본 연구는 대축척 실측지도를 이용한 소축척 편집지도의 자동제작과 디지탈지도 데이타베이스 구축 등의 활용분야에 필수적 요소인 일반화에 대한 연구로서 기존에 가장 잘 알려진 Douglas 알고리즘을 국립지리원 발행 1/25,000 지도에 포함되어 있는 남제주군 표선 일대의 해안선에 적용, 다양한 축적으로 디지탈 지도를 제작하여 도해적 표현에 대한 문제점을 분석하였다. 디지탈 환경하에서 일반화된 지도는 수작업을 통해 제작된 지도와 상당부분 시각적인 표현의 차이 및 위상구조의 상실 등에 대한 문제점을 내포하고 있음을 알 수 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 지형의 특성을 소축척 지도에 반영할 수 있도록 최소 지형인지계수를 원과 격자로 설정하여 처리하는 기법과 이들을 혼용한 기법의 알고리즘을 토대로 선형성 지형요소에 대한 일반화 프로그램을 개발하여 성과를 도출하였다. 또한 최소 지형인지 계수를 축척별로 매개변수화 하여 개발된 프로그램에 적용하고 수작업에 의해 제작된 지도와 비교하였으며, 각 알고리즘 별로 최소 지형인지계수의 선택에 따른 효율성을 판단하기 위하여 일반화 처리 결과의 데이타 용량을 분석하였다.
본 논문에서는 JPEG2000 표준에서 주파수 변환기법으로 채택된 이산 웨이블릿 변환을 기반으로 영상의 부분 데이터만을 암호화하여 계산량을 줄이는 방법을 제안하였다. 또한 계산량이 많은 암호화 알고리즘 대신 비교적 계산량이 적은 캣맵(cat mad)과 카오스 시스템을 이용함으로써 계산량을 더욱 감소시켰다. 이 방법은 영상의 압축비를 유지하기 위해서 양자화와 엔트로피 코딩 사이에서 암호화를 수행하며, 부대역의 선택과 카오스 시스템을 이용한 무작위 변환방법을 사용한다. 영상에 대한 실험방법은 우선 암호화할 부대역을 선택하여 영상데이터를 3차원 블록으로 만든 후 캣맵에 의해 3차원으로 영상의 픽셀값을 교환 하는 방법과 캣맵에 의해 암호화된 부대역을 카오스 시스템을 이용하여 모듈러 연산에 의해 암호화하였다. 또한, JPEG2000의 점진적 전송(Progressive transmission)에 적합하게 암호화하기 위해서 비트 평면을 선택하여 암호화하였다. 제안한 방법을 소프트웨어로 구현하여 500개의 영상을 대상으로 실험한 결과 원 영상 데이터를 부분적으로 암호화함으로써 원 영상을 인식할 수 없을 정도의 암호화효과를 얻을 수 있었다. 본 논문에서는 여러 방식을 제안하였으며, 이들의 암호화 수행시간과 암호화 효율 사이에는 상보적인 관계가 있음을 보여, 적용분야에 따라 선택적으로 사용할 수 있음을 보였다.
온라인 사용자들이 소셜 미디어상에 올린 온라인 리뷰 속 숨겨진 감정을 분석하는 감성분석은 소셜미디어의 확산에 힘입어 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 기존 연구들과 차별화된 방법으로 감성분석을 시도하기 위하여 베이지안 네트워크에 기반한 감성 분석 모델을 제안한다. 모델에는 MBFS(Markov Blanket-based Feature Selection)가 속성 선택 기법으로 사용된다. MBFS의 성과를 실증적으로 증명하기 위하여 소셜미디어인 Yelp의 리뷰 데이터를 활용하였다. 벤치마킹 속성 선택 기법으로는 상관관계기반 속성 선택, 정보획득 속성 선택, 획득비율 속성 선택을 사용하였다. 한편, 해당 속성선택방법을 토대로 4개의 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분류성과를 비교하였다. 나아가 MBFS로 선택된 속성들 간 인과관계를 확인하고자 베이지안 네트워크를 통해 What-if 분석을 실시하였다. 본 연구에서 택한 머신러닝 분류기는 베이지안 네트워크 기반의 TAN (Tree Augmented Naive Bayes), NB (Naive Bayes), S-Spouses(Sons & Spouses), A-markov (Augmented Markov Blanket)이다. 성과분석 결과 본 연구에서 제안한 MBFS 방법이 정확도, 정밀도, F1점수 측면에서 벤치마킹 방법보다 더 우수한 성과를 나타내었다.
최근 MMORPG의 급격한 성장으로 게임의 동시 접속자수가 계속 증가하는 추세이고, 사용되는 게임 공간의 크기도 대규모로 확대되었다. 기존의 맵 기반 분산 서버 구조는 게임영역을 정해진 사각형 영역으로 분리하고 각 영역에 등록된 참가자들을 그 영역의 담당서버에 할당한다. 따라서 참여자 편중으로 인하여 특정 서버에 부하가 편중되는 문제점을 지니고 있다. 본 논문은 이러한 부하 불균형 문제를 해결하기 위해 서버 간의 경계를 동적으로 변경할 수 있는 기법을 제안하였다. 과부하를 지닌 서버를 결정하여 그 서버와 인접한 서버 중에서 최소의 부하를 지닌 서버를 선택하여 부하를 분담하도록 하였으며, 성능평가를 통하여 제안 기법의 효율성을 보였다.
본 논문에서는 차량을 자동으로 주차시키기 위한 시스템을 구현하고 이 시스템을 구동시키기 위한 방법론을 제시한다. 차량이 자동으로 주차하기 위해서는 첫째, 차량의 위치와 주차위치, 장애물의 위치를 파악하고 둘째, 장애물을 피하여 정확한 주차위치에 도달할 수 있는 차량의 이동 경로 산출하고 셋째, 생성된 경로를 따라 차량이 이동할 수 있도록 핸들을 제어해야 한다. 차량의 위치와 주차위치, 장애물의 위치를 판단하기 위하여 카메라로부터 입력 받은 영상의 변환을 통해 평면 지도를 생성하는 기법과 차량의 이동 모델을 통해 차량의 속도와 조향각도를 이용하여 이동한 차량의 위치를 판단하는 관성 항법 기법을 이용하였다. 차량의 이동 경로 산출에 있어서는 차량의 회전 반경을 고려한 Simple path method와 Bezier spline을 이용한 경로 수정 방법을 이용하였다. 또한, Divided arc method를 이용하여 장애물을 피하는 다양한 이동 경로를 생성하였다. 생성된 경로 중 다양한 목적함수를 만족시키는 제일 좋은 경로를 선택하기 위한 방법을 적용하여 하나의 경로를 선택하였다. 차량의 이동 경로 상에 장애물을 피해 정확한 위치에 차량을 위치시킬 수 있는 방법을 테스트 하였다. 생성된 경로를 따라 차량이 움직이기 위한 제어 기법으로는 Virtual road method을 이용하여 기계적인 시간 지연 등의 문제점을 해결하였다.
최근 가상현실 기술의 주요 연구 동향으로 몰입감을 증가시키는 실감공간 구현구술이 주목 받고 있다. 실감공간 기술이란 서로 다른 공간에 떨어져 있는 사용자가 같은 공간에 있는 효과를 구현하는 기술이다. 본 논문에서는 특히 상호간의 주변 환경을 일치시키는 기술에 중점을 두고, 실시간으로 두 공간의 조명정보를 일치시키는 기술로서 2가지 핵심 내용을 소개한다. 첫째는 비주얼 헐 데이터를 기반으로 고속으로 노말벡터를 추출하는 방법이고, 둘째는 사용자 주변 조명 환경 정보를 반영하는 라이팅 방법이다. 본 논문에서 수행한 첫번째 방법은 비주얼 헐 데이터의 depth존재영역에서 노말맵을 계산하도록 하고, 노말맵을 계산할 때 주변 폴리곤들 기하학적 변화가 심할수록 노말맵 계산에 사용하는 주변 벡터의 선태을 늘리거나 줄이는 방식으로, 불필요한 계산량을 감소시켰다. 본 논문에서 수행한 두번째 방법에서는 주변 조명 정보에서 빛의 세기와 라이팅을 반영할 객체의 반사율의 특성을 고려하여 라이팅에 사용할 광원을 선택적으로 반영하여 불필요한 연산량을 감소시켰다. 종래의 영상기반 라이팅 기술이 사전에 촬영된 영상을 사용하거나 정지영상에 적용되는 연구를 한 반면에 본 논문은 실시간에서 라이팅을 구현하기 위한 시도로서 고속 라이팅 연산 기법을 제시하고 있다. 본 연구의 결과를 이용하면 영상기반 라이팅 연구의 실제적이고도 폭넓은 적용이 가능할 것으로 사료되며 고화질의 콘텐츠 양산에도 기여할 것으로 사료된다.
최근, 신경망 모델의 적응성과 학습성을 이용한 음성인식 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 기존의 신경망 모델로는 한국어 음성의 조음결합의 처리 및 유사 음소간의 경계 분류가 용이하지 않다. 또한, 한 개의 형상지도를 이용하는 경우 이질적인 음성자료의 처리를 위한 학습속도의 급격한 증가와 균일한 학습 및 판별방법의 적용이 갖는 부정확성이 야기될 수 있다. 이에따라, 본 논문에서는 계층적 자기조직화 분류기(HSOC)를 이용한 신경망타자기를 설계하고, 관련 알고리즘들을 제안한다. 본 HSOC는 Kohonen의 자기조직화형상지도(SOFM)를 이용하여 학습시 입력되는 음소 데이타를 계층적인 구조를 갖는 다수의 형상 지도(map) 즉 음성자판에 배치한다. 또한 본 논문에서는 자판의 수효, 각 자판의 크기, 소속될 음소의 선택과 배치, 적합한 학습 및 인식기법의 자동 결정을 위한 알고리즘을 제시하고 실험하여 자기조절식인 음성자판을 구성하였다. 자판을 분류하는 방식을 언어학적 사전지식에 의존할 경우 언어학적 지식의 습득과 적용방법(예를 들면, 확장 음소의 처리)등을 결정하는 어려움을 가지는 반면, 본 HSOC를 이용하면 주어진 입력 데이타에 적합한 다수의 음성자판을 자기 조절식으로 구성할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방식에 따라 최종 생성된 세 개의 한글 음성자판은 최적 자판과 최적 전처리기법을 갖추고있으며, 기존의 언어학적 지식과도 부합됨을 확인할 수 있었다.
HMIPv6는 MAP(Mobility Anchor Point)라고 불리는 프로토콜 요소를 도입하여 로컬 핸드오버 시 MN(Mobile Node)에 대한 전송 지연과 외부 네트워크로의 시그널링 로드를 줄이는데 그 의미를 가지고 있다. 하지만 로컬지역의 핸드오버가 아닌 메크로 핸드오버의 경우 기존의 MIPv6의 핸드오버를 그대로 이용하고 있기 때문에 패킷손실과 전송 지연에 대한 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 계층적인 구조에서 매크로 핸드오버 발생 시 CN와 MN 사이의 거리, NAR(New Access Router)와 MN 사이의 거리를 계산하여 기준값을 생성하고 그에 맞는 버퍼링 핸드오버를 선택하는 메커니즘을 제안한다. 또한 그러한 핸드오버에 알맞은 무선망에서의 성능개선을 위해 F-SNOOP을 도입한다. 무선망은 패스로스, 페이딩, 잡음, 간섭 등의 이유로 높은 에러율의 특성을 갖고 있어 혼잡과 무관하게 많은 패킷 손실이 발생하고 있다. TCP는 이를 혼잡으로 여겨 혼잡제어를 하여 패킷 전송율이 낮아지는데 F-SNOOP은 SNOOP 프로토콜을 기반으로 핸드오프 시 혼잡제어지연 기법인 Freeze-TCP의 ZWA(Zero Window Advertisement) 메시지를 이용하여 무선망의 TCP의 성능을 향상시킨다.
회화적 애니메이션은 비디오 동영상을 이용하여 손으로 그린 듯 한 회화적 느낌을 표현하는 방법이며 프레임 간 브러시 스트로크의 시간적 일관성을 유지하는 것이 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 프레임 간 브러시 스트로크의 일관성을 유지하기 위한 모션 맵 생성을 제안한다. 모션 맵이란 모션이 발생한 에지 위치를 기준으로 해서 모션 정보를 더함으로써 프레임 간 에지가 움직이는 영역을 말한다. 본 논문에서 사용한 모션 추정 방법은 광류 (optical flow) 방법과 블록 기반 방법을 이용하였으며 여러 가지 모션 추정 방법을 통해서 얻은 모션 정보 ( 방향과 크기 ) 중 신호 대 잡음비 (PSNR)가 가장 큰 방법을 최종 모션 정보로 선택하여 모션 맵을 생성하였다. 생성된 모션 맵은 다음 프레임의 덧칠 부분을 결정해 준다. 손으로 그린 듯 한 회화적 느낌을 표현하면서도 프레임 간 브러시 스트로크의 시간적 일관성을 유지하기 위해서 브러시 스트로크의 방향을 결정해주는 강한 에지에 대해서만 모션 정보를 적용하였다. 또한 다중노출기법과 소스 영상과 캔버스간의 차이 맵을 이용하여 프레임 간 플릭커링 현상을 줄이고자 하였다. 구조적 일관성을 유지하기 위해 국부 기울기 보간법 (local gradient interpolation)을 이용하여 브러시 스트로크 간 방향의 일관성을 유지하였다.
GIS에 있어 효율적인 액세스 기법은 가장 중요한 요구사항 중 하나이다. 레벨별로 상세화된 공간 데이터를 사용하게 되면 한번에 모든 데이터를 검색할 필요가 없어 효율적인 공간 데이터 검색이 가능해진다 데이터 검색을 위한 기존의 공간 인덱싱 기법은 이러한 레벨별로 상세화된 공간 데이터를 효율적으로 다루지 못한다. 이를 위해 레벨별로 상세화된 공간 데이터를 위한 공간 인덱싱 기법이 알려졌다. 그러나 이 기법들은 단순화와 선택 연산자를 거친 몇 가지 종류의 레벨별로 상세화된 데이터만을 지원한다는 문제점을 가진다 이러한 문제점들을 해결하고자 본 논문에서는 모든 종류의 레벨별로 상세화된 공간 데이터를 지원하면서 검객이 효율적으로 이루어지는 새로운 공간 인덱싱 기법을 제안한다. 제안된 기법은 레벨별로 각각의 인덱스 구조가 한 개의 인덱스 구조로 통합된다. 실험 결과는 제안된 기법이 데이터 중복이 발생하지 않으면서도 검색 성능이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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