최근 SNS나 포털을 중심으로 다양한 분야 대해 대중들의 의견이 표현될 수 있는 환경이 확대되고 있고, 이로 인해 오피니언 문서들은 빠르게 대량화 되고 있다. 이러한 환경에서 대용량의 오피니언 문서들의 내용을 파악하기 위해서는 자동 요약 기술의 적용이 필수적이다. 하지만 오피니언 문서 내에는 대상 객체가 갖는 특성들과 주관적 표현들이 내재되어 있어 일반적인 요약 기법으로는 효율적인 요약이 불가능하다. 본 논문에서는 대용량의 오피니언 문서를 대상으로 주요 문장들을 추출하여 요약하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 사전에 정의된 오피니언 문서의 특성들에 대해서, 특성들에 대한 오피니언이 표현된 대표적인 문장들이 추출되도록 설계되었다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법의 유용성을 증명하였다.
공공장소에서의 유기물은 의도적 공공테러를 목적으로 폭발물이나 화학물질 등을 포함할 수 있기 때문에 일단 가능한 위험물로 반드시 다루어져야 한다. 공항이나 기차역과 같은 대형 공공장소에서는 전체 영역을 감시하는 모든 모니터를 점검할 보안 인력을 유지하는데 있어서 비용적 측면의 한계가 있게 마련이다. 이것이 비전 기술에 기반한 위험 유기물의 자동 검사 시스템을 개발하여야 하는 기본적 동기이다. 이 연구에서는 잘 알려진 DBE 기법을 적용하여 배경 이미지를 안정적으로 추출하는 것을 보이며, HOG 알고리즘을 적용하여 물체 분류에 있어서 사람과 물건을 구분하는 기능을 구현하였다. 제안된 시스템의 유효성을 보이기 위하여 감시 지역의 한 실내 환경에 대해 금지구역 침범을 탐지하고 유기물에 대한 경보를 발생하는 실험을 수행하였다.
Moving image sharing technology has developed various servers and programs for personal broadcasting. In this paper, we propose the method of transmitting the multiple moving image, including the output channel of external streaming server. It also implements and tests multiple real-time broadcast channel automatic transmission systems that assign multiple output channels to automatic output channels. As a result of the experiment, it is easy to allocate moving image to broadcast channels that are output through the external streaming server's output channels regardless of the size of the streaming server, enabling the management of efficient output channels at the time of transmission of multiple moving image. The moving image can be provided through streaming method regardless of the type of moving image from the moving image provider terminal, and the moving image transmission can be controlled in various ways, including adding and changing channels for which the moving image is sent, and sending delayed to the moving image.
현재 국내 재난 예경보 시스템은 재난별로 발령 방식에 차이가 있고 중앙에서 자자체까지 독립적으로 운영되고 있다. 대표적인 국내 재난 예경보 시스템은 재난문자방송, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 재난경보서비스, 재난방송온라인시스템, 자동우량경보시설, 자동음성통보시설, 재해문자전광판 등이 활용되고 있다. 하지만 이러한 재난 예경보 시스템이 간급한 재난경보 현장에서 각각의 매체별로 재난경보 발령 방식의 차이를 두고 경보가 발령되고 있으며, 전달되는 내용 또한 통합되지 않는다. 따라서 경보를 받는 국민들의 입장에서는 매체별 경보의 내용이 상이하여 혼란을 받는 상황이다. 이러한 시스템이 통합된다면 음성·영상·데이터 등 재난정보의 공유와 통합관리를 통해 종합적으로 재난 상황의 판단 및 의사결정이 가능함으로써 상황 파악과 현장 대응에 소요되는 업무를 줄일 수 있을 것이다. 또한 신속한 정보전달과 정확한 상황 파악을 통해 재산 및 인명의 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대한다. 그렇기때문에 본 연구에서는 국내 재난 예경보 시스템 운영 현황에 대한 분석과 함께 재난 예경보 시스템의 통합을 위한 방안을 제시한다.
실사 영상에 가상 객체를 합성하기 위해서는 실사 영상 촬영 당시의 카메라 정보가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 카메라 정보를 구하기 위하여 가상현실 분야에서 사용하고 있는 캘리브레이션 프리 정합 (Calibration-Free Registration) 기술을 기반으로 한 반자동 정합 기술을 제안하였다. 가상 현실은 실시간 응용인데 반하여 본 논문에서 제안하는 반자동 정합 기술은 합성 컨텐츠 저작을 위한 오프라인 응용에 적합한 방법으로 캘리브레이션 프리 정합기술의 합성 결과는 사용자의 입력정보와 밀접한 관계가 있다. 캘리브레이션 프리 정합기술은 두가지 사용자 입력을 필요로 한다. 첫번째 입력은 어파인공간 (Affine space)의 기저 (Basis vector)를 위한 특징점 정보이고, 두번째 입력 정보는 가상객체의 영상 투영점 입력이다. 본 논문에서는 이 두가지 사용자 입력중 기저를 위한 특징점 정보입력을 사용자가 쉽게, 정확한 정보를 입력할 수 있게하기 위하여, 사용자가 특징점을 개략적으로 입력하게 하고, 주변 영역에서 코너점 검출을 수행하여 사용자 입력을 수정하여 받아들리는 방법을 제안하였다. 실험결과 제안한 방법을 사용하여 구한 카메라 정보로 만족할 만한 합성 영상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 우산의 물기를 건조하는 자동 제수 시스템을 제안한다. 우산의 물기 제거방법은 우산용 비닐을 씌우거나 사용자가 직접 우산을 털어 수동적으로 제거하는 번거로운 방법과, 수동으로 우산을 제수면에 접촉 시켜 물기를 제거하는 제수기를 사용하는 방법이다. 기본 방법은 수동으로 제거해야 하는 번거로움 뿐만 아니라 제수기의 물기 제거 성능도 만족할 만한 건조감을 기대하기 힘든 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 에어 컴프레셔를 이용하여 사용자가 우산을 넣으면 압력 센서가 넣어진 우산의 무게를 감지해, 모터를 구동시키는 방식으로 우산의 물기를 제거하는 시스템을 개발하였다. 본 발명품은 비닐을 사용하지 않아 폐비닐의 발생을 없앰으로써 경제적, 환경적인 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
최근 들어 블로그가 제공하는 정보를 활용하여 외식업소를 선택하는 사용자가 크게 늘고 있다. 그러나 국내의 외식관련 블로그들은 파워 블로거에 의한 광고 블로그들이 다수를 차지하고 있어 신뢰성을 잃은 지 오래다. 따라서 블로그의 신뢰성을 확보하기 위해서는 허위 또는 과장되게 작성된 광고 블로그들을 필터링하는 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 자동분류 기술을 이용하여 광고 블로그들을 판별하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선 외식 블로그들 중에서 광고 블로그로 판명된 블로그들을 수집하고 이들에 공통적으로 나타나는 특징들을 분석하였다. 이렇게 추출된 특징들을 이용하여 데이터 마이닝의 자동 분류 알고리즘을 적용하여 광고 블로그 여부를 판단하였다. 또한 다양한 실험을 통해 최적의 알고리즘과 특징들을 선별하였다.
본 논문은 웹하드, 토렌트 및 해외 웹사이트를 통해 불법적으로 유통되고 있는 웹툰 저작물에 대상으로 모니터링 및 식별 기술을 개발하여 불법 유통을 효과적으로 차단함으로서 웹툰 저작물의 저작권을 보호하고 건전한 시장을 조성하기 위한 연구이다. 본 논문에서는 웹툰 서비스 사이트로부터 웹툰 저작물을 자동으로 수집하고, 수집된 웹툰 저작물로부터 특징점을 추출하여 이를 데이터베이스에 저장하기 위한 기술을 다룬다. 이를 위하여 시스템의 성능 및 기능 요구사항을 분석하고 웹툰 서비스 사이트의 구조를 분석하여 웹툰 저작물 자동 수집 및 특징점 등록 시스템을 제시하고자 한다. 제시된 시스템을 통해 웹툰 저작물이 게시되어 특징점이 등록될 때까지 소요되는 시간 동안 발생하는 불법유통에서 매우 중요한 초기 차단도 가능해진다.
본 논문에서는 효율적 에너지 관리를 위해 인공 신경망 중 하나인 GRU 모델을 사용하여 전력사용량을 예측하고 예측된 전력사용량과 실제 전력사용량의 비교를 통해 부하를 자동 제어 하는 스마트 미터기를 제안한다. 제안한 스마트 미터기를 통해 GRU 모델을 학습시키기 위해 필요한 전력사용량 데이터를 수집했다. 구현된 스마트 미터기가 전력사용량 자동측정 및 실시간 관찰 기능과 전력사용량 예측을 통한 부하 제어 기능을 가지고 있음을 보여준다. 성능평가 지표 중 하나인 Root Mean Squared Error (RMSE) 값에 약 20%의 마진 값을 이용하여 부하 자동 제어를 위한 기준 값으로 설정했다. 부하 자동 제어 기능을 가진 스마트 미터기로 인해 에너지 관리의 효율성이 증대되는 것을 확인하였다.
제조현장에서 작업자는 작업 지시서에 따라 제조 공정에 소재를 투입하고 투입 기록을 남기는 방식으로 운영해왔으나, 누락하는 경우가 많아 제품 LOT 추적이 안되는 경우가 발생하고 있었으며, 최근 스마트공장 구축으로 RFID-Tag를 활용하여 소재 투입 정보를 자동입력 하는 시스템으로 진행되고 있다. 특히, 생산라인에 투입되는 RACK에 부착된 TAG 정보를 수신하여 RACK(TAG) ID와 RACK 투입시간 데이터 분석을 통한 투입정보를 자동으로 생성토록 하여 초기 자동인식률이 97%로 양호하였으나 멀티소재 사용 RACK, TAG분실, 신규 제품 투입 이슈 등이 발생하면서 자동인식률이 계속 낮아지는 상황이다. 인공지능형 스마트공장 데이터셋 구축 방법은 자동인식률 향상과 실시간 모니터링이 가능해지므로 생산 공정의 전반에 있어 속도와 수율(정상제품 비율)을 높이는데 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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