기관평가제도는 경영관리과정의 최종단계로 평가결과에 의한 인센티브 부여와 피드백과정을 갖는 경영관리의 중심분야 임에도 불구하고 아직까지 정부출연연구기관의 기관평가제도에 대한 유효성 평가에 대한 실증연구가 없는 실정이다. 본 연구에서의 기관평가제도의 유효성에 대한 평가는 기관평가지표가 기관성과를 평가하기에 적절하게 구성되었는지의 여부와 연구기관의 의견이 반영되었는지 여부로 검증하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 다음과 같은 세부적인 방법론을 사용하였다. 첫째, 연구기관의 특성분석과 선행연구를 통하여 연구기관의 BSC 모형을 도출하였다. 둘째, 출연 연구기관의 특성을 고려하여 관점을 도출한 후 전문가를 통한 델파이법(Delphi Method)으로 관점을 확정하였다. 셋째, 기존 평가제도에서 평가지표의 가중치(weight)를 분석하여 관점별로 분류한 후 BSC 형태로 재조정하여 기존 평가제도의 유효성을 분석하였다. 넷째, 피평가자의 설문조사를 통하여 피평가기관의 의견이 반영된 평가지표의 유효성을 분석하였다. 기존 평가제도의 평가지표와 연구기관의 의견이 반영된 평가지표가 BSC 모형에서 적절하게 구성되었는지 분석하기 위하여 연구기관의 BSC 관점간의 가중치가 기존 평가제도와 연구기관의 의견이 반영된 평가지표에 반영되었는지 검증하였다. 연구결과 기초 ${\cdot}$ 원천 연구에 주력하는 기초기술연구회, 산업화 ${\cdot}$ 상업화 연구에 주력하는 산업기술연구회, 공공성 ${\cdot}$ 대형연구에 주력하는 공공기술연구회간에는 미션과 특성이 다르기 때문에 검증결과 관점간의 가중치가 다르게 나타났다. 따라서, 현행 기관평가제도는 연구기관의 특성과 미션을 고려한 유효한 평가제도로 볼 수 있겠다. 연구기관의 의견이 반영되었는지 여부는 기존 평가제도와 연구기관의 의견이 반영된 평가제도를 대상으로 관점간 가중치의 우선순위로 검증하였다. 연구결과 관점간 가중치의 우선순위가 동일할 경우 현행 평가제도는 연구기관의 의견이 반영되었다고 볼 수 있으나, 검증결과 관점간 가중치가 다르게 나타났다. 또한, 추가적인 분석에서 연구회별 관점의 가중치와 소속 연구기관별 관점의 가중치를 분석한 결과 일부 연구기관에서는 연구회의 가중치와달리 나타났다. 따라서, 현행 기관평가제도는 일부 연구기관의 특성이 충분히 반영되지 않아서 유효한 평가제도로 볼 수 없다고 하겠다. 본 연구의 결과에 따라 출연연구기관의 기관평가지표에 대한 각 지표별 가중치와 지표 문항 개선시 유용한 자료로 활용되리라 본다.
본 논문에서는 스캐너로 입력된 한글 문서 영상에서 한글 문자를 인식하는 방법을 제시한다. 입력된 한글 문자를 한글의 구조적 특징에 따라 6개의 유형으로 분리하고, 각 유형에서의 모음의 형태학적 특징에 근거하여 모음을 인식한다. 각 유형에서의 자음의 인식을 위해서 가중치 패턴 클러스터를 생성하고 생성된 클러스터와 원영상간의 유사도 측정을 통해 자음을 인식하게 된다. 오인식 가능성이 있는 자음은 오인식 교정을 위한 세부 유사도 매칭과정을 통해 최종적으로 인식된다. 제안하는 알고리즘을 바탕으로 실험한 결과 스캐너로 입력받은 상용 한글 문자 14,983자에 대해 최종 95.68%의 인식률을 보였으며, 차후 정형화된 한글 문서 인식 시스템에 응용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 객체의 움직임에 의한 모양 변화를 표현하기 위하여 MPEG-7 에 제안된 모양 시퀀스 기술자(Shape Sequence Descriptor)에 대하여 설명하고, 모양 시퀀스 기술자 추출에 필요한 Shape Variation Map 생성을 위한 두 가지 방법을 비교하였다. 기존의 방법은 물체의 평균 적인 모양에 가중치를 두어 생성되며, 새로운 방법은 물체의 움직임에 의해 변화되는 부분에 더 가중치를 두는 방법으로 생성된다. 또한 최종적으로 사용되는 특징 값으로 Zernike moment를 이용하는 방법과 ART(Angular Radial Transform)을 이용하는 방법을 비교하여 모양 시퀀스 검색을 위한 가장 효율적인 방법을 제안하였다.
본 연구는 대용량 훈련 데이타를 사용하는 얼굴 검출 분류기의 학습과정에서 새로운 데이터의 추가 학습이 가능한 새로운 방법을 제안한다. 추가되는 데이타로부터 새로운 정보를 학습하여 이미 습득된 기존의 지식을 갱신하는 것이 점진적 학습의 목표이다. 이러한 학습 기법에 기반한 분류기의 설계에서는 최종 분류기가 전체 훈련 데이타 집합의 특성을 반영하는 것이 매우 중요한 문제이다. 제안하는 알고리즘은 최적화된 최종 분류기 획득을 위하여 훈련 집합의 전역적인 특성을 대표하는 검증집합을 생성하고, 이 집단 내에서의 분류성능을 기준으로 중간단계 분류기들의 가중치를 결정한다. 각 중간단계 분류기는 개변 데이타 집합의 학습 결과로써 가중치 기반 결합 방식에 의해 최종 분류기로 구성된다. 반복적인 실험을 통해, 제안한 알고리즘을 사용하여 학습한 얼굴 검출 분류기의 성능이 AdaBoost 및 Learn++기반의 분류기보다 우수한 검출 성능을 보임을 확인하였다.
HDR(high dynamic range) 영상 생성은 실세계의 고명암비 영상을 재현하는 방법이다. Exposure fusion은 여러 HDR 영상 생성방법 중 한 가지로 true-HDR 영상을 생성하지 않고, 바로 pseudo-HDR 영상을 생성하는 방법이다. 그러나 노출이 다른 여러 입력영상들 중에서 이동하는 물체가 존재하면 잔상 효과가 발생하여 pseudo-HDR 영상의 화질 열화를 가져온다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 시간 영역에서 일치성 평가를 통한 무 잔상 exposure fusion을 제안하였다. 먼저 다중 역치 및 밝기를 이용한 비트맵과 색도 일관성 맵을 이용하여 각 입력 영상들간의 일치성을 평가하였고, 이를 시간 영역 가중치 맵으로 나타내었다. 그리고 기존 exposure fusion에서의 공간 영역 가중치 맵과 결합하여 최종 가중치 맵을 생성하였다. 마지막으로 각각 입력 영상에 최종 가중치 맵을 적용한 후, 합성하여 잔상이 제거된 pseudo-HDR 영상을 생성하였다. 실험을 통해 제안된 방법의 pseudo-HDR이 기존의 방법보다 잔상이 더 많이 제거되어 화질이 개선됨을 확인하였고, 객관적인 평가 방법인 기준 영상 대비 오차도 더 적게 나타남을 확인하였다.
현대 사회는 4차 산업 혁명과 더불어 디지털 장비의 사용이 증가하여 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있으며, 이와 함께 잡음 제거에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 랜덤 임펄스 잡음 제거를 위한 스위칭 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에 존재하는 잡음 수준을 판단하여 임계값을 구하며, 임계값은 입력 화소값과 기준치의 차이와 비교되어 필터의 가중치 스위칭 과정에 사용한다. 필터의 최종 출력은 스위칭에 따라 화소 가중치 및 변형된 가중치 메디안 필터를 적용하여 추정치를 구하며, 추정치와 입력 화소값을 비교하여 최종 출력을 구한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션 및 PSNR 등을 이용하여 기존 방법들과 비교하였다.
본 논문에서는 PSNR 을 높이도록 최적화된 HEVC 의 율-왜곡 최적화(RDO)를 MS-SSIM 를 높이도록 하여 RDO 를 수행 하도록 한다. 구현 방법으로는 MS-SSIM 도출 방법과 비슷하도록 원본과 4 단계의 저역 통과 필터(LPF)를 통과한 결과에 대한 DCT(Discrete Cosine Transform) 를 수행하고 그 AC 계수의 비율로 lagrange multiplier(${\lambda}$)를 수정하는 방식이다. AC 계수 비율과 MS-SSIM 에서 도출 된 가중치, LPF 특성 등에 따라 새롭게 각 스케일의 가중치를 결정하여 최종적으로 ${\lambda}$ 가중치를 결정하여 그 결과를 바탕으로 RDO 를 수행한다. 시뮬레이션을 통해 제안의 방법과 HEVC reference software 의 BD-rate 계산 결과 7%의 PNSR, -13.2%의 MS-SSIM 를 얻을 수 있었고 이에 따라 주관적 화질을 개선했다고 할 수 있다.
이 논문에서는 복원된 뇌신호원을 평가하는 방법 중의 하나로 거리 가중치 유사도 비교법을 제안한다. 의료영상처리 분야에서 시공간적인 뇌신경신호원의 변화를 비교 및 분석하기 위해서 여러 방법이 적용되고 있는데 가장 널리 사용되고 있는 것이 유사도 비교법이다. 본 논문에서는 1차원 기준으로 구성된 기존의 유사도 비교법을 3차원 뇌신호원 평가에 적합하도록 거리 가중치를 고려한 새로운 유사도 비교법을 제시한다. 또한 3차원 뇌신경신호원의 시뮬레이션을 통해 새로운 기법의 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상 픽셀과 확대된 결과 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 최종적으로 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 영상 확대시, 발생하는 문제점인 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경 회로망을 설계하고 이를 패턴분류 문제에 적용하여 그 성능을 분석한다. 제안된 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어진다. 입력층의 연결가중치는 1로서 입력층의 입력벡터는 그대로 은닉층으로 전달되고 은닉층은 FCM(Fuzzy C-means Clustering)방법을 통하여 뉴런의 출력 값으로 내보낸다. 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습되어진다. 네트워크의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의한 퍼지추론의 결과로 얻어진다. 제안된 RBF 신경회로망은 여러 종류의 machine learning 데이터에 적용하여 패턴분류기로서의 성능을 평가받는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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