본 논문에서는 영역의 경계를 추출하기 위해 영상의 밝기 정보와 곡선전개 방식을 이용한 기하 활성 모델을 제안한다. 영역의 경계를 추출하는 문제를 추출한 영역의 평균 밝기 값과 전개중인 폐곡선 영역의 밝기 값의 차론 최소화시키는 것으로 설정한다. 최적의 해를 구하는 방법으로 레벨세트 이론을 적용한 곡선전개 방법을 이용한다. 이 방식은 일반적인 활성 모델에 비해 초기 곡선 설정에 제약이 없고 동시에 여러 영역의 경계 추출이 가능하다. 제안 모델은 에지 정보가 충분치 못한 영상의 경우에도 일반적인 에지 기반 방식에 비해 추출 결과가 양호하였다. 비등방성 확산 필터를 사용하여 영상을 전처리 함으로써 보다 나은 추출이 수행되었다. CT나 MRI 영상을 이용하여 모델의 성능을 확인하였다.
표면파 기법(SASW, Spectral Analysis of Surface Waves)을 지반공학 분야에 효율적으로 적용하기 위해 모형 응답 알고리듬을 해석적으로 도출하였다. 이 논문에서는 이론적인 분산 곡선 응답 반응을 Aki and Richard에 의해 제안된 운동 응력 벡터(motion stress vector)를 이용하여 미분 방정식을 구성한 후 차분 전개를 통하여 구함으로서 동적 강성도 법이나 전파 행렬법에 비해 간단하고 빠르게 구할 수 있었다. 차분 전개를 통한 이론 분산 곡선 응답 반응 알고리즘으로 2개의 지구 모형에 대해 이론 분산 곡선을 구하여 타당성을 검증하였다. 또한 모형 응답 계산 과정에서 고려하여야 할 주파수 대역에 따른 적절한 모형의 크기에 대하여 고찰한 결과 각 파장의 $1.5\~2$배 이내로 모형의 크기를 결정할 때 경제적이고 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.
EC-DSA나 EC-ElGamal과 같은 타원곡선 암호시스템의 성능 향상을 위해서는 타원곡선 상수배 연산을 빠르게 하는 것이 필수적이다. 타원곡선 특유의 Frobenius 사상을 이용한 $base-{\phi}$ 전개 방식은 Koblitz에 의해 처음 제안되었으며, Kobayashi 등은 최적확장체 위에서 정의되는 타원곡선에 적용할 수 있도록 $base-{\phi}$ 전개 방식을 개선하였다. 그러나 Kobayashi 등의 방법은 여전히 개선의 여지가 남아있다. 본 논문에서는 최적확장체에서 정의되는 타원곡선상에서 효율적인 상수배 연산 알고리즘을 제안한다. 제안한 상수배 알고리즘은 Frobenius사상을 이용하여 상수 값을 Horner의 방법으로 $base-{\phi}$ 전개하고, 이 전개된 수식을 최적화된 일괄처리 기법을 적용하여 연산한다. 제안한 알고리즘을 적용할 경우, Kobayashi 등이 제안한 상수배 알고리즘보다 $20\%{\sim}40\%$ 정도의 속도 개선이 있으며, 기존의 이진 방법에 비해 3배 이상 빠른 성능을 보인다.
본 연구에서는 실명(loss of eyesight)의 원인 질병중 하나인 녹내장의 진행과 진단 등의 의료 정보제공을 목적으로 양방향 곡선 전개 방식을 이용하여 망막 영상에서 시신경 원판(optic disk)의 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 정확한 경계 검출의 위하여 텍스처 병합(texture synthesis)기반의 이미지 인페인팅 방법으로 시신경 원판 위를 지나는 혈관을 제거하고 전처리 과정에서 발생하는 잡음제거와 경계의 보존을 위해 비등방성 확산 필터링(anisotropic diffusion filtering)을 행한다. 혈관이 제거된 망막 영상에서 시신경 원판의 경계 검출은 양방향 곡선 방식으로 검출한다. 실험 결과에서, 제안한 알고리즘은 복잡한 망막영상에도 효율적으로 시신경 원판을 검출한다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 최적확장체(Optimal Extension Field; OEF)에서 정의되는 타원곡선 상에서 효율적인 스칼라 곱셈 알고리즘을 제안한다. 이 스칼라 곱셈 알고리즘은 프로비니어스 사상(Frobenius map)을 이용하여 스칼라 값을 Horner의 방법으로 Base-Ф 전개하고, 이 전개된 수식을 일괄처리 기법(batch-processing technique)을 사용하여 연산한다. 이 알고리즘을 적용할 경우, Kobayashi 등이 제안한 스칼라 곱셈 알고리즘보다 40% 정도의 성능향상을 보인다.
본 논문에서는 물체의 경계나 형태 추출을 위하여 레벨 세트 이론을 바탕으로 한 새로운 곡선 전개 방법을 제안한다. 특히 전처리 과정에서 잡음의 효과적 처리를 위하여 기존의 필터 방식들이 가지는 단점인 경계 부분의 blurring 현상을 줄이고 정확한 에지 위치를 보존할 수 있는 비등방성 확산필터(anisotropic diffusion filter)를 사용한다. 기존의 레벨 세트 방식이 수축이나 팽창 중 단지 한가지의 방식만 적용되어지는 반면, 제안한 방법은 물체의 경계 추출시 팽창과 수축이 동시에 가능하므로 특히 초기 곡선이 여러 물체에 걸쳐져 있는 경우에도 정확한 형태 추출이 가능하였다. 아울러 초기 곡선의 설정이 위치나 형태에 거의 제한을 받지 않기 때문에 추출을 원하는 영역이 아주 조금만 포함되어 있어도 정확한 형태 추출이 가능하였다.
본 논문은 연속적으로 움직이는 심장의 모습을 추적하기 위해 레벨 세트 알고리즘과 양방향 곡선 전개 이론을 적용한 활성 모델을 사용하였다. 대부분의 활성 모델이 영상 그라디언의 에지 갭이 존재하는 영역에서 움직임이 안정적이지 않아 추출에 실패할 확률이 많다. 본 연구에서는 영상 자체의 밝기 값과 안정적 추출을 위한 추가 제약만 이용한 새로운 활성 모델을 제안한다. 제안된 모델은 초기 곡선의 위치 설정에 제약이 없어 특히 연속적 영상의 특정한 대상 영역을 추출하거나 추적하기에 효율적이었다. 또한 에지 정보가 심하게 변화거나 모호한 부분에서도 안정적인 곡선의 움직임과 추출 결과를 보였다.
선직면은 곡선을 따라 움직이는 직선들의 궤적으로 정의된다는 점에서 비교적 간편하게 곡면을 모델링하는데 사용될 수 있는 개념이다. 본 논문에서는 선직면의 특수한 경우인 전개가능 곡면의 오프셋이 다시 전개가능 곡면이 됨을 증명하였다. 뿐만 아니라 전개가능 곡면이 아닌 선직면의 오프셋은 절대 선직면이 될 수 없음을 증명하였다.
본 연구는 관리한계설정을 위한 새로운 방법을 제시한다. 일반적 관리한계는 중심선(Central Line)과 표준편차(Standard Deviation)에 기인한다. 그러나 본 연구에서는 제품수명주기(PLC)의 각 단계상 발생되는 손익분기점(Break-even Point)과 한계이익곡선 특성을 통하여 탄력적 관리한계(Elastic Control Limit : ECL)를 구축하고자 하였다. 탄력적 관리한계와 한계이익곡선의 관계에서 중심선은 최대이익, $3{sigma}$한계는 최대이익점과 가장 근접해 있는 (상위/하위)손익분기점까지의 거리로 파악할 수 있다. 그리고 총 변동은 {상위손익분기점(UBEP) - 하위손익분기점(LBEP)}으로 고려할 수 있다. 전개 과정으로서는 1. 각 제품별 수명주기(PLC)를 각 단계별로 구분한다. 2. 각 단계별 총이익곡선(TRC)과 총비용곡선(TCC)을 구한다. 3. 한계이익곡선상의 최대이익지점을 구한다. 이러한 연구는 제품성장단계별 평균과 분산의 변동을 동시에 고려하여 탄력적 관리가 가능하다는 장점이 있다. 나아가 마케팅과 소비자 행동의 분석으로 확대될 수 있다.
학습효과는 에너지기술의 전개와 관련된 메커니즘을 규명하려는 이론 중 하나이다. 본 논문에서는 학습 효과에 대한 이론적 고찰을 함으로써 아직까지는 국내에서 일천한 관련 이론에 대한 기반을 제공하고자 한다. 이를 위하여 학습곡선과 관련된 국내외 선행연구사례, 제반이론, 적용방법 및 정책 응용에 관하여 살펴본다. 또한 에너지기술의 학습과 비용절감 요인에 대하여 살펴봄으로써 학습곡선의 메커니즘을 파악한다. 마지막으로 각 장별 내용을 바탕으로 결론을 도출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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