본 논문은 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문에 연동될 곡률 측정 알고리즘을 소개한다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용하여 자동시각 굴절력 곡률계에 연동될 각막 곡률 측정 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에서는 광학계로부터 도출된 링 모양 광원의 화상을 처리하기 위해서 새로운 방법을 사용하는 대신에 굴절력 측정을 위해서 6개의 점으로 구성된 화상을 처리하는 방식으로 변형 적용시킨다. 이 때 링의 띠를 6개의 덩어리점으로 변형하는 과정만을 제외하면 굴절력 화상을 처리하는 방식과 같게 된다. 이는 알고리즘의 간결화와 측정 시간을 줄이는 효과를 얻게 된다. 그리하여 본 각막 곡률 측정 알고리즘은 정한 측정 값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.
본 논문은 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문에 연동될 곡률 측정 알고리즘을 소개한다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용하여 자동 시각 굴절력 곡률계에 연동될 각막 곡률과 굴절력 측정 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에서는 광학계로부터 도출된 링 모양 광원의 화상을 처리하기 위해서 새로운 방법을 사용하는 대신에 구면 굴절력 측정을 위해서 6 개의 점으로 구성된 화상을 처리하는 방식으로 변형 적용시킨다. 이 때 링의 띠를 6 개의 덩어리 점으로 변형하는 과정만을 제외하면 구면 굴절력 영상을 처리하는 방식과 같게 된다. 이는 알고리즘의 간결화와 측정 시간을 줄이는 효과를 얻게 된다. 그리하여 본 각막 측정 알고리즘은 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 각막 측정을 가능하게 하였다.
수자원이란 인간의 생활이나 경제활동 및 자연환경 유지 등을 하는데 이용할 수 있는 자원으로서의 물을 말하며 효율적인 수자원의 활용을 위해서는 수문조사가 필수적이라고 할 수 있다. 수문조사는 강수량, 수위, 유량, 유사량, 증발산량, 토양수분량을 측정, 조사, 분석하는 것이라고 할 수 있으며 이 중 유량은 강우-유출 관계 규명, 이수, 치수 등을 위해 높은 정확도의 관측자료가 필요하다. 그러나 하천유량은 장기간 연속적으로 관측하는 것이 어려우므로 특성 횟수의 유량조사를 통해 수위-유량관계곡선식(Rating curve)을 개발하여 수위로부터 연속적인 유량을 산정하여 활용하고 있어 이를 개선하기 위해 전자파표면유속계를 활용한 자동유량측정장치를 개발하였으며 측정자료 분석 및 알고리즘 고도화를 통해 신뢰도 높은 유량을 산정하고자 하였다. 운동하는 물체에 의하여 산란된 전자파의 주파수가 변하게 되는 현상을 도플러 효과라고 하며 이때의 주파수의 변화량을 도플러 주파수라고 한다. 전자파표면유속계는 하천 수면으로 전자파를 발사한 후 물 표면에서 반사되는 전자파의 도플러 효과를 이용하여 표면유속을 측정하는 것으로 전자파표면유속계를 교량 상류 방향으로 고정시켜 설치하였으며 측정된 자료는 유량관측 시스템에서 저장, 관리되고 물리적, 통계적 방법이 적용된 알고리즘을 통해 유량을 산정한다. 산정된 유량의 정확도 확보를 위해 바람 영향, 최적 환산계수 재산정, 통계분석 등을 통해 시스템의 유량산정 알고리즘 개선 방안을 도출하였으며 개선된 알고리즘이 적용된 유량은 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency), PBIAS(Percent Bias), RSR(RMSE-observations standard edviation ratio)을 통해 평가하였다. 바람 영향은 유량 관측 고도화 매뉴얼(일본 토목연구소)의 경험식과 현장에서 관측된 풍향·풍속을 활용하여 분석하였으나 개선효과가 미미한 것으로 나타났으며 자동으로 관측된 유량자료에 포함된 무작위적인 변화량을 감소시키기 위해 경향성 분석을 병행하여 이동평균 방법을 적용하였다. 또한 ADCP 등을 활용한 유량측정성과와 수위-유량관계곡선식과의 비교·분석을 통해 수위별 최적 환산계수를 산정하여 유량산정 알고리즘에 적용한 결과 NSE는 0.980, PBIAS는 1.580, RSR은 0.142로 모두 Very Good(높은 상관성)으로 분석되어 유량자료의 정확도를 확보하였다.
안개 제거 알고리즘은 single image에서 대기값(Airlight)와 대기의 빛 전달량(Transmission)을 추정하여 안개로 인한 빛의 산란에 의해 생긴 Contrast 감소 및 채도의 왜곡과 같은 영상 왜곡을 보정해줌으로써 안개 영상에서 안개를 효과적으로 제거해준다. 하지만 기존의 안개 제거 알고리즘은 안개 영상에 특화되었기 때문에 안개가 없는 영상에 알고리즘을 시행 할 경우 색상과 명암에 왜곡을 불러 일으킬 수 있다. 이에 따라 알고리즘을 수행하기 앞서 안개 량을 측정하고 그 결과에 따라 안개 제거 알고리즘에 제거 정도 가중치나 알고리즘 수행 여부를 판단할 필요가 있다. 본 논문은 기존 안개 제거 알고리즘들이 영상의 patch를 사용하여 빛 전달량(Transmission)을 추정한다는 것을 이용하여 빛 전달량을 구함과 동시에 안개 량을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 안개량을 측정하기 위해 각 patch의 pixel 분포 특성과 patch의 빛 전달량(Transmission)을 구하기 위한 특정 값과 실제 pixel의 명암(Intensity)을 비교하여 안개 량을 측정한다.
안개 제거 알고리즘은 single image에서 대기값(Airlight)와 대기의 빛 전달량(Transmission)을 추정하여 안개로 인한 빛의 산란에 의해 생긴 Contrast 감소 및 채도의 왜곡과 같은 영상 왜곡을 보정해줌으로써 안개 영상에서 안개를 효과적으로 제거해준다. 하지만 기존의 안개 제거 알고리즘은 안개 영상에 특화되었기 때문에 안개가 없는 영상에 알고리즘을 시행 할 경우 색상과 명암에 왜곡을 불러 일으킬 수 있다. 이에 따라 알고리즘을 수행하기 앞서 안개 량을 측정하고 그 결과에 따라 안개 제거 알고리즘에 제거 정도 가중치나 알고리즘 수행 여부를 판단할 필요가 있다. 본 논문은 기존 안개 제거 알고리즘들이 영상의 patch를 사용하여 빛 전달량(Transmission)을 추정한다는 것을 이용하여 빛 전달량을 구함과 동시에 안개 량을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 안개량을 측정하기 위해 각 patch의 pixel 분포 특성과 patch의 빛 전달량(Transmission)을 구하기 위한 특정 값과 실제 pixel의 명암(Intensity)을 비교하여 안개 량을 측정한다.
최근 시각 관련 측정기 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문에 연동될 굴절력 측정 알고리즘을 개발하였다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용하여 자동 시각 굴절력 측정 시스템에 연동될 측정 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에서는 광학계로부터, 도출된 영상으로부터 첫째로 형태학적 필터링 처리를 행하여 처리가 어려운 원 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔준 후 영상에 가해주는 그레이 수준 한계 기법을 통해 신호를 강조함으로써 영상의 그레이 값 분포가 다양함으로 인해서 발생되는 오차를 줄이게 된다. 그리하여 본 전자 부문 소프트웨어는 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.
유사도 혹은 자료간의 거리 개념은 많은 기계학습 알고리즘에서 사용되고 있는 중요한 측정개념이다 하지만 입력되는 자료의 속성들중 순서가 정의되지 않은 범주형 속성이 포함되어 있는 경우, 자료간의 유사도나 거리 측정에 어려움이 따른다. 비거리 기반의 알고리즘들의 경우-C4.5, CART-거리의 측정없이 작동할 수 있지만, 거리기반의 알고리즘들의 경우 범주형 속성의 거리 정보 결여로 효과적으로 적용될 수 없는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 범주형 자료들간 거리 측정을 자료 집합의 특성을 충분히 고려한 방법을 제안한다. 이를 위해 자료 집합의 선험적인 정보를 필요로 한다. 이런 선험적 정보인 조건부 확률을 기반으로한 거리 측정방법을 제시하고 오류 피드백을 통해서 속성 간 거리 측정을 최적화 하려고 노력한다. 주어진 자료 집합에 대해 서로 다른 두 범주형 값이 목적 속성에 대해서 유사한 분포를 보인다면 이들 값들은 비교적 가까운 거리로 결정한다 이렇게 결정된 거리를 기반으로 학습 단계를 진행하며 이때 발생한 오류들에 대해 피드백 작업을 진행한다. UCI Machine Learning Repository의 자료들을 이용한 실험 결과를 통해 제안한 거리 측정 방법의 우수한 성능을 확인하였다.
온라인상에서 흥미 있는 고객을 상호 매칭시키는 알고리즘은 취업 시스템, 결혼 중매 시스템, 비행기표 구매 시스템 등에 적용가능한 주요 기능을 담당한다. 일반적으로 조건검색의 단방향과 양쪽 사용자의 의사를 모두 고려하는 양방향 방법이 있다. 양방향 방식에서 기존에는 사용자가 자신의 흥미를 직접 입력하였으나, 이는 상대 사용자가 입력을 하지 않거나 서비스 초기에 사용자가 적을 경우 사용자가 사용의 흥미를 잃을 위험이 있다. 본 연구는 퍼지 알고리즘을 이용하여 시스템이 사용자의 흥미를 자동으로 계산하도록 하였으며, 매칭유예 알고리즘으로 명명하였다. 매칭유예 알고리즘의 적용 효과를 측정하기 위해 취업사이트에 적용하여 사용자 만족도를 조사하였다. 도입 효과 분석 결과 취업 활동동기를 부여하는 긍정적인 효과가 있는 것으로 보였다.
항공기 분리보증은 자유비행의 핵심요구사항이다. 본 논문에서는 위임권한 확대, 공역 효율성 문제 등 자유비행의 실증적 문제해결을 위해 자율형 운항 알고리즘을 제안하고, 제안된 알고리즘과 포텐셜 필드 알고리즘을 모델링하여 두 가지 조건의 시나리오 상황에서 항공기 성능 데이터를 활용, 알고리즘 성능 및 충돌해결과 운항 자율성 효과 등을 측정하였다. 실험결과 자유비행 공역 하에서 자율형 운항 알고리즘이 포텐셜 필드 알고리즘보다 알고리즘 성능, 충돌해결, 운항 자율성 효과 측면에서 우수하였다.
본 논문에서는 온라인 고객 리뷰를 활용하여 건강 보조제, 화장품 등 현재의 상태를 개선하기 위해 사용되는 제품을 대상으로 그 효과를 알아보기 위한 제품 효과 분석 기법을 제시하였다. 제안하는 제품 효과 분석 기법은 블로그 포스팅에 존재하는 광고를 자동 제거하고, 효과 분석을 위한 증상, 효과, 증가, 및 감소로 이루어진 단어 사전을 구축하며, 제안하는 알고리즘을 통해 제품의 효과를 측정한다. 제품 효과 분석 기법을 검증하기 위해 정답 레이블이 존재하는 네이버 쇼핑 리뷰 데이터셋을 대상으로 성능평가를 실시하였으며, 전통적인 긍부정 사전과 RNN 모델과 성능을 비교하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 효과 분석 기법이 다른 두가지 방법보다 정확도가 뛰어남을 보여주었다. 또한, 아토피 피부염, 여드름 치료제에 제안하는 기법을 적용하여 소셜 미디어에 나타난 효과적인 치료법을 소개하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 블로그를 포함한 여러 매체의 리뷰로부터 제품의 효과를 점수화할 수 있으므로 다양한 제품군과 소셜 미디어에 적용될 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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