The hardware scatters as well as the engine parameters calibration have strong influences on exhaust emissions in recent diesel engines. In this research DoE(Design of Experiments) optimizations were done to study the possibility of minimizing the emission deviations caused by flow rate scatters of the injectors. It has been shown that the optimization of engine calibration, which minimizes the emission deviations, is feasible by establishing a target function representing the emission deviations for test results of maximum, mean and minimum flow rate injectors. It has also been shown that optimization of both emission deviations and emission level is possible by sequential DoE optimizations of the target functions representing the emission level and the emission deviations respectively with the appropriate boundary limits.
무선 센서 네트워크에서 데이터 전송은 데이터 중심 라우팅에 기반하여 이루어지기 때문에 공표/신청 통신 패러다임과 부합한다. 공표/신청 패러다임은 공간 분리성, 시간 분리성, 동기화 분리성이라는 세가지 분리 특성을 통해 대규모 애플리케이션 환경을 위한 확장성과 강건성을 제공할 수 있다. 그러나 현존하는 무선 센서 네트워크의 데이터 전송 방안들은 이 분리성들을 완전히 만족하지 못한다. 따라서, 우리는 세가지 분리성을 온전히 만족하기 위한 새로운 데이터 전송 방안인 ARBITER를 제시한다. ARBITER는 독립 네트워크 구조체를 구성하여, 공표자와 신청자 간의 정보 교환이 구조체를 통해 간접적이고 비동기적으로 이루어지도록 한다. ARBITER는 또한 공표자와 신청자가 서로 다른 시기에 연결을 시도하더라도 이를 지원할 수 있도록 구조체가 데이터와 쿼리를 저장하고 서로간의 매핑을 관리한다. 시뮬레이션 결과는 ARBITER가 확장성, 네트워크 강건성, 데이터 신뢰성, 이동성 지원, 그리고 에너지 효율성에서 더 나은 성능을 보인다는 것을 입증한다.
본 논문에서는 모델 기반 지각적 그룹핑을 이용한 3차원 다면체의 인식 및 형상 복원에 관한 새로운 기법을 제안한다. 2차원 입력 영상과 여기에서 추출된 특징들의 3차원 특징을 거리 측정기를 이용하여 추출하여 인식 및 복원의 기본 특징으로 이용한다. 이 때, 모델의 3차원 기하학적 정보는 결정 트리 분류기에 의하여 학습되며 지각적 그룹핑은 이와 같은 모델 기반으로 이루어진다. 또한, 1차 그룹핑의 결과로 얻어진 3차원 직선 특징간의 관계는 Gestalt 그래프로 표현되며 이것의 부그래프 분할을 통하여 인식을 위한 후보 그룹이 생성된다. 마지막으로 각각의 후보 그룹은 3차원 모델과 정렬되어 가장 잘 부합되는 그룹을 인식 결과로 생성하게 된다. 그리고 정렬의 결과로서 2차원 텍스춰를 추출하여 3차원 모델에 매핑함으로써 실제적인 3차원 형상을 복원할 수 있다. 제안하는 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 불록 영상과 지형 모델 보드 영상에 대하여 실험을 수행하였다. 실험 결과, 모델 기반의 그룹핑 기법은 결과 그룹의 수를 상당히 감소시켰으며 또한 잡음과 가리워짐에 강건한 인식과 복원 결과가 얻어졌다.
본 논문에서는 흑백 및 칼라 카메라를 동시에 이용한 사용자 컬러 영상 추출에 대하여 소개한다. 영상으로부터 사용자를 추출하기 위해 일반적으로 이용되는 방법은 배경이 정적이고 조명 조건이 일정하다는 전제를 가정한다. 따라서 프로젝션 기반 가상환경과 같이 어둡고 스크린으로 투사되는 빛으로 인해 조명 조건이 계속 변하는 환경에서는 이러한 방법들을 적용하기 어렵다. 제안하는 방법에서는 적외선 반사 영상(infrared reflective image)을 사용하여 사용자 영역을 강건하게 정의할 수 있으며, 정의된 사용자 영역에 대한 컬러 값을 제공하기 위하여 별도의 칼라 카메라를 설치하여 두 영상을 매핑한다. 이 방법은 CAVE$^{TM}$-like 시스템과 같은 환경에도 적용될 수 있기 때문에 가상협업환경에서의 텔레프레센스를 제공하기 위해서도 효과적으로 사용될 수 있다.
한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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pp.60-75
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1999
품사 태깅은 자연 언어 처리의 가장 기본이 되는 부분으로 상위 자연 언어 처리 부분인 구문 분석, 의미 분석의 전처리로 사용되고, 독립된 응용으로 언어의 정보를 추출하거나 정보 검색 등의 응용에 사용되어 진다. 품사 태깅은 크게 통계에 기반한 방법, 규칙에 기반한 방법, 이 둘을 모두 이용하는 혼합형 방법 등으로 나누어 연구되고 있다. 포항공대 자연언어처리 연구실의 자연 언어 처리 엔진(SKOPE)의 품사 태깅 시스템 POSTAG는 미등록어 추정이 강화된 혼합형 품사 태깅 시스템이다 본 시스템은 형태소 분석기, 통계적 품사 태거, 에러 수정 규칙 후처리기로 구성되어 있다. 이들은 각각 단순히 직렬 연결되어 있는 것이 아니라 형태소 접속 테이블을 기준으로 분석 과정에서 형태소 접속 그래프를 생성하고 처리하면서 상호 밀접한 연관을 가진다. 그리고, 미등록어용 패턴사전에 의해 등록어와 동일한 방법으로 미등록어를 처리함으로써 효율적이고 강건한 품사 태깅을 한다. 한편, POSTAG에서 사용되는 태그세트와 한국전자통신연구원(ETRI)의 표준 태그세트 간에 양방향으로 태그세트 매핑을 함으로써, 표준 태그세트로 태깅된 코퍼스로부터 POSTAC를 위한 대용량 학습자료를 얻고 POSTAG에서 두 가지 태그세트로 품사 태깅 결과 출력이 가능하다. 본 시스템은 MATEC '99'에서 제공된 30000어절에 대하여 표준 태그세트로 출력한 결과 95%의 형태소단위 정확률을 보였으며, 태그세트 매핑을 제외한 POSTAG의 품사 태깅 결과 97%의 정확률을 보였다.
개인정보 보호법과 가명정보 처리 가이드라인에 따르면, 서로 다른 결합신청자들이 결합을 희망할 때 Salt값을 포함한 결합키 생성항목의 해시값으로 매핑을 진행한다. 결합키 생성항목의 예시로는 성명, 전화번호, 생년월일, 주소 등의 개인정보가 될 수 있으며, 해시 함수의 특성상 서로 다른 결합신청자들이 이들의 항목을 정확히 동일한 형태로 저장하고 있을 때 문제없이 결합을 진행할 수 있다. 하지만 이러한 기법은 서로 다른 결합신청자들의 데이터베이스 갱신 시점이 달라서 발생하는 주소 변경, 개명 등의 시나리오에서의 결합은 취약하다. 따라서 본 연구에서 우리는 주소 변경, 개명 등의 결합키 생성항목이 갱신된 시나리오에서도 개인정보보호를 만족하는 강건한 결합키 생성기법을 확률적 자료 연계를 통한 임계값을 바탕으로 제안하며, 본 연구 결과를 활용한 국내 빅데이터 및 인공지능 사업의 발전에 기여하고자 한다.
목적: 유방암 환자에게 불필요한 액와림프절 전절제술을 예방하기 위해서는 감시림프절을 절제하여 전이 여부를 평가하는 것이 중요하다. 감시림프절 매핑을 위한 방사성교질중 antimony trisulfide colloid (ASC), tin colloid (TC), human serum albumin (HSA) 이상의 3가지 교질에 $^{99m}Tc$을 표지하여 각각에서 림포신티그라피, 감시림프절 매핑의 성적을 비교하였다. 대상 및 방법: 2001년 10월부터 2006년 12월까지 임상적으로 액와림프절 전이가 없는 조기 유방암 환자 총 397명에게 시행한 림포신티그라피와 수술 중 감시림프절 절제 동결절편 검사, 및 수술 후 병리 소견을 후향적으로 평가하였다. 림포신티그라피 영상 소견을 분석하고, 감시림프절의 발견율(identification rate)과 위음성율(false negative rate), 그리고 음성예측도(negative predictive value)를 구하여 각 군의 자료에 대해 Fisher 직접확률법으로 비교하였다. 결과: 202명에게는 $^{99m}Tc$ ASC를, 120명에게는 $^{99m}Tc$-TC를, 75명에게는 $^{99m}Tc$-HSA를 사용하였으며 평균 연령, 병기, 원발 종양의 크기 등에서는 각 군별 환자들 사이에 유의한 차이가 없었다. ASE는 59명에게는 유륜부 피내 혹은 피하주사법을 사용했으며 136명에게는 종양주위 주사를, 그리고 7명의 환자에게는 두 가지를 병용하였다. TC와 HSA를 사용한 환자들에게는 모두 피내 혹은 피하주사하였다. 액와림프절 전이는 ASE사용 군에서 33.2%, TC 사용군에서 31.7%, HSA 사용 군에서 22.7%였으며 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 감시 림프절 발견율(IR) 과 위음성율(FNR) 그리고 음성예측도(NPV) 는 사용한 교질 ASC/TC/HSA 각각에 대해 99.0%, 21.5%, 90.5% / 96.7%, 20.5%, 90.7% / 94.7%, 17.7%, 94.7%로 사용한 교질의 종류에 따라 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 감시림프절 매핑 성적은 방사성교질의 주사방법에 따라서 유의한 차이를 보이지 않았다. 림포신티그라피의 영상에서 감시림프절이 명확히 구분된 경우는 ASC에서 79.6%, TC 에서 92.5%, HSA에서 88.6%였다. 림프관이 관찰된 비율은 ASC에서 43.6%, TC에서 0.8%, HSA 에서 96.8%이었다. 림포신티그라피에서 관찰된 감시림프절의 개수는 HSA가 가장 많았지만 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 결론: ASC, TC 및 HSA등의 방사성교질을 이용한 감시림프절 매핑 성적은 서로 유의한 차이를 보이지 않았다.
본 논문은 페이셜 캡처 데이터로부터 페이셜 리그에 대한 다이렉트 리타겟팅을 수행하는 새로운 방법론에 대하여 다룬다. 페이셜 리그는 프로덕션 파이프라인에서 아티스트가 손쉽게 페이셜 애니메이션을 제작하기 위하여 만들어진 제작도구로서, 모션 캡처 등으로 생성된 얼굴 애니메이션 데이터를 페이셜 리그에 매핑할 경우 아티스트에게 친숙한 방식으로 손쉽게 수정, 편집할 수 있으므로 작업 능률을 크게 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 페이셜 리그는 그 종류와 작동 방식이 매우 다양하므로, 다양한 페이셜 리그에 대하여 강건하고 안정적으로 모션 데이터를 매핑할 수 있는 일반화된 방법을 찾기는 쉽지 않다. 이를 위하여, 본 논문은 캡처된 얼굴 모션 중 몇 개의 대표적 표정에 대하여 아티스트가 페이셜 리그로 제작한 표정을 예제로 학습시키는 데이터 기반 페이셜 리타겟팅 방식을 제안한다. 이를 통하여 우리는 아티스트가 페이셜 캡처 데이터를 기존 애니메이션 파이프라인의 페이셜 리그를 활용하여 손쉽게 수정할 수 있도록 할 뿐 아니라, 수십 수백개의 대응점을 일일이 지정해 주어야 하거나 사람과 많이 다른 동물 및 괴물 형태의 얼굴에는 리타겟팅이 잘 이루어지지 않았던 기존 대응점 기반 리타겟팅 방식의 한계점 또한 극복할 수 있었다. 본 논문의 결과물들은 우리의 방식이 제공하는 단순하면서도 직관적인 얼굴 애니메이션 리타겟팅이 실제 애니메이션 프로덕션에서 얼마나 효율적으로 활용될 수 있는지를 보여준다.
본 연구는 하나의 감각으로 인해 다른 영역의 감각을 불러일으키는 공감각 현상을 기초로 하여 사운드에서 컬러이미지를 유추하여 생성하는 응용 시스템의 구현을 최종 목표로 한다. 이를 위해 사운드의 특징정보인 기본주파수(F0, Fundamental Frequency)에서 음계(Scale) 및 옥타브(Octave) 성분을 추출한 후, HSI 컬러모델인 색상(Hue), 명도(Intensity) 성분에 각각 매핑한다. 본 논문에서 채도(saturation)값은 고정된 값을 사용한다. 이를 다시 RGB 컬러모델로 변환한 후 최종 BMP 포맷으로 컬러 이미지를 출력한다. 본 연구에서 제시한 사운드-컬러이미지 변환 방법을 토대로 기본 변환 시스템을 구현해 본 결과, 기본주파수에서 추출된 음계 및 옥타브 성분의 변화에 따라 색상 및 명도가 상이한 다양한 컬러가 나오는 것을 확인할 수 있었다. 또한 하드웨어적 구현을 위해 TMS320C6713 DSP Board에 포팅하여 실험한 결과 제안된 시스템의 시뮬레이션 결과와 동일한 컬러 이미지가 출력됨을 확인하였다.
본 논문에서는 CAVE$^{TM}$-like 시스템에서 시각 커뮤니케이션 지원을 위한 고화질 스테레오 비디오 아바타 생성 기법을 제안한다. CAVE$^{TM}$-like 시스템에서는 사용자를 둘러싸고 있는 스크린으로 투사되는 빛의 잦은 변화 때문에 비디오 아바타 생성에 필수적인 사용자 추출이 쉽지 않다. 본 연구에서는 가시광선 차단 필터를 부착한 흑백 카메라로 획득된 적외선 반사 영상을 이용함으로써 스크린 상 빛의 변화를 차단하여 강건하게 사용자를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 사람의 양안차 간격으로 배치한 두 대의 컬러 카메라를 사용하여 삼차원 기하 정보의 재구성 없이 고화질 비디오 아바타를 빠르게 생성하고 입체 디스플레이 하기 위한 양안용 사용자 영상을 획득하였다. 획득된 영상에서 배경을 제거하기 위하여 적외선 반사 영상으로 정의된 실루엣 마스크와의 피팅 알고리즘을 제안한다. 생성된 비디오 아바타 스테레오 영상은 가상공간 내 평면 상에 텍스처 매핑하여 프레임 순차 스테레오 방식를 이용하여 입체 디스플레이할 수 있도록 하였다. 제안된 방식은 기존의 3D 비디오 아바타보다 고화질의 결과를 빠르게 생성할 수 있으며, 2D 기반 방식에서 제공해주지 못하던 입체감을 제공해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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