본 연구를 통하여 극한 파고를 계산하는 방법들을 제시하였다. Type III 분포에 근거해서 분포 함수의 파라미터 산출을 위하여 non-linear multiple regression 방법, skewness 방법, maximum likelihood방법들을 사용하였다. 좀 더 정확한 결과를 얻기 위하여 추정된 분포 함수의 차이를 다항식을 도입하여 맞추었다. 제시한 방법을 응용하여 계산 예들을 보였다.
일정한 스펙트럼 민감도와 낮은 스펙트럼 왜곡을 보이고 선형보간이 용이하다는 장점을 갖는 LSP 파라미터는 음성코덱(codec)이나 인식기에서 음성신호를 분석하여 전송형이나 저장형 파라미터로 변환되어, 주로 저전송률 음성부호화기에 사용된다. 그러나 LPC 계수를 LSP로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 기존의 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 real root 방법은 근을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요되는 단점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 LSP 분포 특성에 따라 검색구간의 순서와 검색간격을 달리하며, 제1 포만트와 제2 포만트의 연관성을 고려하여 검색구간을 조절한다. 기존의 real root 방법과 제안한 방법을 비교한 결과 검색시간이 평균 48.13% 단축되었다.
본 논문에서는 포인트 클라우드 정합 시스템 자동화를 위한 재정합 프로세스에서 정합의 실패 유무를 판단하는 기존의 정합 평가 방법을 개선한 방법을 제안한다. 포인트 클라우드 정합 자동화를 위해 정합의 실패를 판단하여 다시 정합하는 재정합 프로세스는 자동화 시스템에서 필수적인 요소이다. 기존의 정합 평가 방법은 정합하고자하는 두 포인트 클라우드의 점의 간격이나 데이터의 양이 다를 경우 계산된 정합 오차가 정성적인 결과와는 다르게 측정되는 문제가 발생하는데, 이는 재정합 프로세스에서 치명적인 오류를 초래한다. 제안하는 방법은 참조 포인트 클라우드에서 가장 인접한 목표 포인트 클라우드의 세 점이 이루는 평면과의 수직 거리를 계산하고, 일정 거리 임계치를 만족하는 점들의 개수를 측정해 계산된 오차를 검증하여 정합 오판단율을 효과적으로 감소시켰다.
그림자는 사실적인 3차원 장면의 렌더링에 없어서는 안되는 중요한 요소다. 3차원 장면에서 그림자로 인해 물체 사이의 거리를 파악할 수 있고 3차원 효과를 보일 수 있다. 그림자를 생성하는 방법은 크게 이미지 기반 방법(Image Based Method)과 물체 기반 방법(Object Based Method)으로 구분된다. 물체 기반 방법은 정확한 그림자를 계산하는 것이 가능하지만 계산 속도가 장면의 복잡도에 의존하기 때문에 실시간 그림자 생성에는 적합하지 않다. 물체 기반 방법과는 달리 이미지 기반 방법은 그림자 계산 속도가 장면의 복잡도에 의존하지 않기 때문에 빠른 속도로 인해 많기 사용되는 방법이다. 그러나 다른 여러 이미지 영역의 방법과 마찬가지로 이미지 기반 방법은 앨리어싱(Aliasing) 문제가 나타나는 단점이 있다. 이 문제를 극복하기 위한 여러 방법이 제안되었으며 PCF(Percentage Closer Filtering)도 그 중의 한 방법이다. PCF를 이용한 그림자 생성 기법은 렌더맨에 구현되면서 유명해졌는데, 결과적으로 그림자 경계에서 보이는 앨리어싱 문제를 어느 정도 해결하였다. 그러나 사용되는 필터의 크기에 따라 계산 속도가 문제가 될 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 PCF 방법을 개선하여, 거의 유사한 결과를 보이면서 PCF보다 더 빠른 시간안에 그림자를 생성하는 기법을 제안한다.
본 논문에서는 등각사상 방법(conformal mapping method)을 사용하여 도체로 보강된 결합 도파 선로(conductor-backed coupled coplanar waveguide)의 정전기장 분포와 전위 분포를 계산하는 해석적인 수식을 유도하였다. 그리고 유도한 수식을 사용하여 결합 도파 선로 구조 전체에 분포하는 정전기장과 전위분포를 계산하고 이를 분석하였다. 논문에서 사용한 방법은 반복계산 과정을 필요로 하지 않으므로 이를 사용하면 전파해석방법(full-wave analysis method)보다 전기장분포를 빠르고 간편하게 계산할 수 있다. 이 방법은 결합기, 필터, 마이크로스트립 안테나와 같은 결합선로를 사용한 마이크로파집적회로의 분석에 폭넓게 응용될 수 있다.
최근 가상현실 기술의 주요 연구 동향으로 몰입감을 증가시키는 실감공간 구현구술이 주목 받고 있다. 실감공간 기술이란 서로 다른 공간에 떨어져 있는 사용자가 같은 공간에 있는 효과를 구현하는 기술이다. 본 논문에서는 특히 상호간의 주변 환경을 일치시키는 기술에 중점을 두고, 실시간으로 두 공간의 조명정보를 일치시키는 기술로서 2가지 핵심 내용을 소개한다. 첫째는 비주얼 헐 데이터를 기반으로 고속으로 노말벡터를 추출하는 방법이고, 둘째는 사용자 주변 조명 환경 정보를 반영하는 라이팅 방법이다. 본 논문에서 수행한 첫번째 방법은 비주얼 헐 데이터의 depth존재영역에서 노말맵을 계산하도록 하고, 노말맵을 계산할 때 주변 폴리곤들 기하학적 변화가 심할수록 노말맵 계산에 사용하는 주변 벡터의 선태을 늘리거나 줄이는 방식으로, 불필요한 계산량을 감소시켰다. 본 논문에서 수행한 두번째 방법에서는 주변 조명 정보에서 빛의 세기와 라이팅을 반영할 객체의 반사율의 특성을 고려하여 라이팅에 사용할 광원을 선택적으로 반영하여 불필요한 연산량을 감소시켰다. 종래의 영상기반 라이팅 기술이 사전에 촬영된 영상을 사용하거나 정지영상에 적용되는 연구를 한 반면에 본 논문은 실시간에서 라이팅을 구현하기 위한 시도로서 고속 라이팅 연산 기법을 제시하고 있다. 본 연구의 결과를 이용하면 영상기반 라이팅 연구의 실제적이고도 폭넓은 적용이 가능할 것으로 사료되며 고화질의 콘텐츠 양산에도 기여할 것으로 사료된다.
경로 지연 고장의 테스트 패턴은 두 개의 패턴을 가진 쌍패턴으로 이루어져 있다. 따라서 가중 무작위 패턴 생성 방법을 이용하여 지연 고장 테스트를 하기 위해서는 기존의 고착 고장을 위한 방법과는 다른 새로운 가중치 생성 방법이 적용되어야 한다. 결정론적 테스트 패턴을 이용하여 가중치를 계산할 때는 테스트 패턴의 집합을 패턴간의 해밍 거리가 너무 크지 않도록 분할하여 주는 것이 일반적이나 지연 고장 테스트에 있어서는 이 분할 방법이 너무 만은 가중치 집합을 생성하게 될 수도 있을 뿐만 아니라 부정확한 가중치를 계산하게 될 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 결정론적 테스트 패턴의 분할 없이 가중치를 계산하여 고장 시뮬레이션을 생성하는 실험을 해 보았다. ISCAS 89 벤치마크 회로에 대한 실험 결과는 본 논문에서 제시한 경로 지연 고장을 위한 가중치 생성 방법의 효율성을 보여준다.
정보화 사회에서는 목표지향적이고 세분화된 통계의 필요성이 높아지고 있으나 현재 사용되는 조사체계를 이용하면 추정 분산이 커져 생산된 통계의 정확도가 낮아진다. 표본크기를 늘리면 추정분산을 줄일 수 있으나 비용이나 시간 면에서는 비효율적이다. 현재와 비슷한 규모의 표본조사구 조사와 일반 행정통계를 이용하여 일정 신뢰수준을 갖춘 통계를 생산할 수 있는 소지역 추정법에 대한 연구가 진행되어 개발 적용되고 있다. 본 연구에서는 소지역 추정법을 활용하여 대전광역시의 5개 구별 실업자 수를 추정하고 추정치의 CV 값을 계산하여 추정방법의 효율성을 비교하는 사례분석을 실시하였다. 또한 합성추정량과 복합추정량의 MSE를 보다 정확하게 계산하는 방법으로 잭나이프 방법을 제안하고 계산방법을 보였다.
광집게는 매질보다 큰 굴절률을 가지는 마이크로 크기의 구형 유전체를 강하게 집속되는 레이저를 이용해서 포획하고 움직이는 도구이다. 본 논문에서는 FDTD 방법을 이용해서 포획 힘을 계산하고, 그 방법을 설명하였다. 강하게 집속되는 레이저는 nonparaxial Gaussian beam을 이용해서 표현하였으며, 레이저가 대상물체와 매질에서 진행하는 것은 FDTD 방법을 이용해서 시뮬레이션 하였다. 레이저를 계산공간 전체에서 해석적으로 표현하기 위해서 scattered field formulation을 이용하였다. FDTD 방법을 이용해서 대상물체의 안팎의 전자기장을 시뮬레이션하고, 그 결과를 이용해서 Maxwell's stress tensor에 기반하여 포획 힘을 계산하였다.
확률론적 해석방법은 환경독성물질에 의한 인체위해도 평가시 사용된 각 입력인자들의 불확실성까지 고려하는 방법론이다. 기존의 위해도 평가방법은 불확실성을 고려하지 않고 단순히 결과치의 포인트 값만을 제공하는데 비해 이러한 확률론적 해석방법은 입력인자들의 불확실성이 고려되고 결과치에 대한 이들의 중요도가 산출될 수 있는 등 더 많은 정보를 제공하므로써 환경위해도를 기반으로 한 환경정책 결정시 용이하게 사용될 수 있다. 본 논문은 현재 미국에서 음용수 기준설정시 논란이 많은 무기비소에 대해 확률론적 평가방법론을 적용하였다. 우선 인체위해도평가에 필요한 무기비소의 각종 자료들을 수집, 정리하고 이를 바탕으로 각 인자들의 불확실성을 계산하였다. 최종적으로 이들로부터 무기비소가 포함된 음용수를 마신 일반인의 피부암 위해도를 확률적으로 계산하였다. 또한 계산된 결과치와 여러 위해도기준치를 비교하여 정책결정에 필요한 의사결정에 대해서도 살펴보았다. 계산결과에 의하면 다수의 일반인들이 무기비소를 함유한 음용수섭취를 통해 현재 위해도설정치(10$^{-6}$)보다 높은 ] 피부암 위해를 입고 있는 것으로 나타나 이에 대한 규제가 필요하다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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