Stereoscopic image generated by depth image-based rendering(DIBR) for surveillance robot and camera is appropriate in a low bandwidth network. The image is very important data for the decision-making of a commander and thus its integrity has to be guaranteed. One of the methods used to detect manipulation is to check if the stereoscopic image is taken from the original camera. Sensor pattern noise(SPN) used widely for camera identification cannot be directly applied to a stereoscopic image due to the stereo warping in DIBR. To solve this problem, we find out a shifted object in the stereoscopic image and relocate the object to its orignal location in the center image. Then the similarity between SPNs extracted from the stereoscopic image and the original camera is measured only for the object area. Thus we can determine the source of the camera that was used.
본 연구는 인화성 액체를 특정 용기에 담유하고 구획된 공간에서 연소 실험을 실시하여 연소 패턴을 분석하는 데 있다. 담유 실험에 사용된 용기는 깊이 20 mm, 넓이 150 mm의 플라스틱이다. 화염이 착화되어 연소되는 과정은 디지털카메라(digital camera) 및 비디오카메라(video camera)를 이용하여 확보하였다. 화염이 최성기에 도달하는 속도는 벤젠이 가장 빠르고 약 60 s이다. 반면 가장 늦게 것은 알코올이었으며 약 360.0 s로 6배 정도 차이가 있었다. 화염이 최성기에 도달하였을 때 플라스틱 용기와 인화성 액체가 동시에 연소됨에 따라 연기는 대부분 검정색이었다. 연소가 완료된 후유증 검지관(crime investigation tube)을 이용하여 유증을 조사한 결과 대두유를 제외한 모든 인화성 물질에서 유증 채취가 가능했다. 즉, 연소 물질의 종류에 따라 화재의 확산 속도 및 패턴 등에 큰 차이가 있다는 것을 알 수 있었다.
저전력을 실현하기 위하여 구조, 논리 및 트랜지스터레벨에서 16비트 덧셈기를 설계하였다. 기존의 ELM덧셈기는 입력 비트 패턴에 의해 계산되는 블록캐리발생신호 (block carry generation signal) 때문에 특정 입력 비트 패턴이 인가되었을 때에는 G셀에서 글리치(glitch)가 발생하는 단점이 있다. 따라서 구조레벨에서는 특정 입력 비트 패턴에 대해서 글리치를 피하기 위해 자동적으로 각각의 블록캐리발생신호를 마지막 레벨의 G셀에 전달하는 저전력 덧셈기 구조를 제안하였다. 또한, 논리레벨에서는 정적 CMOS(static CMOS)논리형태와 저전력 XOR게이트로 구성된 저전력 소모에 적합한 조합형 논리형태(combination of logic style)를 사용하였다. 게다가 저전력을 위하여 트랜지스터레벨에서는 각 비트 전파의 논리깊이(logic depth)에 따라서 가변 크기 셀들(variable-sized cells)을 사용하였다. 0.6㎛ 단일폴리 삼중금속 LG CMOS 표준 공정변수를 가지고 16비트 덧셈기를 HSPICE로 모의 실험한 결과, 고정 크기 셀(fixed-sized cell)과 정적 CMOS 논리형태만으로 구성된 기존의 ELM 덧셈기에 비해 본 논문에서 제안된 덧셈기가 전력소모면에서는 23.6%, power-delay-product면에서는 22.6%의 향상을 보였다.
바둑에 있어 사활문제는 컴퓨터 바둑을 구현하기 위해 반드시 극복해야 하는 기본적인 문제이다. 사활문제와 같은 국부적인 바둑 문제를 해결하기 위하여 고려해야 될 중요한 사항은 게임 트리의 엄청난 분기수와 그 깊이를 어떻게 처리하느냐이다. 본 논문에서 수행된 실험의 기본 착상은 둘러싸인 돌들을 죽이기 위해 인식된 첫 수들을 찾아내는 인간의 습성을 모방한 것이다. 바둑에 있어, 유사한 사활문제(패턴)들은 자주 유사한 해들을 갖는다. 유사한 패턴을 분류 하기 위하여 코호넨 신경망(KNN)을 기반으로 한 군집화를 수행하였으며, 실험 결과는 고무적이며 사활문제를 풀기 위해 신경망으로 통제 학습을 사용하는 패턴 일치와 경쟁할 수 있음을 알아냈다.
1978년 말 시작된 중국의 경제개혁은 시간이 지남에 따라 그 속도와 깊이가 심화되고 있으며, 특히 최근에 진행되고 있는 사영기업의 성장이 갖는 의미는 경제적으로나 정치적으로 매우 중요하지만, 공간적으로도 그 발전의 차별성으로 인해 특정지역의 발전과 지역불균등 성장패턴에 미치는 영향이 심대하다. 본 연구는 사영기업의 발전경로를 규정해 온 제도적 변화와 함께 사영기업 성장의 지역구조를 이해하고자하였다. 사영기업의 성장 이면에는 경제개혁의 근본접근양식이 시장화전략과 경제개혁이 진행됨에 따라 나타나는 실업의 문제해결이라는 중요한 동기가 자리 잡고 있다. 사영기업 발전의 지역패턴 또한 지속적으로 심화되는 공간적 차별화에 의해 특징 지워진다. 지역통계자료에 기초한 일차적인 분석결과, 사영기업의 발전은 지역경제의 시장화정도와 밀접한 관련성을 보이게 된다. 따라서 향후 경제발전의 지역적 패턴특정은 경제 개혁의 진전과 시장화 수준에 따라 결정될 것으로 생각되며, 이는 향후 지역발전을 위한 전략 수립에서 사영기업 발전전략이 차지하는 중요성을 뚜렷히 보여준다.
본 논문에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 3차원 스캐너를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 설계한다. 일반적으로 2차원 영상을 이용한 얼굴인식 시스템은 사진의 명암도를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하게 된다. 그렇기 때문에 빛이나 조명, 또는 얼굴 포즈와 같은 환경 변화들은 시스템의 성능을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서 제안된 얼굴인식 알고리즘은 2차원 얼굴인식 시스템의 한계를 극복하기 위하여 3차원 스캐너를 사용하여 설계한다. 먼저 3차원 스캐너를 이용하여 얼굴 형상을 스캔하고 스캔된 얼굴 형상은 포즈 보상 과정을 통하여 정면으로 변환된다. 그 후에 Point Signature 기법을 사용하여 얼굴의 깊이 정보를 추출하고 마지막으로 고차원 패턴인식 문제에 대한 해결을 위하여 최적화된 pRBFNNs (Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 모델을 사용하여 인식성능을 확인한다.
최근 정부가 지향하고 있는 이용자 중심의 충전인프라 구축방향은 실제 전기차 이용자들의 편의를 높이며, 새로운 전기차 이용자를 시장으로 유입할 수 있는 중요한 정책이다. 본 연구는 이러한 정책의 수립에 기초자료로 활용될 수 있는 실제 전기차 이용자들의 충전행태에 대한 깊이 있는 이해를 제공하는 것을 목적으로 수행되었다. 일주일 동안 수집된 충전일지 자료에 기반하여 전기차 이용자들의 충전행태를 일단위 및 주단위로 분석하였으며, 순차패턴 분석과 잠재계층 분석을 활용하였다. 그 결과, 5가지 일단위 충전 프로파일과 4가지 주단위 충전 프로파일을 도출하였으며, 이는 향후 이용자 중심 충전인프라 정책 수립뿐만 아니라 잠재 전기차 이용자들의 의사결정에 핵심적인 정보를 제공하여 전기차 시장을 활성화하는데도 기여할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 침엽수 산림에서 토양수분 변화를 모니터링하고 이를 분석하기 위하여 서울대학교 농업생명과학대학 태화산 학술림의 잣나무 조림지에 FDR (Frequency Domain Reflection) 토양수분측정장치와 지온센서 등을 설치하였다. 이와 같이 설치한 센서를 이용하여 2008년 4월부터 9월까지 토양수분 자료를 수집하였으며, 경기도 광주시 모현면의 AWS의 기상자료를 이용하여 증발산량, 강우량과 토양수분의 연관성을 분석하였다. 토양수분 모니터링 자료를 활용하여 산림에서의 깊이별, 계절별 토양수분 소비 패턴을 분석하였으며, 토양수분 모니터링 자료 및 강수량 자료를 이용하여 물수지법에 의한 증발산량을 산정하여 제시하였다.
기존의 개념 기반 이미지 검색에서는 이미지의 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 이용했다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사용하여 쉽게 구현할 수 있으나 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없었다. 이에 본 논문에서는 ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이 정보량 링크 타입, 밀도 등을 고려한 개념간 유사성 측정으로 패턴 매칭의 문제를 해결하고자 했다. 또한 키워드로 주석처리 되어 있는 Microsofts Design Gallery Live의 이미지를 이용하여 개념간 유사성 측정법을 실질적으로 개념 기반 이미지 검색에 적용해 보았다.
본 논문은 포인터 레이저를 이용한 3D 스캔방식을 제안한다. 3D 스캔이란 물체의 3차원 정보(x, y, z)를 추정하는 기술이다. 3D 스캔 기술은 과거에서부터 많은 연구가 진행 되었으며 스테레오 카메라, 패턴 인식 등 다양한 방식으로 3파원 정보를 추정 한다. 기존의 방식들은 물체의 표면 정보를 정확하게 스캔하는 장점을 가졌지만, 스캐너의 비용이 비싸고, 그 부피가 크다는 단점 때문에 상용화에 어려움이 많다. 본 논문은 기존 방법보다 부피가 작고 가벼우며 시스템 비용이 적은 포인터 레이저를 이용하여 3차원 정보를 추정하는 방법에 대하여 설명한다. 물체의 깊이 정보(z)에 따른 포인터 레이저의 영상에서의 위치 변화를 통하는 방식으로 3차원 정보 추정을 구현 하였다. 실험을 통하여 포인터 레이저만으로 3차원 정보가 추정 되는 것을 확인한다. 위 방법은 3D 스캐너의 부피가 최소화 되므로 다양한 제품에 부착되어 3D 스캐너의 상용화를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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