군중의 이상행동을 검출하는 것은 군중 모니터링, 보안 및 CRM 시스템의 관점에서 중요한 요소 중의 하나이다. 기존의 방법은 대다수가 옵티컬플로우를 기반으로한 검출방법으로 객체가 움직이지 않는 경우에는 객체로 인식할 수 없는 문제점이 생긴다. 또한, 많은 데이터량을 처리하기 때문에 실시간성이 보장되지 않는다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해서, 본 논문에서는 특징점 맵 보정과 분포분석을 통한 군중의 밀집과 대피하는 현상을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 군중에서 옵티컬플로우 기반으로 움직이는 FAST 특징점을 추출하고 추출된 특징점의 분포에따라 특징점맵을 복원한다. 복원된 특징점 맵과 특징점의 분포에 기반하여 군중의 이상정도를 결정하게 된다. PETS2009 데이터베이스를 사용하여 결과를 측정하였다.
이동 정보에 대한 분석은 다양한 사회문제 해결에 도움이 될 수 있으며, 이러한 이동 정보를 정량화하여 나타낸 대표적인 데이터 중 하나가 Origin-Destination(OD) 데이터이다. 기존 연구들에서는 OD 데이터에 시각화 방법론을 도입했으나, 이러한 시각화 도구를 실제 사회 문제 해결에 사용하여 사용성을 평가한 적은 없다. 본 연구에서는 사회 문제해결에 용이한 시각화 도구(이하 SeoulOD-Vis)를 3가지 모듈(지도 시각화, 조건 선택, 세부 정보 표기)에 기반해 개발하였다. 그리고 28명의 피험자를 대상으로 SeoulOD-Vis와 동일한 OD 데이터를 기반으로 제작된 공개된 시각화 도구(기존 시각화 도구)의 사용성을 비교하였다. 그 결과, SeoulOD-Vis 가 기존 시각화 도구보다 높은 사용성 및 문제 수행 성능을 보였으며, 이는 SeoulOD-Vis에 포함된 '조건 선택' 및 '세부 정보 표기' 모듈에 기인했다. 또한, '지도 시각화' 모듈에서 제공하는 히트맵 및 플로우맵은 각기 다른 목적으로 사용되며 다양한 사회 문제 해결에 도움을 줄 수 있음을 확인했다. 본 연구의 결과는 추후 이동 정보를 활용한 사회 문제 해결을 위한 시각화 도구 개발 및 이를 통한 다양한 사회 문제 해결에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
리버서블 워터마킹은 디지털 영상에 정보를 은닉하고 인증된 상대에게만 은닉된 정보를 복호화하고 원래의 상태로 영상을 복구하는 방법이다. 본 논문에서는 히스토그램 이동을 이용한 고용량 리버서블 워터마킹을 제안한다. 본 논문에서는 높은 삽입량을 위하여 영상을 $2{\times}2$ 블록으로 분할하고, 각 블록에 수평, 수직, 대각에 대한 화소쌍을 이용하여 가장 빈도가 높은 최대 삽입공간을 찾는다. 최대 삽입공간을 포함하는 위치맵을 이용하여 오버플로우와 언더플로우를 제거하여, 반복적인 워터마크 삽입을 통해 삽입량을 증가시킨다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 리버서블 워터마킹 방법과 비교하여 좋은 화질과 높은 삽입량을 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 수집하고 분류하기 위한 사전 처리 도구로서 맵-리듀스기반 클러스터링 기법을 제안한다. 특히 우리는 볼륨, 속도, 다양성, 진실성 및 가치와 같은 BIG 데이터의 5V 속성에 만족하고 잘 충족되어 있기 때문에 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 특별히 워크플로우 빅-로그(Workflow BIG-Logs)라고 정의한다. 이 논문에서 개발하는 클러스터링 기술은워크플로우 빅-로그를 기반으로 하는 특정 워크플로 프로세스 마이닝 및 분석 알고리즘의 사전 처리 단계에 적용하기 위한 목적으로 고안된 것이다. 즉, 맵리듀스(Map-Reduce) 프레임워크를 워크플로우 빅-로그 처리 플랫폼으로 사용하고, IEEE XES 표준 데이터 형식을 지원하며, 결국 본 연구에서 개발중에 있는 구조적 정보제어넷기반 워크플로우 프로세스 마이닝 알고리즘인 ${\rho}$-알고리즘의 사전 처리 단계 전용으로 사용되도록 구현된 것이다. 보다 자세하게 말하자면, 워크플로우 빅-로그의 클러스터링 패턴은 단위업무액티버티 기반 클러스터링 패턴과 단위업무 수행자 기반 클러스터링 패턴으로 분류되는데, 특별히 단위업무 액티버티 패턴의 하나인 시간적 워크케이스 패턴과 그의 발생 건수를 재발견하는 맵리듀스 기반 클러스터링 알고리즘을 설계하고 구현하고자 한다. 마지막으로, 우리는 BPI 챌린지에서 공개한 워크플로우 실행 이벤트 로그 데이터세트에 대해 일련의 실험을 수행함으로써 제안된 클러스터링 기법의 기술적 타당성을 검증한다.
본 논문은 카메라 어레이기반 실사 다시점 입체영상을 획득·생성하기 위한 워크플로우를 제시하고 이를 검증하기 위한 실험 결과를 소개한다. 구체적으로, 액션 캠 기반 수렴형 리그 구조, 획득 동기화, 카메라 캘리브레이션, 깊이 맵 추출을 포함하는 일련의 과정 및 이에 대한 검증으로 실내외 2종의 콘텐츠의 획득 실험 결과를 기술한다.
가역 데이터 은닉 기법은 영상에 데이터를 삽입 후, 영상에서 삽입된 데이터를 추출한 후에 원본 영상의 복원이 완벽하게 가능한 기법을 말하며 최근에 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 이러한 복원 가능한 데이터 은닉 기법 중 기존의 히스토그램을 이용한 기법들은 히스토그램 수정 때문에 언더플로우와 오버플로우를 발생시킴으로써 데이터가 숨겨진 영상의 화질이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해 언더플로우와 오버플로우가 발생하는 위치를 표시하는 로케이션 맵정보를 영상에 추가로 삽입하여 해결하는 새로운 가역 데이터 은닉 기법을 제안한다. 또한 삽입되는 데이터의 양을 증가시키기 위해서 멀티 레벨 데이터 은닉 기법을 알고리즘에 적용하였다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 PSNR, 데이터 삽입량, 추가적인 데이터의 크기 면에서 우수한 성능을 보였다.
전방 차량의 자동검출은 충돌회피, 자동운행제어 그리고 자동 헤드램프 조정 등의 고급 운전지원시스템의 통합 요소이다. 주야간 상관없이 전방 차량 자동 검출과 운행 상태를 인지하는데 있어 후미등은 중요한 역할한다. 그런데, 많은 운전자들이 차량의 후미등 상태를 알지 못하고 운행하는 경우가 많다. 따라서, 후미등에 이상이 있는 차량에 대하여 자동으로 후미등 이상 상태를 알려주는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 영상처리 및 인식기술을 기반으로 차량의 후미등 상태를 인식하는 방법을 제안한다. 톨게이트 등으로 진입하는 차량을 검출하기 위하여 배경추정기법, 옵티컬 플로우(optical flow) 그리고 Euclidean 척도를 이용한다. Lab 색좌표에서 집중 맵(saliency map)을 적용하여 차량에서 후미등 영역을 검출하고 상태를 판정한다. 고속도로 톨게이트 영상을 이용하여 후미등 상태인식 실험을 하고, 제안하는 방법이 운전자에게 후미등 상태 전달하는데 활용할 수 있음을 보인다.
본 논문은 무손실 데이터 은닉 기법중 주변 화소의 통계적 특성을 이용하여 어떠한 추가적인 맵 정보 없이 키 파라미터로써 원본 영상과 삽입한 데이터를 정확히 분리해 내는 기법이다. 오버/언더 플로우에 더 강한 데이터 은닉을 위해, 데이터 삽입에 대한 변수로 작용할 수 있는 주변 화소값들의 범위 뿐만 아니라 주변 화소값들의 표준 편차와 평균값을 모두 키 파라미터의 인자로 사용하여 화소값이 낮은, 즉 영상의 밝기가 어두운 부분에 더 많은 데이터를 삽입할 수 있는 기법을 제안하였고, 실험을 통하여 기존 기법 대비 평균 2배 이상의 삽입 용량이 증진된 것을 확인하였다.
인터넷의 보급 확산과 정보통신기술 및 웹 기술의 발달로 쇼핑몰 사이트가 등장하게 되었다. 현재 쇼핑몰 사이트는 그 종류가 다양해지고, 규모가 대형화되고 있으며, 매출규모 또한 증가하고 있는 추세이다. 이러한 많은 쇼핑몰 사이트들은 매출경쟁에서 자사의 수익창출을 위해 끈임없이 노력하고 있고 특히, 고객이 편리하게 쇼핑을 할 수 있도록 원활한 페이지 이동을 지원하고 있다. 고객의 쇼핑과정에 영향을 미치는 페이지 이동을 기존의 웹사이트 설계기법인 플로우차트, 스토리보드, 사이트 맵으로 표현하기에는 미흡한 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개념적이고 직관적인 설계가 가능한 EMFG(Extended Mark Flow Graph)[6]를 이용하여 쇼핑몰 사이트에서 웹 페이지간의 이동흐름을 나타내는 링크구조를 표현하고 분석 한다.
In order to reduce the time and cost for assembly, automobile speaker grills have been injection molded with door trims or map pockets in one piece recently. However, several defects such as short shots or air traps can easily occur due to the decreased fluidity of the melting polymer according to the excessive heat transfer to the mold. Therefore, it is necessary to optimize the resin feed system and predict possible defects by CAE analysis. However it is not possible to obtain exact analysis results for the speaker grill by using general shell elements since the heat transfer in the thickness direction which is the dominant factor of the filling stage can not be considered. Therefore, there have been several efforts to simulate the injection molding nature of the speaker grill by using shell elements with an effective thickness which is smaller than the actual thickness of the part. Two empirical values have been recommended for the effective thickness in real practice. One is 50∼70% of the thickness of the speaker grill and another is the gap distance between the adjacent holes. In this paper, CAE analyses of a map pocket with a speaker grill were conducted using shell elements with both of these recommended effective thicknesses, and the predicted flow fronts were compared with the findings from injection molding experiments. The commercial code MOLDFLOW was used for injection molding analysis and an 850 ton injection molding machine was used for experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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