본 논문에서는 H 평면에서 전방향성 방사패턴을 갖고 저자세를 갖는 평면형 안테나를 제안하였다. 전기적 소형 모노폴 안테나가 갖는 캐패시턴스 성분에 인덕티브 성분의 ENG(Epsilon Negative) 쉘 구조를 부설함으로써 임피던스를 매칭시켰다. ENG 쉘 구조는 4개의 계단형 L-슬롯으로 대칭된 인덕티브 로딩 구조로 이루어져 있다. 실제측정 결과 제안된 안테나의 임피던스 대역폭 ($VSWR{\leq}2$)은 150MHz (2.5 ~ 2.65GHz)를 나타내었고 최대 방사 이득은 중심 주파수 2.56GHz에서 1.12dBi를 나타내었으며 전방향성 방사패턴을 나타내었다. 제안된 안테나는 저자세 높이와 전방향성 방사를 요구하는 시스템에 적용될 수 있을 것으로 사료된다.

양양~동해 지역에 설치된 초고압 345kV 송전선로 주변 주거지역에서 방송파에 미치는 영향과 인체에 미치는 영향을 중심으로 연구하였다. 먼저 이의 연구를 위하여 7개 지점 13개 포인트를 설정하여 송전과정에서 발생하는 방송파의 방송품질, 전계강도 그리고 자계강도 측정 조사로 구분하여 실시하였다. 이를 위해 각 측정 지점의 지형적 특성 분석과 측정된 데이터들을 국내외 규제기준 등에서 명시하고 있는 기준치 및 권고치와 비교하여 분석하였다. 이 송전선로가 방송품질에 미치는 영향을 분석한 결과 이 지역은 약전계 지역이고 수신지점 주위의 자연 환경적 특성에 의해 방송품질의 차이가 발생하는 지형적 특성을 갖는다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 전계강도와 방송품질 측정 결과와 이의 다양한 비교 분석을 통해 초고압 송전선로가 공중파 수신에 거의 영향을 미치지 않는다고 판단할 수 있었다. 345kV 양양~동해 지역 송전선로에서 발생되는 자계가 인체 등에 미치는 영향을 판단하기 위하여 여러 측정지점에서 다양한 조건에 따라 측정한 자계를 분석한 결과 모든 지점에서 측정된 자계 강도가 WHO 국제기준치인 833mG에 미치지 못할 정도로 매우 작은 1.8mG로 나타났기 때문에 345kV 양양~동해 지역 송전선로에서 발생되는 자계가 인체에 미치는 영향도 극히 미미한 것으로 판명되었다.

본 논문에서는 컴퓨터 협동 지원 작업의 세션 초기 프로토콜 환경에서 실행되는 접근 제어에 대해서 기술한다. 세션 관리에는 세션의 셍성, 종료 및 지각자 처리, 접근 제어 등의 기능이 있다. 그러나, 기존의 프레임워크는 컴퓨터 협동 지원 작업의 세션 초기 프로토콜 환경에서 접근 제어에 대한 기능은 거의 없는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 세션을 잘 유지할 수 있게 하기 위하여 컴퓨터 협동 지원 작업의 세션 초기 프로토콜 환경에서의 접근 제어를 제안한다.

본 연구에서는 심장 부정맥의 조기증상인 조기심실수축(premature ventricular contraction, PVC)을 검출하기 위하여 심전도 신호로부터 하강 기울기 추적파(descending slope tracing wave, DSTW)와 Form Factor(FF)를 추출하였으며 효율적인 방법을 찾기 위해 두 가지 특징을 이용한 결과를 비교하였다. 우선 심전도의 정확한 R파의 위치를 검출하기 위하여 2차 미분과 하강 기울기 추적파를 적용하였으며, 이 PVC검출법을 검증하기 위하여 MIT/BIH 데이터베이스에서 PVC를 포함한 심전도를 대상으로 위 방법을 적용하여 검출 방법과 비교하여 그 효용성을 확인하였다.

뼈가 왜 고주파 미세자극(low amplitude and high frequency)에 반응하는가를 진동의 공명현상(resonance)을 이용하여 접근해 보았다. 예를 들면 30Hz, $5{\mu}{\epsilon}$ 정도의 진동이 뼈 내 골수 간질액 (bone fluid)의 흐름을 주관하는 미세관(canaliculus) 내벽에 작용할 경우 빔 형태의 구조물들로 연결되어 있는 골세포돌기 세포막 (osteocytic process membrane)은 공명현상에 의해서 $1,000{\mu}{\epsilon}$ 이상으로 증폭된다. 이 결과는 사전조사 형태에 속하며, 향후 (1) 세포실험을 통하여 세포내 신호전달체계변화를 분자생물학적인 방법으로, 그리고 (2) 세포내 골격계에 해당하는 액틴필라멘트의 변화를 공초점 주사 레이져 현미경 (Confocal Laser Scanning Microscope)등의 영상기기의 사용으로 관찰하려고 한다.

TMO 구조는 시간 구동 메소드와 메시지 구동 메소드의 두 가지 형태의 메소드로 이루어져 있으며, 일정한 시간이 지남에 따라 자동적으로 수행되는 시간 구동 메소드와 객체 노드 사이의 실행 결과를 주고받을 수 있는 서비스 메시지 구동 메소드로 명확하게 구분된다. 시간 구동 메소드의 실행은 설계 시간을 설정하는 과정에 결정된 특정한 값에 의해 실시간 통신 클럭의 도착에 따라 이루어지고 반면에 서비스 구동 메소드 실행은 클라이언트로부터 메시지를 요구하는 서비스에 의해서만 실행된다. 본 논문에서는 이러한 TMO 구조를 이용하여 실시간 통신 시뮬레이션 프로그래밍을 하기 위해 환자 모니터 원격진료 시스템 응용 환경에 적용하였다. Central Monitor로부터 전송되어진 환자의 생체정보 Raw Data가 HIS의 데이터 수신 모듈을 통해 사용가능한 데이터로 재구성될 수 있도록 설계가 이루어져 있다. 환자 생체정보에 대한 실시간성과 생체정보에 대한 생체정보 데이터의 연속성을 부여함으로서 베드 사이트의 환자에게서 발생된 모든 생체정보에 의해 환자 관리가 이루어진다.

본 연구에서는 기존의 청진기를 대체할 수 있으며, 멀티미디어 PC에 연결할 경우 청진음의 저장이 가능하여 병원에 직접 방문하지 않고 가정에서 청진음을 저장하고 초고속 통신망을 통해 병원에 전송함으로써 가정에서도 쉽게 정기적인 검진이 가능한 홈 헬스케어를 위한 무구속 정자청진 모듈을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 저잡음, 고이득, 저전력 그리고 저전압 구동의 특징을 갖도록 전자청진기용 증폭기를 설계하였으며, 제작된 전자청진 회로를 이용하여 심음 측정에 중요한 요소로 판단되는 집음기를 재질, 크기별로 제작하여 테스트 하였다.

본 논문은 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위한 소프트웨어 오류를 감지하기에 적합한 에이전트이다. 이 시스템은 ED, ES로 구성되어 있다. ED는 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위하여 훅 킹 기법으로 오류를 감지하는 에이전트이다. ES는 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위하여 오류를 공유하는 에이전트이다. 멀티미디어 공동 작업 환경의 관점에서 오류 공유는 협동 작업에 참가하는 참가자에게 상호작용적으로 오류를 공유한다.

최근 인터넷 서비스의 활용은 다양한 정보와 동시에 개인에 적합한 서비스를 제공하기위한 노력들로 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 인터넷 멀티미디어 서브시스템을 기반으로 서비스 통합 과 개인화를 제공하는 웹서비스 활용 모델을 제시하고자 한다. 이러한 서비스 통합과 개인화를 위해 서비스 사용자 정보 분석 및 개인화 서비스 구성요소 추출과정이 요구되며 이를 위해 개인 서비스 제공 정책 수립이 필요하다. 이러한 과정을 통해 기존 서비스와 외부 서비스들 간의 효율적인 통합을 제공할 수 있으며 신규서비스 모델을 구축하여 서비스 이용자에 대한 보다 세밀한 서비스 제공이 가능할 것이다.

네트워크 보안 장비에서 발생되는 대용량 로그를 syslog-ng을 이용하여 파일로 저장하도록 구현하고, 파일로 저장된 로그 메시지를 데이터베이스로 저장하기 위해 gcc를 이용하여 쓰레드 프로그램을 개발하였으며, 이것을 서버스크립트 언어인 PHP를 이용해 로그의 내용을 파악하는 웹기반 뷰어를 개발하였다. 또한 방화벽에서 발생되는 로그 메시지를 처리하는 패키지 상품과의 비교를 통해 성능을 분석하였다.

본 논문에서는 Mountain clustering 알고리즘을 이용한 Fuzzy Radial Basis Function Neural Network(FRBFNN)의 규칙 수를 자동생성 방법을 제시한다. FRBFNN은 기존 RBFNN에서 가우시안이나 타원형 형태의 특정 RBF를 사용하는 구조와 달리 클러스터의 중심값과의 거리에 기반을 둔 멤버쉽함수를 사용하여 전반부의 공간 분할 및 활성화 레벨을 결정한다. 또한 분할된 로컬영역에서의 입출력 특성을 나타내는 퍼지규칙의 후반부로서 고차 다항식을 고려하였다. 본 논문에서는 데이터의 밀집도에 기반을 두어 클러스터링을 수행하는 Mountain clustering 알고리즘을 사용하여 적합한 퍼지 규칙(클러스터)의 수와 클러스터의 중심값을 자동적으로 생성하는 방법을 제안한다. Mountain clustering으로부터 구해진 클러스터의 중심은 멤버쉽 값을 결정하는데 사용되며, Weighted Least Square Estimator (WLSE) 알고리즘을 사용하여 후반부 다항식의 계수를 추정한다. 제안된 알고리즘은 비선형 함수 모델링에 적용하여 성능의 우수성과 알고리즘의 타당성을 보인다.

본 논문에서는 대중음악 코드진행 과정에 있어서 패턴 분석을 이용하여 멜로디를 추가하는 방법을 소개한다. 먼저, 멜로디를 신경망의 입력으로 사용되는 비트패턴으로 변환하는 방법을 기술한다. 멜로디 추가 방법은 역전파 신경망 학습을 통해 멜로디 작곡 패턴을 학습시키고 학습 된 데이터를 바탕으로 멜로디를 생성하도록 설계하였다. 실험결과 신경망 학습을 이용한 컴퓨터의 작곡 가능성을 확인하였다.

This paper introduces a visual object classification algorithm based on statistical information. Objects are characterized through the Histogram of Oriented Gradients (HOG) method and classification is performed using Multiclass AdaBoost. Salient features of an object's appearance are detected by HOG blocks Blocks of different sizes are tested to define the most suitable configuration. To select the most informative blocks for classification a multiclass AdaBoostSVM algorithm is applied. The proposed method has a high speed processing and classification rate. Results of the evaluation based on example of hand gesture recognition are presented.

최근 네트워크대역 및 수신단말기의 해상도의 다양화에 의해 One Source-Multi use의 영상 전송을 구현하기 위한 기술로서 영상 확장적응성 기능이 주목받고 있다. 현재 MPEG에서는 H.264/MPEG-4 AVC를 기본으로 하는 SVC(Scalable Video Coding)의 표준화가 진행되고 있으며 SVC에서는 공간 시간 SNR 확장적응성을 제공할 수가 있다. 그러나 일반적으로 확장적응한 부호화는 비 확장적응한 부호화에 비해 부호화 효율이 떨어진다고 알려져 있다. 그래서 본 논문에서는 시간, SNR 확장적응성에 착안하여 SVC에 의한 확장적응성의 입자크기의 정도와 부호화 효율 관계를 기초로 하는 SNR 스케일러빌러티를 제공하는 FGS(Fine Granular Scalability) 기능을 전환함으로서 주관 품질의 향상을 꾀하는 수법을 검토한다.

본 논문에서는 $256{\times}256$ 입력영상을 압축을 위하여 $8{\times}8$ 블록의 유효 블록과 에지 블록으로 나눈다. 유효 블록에 대해서는 유효계수인 DC계수에 대해서만 DCT(Discrete Cosine Transform)를 수행한다. 에지 블록에 대해서는 양자화 계수가 0이 되는 위치를 예측하고, 축소된 영역 내에서 DCT를 수행하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 제안한 알고리즘은 FDCT(Forward DCT)와 IDCT(Inverse DCT)의 계산 량을 줄여 부호화 시간과 복호화 시간을 감소시킬 뿐만 아니라, 허프만 부호화 시에도 각각의 블록에 대하여 분류된 블록 크기에 따라 각기 다른 수평 수직 지그 재그 스캔을 수행함으로써 압축률을 증가시킨다. 또한 제안한 알고리즘은 분류된 블록 특성에 적합한 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 Run-Length를 줄이고, 그로 인해 향상된 압축률을 제공한다.

본 논문은 차량 번호판 중앙부 위치값을 기반으로한 신경망을 이용하여 차량의 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 임의의 숫자들로 정의된 표시영역에 대한 학습패턴과 넓은 범위를 수용할 수 있도록 한 신경망의 학습패턴을 이용하여 보다 효율적인 방법을 제시하였다. 학습패턴으로 차량 번호판 인식의 최적화을 이루었고 차량번호 및 헤드라이트 부분의 은닉효과와, 학습패턴의 확대 및 감소에 대하여 연구하였다. 위의 과정을 통하여 지하주차장에서 595여대의 자동차에 대하여 번호판 영역을 추출한 결과 98.5%의 인식율을 보여주었다.

시청각 수업이나, 세미나 등에서 프로젝터와 함께 레이저 포인터와 마우스, 키보드를 같이 사용하고 있으나 레이저 포인터와 함께 마우스나 키보드를 사용 시 불편을 초래한다. 따라서 본 논문에서는 레이저 포인터의 활용도를 높이기 위해 레이저 포인터를 이동하면 그 위치를 정확히 추적하고 그 정보를 표시함으로서 마우스 기능까지 수행할 수 있는 하드웨어를 구현하였다. 시스템은 FPGA로 카메라 인터페이스를 구현하고 ARM을 이용한 영상처리 소프트웨어와 패턴 추적을 위한 소프트웨어를 제작하였다. 레이저 포인터의 정확한 위치 파악과 처리속도를 높이기 위해 하드웨어로 잡음 처리기를 구현하여 사용하였고 소프트웨어로 스펙트럼을 분석하였다. 또한 자주 나타나는 레이저 포인터의 패턴을 저장하여 정확한 추적이 가능하도록 하였다. 구현결과 20M거리 이내에서 98%의 인식률을 확인하였다.

This work involves analyzing partial discharge (PD), which has estimated the detected signal accumulation based on Labview, and analyzing by Fuzzy algorithm. In algorithm, we developed system configuration that detected accumulating PD signal. With practical PD logic implementation of theoretical detected system and hardware implementation, the device for 50kV setup has generated and then has applied with 15k~17kV with 1:1 time probe. Our new class of PD detected algorithm has also compared with PRPDA or Fuzzy algorithm, which has diagnose more conveniently by adding numerical values.