포인트 클라우드는 수십만 또는 수백만개의 포인트로 객체 또는 장면을 나타내며, 그 데이터의 양은 엄청 나기 때문에, 다양한 대역폭 또는 장치에서 효과적인 서비스를 위해 확장성 기능을 갖춘 압축 체계 개발이 필요하다. 이에 따라, 단방향 패치 패킹을 활용한 LoD 제어 테이블 기반 밀도 확장성(LoD control table based Density scalability by using Unidirectional Patch packing, LDUP) 방법을 이용한 확장성에 대한 연구가 이루어졌다. 그러나, LDUP 방법은 2D 그리드의 크기를 조작하는데 한계가 있어, 패치 사이의 거리가 드물게 패킹되고, 이는 압축 효율을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 양방향 패치 패킹을 활용한 LoD 제어 테이블 기반 밀도 확장성(LoD control table based Density scalability by using Bidirectional Patch packing, LDBP) 방식을 제안한다. 제안된 LDBP 방법은 패치가 패킹된 영상에서 빈 공간을 효과적으로 감소시켰으며, 압축 효율 측면에서 LDUP 방법에 비해 더 높은 BD-Rate 이점을 얻었다. 제안된 LDBP 방법은 3D 포인트 클라우드 압축 시 포인트 클라우드 밀도 확장성을 기존의 LDUP 보다 효과적으로 달성하였다.
문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미는 유지하면서 길이가 축소된 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문법적으로 적절한 문장 압축을 위해, 초기 연구들은 사람이 정의한 언어 규칙을 활용하였다. 또한 시퀀스-투-시퀀스 모델이 기계 번역과 같은 다양한 자연어처리 태스크에서 좋은 성능을 보이면서, 이를 문장 압축에 활용하고자 하는 연구들도 존재했다. 하지만 언어 규칙을 활용하는 연구의 경우 모든 언어 규칙을 정의하는 데에 큰 비용이 들고, 시퀀스-투-시퀀스 모델 기반 연구의 경우 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 이를 해결할 수 있는 방법으로 사전 학습된 언어 모델인 BERT를 활용하는 문장 압축 모델인 Deleter가 제안되었다. Deleter는 BERT를 통해 계산된 perplexity를 활용하여 문장을 압축하기 때문에 문장 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않다는 장점이 있다. 하지만 Deleter는 perplexity만을 고려하여 문장을 압축하기 때문에, 문장에 속한 단어들의 언어 정보를 반영하여 문장을 압축하지 못한다. 또한, perplexity 측정을 위한 BERT의 사전 학습에 사용된 데이터가 압축 문장과 거리가 있어, 이를 통해 측정된 perplexity가 잘못된 문장 압축을 유도할 수 있다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 언어 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 계산에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 고유명사가 자주 포함되어 있으며, 불필요한 수식어가 생략되는 경우가 많은 뉴스 기사 말뭉치로 BERT를 fine-tuning하여 문장 압축에 적절한 perplexity를 측정할 수 있도록 하였다. 영어 및 한국어 데이터에 대한 성능 평가를 위해 본 논문에서 제안하는 LI-Deleter와 비교 모델의 문장 압축 성능을 비교 실험을 진행하였고, 높은 문장 압축 성능을 보임을 확인하였다.
H.264표준으로 압축된 동영상들은 IPTV, DMB, 디지털콘텐츠서비스 등 다양한 응용분야에 사용되고 있다. 기존 MPEG-2표준으로 압축된 동영상들은 H.264표준을 따르는 디바이스에 적합한 트랜스코딩 방법들이 연구되어왔다. 반대로 H.264표준으로 압축된 동영상은 MPEG-2표준 디바이스를 사용하고 있는 사용자들은 시청할 수 없게 되었다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-2표준 디바이스를 사용하고 있는 사용자들은 H.264표준을 이용할 수 있는 H.264 to MPEG-2 트랜스코딩을 제안한다. 제안한 알고리즘은 H.264부호기의 특징인 가변블록의 움직임벡터를 MPEG-2의 매크로블록에 적합한 한 개의 움직임벡터를 예측하여 MPEG-2부호기의 계산량을 향상시키는 방법을 제안한다. 이때 H.264표준의 매크로블록안에 존재하는 다양한 움직임벡터들 간의 거리에 따라 MPEG-2부호기에서 최적의 움직임벡터를 예측한다. 실험결과, 제안한 방법의 PSNR은 MPEG-2 부호기의 "전역탐색"과 거의 비슷하면서, 부호화 계산 시간은 평균적으로 약 68% 감소하였다.
본 논문은 다차원 타임 워핑 거리 함수를 이용하여 유사한 이미지 서브시퀀스를 신속하게 검색할 수 있는 색인 방법을 제안한다. 타임 워핑 거리는 시퀀스들의 길이가 다르거나 샘플링 비율이 다른 많은 응용에서 Lp 거리보다 더욱 적합하다. 우리가 제안한 색인 방법은 디스크 기반의 접미어 트리를 색인 구조체로 채택하고, 유사하지 않은 서브시퀀스를 잘못된 누락 없이 잘 여과하기 위해 하한 거리 함수를 사용한다. 이 방법은 특정 차원의 상대적 가중치를 손쉽게 부여하기 위해 정규화를 적용하고 색인 트리를 압축하기 위해 이산화 과정을 수행한다. 메디컬 이미지와 합성 이미지 시퀀스를 대상으로 한 실험은 본 논문에서 제안한 방법이 naive한 방법보다 우수한 성능을 보이고 대용량의 이미지 시퀸스 데이터베이스로의 확장이 용이함을 입증한다.
수소를 고압으로 압축하여 사용하는 수소충전소는 안전 확보를 위해 설비간의 안전거리를 규정하고 있다. 수소 충전소에서 발생하는 사고 중 대부분의 사고는 누출사고이며, 누출 시 점화로 인해 제트화염이 생성된다. 고압의 수소 누출로 인한 가스 확산 및 제트화염의 해석은 안전거리 설정에 가장 중요한 요소이다. 본 연구에서는 고압의 환경에서 운용되는 수소충전소에서 발생할 수 있는 누출사고를 대비한 안전관리 규정 도출을 위하여 누출원 크기별 누출조건을 모사하고 위험거리 등을 파악하여 향후 안전기준 제정 시 참고자료로 활용하고자 한다.
생물학자들은 기능이 밝혀진 단백질들로부터 치환된 몇몇의 잔기를 이용해 새로운 유용한 단백질들을 만든다. 만들어진 단백질은 높은 서열 유사성을 가지는데 우리는 이런 유사한 서열들로 구성되어 있는 클러스터를 서열 클러스터라고 정의한다. 이 논문에서는 서열정렬방법을 이용하여 서열들의 클러스터에 새로운 요약적 표현방법을 제안한다. 먼저 클러스터 안의 모든 서열들 각각의 거리에서 최소거리를 갖는 서열을 대표로 선택한다. 이 서열거리는 계산된 정렬스코어에 의해 얻을 수 있고 서열정렬의 결과에서 변환된 서열을 Edit-Script라고 불리는 보존정보에 저장한다. 대표로 선택된 서열과 각 클러스터의 Edit-Script가 데이터베이스에 저장되고 이 정보로 각 클러스터의 서열들이 보다 쉽게 만들어진다. 본 연구의 결과에서 Edit-Script의 정보를 이용하면 클러스터안의 서열들의 유사도이 55% 넘었을 때 사이즈가 감소된 것을 알 수 있다. 또한 데이터베이스에서 검색하려는 서열과 관련된 서열들을 검색할 때 데이터베이스 있는 대표서열들을 먼저 비교해 본 후 가장 거리가 가까운 대표서열을 선택하여 그 안의 클러스터 구성서열들과 검색하기 때문에 검색 시간을 단축시킬 수 있다.
호도나무 '영동' 품종에 대한 과실의 형태적 특성 및 과피의 물리적인 특성을 조사한 결과, (1) '영동' 품종 과실의 형태적인 특성은 모든 형질에 대해 비교종인 재래종과 통계적으로 매우 유의하게 나타났다. (2) 과실의 입중 및 인중, 크기와 관련된 형질, 봉합선의 길이와 폭, 인의 품질 등 9개 항목에서 '영동' 품종이 재래종보다 크게 나타난 반면 봉합선 돌출높이, 과피 및 격막두께, 인 추출 시 단편개수, 구형지수 등 6개 항목은 재래종이 높은 수치를 보였다. (3) 과피의 물리적 특성은 압축 프로브의 이동거리를 제외한 모든 항목에서 '영동' 품종이 우수하였으며 봉합선방향의 압축이 가장 작은 힘이 소요되어 깐호도 생산에 효과적이었다. (4) 최대압축하중에 관해 '영동' 품종이 21.9 kg으로 재래종 42.6 kg보다 약 2배정도로 낮아 과피가 적은 힘으로도 쉽게 깨지는 특성을 지녀 깨짐성이 우수하였다. (5) 항복치를 조사한 결과, 재래종이 '영동' 품종보다 2배 이상 높아 과피의 탄성이 적고 딱딱한 특성을 보인 반면 '영동' 품종의 봉합선 또는 종경방향의 항복치가 평균 15.6 kg과 16.0 kg으로 가장 낮아 과피가 쉽게 깨졌다. (6) '영동' 품종의 압축 프로브의 이동거리는 평균 4.2 mm로 재래종 2.7 mm보다 길었으며 이동거리가 길수록 최대압축하중이 낮은 반면 탄성이 우수함에 따라 유통과정에서 발생할 수 있는 손실량이 감소됨에 따라 상품적 가치가 높아질 것으로 판단된다. (7) '영동' 품종의 봉합선 방향의 압축강도가 $9.1kg/cm^2$로 전체 평균 $12.4kg/cm^2$보다 낮았으며 나머지 처리의 압축강도에 비해 매우 낮고 통계적으로도 유의성이 인정되었다. (8)압축부위별 경도를 측정한 결과, '영동' 품종의 봉합선방향이 $149.8kg/cm^2$로 가장 낮은 반면 재래종 두께방향이 $300.9kg/cm^2$로 가장 높게 나타났다.
콘크리트피복 충전강관의 휨-압축 성능을 평가하기 위한 편심압축실험을 수행하였다. 기둥 주철근의 국부좌굴을 구속하고 콘크리트피복의 조기파괴를 방지하기 위하여 U형 띠철근 상세를 제안하였다. 주요 실험변수는 축하중 편심거리, 띠철근 간격, 그리고 콘크리트피복 여부이다. 실험결과 얇은 콘크리트피복에 수직균열이 조기에 발생하였지만 실험체의 최대강도는 콘크리트 피복의 기여도를 고려한 예측강도를 만족하였다. 또한, 내부 원형강관으로 인하여 제안된 콘크리트피복 충전강관은 우수한 변형능력을 나타냈다. 실험체의 휨-압축 강도 및 휨강성을 현행 설계기준과 비교하여 분석하였다.
본 논문은 산업현장 및 주거 공간에서 사용될 수 있는 폐기물 배출 및 처리를 위한, 센서 기반의 스마트 압축 시스템 구현에 관한 연구이다. 최근 산업 고도화에 따른 폐기물과 1인 가구의 증가 및 다양한 문화생활에 따른 주거용 폐기물의 양이 크게 증가되고 있으며 이로 인해 인간의 환경뿐만 아니라 해양오염, 토양오염 등 생태계까지 지속적인 악영향을 미치고 있다. 특히 유동 인구가 많은 도심지 및 산업현장에서는 폐기물 배출량을 효율적으로 처리할 수 있는 방안이 요구되고 있다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 폐기물 투입의 동작을 감지하고 투입된 폐기물의 양을 인지하도록, 다양한 센서들을 구비하여 자동압축과 개폐기능을 갖춘 시스템을 구현하고자 한다. 적외선 감지 센서를 통해 움직임을 감지하거나, 충격 센서를 이용하여 외부 신호를 받아들여 투입구를 자동으로 개폐할 수 있는 기능을 설계하였고 거리센서를 장착하여 내부 폐기물양을 외부에서도 쉽게 모니터링 할 수 있게 하였다. 또한 수동 개폐 및 압축 기능을 추가적으로 구현하여 필요에 따라 사용자가 직접 동작이 가능하도록 구현하여 시스템의 효용성을 높였다. 최종적으로 스마트 압축시스템을 제작, 평가하여 사용자 편의 및 구현성을 검증하였다.
본 연구에서는 인장강도 800MPa급 고강도강재(HSA800)의 단주 중심압축실험과 편심압축실험을 통해 균등압축과 휨-압축 부재의 강도를 평가하여 현행 강구조기준(KBC2009, AISC2005)의 적용성 여부를 검토하였다. 또한 잔류응력의 계측을 통하여 강재 항복강도와 잔류응력과의 상관성 여부도 검토하였다. 고강도강재와 일반강재의 국부좌굴 거동 차이의 여부를 확인하기 위하여 중심압축실험에 SM490 강재로 제작된 비교실험체도 포함시켰다. 강도로 무차원화한 판폭두께비와 판 단부의 지지조건을 주요변수로 하여 실험을 실시하였다. 편심압축실험은 HSA800 강재만을 대상으로 하였으며, 휨-압축의 조합력을 받는 부재의 P-M 상관관계를 알아보기 위해 가력 편심거리를 조정하여 다양한 P-M 조합에 대해 강도평가 실험을 수행하였다. 잔류응력은 중심압축실험에 사용된 H형단면 실험체를 대상으로 비파괴실험법인 압입법에 의해 가력 이전에 그 크기와 분포를 측정하였다. 실험결과 중심압축을 받는 모든 HSA800 단주는 판 단부의 지지조건 및 판폭두께비 조건에 따른 현행 강구조기준의 설계강도를 충분히 발휘하였다. 편심압축을 받는 실험체 역시 현행 설계기준의 P-M 상관관계를 충분히 안전측으로 충족하였다. 본 연구에서도 잔류응력의 크기는 강재의 항복강도와 무관하다는 선행연구결과와 합치하는 잔류응력 측정값이 얻어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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