최근에 콘크리트 구조물에 발생한 균열의 영향에 대한 관심이 커져 과거와 다르게 발생한 균열을 방치하기보다 보수를 통해 그 영향을 최소화시키고자 노력하고 있다. 본 논문에서는 콘크리트 표면 균열의 효율적인 측정을 위하여 점검자의 육안조사를 통한 수작업 대신 컴퓨터가 균열의 길이, 방향, 폭등의 특징을 자동으로 처리하는 화상처리 기법을 제안한다. 정확한 균열의 특징 추출을 위하여 빛의 영향을 보정할 수 있는 모폴로지 기법인 채움(Closing)연산을 적용하여 영상의 빛의 영향을 보정하고 Sobel 마스크를 적용하여 균열영상의 에지를 추출한 후, 반복 이진화를 적용하여 균열 영상을 이진화한다 그리고 이진화된 영상에서 잡음을 제거하기 위해 3${\times}$3 마스크를 이용하여 인접화소의 평균을 이용한 잡음 제거와 Glassfire Labeling 알고리즘을 이용한 잡음 제거를 각각 수행하여 균열의 에지를 추출하게 된다. 그리고 본 논문에서는 추출된 균열의 에지를 이용하여 균열의 특정부분의 길이, 방향, 폭을 자동으로 측정하는 표면 균열의 자동 처리 기법을 제안한다. 실험 결과에서는 제시된 방법이 균열의 검출에 효율적임을 나타내었고 검시자의 주관이 개입될 수 있는 가능성을 제거할 수 있는 가능성을 나타내었다.
본 논문은 한글 및 영문자의 구조적 특징을 이용하여 자연영상에서 문자영역을 검출하는 기법을 제안하였다. 자연 영상에서 에지 특징 값을 추출하고 추출된 특징 값은 필터링을 수행하여 문자의 특징에 맞지 않는 특징 값을 제거하여 문자영역 후보를 선정한다. 선정된 문자영역 후보는 한글 자소 병합 알고리즘으로 하나의 문자로 병합하여 후보 문자영역으로 검출하고, 한글 문자 유형 판별 알고리즘으로 한글 문자영역 여부를 판별함으로서 한글 문자영역을 검출하고, 영문자는 영문자 에지 특징 값을 적용하여 영문자 영역을 검출한다. 실험결과, 복잡한 배경을 갖고 다양한 환경에서 촬영된 영상에서 한글 및 영문자 영역을 효과적으로 검출하였고, 제안한 문자영역 검출 방법은 향상된 검출 결과를 보여 주었다.
최근 정보통신기술의 발전에 따라 사물인터넷 기술이 비약적으로 발전하고 있다. IoT 기술은 다양한 센서들을 활용하여 각 센서의 고유한 데이터를 발생시켜 시스템 상태의 진단을 가능하도록 한다. 하지만, 현재 적용되고 있는 장비운용 시스템은 장비에 문제가 발생한 후 관리자가 해당 문제를 처리해야하는 사후보전 방식의 개념이며, 이는 시스템의 에러로 인한 시스템의 신뢰성 및 가용성 문제점을 의미할 수 있으며, 정비를 위한 시스템 중단으로 생산성에 부정적 영향으로 인한 경제적 손실을 초래할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 지능형 IoT(AIoT) 기술을 적용하여 공장 내 정류기를 보다 효율적으로 운용하기 위한 엣지 컨트롤러 제어 의사 결정 알고리즘과, 정류기 부품별 고장 상황 정보에 대한 도메인 지식 기반의 모델링을 작성하여, 이를 바탕으로 수집된 각 센서 데이터에 대한 상관관계 분석을 통해 시나리오별 Abnormal 데이터에 대하여 적정 수준의 상태 메시지를 출력함을 확인할 수 있었으며, 이를 통한 기존 현장의 장비 운용 시스템의 가용성과 생산성이 향상됨을 확인하였다.
NFV (Network Function Virtualization) 환경에서는 소프트웨어로 구현된 가상 네트워크 기능 (VNF: Virtualized Network Function)을 범용 서버에 설치하는 것으로 네트워크 기능을 제공한다. 네트워크 관리자는 VNF를 네트워크 토폴로지 상 적절한 위치의 서버에 배치하고 상황에 따라 동적으로 관리함으로써, 다양한 네트워크 상황에 대해 신속하고 유연하게 대응할 수 있다. 하지만 여러 네트워크 조건 (서비스 비용 및 품질) 등을 고려하는 것은 매우 복잡하고 어려운 문제이며, 특히 결정된 배치를 실제 NFV 환경에 적용하는 데는 처리 시간이 소요되기 때문에, 최적의 VNF 배치를 위해서는 필요한 자원량을 예측하여 VNF 배치를 결정하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 MEC (Multi-access Edge Computing) 토폴로지에서 서비스 요청을 무작위로 생성하여 ILP (Integer Linear Programming) 모델을 통해 시뮬레이션한 결과를 학습데이터로 사용하는 기계학습 모델을 도출한다. 도출된 예측 모델은 5분 이후의 미래 시점에 대해 ILP 솔루션 결과 대비 90% 이상의 정확도를 보였다.
화면 내 예측 (intra prediction)은 H.264/AVC 참조 소프트웨어의 중요한 기술들 중의 하나 이지만, 커다란 부호화 복잡도를 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 많은 고속 알고리즘이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 H.264/AVC 부호화기의 높은 복잡도를 줄이기 위하여 서브 샘플링 (sub-sampling)된 화소들을 이용해 현재 블록의 에지 방향을 예측하는 고속 화면 내 예측 모드 선택 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 이전 알고리즘에 비해 H.264/AVC 부호화기의 복잡도를 줄일 뿐 아니라 부호화 성능을 향상 시키는 것을 보여준다. 실험결과는 제안한 알고리듬이 미미한 화질 열화와 비트 증가율을 가지면서 평균적으로 75.93% 만큼 부호화 시간을 줄이는 것을 보여준다.
H.264 부호화 표준은 부호화 효율을 높이기 위해 1/4 화소 단위의 움직임 추정, 다중 참조 프레임, 인트라 예측, 루프 필터, 다양한 블록 크기의 지원 등과 같은 새로운 부호화 도구들을 사용한다. 이를 통해 이전의 비디오 부호화 표준들에 비해 율-왜곡(率-歪曲) 관점에서 높은 성능을 보이지만 그로 인해 부호기의 복잡도는 상당히 증가한다. 본 논문은 부호기 복잡도의 증가를 초래하는 주요 부호화 도구들 중 인트라 매크로블록 모드 선택의 복잡도 감소에 주안(主眼)점을 두며, 이를 위한 고속 부호화 알고리듬을 제시한다. 제안하는 알고리듬은 먼저 간단한 전처리과정을 통해서 Intra4x4 모드의 예측모드를 한정하고, 선택된 Intra4x4의 예측모드를 사용하여 다른 인트라 모드들의 예측모드를 결정한다. 실험결과 제안하는 알고리듬은 기존의 방법보다 높은 성능을 보이며 참조소프트웨어와 비교하여 약 82%의 속도향상을 가져오는 것으로 나타난다.
본 논문은 벤처기업가의 창업위치결정에 대한 분석을 통해 기업집적의 전략적도구로 인정되는 클러스터의 성장 동력을 체계적으로 분석했다. 한 기업가의 창업위치 결정은 '전략적 사안'으로서, 다음의 세 가지 동력의 상호작용에 의해 작동함을 도출하였다. 그 세가지 동력은 창업위치에 본질적으로 담겨진 효용과 비용의 편차, 신규 진입기업의 연구개발 역량, 클러스터에 이미 진입해 있는 기존기업의 연구개발 역량 등이다. 본 논문은 신생기업의 입장이 클러스터에 진입하는 것에 존재하는 긍정적인 면과 부정적인 면을 제안하면서 연구가설을 도출하였다. 그 긍정적인 면은 기존기업의 지식 스필오버에 의한 지식학습 효과이며, 부정적인 면은 지식뺏김 효과이다. 이 양 측면에 대한 전략적 결정에 의해 창업위치가 결정되고, 거시적으로는 클러스터의 성장 여부가 결정됨을 가설로 설정했다. 한국 바이오 벤처기업 710개를 실증대상으로 선정해서, 앞서 설정한 논리에서 도출된 연구가설들을 검증하였다. 실증분석에서 발견은, 조직유산과 클러스터의 경쟁상황에 의해 비용과 효과가 달라진다는 점, 그리고 클러스터에서 작동하는 협력규범의 존재 등에 의해 신생기업이 클러스터에서 창업하게 됨을 발견하였다. 결론적으로 신생기업에게 전달되는 지식 스필오버 효과가 클 때 기업집적 효과가 증가하며, 클러스터가 성장하게 됨을 확인하였다.
One of the purposes of Information Technology (IT) is to support human response to natural and social problems such as natural disasters and spread of disease, and to improve the quality of human life. Recent climate change has happened worldwide, natural disasters threaten the quality of life, and human safety is no longer guaranteed. IT must be able to support tasks related to disaster response, and more importantly, it should be used to predict and minimize future damage. In South Korea, the data related to the damage is checked out by each local government and then federal government aggregates it. This data is included in disaster reports that the federal government discloses by disaster case, but it is difficult to obtain raw data of the damage even for research purposes. In order to obtain data, information extraction may be applied to disaster reports. In the field of information extraction, most of the extraction targets are web documents, commercial reports, SNS text, and so on. There is little research on information extraction for government disaster reports. They are mostly text, but the structure of each sentence is very different from that of news articles and commercial reports. The features of the government disaster report should be carefully considered. In this paper, information extraction method for South Korea government reports in the word format is presented. This method is based on patterns and dictionaries and provides some additional ideas for tokenizing the damage representation of the text. The experiment result is F1 score of 80.2 on the test set. This is close to cutting-edge information extraction performance before applying the recent deep learning algorithms.
본 논문은 확장 QR-RLS 알고리즘을 이용한 시스토릭 어레이 구조를 갖는 적응 결정 궤환 등화기에 대해서 소개한다. 무선 이동 통신 시스템의 경우 빠른 시변환 채널로 인해 고속의 수렴 특성을 갖는 등화기가 필수적으로 요구된다. 최근에 이러한 성질을 만족하는 QR-RLS 알고리즘 기반의 등화기가 소개되었으며, RLS 알고리즘이 갖는 높은 수렴 속도와 시스토릭 어레이의 병렬 파이프라인 형태로 구현 가능함으로 인해 계산상의 높은 효율성을 가진다. 그러나 일반적인 QR-RLS 알고리즘은 별도의 등화기 가중치 추출과정을 필요로 하며, 이로 인해 적응 처리 과정을 완전한 파이프라인 형태로 수행하기는 어렵다. 본 논문에서는 확장 QR-RLS 알고리즘을 기반으로 제곱근 연산을 배제한 계산과정을 통해 채널 출력의 입력으로부터 가중치 갱신까지 완전환 파이프라인 방식으로 처리가 가능한 시스토릭 어레이 구조의 결정 궤환 등화기를 소개한다.
본 논문에서는 영역 성장법을 기반으로 자동적인 임계치 설정에 의하여 미세 석회화를 추출하는 방법을 제안하였다. 미세 석회화 후보 영역에서 임계치를 반복적으로 증가시키면서 국부 최대치 화소로부터 영역을 성장시키고 명암 대비와 에지 선예도가 최대일 때 최적의 임계치가 결정됨으로써, 실제 영상에 있어서 효과적으로 미세 석회화를 추출할 수 있었다. 총 299개의 미세 석회화에 대하여 81.5%의 TP(true positive) 비율과 1.1개의 평균 FP(false positive) 개수를 가지는 만족할 만할 결과를 얻었으며, 진단 방사선 전문의의 조기 유방암 진단을 위한 보조 역할이 될 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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