본 연구는 급격히 변화하는 도서관 환경 속에서 이루어지고 있는 주제 접근 방식의 다양성을 살펴보고 국립중앙도서관의 주제명표목에 관한 분석과 평가를 통해 주제 접근의 미래에 관해 제시하였다. 먼저 주제 접근의 현황과 문제점을 살펴보고 대표적인 주제명 표목인 미의회도서관 주제명표목의 장점과 단점을 바탕으로 주제명 표목의 검색 효율성을 증진하는 방법에 관해 다루었다. 소셜북마킹, 폭소노미, 태깅, 패싯 적용, 저자부여 키워드, 시소러스, 분류표, 자동완성기능 부여로 주제 접근성을 높일 수 있는 방법으로 제안하였고 국립중앙도서관의 주제명 표목의 현황과 향후 주제 접근 활용성을 높이기 위한 방안을 제시하였다.
본 논문은 저대비 영상을 처리하여 보다 향상된 영상을 얻고자 펴지 함소와 개선된 IAFC 모델을 적용한 영상 대비 향상 기법을 제안한다. 저대비에 의한 영상 정보의 불확실성이 무작위성보다 명암도의 모호성과 퍼지성에 근거한다는 점에서 퍼지 집합이론을 영상 향상 기법을 개발하는데 적용한다. 영상 향상의 단계를 퍼지화, 대비 강화 연산, 비퍼지화 단계로 나눠볼 수 있으며, 퍼지화 및 비퍼지화 과정에서 적절한 교차점 선택이 요구되고 이때 개선된 IAFC 모델을 적용하여 최적의 교차점을 선택한다. 데이터 대한 정신없이 임계 파라미터를 조정함으로써 클러스터링을 할 수 있는 개선된 IAFC 모델로 두 클래스만을 형성하도록 하여 명암도의 애매성이 최대가 되는 교차점을 찾아 대비를 강화시킨다. 대비 향상의 정략적 측정을 위해 퍼지성 지수를 사용하며 히스토그램 균등화 기법을 사용한 대비 향상 결과와 비교한다. 저대비 영상에 대해 최적의 교차점의 위치를 정하는 제안한 기법의 결과가 많은 실험영상을 통해 우수함을 보여주고 있다.
온라인상에서 사용자의 개인정보를 불법적으로 취득, 악용하는 계정도용 문제는 금전적인 이득을 얻을 수 있는 MMORPG(Massively Multi-player Online Role Playing Games)에서 특히 빈번하게 발생하고 있다. 많은 사람들이 게임을 이용하여 심각한 피해로 이어질 수 있기 때문에 이에 대한 대책마련이 시급함에도 불구하고, 이를 예방하거나 탐지하는 기법에 대한 연구가 많이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 온라인게임에서 발생했던 실제 계정도용 사례 분석을 통해 계정도용의 유형을 체계적으로 정의하고, 유형별로 계정도용을 분류하는 자동화된 탐지모델을 제안한다. 실 계정도용 사례를 분석한 결과 속전속결형, 신중형, 대담무쌍형의 3가지로 구분되었으며 이 분류 체계와 탐지모델을 국내 주요 온라인게임회사 중 한 곳에 적용하였다. 본 연구에서 제시한 유형별 탐지모델은 해킹의 유무만을 판정하던 기존의 모델보다 탐지에 있어서 향상된 성능을 보였다.
본 논문에서는 재사용가능한 소프트웨어 부품의 분류 과정을 자동화하여 라이브 러리에 구조적으로 저장하고, 사용자의 요구사항을 만족하는 부품을 효율적으로 검색 하기 위하여 부품들 사이의 의미 유사도를 측정하는 방법을 제안한다. 자연어로 기술 된 부품 설명서로부터 정보를 획득하여 부품의 특성을 표현하는 패싯을 결정하고, 각 패싯에 해당하는 항목을 자동으로 추출하여 부품 식별자를 구성하며, 분류된 부품들 의 유사성에 따라 비슷한 특성을 갖는 부품들을 인접한 위치에 저장한다. 그리고 사 용자의 요구사항을 만족하는 부품들을 검색하기 위하여 질의와 소프트웨어 라이브러 리에 저장된 부품들 사이의 의미 유사도를 측정한다. 재사용가능한 부품의 검색을 위 하여 의미유사도를 이용함으로써 단순히 사용자의 질의를 만족하는 부품들의 집합을 검색할 뿐만 아니라 질의를 만족하는 정도에 따라 검색된 부품들의 상관순위를 부여 하여 사용자들이 요구하는 부품의 검색 시간이 줄어들고 전체적인 검색 효율이 개선 되었다.
교통량 산정은 주로 교통량조사시스템, 차량검지시스템, 통행료징수시스템 등과 같은 조사 장비와 CCTV를 통한 인력 조사를 병행하고 있으나 이는 많은 인력과 비용이 발생한다. 본 연구에서는 단일 CCTV의 경우 전체 차량을 탐지하지 못하는 한계를 극복하기 위해서, 딥러닝과 스테레오 CCTV를 이용하여 교통량을 산정하는 방법을 제안하였다. 차량을 탐지하기 위한 딥러닝 모델을 학습하기 위해 COCO 데이터셋을 사용하고, 실시간으로 좌우 CCTV 영상에서 각각 차량을 탐지하였다. 그리고 나서, 각 영상에서 추출하지 못한 차량을 부등각사상변환을 이용하여 추가적으로 차량을 탐지하여 교통량 산정의 정확도를 개선하였다. 실험은 평상시 도로 환경과 안개가 발생한 기상 상황의 경우에 대해서 각각 수행하였다. 평상시 도로 환경의 경우 단일 CCTV 영상을 사용할 때보다 좌우 영상에서 각각 6.75%, 5.92%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다. 또한, 안개가 발생한 도로 환경의 경우 좌우 영상에서 각각 10.79%, 12.88%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다.
안드로이드 기반 스마트폰 앱의 바이너리 코드를 오프라인 상에서 분석하여 유해 사이트 목록에 포함된 서버에 접속하는지 여부를 판단하는 시스템을 제안하고, 실제 앱에 대해 적용한 실험 결과를 제시한다. 주어진 앱의 바이너리 코드를 Java 바이트 코드로 역 컴파일하고, 문자열 분석을 적용하여 프로그램에서 사용하는 모든 문자열 집합을 계산한 다음, 유해 매체물을 제공하는 사이트 URL을 포함하는지 확인하는 방법이다. 이 시스템은 앱을 실행하지 않고 배포 단계에서 검사할 수 있고 앱 마켓 관리에서 유해 사이트를 접속하는 앱을 분류하는 작업을 자동화 할 수 있는 장점이 있다. DNS 서버를 이용하거나 스마트폰에 모니터링 모듈을 설치하여 차단하는 기존 방법들과 서로 다른 단계에서 유해 앱을 차단함으로써 상호 보완할 수 있는 방법이 될 수 있다.
본 연구는 비 정형 농산물 중 6년근 수삼의 자동 등급 분류하기 위한 선행연구로, 이를 위해 4방향에서 이미지 취득이 가능한 수삼 영상 측정기를 제작 하였으며 총 245 수삼 개체에 대해서 영상을 취득하였다. 취득된 영상의 각 수삼 개체마다 12개의 파라미터를 추출하였으며, KGC 인삼공사의 수삼등급 분류 기준과 각 등급별 평균 파라미터의 분포를 조사하여 최종 4개 파라미터를 선정하였다. 패턴인식 분류기는 Support Vector Machine을 사용하였으며 공용 소프트웨어인 OpenCV Library를 사용하여 k-Class 분류기를 설계하였다. 각 등급별 학습 데이터 수를 10, 15, 20으로 조정하여 등급별 인식률, 본인 거부율, 타인 인식율을 조사하였으며, 학습데이터 수가 10개일 때 1등급 인식률 94%, 2등급 인식률 98%, 3등급 인식률 90%로 가장 높은 인식 성능을 보였다.
Currently, electricity consumption and feedback mechanisms are being widely researched in Internet of Things (IoT) areas to realise power consumption monitoring and management through the remote control of appliances. This paper aims to develop a smart electricity utilisation IoT platform with a deep belief network for electricity utilisation feature modelling. In the end node of electricity utilisation, a smart monitoring and control module is developed for automatically operating air conditioners with a gateway, which connects and controls the appliances through an embedded ZigBee solution. To collect electricity consumption data, a programmable smart IoT gateway is developed to connect an IoT cloud server of smart electricity utilisation via the Internet and report the operational parameters and working states. The cloud platform manages the behaviour planning functions of the energy-saving strategies based on the power consumption features analysed by a deep belief network algorithm, which enables the automatic classification of the electricity utilisation situation. Besides increasing the user's comfort and improving the user's experience, the established feature models provide reliable information and effective control suggestions for power reduction by refining the air conditioner operation habits of each house. In addition, several data visualisation technologies are utilised to present the power consumption datasets intuitively.
곤충의 발자국 패턴을 이용하여 곤충을 인식하고자 할 때에는 특징을 추출하기 위한 기본 단위의 영역을 추출할 필요가 있다. 이 논문에서는 기본 단위 영역의 추출을 위한 전 단계 처리 과정으로서 군집화 기법을 사용하였다. 인식의 대상이 되는 곤충들의 크기와 종류에 따라 남겨지는 발자국 패턴의 크기 및 간격이 다르게 나타난다. 따라서 이 논문에서는 패턴의 크기와 간격에 관계없이 인식의 기본 단위가 되는 영역을 추출할 수 있도록 하는 개선된 ART2 알고리즘을 제안하였다. 제안한 ART2 알고리즘에서는 군집화를 위한 임계값이 군집화의 대상이 되는 모든 패턴들의 거리를 축적한 그래프의 형태에 따라 자동으로 설정되도록 하였다. 제안한 기법으로 2 가지 종류의 곤충 발자국 패턴에 대하여 군집화를 실험한 결과 모두 바르게 군집화가 이루어짐을 알 수 있었다.
1. Objective Recently we have known 'First Impression' is the major factor to check the review point for the classification of sasangin. And we want to find out the objected data contribute to dignosis of female sasang constitution using Sasangins Face. 2. Methods We analysed the datum collected by multi-center researchers in 2007-2008. And this study analysed the datum of the measurement of the face by 3D-AFRA (3-Dimensional Automatic Face Recognition Apparatus) and the items of impression by SDQ. We used chi-square test to define the relationship between the item and sasang constitutions. We used independent samples t - test with classifying measuring variables of the face. 3. Results and Conclusion We put out specific female sasangin's constitutional measuring variables of face. The measuring variables of count is Taeyangin 30point, Soyangin 15point, Taeumin 32point, Soeumin 21point. There is the need to accumulate more accurate pictures about sasangin's external shape.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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