순차 패턴을 찾는 것은 데이타 마이닝 응용분야에서 중요한 문제이다. 기존의 순차 패턴 마이닝 알고리즘들은 아이템으로만 이루어진 순차 패턴만을 취급하였으나 Apriori-QSP에서는 새롭게 퀀터티 정보에 대한 처리의 개념을 도입하였다. 전채 순차 패턴을 찾는 알고리즘들은 너비 우선 탐색과 깊이 우선 탐색 기법으로 분류할 수 있는데, 이러한 분류에서 Apriori-QSP알고리즘은 너비 우선 탐색 기법으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 퀀터티 정보를 처리하는 깊이 우선 탐색 기법을 제안하였다. Apriori-QSP에서 제안되었던 후보패턴 생성에 대한 필터링파 샘플링 기법을 깊이 우선 탐색의 탐색 기법으로 적용하였으며, 다양한 실험 결과들이 깊이 우선 탐색에서도 이러한 기법이 효율적임을 보여 주고 있다. 또한 길이가 긴 순차 패턴 마이닝의 경우 너비우선 탐색에 비해 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
최근 ToF(Time-of-Flight) 방식의 깊이 센서 카메라가 깊이 영상 획득에 많이 사용되고 있다. 그러나 ToF 깊이 카메라가 제공하는 깊이 영상은 센서의 물리적 한계로 인해 잡음이 존재한다. 따라서 고품질의 깊이 영상을 얻기 위해서는 깊이 영상의 잡음을 제거해 주는 것이 필수적이다. 일반적으로 깊이 영상의 잡음 제거에는 joint bilateral filter 를 사용한다. Joint bilateral filter 는 기준 화소와 그 주변 화소의 색상 영상의 밝기 차이값과 화소간 거리값에 각각 가우시안 함수를 적용하여 joint histogram 을 생성하고 그 평균값을 기준 화소의 깊이값으로 채운다. 하지만 이 과정에서 깊이 영상의 경계 영역에서 흐려짐 현상이 발생한다. 경계영역에 발생한 흐려짐 현상은 최종적인 3D 입체 콘텐츠의 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 joint histogram 의 최고점을 찾아 기준 화소의 깊이값을 채우는 기법을 제안한다. 최고점 탐색을 통해 기존 기법의 평균값을 통해 생기는 흐려짐 현상을 줄이고 깊이 영상의 경계를 보존하면서 잡음을 제거하였다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.
본 연구는 중소기업의 외부 정보 탐색전략이 기업의 혁신성과에 미치는 영향에 대해 파악하는 것을 목적으로 한다. 한국의 중소기업 3,398개를 대상으로 실증분석을 수행한 결과, 깊이 추구의 탐색전략과 범위 추구의 탐색전략은 상호 대체적 관계를 가지며, 이러한 대체적 관계는 기업이 협업경험을 보유할 때 약화되는 것으로 나타났다. 또한 두 유형의 탐색전략은 모두 기업의 혁신성과를 향상시켜 주지만, 깊이 추구 탐색전략이 범위 추구 탐색전략보다 상대적으로 더 큰 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 범위 추구의 탐색전략을 실행하는 기업이 공식적인 정보보호 방안을 채택할 경우 탐색전략의 혁신성과에 대한 효과가 약화되는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 깊이 변화에 강인한 스테레오 비디오의 변이 탐색 범위 추정 방법을 제안한다. 정확한 스테레오 비디오의 변이 탐색 범위는 3D 영상 분야에서 다양한 응용으로 사용되는 변이 지도를 보다 정확하게 추정하는데 도움이 된다. 기존의 변이 탐색 범위 추정 방법은 인접한 프레임 간의 변이 히스토그램의 유사도를 이용함으로써 보다 안정적인 변이 탐색 범위를 추정할 수 있었지만, 시간의 흐름에 따라 깊이가 변하는 부분에서는 상당히 취약한 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 방법의 이러한 문제점을 개선한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 변이 히스토그램의 유사도뿐만 아니라 프레임 간의 시간적 유사도를 고려하며, 비디오의 장면 전환에 의한 급격한 깊이 변화 또한 고려한다. 이에 추가적으로 변이 히스토그램의 유사도를 계산하기 위해 기존의 방법과는 달리 히스토그램 확산 거리를 이용하였으며, 서로 다른 개수의 대응점을 가지고 있는 프레임간의 변이 히스토그램이 대응점의 개수에 영향을 받지 않고 균일한 중요도를 갖도록 하였다. 실험 결과로 기존 방법과 제안한 방법의 변이 탐색 범위 추정 결과를 비교하였으며, 비교한 결과는 제안한 방법이 기존 방법에 비해 스테레오 비디오의 깊이 변화에 강인함을 보여준다.
본 논문에서는 다중 입출력 (multiple-input multiple-output: MIMO) 시스템을 위한 깊이 우선 탐색과 (depth-first search) 너비 우선 탐색의 (breadth-first search) 혼용을 바탕으로 한 복호 기법을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 탐색 트리를 여러 단계로 나눈 뒤, 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색 기법 모두의 장점을 이끌어 낼 수 있도록 두 기법의 유기적인 적용을 통하여 각 단계를 탐색한다. 또한, 성능 평가를 통해 두 탐색 기법이 적절히 적용되었을 때, 기존의 복호 기법들보다 상당히 낮은 연산 복잡도를 갖는 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 목적 상태를 구성하는 부분목적들 사이의 선취관계를 이요하는 새로운 탐색방법을 제안한다.제안된 방법은 기존의 인공지능 탐색 방법에 부분 목적들간의 선취관계를 이용하여 분지인수(branching factor)와 탐색 공간의 깊이를 줄이고,직접 성취 가능한 극대 부분 목적과 필연적인 작업들을 즉시 실행하는 전략을 사용하여 효율성을 더육 제고 시킨다. 이러한 전략을 사용하는 제안된 알고리즘의 효율성을 이론적으로 보일 뿐 아니라,점증깊이 우선 탐색(DFID:Depth-First Iterative Deepening Search)방법과 IDA(Iteratice Deepening A)알고리즘에 제안도니 방법을 적용하여 얻은 변형된 탐색 알고리즘을 이용하는 로봇 계획 시스템을 구현하여 제안된 전략의 효율성을 실험적으로도 보인다.
그래프 트래버설(traversal) 기법은 그래프의 노느들을 '방문(visiting)'하는 임의의 패턴이라고 할 수 있으며, 그래프 트래버설 방법 중 하나가 깊이 우선 탐색 기법은 유향 그래프의 강결합 요소나 일반 그래프의 이중 결합 요소를 찾는데 이용 된다. 이러한 깊이 우선 탐색 기법을 분산 네트워크 상에서 구현하기 위한 분산 프로토콜은 통신망의 위상 변화가 없는 고정위상 문제와 시간의 지남에 따라 위상의 변화가 있는 동적 위상 문제로 나누어 볼 수 있다. 본 논문에서는 먼저 고정 위상에 서의 개선된 분산 깊이 우선 탐색 프로토콜을 설계하고 다음으로 이 프로토콜을 동적 위상에 적용하여 링크/노드의 고장/복구에 대처할 수 있는 레질리언트 프로토콜을 설계하였다. 또한, 이들 프로토콜의 메시지와 시간 복잡도를 각각 분석하고,
금속 격자 배열 안테나의 이득을 최적화하려면 격자배열 원소의 개구면 깊이를 조정하여 위치에 관계없이 동위상 특성을 이루도록 해야 한다. 각 개구면의 깊이가 안테나 이득에 미치는 영향은 서로 종속적이어서 결정론적인 방법으로 풀기는 쉽지 않다. 본 논문에서는 기존의 Armijo 법칙을 적용한 방향 탐색 기법을 제안한다. 실험결과 방향 탐색 기법은 금속 배열 안테나 최적화 문제에서 효율적인 것을 확인하였다.
DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용한 영상 합성 시에 발생하는 경계 잡음은 원래 전경 영역에 속하던 화소가 배경으로 흩어져 나와 생성된 잡음이며, 이는 주로 참조 영상과 깊이지도 간 경계 불일치나 참조 영상에서의 블러링 때문에 발생된다. 영상 합성 과정에서 발생된 홀 영역은 일반적으로 주위 화소를 이용하여 채워지게 되므로, 홀에 인접한 경계 잡음은 합성 영상의 화질을 저하시키는 주요 원인으로 작용한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 깊이지도의 전처리를 이용한 새로운 경계 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기존의 전처리 기법들은 경계 불일치에 따른 경계 잡음의 제거를 위해 참조 영상과 깊이지도의 경계가 일치되도록 깊이지도를 수정한다. 그러나 대부분의 기존 기법들이 신호 기울기 기반의 단순 경계 탐색 알고리즘에 기반을 두고 있어 블러링이 존재하는 경계에서는 탐색 성능의 저하가 나타난다. 제안 알고리즘은 이의 해결을 위해 2단계 경계 탐색을 이용함으로써 이행 영역과 배경 영역 간 경계를 보다 효과적으로 탐색할 수 있는 구조를 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 우수한 경계 잡음 제거 성능을 가짐을 보인다.
본 논문에서는 키넥트 센서의 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴을 검출하고, 검출 된 템플릿을 이용하여 얼굴을 추적하는 방법을 제안한다. 얼굴검출은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이정보와 피부색을 사용하여 탐색영역을 최대한 축소하여 수행시간 및 오검출율을 줄였다. 그리고 얼굴추적은 깊이정보를 이용하여 템플릿의 크기, 탐색영역을 조정하였다. 또한, RGB영상보다 조명변화에 강한 깊이영상을 이용하여 효율적인 템플릿 매칭을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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