감성분석 연구에서는 문장에 내포된 감성을 결정짓는 단어를 찾는 것으로부터 시작된다. 경영자는 소비자가 주로 사용하는 단어를 분석함으로써 시장의 반응을 이해할 수 있다. 본 연구에서는 감성분류의 성능에 영향을 미치는 단어를 찾기 위하여 입자군집최적화 탐색방법과 다목적진화 알고리즘이 적용된 속성선택 방법을 제안한다. 속성선택 방법은 기존 머신러닝 분류기를 벤치마킹함으로써 성능이 비교된다. 벤치마킹된 분류기는 의사결정나무, 나이브 베이지안 네트워크, 서포터 벡터 머신, 랜덤포레스트, 배깅, 랜덤 서브스페이스, 로테이션 포레스트이다. 연구결과에 따르면, 입자군집 최적화 알고리즘이 적용된 속성선택방법으로 선택된 속성을 사용한 경우에 속성의 수를 상당히 줄일 수 있었고, 분류기의 성능을 유지시킬 수 있었다. 특히, 정확도 결과에서는 입자군집 최적화 탐색방법으로 선택된 속성을 사용한 경우의 서포터 벡터 머신의 성능이 가장 높게 나타났다. AUC 결과에서는 랜덤 서브스페이스가 가장 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 해당 탐색방법과 분류기를 적용함으로써 오피니언 마이닝 모델의 성능을 효율적으로 유지 및 개선시키도록 도움을 준다.
전산화단층촬영기법은 투영 영상을 재구성하여 단면 영상을 획득하는 기법으로 다양한 분야에 적용되고 있다. 재구성된 영상의 공간분해능은 장치, 대상, 재구성 과정에 의존한다. 본 논문은 평행빔 구조에서 투영 영상의 개수 및 검출기의 픽셀 크기가 재구성된 영상의 공간분해능에 미치는 영향을 조사하였다. 재구성 프로그램은 Visual C++로 작성하였으며 단면 영상은 $512{\times}512$ 크기로 하였다. 공간분해능의 특성을 평가하기 위해 수학적 막대 팬텀을 구성하였고, Min-Max 방법을 도입하였다. 재구성에 사용되는 투영의 개수가 작은 경우 허상이 나타났으며 Min-Max도 낮았다. 투영의 개수를 지속적으로 증가시키면 재구성된 영상의 공간분해능을 나타내는 Min-Max는 상향 포화되었다. 검출기의 픽셀 크기를 재구성되는 단면 영상의 픽셀 크기의 50%로 줄이면 영상은 거의 완벽하게 복원되고, 검출기픽셀 크기가 증가할수록 Min-Max는 감소하였다. 본 연구는 CT장치 설계 시 요구되는 공간분해능을 달성하기 위해 필요한 검출기 및 회전 스테이지의 정밀도를 결정하는데 도움이 될 것이다.
본 논문은 기존의 컬러 히스토그램 방법들의 단점을 극복하고자 객체 영역을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 기존 컬러 히스토그램 검색 방법들은 양자화 오류 등의 이유로 정확성이 떨어지고, 공간정보가 부족한 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 제안 방법은 색상 정보를 HSV공간으로 변환하여 순수 색상 정보인 hue성분만을 양자화하여 히스토그램을 구해 명암, 이동, 회전 등에 강인한 검색 특징으로 사용한다. 한편 공간정보가 부족한 문제점을 해결하기위해 색상 특징과 영역간의 상관관계를 고려하여 객체영역을 선정한다. 선정된 객체 영역에서는 에지와 DC를 이용하여 검색한다. 자연 컬러 영상 1,000개를 가지고 실험한 결과 기존 방법들보다 precision과 recall이 우수하였다.
SURF(Speeded Up Robust Features)는 다양한 상태 변화에 강인한 기술자 추출 방법으로 객체 인식과 같은 분야에서 유용하게 사용되는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 비슷한 성능을 보이면서도 수행 시간이 훨씬 빠르다는 장점이 있다. 하지만 이러한 기술자들은 회전 불변한 특징 보장을 위해서, 추출한 특징점 간의 위치 정보를 고려하지 않는다. 또한, 원본 영상을 흑백 영상으로 변환하여 사용하기 때문에, 원본 이미지의 색상 정보도 이용하지 않는다. 본 논문에서는 특징점들 간의 상대적인 위치 정보 및 색상 정보를 이용하여 SURF 기술자의 정합 성능을 개선하는 방안을 제안한다. 상대적인 위치 정보는 특징점들의 중심을 연결하는 선분과 특징점 중심에서부터 생성되는 orientation 선분 사이의 각을 기반으로 한다. 색상 정보의 경우 각 특징점이 포함하고 있는 영역에 대해 color histogram을 생성하여 사용한다. 실험을 통하여 제안된 기법의 성능 개선을 보인다.
본 연구는 지상라이다 자료에서 얻어진 색상정보(R, G, B)와 반사강도정보(I)를 동시에 이용하여 이를 통계학적 분류기법으로 서로의 연관성을 분석하여 라이다 자료에 대한 분류방법을 제시하였다. 이를 위하여 우선 변수 R,G,B 및 I를 사용하여 분산 을 극대화하는 요인을 추출하여 주요인과 각 변수들 간의 요인행렬을 산출하였다. 그러나 요인행렬은 기초자료를 축소시켜 보여주기는 하지만, 이로부터 어떤 변수들이 어떤 요인에 의해 높게 관계되는지 명확하게 알기 어렵기 때문에 직각회전방식 중에서 Varimax방법을 이용하여 회전된 요인행렬을 구하여 요인점수를 산출하였다. 그리고 비 계층적 군집화 방법인 K-평균법을 이용하여 요인분석으로 산출된 요인점수에 대하여 군집분석을 실시한 후, 지상라이다 자료의 분류 정확도를 평가하였다.
본 연구에서는 4개의 변수로 구성된 단순화된 고차전단변형이론에 근거한 복합적층판의 휨과 진동결과를 해석하였으며 적층판의 배열형태는 중립축을 중심으로 역대칭으로 적층되어있고 변수를 1개 줄여 해석하여도 기존의 고차전단변형이론의 결과와 비교하여 정확도에 큰 차이가 없음을 알 수 있었다. 단순화된 고차전단변형이론에 의한 결과를 1차전단변형이론과 3차전단변형이론에 의한 해와 비교 분석하였으며 복합재료 설계자나 이론과 실험의 상관관계를 연구하는 연구자 혹은 프로그램의 정확도를 검증하려고 하는 수치해석자들을 위해 결과자료들을 도표화하였다.
반복법을 사용한 영상재구성은 기존의 여과역투사 방법에 비해 윌등한 장점을 가지고 있으므로 방출 전산화단층촬영에 있어 매우 중요한 역할을 해왔다. 그러나, 반복법을 사용한 영상재구성법은 데이터의 투사 및 역투사 계산의 반복으로 이루어져 있으므로 한 영상을 재구성하는데 필요한 계산량은 알고리즘의 구현을 위해 사용된 투사기 및 역투사기의 성능에 크게 좌우된다. 본 연구에서는 투사기 및 역투사기를 구현하기 위한 대표적 방법들의 성능을 정량적으로 비교한다. 각 구현방법에 있어서 투사-역투사 계산에 필요한 연산량을 줄이기 위해 이전에 계산된 결과들을 재사용함으로써 불필요하게 반복되는 연산들을 최소화하도록 하는 방법에 고찰한다. 실험결과에 의하면 선추적법은 연산속도 면에서 다른 방법에 비해 우수할 뿐 아니라, 정확성이 높은 개선된 영상을 제공하는 것으로 나타났다.
과일의 품질은 여러가지 파라미터에 의해 측정되며, 크기를 측정하기 위한 선과시스템은 회전 드럼식 방식이 사용되며 크기 등급을 선별할 때 과실의 손상이 발생된다. 또한, 당도측정을 위해 사용되는 광검출기는 고가의 선별장비 비용을 초래한다. 제안한 시스템에서는 과일의 특징을 추출하기 위해 3대의 카메라를 이용하였으며, 과일 선별을 위해부피와숙성도정보를사용하므로당도 자체는 측정할 수없지만색상과파손의정보를검출할수있으므로 고해상도의 디지털영상이 필요치 않아 저렴한 비용으로 선과시스템을 개발하였다. 제안한 시스템의 성능평가를 위해 인간의 시각판단과 비교하여 샘플을 분류한 결과 약 96.7%의 정확도를 나타내었다.
최 등/sup 1)/은 total lagrangian formulation에 근거한 증분 평형방정식을 적용하고, 강도행렬 산정시 회전각의 2차항을 포함시켜 기하학적 비선형 해석시 해의 수렴성을 향상시켰다. 또한 등매개 쉘 유한요소의 단점인 전단구속 현상과 제로 에너지 모드가 발생하는 문제를 극복하기 위하여 가정 변형률장을 적용하여 보강된 판 및 쉘 구조의 비선형 해석법을 개발하였다. 본 연구에서는 잔류응력을 고려한 쉘구조의 극한강도 해석을 수행하기 위하여, 대변형거동과 함께 소성붕괴거동을 추적할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 잔류응력을 고려한 증분평형방정식에 return mapping algorithm을 이용한 탄소성 해석법을 결합시켜서 보강된 판 및 쉘구조의 극한거동을 파악한다. 수치해석 예제를 통하여 본 연구에서 제시된 유한요소 및 비선형 해석 알고리즘에 대한 효율성 및 적용성을 확인하였다.
Lee, Ji Sang;Hong, Seung Hwan;Park, Il Suk;Cho, Hyoung Sig;Sohn, Hong Gyoo
대한공간정보학회지
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제24권2호
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pp.79-87
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2016
As 3D geospatial information is demanded, terrestrial laser scanners which can obtain 3D model of objects have been applied in various fields such as Building Information Modeling (BIM), structural analysis, and disaster management. To acquire precise data, performance evaluation of a terrestrial laser scanner must be conducted. While existing 3D surveying equipment like a total station has a standard method for performance evaluation, a terrestrial laser scanner evaluation technique for users is not established. This paper categorizes and analyzes error sources which generally occur in terrestrial laser scanning. In addition to the prior researches about categorizing error sources of terrestrial Laser scanning, this paper evaluates the error sources by the actual field tests for the smooth in-situ applications.The error factors in terrestrial laser scanning are categorized into interior error caused by mechanical errors in a terrestrial laser scanner and exterior errors affected by scanning geometry and target property. Each error sources were evaluated by simulation and actual experiments. The 3D coordinates of observed target can be distortedby the biases in distance and rotation measurement in scanning system. In particular, the exterior factors caused significant geometric errors in observed point cloud. The noise points can be generated by steep incidence angle, mixed-pixel and crosstalk. In using terrestrial laser scanner, elaborate scanning plan and proper post processing are required to obtain valid and accurate 3D spatial information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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