최근 스마트 폰의 보급과 컨텐츠 이용에 있어서 주요 트래픽이 IoT 데이터 및 실시간 미디어 데이터로 옮겨감에 따라 모바일 트래픽은 기하급수적으로 증가 중이다. 기존 LTE 시스템에서의 한계를 극복하기 위한 5세대 이동통신기술(5G)은 4G LTE 시스템 대비 1000배의 데이터 트래픽 수용률, 연결 디바이스의 수용, 저지연, 고 에너지 효율, 비용을 충족하는 기술이나 높은 주파수 영역의 사용에 따른 경로손실이 매우 높아 기존 4G LTE 시스템에 비하여 서비스 제공이 어려울 수 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 스몰셀이나 단말간통신(D2D)등 여러 가지 기술들이 연구중에 있다. 본 논문에서는 5세대 이동통신시스템의 시스템 성능향상을 위한 기술로 스몰셀 기술을 소개한다. 이후 스몰셀 기술 적용 분석과 매크로 통신과 스몰셀 통신에 대한 결정, 전력제어에 대한 제안하는 알고리즘 적용의 결과의 비교로 성능을 분석한다. 분석결과를 통하여 5세대 이동통신 시스템에서 스몰셀 기술을 이용하면 음영지역 개선 및 밀리미터파의 경로손실 문제를 크게 감소하는 효과를 얻을 수 있음을 보인다.
최근 소비자관련 빅 데이터 증가와 함께 이와 관련된 기술인 POI(Point-of-Interest) 추천 기술이 주목받고 있다. POI란, 소비자가 흥미롭거나 유용하다고 여기는 특정한 장소를 의미한다. 이전에 진행되었던 POI 추천시스템 관련연구들은 특정 데이터 셋에 한정되어 과 적합 문제가 발생할 수 있다는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울로 및 송정로에 설치한 통합 센서로 부터 얻은 사용자 매장 방문 실 데이터를 이용하여 매장 간 유사도 및 상관관계를 분석하며, 분석 결과를 토대로 신규 사용자가 흥미 있을 만한 매장을 추천해 주는 선호도 예측 시스템 연구를 한다. 실험 결과, 다양한 유사도 및 상관관계 분석을 통하여 관련성이 높은 매장의 리스트와 관련성이 낮은 매장의 리스트를 도출해낼 수 있었다. 또한, 다양한 조건에서 선호도 예측 정확도를 비교 실험을 수행한 결과 자카드 유사도 기반 아이템 협업 필터링 기법이 타 방법에 비해 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
표고를 정확하게 결정하기 위해서는 수준측량에 의해 얻게 되는 기하학적 표고차뿐만 아니라 중력의 차이에 의한 물리적인 표고차를 고려해 주어야 하는데 이것이 정사보정량이다. 정사보정량은 평탄지에서는 무시할 정도로 그 양이 작으나 표고가 높은 산악지에서는 그 양을 고려해 주어야만 정확한 표고를 산출할 수 있으며, 계산과정이 복잡하여 쉽게 계산할 수 없는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 정사보정량을 쉽게 계산할 수 있도록 비주얼 베이직 프로그램을 이용한 사용자 친화형 프로그램 Ortho-Calc. v1.0을 개발하였다. Nassar와 Hwang & Hsiao, 그리고 Strang Van Hees의 알고리즘을 이용하여 정사보정량을 선택적으로 계산할 수 있도록 하였으며 결과를 검증한 결과 기존 연구결과와 표준편차 0.024mm의 높은 정밀도를 나타내었다. 따라서 본 연구에서 개발한 정사보정량 계산 프로그램 Ortho-Calc. v1.0 프로그램이 널리 보금되어 활용된다면 정사보정량 계산을 빠르고 쉽게 할 수 있도록 기여할 것이며 우리나라의 정표고 성과 고시에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 데이터마이닝 기법을 이용하여 지역 기업과 구직자로부터 취업과 관련된 지식을 도출하는 것이다. 이를 위해서 1단계로 전라북도에 본사를 두고 있는 지역 기업들을 선별하였다. 그리고 동일 지역 내에 소재한 고등학교, 2년제 전문대학, 그리고 4년제 종합대학교의 졸업반 학생들을 구직자로 선택하였다. 표본 집단을 선택한 후에는, 기초자료 수집을 위해서 560개 지역 기업과 14개 학교를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문결과 지역 기업으로부터는 173개, 구직자로 부터는 551개의 설문응답 결과를 회수하였다. 2단계 데이터마이닝 과정에서는 관련규칙을 추출하기 위하여 C5.0 알고리즘을 적용하였다. 3단계에서는 규칙들의 효율적인 관리를 위하여 텍스트 형태의 추론규칙을 데이터베이스 테이블 형태로 변환하였다. 그리고 4단계에서는 지식을 시각화하기 위하여 비주얼베이직 (VB) 프로그래밍 언어/도구를 사용하였다. 그리고 마지막 단계에서 도출한 지식을 이용하여 지방자치단체의 장기적 인적자원개발 전략 수립을 지원하기 위한 규칙추론을 실시하였다. 그 결과, 인적자원개발 담당자와 구직자들의 업무와 경력개발을 위한 전략 설계에 도움이 되는 정보를 제공할 수 있었다.
이 논문에서 우리는 블록화 현상과 DCT 계수의 양자화 에러를 최소화 하면서 영상을 복호하는 새로운 기술을 제안한다. 영상의 복호화 과정에서 영상의 DCT 계수는 양자화 된 DCT 계수와 양자화 행렬의 곱으로 구해지게 되고, 양자화 간격의 절반 크기의 에러가 유도 될 수 있다. 이때 역 양자화 과정에서 원 영상의 DCT 계수는 알 수 없으며, 만약 DCT 계수를 양자화 간격 절반 크기 내로 대응 시킨다면 무한개의 해답이 존재하게 된다. 이 논문에서 우리는 하나의 해답을 구하기 위한 단서로, 양자화 에러는 양자화 간격의 절반 크기 내로 제한되어 있으며, 적어도 블록 경계면에서의 불연속성으로 나타나는 고주파 성분은 원 영상에 존재하지 않는다는 사실을 이용하게 된다. 이 두 가지 조건으로 우리는 역 양자화기의 정규화 과정을 거치게 된다. 정규화 된 역 양자화기는 역 양자화 과정에서 얻어지는 DCT 계수를 항상 양자화 에러, 즉 양자화 간격의 절반 크기 범위 내로 대응 시키게 된다. 논문에서 제안된 기술은 JPEG, MPEG-1, H.263+의 영상 압축 표준과 비교하였으며, 비교과정은 시각적인 효과로 기존의 일반적인 방법으로 영상을 복호할 때보다 블록화 현상이 감소한다는 것을 보여주게 되고 또한 원 영상과의 Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Blockiness Measure (BM)에 대한 수치적인 비교 결과를 보여주게 된다.
영상 기반 반도체 검사 장비의 검사 고속화와 검사 정확도를 위해, 넓은 FOV와 고해상도를 동시에 가지는 2차원 영상을 획득하는 것은 검사 장비에 필수적이다. 본 논문에서는 정밀도와 FOV 측면에서 양질의 영상 획득을 위한 새로운 영상획득 시스템을 제안하였다. 제안시스템은 하나의 렌즈와 광분할기, 두 개의 카메라 센서, 스테레오 영상획득 보드로 구성되며, 하나의 렌즈를 통해 입력되는 영상을 두 개의 카메라 센서를 통해 동시에 영상 획득한다. 획득된 영상의 정합을 위해, 첫 번째로 Zhang의 카메라 교정 방법을 적용시켜 각각의 카메라를 교정한다. 두 번째로 다른 카메라에서 획득한 두 영상들 사이의 수학적인 정합 함수를 찾기 위해 각 영상의 호모그래피(homography)를 이용하여, 양측 카메라간의 정합 행렬을 계산한다. 영상 호모그래피를 통해서, 획득된 두 영상은 하나의 최종 검사 영상으로의 통합을 위해 최종적으로 정합될 수 있다. 다중 카메라로부터 입력되는 다중 영상들을 활용하는 제안 검사 시스템은 실시간 영상 정합을 위해 매우 빠른 프로세스 유닛의 도움이 필요하다. 이를 위해 CUDA (Compute Unified Device Architecture)기반 병렬 프로세싱 하드웨어 및 소프트웨어를 활용한다. 두 개의 분할된 영상으로부터 실시간으로 정합된 영상을 얻을 수 있었으며, 마지막으로 연속된 실험을 통해 획득한 호모그래피의 정확도를 확인할 수 있다. 실험으로 얻은 결과들은 제안된 시스템과 방법이 대영역 고해상도 검사영상 획득을 위해 효과적임을 보인다.
본 논문에서는 인간의 시각인지 형태와 유사한 결과를 갖는 Saliency map의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 학습한 다중 특징을 기반으로 개선된 saliency map 방법을 제안한다. 기존의 Saliency map 생성에서 색상 기반의 돌출 영역 추정 시 발생하는 역 선택이나 부분손실 등의 부정확한 결과가 나오는 것을 보완하기 위해 제안하는 방법은 학습 기반의 다중 특징 데이터를 생성하였다. 원 영상에서의 색상 패턴과 특이성을 갖는 영역의 구별과정을 거쳐 영상에서 고려될 특성들을 분석하고, LAB 색 공간 기반의 색상 분석을 이용한 유사 돌출 영역 정의와 특이성 영역의 조합으로 학습 데이터를 구성한다. 구성된 학습 데이터와 주파수, 색상, 초점정보 등의 low level feature로 구한 돌출 정보를 결합한 뒤 최종 saliency map을 구하기 위해 재구성 과정을 거쳐 부정확한 saliency 영역을 최소화하도록 하였다. 실험을 위해 Ground truth 이미지를 각 실험 결과와 비교하여 precision-recall 및 F-Measure 값을 구한 결과 기존 알고리즘에 비해 7%, 29%의 향상된 결과를 나타내었다.
LQFP/TQFP(Low-profile Quad Flat Package/Thin Quad Flat Package) 패키지 공정에서는 높은 수준의 품질 관리를 위해 3차원 형상 측정 방법을 도입하고 있어 본 연구에서는 최종 외관 불량 검사를 위하여 projection moire 방식의 3D 영상 검사를 위한 광학 시스템과 영상처리 알고리즘을 개발하였다. LQFP/TQFP칩에서 발생하는 불량들은 2D 불량항목과 3D 불량 항목으로 구분하여 불량 항목을 상세히 정의하였다. 광학계를 설계함에 있어서 2D 측정 광학계는 돔 조명을 사용하여 일정한 광분포도를 갖도록 설계하고, 3D 측정 광학계는 PZT를 이용하여 모아레 패턴이 90도씩 정확한 위상을 갖도록 이송을 위한 기구적 메커니즘을 설계한다. 물체의 모아레 측정시 위상 변화에서 나타나는 $2{\pi}$ 모호성을 해결하기 위해 측정된 모아레 무늬를 비교하여 $2{\pi}$ 위상의 모호성이 발생하는 부분에서 수정된 다른 위상을 참고하는 알고리즘을 적용하였다. 개발된 검사 시스템은 LQFP/TQFP 외관 검사 공정에 적용하였으며, 실험에서 최대 높이의 측정 오차는 $1.34{\mu}m$ 이내로, 3차원 외관형상 불량 검사 조건을 만족할 만한 성능을 보였다.
본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 이종의 공간 데이터 셋을 융합하기 위하여 사용자의 개입을 최소화하면서 다대다 관계에도 적용이 가능한 기하학적 방법론 기반의 면 객체 자동 매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 첫째, 포함함수가 0.4 이상인 객체(노드)는 인접행렬에서 에지로 연결되었고, 이들 인접행렬의 곱을 반복적으로 수행하여 다대다 관계를 포함하는 후보 매칭 쌍을 선정하였다. 다대다 관계인 면 객체들은 알고리즘으로 생성된 convex hull로 단일 면 객체로 변환하였다. 기하학적 매칭을 위하여, 매칭 기준을 설정하고, 이들을 유사도 함수를 이용하여 유사도를 계산하였다. 다음으로 변환된 유사도와 CRITIC 방법으로 도출된 가중치를 선형 조합하여 형상 유사도를 계산하였다. 마지막으로 훈련자료에서 모든 가중치에 대한 정확도와 재현율을 나타낸 PR 곡선의 교차점인 EER로 임계값을 선정하고, 이 임계값을 기준으로 매칭 유무를 판별하였다. 제안된 방법을 수치지도와 도로명 주소기본도에 적용한 결과, 일부 다대다 관계에서 잘못 매칭되는 경우를 시각적으로 확인할 수 있었으나, 통계적 평가에서 정확도, 재현율, F-measure가 각각 0.951, 0.906, 0.928로 높게 나타났다. 이는 제안된 방법으로 이종의 공간 데이터 셋을 자동으로 매칭하는데 그 정확도가 높음을 의미한다. 그러나 일부 오류가 발생한 다대다 관계인 후보 매칭 쌍을 정확하게 정량화하기 위해서 포함함수나 매칭 기준에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.
본 논문에서는 영상의 동질성 문턱 값(Homogeneity Threshold:$H_T$)을 이용한 영상분할방법에서 영상의 과분할 발생을 해결하기 위한 개선된 영상분할 방법을 제안한다. $H_T$을 기반으로 한 영역성장(Region Growth) 알고리듬은 선택된 윈도우의 중심화소만을 사용하기 때문에 과 분할이 발생하였으나, 제안한 방법에서는 선택된 윈도우에 대한 동질성 여부를 조사하여 동질성을 만족할 경우 선택된 윈도우 화소전체를 영역병합에 사용하고 선택 윈도우가 동질성 윈도우를 만족하지 않을 때에는 윈도우의 중심화소를 사용함으로써 영역의 과 분할을 현저하게 줄일 수 있었다. 제안한 방법의 타당성을 보이기 위하여 기존방법과 동일한 영상을 동일한 조건으로 실험하였으며, 그 결과 제안한 방법은 기존 방법에 비해 영역의 개수를 40% 이상 줄이면서도 시각적으로 영상의 품질에 차이가 없음을 볼 수 있었다. 특히 분할된 영역의 크기순으로 결합한 영상을 가지고 비교 했을 때, 기존방법에서는 분할된 영역의 큰 영역으로부터 1,000개 이상의 영역을 결합하여도 어떠한 영상인지 구분하기가 힘들었으나, 제안한 방법에서는 10개 내외의 영역만 결합하여도 어떠한 이미지인지 식별할 수 있음을 확인할 수 있었다. 따라서 제안한 방법은 특정 영상으로부터의 객체 추출이나 정보검색 혹은 해부학이나 생물학 분야의 연구 및 영상 시각화와 애니메이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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