기존의 누설전류기법에서 한층 진일보된 비접촉식 수신용 안테나를 이용하여 복잡한 지역과 광범위한 지역에서 효율적인 고분자 애자의 오손정도를 진단하기 위하여 본 연구를 착수하였다. 착수된 연구는 가공된 챔버 내 설치된 고분자애자에 인위적으로 카올린과 소금을 혼합후 증류수에 혼합하여 인공 오손실시 후 방사전자파와 스페트럼 그리고 부분방전전하량을 동시에 측정 후 전자파 신호에 대한 카올린의 오손정도에 대한 특징추출을 위하여 다우비치 이산웨이블렛 변환기법에 적용 후 각각의 통계적인 파라미터의 특징을 추출하였다.
본 논문에서는 MPEG 비디오 스트림을 분석하여 DCT DC 계수를 추출하고 이들로 구성된 DC 이미지로부터 제안하는 robust feature를 이용하여 shot 검출을 수행한 후 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트림의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간 변화량을 구한다. 추해진 변화량의 local maxima와 local minima는 비디오 스트림에서 각각 가장 특징적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 shot을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고, 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 파라메터를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다. 실험결과 일반적인 방법보다 더 나은 결과를 보였고, 높은 검색율을 보였다.
본 논문에서 우리는 변압기의 부분방전형태를 진단하기위하여 새로운 방법을 제시하였다. 웨이블렛 변화을 위하여, 다우비치 필터가 사용되어졌다. 우리는 3개의 전극 종류(침대평판자극, IEC전극, 보이드 전극)마다 고주파 전류신호에 관한 통계적인 특징 파라메터(최대값, 평균값, 분산, 왜도, 첨쇄도)를 추출하기위하여 사용하였다. 역시 이들 계수들은 변압기내 내부부분방전의 신호의 정체를 알기위하여 사용되어졌다. 그 결과로서 고주파전류신호의 진폭과 평균값의 비교로부터 우리는 IEC electrode> Void electrode> Needle-Plane electrode의 결과를 얻었다. 반면에 왜도와 첨쇄도의 경우, 우리는 Void electrode> IEC electrode> Needle-Plane electrode을 얻었다.
가변생체인식 방법 (Cancelable Biometrics)은 생체정보의 도난이나 도용으로부터 강인하며 재생성 가능한 생체템플릿을 제공하는 높은 보안성을 갖는 생체 인식방법이다. 본 논문은 가변얼굴인식 방법의 하나로써 얼굴생체템플릿을 나머지에 기반하여 이진화하는 방법을 제안한다. 이진화를 위한 입력 값으로, 우리의 기존 연구 결과로서의 가변얼굴템플릿을 이용하였다. 이 가변얼굴템플릿은 상이한 두 개의 형상 기반의 얼굴특징추출 방법 (Appearance based face recognition)을 이용하여 두 개의 얼굴특징벡터를 추출하고, 추출된 두 개의 얼굴특징벡터를 재배열 후 합하여 얻어진다. 우리의 기존방법으로 얻어진 얼굴특징벡터는 실수 값을 갖기 때문에 저장 시 기존의 암호화 방법과의 접목이 힘들며 원래의 생체정보 노출에 대한 잠정적인 위협이 될 수 있다. 본 논문의 나머지에 기반한 이진화 방법은 우리의 기존 가변얼굴템플릿에서 부분정보인 나머지를 이용하여 이진비트열을 생성하므로 향상된 보안성을 제공한다. 또한 본 논문의 이진화 기법은 합해진 특징벡터의 통계적인 특징으로부터 정의된 보조정보 (Helper data)를 이용하여 높은 인식 성능을 갖는다. 제안방법은 보조정보가 노출된 경우에서도 이진화된 가변얼굴템플릿이 원 얼굴특징벡터보다 향상된 인식성능을 보장한다. 제안하는 방법은 the extended YALEB face database를 이용하여 성능과 보안성에 대하여 평가 하였다.
인터넷이 발달함에 따라 다양하고 복잡한 사이버공격들이 등장하기 시작했다. 공격들을 방어하기 위해 네트워크 외부에서 다양한 방식의 탐지 시스템들이 활용되었으나 내부에서 공격자를 탐지하는 시스템 및 연구는 현저히 드물어 내부에 들어온 공격자를 탐지하지 못해 큰 문제를 야기하기도 했다. 이를 해결하고자 공격자의 움직임을 추적하고 탐지하는 내부전파경로 탐지 시스템에 대한 연구가 등장하기 시작했다. 특히 그중에서도 Remote Desktop Protocol(RDP) 내 특징을 추출해 탐지하는 방식은 간편하면서도 매우 좋은 결과를 나타내었다. 하지만 그럼에도 불구하고 이전 연구들은 각 로그온 된 노드들 자체의 영향 및 관계성을 고려하지 않았으며, 제시된 특징 또한 일부 모델에서는 떨어지는 결과를 제공하기도 했다. 또한 왜 그렇게 판단했는지 판단에 대해 설명하지 못한다는 문제점도 존재했다. 이는 결과적으로 모델의 신뢰성 및 견고성 문제를 야기하게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 PageRank 특징을 활용한 RDP기반 내부전파경로 탐지 및 SHAP를 이용한 설명가능한 시스템을 제안한다. 페이지랭크 알고리즘과 여러 통계적인 기법을 활용해 여러 모델에서 활용 가능한 특징들을 생성하고 SHAP을 활용해 모델 예측에 대한 설명을 제공한다. 본 연구에서는 이전 연구에 비해 대부분의 모델에서 더 높은 성능을 보여주는 특징을 생성했고 이를 SHAP을 이용해 효과적으로 증명했다.
본 연구의 목적은 한국, 미국, 싱가포르, 일본의 중학교 수학과 교육과정의 통계영역의 성취기준과 학습 요소를 중심으로 비교·분석하여 우리나라의 중학교 통계영역의 교육과정의 개선 방향에 대한 시사점을 얻기 위함이다. 교육과정 비교·분석 결과, 전반적인 성취기준과 학습 요소에 대한 특징과 차이점을 발견하였다. 첫째, 한국, 미국, 싱가포르, 일본 네 나라 모두 실생활 맥락에서의 통계교육을 강조하였다. 둘째, 네 나라 모두 공학적 도구의 활용을 강조하였다. 셋째, 우리나라만 통계영역을 다루지 않는 학년이 있다. 넷째, 미국, 싱가포르, 일본의 통계영역은 자료 분포의 경향을 파악하는데 중점을 두었다. 다섯째, 미국, 싱가포르, 일본에서는 다루지만 우리나라에서는 다루지 않는 학습 요소를 몇 가지 찾을 수 있었다. 이를 바탕으로 우리나라의 차기 교육과정 개발과 새로운 교과서 개발을 위한 시사점을 도출하였다. 첫째, 통계적 개념의 이해 위주에서 이를 활용한 통계적 활동 중심의 교육과정이 되어야 한다. 둘째, 중학교 통계영역 교육과정의 학습 요소 개선 측면에서, 사분위범위와 상자 그림을 학습 요소로 추가하는 것을 고려할 필요가 있다. 사분위범위와 상자 그림은 자료 분석 영역에서 복수의 집단 간의 비교를 위한 간단하고 실용적인 기법으로, 중학생 수준의 학생들이 간단히 배워서 쉽게 그릴 수 있고, 실생활 관련 통계적 자료에 적용하면서 통계적 소양을 확충할 수 있다. 본 연구를 통해 사분위범위와 상자 그림이 우리나라 중학교 통계영역 교육과정에도 새롭게 추가 선정될 필요가 있음을 제안한다.
본 논문에서는 한글의 동적자소분할 방법과 자소분할 결과 얻어진 가변분할 망눈으로부터 특징벡터를 추출해 신경망에 입력함으로써 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 문자에서 4방향 기여도와 $8\pm8$망눈을 사용하여 256차원의 특징벡터를 구한 후, 신경망에 의해 한글을 6형식으로 분류한다. 분류된 결과를 바탕으로 모음의 통계적인 위치정보와 문자의 구조적인 정보를 이용하여 각 문자를 자소 단위로 분할한다. 분할된 자소의 크기에 따라 가변적인 크기를 갖는 망눈을 구성하고 특징벡터를 추출해 자소인식 신경망에 입력함으로써 문자인식을 행한다. 4개의 서체(3개의 서체는 학습, 1개는 인식실험), KS C 5601내의 2350자의 문자를 대상으로 실험한 결과 학습에 사용된 서체에 대해서는 97%이상, 나머지 한 서체에 대해서는 94% 이상의 인식률을 나타내 제안된 방법의 유효성을 보였다.
본 논문은 한글 외곽선 폰트를 입력으로 글자의 초성, 중성, 종성 요소(컴포넌트)를 통계적-구조적 정보를 이용하여 분할하는 방법을 제안한다. 한 폰트 내에서 한글 컴포넌트는 통계적으로 일정한 위치에 나타나며, 각 컴포넌트를 이루는 획 간의 관계는 그 컴포넌트의 구조적 특징을 나타낸다. 우리는 먼저 각 컴포넌트의 위치를 저장하는 컴포넌트 히스토그램을 생성하여 컴포넌트 위치에 관한 통계 정보를 저장하였다. 그리고 글자의 구조적 정보를 반영하기 위해 픽셀의 방향성 확률을 기반으로 픽셀클러스터를 만들고, 클러스터의 위치, 방향 및 크기, 클러스터간 인접성 정보를 이용하여 후보 획을 추출하였다. 마지막으로 릴렉세이션 레이블링을 통해 후보 획 집합과 미리 정의된 글자 모델 간의 가장 적합한 구조적 매치를 구하였다. 본 논문에서 제안한 컴포넌트 분할방법은 한글 폰트의 조형적 특징에 관한 연구 및 이를 활용한 폰트분류 빛 폰트검색에 활용될 수 있다.
화질 평가 방법은 그동안 많은 방법이 소개되어 왔다. 특히 우수한 성능을 보여주는 무참조 평가에서 기법에서 발전이 지속되어 왔다. 본 논문에서는 쉬어렛 영역에서 자연영상의 통계적 특성에 기반한 무참조 영상화질 평가 방법을 제안한다. 제안 방법은 쉬어릿 계수의 통계 특성으로부터 왜곡에 민감한 특징을 추출한다. 쉬어렛 변환의 복소수 계수로부터 위상과 크기 특징을 얻어낸다. 또한 쉬어렛 변환은 다양한 스케일로 영상을 분석할 수 있기 때문에, 스케일간의 계수의 의존성에 대한 왜곡의 영향을 분석한다. 화질 예측을 위해서 특징들은 SVM(support vector machine)을 이용하여 영상 왜곡 분류 및 화질 예측에 활용된다. 실험결과는 제안 방법이 주관적 평가와의 높은 상관도를 보여주고, 또한 기존 참조 및 무참조 방법보다 우수한 성능을 보여준다.
본 논문에서는 칼만 필터 알고리즘과 공분산 행렬을 결합한 강인한 이동 물체 추적 방법을 제안한다. 연속적으로 변화하는 영상 내에서 추적하고자 하는 물체의 특징으로서 공분산 행렬은 특징들의 상관관계뿐만 아니라 공간적인 속성과 통계적 속성을 다루므로 목표물의 형태와 모양의 변화에도 추적의 지속성을 보장한다. 그러나 이동 물체의 움직이는 속도가 연산 속도보다 고속의 경우 실시간 추적이 어려우며 탐색 윈도우가 목표물을 놓치므로 이를 해결하기 위해 칼만 필터를 사용하여 이동 물체의 영역을 추정하며, 칼만 탐색 윈도우 내 이동 물체 영역의 공분산 행렬을 특징 벡터로 구성하고, 후보 영역의 공분산 행렬과 비교하면서 추적하는 방법을 실험하여 96.3%의 추적률을 달성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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