본 논문은 X-선 혈관조영영상에서 기울기 정보 및 최대 빈도수를 이용한 카테터 자동 분할 방법을 제안한다. 제안방법은 세 단계로 이루어진다. 첫째, 분할하고자 하는 카테터 관심영역을 설정하고, 영상의 대조대비를 높이기 위한 밝기값 스트레칭을 수행한다. 둘째, 카테터 후보 경계점을 추출하기 위하여 카테터 방향을 고려한 경계 강조 마스크를 영상에 적용한다. 셋째, 카테터 후보 경계점에서 기울기가 크고 최대 빈도수 직경을 갖는 카테터 경계점을 추출하고 이들을 선형 보간하여 최종 카테터 경계를 분할한다. 제안 방법의 평가를 위하여 육안 평가 및 전문가가 수동 분할한 결과와 본 제안방법을 적용하여 얻은 중복 영역 비율과 평균 거리 차이를 측정한 정확성 평가를 수행하였고, 수행시간을 측정하였다. 실험결과 중복 영역 비율은 93.9%${\pm}$2.7%, 평균 거리 차이는 0.116-픽셀, 수행시간은 평균 0.011초로 측정되었다.
기존의 ART1 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 유사성 검증 방법의 문제점과 경계 변수에 따라 클러스터의 수와 인식률이 좌우되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 ART1 알고리즘을 개선하기 위하여 입력 패턴과 저장 패턴간의 Exclusive NOR의 놈(norm) 비율을 사용하는 유사성 측정 방법과 퍼지 접속 연산자를 이용하여 유사성에 따라 경계변수를 동적으로 조정하는 방법을 적용한 개선된 ART1을 제안한다. 제안된 방법에서는 1의 개수 비율이 아니라 같은 값을 가진 노드의 비율을 사용하여 유사성을 측정하고 경계 변수는 Yager의 합 접속 연산자를 사용하여 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 26개의 영문 패턴 분류 문제와 잡음이 있는 패턴 인식 문제를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 ART1 알고리즘 보다 경계 변수의 설정에 따라 민감하게 반응하지 않았고 인식률에서도 개선된 것을 확인하였다.
본 논문은 사용자 행동인식을 위해 기존 PSO (Particle Swarm Optimization) 알고리즘의 경계선을 통한 데이터 분류에서 데이터의 수집환경에 의해 발생하는 문제를 벡터의 길이비교를 이용한 보정을 통해 보완한 알고리즘을 제안한다. 기존의 PSO 알고리즘은 데이터 분류를 위해서 데이터의 최소, 최대값을 이용하여 경계를 생성하고, 이를 이용하여 데이터를 분류하였다. 그러나 PSO를 이용하여 행동인식을 할 때 행동이 수집되는 환경에 따라서 경계에 포함되지 못해 행동이 분류되지 못하는 문제가 있다. 이러한 분류의 문제를 보완하기 위해 경계를 벗어난 데이터와 각 행동을 대표하는 데이터의 벡터 길이를 계산하고 최소길이를 비교하여 분류한다. 실험결과, 기존 PSO 방법에 비해 개선된 방법이 평균적으로 앉기 1%, 걷기 7%, 서기 7%의 개선된 결과를 얻었다.
제안된 방법은 외막의 경계선을 추출하기 위해 Max-Min 이진화를 적용하여 외막을 추출 한 후에 삼각 함수의 각도 값을 이용하여 외막의 경계점을 추출한다. 추출한 경계점들을 Bezier Curve 기법을 적용하여 외막의 경계점들을 연결하여 외막의 경계선을 추출한다. 그리고 내막 영역을 추출하기 위해 외막 영역을 ROI 영역으로 추출한다. 추출된 ROI 영역을 오목 파라볼라 기법을 적용하여 내막의 영역을 강조한다. 내막영역이 강조된 ROI 영역에 평균 이진화를 적용하여 내막의 영역을 추출한다. 추출된 영역에서 잡음을 제거하기 위해 내막 영역만 Labeling 기법을 적용한다. 제안된 방법을 IVUS 영상을 대상으로 실험한 결과, 내막과 외막간의 포함관계의 정도에 따라 환자의 수술 여부 결정에 대한 외막과 내막의 각 넓이 정보를 개관적으로 제공할 수 있는 가능성을 확인하였다.
매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.
웨이브릿 기반 영상 압축은 기존의 DCT 기법을 이용하는 JPEG에 비하여 블록킹 현상이 일어나지 알고 인간의 시각 시스템과 유사하다는 특징을 가지고 있어 많은 관심을 끌고 있지만, 압축률이 높아질수록 에지 및 경계 부분이 흐려지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 역효과를 제거하기 위하여 전처리 과정으로 문턱값의 하향 조정과 스캔 방향 개선을 제안한다. 제안된 기법은 에지 및 경계 부분의 흐려짐을 방지하면서 전반적으로 화질을 개선하였다. 제로트리 형성 과정에서 유효 계수인지를 판정하는 문턱값을 낮춤으로써 유효 계수의 숫자를 증가시키고, 양자화 과정에서 각 대역의 방향적 특성을 이용한 개선된 스캔 방향법을 제시하였다. 문턱값을 낮춤으로써 발생하는 최대 크기값의 정보 손실은 복원 과정에서 보상하는 방법으로 하였다. 실험 결과는 기존의 웨이브렛 변환과 제로트리를 이용한 압축 영상 및 영상 압축 표준인 JPEG과의 비교를 통해 분석되었으며 제안된 기법은 기존의 방법에 비해 시각적으로나 객관적 영상 화질 측정에서 향상된 성능을 보여주었다
본 논문에서는 비정상 상태의 비압축성 유동장을 해석하기 위하여 물체맞춤격자방법이 아닌 가상경계법을 사용하였다. 가상경계법은 구조격자를 사용하여 구조물 경계면에서 Momentum Forceing을 사용하여 가상의 경계를 만들어 유동장을 해석하는 방법이다. Navier-Stoke 방정식의 수치 이산화 방법으로 Kim et al(1985)이 사용한 Fractional Step Method(FSM)을 사용하였다. 시간에 대하여 semi-implicit FSM를 사용하였고, 확산항에 대해서는 2차 정확도의 Crank-Nicolson Method를 대류항은 3차 정확도의 Runge-Kutta Method를 사용 하였다. 본 연구에서는 가상경계법을 이용한 유동장 해석이 교량 단면에 대하여 수치해석이 가능한지 검토하였다. 가상경계법은 현재 많은 연구가 유선형의 구조물에 대하여 수행되어 오고 있다. 교량 단면과 같은 각 진 구조물에 대한 검토는 아직 미비한 실정이다. 가상경계법에서 다루고 있는 구조물 경계면에서의 Momentum Forcing 방법이 유선형의 구조물에 맞추어 연구가 진행되었기 때문이다. 먼저 본 연구의 프로그램을 검증하기 위하여 원형 실린더에 대하여 가상경계법을 적용한 결과 Re 수 200에서 Strouhal Number, 양력계수, 항력계수를 이전 연구 결과와 비교하였다. Williamson(1988)과 Zhang(1995)의 연구결과와 유사한 결과를 얻을 수 있다. 그리고 교량의 단면과 같은 각진 구조물(Bluff Body)에 대하여 가상경계법 적용하였다. 본 논문의 연구에서 평가 대상으로 하고 있는 2차원 교량 단면에 대하여 유동장 해석을 하였다. 본 논문에서 정량적인 유체력과 유동장에 대한 비교 및 검토가 이루어지지 못했지만 압력장과 유선의 형태가 이론적인 값을 벗어나지 않고 있는 것으로 확인 되었다. Re 수 2700에서 전산 해석을 수행하였으며, 교량 단면 주위의 압력계수와 박리현상 그리고 후류에서의 Vortex shedding 현상이 모두 적절한 분포가 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 가상경계법을 이용하여 각진 구조물에 대한 주위 유동장해석에 대한 가능성을 확인하였으며, 풍동실험과의 결과비교를 통하여 가상경계법을 이용하여 교량 단면 주위의 유동장 해석 결과를 정량적으로 비교할 것이다.
본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상에 대해서 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계(cut)와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계(dissolve)를 검출하여 비디오 shot을 분할하는 기법을 제안한다. 제안하는 shot 경계 검출 기법은 기존에 잘 검출하지 못하였던 점진적 장면 변화에 의한 shot의 경계검출을 위한 알고리즘이다. 먼저 압축영역의 기법 중 DCT DC 값을 비교하는 방법을 이용하여 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출한다. 그리고 움직임 벡터(MV)의 비를 비교하는 방법을 사용하여 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계의 후보지들을 얻어내고, 선택된 후보지들 중 n번째와 n+2번째 후보지 영상으로 feded image를 만들어 n+1번째 후보지의 영상과 유사도를 비교하여 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출한다. 이와 같이 압축영역의 기법으로 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계 후보지를 검출해 내고, 검출된 shot 경계 후보지들에서 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출하는 방법을 함으로서 MPEG 비디오 영상의 복원량을 최소화하여 수행 속도를 높이면서도 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계, 두 가지 모두를 효과적으로 검출할 수 있었다.
트럭 축하중에 의한 도로포장체의 응력과 변형은 대부분 다층 탄성 이론에 의해 예측된다. 대부분의 다층 탄성 이론에 의한 이론적 계산값이 연성 포장 재료의 점탄성적 거동특성, 동적 트럭 축하중, 비균등 타이어 접지압 및 형상등을 해석에 고려하지 못하므로, 계측값에 비해 매우 작은 값을 예측하므로서 도로 포장 두께설계가 과소 설계될 우려가 크다. 이와 같은 도로 포장체 구조해석시 이용되는 중요한 변동요소를 포장 재료의 물성 모델 측면, 비균등 접지압 및 형상 측면, 동적 유한요소해석 측면에서 분석하여 이용 가능한 모델을 본 논문에서 제안하였다. 경계조건 및 민감도 분석을 수행을 통한 효과적인 3차원 연성포장의 유한요소해석모델을 결정하는 방법론을 제안하였으며, 최적 유한요소모델 분석결과와 현장에서 취득한 결과와의 상호비교를 통하여 모델의 유의성을 검증하였으며, 동적 접지하중조건, 점탄성물성 모델 등을 3차원 유한요소 모델에 접목하고, 최적 경계조건을 결정하였다.
화재시 실내의 경계면 선정에 관한 연구를 하기 위하여 쓰레기통, 의자, 카패트 및 소파의 화재실험 을 실제건물에서 수행하였다. 경계변의 선정을 하기위해서 화재실의 온도변화가 큰 지점은 여러 곳 온 도를 측정하고, 각 측정점의 온도를 시간과 높이별로 평균온도를 구한다. 또한 기본 측정점을 기준으로 화재실 전체구역에 대한 평변의 온도분포를 구하여 용도변화가 가장 큰 지점을 경계면의 높이로 정한 다. 이결과 어느 화재의 경우나 경계면이 뚜렷이 나타났고, 경계면 높이는 1[m] 근처에서 일정한 상태 값을 유지하였다. 다만, 최대온도를 나타내는 시간에는 경계면 높이가 O.25[m]내지 O.75[m]까지도 내 려왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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