최근 생체 인식에 대한 관심이 고조됨에 따라. 다양한 환경 변화에 강인한 얼굴 인식 방법들이 연구되고 있다. 특히, 조명 변화를 처리하기 위한 연구들이 세계적으로 발표되고 있다. 그러나 기존 방법들은 다수의 등록영상이나 조명에 대한 사전 지식이 필요하다는 제약조건을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 방법의 한계점을 해결하기 위해 조명 대표영상의 선형 분석을 이용한 새로운 방법론을 제안하였다. 또한 제안 방법의 효율성을 입증하기 위하여 공인된 얼굴 데이터베이스를 이용하여 다양한 실험을 시도하였으며, 이를 통해 제안된 방법 이 기존의 다른 방법에 비하여 안정적인 인식 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
고추냉이는 식욕증진, 항산화 기능성, 항곰팡이성 등 건강을 위한 기능성 성분을 함유하고 있어 식용 또는 가공을 통한 활용 가능성이 무한한 작물이다. 그러나 재배적지가 제한적이며 재배기술 또한 계류식 물재배 및 밭 재배 방식에 국한되어 있다. 또한 자연환경에 민감한 고추냉이는 국내 생산량이 미흡하고 잎, 줄기 등과 같은 부산물의 이용은 극히 제한적이다. 따라서 '고추냉이 추출물의 농업적 이용 및 수경 재배 기술' 개발과제를 통하여 고추냉이 부산물의 활용 방법을 높이고 재배방식의 한계점 극복을 통한 재배면적 확장 기술을 개발하고자 하였다.
최근 객체 추적 분야에서의 딥러닝 활용도가 증가하고 있다. 대표적인 딥러닝 기반 객체 추적 시스템은 객체 검출 알고리즘과 추적 알고리즘의 연쇄된 형태로 구성된 형태이다. 따라서 추적 시스템의 성능은 객체 검출기의 성능에 매우 의전적이라는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 검출-추적의 직관적인 구조로 구성된 시스템에서 딥러닝 기반 검출기에 대한 의존성을 낮추고 또한 추적기의 동작 속도를 증가시키는 방법을 제안한다.
최근 온라인 소매업을 선도하고 있는 업태는 오픈 마켓이다. 본 연구는 기존 문헌을 바탕으로 오픈 마켓 사이트에서의 쇼핑동기, 만족도, 이용빈도, 재이용의도, 구전간의 인과모델을 제시하고 실증하였다. 그 결과, 쇼핑동기는 만족도에 긍정적인 영향을 미쳤고, 만족도는 이용 빈도, 재이용의도와 구전의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 실증결과를 바탕으로 오픈 마켓 활성화를 위한 마케팅적 시사점을 토의하고, 연구의 한계점과 향후 연구방향을 마지막에 제시하였다.
본 연구는 미술관이나 박물관과 같은 전시공간에서 모바일 RFID를 활용한 비즈니스 모델을 설계한다. 기존의 전시공간에서 관람객이 겪을 수 밖에 없었던 정보 취득 및 정보 저장의 제약성 등과 같은 한계점이 모바일 RFID를 통한 'Seamlessness'(연결완전성)에 의해 극복될 것으로 판단하고, 이를 바탕으로 전시공간에서 모바일 RFID를 활용하여 수행될 수 있는 비즈니스 모델 시나리오를 제시한다. 또한 본 비즈니스 모델 수행 시(時), 발생할 수 있는 이슈에 대하여 검토하고 그에 대한 대안을 제시하며, 수익 시뮬레이션을 통한 전시공간 사업자의 Working Condition에 대하여 검토한다.
4차 산업혁명 시대에는 무선 연결 기기 수의 급격한 증가와 무선 데이터 량의 폭발적 증대로 인해 무선 간섭관리의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 본 고에서는 무선통신에서 간섭관리의 중요성과 기존 기법들의 한계점에 대해 알아보고, 최신 머신러닝 및 딥러닝 기술을 기반으로 간섭관리 문제를 해결하는 시도들에 대해 상세하게 소개한다.
인터넷의 발전이 새로운 상거래 방식을 구현하고 있다. 가상 공간을 이용한 사이버구매형태는 소비자, 판매자의 여러 측면에서 비용을 최소화하는 전기를 마련하고 있다. 이러한 형태의 상거래를 전자상거래(electronic commerce)라고 하며 여기에서 가장 중요한 구매비용 절차에 대한 시스템이 지불시스템(payment system)이다. 지불시스템은 소비자가 가장 민감하게 반응하는 부분으로 전자상거래에서 가장 중요한 발전 요인이 될 수있다. 이러한 지불시스템을 연구하기 위해 현재 가장 많이 사용되고 있는 지불방식의 사례를 살펴보고 전자지불 시스템의 한계점들을 살펴 전자상거래에서의 지불시스템의 발전 방향을 재고하고자한다.
시계열의 구조를 정확히 파악하기 위해서는 구조변화와 단위근의 존재여부를 가설 검정하는 것이 필요하다. 하지만, 이 두 가지의 가설들은 각각 검정되어 왔고, 이에 따라 단위근도 존재하고 구조변화도 존재하거나, 어느 하나만 존재하는 시계열들을 구분하여 파악하는 데에 있어서는 한계점이 있었다. 이 논문에서는 상태공간모형과 시뮬레이션 방법에 근거하여 두 가지 가설을 동시에 검정하는 절차를 제시하여 논란이 되는 시계열들에 대해 합리적인 해결책을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 여러 시간대에 걸쳐 획득한 영상 데이터 집합에 대하여 동적 모델을 이용한 데이터들의 동시 가시화를 수행하고, 각 모델들 간의 변이를 분석하여 객관적인 영상 분석결과를 가시화해주는 연구를 수행하였다. 먼저 동적 모델의 동시 가시화를 위하여 동적 모델 데이터의 저장 및 로딩 모듈을 설계하였고, 동적 모델들간의 변이 분석은 체적, 속도를 비교 가시화함으로써 이루어졌다. 이를 한 환자에대하여 치료기간 중 일정 시간대별로 획득된 심장영상 집합들에 적용함으로써 기존의 영상분석의 한계점을 극복하고 심장 질환의 진단을 효율적으로 도울 수 있도록 하였다.
기존의 아이디와 패스워드를 이용한 사용자 인증방식의 문제점 및 한계를 해결하기 위하여 생체인식 기술 (Biometric technology)이 연구되었다. 하지만 단일 생체인식 기술은 오인식률(False Acceptance Rate), 오거부율(False Rejection Rate)등의 문제점을 가지고있다. 최근에 단일 생체인식 기술의 한계를 극복하고 사용자 인증 성능 향상과 신뢰도를 높이기 위하여 다중 생체 인식(Multi-modal biometrics)에 관한 연구개발이 활발하다. 이 논문은 지문인식과 얼굴인식 기술을 활용하여 사용자 인증을 수행함으로써 단일 시스템에서 발생하는 한계점을 극복함과 동시에 좀더 안정적인 사용자 인증이 가능한 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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