플랜트공사는 토목, 건축, 기계, 전기 공종들이 연동되어 작업이 진행되는 복합공종이다. 또한 일반 공사와 비교시 매우 짧은 공기에 대규모의 공사를 수행하여야 하는 공정상의 특징을 갖고 있다. 이러한 특성들로 인하여 플랜트공사에서 공정관리는 매우 중요한 요소가 되고 있다. 4D CAD에 의한 공정정보의 시각화는 이러한 복합공정에서 더욱 필요성을 갖게 된다. 본 연구에서는 플랜트공사의 특성을 고려한 4D CAD시스템 기능 구성방법론과 실제 시스템 개발을 시도한다. 이를 위하여 플랜트공사 현장의 공정작업 특성을 분석한 후 4D CAD 기능을 구성함으로써, 기존 시스템에서 시도되지 않은 플랜트공사에 특화된 공정시각화 기능구축을 시도하고 있다.
본 논문에서는 특정 지역을 연속해서 촬영하는 고정된 카메라 영상에서 사람들의 움직임을 검출하고 움직임을 분석하여 정량화 하는 방법을 제안한다. 먼저 배경 영상을 획득하기 위하여 일정 시간동안의 입력 영상을 누적하고 평균값으로 정규화 한다. 그리고 영상을 계속 누적하여 배경 영상을 실시간으로 갱신한다. 다음으로 획득된 배경 영상과 현재 영상에 대하여 차영상과 이진화를 수행하고 팽창 연산과 연결 성분 분석으로 잡영을 제거한다. 그리고 잡영이 제거된 영상에서 원근감 효과를 고려하는 가중치를 적용하여 움직임이 있는 객체를 클러스터링 하는 수정된 ART2 클러스터링 방법을 제안한다. 마지막으로 클러스터링 결과 정보를 이용하여 움직임을 정량화 한다. 제안하는 방법을 실내 환경에 설치된 네트워크 카메라로부터 영상을 획득하여 실험한 결과, 영상의 원근감 효과에 따라 군집 크기가 차이남에도 강인하게 분석할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 오디오 워터마킹 기술을 이용하여 중앙방송국과 지방방송국간의 방송전환을 용이하게 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 방송전환을 위한 동기화 시스템에서의 오 검출은 방송사고를 일으키기 때문에, 오디오 워터마크기술을 이용할 때 신뢰성이 매우 높아야 한다. 달 논문에서는 방송동기화 시스템에 효율적으로 적용할 수 있는 오디오 워터마킹 알고리즘을 개발하고, 이를 실시간으로 적용하여 방송전환에 사용할 수 있는 시스템을 구현하였다. 개발된 오디오 워터마킹 알고리즘에 의해서 워터마크가 삽입된 방송신호의 SNR은 66.1dB로서 워터마크 삽입전의 방송신호와의 구분이 어려웠다. 강인성 테스트에서는 96kbps와 128kbps의 MP3 압축을 하였을 때에도 $100\%$의 검출율을 보였으며, -50dB 이하의 잡음첨가에 대해서도 $100\%$ 검출율을 보였다. 구현된 시스템은 240시간의 실제 방송상황에서 워터마크가 삽입된 방송신호에 대한 검출율이 $100\%$이고, 오검출율이 $0\%$로 방송시스템으로서의 신뢰성을 확보하였다.
Z-라이신 올리고머를 사슬연장제로 하고 D-다이페닐이소시아네이트와 폴리테트라메틸글리콜을 반응시켜 주사슬에 L-라이신 분절을 함유하는 폴리우레틴 (PULL)을 합성하였다. PULL 표면의 아민기와 인슐린의 공유 결합으로 인슐린 고정화 폴리우레탄 (PULL-In)을 제조하였다. Bradfold법으로 측정한 고정화 인슐린의 양은 약 0.30 nmol/$\textrm{cm}^2$이였다. $^3$H-thymidine 분석방법과 광학 현미경법으로 NIH/3T3 섬유아세포와 표면 개질된 PULL의 상호작용을 조사하였다. 그 결과 PULL-In 필름 표면에서의 세포 성장 속도는 다른 기질에서보다 높았다. 또한 고정화된 인슐린에서의 세포증식이 배양액에 용해된 인슐린에서와 거의 유사한 특성을 나타내었다.
최근 건설 프로젝트의 대형화 및 다양한 신공법들의 도입으로 불확실한 위험도 요인들이 점점 증가함으로써 일련의 시스템적 절차에 따른 리스크관리 (Risk Management)체계와 프로젝트 참여자들간의 효율적인 정보전달 방안이 요구되고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 '리스크 시각화 시뮬레이션 구축 방법론'을 제시한다. 이는 최근 각종공사 정보 시각화부분에서 주목받고 있는 4D CAD 기술과 리스크 분석을 시스템적인 절차로 구성하여 연계한 방법이다. 시스템적 리스크 분석 절차는 리스크관리기법인 AHP 및 퍼지 분석기법을 동시에 적용하여 합리적인 리스크 정량화를 수행할 수 있도록 구성하였다. 그리고 이로부터 산출된 리스크 요인별 위험정도는 WBS 코드체계 기반으로 4D CAD의 공종과 연계되어 리스크 정도 수준에 따라 설정된 색상으로 시뮬레이션이 구현되도록 구성하였다. 이러한 방법론은 IDEF0 모델링 기법으로 제시함으로써 향후 시스템 구축의 기초 자료로 활용할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 임의적으로 발생하는 폴리토프 불확실성과 외란을 고려한 시간지연시스템의 강인비약성 $H_{\infty}$ 제어기설계 알고리듬을 다룬다. 먼저 임의적으로 발생하는 불확실성과 외란을 가지는 시간지연시스템을 설계하고, Lyapunov 안정성 분석과 $H_{\infty}$ 성능지수를 기반으로 강인비약성 $H_{\infty}$ 제어기가 존재하기 위한 충분조건을 선형행렬부등식(LMI, linear matrix inequality)의 형태로 제시한다. 구한 충분조건은 변수치환과 슈어 여수(Schur complement) 정리를 바탕으로 파라미터의 함수를 포함한 파라미터화 선형행렬부등식(PLMI, parameterized linear matrix inequality)으로 표현할 수 있으므로 PLMI의 모든 해로부터 제어기이득과 비약성을 만족하는 제어기 섭동영역 및 $H_{\infty}$ 성능을 만족하는 노옴 한계치 ${\gamma}$를 한번에 구할 수 있다. 마지막으로 예제와 모의실험에서 제안한 강인비약성 $H_{\infty}$ 제어기가 임의적으로 발생하는 불확실성 및 외란, 시간지연이 있더라도 폐루프시스템을 안정화시키고 $H_{\infty}$ 성능을 보장함을 확인하고 확정적인 불확실성을 기반으로 설계한 제어기와 성능을 비교한다.
본 논문에서는 노이즈에 강인한 음악 시작점 검출 알고리즘을 제안한다. 음악의 시작점 검출은 음악을 이용한 신호처리 시스템에 있어서 일관되지 않은 입력데이터를 통한 계산낭비, 비교검색 등의 문제 해결을 위해 필요한 것이다. 특히 신호처리를 이용한 내용기반 음악검색 시스템에서 시간의 순서로 데이터를 비교하는 시간순차적 검색방법에서는 더욱 필요시 된다. 시간순차적 검색 방법은 시간의 순서로 단순 비교를 수행하기 때문에 검색의 속도가 빠르다는 장점이 있는 반면 비교하는 데이터의 시작 시간이 동일해야 하는 단점이 있다. 하지만 디지털화된 음악은 비트레이트 변환에 의한 시작 시간의 동일함을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 검색의 전처리 단계에서 음악의 시작점을 검출함으로써 시간순차적 검색 방법을 적용하여 고속의 검색을 수행하면서도 인식률이 낮아지지 않게 하였다. 시작점 검출은 소리를 검출할 수 있는 최소 파형모형을 이용하였으며 노이즈에 강인하기 위하여 묵음에 존재하는 노이즈는 스킵핑을 하였다. 제안한 알고리즘은 실험을 통해 시작점 검출을 미적용한 결과보다 약 38% 성능이 향상됨을 확인하였으며 노이즈에 강인함을 검증하였다.
시간 정보는 문서나 문장 등에서 매우 중요한 정보로 사용되기 때문에 다양한 종류의 데이터에서 시간 정보의 인식은 매우 중요하다. 시간 정보는 일정한 형태를 가진 것으로 간주되지만 실제 사용되는 시간 표현은 매우 다양하고 복잡하며 정보의 일부가 빈번하게 생략되는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 시간 표현의 추출뿐만 아니라 추출된 표현을 정규화된 표준 형식으로 변환하는 범용 시간 표현 추출 및 변환 시스템을 제안한다. 다양한 시간 표현의 추출과 변환에 필요한 노력을 줄이고 새로운 데이터에 대한 확장성을 보장하기 위해 기본 시간 단위를 정의하였다. 추출단계에서는 기본 시간 단위의 조합으로 구성된 사전을 사용하여 가능한 시간 표현들을 추출한다. 정규화 변환 단계에서는 인접 추출 정보와 기준 시간 등을 사용하여 생략된 기본 시간 단위 정보를 복원하고 최종적으로 모든 기본 시간 정보들은 통합되어 정규화된 표준 형식으로 변환된다. 제안한 시스템은 모바일 기기 등의 잡음 환경에서 강인한 성능을 보장하며 영역이나 언어에 대해 독립적이므로 많은 영역에서 응용이 가능하다. 본 연구는 실험에서 다량의 오류가 포함된 SMS 데이터에서 시간 표현 추출 정확도 93.8%, 시간 표현 변환 정확율 93.2%을 보임으로써 오류에 강인하면서도 높은 성능을 유지함을 증명하였다.
본 논문에서는 Cepstral Mean Normalization(CMN)과 Cepstral Mean and Variance Normalization(CMVN) 프레임워크에서 극점 필터링(pole filtering) 개념을 Mel-Frequency Cepstral Coefficient(MFCC) 특징 벡터에 적용한다. 또한 분산 정규화를 대신하여 스케일 정규화를 사용하는 Cepstral Mean and Scale Normalization(CMSN)의 성능을 잡음 환경 음성인식 실험을 통해 평가한다. CMN과 CMVN은 보통 발화 단위로 수행되기 때문에 짧은 발화의 경우 특징에 대한 평균과 분산의 추정 신뢰도가 보장되지 않는 문제점을 가지는데, 극점 필터링과 스케일 정규화 방식을 적용함으로 이러한 문제점을 보완할 수 있다. Aurora 2 데이터베이스를 이용한 실험 결과, 극점 필터링과 스케일 정규화를 결합한 특징 정규화 방식의 성능이 가장 높은 성능 향상을 보인다.
고립단어 인식기의 오 인식 단어를 거절하기 위한 방법으로 정규화 신뢰도가 제안되어 논문 [1-2]에서 성공적으로 적용된 바 있다. 그러나 정규화 신뢰도의 성능 측정을 위해 고정된 단어 셌을 대상으로 실험을 하였다. 본 논문에서는 정규화 신뢰도를 가변어휘 음성인식 영역에 적용하여 신뢰도의 거절성능을 밝히고 특히, 벡터양자화기를 이용하여 미 출현 트라이 폰의 문제를 극복하는 방법을 제안한다. 이때 정규화 신뢰도는 트라이 폰 신뢰도들의 통계적 특징(평균과 표준편차)을 사용한다. 가변어휘 인식실험 결과음소 단위의 정규화방법이 트라이 폰 기반 정규화방법에 비하여 우수한 성능을 보였으며 이러한 결과는 논문 [1-2]의 결과와는 상이한 것으로 트라이 폰 기반 정규화 방법이 미 출현 트라이 폰에 대하여 강인하지 못하다는 점을 시사하고 있다. 따라서 정규화 신뢰도가 음소 또는 트라이 폰에 상관없이 기준 신뢰도인 RLTC 신뢰도 [3]에 비하여 우수한 성능을 보였으며 가변어휘 인식에서도 동작함을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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