본 논문에서는 구조 정보를 활용하기 위한 결합 커널 기반의 의미 있는 웹 테이블과 장식 웹 테이블을 구분하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 테이블의 구조 정보는 두 가지 형태의 구문 분석 트리로부터 추출된다. 컨텍스트 트리는 테이블 주변에 나타난 구조를 반영하고 있으며, 테이블 트리는 테이블 내의 구조를 담고 있다. 두 트리로 표현되는 테이블의 구조 정보를 효과적으로 다루기 위해 파스 트리 커널 기반의 결합 커널을 제안한다. 제안한 결합 커널을 적용한 support vector machines은 풍부한 구조 정보를 활용하여 의미 있는 테이블과 장식 테이블을 분류한다.
본 논문에서는 기존의 관계 추출 성능을 향상시키기 위해서 기존의 자질 기반 방법에서 추구하였던 개체 주변 문맥 다양성 정보의 추출 및 적용과 커널 기반 방법의 강점인 관계 인스턴스에 대한 구문 구조적 자질 정보의 통합 활용을 통한 확장된 혼합 커널을 제안한다. ACE RDC 코퍼스를 활용한 실험에서, 기존의 합성곱 구문 트리 커널 기반 혼합 커널을 기반으로 총 9 종류의 평면적 어휘 자질 집합을 정의하고 이를 적용함으로써 성능 향상에 기여하는 어휘 자질 유형을 파악할 수 있었으며, 적은 규모의 학습 집합으로도 현재 최고 수준의 성능에 필적하는 결과를 얻을 수 있었다. 결론적으로 관계 추출을 위한 세 가지 핵심 정보, 즉 개체 자질, 구문 구조적 자질, 주변 문맥 어휘 자질을 통합 적용하면 관계 추출의 성능을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
LiDAR의 표고점 데이터에서 건물, 수목 등과 같이 주위보다 높은 고도 값을 가지는 대상물을 제거하여 DEM을 생성하기 위한 여러 가지 필터링 기법들이 개발되고 있으며 대표적인 필터링 방법으로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, dual rank 필터 등이 있다. 이러한 기법들은 커널(kernel)의 크기를 대상 지역에 맞도록 사용자가 직접 지정해주어야 하고, 건물의 크기가 다양한 지역에 적용하기 위해서는 가변 크기(variable size)의 커널을 필요로 한다. 본 연구에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 커널의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행하는 새로운 커널 연산 기법을 제안하였다. 또한 기존 필터링 기법에서는 커널에 의해 갱신된 연산값이 다음 연산에 반영되지 않으나 본 연구에서는 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영되도록 하였다. 건물과 수목 등을 제거하기 위하여 주변 화소와의 높이 차를 이용하였으며 대상물이 제거된 부분은 주변 화소를 이용하여 보간하였다.
본 연구는 NAND 플래시 기반의 임베디드 시스템에 warm-start 개념을 도입하여 재부팅 시간을 단축시키는 방법에 관한 연구이다. NAND 플래시 기반의 임베디드 시스템에서는 부팅 시 커널 이미지를 NAND 플래시에서 DRAM으로 로드하는 과정이 필요하다. 최근 SoC (System-On-Chip)는 "software reset" 기능을 지원하며 DRAM의 내용을 훼손하지 않고 시스템을 리셋하는 것이 가능하다. 우리는 이 기능을 이용하여 DRAM 상에 이미 로드되어 있는 커널 요소를 재부팅 시에도 다시 사용하도록 구현하고, 그에 따라 중복된 커널 요소의 로드를 제거했다. 이 기법을 우리는 KWS(Kernel-Warm-Start) 라는 이름으로 정의했다. KWS 에서는 부팅이 재부팅인 경우 필요한 커널 요소만을 로드한다. 결과적으로 재부팅 시 커널 요소의 로드 크기를 89.29% 감소시킬 수 있었고, 재부팅 시간을 첫 번째 부팅에서 75.47% 단축할 수 있었다.
임베디드 시스템은 특정한 목적을 수행하기 위한 시스템으로써, 자동차, 항공, 조선, 원자력발전소 등 다양한 분야에 사용되고 있는 추세이다. 이러한 임베디드 시스템은 빠른 응답성 및 시간 결정성을 위한 실시간성의 지원여부를 중요시 한다. 하지만 임베디드 시스템에서 사용되고 있는 범용 운영체제인 리눅스의 경우, 실시간성을 제공하지 않는 문제점을 가지고 있기 때문에 실시간성 제공을 위해 RTAI, RT-Linux를 통해 실시간성을 제공하고 있다. 그러나 RTAI는 Hard Real-Time을 제공하지 못하고, RT-Linux는 커널코드를 수정할 때 마다 커널 컴파일을 해야 하는 문제점이 있다. 또한, 사용자가 잘못 구현한 Real-Time 태스크의 오류가 커널에 영향을 미쳐 커널을 멈추게 하는 문제점이 있다. 따라서 리눅스 상에서 실시간성을 제공하면서 개발의 편의성 및 커널의 독립성을 제공할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 리눅스상의 사용자영역에서의 실시간성을 지원하기 위한 방법을 설계 및 구현을 하였다.
운영체제와 같은 대규모 프로그램은 확장을 용이하게 하기 위해 장치 드라이버를 모듈 구조를 통해 동작시킨다. 그러나 이러한 드라이버 모듈은 커널과 분리되어 개발되기 때문에 상대적인 취약성을 가지고 있다. 이러한 취약성으로 인해 발생한 고장은 드라이버뿐만 아니라 커널 전체에 오류를 야기해 시스템의 안정성을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 안전하지 않은 드라이버를 커널로부터 격리하고자 하는 논의가 진행되었고, 이후 많은 연구를 통해 여러 가지 접근 방식을 통한 해결방법이 제안되었다. 그러나 기존의 방법은 드라이버 소스코드의 수정이 필요하거나 드라이버 요청에 대한 응답속도가 매우 느린 현실적인 제약이 있었다. 본 논문에서는 기존방법의 한계를 극복하는 동적 컴파일러를 이용한 고장 분리 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 기존 드라이버를 그대로 사용가능하며 기존 기법의 분리 정책을 모두 적용할 수 있다. 리눅스 커널에 본 제안기법을 적용하여 동적 컴파일러의 성능을 측정하고 본 제안 기법의 특성을 기존 기법과 비교함으로써 본 제안기법이 매우 적은 부하만으로 장치 드라이버의 고장 분리가 가능함을 확인하였다.
Fuzzy C-Means (FCM)는 군집화를 위해 널리 사용되는 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 성공적으로 사용되어 왔다. 하지만 FCM은 여러 가지 단점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 군집화의 결과가 달라진다. 따라서 초기 원형의 설정은 군집화 결과 향상을 위해 중요하다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 해결하는 방안으로 커널 밀도 추정을 활용하는 방법을 제안한다. 커널 밀도 추정은 비모수적 분포들에도 사용할 수 있어 국부적인 데이터 밀도 추정에 유용하다. 제안한 방법에서는 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 선택할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
본 논문에서는 부울 분해식을 산출하기 위한 방법을 제시한다. SIS 1.2에서 사용되는 코커널 큐브 행렬은 코커널/커널들로부터 만들어지며, 이 행렬은 단지 대수 분해식만을 산출한다. 제안한 방법은 2개의 항에서 공통인수를 추출하고, 이들로부터 분해식 산출 행렬을 만들고 이로부터 부울 분해식을 산출하는 방법을 제안한다.
본 논문은 연속적인 비디오 시퀀스에서 움직이는 객체의 영역을 효율적으로 분할하기 위하여 커널 기반 객체 추적과 Grab-Cut 알고리즘을 결합한 비디오 영역 분할 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 추적 목표 객체의 초기 위치를 사각영역으로 선택하면, 사각의 외부 영역을 배경색상으로 인지하고, 배경 색상을 고려한 목표 객체의 주요 색상을 분석한다. 이를 기반으로 커널기반 객체 추적 기법을 적용하여 빠르게 객체의 영역을 추출한다. 추적한 각 객체의 영역에서 중앙 객체 영역과 배경 영역의 색 정보를 초기값으로 하여 Grab-Cut 알고리즘을 수행하고 사각형 형태가 아닌 객체의 실루엣 최적화된 영역으로 분할한다. 제안 방법을 스포츠 방송, 광고, 영화 등의 특수 효과로 활용되고 있는 stromotion 영상 생성에 적용하기 위하여 프레임별 추출된 객체의 영상을 새로운 프레임 영상에 합성하는 작업을 수행하여, 초당 10 프레임의 처리 속도에서 원하는 스트로모션 효과 영상을 생성하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권4호
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pp.749-756
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2012
소지역 추정을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나는 선형혼합효과모형이다. 그러나 종속변수와 독립변수 사이의 관계가 비선형일 때 이 모형은 소지역 관련 모수에 대해 편의된 추정값을 초래한다. 본 논문에서는 M-분위수 커널회귀를 사용하여 소지역의 평균을 추정하는 방법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 서포트벡터분위수회귀와 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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