주파수 공동사용의 후보 대역 선정을 위한 평가항목 및 선정기준에 대해 제안하였다.
본 논문에서는 사람의 피부색 정보와 얼굴의 형태학적 정보를 이용한 실시간 얼굴 검출 알고리즘을 제한한다. 피부색은 YCbCr 칼라 공간에서 특정한 영역에 정의 되고 이것을 이용하여 피부색 영역을 검출할 수 있다. 이 피부색 영역은 간단한 영상처리와 사전지식을 적용하여 얼굴후보영역으로 사용된다. 검출된 얼굴 후보 영역은 연속적인 임계값을 이용한 눈 검출을 통해 얼굴 검출을 수행하고, 마지막으로 눈 영역과 아닌 영역으로 훈련된 신경망을 이용하여 얼굴 검증을 하게 된다. 이때 얼굴 검출에 실패할 경우 임계값을 순차적으로 증가시키면서 재검출하는 피드백 시스템이 적용된다. 실험 결과는 실시간으로 연속영상에서 얼굴을 검출하였다.
본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 개폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을 뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위반 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되던 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time cooling schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32, 69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
본 논문에서는 입력된 한국어 문자열로부터 형태소를 분석하고, 품사를 태깅하는 방법에 있어 개선된 통계적 모델을 제안하고, 이에 기반한 띄어쓰기 비종속 형태소 분석 및 태깅 시스템의 개발과 성능 평가에 대한 결과를 소개하고 있다. 제안된 통계 기반품사 태깅 시스템은 입력된 문자열로부터 음절의 띄어쓰기 확률값을 계산하여 유사어절을 생성하고, 유사어절 단위로 사용자 띄어쓰기와 상관없이 형태소 후보 리스트를 생성하며, 인접한 후보 형태소들의 접속 확률 계산에 있어 어절 간 접속 확률과 어절 내 접속 확률을 모두 사용함으로, 최적의 형태소 리스트를 결정하는 모델을 사용하고 있다. 특히, 형태소들의 접속 확률 계산 시 어절 간 접속 확률과 어절 내 접속 확률의 결합 비율이 음절의 띄어쓰기 확률 값과 사용자의 띄어쓰기 여부에 따라 자동으로 조절되는 특징을 가지고 있으며, 이를 통해 극단적으로 띄어 쓰거나 붙여 쓴 문장에 대해서도 평균 90%수준의 품사 태깅 성능을 달성할 수 있었다.
본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 계폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위한 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되는 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32,69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.463-468
/
2000
본 논문에서는 얼굴의 9가지 상태를 인식하고 이를 상태 시퀀스로 생성한 후, 오토마타 기법을 적용하여 13가지(준비, 상측, 하측, 좌측, 우측, 전진, 후퇴, 좌 윙크, 우 윙크, 좌 더블 윙크, 우 더블 윙크, 긍정, 부정) 헤드 제스처를 인식하는 방법을 제안한다. 얼굴 영역을 추출하는 방법에서는 최적의 얼굴색 정보와 적응적 움직임 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 눈의 후보 영역을 추출하는 방법에서는 소벨 연산자와 투영 기법을 이용한다. 이 때 눈의 후보들을 제거하기 위하여 눈의 기하학적 정보와 눈은 쌍으로 존재한다는 정보를 이용한다. 얼굴의 상태를 인식하기 위해서는 계층적인 특징분석 방법을 사용한다. 13가지 헤드 제스처는 얼굴 상태 인식의 처리에서 생성된 상태 시퀀스를 이용한 오토마타 기법에 의해 인식된다. 실험 결과, 93.3%의 헤드제스처 인식률을 얻었다.
본 논문에서는 U-WIN의 어휘 관계 정보를 기반으로 얻은 구성명사간 2-gram 유사도 분석 결과를 이용해 의미기반 복합명사 분석을 수행하는 방법을 제안한다. 음절별 분해 패턴의 제한을 없애기 위해 모든 경우로 후보를 분해하여 규칙에 따라 분석에 사용될 최적의 분해 후보를 찾으며 분석시간, 비교대상을 줄이고 정확도를 높이기 위해 사전의 원어정보를 이용한다. 유사도는 각 개념을 구성하는 관련명사 집합들간의 비교로 구하며 가장 큰 문제인 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 7종류의 대상으로부터 추출한 관련명사들을 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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