국가적으로 그리고 각 연구기관에서는 투자의 효율성을 기하기 위하여 연구사업 선정과정에서 데이터베이스로부터 중복과제 혹은 유사과제를 검색하는 과정을 거친다. 최근 부얼리언 기반의 키워드 매칭 검색알고리즘의 발전 및 이를 채택한 검색엔진의 개발로 인하여 검색의 정확도가 많이 향상되었지만, 사용자가 입력하는 제한된 수의 키워드들에 의한 검색은 유사과제 파악과 우선순위의 결정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 제안된 과제의 문서를 분석하여 다수의 색인어들을 추출하고, 이들에게 가중치를 부여한 후, 기존의 문서들과 비교하여 유사과제를 찾아내는 문서단위의 검색 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 벡터공간검색(Vector-Space Retrieval)모델의 한 종류인 TFIDF(Term Frequency Inverse document Frequency)를 기본 구조로 채택한다. 또한 개발되는 알고리즘에는 연구과제 제안문서의 구조에 적합한 속성별 가중치(feature weighting)를 반영하고 검색속도의 향상을 위하여 K-최근접 문서(KNN: K-Nearest Neighbors) 기법도 반영한 알고리즘을 제시한다. 실험을 위하여 실제 연구제안 문서와 구조가 동일한 기존의 보고서를 사용하였는데, KISTI에서 운영하는 과학기술정보포털서비스인 NDSL에서 이미 분류해 놓은 4분야의 1,000 개 연구 보고서 문서를 발췌하여 실험을 하였다.
스케일러블 비디오 코딩(SVC, Scalable Video Coding)은 MPEG(Moving Picture Expert Group)과 VCEG (Video Coding Expert Group)의 JVT(Joint VIdeo Team)에 의해 현재 표준화 되고 있는 새로운 압축 표준 기술이며 시간, 공간 및 화질의 스케일러빌리티를 지원하기 위해 계층 구조를 가지고 있다. 특히 시간적 스케일러빌리티를 위해 계층적 B-픽처 구조를 채택하고 있다. 스케일러블 비디오 코딩의 기본 계층은 H.264|AVC와 호환적이므로, 모션 예측과 모드 결정과정에서 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8,\;8{\times}4,\;4{\times}8$ 그리고 $4{\times}4$와 같은 7개의 서로 다른 크기를 갖는 블록을 사용한다. 스케일러블 비디오 코딩에서 사용되고있는 계층적 B-픽처 구조는 키 픽처인 I와 P 픽처를 제외하고는 한 GOP (Group of Picture)내에서 모두 B-픽처를 사용하므로 H.264|AVC와 비교했을 때 연산량 증가와 함께 부호화 지연도 급격히 증가한다. B-픽처는 양방향 모션 벡터인 LIST0와 LIST1을 사용하고 양방향 모두에서 다중 참조 픽처를 사용하기 때문이다. 본 논문에서는 통계적 가선 검증을 이용하여 스케일러블 비디오 부호화에 적용 가능한 고속 프레임간 모드 결정 알고리듬 대해 소개한다. 제안된 방법은 $16{\times}16$ 매크로 블록과 $8{\times}8$ 서브 매크로 블록에 통계적 가설 감증 기법을 적용하여 실행되며, 현재 블록과 복원된 참조 블록간의 픽셀 값을 비교하여 RD(Rate Distortion) 최적화 기반 모드 결정을 빨리 완료함으로써 고속 프레임간 모드 결정을 가능하게 한다. 제안된 방법은 프레임 간 모드 결정을 고속화함으로써 스케일러블 비디오 부호화기의 연산량과 복잡도를 최대 57%감소시킨다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 최대 1.74% 비트율 증가 및 0.08dB PSNR 감소로 무시할 정도로 작다.
최근 관상동맥 영역화 결과로부터 삼차원 표면 모델을 생성함으로써 혈관 구조적 정보의 렌더링 효율성의 증대뿐만 아니라 전산유체역학를 이용한 혈류 역학 시뮬레이션을 통해 혈류분획예비력과 같은 생리적 정보들을 획득하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 혈관 영역화 과정에서 획득한 혈관 구조 정보를 입력 데이터로 사용하여 관상동맥의 삼차원 삼각 표면 메쉬 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 관상동맥 영역화 결과로부터 삼각형 표면 메쉬 모델을 만드는 방법으로는 Marching cube 알고리즘에 기반한 방법들이 있지만 이산적인 영상 공간에서 수행되는 알고리즘으로 가늘고 다양한 굴곡을 갖는 혈관 경계를 표현하기 힘들다. 제안된 방법은 관상동맥 영역화 과정에서 추정한 혈관 중심좌표와 법선 벡터 그리고 직경 정보를 이용하여 기존 방법들보다 정교하게 단일 혈관 가닥들에 대한 삼각 표면 메쉬들을 생성하고 분기가 일어나 중첩되는 메쉬들은 메쉬 병합 기법을 사용하여 처리함으로써 통합된 관상동맥 메쉬를 생성한다.
3차원 지형 환경의 공간영상콘텐츠는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 시공, 입체적인 유비쿼터스 도시 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 요구와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 지리정보 기반의 2차원적인 지도정보와 시설정보를 3차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 무시되기 쉬우므로, 레이져 측량기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 최근에는 레이져 측량기술과 GPS를 결합한 고밀도 고정도의 높이 값을 얻을 수 있는 LiDAR 데이터의 이용으로 그러한 한계를 극복하고 있는 추세이다. 비교적 레이져 측량을 우리 실정에 적합한 3차원 지형분석 및 철도시설에 적용하여 데이터의 생성기법기법을 개발하여 3차원 공간에서의 최적의 노선관리가 가능하도록 하였다. 이를 위하여 LiDAR Data를 중심으로 하는 높이 값을 DEM으로 변환하고, 디지털 영상의 매칭 및 정확도 평가 등을 통한 벡터와 래스터의 실시간 통합 및 전환으로 장거리 노선에서의 3차원 철도 모델의 생성을 통한 추적관리가 가능하도록 하였다. 그리하여 공간영상콘텐츠를 이용한 철도시설물 관리에서의 다양한 활용의 해답을 확인하였다.
유도전동기의 직접 토크 제어방식은 구조가 간단하여 구현이 용이하고, 빠른 토크 응답성을 갖는 것을 특징으로 견인용 유도전동기의 추동시스템 등에 그 응용분야를 넓혀가고 있다. 그러나 히스테리시스 제어기를 사용하여 출력전압을 결정하는 기존의 직접 토크 제어방식에서는 인버터의 스위칭 주파수가 히스테리시스 밴드 폭과 운전조건에 따라 가변하고 토크맥동이 발생하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 인버터의 스위칭 주파수를 일정하게 유지하고 저속 및 고속 운전영역에서 전동기의 토크 및 고정자 전류 맥등을 저감하기 위한 목적으로 고정자 자속 제어개념과 공간전압벡터 P%에 의한 새로운 직접 토크 제어방식을 제안하였다. 시뮬레이션과 실험을 통해 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하였다.
자기 조직화 신경망 (SOM: Self-Organizing Map)은 자율 학습 신경망으로 사전 지식이 존재하지 않는 자료에 존재하는 구조적 관계성을 보전하는데 이용된다. 자기 조직화 신경망은 벡터 양자화, 조합 최적화, 패턴 인식과 같은 복잡한 문제 해결을 위한 연구에 많이 이용되어 왔다. 이 논문에서는 좀더 효율적인 유전 알고리즘을 얻기 위한 스키마 변환 도구로서 자기 조직화 신경망을 이용하는 새로운 사용법에 대해서 제안한다. 즉, 각 자식해는 탐색 공간에서 좀더 바람직한 모양을 가지는 동질의 인공 신경망으로 변환된다. 이 변환으로 인해 강한 상위(epistasis)를 가지는 유전자들은 염색체 상에서 서로 인접하게 되는 것이다. 실험 결과는 기존 결과에 비해서 주목할만한 성능 개선이 있음을 보여준다.
본 연구는 그동안 연구되고 개발된 여러 검색 기법을 검색된 문헌 집합의 특성과 사용된 표현에 의해서 완전 매치 검색과 부분 매치 검색으로 구분하였다. 완전 매치는 부울 논리가 그 대표적이며 현행 대부분의 정보 검색 시스템에서 사용하고 있는 검색 기법이다. 부분 매치는 부울논리가 가지고 있는 문제점과 한계점을 극복하기 위한 대한으로서 많은 연 구가 있었으나 그 본질은 부울 논리 구조안에서 검색을 향상시킨다는 점에서 한계를 가질수 밖에 없다 하겠다. 대표적인 예로 확률 검색, 벡터 공간 모델, 그리고 퍼지 집합을 대상으로 두 검색 기법을 비교하고 앞으로의 검색 기법이 나아가야 할 방향을 제시하였다.
본 논문에서는 기존의 잡음 제거용 순환 filter와 달리 시간축 대역제한을 통해 시각특성의 개선과 영상데이타 압축 효과를 개선시키는데 그 목적을 두고 있다. 일반적으로 시간축 대역제한을 수행하려면 시간방향으로의 aliasing을 고려해야 한다. 신호 처리 관점에서 보면 신호에 aliasing이 생긴다면 이의 영향을 받지않고 (de-aliasing) filtering하는 것은 불가능하다고 알려져있다. 그러나 영상신호에서는 baseband spectrum 구조를 예측할 수 있고, 이를 토대로 aliasing의 영향을 받지않는 대역제한 방안을 생각할 수 있다. 이는 이동벡터의 궤적을 따라 공간 영역에서 대역제한(Motion Adaptive Spatial Filter)을 하는 것으로서 이들의 특성 및 구성방안으 제안한다. 이렇게 구성된 filter는 aliasing의 제기 뿐만아니라 시간축 잡음의 제거에도 기여를 하게 된다. 실험에서는 제안방법의 de-aliasing 특성과 영상부호화기로의 적용결과를 알아본다.
본 논문에서는 컬러 영상을 이용하여 인간의 감성을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 컬러 영상으로부터 색모델을 이용하여 피부색 영역을 추출한다. 그 다음, 추출된 피부색 영상으로부터 Eigenface를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 마지막으로, 얼굴 영역으로부터 인간 얼굴의 특징 점(눈썹, 눈, 코, 입)들을 추출하고, 각 특징 점들 간의 구조적인 관계로부터 인간의 감성(기쁨, 놀람, 슬픔, 분노)을 인식하는 퍼지 모델을 구성한다. 이 모델로부터 퍼지 이론을 이용하여 최종적으로 인간의 감성을 추론한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 확인한다.
매트릭스 컨버터는 VS떼 비하여 장수명, 입력역률 직접제어 및 에너지 회생 등의 장점을 갖고 있으나, 제어의 복잡성, ride-through 대책 및 낮은 전압이용률 등은 상용화를 위해 해결해야 할 난제이다. 본 논문에서는 SVM를 적용한 매트릭스 컨버터의 설계 및 구현방법을 제안한다. 입력 고조파를 저감시키기 위한 입력필터와 입출력의 과전압 방지와 free-wheeling을 위한 클램프 회로의 설계기법을 제시하고, 고속 DSP와 CPLD를 사용하여 공간벡터 제어 및 4 단계 전류(commutation) 제어를 구현하며, 매트릭스 컨버터의 양방향 스위치 구동을 위한 전용의 전원회로를 설계하여, 최적 구조의 전력회로를 제안한다. 그리고 구현된 매트릭스 컨버터를 유도전동기에 적용하여 성공적인 운전 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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