스포츠 중계 영상과 같은 동영상은 카메라의 줌과 팬에 의한 화면 전역 이동이 크게 발생하며, 적은 수의 특징점 및 다수의 불규칙 운동 개체들로 인하여 이동 해석이 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 다이나믹한 동영상의 전역 이동 계수를 추출하기 위한 새로운 알고리듬을 제안하고, 이를 개체 추적 시스템에서의 이동 보상과 파노라마 합성에 이용할 수 있도록 하였다. 인접 프레임 사이의 이동을 연속적으로 적용할 때, 누적되는 오차를 최소화하기 위하여, 다중 프레임 간의 이동으로부터, 사이 프레임들 간의 이동을 보간하는 방법을 제안하였다. 여기서 아핀 변환 또는 원근 투영 변환을 하나의 정방 행렬로 보고, 미소 이동을 갖는 행렬의 거듭제곱으로 분할하는 문제를 제시하고, 뉴튼 랩슨 방법을 벡터와 행렬 행태로 변형하여 풀이하는 방법을 제안하였고 매우 효율적으로 계산할 수 있음을 보였다. 이를 다수의 프레임 사이에서 재 계산된 이동과의 오차의 분할에 이용하고, 같은 방법을 계층적으로 수행하는 이동 계수의 향상 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 방송용 특수 효과의 연출과 비디오 인덱싱 등의 응용 분야에 활용할 수 있다.
사람이 두 눈을 통하여 3차원 공간을 지각하는 것과 같이 두 대의 카메라로부터 얻어진 스테레오 영상을 이용하여 3차원 정보를 얻을 수 있다. 스테레오 영상은 많은 데이터량을 가지기 때문에 최근 수년간 디지털 비디오 압축 기술의 발전과 함께 스테레오 영상을 효율적으로 압축하기 위한 기술이 개발되고 있다. 스테레오 영상을 압축하고 3차원 정보를 추출하는데 이용되는 양안차 추정은 일반적으로 두 스테레오 영상의 화소 간의 밝기 차이를 이용한다. 하지만 두 카메라의 초점거리, 방향, 상대적 위치, 조리개에 의해 입사되는 빛의 양 등의 미세한 차이에도 스테레오 영상 간의 밝기차가 발생한다. 밝기차가 있는 스테레오 영상은 부정확한 양안차 벡터와 이에 따른 낮은 압축 효율과 같은 문제점을 발생시킬 수 있다. 따라서 이런 스테레오 영상 간의 밝기차를 사전에 보상한 후 압축함으로써 압축의 효율을 높이고, 또한 재생 시 두 눈을 통하여 들어오는 서로 다른 시각 정보로 인한 눈과 두뇌의 피로를 덜어 줄 수 있다. 본 논문에서는 간단하면서도 효율적인 전처리 방법으로 전역 밝기 보상과 국부지역 밝기 보상 및 계층적 밝기 보상을 제안한다 실험결과는 제안된 보상 방법이 효율적으로 스테레오 영상을 압축하는 것을 보여준다.
본 연구에서는 위계구조 대중교통 노선망의 효율성을 이론적으로 해석한 박준식 외(2007c)의 연구를 연장하여 실제 자료를 적용한 결과를 도출하고 이의 실제 적용성을 검토하였다. 가상의 운영비용계수를 추정하는 모형을 구축하여 운영비용 계수를 추정하였으며, 이를 활용하여 도시철도 도입을 위해 요구되는 최소 통행수요를 도출하였다. 본 연구에서 산출한 최소 통행수요는 하나의 계산 예에 불과하며 모형 내/외부의 여러 가지 요소에 따라 가변적이다. 모형 내부의 경우 운영비용 계수와 도시철도의 통행속도가 주요 변화요소인데, 운영비용계수가 작고 통행속도가 빠른 경량전철의 경우 도시철도의 도입 가능성이 보다 높은 것으로 검토되었다. 모형 외부의 경우 노선망의 구조와 수요분포, 대중교통의 수단분담율에 대해서 검토한 바, 본 연구에서 산출한 최소 통행수요 값이 이들 변화요소들에 따른 예상치들 중 최대값이 될 것으로 판단된다. 투자평가의 경우 본 연구의 모형에서보다 편익을 과다추정하고 비용을 과소추정하는 것으로 검토되었는데, 본 연구의 결과값이 현실적인 변화요소들에 따른 기대치들 중 최대값임을 감안하면 투자평가는 결국 현실적인 수준에서 적정하게 평가하고 있는 것으로 볼 수 있다. 본 연구는 해석적인 접근을 통해 도시철도 도입의 효율성을 분석하였기 때문에 많은 단점과 한계를 갖고 있다. 또한 투자평가와 같은 실용적인 분석에 있어서도 나름대로의 한계를 갖는 것을 확인하였다. 이론적인 해석과 실용적인 방법론을 비교 검토하여 보다 정확하고 합리적인 분석 틀을 마련하는데 본 연구가 바탕이 될 수 있을 것이다.
확률강수량 산정은 하천관리, 수공구조물 설계 및 위험도 분석에 있어 중요한 기초적인 자료 중 하나이다. 실무에서는 대표지속시간에 대해서 지점빈도해석을 통해 확률강수량을 추정하고 이를 지속시간에 대해서 회귀분석을 실시하여 IDF (intensity-duration-frequency) 곡선을 작성한다. 이들 IDF곡선을 활용하여 기타 지속시간에 대해서는 내삽 또는 외삽으로 보간 하여 확률강수량 추정이 이루어지고 있다. 우리나라의 경우 상대적으로 자료 연한이 짧은 점을 고려한다면, 보다 정확하고 신뢰성 있는 확률강수량 산정 기법의 필요성이 대두되고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 Bayesian GLM 모형을 통하여 자료의 확률분포 매개변수의 Scaling 특성을 고려할 수 있는 지역빈도해석 모형을 개발하였다. 모형 적용결과 개별지점에서 효과적인 매개변수 추정뿐만 아니라, 유역전체의 특성을 대표하는 매개변수 추정이 가능하였다. 본 연구결과를 통해 도출된 IDF 곡선은 향후 다양한 수자원분야의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 미계측유역 또는 지속시간별 자료가 불충분한 지역에 대해서도 활용이 가능할 것으로 판단된다.
2008년 12월 우리나라 최초의 통신해양기상위성이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 지상국은 위성영상 데이터의 정확도 향상을 위해 사용자에게 기하보정된 영상을 공급해야 한다. 이때 지상국에 요구되는 처리시간은 30분 내외이며, 전체 처리시간의 준수를 위해 자동기하보정의 기술개발과 기하보정시 수행시간의 효율성이 중요하다. 자동기하보정은 위성의 영상좌표계와 지구좌표계상의 수학적인 관계를 나타내는 센서모델을 자동으로 수립하여 기하보정을 수행하는 것이다. 센서모델 수립을 위해 사용되는 기준점은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합결과를 통해서 자동으로 결정되어다. 실험에 사용한 위성영상은 GOES-9영상이며 실험을 위해 전세계 해안선 데이터베이스를 사용하여 랜드마크 칩을 211개 생성하였다. 위성영상에 존재하는 구름은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합시 오정합을 유발하므로 GOES-9영상의 채널1과 채널2영상에서 구름검출을 수행하여 구름이 아닌 지역에 대해서만 정합을 수행하였으며 가시영상인 채널1영상에서 밤시간이 아닌 지역에 대해서만 정합이 수행될 수 있도록 밤낮을 구분하여 처리하였다. 이때 정합결과는 오정합(Outlier)이 포함되어 있어 강인추정기법 중 하나인 RANSAC을 사용하여 이를 제거하였다. 강인추정기법으로 오정합이 제거된 정합결과를 기준점으로 사용하여 센서모델을 수립하였다. 수립된 모델의 정확도는 채널1영상의 해상도를 기준으로 하였을 때 $1{\sim}2$ 픽셀의 에러가 나타났고 기하보정된 영상에 해안선을 투영하여 센서모델의 정확도를 육안으로 확인하였다. 이때 위성영상의 해안선과 투영된 해안선이 일치함으로써 기하보정이 잘 이뤄졌음을 알 수 있었다. 실험결과 정합된 RANSAC, 센서모델 수립 및 자동기하 보정의 전체 처리시간은 약 4분여가 소요되었다. 이로써 본 논문에서 제안된 자동기하보정방법은 기하보정이 효과적으로 이뤄지고 있으며, 또한 통신해양기상위성의 전처리요구시간에도 만족함을 보여주고 있다.
양파는 기상여건에 따른 작황의 변동성이 커 생산량 및 가격 변화가 크다. 정부는 양파를 수급 민감 품목으로 지정하여 다양한 수급 안정대책을 마련하고 시행하는데 이를 위해서는 선제적이고 신뢰도 높은 양파 생산량 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 양파의 5월 초 지상부 생육정보와 5월 초부터 수확기까지의 기상정보를 이용하여 최종 생구 무게에 미치는 영향을 추정함으로써 생산량 예측의 정확도 개선에 기여하고자 한다. 위계적 특성을 갖고 있는 자료를 통해 개체별 생육요인인 1-수준 자료와 필지별 기상요인인 2-수준 자료, 그리고 두 수준 간 상호작용을 고려한 다층모형을 도입하여 분석하였다. 분석 결과, 5월 초에 엽수, 엽초경, 초장의 생육이 좋을수록 최종 생구 무게는 증가하는 것으로 추정되었다. 5월 초부터 수확기까지의 기상요인에서는 강수량, 고온일수, 탄소동화저해일수가 생구 무게에 음의 효과가 나타났으며, 일교차와 수확전강수량은 양의 효과로 통계적으로 유의하였다. 또한 1-수준과 2-수준의 교호작용항을 고려하여 모형의 적합도와 설명력을 향상시켰다.
The national emission from energy sector accounted for 84.7% of all domestic emissions in 2007. Of the energy-use emissions, the emission from mobile source as one of key categories accounted for 19.4% and further the road transport emission occupied the most dominant portion in the category. The road transport emissions can be estimated on the basis of either the fuel consumed (Tier 1) or the distance travelled by the vehicle types and road types (higher Tiers). The latter approach must be suitable for simultaneously estimating $CO_2$, $CH_4$, and $N_2O$ emissions in local administrative districts. The objective of this study was to estimate 31 municipal GHG emissions from road transportation in Gyeonggi Province, Korea. In 2008, the municipalities were consisted of 2,014 towns expressed as Dong and Ri, the smallest administrative district unit. Since mobile sources are moving across other city and province borders, the emission estimated by fuel sold is in fact impossible to ensure consistency between neighbouring cities and provinces. On the other hand, the emission estimated by distance travelled is also impossible to acquire key activity data such as traffic volume, vehicle type and model, and road type in small towns. To solve the problem, we applied a hierarchical cluster analysis to separate town-by-town road patterns (clusters) based on a priori activity information including traffic volume, population, area, and branch road length obtained from small 151 towns. After identifying 10 road patterns, a rule building expert system was developed by visual basic application (VBA) to assort various unknown road patterns into one of 10 known patterns. The expert system was self-verified with original reference information and then objects in each homogeneous pattern were used to regress traffic volume based on the variables of population, area, and branch road length. The program was then applied to assign all the unknown towns into a known pattern and to automatically estimate traffic volumes by regression equations for each town. Further VKT (vehicle kilometer travelled) for each vehicle type in each town was calculated to be mapped by GIS (geological information system) and road transport emission on the corresponding road section was estimated by multiplying emission factors for each vehicle type. Finally all emissions from local branch roads in Gyeonggi Province could be estimated by summing up emissions from 1,902 towns where road information was registered. As a result of the study, the GHG average emission rate by the branch road transport was 6,101 kilotons of $CO_2$ equivalent per year (kt-$CO_2$ Eq/yr) and the total emissions from both main and branch roads was 24,152 kt-$CO_2$ Eq/yr in Gyeonggi Province. The ratio of branch roads emission to the total was 0.28 in 2008.
구상나무 3개 집단과 분비나무 5개 집단에 존재하는 유전변이량과 집단간 유전분화를 추정하기 위해서 5개 nSSR 표지를 분석하였다. 유전자좌당 대립유전자가 과다하게 관찰된 1개 유전자좌를 제외한 나머지 유전자좌를 대상으로 통계분석을 실시한 결과, 평균 이형접합체 빈도 기대값($H_e$)이 구상나무는 0.292, 분비나무는 0.220으로 계산되어 구상나무의 유전변이량이 더 큰 것으로 나타났다. 집단내 고정지수(F)는 구상나무가 평균 0.065, 분비나무가 평균 0.095로 양의 값을 나타내어 두 수종 공히 집단 내 동형접합체가 H-W 평형상태에서의 기대 개체수 보다 많은 것으로 나타났다. 집단 간 유전분화를 분석한 결과, 분비나무 집단들에 비해서($F_{ST}=0.039$) 구상나무 집단간 유전분화($F_{ST}=0.063$)가 더 심화된 것으로 나타났다. 두 수종간의 유전분화($F_{PT}$)는 0.049로 나타나 유전변이의 대부분이 두 수종 간에 공유되고 있음이 확인되었다. 집단간 유전적 유연관계를 분석한 결과, 구상나무의 2개 집단(덕유산, 한라산)이 분비나무 집단들과 분리되어 나타났으나 지리산집단은 분비나무 집단들과 그룹을 형성하고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 분석된 대부분의 집단들이 빙하기 이후의 기온 상승으로 산 정상부에 국소적으로 남겨지게 됨에 따라 집단 크기가 점진적으로 감소되어 초래된 유전적 부동과 근친교배의 결과 동형접합체가 증가되었으며, 두 수종의 종분화 과정이 비교적 최근에 일어났으나 아직 충분히 분화되지 못한 상태인 것으로 추정할 수 있었다.
인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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