본 논문은 에지를 이용한 차량 검출 시 검출률 향상을 위해 부정확한 에지 정보를 보완하는 확장 에지 분석 기법을 제안한다. 차량은 영상에서 차량이 지면과 닺는 경계면과 좌우 경계선을 이용하여 검출한다. 제안하는 확장 에지 분석기법은 차량과 지면의 경계선을 표현하는 수평 에지가 조명이나 잡음 등으로 인해 부정확하게 얻어지는 문제를 해결하기 위해 수평에지를 양방향으로 확장하여 차량 양쪽의 경계선인 두 개의 수직에지 성분과 교차하는 점을 찾는 방법이다. 즉, 미리 설정된 관심영역 내에서 인접한 수평에지 정보를 이용하여 에지를 융합하거나 분리하는 방법을 통해 수평에지를 추출하고 추출된 수평에지 영역에서 차량 그림자 영역을 검출하여 차량 바닥선을 결정한다. 차량의 폭은 수평에지와 교차하는 수직에지들 중에서 좌우 대칭을 형성할 수 있는 에지들과 차간 거리를 고려하여 결정한다. 확장 에지 분석기반 차량 검출 기법은 복잡한 배경을 갖는 도로 영상에서 기존의 에지 정보를 이용한 차량 검출 방식보다 효율적이다. 본 논문에서 제안하는 차량 검출 기법의 우수성은 복잡한 도로 영상에서 차량 검출 실험을 통해 검증하였다.
본 논문은 대표적인 직선 검출 알고리즘인 허프변환이 갖고 있는 계산적인 부담을 줄이기 위해 확장된 참조표를 활용한 허프변환을 제안하고, 성능을 분석하고 있다. 기존 허프변환도 계산 부담을 줄이기 위해 관심 에지 화소를 지나는 모든 직선들의 매개 변수 𝜌 계산에 참조표를 적용한다. 그러나 제안된 허프변환은 더 많은 계산 감소를 유도하기 위해 관심 에지 화소뿐만 아니라 그 주변 에지 화소들을 지나는 직선들에도 적용할 수 있는 확장 참조표를 채택하고 있다. 본 논문은 제안된 알고리즘의 유효성을 수학적으로 증명하고 또한 모의실험을 통해 확인하고 있다. 모의 실험 결과는 제안된 허프변환이 기존 허프변환과 비교해 곱셈 계산량을 영상과 적용된 확장 참조표에 따라 49.6%에서 최대 16.1%까지 감소시키는 것을 보여주고 있다.
최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.
본 논문에서는 다양한 에지의 폭에 적합한 최적의 에지 검출 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬을 적용할 edge point에 대한 새로운 정의를 도입하고, 스케일링에 무관한 확장된 방향 미분을 얻기 위해 픽셀 공간에서의 방향 미분을 일반화한다. 또한, 2D 영상에 대하여 제안한 알고리듬을 적용한 에지 검출의 결과를 구하고 기존의 알고리듬에 의한 것과 비교 분석한다.
IP 망에서의 차별 서비스 구조는 품질 보장 서비스를 위해 대역폭 브로커를 기반으로 QoS프로비저닝의 제어 및 관리를 수행한다. 그러나, 이러한 대역폭 브로커는 모든 입구 에지 노드로 유입되는 호의 연결 수락 제어를 위해 중앙 집중형 자원 관리를 수행함에 따라 확장성 면에서 큰 단점을 갖는다. 본 논문에서는 대역폭 브로커를 갖는 차별 서비스 구조에서 확장성을 높이고 유입되는 호의 상태를 반영한 적응적 연결 수락 제어 메커니즘을 제안하고자 한다. 이를 위해 대역폭 브로커의 기능을 입구 에지 노드와 분리해서 자원 관리 및 프로비저닝을 대역폭 브로커에서 수행하고, 입구 에지 노드에서는 연결 수락 제어를 담당한다. 입구 에지 노드에서는 연결 수락제어를 위해 각 에지 노드간 패스 개념을 도입하고, 패스 단위로 할당된 대역 기반으로 연결 수락 제어를 수행한다. 패스 별 할당 대역량은 유입되는 트래픽에 따라 적응적으로 변화하게 되며 이는 대역록 브로커와의 통신을 최소화하면서 대역 자원의 효율적인 사용을 가능케 한다. 본 논문에서는 이러한 적응적 연결 수락 메커니즘을 제안하고 성능 분석을 통한 효율성 및 확장성의 개선을 제시하고자 한다.
본 논문은 퍼지 하이퍼그래프(fuzzy hypergraph)를 확장하여 타입-2 퍼지 하이퍼그래프를 정의하고, 이렇게 정의된 그래프의 듀얼( dual)을 소개한다. 그리고 하이퍼그래프의 시스템 분석력을 증대시키기 위하여 원소와 에지(edge)의 인접한 정도를 나타내는 인접도(adjavent level)를 확장하여 퍼지 인접도를 정의한다. 이와 같이 정의된 인접도를 새로이 정의된 타입-2 퍼지 하이퍼그래프에 적용하여 하이퍼그래프의 시스템 분석능력을 증대시킴을 보인다.
그레이스케일 수학적 형태학에 기초한 에지 검출 알고리즘의 방법은 영상 노이즈를 제거와 병렬처리 가능하고 연산속도가 빠르다는 장점을 갖고 있다. 그러나 단일 구조적 스케일 요소를 사용하여 영상의 에지 검출을 하는 방법은 영상정보에 따라서 영향을 받을 수 있다. 그레이스케일 형태학의 특성은 구조적원소를 반복하여 확장, 침식, 열림, 담힘 연산을 함으로써 연산 결과 에지정보 결과에 제한적일 수 있다. 본 논문에서 잡음에 강인한 방향성을 갖는 구조적원소를 적용한 후 원소내의 각 픽셀 정보에 가중치 엔트로피를 적용하는 에지 검출 알고리즘을 제안한다. 영상에 적용하는 멀티 스케일 구조적 요소를 적용한 결과와 방향성 가중치 엔트로피를 적용한 연산결과를 비교분석하였으며, 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 에지 검출에서 우수함을 보였다.
본 논문에서는 바이너리 프로그램의 정적인 구조를 표현하는 제어 흐름 그래프를 비교하는 방법을 제안한다. 제어 흐름 그래프를 비교하기 위해서 기본 블록에 포함된 프로그램의 명령어 및 구문 정보를 비교한 후 기본 블록 사이의 유사한 정도를 측정한다. 또한, 에지 확장을 통해 기본 블록들 간의 제어 흐름을 표현하는 그래프 에지의 유사성을 함께 반영한다. 각 기본 블록 사이의 유사도 결과를 기반으로 기본 블록을 서로 매칭하고, 기본 블록 사이의 매칭 정보를 이용해서 전체 제어 흐름 그래프의 유사도를 측정한다. 본 논문에서 제안한 방법은 자바 프로그램으로부터 추출한 제어 흐름 그래프를 대상으로 제어 흐름 구조의 유사성에 따라 두 가지 기준으로 실험을 수행하였다. 그리고, 성능을 평가하기 위해서 기존의 구조적 비교 방법을 함께 실험하였다. 실험 결과로부터 에지 확장 방법은 서로 다른 프로그램에 대해 충분한 변별력을 가지고 있음을 확인할 수 있다. 프로그램 비교에 좀 더 많은 시간이 소요되지만, 구조가 유사한 프로그램에 대한 매칭 능력에서 기존의 구조적 비교 방법에 비해 우수한 결과를 보였다. 제어 흐름 그래프는 프로그램의 분석에 다양하게 활용될 수 있으며, 제어 흐름 그래프의 비교 방법은 프로그램의 유사성 비교를 통한 코드의 최적화, 유사 코드 검출, 코드의 도용 탐지 등 다양한 분야에서 응용될 수 있을 것이라 기대된다.
인터넷에서 멀티미디어 응용들이 증가함에 따라 서비스 품질(QoS: Quality of Service)을 보장해 줄 수 있는 여러 가지 방안이 제안되어 왔는데, 일반적으로 이들 방안은 확장성과 종단간 QoS 보장 간에 상호 모순이 발생하는 경향을 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 상호 모순을 피할 수 있는 QoS 지원 방안으로서 DQSP(Dynamic QoS Support Protocol)를 제안한다. DQSP는 도메인 내에서의 자원 예약과 연결 수락 제어 메커니즘을 정의한다. DQSP는 링크 자원을 각 에지 라우터로부터의 트래픽 클래스별로 동적으로 할당하고 에지 라이투가 자신에게 할당된 링크 자원에 관한 정보를 유지하도록 한다. DQSP는 목적지로의 연결 수락 제어를 위한 QoS 신호 프로토콜이 필요 없이 에지 라우터에서 매 사용자 플로우별로 직접적으로 연결 수락 결정을 내리므로 확장성 문제 및 코어 라우터의 복잡한 기능 요구 사항 문제를 해결한다. 또한 UQSP는 에지 라우터가 트래픽 부하에 따라 자신에게 할당되어 있는 자원을 반납하거나 추가적인 자원을 제공받을 수 있도록 해 자원 오버 프로비져닝으로 인해 발생할 수 있는 비효율적인 자원 활용 문제를 해결한다. 또한 DQSP는 경로 재계산을 수행하여 라우팅을 조정해 나감으로써 효율적일 네트워크 자원 활용이 가능하다. 시뮬레이션을 통하여 DQSP와 기존의 자원 할당 및 공유 방식들을 비교한 결과 DQSP가 시그널링과 상태 정보 유지를 위한 오버헤드 면에서 기존의 종단간 QoS 보장을 제공하는 구조인 IntServ에서와 같은 확장성 문제를 발생시키지 않으면서도 효율적으로 네트워크 자원을 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다.재 상용화 되어있는 Bellcore 의 S/KEY 시스템과의 비교를 수행하였다. 분석에서는 제품의 효율성뿐만 아니라 보안성을 중요하게 생각하였으며, 앞으로 보안 관련 소프트웨어 개발에 사용될 수 있는 도구들이 가이드 라인에 대한 정보를 제공한다.용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.다.으로서 hemicellulose구조가 polyuronic acid의 형태인 것으로 사료된다. 추출획분의 구성단당은 여러 곡물연구의 보고와 유사하게 glucose, arabinose, xylose 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)이 각각
최근 연구 결과에 따르면 여러가지 질환 중에 심장 질환으로 인한 사망률이 가장 높은 것으로 나타났다. 임상 실습에서 심장 기능은 좌심실을 수동윤곽검출하여 혈류량이나 심박구출률을 계산하여 분석하지만, 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 본 연구에서는 심장을 촬영한 단축 자기공명영상을 사용하여 자동 좌심실 분할 알고리즘을 제안한다. 코일 위치에 따른 왜곡을 보상하고, 에지 정보를 검출하고 특성에 따라 분류한후에, 영역 확장 기법을 사용하여 좌심실을 분할하였다. 또한 부분 복셀소(voxel)의 영향을 고려하였다. 코넬대학교 IRB의 승인하에 38 명의 심장 자기공명영상을 사용하여 제안한 알고리즘을 수동윤곽검출 및 GE MASS 소프트웨어와 비교하였다. 심장의 이완기와 수축기에 혈류량은 부분 복셀소 영향을 고려하지 않을 경우 각각 $3.3mL{\pm}5.8$(표준편차)와 $3.2mL{\pm}4.3$, 부분 복셀소 영향을 고려한 경우 각각 $19.1mL{\pm}8.8$와 $10.3mL{\pm}6.1$의 정확도를 보였다. 심박구출률은 부분 복셀소 영향을 고려하지 않은 경우와 고려한 경우에 대해서 각각 $-1.3%{\pm}2.6$ 와 $-2.1%{\pm}2.4$의 정확도를 보였다. 이를 통해 제안한 알고리즘이 정확하고 정기적인 임상 실습에 유용함을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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