본 논문에서는 축구 경기 자동 분석을 위한 첫걸음으로 일반적인 축구 경기 영상열에서 선수 및 공을 추적하고 영상 모자의 기법을 이용해서 운동장 모델 상에서 선수가 움직인 궤적을 알아내는 기법을 제시한다. 여기서 일반걱인 축구 경기 영상열이란 극도의 zoom-in 또는 zoom-out 아닌 경우로 TV 카메라가 공을 쫓아 자연스럽게 움직이는 상황의 영상을 말한다. 이러한 영상열로부터 선수의 궤적을 구하기 위해선 다음과 같이 크게 세 가지 문제를 해결해야한다. 첫째로 입력 영상에서 운동장 부분을 추출하는 문제, 둘째로 선수 및 공을 추적하고 선수들의 팀을 구분하는 문제, 마지막으로 영상에서의 선수의 위치를 실제 운동장 좌표로의 변환을 통해 선수가 움직인 자취를 운동장 모델 상에서 구하는 문제가 그것이다. 운동장의 추출은 칼라 정보를 이용하였고 이 추출된 운동장 영역 하에서 템플릿 매칭과 Kalman 필터링을 이용하여 선수와 공을 추적했다. 선수간 겹침 문제에 대해서는 CHBP(Color Histogram Back-Projection) 기법을 적용했다. 특히 선수가 운동장에서 움직인 궤적을 구하기 구하기 위해서 입력 영상에서 보이는 특징점들을 이용하여 운동장 모델 좌표와 입력 영상 좌표간의 변환을 구하고 이를 통해 운동장 모델에서의 선수의 위치를 구했다. 이때에 입력 영상에서 특징점이 충분치 않을 경우 영상 모자익 기법을 이용하여 특징점이 보이는 영상과의 좌표 변환 관계를 구함으로써 해결하였다. 실험적으로 실제 TV에서 방영된 축구 경기 영상열에 제안된 방법을 적용하여 얻어진 결과를 보인다.
p-Snake는 기존의 동적윤곽모델(Active Contour Model)에 원형에너지를 추가로 적용한 에너지 최소화 알고리즘으로 에지 정보가 명확하지 않은 영역에서의 윤곽선 추출을 위해 사용된 방법이다. 본 논문에서는 원과 직선 프리미티브(primitive)의 조합으로 표현되는 가변 원형(prototype)과 퍼지 함수를 적용한 원형에너지장의 생성 기법을 제안하여 p-Snake의 윤곽선 추출 성능을 개선하였다. 제안 방법은 입력된 부품 코드를 기반으로 원형을 정의하고 전처리 과정을 통해 구해진 각 프리미티브 구간에서 대략적인 초기 윤곽을 검출한 후, 프리미티브들이 가변적으로 적응하여 원형을 생성하고 여기에 원형과의 거리에 따른 윤곽 확률을 퍼지 함수를 통해 계산하여 원형에너지 장을 생성하였다. 이를 p-Snake에 적용하여 다양한 소형부품들을 대상으로 준비한 200장의 영상에서 윤곽선을 검출하고, 원형과의 유사도를 비교한 결과 적응 원형을 사용한 p-Snake가 기존의 Snake에 비해 약 4.6% 가량 우수함을 보였다.
네트워크 가상 환경 (NVE : Networked Virtual Environments)은 사용자간의 네트워크 연결을 기반으로 메시지 교환을 통하여 상호작용이 가능한 가상 세계이다. 다수의 사용자간 상호작용으로부터 발생되는 부하를 줄이기 위해 관심영역 (AOI : Area Of Interest)이라고 부르는 제한된 가시영역을 이용한다. P2P 환경에서 네트워크 대역폭 소비를 줄이는 효과적인 방안으로 VON-Forwarding 모델이 제안되었으며, 동일 메시지의 중복전달 문제를 해결한 Vorocast와 Fibocast 기법이 있다. 본 논문에서는 Fibocast가 Fibonacci Sequence를 적용하여 사용자간의 거리를 고려한 기법이지만 소규모 영역만의 일관성을 고려하는 문제점을 개선하여 Extended Vorocast 기법을 제안한다. 제안 기법은 등비수열 $2^X$을 적용하여 더 넓은 영역에 대한 일관성 유지가 가능하다. 또한 시뮬레이션을 통하여 제안 기법의 성능이 기존 기법보다 더 향상됨을 보였다.
본 논문은 지구온난화로 인하여 수온이 상승되며 증가한 해파리의 피해를 감소하고자 연구를 진행하였다. 해수욕장에서 해파리의 등장은 해파리의 쏘임 사고로 인한 인명피해와 폐장으로 인한 경제적 손실이 발생할 수 있다. 본 논문은 선행 연구들로부터 해파리의 출현 패턴을 머신러닝을 통하여 예측 가능함 확인하였다. SVM을 이용한 해파리 출현 예측 모델 연구를 확대하여 진행하였다. 심층신경망을 이용하여 해파리 출현 유무 예측인 이진 분류에서 지수화 된 방법인 다중 분류로 확장하고자 하였다. 수집된 데이터의 크기가 작다는 한계점으로 인하여 84.57%라는 예측 정확도의 한계를 부트스트래핑을 이용하여 데이터 확장을 통해 해결하고자 하였다. 확장된 데이터는 원본 데이터보다 약 7% 이상의 높은 성능을 보여주었으며, Transfer learning과 비교하여 약 6% 이상의 좋은 성능을 보여주었다. 최종적으로 테스트 데이터를 통하여 해파리 출현 예측 성능을 확인한 결과, 해파리의 출현 유무를 예측할 시 높은 정확도로 예측이 가능함을 확인하였으나, 지수화를 통한 예측에서는 의미 있는 결과를 얻지 못하였다.
형태소는 한국어에서 의미를 가진 최소단위이기 때문에, 한국어 언어모델의 성능을 높이기 위해서는 정확한 형태소 분석기의 개발이 필요하다. 기존의 형태소 분석기는 대부분 어절 단위 토큰을 입력 값으로 학습하여 형태소 분석 결과를 제시한다. 하지만 한국어의 어절은 어근에 조사나 접사가 부착된 형태이기 때문에 어근이 같은 어절이어도 조사나 접사로 인해 의미가 달라지는 성향이 있다. 따라서 어절 단위 토큰을 사용하여 형태소를 학습하면 조사나 접사에 대한 오분류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 형태소 단위의 토큰을 사용하여 한국어 문장에 내재된 의미를 과악하고, Transformer를 사용한 시퀀스 생성 방식의 형태소 분석기를 제안한다. 또한, 미등록 단어 문제를 해결하기 위해 학습 말뭉치 데이터를 기반으로 사용자 사전을 구축하였다. 실험 과정에서 각 형태소 분석기가 출력 한 형태소와 품사 태그를 함께 정답 데이터와 비교하여 성능을 측정하였으며, 실험 결과 본 논문에서 제시한 형태소 분석기가 기존 형태소 분석기에 비해 성능이 높음을 증명하였다.
혼합현실 응용의 제작에 있어 중요한 요소 중의 하나는 현실 세계에서의 주변광 정보를 분석하여 효과적으로 영상 합성에 적용하는 것이다. 특히 대화식 응용을 구현하기 위해서는 동적으로 변화하는 주변광을 실시간 처리를 통하여 빠르게 렌더링 결과에 반영하는 것이 중요하다. 기존의 관련 방법들은 주로 사실적인 영상생성을 목표로 하기 때문에 너무 많은, 예를 들어, 2의 거듭제곱 수로 증가하는, 광원지점을 찾거나 대화식 응용에 적합하지 않은 복잡도를 가져 이에 적용하기가 적합하지 않다. 본 논문에서는 어안 렌즈를 장착한 카메라로부터 실시간으로 입력되는 동영상 이미지를 분석하여 주요 광원을 고속으로 찾아주는 광원 추정 방법을 제안한다. 기존의 방법과는 달리 사용자가 지정한 개수 정도의 주요 광원을 고속을 찾아주어, 퐁의 조명모델 기반의 직접 조명효과 생성뿐만 아니라, 면적 광원에 대한 광원 샘플링을 통한 부드러운 그림자 생성에도 활용할 수 있다.
본 논문에서는 저전송률 환경에서 영상의 품질을 향상 시키고 전체 영상의 품질 변화를 감소시키는 프레임 레벨 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 한 GOP에 할당된 비 트량을 버퍼 상태와 전송률뿐만 아니라 각 프레임의 특성에 맞게 적절하게 분배함으로써 전체 영상의 품질을 향상시킨다. H.264 비디오 압축 표준은 다양한 압축 모드 및 최적화 방법을 사용하여 압축률을 향상 시키지만 복잡한 인코더 구조는 정확한 영상 압축 제어를 어렵게 한다. 본 논문에서는 먼저 압축된 영상의 특성을 분석하여 저전송률에 맞는 예측 모델을 제시하고, 이를 이용하여 목표 왜곡 값을 설정하고 목표 왜곡 값에 맞는 비트량을 할당한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 PSNR 성능에서 기존의 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.
Dispersion coefficient preprocessing schemes have been examined to improve plume dispersion model performance in complex coastal areas. The performances of various schemes for constructing the sigma correction order were evaluated through estimations of statistical measures, such as bias, gross error, R, FB, NMSE, within FAC2, MG, VG, IOA, UAPC and MRE. This was undertaken for the results of dispersion modeling, which applied each scheme. Environmental factors such as sampling time, surface roughness, plume rising, plume height and terrain rolling were considered in this study. Gaussian plume dispersion model was used to calculate 1 hr $SO_2$ concentration 4 km downwind from a power plant in Boryeung coastal area. Here, measured data for January to December of 2002 were obtained so that modelling results could be compared. To compare the performances between various schemes, integrated scores of statistical measures were obtained by giving weights for each measure and then summing each score. This was done because each statistical measure has its own function and criteria; as a result, no measure can be taken as a sole index indicative of the performance level for each modeling scheme. The best preprocessing scheme was discerned using the step-wise method. The most significant factor influencing the magnitude of real dispersion coefficients appeared to be sampling time. A second significant factor appeared to be surface roughness, with the rolling terrain being the least significant for elevated sources in a gently rolling terrain. The best sequence of correcting the sigma from P-G scheme was found to be the combination of (1) sampling time, (2) surface roughness, (3) plume rising, (4) plume height, and (5) terrain rolling.
나프타분리공정은 원유에서 증류 공정에 의해 얻어지는 풀레인지납사(Full Range Naphtha)를 원료로 하여 끓는점 차이에 의해 각각 경질납사, 중질납사 및 등유 반제품으로 순차적으로 분리한다. 이러한 전통적인 분리 방법은 2성분을 분리하는 Column을 연속으로 설치하여 생산한다. 이러한 분리방법은 리보일러에서 소비되는 에너지가 증류탑 내부 고비점 성분을 분리시키는 데 사용되고 이 에너지의 대부분은 탑정의 냉각기에서 응축열로 버려지게 때문에 에너지 낭비가 큰 것으로 알려져 있다 본 연구에서는 납사분리공정의 2개의 Column을 Petlyuk Column으로 설계하였다. 탑내 조성분포가 평형관계만으로 계산되는 이상적 단수 효율 하에서 stage to stage 계산방법으로 구조적 설계를 하였고 일반 증류탑과 비교한 결과 제시된 Petlyuk Distillation Column의 설계 방법이 기존의 3-column 모델법보다 설계 시간이 단축될 뿐만 아니라 증류탑내의 액의 조성분포를 평형증류 조성곡선과 유사하도록 설계함으로써 에너지 효율 측면에서도 효율적임을 입증하였다. 또한 같은 tray 단수하에서 Petlyuk Column은 일반 증류탑 대비 약 12.3% 에너지가 절약될 뿐만 아니라 초기 투자비도 절약됨을 알 수 있었다.
차량운용문제 혹은 열차반복문제는 수송계획, 열차운행계획에서 작성된 열차운행시각에 기초하여 편성유형 또는 차종에 따라 주어진 제약조건(선회조건, 검수조건, 기지복귀조건 등)을 반영하여 최적의 차량운용 다이아, 운용순서를 구성하는 문제이다. 일반적으로 이 문제는 집합분할(Set Partition)문제로 모델링하여 열생성(Column Generation) 기법을 사용하여 제약조건에 맞는 운용을 생성하였다. 하지만, 본 연구에서는 지하철과 같이 열차운행의 빈도는 높고 물리적 네트웍은 간단하며 시종착역의 수가 적을 경우 많은 대안 경로(Alternative Routing)들이 생성되는 특징 및 일반 철도와는 다른 역에서의 공간적 제약에 따른 차량 선회 제약을 고려하여 차량운용수를 최소화할 수 있는 지하철 차량운용 문제에 대한 수학적인 모델을 제시하고자 한다. 먼저, 차량선회제약만을 고려하여 최소비용 흐름 모형으로 네트워크 모형을 구성하였다. 최소비용 흐름 모형을 결과로 생성된 운용을 바탕으로 각 운용의 운행거리를 정규화(Normalize)하는 휴리스틱 기법을 제안하였다. 또한, 이 방법론을 실제와 유사한 지하철 열차 스케줄에 적용하였고 약 14%의 차량소요 감소 및 최대 영업거리 약 11%, 표준영업거리편차 약 5% 감소를 통하여 본 연구결과의 유용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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