본 논문에서는 소프트웨어 환경에서 비트연산을 최적화 하고 DNN으로 응용하는 방법을 제안한다. 이를 위해 비트연산 최적화를 위한 패킹 함수와 DNN으로 응용을 위한 마스킹 행렬 곱 연산을 제안한다. 패킹 함수의 경우는 32bit의 실제 가중치값을 2bit로 변환하는 연산을 수행한다. 연산을 수행할 땐, 임계값 비교 연산을 통해 2bit 값으로 변환한다. 이 연산을 수행하면 4개의 32bit값이 1개의 8bit 메모리에 들어가게 된다. 마스킹 행렬 곱 연산의 경우 패킹된 가중치 값과 일반 입력 값을 곱하기 위한 특수한 연산으로 이루어져 있다. 그리고 각각의 연산은 GPU 가속기를 이용해 병렬로 처리되게 하였다. 그 결과 HandWritten 데이터 셋에 환경에서 32bit DNN 모델에 비해 약 16배의 메모리 절약을 볼 수 있었다. 그럼에도 정확도는 32bit 모델과 비슷한 1% 이내의 차이를 보였다.
소프트웨어의 변경은 개발 기간 또는 개발 이후에도 지속적으로 요구된다. 변경 요청 시 영향의 범위를 직관적으로 정확히 파악하는 것은 어려운 일이며, 체계적인 방법을 통해 변경 영향의 범위를 보다 정확하게 파악하는 과정이 필요하다. 변경 영향 분석은 변경에 의해 야기되는 파급 효과를 인식하여 누락되는 부분이 없도록 하는 것을 그 목적으로 한다. 본 논문은 객체지향 개발 환경에서 유스케이스 시나리오와 UML 모델링 산출물들 간의 연관 관계를 이용하여 변경 요청으로 인한 영향의 범위를 쉽게 파악할 수 있는 방법을 제시한다. 이 방법은 유스케이스 시나리오의 변경으로 인해 다른 구성요소들(클래스 다이어그램, 시퀀스 다이어그램)이 받을 수 있는 영향의 범위를 순방향 추적을 통해 파악하고, 구성요소의 변경으로 인해 추가적으로 발생할 수 있는 변경 가능성에 대한 영향 분석은 역방향 추적 과정을 통해 순환적으로 이루어진다. 본 논문의 결과는 영향 분석 대상(산출물)이나 변경 유형에 제한을 받지 않아, 다양한 변경 요청으로 인한 영향 분석 시 기초적인 가이드라인으로 활용할 수 있다.
본 연구에서는 전방위 카메라(Omni-directional Camera)를 이용하여 과속방지턱(Speed Bump)을 탐지하고 Vision Based Approach 통한 실시간 과속 방지턱 데이터의 갱신 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 카메라 영상정보에서 과속 방지턱을 검출하기 위해 잡음을 제거하고 이를 구성하는 형상과 패턴으로 여겨지는 점들을 우선적으로 탐지하여야 한다. 과속방지턱은 일정한 폭과 규칙적인 형태를 유지하며 흰색과 노란색의 영역을 가지고 있음에 착안하여 침식과 팽창을 이용한 형태학적 연산과 HSV칼라 모델을 적용하여 도로상의 과속방지턱을 추출하였다. 카메라에서 거대한 이미지 데이터를 수집하여 대상 객체를 검출하고 GPS 위치 정보를 이용하였다. 마지막으로 동시적 위치추정 및 지도작성 (SLAMs :Simultaneous Localization And Mapping) 시스템을 구현하여 탐지알고리즘과 취득결과의 정확성을 평가하였다.
건설 산업은 각 단계별 업무 프로세스의 분절 및 프로젝트 관리를 위한 다양한 소프트웨어 등이 업무 단위별로 상이함에 따라 단계별로 생성되는 다양한 데이터의 누락이 발생하며, 효과적인 공유 및 이를 활용한 신속한 의사결정 등에 한계를 보이고 있다. 또한 이로 인한 잦은 설계 변경 등의 문제가 발생하고 있다. 이 같은 문제점을 해결하기 위하여 프로젝트에 참여하는 다양한 주체들 간의 협업 및 원활한 정보 공유의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구는 이와 같은 문제를 해결하귀 위하여 BIM(Building Information Mode1ing)으로 지칭되는 3D 기반의 정보 체계와 동시 공학(CE, Concurrent Engineering) 개념을 바탕으로 제조업 등에서 활발히 사용되고 있는 PLM(Product Life cycle Management) 시스템을 건설 산업 특성에 적합한 형태로 벤치마킹하여, 건설 프로젝트 통합의사결정 지원 체계(Construction Project Life-cycle Management) 구축을 위한 CPLM의 프로세스 모델 및 시나리오를 제시하고자 한다.
[1]에서 우리는 내장 소프트웨어의 시나리오들을 합성하여 테스트 모델 (GFSM)을 구하는 방법을 제안하였다. 이때 사용된 각각의 시나리오는 내장 소프트웨어가 받아들이는 외부 입력 사건에 대한 태스크들 사이의 상호작용을 기술하고 있다. 외부 입력 사건은 선택적 또는 병행적으로 발생할 수 있는데, [1]에서는 선택적인 관계만을 고려하였다. 본 논문에서는 병행적 시나리오들을 합성하여 GFSM을 생성할 때 발생하는 전이 수의 급격한 증가를 줄이기 위한 방법을 제안한다. 비동기적 메시지 전송을 수행하는 태스크들의 행위를 보존하도록 하면서 동기적으로 해석함으로써 GFSM의 전이 수를 줄이고, 또한 시나리오 기술에 사용된 MSC 명세로부터 독립 구역을 자동으로 찾아내어 인터리빙의 수를 줄이는 방법을 제안한다. 독립 구역은 최종 시스템의 상태에 변화를 주지 않는 메시지 전송들을 포함한다. 제안된 방법을 디지털 TV 소프트웨어의 시나리오에 적용하여 전이 수의 감소 효과를 얻을 수 있었다.
이 논문에서는 참고문헌(곽효경 등, 2004; 곽효경 등, 2005)에서 제안된 소성수축균열 해석모델을 바탕으로 분할타설되는 콘크리트 슬래브의 소성수축균열 해석방법을 제안하였다. 이 해석방법을 이용해 슬래브의 분할타설이 소성수축균열에 미치는 영향에 대해 알아보았고 분할타설방법에 따른 소성수축균열 발생 특성을 정량적으로 분석하였다. 나아가 콘크리트 배합과 외기조건 및 분할타설방법을 변수로 하여 수행한 소성수축균열 해석으로부터 얻어진 해석결과를 바탕으로 슬래브의 표면 건조시기와 먼저 타설된 콘크리트의 표면 건조를 방지하기 위한 임계 타설시간간격에 대한 모델식을 제안함으로써 슬래브에 소성수축균열이 발생하지 않도록 분할타설방법을 계획하거나 소성수축균열의 제어를 위해 적절한 시기에 양생을 시작할 수 있도록 하였다.
본 연구의 목적은 신학대학교에서 성품 교육을 위한 구체적인 코스 모델의 개발을 통하여 학습자들이 장차 신앙 공동체 및 나아가 전체 사회 공동체에 기여할 수 있는 역량을 갖추도록 돕기 위함이다. 고도의 기술 혁명과 더불어 국내외적으로 진행되는 시대적 변화의 도전 앞에서, 기독교 고등 종교 교육기관으로서의 신학대학교는 개별 학습자의 교과에 대한 전문성과 더불어 지정의 차원 나아가 영적 성숙을 포괄하는 전인적인 성품 역량을 육성할 필요가 있다. 신학대학교 학습자의 성품 역량은 학습자 개인의 자아실현뿐 아니라 신앙 공동체는 물론 사회 공동체의 복지와 연결되어 있다. 이를 위해 본 연구는 1장에서 오늘의 새로운 시대적 변화에 대응하여 신학대학교에서의 성품 교육의 필요성에 대해 문제를 제기하고, 2장에서 선행 연구의 고찰을 통해 고도의 기술 혁명 시대에 고등 교육 기관에서 성품 교육 커리큘럼의 중요성과 필요성에 대한 인식을 고찰하였다. 3장에서는 신학대학교에서 초점을 두어야 할 성품 교육의 요소들과 코스의 방향 설정에 대해 살펴보았다. 4장에서는 성품 교육을 위한 코스 설계(디자인)의 전 과정-기획의 필요성 수립 및 방향 결정, 코스의 개념 진술, 교육 목표 및 학습 목표의 설정과 진술, 학습경험(내용) 조직, 교수-학습 활동, 학습성과 평가 및 코스의 개선에 이르는 과정-을 '기독교 사회교육론' 학과를 예시로 들어 순차적으로 서술하였다. 코스 디자인 과정표를 통하여 코스 개발의 전 과정을 시각화하고, 개념지도, 내용 개요 및 단원의 조직 과정, 스코프-씨퀀스 챠트의 실천적 예시를 제공하였다. 5장에서는 위의 모든 과정을 총괄하여 학생들에게 제공되는 수업계획서 즉 실라버스의 주요 구성 요소를 통합적이고 축약적인 방식으로 예시하였다. 본 연구는 신학대학교의 전체 아카데믹 프로그램의 커리큘럼 평가와 설계가 아니라 개별 코스 개발에 대한 연구로써 학생들의 성품 교육을 위한 구체적인 수업 기획과정의 모델을 연구한 것이다. 본서의 시도가 기독교 고등 종교 교육기관에서 학습자의 성품 역량을 지향하는 코스 개발에 있어 하나의 방법론으로서 참고가 될 수 있기를 기대한다.
본 논문은 감시카메라 영상으로부터 응급상황을 탐지하는 방법과 응급상황의 정밀 탐색 및 서비스를 위한 이동로봇 추적 시스템 개발에 대하여 기술한다. 건물 곳곳에 설치된 카메라로부터 얻어지는 일련의 영상들을 분석하여 처리함으로써 사람의 행동을 인식할 수 있으며, 이 중 응급상황이 탐지된 경우 준비된 이동로봇을 이용해 응급상황 발생지점의 정밀 탐색이 가능하다. 감시 카메라 영상을 통하여 사람의 행동들을 인식하기 위해서는 인간의 모습이라고 가정되는 영역들을 추적하고 관리해야 한다. 한 영상에서 가우시안 혼합 모델(MOG)을 이용하여 배경과 분리된 관심 영역들을 추출하고, 각 영역들을 외관 모델을 이용하여 지속적으로 추적한다. 그리고 각 영역의 실루엣 정보를 이용한 움직임 누적 영상(MHI)을 생성하여 행동을 모델링하고 신경망을 이용하여 응급 상황을 최종 인식한다. 또한 응급상황에 처한 사람과 이동로봇의 위치정보를 계산해 이동로봇이 사람에게 접근하는 기술을 구현한다.
이동 물체의 검출은 비디오 감시, 보행자의 행동 분석과 같은 컴퓨터 시각 분야에서 매우 중요한 전처리 작업이다. 이는 실제 외부 환경을 대상으로 할 때, 영상 시퀀스에 존재하는 배경의 불규칙한 움직임, 조명 변화, 그림자, 배경 물체의 위상 변화 및 잡음 등으로 인하여 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 코드북 기반의 전경 검출 알고리즘을 제안한다. 코드북은 입력 영상으로부터 얻어지는 배경화소에 대한 정보 데이터베이스이다. 먼저, 첫 번째 프레임을 배경 영상으로 가정하고 이를 입력 영상과 비교하여 차 영상을 구한다. 구해진 차 영상에는 순수한 이동 물체뿐만 아니라, 잡음까지 포함된다. 둘째로, 전경으로 검출된 화소의 색상과 밝기 값을 가지고 코드북을 조사하여 존재하는 경우 잘못 추출된 전경 화소로 판단하고 전경에서 제거한다. 마지막으로, 다음번 입력되는 프레임을 반복 처리하기 위하여 배경 영상을 새롭게 갱신하는데, 배경 화소로 검출된 화소의 경우에는 현재의 입력 영상으로부터 추정되며, 전경 화소로 검출된 경우에는 이전 배경 영상의 화소 값을 복사하여 사용한다. 제안한 알고리즘을 PETS2009 데이터에 적용한 결과를 GMM 알고리즘과 표준 코드북 알고리즘의 결과와 비교하여 보인다.
본 논문에서는 비정형, 대용량의 비디오데이터의 특징기반 검색과 주석기반 검색을 통합하여 다양한 사용자의 의미검색을 지원하고, 유사성 질의를 지원하는 통합비디오정보시스템(Hybrid Video Information System : HVIS)을 제안한다. HVIS는 메타데이터 모델링을 위해 한편의 비디오를 비디오 다큐먼트, 시퀸스, 장면, 객체로 나누고 물리적인 비디오스트림을 위한 원시데이터계층(raw_data layer)과 주석기반 검색, 특징기반 검색, 유사성 검색을 지원하기 위한 메타데이터계층(meta_data layer)의 두 개의 계층을 가진 통합 계층지향 메타데이터모델(Two layered Hybrid Object-oriented Metadata Model : THOMM)과 이 모델을 기반으로 주석기반 질의, 특징기반 질의, 유사질의가 가능한 비디오질의언어 (Video Query Language)와 질의를 처리하기 위한 비디오질의처리기 (Video Query Processor : VQP)와 질의처리알고리즘을 제안한다. 특히 유사한 장면, 객체를 찾는 유사질의시 사용자의 관심을 고려한 유사성 정도를 나타내는 식을 제시한다. 제안된 시스템은 Visual C++, ActiveX와 ORACLE를 이용하여 구현되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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