본 논문은 광패턴 조사를 통한 능동형 수위 및 거리 측정 기법을 제안한다. 기존 압력식, 부자식, 초음파식, 레이더식 등의 수위측정기법과 달리 최근에는 수위측정의 정확성과 모니터링 편리성을 강조한 영상기반 수위측정기법이 활용되고 있다. 본 논문에서는 참조용 광패턴을 교각이나 제방 등에 동적으로 조사(照射)하고, 카메라 장치로부터 조사된 광패턴 영상을 실시간 분석 처리하여 자동 수위측정 및 조사(照射) 대상물까지의 거리측정을 위한 새로운 방법을 제시한다. 기존 방법이 교각에 기(旣) 부착된 수위표나 마커 인식을 위해 수동적으로 영상데이터를 분석하는 것이었다면, 본 기법은 교각 설치 환경에 대응하여 능동적으로 참조 광패턴을 생성하여 사용함으로써, 난시야(難視野) 환경 및 잡음 대응에 효과적이고, 포터블 형태로 주야간 이용이 가능하며, 별도 조명 설치를 요구하지 않는 등의 강건한 수위 측정을 지원한다. 본 실험은 실내 시험 환경을 구성하여 시뮬레이션 하였으며, 0.4-1.4m 거리 13.5-32.5cm 높이에서 수위 및 거리 측정을 수행하였다.
본 논문에서는 FVQ-DHMM(fuzzy vector quantization-discrete hidden Markov model)에서 강인한 출력확률의 추정을 위해서 코드워드 종속 거리 정규화와 출력확률에 대한 instar 형태의 퍼지 평활화 방법을 제안한다. FVQ-DHMM은 DHMM의 변형된 모델로, 상태별 출력확률이 입력패턴에 대한 각 코드워드와의 가중치와 출력확률의 곱에 대한 합의 형태로 추정된다. FVQ-DHMM의 성능이 가중치 요소와 상태별 출력분포에 영향을 받으므로, 가중치 요소와 상태별 출력분포를 강인하게 추정하는 방법이 필요하게 된다. 실험결과, 제안된 코드워드 종속 거리 정규화(CDDN : codeword dependent distance normalization)를 적용한 방법이 기존의 FVQ-DHMM에 비해 24%의 오인식률 감소가 있었으며, 상태별 출력분포에 대해서 평활화를 적용한 경우 79%의 오식율을 감소 시킴을 알 수 있었다. 이러한 결과는 제안된 CDDN과 퍼지 평활화의 사용이 향상된 인식율을 얻는데 주요하며, 결과적으로 제안된 방법이 FVQ-HMM을 위한 강인한 출력확률의 추정을 위한 대안으로 유용함을 보여준다고 할 수 있다.
공감은 사회관계의 중요한 요소로, 소통 및 과제 수행의 효율을 증가시킨다. 타인과의 상호작용에서 공감하기 위해 상대방의 얼굴 표정, 말투, 움직임 등을 무의식적으로 모방을 한다. 이 때 생리 반응인 심장 반응도 동기화 되는 현상을 보인다. 따라서 본 연구는 두 사람 사이의 심장 리듬 동기화를 통해 공감의 유무를 객관적이고 정량적으로 인식하는 규칙을 정의하고자 한다. 피험자 74명은 두 명씩 그룹을 지어 공감을 유발하는 표정 모방 과제를 수행하며 심전도(electrocardiogram, ECG)를 측정하였다. 공감 유무에 따른 두 사람의 심장 리듬의 동기화를 확인하기 위해 심장 리듬 패턴(heart rhythm pattern, HRP)과 일관성(heart rhythm coherence, HRC) 신호에서 정량적으로 분석 가능한 지표들을 추출하였고 독립 표본 t검증을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 공감하는 경우 심장 리듬 패턴과 일관성에서 두 신호의 상관계수(correlation, r)가 공감하지 않는 경우보다 유의미하게 높았고, SDNN(the standard deviation of NN intervals) 차이와 우세한 피크의 주파수 차이는 유의미하게 낮은 형태를 보이며 동기화되었다. 공감도 규칙은 통계적으로 유의한 지표로 단계적 판별 분석을 수행하여 정의하였다. 본 연구에서 제안한 공감도 규칙을 직무, 인사 관리에 활용한다면 어떤 구성원들 사이에서 공감이 잘 일어나는지 정량적 판단이 가능해 효율적인 팀구성이 가능할 것이다.
본 연구에서는 건물 꼭지점의 위 경도 좌표를 제공하는 GIS로부터 수치 모델의 건물 정보를 구축할 수 있는 알고리즘을 개선하였다. 이 알고리즘은 인접한 건물 꼭지점 위 경도 좌표를 지나는 선분을 순차적으로 연결하여 건물 외곽선을 구성하고, 외곽선 내부의 지점을 건물로 인식하기 때문에, Lee et al. (2009)에서 개발한 알고리즘의 한계를 개선하였고, 복잡한 형태의 건물을 실제에 가깝게 재현할 수 있었다. 본 연구에서는 GIS로부터 수치 건물을 구축할 때, 알고리즘 한계에 의해 발생한 건물 형태의 변화가 건물 주변의 흐름과 오염물질 확산에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해, 알고리즘에 의한 건물 변형이 나타날 수 있는 세 가지 형태의 건물을 대상으로 전산유체역학 모델을 이용한 수치 실험을 수행하였다. 알고리즘 한계에 의해 발생한 건물 변형은 풍하영역의 흐름 패턴에는 상대적으로 작은 영향을 미쳤으나, 건물 사이의 공간에 나타나는 소용돌이와 같은 건물 규모 대기 현상의 수치 모의에는 매우 중요한 영향을 미쳤다. 건물 변형에 따른 건물 사이 공간의 축소는 건물 주위에 나타날 수 있는 소용돌이를 전혀 모의하지 못하거나 소용돌이 규모를 과소 모의 하는 등의 결과를 초래하였다. 건물 변형에 따른 평균 바람장 변화는 건물 주변 지역에서 배출된 스칼라 오염물질의 확산 패턴에도 큰 영향을 미침을 확인할 수 있었다.
항공영상은 디지털 광학 영상 기술의 성장과 무인기(UAV)의 발달로 인하여 영상의 도입 및 공급이 크게 증가하였고, 이러한 항공영상 데이터를 기반으로 지상의 속성 추출, 분류, 변화탐지, 영상 융합, 지도 제작 형태로 활용되고 있다. 특히, 영상분석 및 활용에 있어 딥 러닝 알고리즘은 패턴인식 분야의 한계를 극복하는 새로운 패러다임을 보여주고 있다. 본 논문은 딥 러닝 알고리즘인 ConvNet기반으로 항공영상의 영역분할 및 분류 결과를 통한 더욱더 넓은 범위와 다양한 분야에 적용할 수 있는 가능성을 제시한다. 학습데이터는 도로, 건물, 평지, 숲 총 3000개 4-클래스로 구축하였고 클래스 별로 일정한 패턴을 가지고 있어 특징 벡터맵을 통한 결과가 서로 다르게 나옴을 확인할 수 있다. 본 연구의 알고리즘은 크게 두 가지로 구성 되어 있는데 특징추출은 ConvNet기반으로 2개의 층을 쌓았고, 분류 및 학습과정으로 다층 퍼셉트론과 로지스틱회귀 알고리즘을 활용하여 특징들을 분류 및 학습시켰다.
물리적 또는 기능적으로 연결된 두 지점에서 발생하는 이벤트(쌍대위치 이벤트)들 사이의 국지적인 공간적 연관성을 평가하는 것은 쉽지 않다. 그것은 대개 그러한 형태의 지리적 현상들이 가지고 있는 프로세스 자체의 복잡한 특성 때문이지만, 실제 공간 상에서 재현될 때 매우 복잡하게 얽혀 시각적 패턴을 인식하기 어렵기 때문이기도 하다. 이 논문은 국지적 스케일에서 공간적으로 자기상관된 쌍대위치 이벤트(또는 벡터)들을 확인하기 위한 대안적 방법을 다루고 있다. 제시된 통계적 알고리즘은 (벡터들의) 시작 포인트들의 클러스터링을 평가하기 위한 단변량 포인트 패턴 분석과 시작 포인트들에 상응하는 벡터들의 유사성 측정을 혼합하여 개발되었다. 사례 분석은 미국 오하이오주 프랭클린 카운티의 지역 주택시장에서 2004년에서 2006년 동안 이루어진 주택거래 데이터를 사용하여 이루어졌다. 분석 결과, 국지적으로 특성화될 수 있는, 특히 지역 커뮤니티와 연관된 다양한 이동들을 보여주는 주택거래들을 확인할 수 있었다.
온톨로지의 인과관계는 특정 응용을 위한 추론에서 중요한 역할을 하므로, 인과관계는 응용에서 쓰이는 추론의 형태에 근거하여 정의되어야 한다. 본 논문에서는, 전자장비의 고장진단 질의응답을 위한 온톨로지에서의 인과관계를 정의하고 추출하는 모델을 제시한다. 질의응답의 패턴을 분석하여 인과범주를 정의하고, 질의응답에서 나타나는 개념들 사이의 관계들 중 인과범주에 속하는 경우를 인과관계로 정의한다. 인과관계 인스턴스는 응용분야의 정의문으로부터 어휘 패턴을 이용하여 추출되고 시소러스 정보를 이용하여 점진적으로 확장된다. 분야 전문가들의 평가 결과, 본 모델은 관계분류에 있어서 92.3%의 평균 정확률과 추출 단계의 인과관계 인식에 있어서 80.7%의 정확률을 보인다.
위성영상을 이용한 토지피복 분류를 시행할 때 대부분 화소의 밝기값(DN: Digital Number)에 의존하는 분광적 패턴인식기법을 사용해 왔다. 그러나 화소의 DN이 해당화소 뿐만 아니라 인접화소와도 밀접한 관련이 있다는 점을 고려할 때, 인접화소의 영향을 고려한 토지피복 분류에 관한 연구가 필요하다. 또한, 위성영상의 공간해상도가 기술의 발달로 인해 현격히 향상되고 있다는 점을 고려할 때 공간적 분류방법은 반드시 고려되어야 한다. 본 연구에서는 supervised 분류방식에 의한 분광적 분류방법과 분광적 분류방법에 화소의 공간적 분포패턴까지를 적용한 공간적 분류방법의 정확도를 평가하여 공간적 분류방법의 적용 타당성을 제시하고자 하였다. 6가지 공간적 분류방법을 적용한 실험을 통해 공간적 분류방법을 이용한 경우가 분광적 분류방법만을 이용한 경우보다 2-6% 정도 분류정확도가 증가됨을 알 수 있었다. 또한 밴드조합을 달리 설정하여 분류를 실시한 실험을 통해 공간적 분류방법을 적용하였을 때 기존 분광적 분류방법만을 이용한 경우보다 향상된 정확도 결과를 얻을 수 있음을 통계적으로 입증할 수 있었다.
본 연구는 해저면의 뻘, 모래, 자갈, 패류 등을 초음파를 이용하여 형태별로 신호패턴을 데이터베이스로 구축한 후, 바다 현장에서 어군탐지기에 수신된 아날로그 신호를 A/D변환기를 사용하여 디지털 신호로 변환하고, 이 신호를 컴퓨터에서 가공, 분석한 후 DB에 있는 신호패턴과 실시간으로 비교하여 해저면 목표물을 인식할 수 있는 판독시스템을 개발하는 것이다. 지금까지 연구한 결과를 바탕으로 많은 실험을 거친 후(수조 및 현장 실험 등) 침전물의 데이터를 세밀히 샘플링하여 분석하면 해저면의 저질 상태 및 침전물들의 정확한 정보를 알아낼 수 있다. 또한, 수중에서 어종별로 어체에서 반사되는 초음파 특성과, 해저면에서 뻘과 딱딱한 패류 껍질, 모래, 자갈 등에서 반사되는 초음파 특성 등을 1차 신호와 2차, 3차 신호들에 대한 성분을 분석하여, 해저 목표물을 나타내는 1차 신호의 필요한 값은 추출하고, 그 외의 2차, 3차 신호는 필터링 시키는 해저면 판독시스템을 개발하는 것이다.
가상현실 속에서 실제와 같은 서비스를 제공하는 기술 VR(Virtual Reality)은 Head Mounted Display(HMD) 기기를 이용하여 실제와 유사한 체험을 제공한다. 최근 VR의 시장은 커졌으나 가상현실에서의 보안에 대한 연구는 다른 분야에 비해 미흡하다. 현재 VR을 활용한 많은 개인화된 서비스들이 진행되고 있는 만큼 안전한 사용자 인증이 중요하다. VR의 HMD 기기를 착용을 하면 주변 환경을 인식하지 못하기에 Personal Identification Number(PIN)입력 시에 Shoulder Surfing Attack (SSA)으로 사용자의 입력 패턴을 분석이 용이하다. 본 논문에서는 사용자의 편의성은 그대로 유지하면서 해커가 입력 패턴을 분석하더라도 사용자의 비밀 번호를 안전하게 보호할 수 있는 방법에 대해 제안한다. VR 특성에 맞게 기존 직사각형 모양에서 벗어난 새로운 형태의 가상 키패드와 사용자와 직관적인 상호작용을 위해 자물쇠 오브젝트를 최초로 구현 하였다. 또한 VR의 기존 입력 장치들과 동일한 센서를 사용하는 스마트 글러브와 이에 적합한 회전방식의 PIN입력 방식을 구현하였다. 따라서 총 세 가지의 VR 상에서의 안전한 PIN 입력 방법에 대하여 제안하며 실험을 통해 SSA에 대한 안전성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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