분광각(Spectral Angle)을 이용한 분류는 같은 종류의 지표 대상물의 분광 특성이 대기 및 지형적인 영향으로 인해 원점을 기준으로 유사한 분광각을 가지며, 선형적인 분포 모양을 가진다는 가정에 기초한 분류 방식이다. 최근 분광각을 이용한 무감독 분류에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으나, 하이퍼스펙트럴 데이터의 특성을 반영한 효과적인 무감독 분류에 대한 연구는 미진한 상태이다 본 연구는 하이퍼스펙트럴 영상 분류에 있어서 기존 무감독 분광각 분류(USAC, Unsupervised Spectral Angle Classification) 연구에서 나타난 문제점들을 보완한 반복최적화 무감독 분광각 분류(ISOUSAC, Iterative Self-Organizing USAC) 기법을 제안하고 있다. 이를 위해, 무감독 분광각 분류에 적합한 각 분할(Angle Range Division) 기법을 적용하여 군집 초기 중심을 설정하였고, 군집 중심 계산에 있어서 각 중심을 이용하였다. 뿐만 아니라 병합(Merge)과 분할(Split)를 통한 유동적인 군집 분석을 수행하였다. 결과를 통해, 제안된 알고리즘이 기존의 기법보다 수행 시간뿐 아니라 시각적, 정량적인 면에서 우수한 결과를 도출하였으며, 분광각을 이용한 군집 유효성 지수(Validity Index)를 제안함으로써 기존의 무감독 분광각 분류와 정량적 비교를 수행하였다.
본 연구에서는 고해상도 단영상과 수치지도를 이용하여 건물정보 추출 및 갱신을 위한 방법을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 우선 QuicBird 단영상과 수치지도의 자동기하보정을 통한 수치정사영상을 제작하였다. 건물레이어와 Canny 에지 추출자에 의해 획득된 영상에지와의 템플릿 매칭과정을 통해 건물높이정보를 추출하였다. 최종적으로 앞선 매칭결과를 그리디 스네이크 알고리즘의 초기치로 사용하여 일부건물에 대한 형상을 수정하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기위해 LiDAR DSM과 1:1,000 수치지도를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 건물정보 추출 및 갱신에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
지구 관측 시스템(EOSDIS)나 많은 수의 클라이언트를 추적하는 이동전화 서비스 등 많은 응용에서는 지속적으로 생겨나는 대량의 복잡한 데이타들을 보관하고 인덱싱하는 것이 매우 어려운 일이다. 다차원 데이타를 효과적으로 관리하기 위해 R-tree에 기반 한 인덱스 구조가 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 빠른 데이타 생성 속도를 따라잡으면서 대량 삽입을 통해 R-tree를 관리할 수 있는 seeded clustering이라는 확장성 있는 기법을 제안한다. 이 기법에서는 삽입할 대상 R-tree의 상위 k레벨의 구조를 활용하여 시드 트리를 만들어 삽입 데이타를 분류해 클러스터를 생성한다. 그리고 각 클러스터로부터 삽입 R-tree를 생성하고 이를 대상 R-tree에 한 번에 하나씩 삽입한다. 논문에서는 자세한 알고리즘과 함에 다양한 실험 결과를 보여준다. 실험 결과를 통해 seeded clustering을 이용한 대량 삽입이 기존의 대량 삽입 기법들과 비교해 삽입이나 질의 처리 모두에서 우수함을 알 수 있다.
관계 추출 시스템의 중요성이 날로 부각되면서 이러한 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션의 구축이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 반자동화된 처리 과정을 거쳐서 규모 있는 관계 추출용 테스트 컬렉션을 구축하는 프레임워크를 제안한다. 그리고 개발된 프레임워크를 이용하여 실제적으로 과학기술 문헌에 존재하는 기술용어 간 연관관계 추출 시스템의 성능 평가를 위한 테스트 컬렉션을 구축하고(관계유무 파악 및 관계분류 식별을 검사할 수 있는 1,707건의 문장 규모) 결과를 분석한다. 제안된 방법론은 정형화되고 시간이 많이 소요되는 문서분석 작업을 처리과정별로 자동화함으로써 구축에 들어가는 비용을 최소화할 수 있고, 시스템의 알고리즘을 기반으로 동작하기 때문에 구축자의 성향에 따른 편차를 줄이고 일관된 결과물을 얻을 수 있다. 또한 문헌 집합(과학기술 전 분야에 걸친 30,858,830건의 학술 데이터베이스) 및 용어 사전(16개 분야 253,603건 규모의 전문용어) 선정 시 특정 분야에 편중되지 않도록 노력함으로써 균형 잡히고 객관화된 테스트 컬렉션을 생성할 수 있다.
A smartphone is a mobile phone that offers more advanced computing ability and connectivity than a contemporary basic feature phone. Unlike feature phone, a smartphone allows the user to install and run more advanced applications based on a specific platform. Smartphones run complete operating system software providing a platform for application developers. A smartphone will become the default computing method for many point activities in the not-too-distant future, such as e-mail, online shopping, gaming, and even video entertainment. For smartphone that contains sensitive information and access the Internet, security is a major issue. In the 1980s, security issues were hardly noticed; however, security is a major issue for users today, which includes smart phones. Because security is much more difficult to address once deployment and implementation are underway, it should be considered from the beginning. Recently our government recognized the importance of smartphone security and published several safety tips for using the smartphone. However, theses tips are user-oriented measures. Maintaining the security of a smartphone involves the active participation of the user. Although it is a important users understand and take full advantage of the facilities afforded by smarphone, it is more important developers distribute the secure smartphone application through the market. In this paper we describe some scenarios in which user is invaded his/her privacy by smartphone stolen, lost, misplaced or infected with virus. Then we suggest the security considerations for securing smartphone applications in respect with developers. We also suggest the methods applying domestic encryption algorithms such as SEED, HIGHT and ARIA in developing secure applications. This suggested security considerations may be used by developers as well as users (especially organizations) interested in enhancing security to related security incidents for current and future use of smartphones.
LiDAR 측량은 고밀도로 정확하게 거리를 측정하는 장점 때문에 지표면과 지표면 위의 객체를 3D 모델링하는데 사용되는 주요기술 중의 하나이다. 본 연구의 목적은 고밀도 LiDAR 데이터와 RANSAC 알고리즘을 이용하여 자동으로 철도전력선을 탐지하고 모델링하는 방법을 개발하는데 있다. 철도전력선을 탐지하기 위하여 레이저 데이터의 다중반사 특성과 철도전력선에 대한 형상정보를 이용한다. 이를 위한 프로세스는 최초 단위라인을 찾기 위한 직육면체 분석과 라인 추적, 연결 그리고 색인 작업으로 구성되며, 반복 RANSAC과 라인 파라미터를 구하기 위한 최소제곱법이 모델링을 위하여 사용된다. 철도전력선의 경우에는 정확도 확인을 위한 실측자료를 구하는 것이 매우 힘들어서 정량적인 정확도 평가가 어려우나 모델에 대한 레이저점군의 표준편차는 x-y 및 z 좌표 각각 8cm와 5cm로 양호하였고, 육안 검사에 의한 완성도면에서도 원 데이터와 비교할 때 모든 철도전력선 라인이 탐지 및 모델링된 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 방법의 모든 과정은 완전히 자동화하였으며, 특히 다수의 전력선이 복잡하게 설치된 지역에서도 적용될 수 있도록 개발하였다.
본 논문에서는 영역 기반 부호화를 위해 수리형태학 연산자를 이용한 영역 분할 알고리즘을 제안한다. 수리형태학을 이용한 영상 분할은 단순화, 마커 추출, 영역 결정의 세 단계로 구성된다. 단순화 단계는 분할을 용이하게 하기 위하여 영상의 복잡한 부분들을 제거하는 단계이고, 마커 추출단계는 단순화 과정을 거친 영상으로부터 각 영역의 초기 기준 영역을 찾는 과정이다. 영역 결정단계는 추출된 마커로부터 각 영역의 경계를 결정하는 단계이다. 단순화를 위해 기존 평탄면 필터를 효과적으로 개선한 크기와 대조를 고려한 효과적인 Connected Operator를 사용한다. 마커 추출 과정에서 원영상으로 복원된 영역은 제외시키고 나머지 부분에서 크기와 대조가 일정값 이상인 영역을 마커로 결정한다. 생성된 모든 마커와 Hierarchical Watershed algorithm을 이용하여 초기 영상 분할을 하고 영역 병합과정에서는 영역 수에 대한 화질의 저하를 최소로 하는 영역 병합 알고리즘을 제안한다. 동시에, 시각적 특성을 고려하여 일정 대조 이상인 영역 쌍은 병합에서 제외시킨다. 실험 결과에서 제안된 마커 추출 방법이 화질을 많이 저하시키지 않는 범위 내에서 적은 수의 마커를 추출하며, 영역 병합과정을 통해 많은 불필요한 영역들을 병합할 수 있음을 보인다.
약은 생식과 화형을 결정짓는 꽃의 주요한 기관 중 하나이다. 오리엔탈나리인 아카풀코로부터 만든 약 특이적 cDNA library로부터 2000개의 ESTs를 무작위로 선발하였다. 잎과 약을 cDNA 탐침으로 이용한 differential slot blot이 약에서 발현되는 클론들을 얻기 위해 사용되었으며 570개의 비반복적 ESTs를 얻었고 염기서열분석을 하였다. BLASTX 알고리즘을 이용하여 GenBank에 비교해서 191개의 클론이 의미 있는 유사성을 보였지만 나머지(66.5%)는 기존에 보고된 염기서열에 확인되지 않았다. Gene ontology(GO) annotation에 따른 기능분류결과 대체적으로 세포와 세포구성 부분에서 주요하게 단백질이 확인되었다. 7개의 다른 기관과 발달 단계에서 전사체 분석은 약특이적일 적으로 추정되는 30개의 클론을 가지고 노던혼성화반응을 이용하여 수행하였다. 이러한 결과는 differential slot blot을 이용하여 약에 발현되는 유전자를 선별하는 것이 매우 효과적인 방법인 것으로 간주되며 또한 지금의 연구가 앞으로 나리의 화분을 포함한 약에 대한 기초정보를 제공할 수 있을 것으로 생각한다.
상업용 회절 광학 소자를 통한 레이저 빔결합 연구를 위해 시드 공유형 3 채널 광섬유 레이저와 위상 제어 시스템을 제작하였다. 회절 광학소자에 입사되는 빔의 각도를 조절하여 빔결합을 실시하고, 이 때 각 빔의 위상을 제어하여 결합된 빔의 세기가 최대가 되도록 하였다. 소자를 투과하기 전 3 채널 레이저의 출력은 약 65 mW이다. 결합된 빔의 세기는 각 채널의 위상 변화에 따라 2.9-48.3 mW로 변화하였으며, 45초간의 위상제어를 통해 결합된 빔의 출력은 42 mW로 전체 시간의 91.8% 이상의 구간에서 출력을 유지할 수 있었다. 본 연구에서 더 나아가 향후 회절 광학 소자의 효율을 높이고 위상 제어 시스템의 성능을 개선함으로써 빔결합 효율을 더 높일 수 있을 것으로 기대된다.
최근 SNS는 개인의 의사소통뿐 아니라 마케팅의 중요한 채널로도 자리매김하고 있다. 그러나 사이버 범죄 역시 정보와 통신 기술의 발달에 따라 진화하여 불법 광고가 SNS에 다량으로 배포되고 있다. 그 결과 개인정보를 빼앗기거나 금전적인 손해가 빈번하게 일어난다. 본 연구에서는 SNS로 전달되는 홍보글인 비정형 데이터를 분석하여 어떤 글이 금융사기(예: 불법 대부업 및 불법 방문판매)와 관련된 글인지를 분석하는 방법론을 제안하였다. 불법 홍보글 학습 데이터를 만드는 과정과, 데이터의 특성을 고려하여 입력 데이터를 구성하는 방안, 그리고 판별 알고리즘의 선택과 추출할 정보 대상의 선정 등이 프레임워크의 주요 구성 요소이다. 본 연구의 방법은 실제로 모 지방자치단체의 금융사기 방지 프로그램의 파일럿 테스트에 활용되었으며, 실제 데이터를 가지고 분석한 결과 금융사기 글을 판정하는 정확도가 사람들에 의하여 판정하는 것이나 키워드 추출법(Term Frequency), MLE 등에 비하여 월등함을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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