정보화 사회는 컴퓨터 및 통신이 발달하여 데이터를 수동으로 관리하기 어려운 정도로 데이터양이 방대해져서 데이터 관리에 어려움을 느끼고, 자연재해 및 해커의 공격 등으로 인해 데이터 손실, 서비스 이용 불가 등 다양한 IT 관련 보안사고가 발생하여 이를 원래대로 복구하기 위한 정보보호 관리체계가 필요하다. 정보보호 관리체계는 다양한 프레임워크들이 존재하는데, IT재해에 의해서 발생한 피해를 복구하기 위한 프레임워크는 Cyber Security Framework, Risk Management Framework, ISO/IEC 27001, COBIT 5.0이 존재하며, 각각의 프레임워크들 중에서 IT재해복구에 해당하는 항목들을 비교분석하고, IT재해가 발생한 경우 신속하게 해결하기 위한 하나의 통합적인 관리 방안에 대해 설명한다.
딥 러닝(Deep learning)은 기존 인공 신경망 내 계층 수를 증가시킴과 동시에 효과적인 학습 방법론을 제시함으로써 객체/음성 인식 및 자연어 처리 등 고수준 문제 해결에 있어 괄목할만한 성과를 보이고 있다. 그러나 학습에 필요한 시간과 리소스가 크다는 한계를 지니고 있어, 이를 줄이기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 아파치 스파크 기반 클러스터 컴퓨팅 프레임워크 상에서 딥 러닝을 분산화하는 두 가지 툴(DeepSpark, SparkNet)의 성능을 학습 정확도와 속도 측면에서 측정하고 분석하였다. CIFAR-10/CIFAR-100 데이터를 사용한 실험에서 SparkNet은 학습 과정의 정확도 변동 폭이 적은 반면 DeepSpark는 학습 초기 정확도는 변동 폭이 크지만 점차 변동 폭이 줄어들면서 SparkNet 대비 약 15% 높은 정확도를 보였고, 조건에 따라 단일 머신보다도 높은 정확도로 보다 빠르게 수렴하는 양상을 확인할 수 있었다.
온라인 방식의 한글 필기체 인식 문제를 분석하고 순환신경망 기반의 해법을 모색한다. 한글 낱글자 인식 문제를 순서데이터 레이블링의 관점에서 서열 분류, 구간 분류, 시간별 분류의 세 단계로 구분하여 각각에 대한 해법을 살펴보며, 한글의 구성 원리를 고려한 해결 방안을 정리한다. 한글 2350글자에 대한 온라인 필기체 데이터에 GRU(gated recurrent unit)의 다층 구조를 가지는 서열 분류모델을 적용한 결과, 낱글자 인식 정확도는 86.2%, 초 중 종성 구성에 따른 6가지 유형 분류 정확도는 98.2%로 측정되었다. 유형 분류 모델로 획의 진행에 따른 유형 변화 역시 높은 정확도로 인식하는 결과를 통해, 순환신경망을 이용하여 순서 데이터에서 한글의 구조와 같은 고차원적 지식을 학습할 수 있음을 확인하였다.
한국어 개체명 인식에 다양한 연구가 있었지만, 영어 개체명 인식에 비해 자질이 부족한 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식의 자질 부족 문제를 해결하기 위해 word embedding 자질을 개체명 인식에 사용하는 방법을 제안한다. CBOW(Continuous Bag-of-Words) 모델을 이용하여 word vector를 생성하고, word vector로부터 K-means 알고리즘을 이용하여 군집 정보를 생성한다. word vector와 군집 정보를 word embedding 자질로써 CRFs(Conditional Random Fields)에 사용한다. 실험 결과 TV 도메인과 Sports 도메인, IT 도메인에서 기본 시스템보다 각각 1.17%, 0.61%, 1.19% 성능이 향상되었다. 또한 제안 방법이 다른 개체명 인식 및 분류 시스템보다 성능이 향상되는 것을 보여 그 효용성을 입증했다.
최근 지구온난화 및 해수면 상승으로 인한 태풍의 내습빈도와 강도의 증가로 태풍 내습시 연안지역의 침수 범람과 같은 자연재해로 인한 국민의 재산과 인명 피해가 급증하고 있다. 이에 폭풍 해일 예측을 위한 수치모델의 수립과 개선을 통하여 해일의 높이 및 발생시간, 해일로 인한 침수.범람 지역을 보다 과학적으로 정확하게 예측하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 예측결과를 일반 국민들에게 보다 효과적으로 전달하여, 연안재해로 인한 피해를 예방하기 위하여 웹 서비스 기반 GIS 연동 폭풍 해일 시각화 시스템을 개발하였다. 또한 수치모델의 정확한 예측결과 및 연안지역의 정밀 지리정보 구축을 위하여 LiDAR 자료를 이용한 GIS 기반 육도-해도 접합을 통한 연안지역 정밀해상도의 DEM을 생성하였다.
전자 잉크 데이터는 펜 기반 컴퓨터나 PDA(Personal Digital Assistants)등에서 자연스럽고 편리한 데이터 입력을 제공하기 위해 펜으로 입력한 데이터를 온라인 문자 인식기를 이용하여 아스키 문자로 변환하지 않고 스크립트 형태로 저장하는 데이터를 말한다. 전자 잉크 데이터를 사용하기 위해 가장 중요한 것 중 하나는 전자 잉크 데이터의 검색 문제이다. 본 연구에서는 전자 잉크 데이터를 획 특징 벡터 형태로 저장하고, 이를 이용해서 잉크 데이터를 검색하는 매칭 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 제안된 매칭 알고리즘은 입력된 데이터를 곡률(curvature)을 이용하여 기본획(primitive stroke)으로 분리하고 기본획의 종류를 결정한 다음 획 특징 벡터를 생성한다. 그리고 동적 프로그래밍 기법에 의해 획 특징 벡터의 거리값을 계산한다. 제안된 매칭 알고리즘을 이용하여 다양한 실험을 하였으며 한글 스크립트로 구성된 경우 97.7%이상의 매칭률을 보여 주었고 한글 및 한자 흔합 스크립트에서는 94%이상의 매칭률을 보여 주였다.
본 논문에서는 2차원 영상에서 3차원 깊이정보를 추출하기 위해서 진화연산 알고리즘을 적용한 고속 3차원 모델 추출 기법을 제안한다. 진화연산 알고리즘은 자연 선택과 개체군 유전학에 기반 한 생물학적 진화 과정을 통해 최적의 해를 찾는 효율적인 탐색 기법이다. 기존의 스테레오 정합 방법에서 생성되어진 2차원 깊이 정보인 변이 맵은 경계 부근에서 애매한 결과를 도출함으로써 변이의 세밀하고 정확한 정보를 잃어 실 영상과는 다소 차이를 갖는다. 본 논문에서는 소형 유전자 알고리즘을 스테레오 정합환경에 맞게 변형시키고, 생성된 변이 맵의 모호성을 해결하기 위해 이전 세대의 변이 맵으로부터 경계를 검출한 변이 경계정보에서 이웃한 화소의 변이 복잡도를 측정하여 복잡도에 따라 적응적 윈도우를 결정하여 정합에 사용하였다. 실험을 통해 제안한 방식이 이완 처리를 포함한 기존의 정합 방식보다 변이 맵 생성에 있어 보다 상세하고 매끄러운 변이 결과를 얻을 수 있었다.
제어 가능하고 상황에 따라 반응하는 아바타의 제작은 컴퓨터 게임 및 가상현실 분야에서 중요한 연구 주제이다. 최근에는 아바타 애니메이션과 제어의 사실성을 높이기 위해 대규모 동작 캡처 데이타가 활용되고 있다. 방대한 양의 동작 데이타는 넓은 범위의 자연스러운 인간 동작을 수용할 수 있다는 장점을 갖는다. 하지만 동작 데이타가 많아지면 적절한 동작을 찾는데 필요한 계산량이 크게 증가하여 대화형 아바타 제어에 있어 병목으로 작용한다. 이 논문에서 우리는 레이블링(labeling)이 되어있지 않은 모션 데이타로부터 아바타의 행동을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하면 최소의 실시간 비용으로 아바타를 애니메이션하고 제어하는 것이 가능하다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 Q-러닝이라는 기계 학습 기법에 기초하여 아바타가 동적인 환경과의 상호작용에 따른 시행착오를 통해 주어진 상황에 어떻게 반응할지 학습하도록 한다. 이 접근 방식의 유효성은 아바타가 서로 간에, 그리고 사용자에 대해 상호작용하는 예를 보임으로써 증명한다.
본 논문은 2개의 6자유도 제어가능 발판타입 플랫폼으로 이뤄진 이동인터페이스를 이용한 새로운 네비게이션 알고리즘을 제시하고 있다. 제안된 이동인터페이스는 2개의 플랫폼 위에 사람이 위치한 상태에서 사람의 걸음 모션을 센서시스템으로 예측하여 플랫폼 위에서 지속적인 걸음이 가능하도록 플랫폼을 제어하고 사용자 걸음 모션 정보를 가상환경에서의 네비게이션 입력정보로 사용한다. 따라서, 제안된 이동인터페이스는 사용자의 실제 걸음을 유도하고 걸음 동안 사용자에게 실감의 시각 피드백 제공으로 몰입감을 가지고 가상환경과 전신 운동의 상호작용을 할 수 있도록 허락한다. 이때, 가상환경 상에서 자연스런 네비게이션이 가능하도록 보행 분석에 사용되는 걸음 조건들을 사용하여 플랫폼 위에서의 자연스런 걸음 및 가상환경시스템에서의 자연스런 네비게이션이 가능토록 알고리즘을 제시하였다. 제안된 네비게이션 알고리즘 평가를 위해 3차원 객체모델러, 화면 매니져, 통신 매니져로 구성된 가상도시를 구축하여 발판타입 이동인터페이스에 네비게이션 알고리즘을 적용하였다. 실험 결과 평지 및 경사에서 사용자의 자연스런 걸음 및 시각 피드백이 가능함을 알 수 있었고, 제안된 이동인터페이스 및 네비게이션 알고리즘을 통해 다양한 형상의 가상지면에서 실감의 네비게이션이 가능함을 확인하였다.
The Norwegian coastal area is the most efficient region for fishery production in the world's oceans, the Norway is the world's top 10 fisheries countries through efficient fishing and fishing aquaculture technology and its scientific management of fisheries bio-resources, with Norwegian salmon having attained the world's highest level. In the late 1980s, fisheries resources were depleted due to overfishing and fish diseases, resulting in a crisis in the fishing industry that lasted until the early 1990s. Since the national fishery emergency, people involved in the fishing industry, including fishermen, research scientists, and government officers, have tried to overcome the challenges facing the industry and identify an appropriate management model for fisheries bio-resources in the Norwegian coastal area. First, research vessels were used to monitor water and sediment conditions and fishery species, with the long-term aim of predicting fishery resources in real time and collecting information on species diversity, abundance, and distribution. Second, a "Healthy Fish Project" was promoted to counter natural disasters and fish disease problems with the development of vaccines against viruses and bacteria, eventually allowing for a decrease in the use of antibiotics and the production of notably healthier fish in the 2000s. Third, a systematic management model was developed to help with preparations for decreases in the total number of fishermen and increases in the proportion of elderly fishermen in the fishery industry using the development of automatic fishing aquaculture systems and short-chain systems. We could learn from the Norwegian model of fisheries bio-resources, management and could adopt it for the preparation of fishery bio-resources management policy for South Korean coastal areas in the near future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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