오늘날 인터넷의 일상적인 사용은 웹의 발달을 가져온 것으로 인식되고 있다. 학습도구로서 웹을 사용한 것을 WBI라 한다. WBI의 구축은 교육 현장에 현재 많은 영향을 미치고 있다. 그러나 사이버 공간에서 수많은 WBI 프로그램을 사용할 때 학습자들에 많은 문제점들이 도출되고 있다. 거의 모든 프로그램 사용 시 교사와 학생간의 상호 작용이 충분하지 못하며 필요한 학습자료들을 찾을 때 그들 자료들이 충분하게 마련되어 있지 않다. 학습 현장에서 교사들이 WBI 프로그램을 고안하고 구축하는 것은 매우 어려운 일이다. 그러나 상호 작용하는 WBI 프로그램의 고안과 구축은 그보다는 쉬운 일이다. 그러므로 만약 학생들과 친근한 교사들이 웹 페이지를, 만들어 사이버 공간에 제공한다면, 학생들은 쉽게 사이버 공간에서 접속할 수 있을 것이다. 그들은 e-메일, 여론 광장 또는 채팅을 사용할 수 있을 것이다. 사이버 공간은 학교 생활에서 불충분한 상호관계를 마련하게 될 것이다. 그러나, 이 프로그램은 모든 학생들이 필요한 적절한 장치들을 가지고 있어야 때문에, 이를 마련하지 못하는 학습자에게는 또 다른 형태의 포기를 가져오게 될 것이다. 이렇기 때문에 이 문제는 정부가 이러한 모든 필요한 장치들을 값싸게 보급하고 적절한 프로그램들을 공급할 때 풀릴 수 있다고 사료된다.
본 연구는 도시숲의 하나인 학교숲의 가치를 평가하는 것을 주요한 연구목적으로 한다. 이를 위해 진술된 선호모형인 컨조인트 모형을 활용하여 학교숲의 환경생태적, 교육적, 사회문화적, 경제적 속성을 연구하였다. 문헌연구 결과, 학교숲의 4개 속성(가치)별 수준이 선정되었고, 학교숲 관계자와 비관계자로 구분하여 279명 을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석 결과, 4개 속성 중 가장 중요한 학교숲의 속성은 경제적 속성으로 나타났으며, 다음으로 환경생태적, 사회문화적, 교육적 가치 순으로 나타났다. 모형의 적합도는 0.900 이상으로 매우 유의하게 나타났다. 경제적 가치 증에서는 0원, 1,000원 의 효용값이 다른 두 수준보다 높게 선호되었고, 환경생태적 가치 중에서는 도시공기정화 가능의 값이 가장 높고, 다음으로 학교경관 조성, 동물 서식 공간 제공, 미기후조절 순으로 나타났다. 또한 지역주민의 여가활동과 관련된 사회문화적 가치 중에서는 자연관찰이 산책 및 휴식, 운동보다 효용이 더 높게 나타났으며, 교육적 가치 중에서는 환경의 중요성 인식이 가장 높았고, 정서함양, 지식습득 순으로 나타났다. 이러한 효용값을 기초로 가구당 WIP를 추정해본 결과, 전체 응답자의 경우는 3,580원, 학교숲 관계자는 3,650원, 비관계자는 3,540원으로 나타났다. 이를 근거로 연간 전체 가구의 순수 경제적 가치를 추정해보면 약 6,820 억 원이며, 학교숲 관계자의 경우 6,970억원, 비 관계자의 경우 6,750원으로 나타났다.
컴퓨터 그래픽스, 가상현실 및 증강현실 기술이 발전됨에 따라, 이들 기술을 기반으로 하는 다양한 응용 분야에서 3차원 공간에서의 객체 선택 및 조작 등의 3차원 인터랙션 기능들이 요구되고 있다. 본 논문은 고가의 데스크탑용 3차원 마우스 기능을 시뮬레이션 할 수 있는 비전 기반의 3차원 인터랙션 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 3색 LED를 이용하여 특수하게 제작된 인터랙션 도구를 포함하며, 비디오 시퀀스로부터 LED의 위치 및 색상을 인식하여 다양한 마우스 이벤트와 6 자유도(Degree Of Freedom)의 인터랙션을 지원한다. 제안 도구는 고가이며 숙련된 조작을 필요로 하는 기존의 3차원 마우스에 비하여 직관적이고 편리하여 별도의 학습이나 훈련 없이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 제안 프레임워크를 구성하는 3색 LED를 이용한 포인터 제작 방법, 포인터의 3차원 위치 및 방향 계산법, 비디오 영상에서의 LED 색상분석 기법에 대하여 설명한다. 또한, 계산된 3차원 위치 및 방향에 대한 오차 측정 결과를 보임으로써 제안 도구의 정확성 및 유용성을 검증한다.
최근 의료 및 보건 분야의 정보화가 급격히 진행됨에도 불구하고 보건 분야 중의 전문방사선사와 관련된 의료 및 교육 컨텐츠 개발에 해당하는 시험문제 개발이나 관리가 여전히 수작업이나 문서편집기를 이용한 오프라인 방식에 머무르고 있다. 따라서 본 연구에서는 CT 방사선사 전문자격증 취득 및 보수교육의 효율성을 향상시키기 위해 다양한 종류의 문항들을 시간과 공간의 제약 없이 언제 어디서든지 효율적으로 문항을 출제하고 관리할 수 있는 웹기반 문항 관리 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 관리자 모듈과 사용자 모듈로 구성되어 있으며, 관리자 모듈 내에서는 관련 있는 문항들을 그룹핑할 수 있는 분류관리와 문항출제 및 사용자관리, 난이도조절등과 같은 기능이 있으며, 사용자 모듈에서는 시험응시, 문항검색, 개인성적 조회, 해설듣기 등과 같은 기능을 포함하고 있다. 아울러 구현된 문항관리시스템은 CT전문방사선사 자격시험을 준비하는 방사선사들에게 정보교류, 의료컨텐츠 제공 및 학습능력 배양시킬 뿐만 아니라, 테스트 후 성적결과의 분석 및 문제해설까지 제공하는 활용가치가 높은 시스템으로 기대된다.
본 논문에서는 머신비전을 이용하여 컨베이어 시스템에서 이동하는 객체를 계수하는 알고리즘을 제안하였다. 영상처리를 이용한 객체 계수 시스템은 유동인구나 교통량 파악 등의 다양한 산업현장에서 사용되고 있으며, 주로 템플릿 매칭이나 기계학습의 방법으로 검출하여 추적 후 계수한다. 하지만 빠르게 움직이는 컨베이어 벨트위의 물체를 검출하기 위해서는 연산에 소요되는 시간이 짧아야 하므로 영역기반의 방법으로 영상처리를 하였다. 본 연구에서는 모양과 크기, 그리고 색깔이 비슷한 전복 치패를 계수하였다. 컨베이어 시스템은 한 방향으로 동작하는 특성을 이용하여 첫 번째 영역에서 치패를 검출하여 정보를 얻은 것을 기반으로 다음 프레임에서의 물체의 위치 범위를 계속적으로 변화하여 치패를 검출하고 각각의 획득한 정보를 비교하여 계수하였다. 치패가 간격을 두고 이동 시에는 정확하게 계수됨을 확인하였으며, 치패가 붙어서 오는 경우에는 크기정보를 이용하여 계수하여 중복되거나 누락됨을 방지하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 컨베이어 시스템 위에서 움직이는 다양한 객체 계수 제어에 적용할 수 있을 것이다.
In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problem. First, in preprocessing part, we use a CCD camera to obtain a picture frame in real-time. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. We use an AdaBoost algorithm proposed by Viola and Jones, which is exploited for the detection of facial image area between face and non-facial image area. As the feature extraction algorithm, PCA method is used. In this study, the PCA method, which is a feature extraction algorithm, is used to carry out the dimension reduction of facial image area formed by high-dimensional information. Secondly, we use pRBFNNs to identify the ID by recognizing unique pattern of each person. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. Coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of the Particle Swarm Optimization. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face recognition system and then demonstrated from the viewpoint of output performance and recognition rate.
본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 클러스터러(clusterer)로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사상(local topographical mapping)에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해 먼저, 인식 대상음소는 모음군 17개, 자음의 경우 파열음9개, 마찰음 3개, 파찰음 3개, 유음 및 비음 4개, 음소의 성질이 다른 종성 7개의 음소군으로 모두 43개의 음소를 대상으로 실험하였으며, 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 레이블러(labeler)의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식 실험 결과 $87.2\%$의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다.
본 연구의 목적은 쾌적하고 안전한 보행환경 조성을 위한 계획지원 도구로서 보행자 멀티에이전트 모형(Multi-Agent Model)과 보행시뮬레이션 시스템을 개발하는 것이다. 이때 본 연구에서 한명의 보행자는 하나의 에이전트로 간주되었다. 보행자 멀티에이전트 모형은 실세계와 같이 보행자 에이전트가 개인적 속성을 유지하면서, 주변 환경에 반응하며, 상호 학습을 통해 이루어지는 개별행동을 그대로 반영할 수 있게 하였다. 개발된 모형은 진주시 가좌동 일대의 대학촌에 적용하였으며, 모형의 적합성 검정을 위해 모형의 예측치와 실측치를 비교하여 $R^2$=0.781로 높은 값은 얻어 모형이 유의함을 확인하였다. 모형의 적용에 있어서 사례지역의 물리적환경은 수치지도를 기반으로 하고, 지역 내 상가의 업종, 규모 등을 현장 조사하여 ArcGis 데이터베이스로 구축하였다. 관련연구를 통한 보행자행동 규칙을 정한 다음, 시뮬레이션 시스템은 Flash MX 액션스크립트를 이용하여 개발하였다. 개발된 시스템을 이용하여 건물의 매력도가 증가되었을 때와 거리에 이벤트가 발생되었을 때를 가정하여 각각의 경우에 보행자밀도의 변화와 보행환경의 변화를 시뮬레이션 한 다음, 적절한 보행환경개선 방향을 제시하였다.
수치예보모델을 이용한 예보의 정확도를 높이기 위해 관측 간격이 조밀하고 많은 양의 관측자료를 사용하는 방법이 있다. 현재 기상청에서는 자동기상관측장비(Automatic Weather Station, AWS)를 설치하여 관측자료를수 집하고 있지만, 고가의 설치 및 유지보수 비용 등의 경제적인 한계가 있다. 소형 자동기상관측장비(Mini-AWS)는 기온, 습도, 기압을 측정하고 기록할 수 있는 초소형 기상관측장비로 설치 및 유지보수 비용이 저렴하고 설치를 위한 장소 선택의 제약이 크지 않아 필요한 지역에 설치하여 관측자료를 수집하기가 용이하다. 그러나 설치 장소에 따라 외부환경에 영향을 받을 수 있기 때문에 관측자료의 보정이 필요하다. 본 논문에서는 Mini-AWS 기압자료를 기상자료로 활용하기 위한 보정기법을 제안한다. Mini-AWS를 통해 수집된 관측자료는 전처리 과정을 거쳐 주변에서 가장 가까운 AWS 기압 값을 참값으로 기계학습 기법을 이용하여 기압 보정을 수행하였다. 실험결과 기상관측 규정에 따른 허용오차 범위 내에 포함되었으며, 지지벡터 회귀를 적용한 보정기법이 가장 좋은 성능을 보였다.
의류 검색 분야는 의류의 비정형 특성으로 인해 매우 어려운 분야로 인식 오류 및 연산량을 줄이기 위한 노력이 많이 진행되어 왔으나 이를 위한 학습 및 인식 과정 전체에 대한 구체적인 사례가 없고 일부 관련 기술들은 아직 많은 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 입력된 영상에서 사람 객체를 파악하여 착용한 의상으로부터 색상, 무늬, 질감 등 의상이 가질 수 있는 특성 정보를 분석하여, 이를 분류하고 검색하는 방법에 대한 전 과정을 구체적으로 보였다. 특히, 의류의 패턴 및 무늬 등을 구분하기 위한 비정형 의류 검색을 위한 LBPROT_35 디스크립터를 제안하였다. 이 제안 방식은 영상의 통계적 특징을 분석하는 기존의 LBP_ROT(Local Binary Pattern with ROTation-invariant) 방식에 추가로 원 영상에 크기 변화가 생겨도 검색해 낼 수 있도록 하는 특성이 추가된 것이며, 이를 통해 비정형 의류 검색 시 옷이 회전되어 있거나 스케일에 변화가 있어도 높은 검색율을 얻을 수 있게 되었다. 또한 색 공간을 11개의 구간으로 양자화 하는 방식을 이용하여 컬러 분류를 구현하여, 의류 검색에 있어서 중요한 컬러 유사성을 상실하지 않도록 하였다. 한편, 인터넷 상의 의류 사진들로부터 추출한 총 810장의 트레이닝 이미지로 데이터베이스를 구축하고 이들 중 36장을 질의영상으로 테스트 한 결과, 94.4%의 인식률을 보이는 등 Dense-SIFT 대비 높은 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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