본 연구에서는 조직 이미지 프로세싱에서 로칼 조직의 주파수 성분과 방향각을 효과적으로 평가할 수 있는 점근적 2-D FPSS QPS 필터의 커널쌍 구성에 대하여 논의하고 이를 아용한 오리엔테이션 필터의 설계와 응용을 고찰한다. 설계된 필터 특성은 필터 길이가 주어지는 경우 대역폭, 감쇄 정수, 방향각, 그리고 변이 정수에 의존하므로 특성 제어가 용이하다. 4개의 커널쌍으로 구성된 오리엔테이션 필터에 의한 방향각 측정 오차는 최대 2.5°이며 세그멘테이션 결과도 효과적임을 보였다. 그리고 단일 방향각을 갖는 오리엔테이션 필터에 의해 조직 이미지의 특성 성분의 추출이 용이함을 보였다.
본 논문에서는 훈련용 음성 데이터와 무관한 임의의 새로운 어휘를 인식해 낼 수 있는 가변 어휘 단어 인식기 개발에 대하여 기술한다. 가변 어휘 단어 인식기를 구현하기 위해서는, 인식 대상이 될 새로운 어휘를 즉시 발음 사전으로 변환시키는 on-line 발음 사전 생성기가 필요하고, 발음 사전 출력을 가지고 각 단어를 모델링할 수 있는 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델이 필요하다. 이와 같은 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델은 생성시키기 위하여 본 연구에서는, 각 음소의 전후 음소들의 음성학적 자질을 고려하여 3 음소열을 집단화(clustering)하여 변이음을 정의하고 이를 당 연구실이 보유하고 있는 POW(Phonetically Optimized Words) 3,848개 단어에 적용하여 1,548개의 변이음 모델을 생성시켰다. 이를 토대로 가변 어휘 단어 인식기를 구현하고 이를 POW 3,848 DB, PBW 445 DB 및 호텔 예약용 244 단어 DB 등에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 평가 결과, POW DB에 대해서는 79.6%, PBW DB에 대해서는 445 단어 사전의 경우 79.4%, 100 단어 사전의 경우 88.9%의 성능을 보여 주었고, 호텔 예약 DB에 대해서는 71.4%의 성능을 보여 주었다.
지능형 지속 위협(Advanced Persistent Threat) 공격은 Intrusion Kill Chain과 같은 일련의 단계로 구성되어 있기 때문에 특정 단계가 차단되면 공격은 실패하게 된다. Moving Target Defense(MTD)는 보호대상의 주요 속성(네트워크, 운영체제, 소프트웨어, 데이터)을 변화시켜 Intrusion Kill Chain을 구성하는 각 단계를 차단하는 능동적 사전 보안 기술이다. MTD 전략 중에서 네트워크 주소 변이(Network Address Mutation) 기술은 보호대상의 네트워크 주소(IP. Port)를 능동적으로 변이하는 기술로써, Intrusion Kill Chain의 첫 단계인 정찰(Reconnaissance) 행위에 소요되는 비용을 급격하게 증가시킬 수 있는 효율적인 보안 기술이다. 본 논문은 네트워크 주소 변이 기술 분야의 관련 연구들을 살펴보고 네트워크 주소 변이 기술 설계 시 고려해야하는 보안 요구사항과 기능 요구사항을 제안한다.
이차이온질량분석기(SIMS)는 수 kV의 에너지를 갖는 일차이온($O_2^+$, $Cs^+$)을 시료표면에 충돌시켜 표면에서 떨어져 나온 이온의 질량 및 개수를 분석하는 장비이다. SIMS는 성분원소의 깊이분포도 측정, 질량분석, Image mapping등 다양한 분석을 할 수 있다. 특히 극미량 분석이나 깊이분포도 분석에서 가장 뛰어난 성능을 가지고 있어 아직까지 많이 사용하고 있다. 하지만 SIMS는 이온빔을 이용한 스퍼터링(Sputtering) 방법으로 분석을 하므로 파괴적이며 매질효과가 심하다. 또한 Matrix 물질의 함량이나 물질 자체가 변한다면 Sputtering rate도 그에 따라 변하게 된다. 이러한 현상에 의해 Sputtering rate는 다른 물질이 섞여 있는 경우 Sputtering rate이 빠른 물질이 먼저 Sputtering이 되는 Preferential Sputtering 현상이 나타나기 때문에 계면에서 깊이분해능에 좋지 않은 영향을 주게 된다. 본 연구에서는 SIMS로 Si(100) 기판 위에 약 100nm 두께로 Fe가 증착된 시료를 분석하였다. 이차이온으로 $O_2^+$이온을 사용하였으며 이온의 입사각을 변화시켜 각 조건에서 생기는 Fe 표면의 Topograph을 SEM으로 관찰하였으며, Topograph와 SIMS깊이분해능의 관계을 이해하고 $O_2^+$ 이온의 입사각 변화에 따른 Fe 표면의 Topograph의 형태와 산화도를 이해하고자 한다.
소성힌지 구역의 축방향변형률의 예측은 지진하중을 받는 철근콘크리트 기둥의 합리적인 연성 평가를 위하여 필요한 항목이다. 축방향변형률은 콘크리트의 유효압축강도를 저하시키고 층간 변위를 크게 할 수 있다. 기존 연구는 주로 소성힌지가 발생하는 보의 축방향변형률 예측에 국한되었지만 횡력을 받는 구조물에서는 저층부 기둥도 소성힌지가 발생한다. 이 논문에서는 기둥 부재에 작용하는 축력의 크기에 따라 변화하는 축방향변형률을 예측할 수 있는 모델과 평가식이 제안되었다. 단면 해석법을 이용하여 하중이력에 따른 축방향변형률의 변화와 철근의 변형률 변화를 고찰한 후, 해석과 실험 결과를 근거로 축방향변형률 예측 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 부재 축방향변형률을 3가지 경로(재하, 재하 후 반대하중이 하중이 가해지는 구간, 동일한 부재 회전각에서 반복하중을 받을 구간)로 구분하였다. 이 연구에서 제안된 기둥 부재의 축방향변형률의 계산식은 축력비가 다른 철근콘크리트 기둥의 실제 축방향변형률을 추적하였고, 축력비의 영향을 반영하였다.
기름종개과의 N. toni, L. costota, N. multifasciata 3종에 대한 형태분석, 핵형분석 및 전기영동법에 의한 유전자 분석을 실시 각 종의 지리적 변이 및 계통적 유연관계를 조사하였다. 형태 측정치에 대한 discriminant 분석결과 연 yoni 월악산집단, 1. costoto 거제도집단 그리고 환multifasc지물 산철집단이 같은 종내 타 집단들과 형태상 완전히 분리 되어졌다. 핵형분석에서 N. muftifosciota와 1. costoto는 2n: 50으로 염색체수는 조사된 전 집단이 변리없이 동일하였다. N to티 삼척과 진부집단은 2n: 50으로 동일하였으나 고성집단은 2n=50, In : 48인 염색체상이 한개체에서 동시에 발견되었고, 인형성부위의 위치 및 형태가 타 집단과 차이가 있었다. 전기영동을 실시하여 총 28개의 유전자를 검출, 분석하였다. 3종중 N. multifosciata 청도집단의 유전적 변이 (HDi 123, HG : .160)가 가장 높았고, N. toni 고성집단이 가장 적었다. ( HD= .017, HG= .015). N. yoni 고성집단과 강릉집단은 각 집단의 고유한 genetic marker를 다수 갖고 있으며 타집단들과 유전적 근연관계도 매우 먼 것으로 나타나 각기 독립된 별종으로 추정된다.
사용자에게 맞춘 개인화된 제품과 서비스를 제공하는 기술의 발전으로 개인화의 수요는 점점 늘어날 것으로 전망하고 있다. 또한 개인 맞춤형으로 전문 스포츠 선수화, 족부 장애우를 위한 정형 제화 등 전문적인 기능 중심의 개인화나 패션을 위한 스타일 중심의 개인화 등 개인 맞춤 제작 신발을 제작할 때 기존의 아날로그적인 방식으로 발 변인을 측정했을 때 각 변인에 대해 기준점이 명확하지 않아서 재현성이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 자를 이용해 간단히 측정 가능한 기본적인 발 변인 이용하여 다른 변인들을 학습하고 딥러닝을 이용해 추정하는 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 20개의 발 변인을 휙득 하였고 그 중 6개의 기본적인 발 변인을 이용해 14개 변인을적합 방지를 위해 Dorpout을 적용해 학습하고 학습한 데이터를 이용해 학습하지 않은 데이터를 테스트해 각 변인별 결과를 보여준다.
CBTC 시스템에서는 선로변에에 설치된 선로변무선기(Wayside Radio Set 이하, WKS)가 상호 무선통신을 수행하고, 각 WRS간의 거리를 항상 측정하고있도록 설계되었다. CBTC지상장치가 WRS간에서 측정된 WRS간 측정거리를 SRS에서 수신하고, log의서 기록한다. 기록한 로그를 이용하여 적정값을 판단한다. 본 시험에서는 WRS간의 무선통신에서 안정적인 측정 데이터가 취득되는지를 확인하였다.
본 논문에서는 여러 시간대에 걸쳐 획득한 영상 데이터 집합에 대하여 동적 모델을 이용한 데이터들의 동시 가시화를 수행하고, 각 모델들 간의 변이를 분석하여 객관적인 영상 분석결과를 가시화해주는 연구를 수행하였다. 먼저 동적 모델의 동시 가시화를 위하여 동적 모델 데이터의 저장 및 로딩 모듈을 설계하였고, 동적 모델들간의 변이 분석은 체적, 속도를 비교 가시화함으로써 이루어졌다. 이를 한 환자에대하여 치료기간 중 일정 시간대별로 획득된 심장영상 집합들에 적용함으로써 기존의 영상분석의 한계점을 극복하고 심장 질환의 진단을 효율적으로 도울 수 있도록 하였다.
최근 온라인 뉴스는 대중의 관심사 및 트렌드에 따라서 다양한 종류의 기사들이 작성된다. 이러한 관심사 및 트렌드는 시간의 흐름에 따라 계속 변한다. 본 논문에서는 온라인 뉴스의 기사 제목을 이용하여 시간에 따라 변하는 관심사 및 트렌드와 관련된 단어를 추출하는 방법을 제안한다. 특정 기간 별 출현하는 뉴스들을 하나의 카테고리로 가정하고 자질 선택 방법에서 널리 사용되는 카이제곱 통계량을 이용하여 각 카테고리의 주요 단어를 추출한다. 실험 결과 특정 기간 별 관심사 및 트렌드와 관련된 단어들이 출현하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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