본 논문에서는 SR(Super Resolution) 복원 과정에 있어 사용되는 입력 후보 영상 중 적합한 입력 영상을 자동 선택하는 알고리즘을 제안함으로써 복원된 고해상도 영상의 질을 개선하고자 한다. SR 복원과정에서 이상적인 결과 영상을 얻기 위해서는 입력되는 모든 영상이 유기적으로 잘 정합 되어야 하지만, 실제로는 그렇지 못하다. 이런 이유로 입력 후보군 영상의 정합 적합성이 얼마나 높은가가 단순히 많은 입력 영상의 수보다 고품질의 고해상도 결과 영상을 얻는데 더욱 결정적이라 할 수 있다. 입력 영상의 적합성은 통계 특성 및 정합 특성을 이용하여 평가 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 SR 복원과정에 정합 적합성을 자동으로 평가하여 이에 따라 입력 영상을 결정하는 전처리 과정을 제안하고 구조화하였다. 또한 비디오 시퀀스의 모든 입력 영상은 SR 복원과정의 기준 영상이나 저해상도 입력 영상과 같이 사용될 수 있으므로 본 논문에서는 연속적인 비디오 시퀀스를 위한 SR 복원알고리즘을 제안한다. 적합성의 유무는 임계값(Threshold Value)에 의해 결정되며, 이 임계값은 기준 영상과의 움직임 추정에서 그 보상 값의 오류 값 중 최대치(MMCE, Maximum Motion Compensation Error)로 결정된다. 만약 저해상도 입력 영상의 보상 오류 값의 범위가 0과 MMCE사이(0 < MCE < MMCE )값이라면 그 범위 안의 입력 후보 영상은 SR 복원과정에 사용되며 범위 밖의 후보영상은 제외된다. 최적의 저해상도 기준(ORLR, Optimal Reference Low Resolution)영상은 선택된 저해상도 입력(SLRI, Selected LR Input)영상들과 각각의 저해상도 기준 입력(RLRI, Reference Low Resolution Input)영상들의 비교를 통해 결정된다. 본 논문에서는 이와 같은 과정에 의해 결정된 저해상도의 최적 기준영상과 선택영상을 'Hardie' 보간법을 사용하여 고해상도 영상을 만들어 내는 것으로 사용자의 조정이 없이도 SR 복원영상의 질적 향상을 가져올 것이라 기대된다.
네트워크 기술의 발달에 힘입어 인터넷이 국가와 사회의 중요한 기반 시설로 자리잡고 있으며, 이를 통한 범죄적 동기를 갖는 해킹 사고의 증가 추세로 인해, 우리 사회 전반적으로 정보에 대한 보호가 시급한 문제로 대두되고 있다. 최근 침입의 형태는 기존 공격자의 직접적인 시스템 침입 및 악의적 행위들의 행사와는 달리 침입 자동화 도구들을 사용하는 형태로 변모해 가고 있다. 알려지지 않은 공격의 유형 또한 변형된 이들 도구들의 사용이 대부분이다. 이들 공격 도구들 대부분은 기존 형태에서 크게 벗어나지 않으며, 침입 도구의 산출물 또한 공통적인 형태로 존재한다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 기반의 침입자 역 추적 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술하였다. 본 연구의 시스템은 우선, 알려지지 않은 다양한 공격을 기존 유사한 공격군으로 분류하기 위하여 SOM(Self-Organizing Maps)을 적용하였고, 침입 분석 단계에서는 공격 도구들의 패턴을 지식베이스로 정형화하였다. 이를 기반으로 에이전트 기반의 역 추적 시스템이 활성화 되고, 피 침입 시스템으로부터의 침입 흔적을 발견하여 이전 침입 경유 시스템으로의 경로를 자동으로 역 추적 하게 된다.
우리나라는 2004년부터 오염총량관리가 가능한 수질오염총량관리제를 도입하였으며 지방자치단체는 수질모델을 이용하여 소유역별 기준배출부하량을 산정하고 있다. 그러나 수질모델의 입력자료 중 하천 모식도 작성은 대부분 수작업으로 이루어지고 있어 많은 시간과 비용이 투자된다. 따라서 본 연구에서는 하천 네트워크 분석이 가능한 한국형 Reach File을 이용하여 수질모델의 모식도 작성을 자동화하는 알고리듬을 개발하고자 하였다. 또한 GIS를 활용하여 직선형태의 기존 모식도 대신 하천형태를 가지고 있는 모식도를 작성하였다. 이것은 오염원, 취수원 등 다양한 공간정보와 중첩하여 분석이 가능하다. 본 연구에서는 우선적으로 한국형 Reach File의 선형 도형자료를 이용하여 동일한 거리를 가진 요소를 분할할 수 있는 요소 자동 분할 알고리듬을 개발하였다. 이후 한국형 Reach File의 점형 도형자료를 이용하여 수질모델 모식도의 순서와 유형을 자동으로 입력할 수 있는 요소 속성 자동입력 알고리듬을 개발하였다. 알고리듬을 검증하기 위해 개발된 알고리듬을 경안천 유역에 적용하고 그 결과를 확인하였다. 본 연구 결과 모식도 작성의 자동화가 가능하였으며 이는 수질모델링의 비용과 시간을 절약할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 모식도를 이용한 수질모델 입력자료 자동작성 시스템 개발이 이루어진다면 빠르고 편리한 수질모델링이 가능할 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권4호
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pp.979-991
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2016
이 연구에서는 국가이미지를 실시간 측정하기 위하여 위키피디아의 키워드를 추출하여 반자동 동적 온톨로지를 구축하는 알고리즘을 개발하였다. 이 DCDKC (double-crossing double keyword collection)라 명명된 알고리즘에 의해 추출된 국가이미지 온톨로지인 위키온토 (WikiOnto)는 동적으로 변화하는 국가이미지를 실시간으로 자동 측정하여 제공할 수 있도록 하였다. 따라서 국가이미지 관리에 효율성을 기하고 뜻밖에 있을 지도 모르는 국가이미지의 급박한 변화에 선제적으로 대응할 수 있는 도구를 개발하고자 하였다. DCDKC 알고리즘은 과거 오프라인 설문조사에 상당부분 의존하던 각종 국가브랜드지수 모델과는 달리 온라인 실시간 동적 국가이미지 모니터링 시스템에 잘 적용될 수 있음을 보여주었다. DCDKC 알고리즘을 적용한 시스템의 유용성을 검증하기 위하여 아시아의 3대 수출국인 한중일 삼국의 국가이미지를 측정하기 위한 동적 온톨로지 위키온토를 구축하고 국가 이미지의 동적 변화를 실시간으로 추적가능함을 확인하였다. 결론적으로 DCDKC를 이용한 위키온토의 구축을 통한 국가이미지 실시간 관리체계에 대한 가능성을 확인하였을 뿐더러 저렴하고 탁월한 솔류션이 될 수 있음을 증명하였다.
우리 삶의 질을 좌우하는 전자기 기기의 고기능화, 자동화, 소형화 추이에 따라 사용량이 급격히 증가하고 있는 연자성 소재로서 가장 널리 사용되고 있는 전기강판과 에너지 고효율화라는 시대의 요구에 따라 새롭게 부상되고 있는 연자성 복합 분말 소재에 대해 각 연자성 소재 분야에서 철손 제어 인자 및 이들 인자들의 제어 방안에 대해 문헌을 고찰했다. 전기강판에서는 히스테리시스 손실을 낮추기 위해 정련공정을 통해 자구이동을 방해하는 결함을 제거하고 결정립의 크기를 최적화하고 있으며, 와전류 손실의 감소를 위해 합금첨가원소를 통해 비저항을 높이고 판재의 두께를 박판화하고 있다. 이와 동시에 코팅을 통해 자구의 이동이 용이하도록 응력의 방향 및 크기를 제어하며, 압연기술과 열처리 기술을 통해 집합조직을 최적화하여 고투자율 및 저철손을 동시에 충족시켜 나가고 있다. 연자성 복합 분말 소재의 경우, 분말 표면의 복합화를 통해 철계 조성, 코팅, 윤활재 및 바인더, 성형 및 열처리 조건 등에 복합적으로 의존하는 연자성 코어의 최종 자기특성을 제어하고 있다. 온간 및 다단 성형과 같은 새로운 성형공정, 2단 소둔/자성 열처리와 같은 소둔 조건, 나노결정질, 비정질 및 벌크 비정질 등과 같은 새로운 조성, 적절한 코팅층의 변수들을 최적화할 경우, 연자성 복합 소재의 자성특성은 향상될 것으로 기대된다.
인삼의 여러 생리 활성 가운데 항산화 정도를 알아보기 위하여 백삼(6 년근), 백삼(5 년근), 피부백삼(5 년근), 피부백삼 (4 년근) 의 80% 에탄올 엑기스, 에틸아세테이트 분획, 수포화 부탄올 분획, 물 분획을 얻은 후 LC/Mass 를 사용하여 사포닌 함량을 조사하고 기존의 여러 가지 항산화 작용 측정 방법들의 오류를 없애고 더욱 정확한 결과를 낼 수 있는 대처 방안으로 선정된 ORAC Assay에 의해 항산화 활성을 검토하였다. 인삼 중 사포닌은 ginsenoside Rg 1 과 Rb1 이 주요 성분으로 다량 함유하고 있었으며, Rc, Rb2, Re 등이 뒤를 이었고, 그밖에도 Rd, Rg3, Rh1가 널리 분포하고 있었다. 피부백삼 5 년근의 경우 에탄올 엑기스와 수포화 부탄올 분획에서 다른 인삼 분획에 비해 높은 함유량을 보였으나 실험의 한계상 인삼 재배기간과 인삼 종류별 각각의 분획에 대한 사포닌 함량 비교는 어려웠다. 인삼의 각 분획별 항산화 활성은 80% 에탄올 엑기스, 에틸아세테이트 분획, 수포화 부탄올 분획, 물 분획 모두에서 나타났고 비교적 전체 유기 용매 분획의 값이 비슷하였으며, 수층 분획이 다소 낮은 활성을 보였다. 검체 인삼들의 각 용매추출 분획 상호간의 유의성 비교에서는 모든 인삼 검체의 에틸아세테이트 분획에서만 유의성을 나타내었다(p>0.05). 인삼 중 항산화 활성은 에틸아세테이트 층으로 이행되는 폴리페놀 계통 성분이나 일부 비극성의 사포닌에 의한 것으로 추측되고 있으나 모든 분획에서 나타난 것으로 보아 이들 외에 산성 다당체, 당 단백질, 수용성 다당류 등 다른 생리활성 물질에 대한 연구가 요구된다.
본 논문에서는 해마와 피질 사이의 상호 작용을 이용하여 사용자 친화적인 객체 기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 내용기반 영상 검색 시스템은 대부분 예제(example) 질의 혹은 스케치 질의 등을 이용하고 있고 이러한 방법들은 비교적 사용하기 불편하고 방법이 편중되어 있어서 일반 사용자들의 다양한 질의 요구에 적합하지 못하다. 제안하는 알고리즘은 CSB 트리맵 (Color and Spatial based Binary tree map)을 이용하여 객체를 추출하고 지역 라벨링 알고리즘을 이용하여 객체의 색상의 상관관계, 객체의 크기와 위치 정보를 비트 스트림 형태로 변환하고 이것을 해마와 피질 사이의 상호 작용의 관계를 이용한 해마 신경망을 사용하여 학습시킨다. 사람의 뇌 속에서 어떤 패턴을 인식을 하는 경우 해당 패턴의 특이한 특징에 대해 흥분하는 세포들이 특정 신호를 발생시킨다. 이것은 흥분학습에 의해 단기기억에서 장기기억으로 저장하는 해마의 기능으로 기존의 신경망에서는 입력되는 패턴의 특성과는 상관없이 특징 개수가 모두 동일하게 비교된다. 제안하는 해마 신경망은 호감도 조정에 의해서 입력되는 영상 패턴의 특징들을 흥분학습과 억제학습을 이용하여 불필요한 특징은 억제시키고 중요한 특징은 장기 기억 시켜서 적응성 있는 고속 검색 시스템을 구현한다.
전 세계적으로 감염이 확산되고 있는 코로나19 바이러스의 확산 방지 및 효과적인 추적 관리를 위해 정부에서는 공공시설에 대한 전자출입명부 시스템 도입을 의무화하고 있다. 초기에는 수기로 명부를 작성하는 불편함이 컸으나, 최근에는 QR 코드를 활용한 전자출입명부 작성 시스템이 주로 사용되고 있다. 하지만, QR 코드 생성을 위한 절차가 다소 번거로운 측면이 있다. 본 논문에서는 QR 코드 생성이 불필요한 새로운 방식의 전자출입명부 작성 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 딥러닝 기술로 구현된 마스크 착용 판별기와 비접촉 온도계를 활용하여 감염 의심 방문자를 효과적으로 통제한다. 또한 근거리 무선통신 기술인 비콘과 방문자의 스마트폰 앱을 연동하여 시설 출입자의 기본 정보를 서버를 통해 질병관리청에 자동 등록되도록 한다. 한편, 개인정보 보호를 위해 서버에 등록된 방문자 출입 정보는 암호화되어 보관되며, 최대 4주 후 자동 폐기된다. 제안된 시스템은 전 세계적으로 높은 확산세를 기록하고 있는 코로나 바이러스에 대한 대응은 물론 기타 신종감염병 확산 방지 및 대응에도 매우 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
분석 CRM 영역에서는 고객 데이터 분석을 통하여 고객 행동과 관련된 통찰력을 얻는 것이 중요하다. 이러한 분석 과정에서, 사용자 스스로 기업 데이터베이스에서 대용량 고객 이력 데이터를 조회하고 추출하기 위해서는 SQL 을 사용하여 자유롭게 질의구문을 작성할 수 있어야 한다. 그런데 일반 사용자들이 이러한 업무를 수행하고자 할 때, 기업 데이터베이스 구성 요소에 대한 전문적인 지식이 부족하기 때문에 정보 탐색에 있어서 어려움을 겪는다. 이를 해결하기 위한 방안으로 본 연구에서는 사용자가 제공하는 자연어 수준의 질의를 분석하고, 데이터베이스를 구성하는 값을 중심으로 올바른 질의 결과를 제공하기 위한 데이터베이스 구성요소 인덱싱 방법론을 제안한다. 구체적으로 기업 데이터베이스를 구성하는 세 가지 요소인 관계, 속성, 값에 대한 정보를 읽어 들여 요약 정보에 대한 인덱스를 구성한 다음 사용자의 자연어 질의에서 분석된 의미 단위 별로 데이터베이스 요약 정보와 연결해주는 TableRank 기법을 소개한다. 실험용 데이터베이스를 대상으로 테스트를 수행한 결과, 사용자의 자연어 질의 결과가 데이터베이스를 구성하는 값 정보와 연결되는 것이 관찰되었다. 논문의 후반부에서는 자연어 질의를 자동적으로 처리하기 위한 선행 모듈 개발의 시사점을 정리하고, 향후 기업 데이터베이스 자동 검색 시스템으로 발전하기 위한 방안에 대해서도 설명한다.
본 논문은 형식 기술 기법 중의 하나인 LOTOS 명세로부터 적합성 시험 시퀀스를 자동 생성하는 방법을 기술한다. 전체적인 시스템 구현을 위해 현재까지 연구된 여러가지 알고리즘들을 응용하여 적용하였고, 또 Rural Chinese Postman tour 개념을 개선한 후 적용하였다. 통신 프로토콜에 대한 LOTOS 명세로부터 CAESAR 도구의 Petri-net을 통한 시뮬레이션 기능을 이용하여 해당상태 천이 그래프를 생성하고, 얻어진 상태 천이 그래프에 대해 적합성 시험 시퀀스를 생성하기 위해 주어진 그래프의 각 상태에 대한 유일한 시퀀스인 UE sequence(Unique Event sequence)를 정의하였다. 또한 이러한 UE 시퀀스가 존재하지 않는 상태에 대해서는 부분 UE sequence(Partial UE sequence) 및 signature를 정의하였고, 또 이러한 특성 시퀀스에 대한 경험적 연구 결과를 정리하였다. 한편, 최적의 시험 시퀀스 생성을 위해 얻어진 특성 시퀀스들을 Rural Chinese Postman tour 개념에 적용하는 방법론에 대해서도 제시하였다. 또 생성된 적합성 시험 시퀀스의 오류 판단 영역 예측 방법 및 과정과 결과에 대해서도 기술하였고, 얻어진 시험 시퀀스를 표준 시험 표준기법인 TTCN으로의 변화 방법론도 제시하였다. 마지막으로 제안된 생성방법론에 대한 프로토타입은 실제 통신 프로토콜에 적용하기 위해 실질적인 많은 부분을 고려하면서 실행시험 스우트 생성을 위해 구현되었고, 이 프로토타입은 지능망이나 PCS 또는 ATM 프로토콜을 위한 적합성 시험 목적으로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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