최근 측량기술이 발전함에 따라 다양한 지형공간정보를 획득할 수 있게 되었다. 특히 레이저스캐닝 기술의 도입은 정밀한 지형과 식생 및 인공지물 등에 대한 정보를 신속하게 획득하여 원하는 최신 정보를 가공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 라이다의 식생 데이터에서 점의 밀도 분포를 통하여 정량적인 식생분포 분석을 실시하였다. 또한, 정밀한 지형 모델에 대하여 생성되는 라이다 등고선의 효율적인 활용을 위하여 단계별로 필터링을 실시하여 정확성은 유지하면서 저용량의 등고선을 생성하고 도로 및 엔지니어링 분야 활용을 높일 수 있도록 하였다. 이러한 지능적이고 과학적인 연구는 국내 라이다데이터의 적극적인 활용성을 높이고 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 하는데 목적이 있으며, 건설 분야뿐만 아니라 생태지도 및 주제도, 재해 환경 분야, 홍수지도, 도시모델링 등 다양한 분야의 활용성을 가능하도록 한다.
본 논문에서는 초다시점 (Super Multi-view) 영상 합성을 위한 영상 기반의 온라인 삼차원 복원 기술들을 소개한다. 복원의 정확성을 높이고자 하는 방법은 크게 두 부류로 나뉜다. 먼저 재투영 오차를 비용 함수(Cost function)으로 정의하고, 이를 Bundle Adjustment로부터 최적화를 수행하는 방법과 카메라의 위치와 삼차원 복원 결과에 대해 확률적인 분포를 정의하고 이를 순차적으로 추정하는 확률적인 필터링(Stochastic filtering)에 기반한 방법이 존재한다. 본 논문에서는 두 방법의 장단점을 분석하고, 이로부터 새로운 확률적 필터링에 기반한 3차원 복원 및 카메라 위치 추정 방법을 제안한다. 이로부터 대공간 환경에 적용하여 성능을 검증한다.
신경회로망 기술은 다양한 공학적 및 과학적 문제에 적용되어 왔으며 복잡한 동특성을 갖는 시스템의 모델링에 특히 효율적인 것으로 알려져 있다. 신경회로망 학습은 신경회로망의 가중치 및 바이러스로서 주어지는 파라미터 벡터의 요소를 주어진 목적함수를 최소화하는 최적의 값으로 추정하는 연산과정을 의미한다. 따라서 신경회로망 파라미터 학습은 전체시스템의 성능을 직접적으로 좌우하는 매우 중요한 단계라 할 수 있으며 일반적으로 파라미터의 수정규칙 알고리즘을 도출한다. 이러한 수정규칙은 주로 최적화 기법을 적용하며 경사함수(gradient function)를 포함한다. 최근에는 이러한 경사함수를 포함하지 않는 학습 알고리즘이 많이 개발되고 있으며 특히 칼만 필터링 이론을 접목한 미분 신경회로망의 학습 알고리즘이 최근에 발표되었다.
무수히 많은 정보 중에서 특정 사용자에게 가장 유용할 것으로 판단되는 정보를 추천하여 제공함으로써 특정 사용자의 편의를 돕는 시스템이 추천시스템이다. 이러한 추천시스템에 성공적으로 적용된 알고리즘이 협력적 필터링이며 이것은 다른 사용자로부터 먼저 평가된 웹 문서를 제공받아 이를 축적하고 다시 사용자에게 환원하는 알고리즘이다. 하지만 이 알고리즘은 초기평가, 희소성, 확장성 둥의 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 해결하고 성능 향상을 하기 위해 적용된 개인화 추천시스템 관련 최신 알고리즘들을 비교하고 분석한 결과를 제시한다. 이를 위해 먼저 최근에 발표된 협력적 필터링과 최근접 이웃 알고리즘, 인공 지능기술을 이용한 알고리즘, 군집화 알고리즘 둥 각각에 대한 기술적 분석 결과를 수행한다. 그런 후 이들 다양한 알고리즘들의 조합을 통한 성능 향상 결과에 대한 비교분석과 각각의 조합에 대한 장단점 분석 결과도 또한 제시한다.
인터넷의 규모가 커지고 서버들의 사용이 증가함에 따라 네트워크상의 서버들의 유휴 비용에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 실시간 영상처리 시스템의 경우에는 처리하는 영상의 수에 비례하여 서버의 부담이 급격히 늘어나게 된다. 데이터 전송 속도에 있어서 많은 발진이 이루어지긴 하였지만 프로세싱의 중앙 집중화는 서버의 많은 부담을 줄뿐만 아니라, 서버로의 네트워크 병목 현상을 초래하고 있다. 본 논문에서는 서버의 부담을 줄임과 동시에 병목현상을 해결하기 위해 RMI 기술을 기반으로 분산처리 기술을 온라인 전처리 시스템에 적용한 분산 필터링 시스템을 제안한다.
현재 개인용 유해사이트 선별차단 소프트웨어는 기본적으로 등급분류서버의 유해사이트 목록을 이용하는 URL 기반의 필터링 방법을 이용하고 있으며, 일부 제품의 경우에는 이에 추가하여 웹 페이지의 문자와 이미지기반의 내용기반 필터링 방법을 지원하고 있다. 본 논문에서는 유해 사이트 선별차단 소프트웨어를 구성하는 요소기술을 분석함으로써, 현재 운용 중이거나 상용화된 대표적인 유해 사이트 선별차단 시스템 제품 동향을 살펴보고 요소기술별 특징을 비교하기로 한다 이를 통하여, 향후 개인용 유해사이트 선별차단 시스템의 발전방향을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 피사계 심도(DoF, Depth of field)가 포함된 사진을 자동으로 추상화 시켜주는 비 사실적 렌더링(NPR, Non-photorealistic rendering) 기술을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB 채널을 이용하여 DoF 영역을 효율적으로 분류하고, DoF 크기에 따라 색상을 추상화하며, 라인의 두께를 자동으로 조절함으로 새롭게 필터링 하는 기술이다. DoF기반 필터링 방식은 성능과 디자인 관점에서 추상화의 품질을 크게 개선시켰으며, 간단하고 빨라 구현하기 쉽고, 사진으로부터 추상화나 일러스트레이션을 제작할 때 원본 사진이 갖고 있는 DoF의 특징과 스타일을 효율적으로 잘 표현한다.
딥러닝 모델은 영상 처리와 불량 감지 등 다양한 분야에서 높은 성능을 발휘하여 산업적으로 매우 중요하고 필수적인 기술이 되었다. 특히, 불량 감지는 제조업 분야에서 제품 품질 향상과 생산성 향상에 핵심적인 역할을 하는 기술로써 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 재건축 방식의 대표적인 모델인 DRAEM에 대해 불량 감지 성능을 향상하는 방법을 제시합니다. 이를 위해 컬러 분포의 차이를 최소화하는 손실 함수와 마스킹에 고주파 필터링을 적용하여 노이즈를 제거하는 방법을 활용한다. 이러한 방법들을 통해 DRAEM 모델의 성능을 개선하고, 정확하고 효과적인 불량 감지를 실현할 수 있다.
네트워크 보안은 정보통신 및 인터넷 기술이 발전함에 따라 그 중요성과 필요성이 더욱 절실해지고 있다. 본 연구에서는 네트워크 보안의 대표적인 침입 차단 시스템의 패킷 필터 및 네트워크 구성요소들을 모델링하였다. 각 모델은 DEVS 모델을 참조한 MODSIM III 기반의 기본 모델(Basic Model)과 결합 모델(Compound Model)의 두 가지 유형으로 정의하였다. 기본 모델은 독립적인 기능을 수행하는 단위 모델을 표현하고, 결합 모델은 여러 개의 모델이 연동되어 상위 레벨의 시스템을 표현한다. 시뮬레이션을 위한 모델링과 그래픽 기능이 강력한 MODSIM III를 기반으로 모델들을 비롯한 시뮬레이션 환경을 구현하였다. 대상 네트워크 환경에서 사용한 공격은 서비스 기부 공격 형태인 SYN flooding 공격과 Smurf 공격을 발생하였다. 이 공격들에 대하여, 패킷 필터 모델에 다양한 보안 정책을 적용하여 시뮬레이션을 실행하였다. 본 연구에서의 시뮬레이션을 통하여, 과거의 단순 패킷 필터링에서 진일보한 Stateful Inspection의 우수한 보안 성능과, 보안 정책의 강도를 점점 높였을 때 보안 성능이 향상되는 점을 검증하였다.
모델링 시뮬레이션에서 전술객체의 위치는 시공간 위치 정보(Time, Space and Position Information, TSPI)로 표현된다. 미 국방성에서 시험, 훈련, 평가 시스템을 연동하기 위해 개발한 TENA(Test and Training Enabling Architecture)의 TSPI 객체 모델을 참고하여 시공간 위치 정보의 형태 및 정보 기록 소요를 도출하였다. 전술 데이터 링크(Tactical Data Link, TDL) 중 가장 정교한 링크 16(Link-16)의 PPLI(Precise Participant Location and Identification) 메시지를 통해 시공간 위치 정보의 교환 방식에 대해 알아보았다. 객체 위치 모의 및 추적을 위한 필터링 알고리즘으로 선형 시스템을 위한 칼만 필터 및 비선형 시스템을 위한 확장형 칼만 필터와 unscented 칼만 필터를 소개한다. 운동 방정식을 이용하여 탄도 미사일의 궤적을 모델링 한 후에, unscented 칼만 필터로 추정한 탄도 미사일의 궤적 추적 성능을 시뮬레이션 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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