해양 관측과 위성 원격탐사를 이용하여 시공간적으로 다양하게 변하는 생태 어장 환경 및 선박 관련 자료를 획득할 수 있다. 이번 연구의 주요 목적은 야간 불빛 위성 자료를 이용하여 광범위한 해역에 대한 어선의 위치 분포를 파악하는 딥러닝 기반 모델을 제안하는 것이다. 제안한 모델의 정확성을 평가하기 위해 야간 조업 어선의 위치를 포함하고 있는 AIS(Automatic Identification System) 정보와 상호 비교 평가 하였다. 이를 위해, 먼저 AIS 자료를 획득 및 분석하는 방법을 소개한다. 해양안전종합시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS)으로부터 제공받은 AIS 자료는 동적정보와 정적정보로 나뉜다. 동적 정보는 일별 자료로 구분되어있으며, 이 정보에는 해상이동업무식별번호(Maritime Mobile Service Identity, MMSI), 선박의 시간, 위도, 경도, 속력(Speed over Ground, SOG), 실침로(Course over Ground, COG), 선수방향(Heading) 등이 포함되어 있다. 정적정보는 1개의 파일로 구성되어 있으며, 선박명, 선종 코드, IMO Number, 호출부호, 제원(DimA, DimB, DimC, Dim D), 홀수, 추정 톤수 등이 포함되어 있다. 이번 연구에서는 선박의 정보에서 어선의 정보를 추출하여 비교 자료로 사용하였으며, 위성 자료는 구름의 영향이 없는 깨끗한 날짜의 영상 자료를 선별하여 사용하였다. 야간 불빛 위성 자료, 구름 정보 등을 이용하여 야간 조업 어선의 불빛을 감지하는 심층신경망(Deep Neural Network; DNN) 기반 모델을 제안하였다. 본 연구의결과는 야간 어선의 분포를 감시하고 한반도 인근 어장을 보호하는데 기여할 것으로 기대된다.
논 본문은 문서의 주요 내용을 나타내는 문장을 추출함으로써 요약문을 작성하는 자동 요약 기법에 대해 기술하고 있다. 개발한 시스템은 문서 집합으로부터 추출한 어휘적, 통계적 정보를 고려하여 요약 문장을 작성하는 모델이다. 시스템은 크게 두 부분, 학습과정과 요약과정으로 구성이 된다. 학습 과정은 수동으로 작성한 요약문장으로부터 다양한 통계적인 정보를 추출하는 단계이며, 요약 과정은 학습 과정에서 추출한 정보를 이용하여 각 문장이 요약문장에 포함될 가능성을 계산하는 과정이다. 본 연구는 크게 세 가지 의의를 갖는다. 첫째, 개발된 시스템은 각 문장을 텍스트 구성 요소의 하나로 분류하는 텍스트 구성 요소 판별 모델을 사용한다. 이 과정을 통해 요약 문장에 포함될 가능성이 없는 문장을 미리 제거하는 효과를 얻게 된다. 둘째, 개발한 시스템이 영어 기반의 시스템을 발전시킨 것이지만, 각각의 자질을 독립적으로 요약에 적용시켰으며, Dempster-Shafer 규칙을 사용해서 다양한 자질의 확률 값을 혼합함으로써 문장이 요약문에 포함될 최종 확률을 계산하게 된다. 셋째, 기존의 시스템에서 사용하지 않은 새로운 자질 (feature)을 사용하였으며, 실험을 통하여 각각의 자질이 요약 시스템의 성능에 미치는 효과를 알아보았다.
본 논문에서는 지문 인식에 있어서 정확한 특징점 추출이 가능하도록 지문 이미지의 전처리를 개선하는 새로운 방법을 제안하였다. 지문 이미지는 자동 지문인증 시스템의 인증률 향상에 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 방향지향성 필터에 기초한 새로운 전처리 알고리즘을 적용하여 지문 이미지의 유효 융선 벡터와 융선 확률을 이용하여 품질이 낮은 지문 이미지를 지문인식에 더 적합하도록 품질을 항상시켰다. 품질이 좋지 않은 지문 이미지는 융선 구조가 불명확하고, 융선 사이에 잡음 점들이 많이 포함되어 있기 때문에 제안된 지문 이미지 향상 알고리즘을 통해서 그 잡음이 제거되고 융선이 더 선명하게 추정되었다. 이로 인하여 융선의 지역적 방향과 주파수를 더 정확히 추출 할 수 있다. 이 결과는 지문인식의 후처리 알고리즘에서 특징점을 정확하게 추출 할 수 있게해준다. 아울러 가짜 특징점이 생길 확률이 낮아지므로 이를 제거 할 때 함께 없어지는 진짜 특징점 수도 감소 시켜 준다. 두 가지 방법으로 이루어진 실험에서는 반도체 지문센서로부터 얻어진 이미지를 이용한 인증률 테스트의 향상도 측정방법과, IEEE 공인인증 데이터베이스인 FVC2002 DB3 지문이미지 데이터를 이용하여 기존의 알고리즘과 제안된 알고리즘의 인증률을 측정하였다.
본 논문에서는 가전기기의 전력소비 정보를 이용하여 가전기기별 특성을 추출하고 이를 이용하여 데이터베이스의 자동 구축 및 구축된 데이터베이스로부터 입력되는 특성 정보에 해당하는 가전기기를 식별할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 이를 위해 가정환경에서 사용하는 가전기기들의 소비전력 상태 감시 및 전원 제어가 가능한 기존에 설계된 시스템서버에 별도의 라이브러리를 구현하여 추가하였다. 구현된 최종 시스템은 가전기기의 소비전력을 측정하고 무선 네트워크를 이용하여 서버에게 실시간으로 데이터를 전송하는 클라이언트와 서버로 구성이 되며, 실험을 통해 특정 클라이언트에 연결된 특정 가전기기를 자동으로 식별하는 것이 가능한 것을 검증하였다.
핵심 microsatellite 마커를 활용하여 우리나라에서 품종보호출원 및 등록된 콩 148 품종에 대한 DNA 프로파일 데이터베이스를 구축한 다음 유전적 유사도 분석을 통한 품종 식별력 정도를 조사하였다. 콩 148품종을 120개의 microsatellite 마커로 검정하고 밴드의 패턴이 명확하고 다형성 정도가 높은 핵심 마커 16개의 대립유전자의 수는 6 ~ 28개로 나타났고 평균 대립유전자의 수는 12.75개였다. PIC 값은 0.753 ~ 0.951 사이에 분포하였고 평균값은 0.863으로 아주 높았다. 콩 148 품종에 대하여 Jaccard 방법에 따라 유전적 유사도를 설정한 다음 비가중 산술평균결합에 의해 집괴분석하여 계통도를 작성하였을 때, 콩의 품종 유형 및 품종 육성 계보에 따라 5개의 대그룹으로 나누어졌으며 모든 품종이 식별이 가능하였다. 본 연구에서 콩 품종식별용 핵심 microsatellite는 품종보호출원 품종의 구별성, 균일성, 안정성의 확인, 품종진 위성과 관련된 종자분쟁, 종자 순도 관리에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 실현하기 위한 핵심 기술로 자동화된 개체 식별, 분산 컴퓨팅 기술 등의 연구가 다양한 분야에서 이루어 지고 있다. 라디오 주파수를 이용해서 개체를 식별하는 RFID 기술은 EPCglobal에서 표준을 제시하고 있고 EPC Network를 기반으로 구축된 인프라를 바탕으로 응용 시스템을 개발하고자 하는 경우, RFID 미들웨어로부터 대규모의 EPC정보를 처리해야 하고, EPC를 기반으로 EPC와 관련된 고유 정보와 이력 정보를 수집해야 한다. 또한 정보획득 및 가공에 관한 인과관계 처리가 분명히 이루어져야 하고, 비즈니스 룰에 따른 이벤트의 발생 조건에 관한 처리를 고려하여야 한다. 본 논문에서는 EPC Network 기반에서 응용 시스템 개발을 지원하기 위해 비즈니스 서비스를 제공하는 미들웨어 플랫폼을 제시하고 이에 관한 효용성을 검증한다. 비즈니스 서비스란 추가적인 정보 획득이나 가공 과정 없이 응용 시스템에서 바로 이용이 가능한 이벤트를 전달하는 서비스를 의미한다. 미들웨어 플랫폼에서는 정보 획득, 정보 가공 과정을 지원하며, 또한 비즈니스 룰 처리를 지원한다. 미들웨어 플랫폼은 비즈니스 서비스를 기반으로 응용 시스템의 빠른 개발을 가능하게 하고, 유지보수를 용이하게 한다.
최근 딥러닝을 사용하여 스케치이미지에 있는 GUI(Graphical User Interface) 요소를 인식하여 어플리케이션 구현에 필요한 코드를 자동 생성하는 연구 등이 있다. UI/UX 디자이너는 모바일 응용 프로그램 개발 시 스토리보드를 개발자와의 의사소통을 돕는 도구로 사용하나 모호한 위젯에 대해서는 UI/UX 디자이너의 의도와 다르게 구현되는 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 DNN(Deep Neural Network) 기반의 GUI 요소 식별의 정확성을 높이기 위해 심볼마커를 사용하는 자동 GUI 요소 인식 기법을 제안한다. 심볼마커의 성능평가를 위해 심볼마커의 유무에 따라 실험을 진행하여 정확도를 평가하였고, 정확도 개선을 위해 원형과 괄호형으로 나누어 심볼마커 모양에 따른 결과를 분석하였다. 심볼마커를 사용한다면 개발자에게 정확한 의사 전달이 가능해져 피드백이 줄면서 시간과 비용이 감소하고 스케치이미지의 UI 요소 오탐률을 줄이고 정확성이 향상될 것으로 기대한다.
RFID(Radio Frequency IDentification)는 자동인식 기술의 한 종류로서 마이크로칩을 내장한 태그, 카드, 라벨 등에 저장된 데이터를 무선 주파수를 사용하여 사물이나 사람을 인식하는 기술이다. 기존에 널리 이용되던 바코드(Bar-code)를 대체하여 RFID를 사용함으로써 시스템의 자동화와 효율적인 자료 관리가 가능하다. 본 논문에서는 도서정보관리에 필요한 정보를 바탕으로 도서정보관리용 RFID 태그 데이터 포맷을 설계하고 이를 기반으로 하여 시스템을 구현하였다. RFID를 이용한 도서관리 시스템은 장서 점검기, 자가 대출기, 자가 반납기, 사서용 관리 시스템으로 나누어지며 RFID 리더에 인식된 태그의 정보를 RS-232 인터페이스를 통하여 호스트 컴퓨터에 전송되며 호스트 컴퓨터에서는 미들웨어를 구성하여 정보를 처리.운영하게 된다. 본 본문에서 구현한 시스템은 도서정보관리를 위한 사서용 관리 시스템에 맞추어 구현하였다.
본 논문에서는 지문 영상의 개별적이고 부분적인 특성(밝기, 품질 차이 등)을 고려하여 지문의 특징량 추출을 수행함으로써 지문 입력기간의 차이에서 오는 문제점을 극복하며, 정합 과정시에는 회전 및 크기 변화, 위치 이동 등에 관계없이 균일한 성능을 보장하면서도 실시간 내에 처리가 가능한 자동 지문인식 알고리즘을 제안한다. 특히 본 방법에서는 지문의 분류 작업을 융선의 전체적인 흐름 모양과 중심점, 삼각주와 같은 특이점간의 상호 관계를 이용하여 결정하게 된다. 개발된 알고리즘을 평가하기 위해 NIST 지문 및 한국인의 연령과 직업별 인구 분포에 따라 구축된 압착 날인 지문, 그리고 회전 날인 후 수치화된 지문과 같은 다양한 영상들에 대해 제안된 방법을 적용하였으며, 전체적인 인식 성능이 타인 수락 오류율을 0%로 설정했을 때 본인 거부 오류율이 0.07%라는 결과를 얻을 수 있었다.
RFID(Radio frequency Identification)시스템은 일종의 무선통신 시스템으로서 자동화 데이터 수집장치의 한 분야에 속한다. 이 무선 시스템은 RFID 태그(혹은 트랜스폰더 Transponder)와 RFID 리더로 구성되어 있다. 본 논문에서는, RFID 시스템으로부터 태그 ID를 획득하여 무선LAN으로 인터넷에 접속한 후, 태그 ID정보를 처리하기 위하여 웹상의 서버로 전송하거나 자체 웹서버를 가지는 타깃시스템을 구현한다. 기존의 시스템들은 정보획득 후 유선으로 태그 데이터를 전송하는 형태가 주를 이루고 있으나 본 시스템은 현재 사용이 확산되고 있는 무선 LAN을 이용하여 AP(Access Point)가 있는 장소이면 어디에서나 인터넷에 접속하여 유비쿼터스 환경에서 수집된 다양한 데이터를 쉽게 전송할 수 있게 한다. 또한 무선LAN의 광대역 이점을 이용하여 대용량의 정보를 타깃시스템에 전송할 수 있으며 인가된 사용자가 타깃시스템의 웹서버에 용이하게 접속하여 각 태그 ID를 분석하고 그에 대한 각종 정보를 다양하게 획득할 수 있도록 구현된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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