갈수록 복잡해지는 내장형 시스템을 개발함에 있어서 소프트웨어 개발의 중요성은 날로 커지고 있다. 기존 연구에서 소프트웨어 개발 효율을 높이기 위해 소프트웨어의 재사용 가능성을 높이고 병렬성 명세를 용이하게 하고자 중간단계코드(CIC)를 정의하였다. 이 중간단계 코드는 각 태스크의 순수 알고리즘을 기술하는 C형태의 태스크 코드와 그 외의 정보를 포함하는 XML형태의 아키텍쳐 정보 파일로 구성된다. 이 CIC는 사용자가 직접 기술할 수 있고 각종 모델로부터 자동 생성할 수도 있다. 이 논문에서는 후자에 초점을 두고 데이터 플로우 모델에 사용된 블록들을 클러스터링하여 태스크 코드를 생성하는 기법을 제안하였다. 이것을 위해 블록 클러스터링 알고리즘은 주어진 클러스터의 크기로 블록이 묶일 때까지 블록의 수행시간 정보를 고려하여 함수 병렬성을 최대한 보존하며 블록들을 묶어나간다. H.263 코덱 예제를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 다양한 클러스터의 크기 조건에 대해서 다양한 클러스터링 결과를 제공함을 보였다.
This study deals with the part-machine grouping (PMG) that considers realistic manufacturing factors, such as the machine duplication, operation sequences with multiple visits to the same machine, and production volumes of parts. Basically, this study is an extension of Won(2006) that has adopted fuzzy ART neural network to group parts and machines. The proposed fuzzy ART neural network algorithm is implemented with an ancillary procedure to enhance the block diagonal solution by rearranging the order of input presentation. Computational experiments applied to large-size PMG data sets with a psuedo-replicated clustering procedure show effectiveness of the proposed approach.
본 논문에서는 비디오 데이터로부터 물체의 초기 움직임 영역을 자동으로 검출하는 방법을 소개한다. 제안하는 시스템은 먼저 입력 영상을 받아들인 후 인접된 영상으로부터 일정 크기의 정방향의 블록 단위로 움직임을 나타내는 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션벡터를 아웃라이어를 제거하는 강건 예측 알고리즘에 적용하여 배경에 해당하는 모션벡터와 잡음 및 움직이는 물체에 해당하는 모션벡터를 구분한다. 그런 다음, 군집화 알고리즘을 적용하여 이동하는 물체를 나타내는 모션벡터를 군집화하고, 군집화된 모션벡터에 해당하는 영역의 크기가 일정 수치 값 이상일 때 움직이는 물체가 감지되었다고 판단한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 물체의 움직임 감지 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 보다 우수함을 보인다.
본 논문에서는 화재 비디오 영상의 저작권 보호를 위해 효과적인 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 워터마킹 기법은 명암도 동시발생 행렬과 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 화재의 색상과 텍스처의 특징을 효율적으로 이용한다. 명암도 동시발생 행렬은 각 후보 화재 영상의 블록에 대한 에너지와 동질성을 계산하여 텍스처 데이터 셋을 만드는데 사용하며, 퍼지 클러스터링은 화재 비디오 영상의 색상 분할과 워터마커 삽입을 위한 텍스처 블록을 결정하기 위해 사용된다. 선택된 텍스처 블록은 이산 웨이블릿 변환을 통해 네 가지 서브밴드 (LL, LH, HL, HH)를 가지는 1차 레벨 웨이블릿 구조로 분해되고, 워터마커는 사람의 시각에 영향을 주지 않는 LH 영역에 삽입된다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 약 48 데시벨의 높은 첨부 신호 대 잡음 비와 1.6-2.0의 낮은 M-특이치 분해 값을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, 크로핑, JPEG 압축과 같은 영상처리 공격에서도 기존 이미지 워터마킹 알고리즘보다 정규화된 상관 값에서 높은 성능을 보였다.
암반 불연속면의 조사 및 분석 과정에서 거쳐야할 필수적인 단계 중 하나는 방대한 불연속면 자료로부터 군을 판별하는 것이다. 불연속면 군 분류는 암반분류, 키블록 해석. 개별요소해석 및 불연속연결망 생성과 같은 암반공학적 업무에 있어서 필수적이다. 일반적으로 등고선도를 이용한 수작업 군 분류가 적용되었으나 이 방법은 수작업에 의존한 주관적인 결과를 제공한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 유전자알고리즘을 이용한 불연속면 군 분석기법을 도입하였으며 방향성 자료에 적용하기 위해 기본적인 유전자알고리즘을 변경하였다. 최종적으로 이러한 이론을 적용한 FORTRAN 프로그램 GAC를 개발하였으며 두 가지 형태의 불연속면 자료의 군 분석에 적용하였다. 적용 결과 GAC를 적용한 군 분류는 빠르고 효율적인 군 분석방법임을 확인하였으며 최적의 불연속면 군 수를 결정하는 데 있어서 분산에 근거한 적합도 함수가 Davis-Bouldin 지수에 근거한 적합도 함수보다 효율적인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 인쇄체 텍스트 영상에 대한 문자열 분리 방법과 어절 분리 방법을 제안한다. 문자열 분리 방법은 수평 투영 프로파일을 분석하고, 오분리된 문자열에 대하여 재귀적 투영 프로파일 (Recursive Projection Profile) 분석을 수행한다. 어절 단위 분리는 문자열에 대한 연결요소 분석을 통하여 gap을 검출한 후, 계층적 군집화 기법에 의해 어절과 어절 사이에 존재하는 gap을 판별하여 어절 분리점을 결정한다. 또한 어절과 어절 사이에 존재하는 특수기호를 검출하여 어절 분리점을 추가하기 위해서, 연결요소의 종횡비와 골격선(skeleton)의 형태적 특징을 고려한다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 총 84 개의 텍스트 영상에 대하여 실험하였고, 국내 상용 OCR 소프트웨어인 아르미와 성능 비교하였다. 최종 어절 분리에 대하여 제안 방법과 아르미가 각각 99.92%와 97.58%의 성능으로 측정됨으로써 제안 방법이 아르미에 비해 우수함을 보였다.
기존의 상용 저장 시스템은 데이타를 저장할 때 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 먼저, 데이타를 저장함에 있어서 실용적인 중복제거 기법이 널리 활용되고 있지 못하기 때문에 저장 장치 낭비를 초래하고 있다. 또한 대규모 데이타 입출력을 처리하기 위해서 고사양의 시스템을 요구한다는 부분도 문제점으로 지적할 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 블록 수준에서의 중복을 제거하기 위한 방안으로 파일 지문을 이용한 클러스터링 기반 저장 시스템을 제안하고 있다. 본 연구는 기존의 저장 시스템과 몇 가지 부분에서 차이를 보인다. 먼저, 파일 블록의 지문을 이용한 다단계 중복 제거 기법을 통하여 불필요한 데이타에 대한 저장 용량을 효과적으로 줄일 수 있었다. 또한 입출력 시스템 부분에서는 클러스터링 기법을 적용함으로써 데이타 전송 및 입출력 시간을 효과적으로 감소시켰다. 본 논문에서는 제안된 방법을 검증하기 위해서 몇 가지 실험을 수행하였으며, 실험 결과 저장 공간과 입출력 성능이 크게 개선되었음을 보였다.
MOLAP(multi-dimensional online analytical processing)은 데이타의 다차원적 분석 기술로서, 이는 질의 처리 속도를 높이기 위해 데이타를 큐브(cube)라고 불리는 다차원 배열에 저장하고 배열 인덱스를 사용하여 데이타를 엑세스한다. 큐브는 다양한 방식으로 디스크에 저장될 수 있으며 이 때 사용되는 방식에 따라 MOLAP의 주요 연산인 슬라이스와 다이스 연산 속도가 크게 영향을 받는다. 이러한 연산들을 효율적으로 처리하기 위해 다차원 배열을 작은 크기의 청크로 나누고 이 들 중에서 희박한 청크들을 압축하여 저장하는 기법이 [1]에 제안되어 있다. 이 방식에서는 청크들을 행우선 순서로 디스크에 저장한다. 본 연구에서는 청크들을 밀도와 인접도 기준으로 배치시킴으로써 슬라이스와 다이스 연산 속도를 향상시키는 방법을 제시한다. 청크 밀도를 이용하여 청크들을 디스크 블록 경계에 가능한 한 맞추었고, Z 인덱싱을 사하여 인접한 저밀도 청크들을 군집화 함으로써 디스크 I/O의 속도를 높였다. 제안한 큐브 저장 방식은 일반적 비즈니스 데이타의 분석에 흔히 사용되는 3~5차원의 큐브 저장에 효율적이라는 것을 실험적으로 보였다.
본 논문에서는 조선 산업에서 블록 조립 작업에 대한 계획 프로세스와 실적 프로세스를 비교하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 계획과 실적 데이터 기반으로 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 프로세스 모델을 도출하고 비교 분석을 수행하는데, 분석 절차는 1) 데이터 전처리, 2) 분석 수준의 정의, 3) 조립 블록 군집화, 4) 군집별 프로세스 모델 도출, 5) 계획과 실적 프로세스 모델 비교, 다섯 단계로 구성된다. 단계 5에서는 프로세스 모델, 작업, 프로세스 인스턴스, 모델 적합도와 같은 다양한 관점에서 계획과 실적의 프로세스를 비교할 것을 제안하고, 각 관점별 비교 인자들을 정의한다. 특히, 적합도 관점에서는 교차 적합도를 정의하여, 도출된 프로세스 모델에 대해 자신의 데이터에 대한 적합도뿐만 아니라, 상대 데이터(계획 모델의 경우 실적 데이터, 실적 모델의 경우 계획 데이터)에 대한 적합도를 계산하고 비교 분석할 것을 제안한다. 제안한 방법의 효용성은 세계 최고 수준의 국내 조선 업체의 블록 조립 계획 시스템과 블록 조립 모니터링 시스템의 실제 데이터를 이용하여 사례 연구를 통해 설명하고 검증하였다.
본 연구는 인공지능의 국방 분야 활용 시 데이터 위·변조 방지를 위한 블록체인 기술의 적용방안을 연구 하는데 목적이 있다. 인공지능은 빅 데이터를 다양한 기계학습 방법론을 적용하여 군집화하거나 분류하여 예측하는 기술이며 미국을 비롯한 군사 강대국은 기술의 완성단계에 이르렀다. 만약 데이터를 기반으로 하는 인공지능의 데이터 위·변조가 발생한다면 데이터의 처리과정이 완벽하더라도 잘못된 결과를 도출할 것이며 이는 가장 큰 적의 위험요소가 될 수 있고 데이터의 위·변조는 해킹이라는 형태로 너무나 쉽게 가능하다. 만약 무기화된 인공지능이 사용하는 데이터가 북한으로부터 해킹되어 조작되어 진다면 예상치 못한 곳의 공격이 발생할 수도 있다. 따라서 인공지능의 사용을 위해서는 데이터의 위·변조를 방지하는 기술이 반드시 필요하다. 데이터의 위·변조 방지는 해수함수로 암호화된 데이터를 연결된 컴퓨터에 분산 저장하여 한 대의 컴퓨터가 해킹되더라도 연결된 컴퓨터의 과반 이상이 동의하지 않는 한 데이터가 손상되지 않는 기술인 블록체인을 적용함으로써 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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