유전자 알고리즘은 탐색 공간에서 새로운 샘플을 찾기 위하여 선택과 재조합의 연산을 사용하는 모집단 기반 모델이다. 교차 연산은 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘(GA)에서 가장 중요한 부분을 차지한다. 이 논문에서는 교차 연산 수행 시 필요한 교차점 위치 조절이 수렴에 어떠한 영향을 주는지 분석해 보고자 한다. 교차점 위치를 세대 진행수와 수렴 정도에 따라 특정 위치로 조절한 방법이 일반적인 확률로 교차점 위치를 정하여 최적화를 수행한 경우보다 전역 해를 더 빨리 찾아감을 볼 수 있었다.
본 연구에서는 수치모델링을 통해 단열의 교차각과 같은 기하학적 특징이 교차점에서의 유동특성과 용질의 혼합·분배에 미치는 영향을 연구하였다. Pe(Peclect number; 이류와 확산의 상대적인 비)뿐만이 아니라 단열의 교차각이 교차점에서의 용질의 혼합·분배모델을 결정하는데 있어 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 교차각이 90°미만인 경우, 주입된 유동방향과 동일한 방향의 유출구로 진행하기 때문에 교차점에서 양쪽 주입구에서 온 유선들의 접촉을 용이하게 한다. 반면, 교차각이 90°보다 큰 경우 유체가 주입된 유동방향과 유출구의 방향이 반대이기 때문에, 교차점에 두 주입구에서 온 유선들 간의 접촉은 최소화 되었다. 그러므로 전자의 경우에서는 높은 Pe에서도 용질의 혼합이, 후자에서는 낮은 Pe에서도 유선경로에 따른 용질의 이동이 나타났다. 따라서 Pe < 1의 경우, 완전혼합모델이 지배적인 것으로 알려졌지만, 교차각이 150°인 경우 교차점에서 혼합뿐만이 아니라 일부는 유선의 경로를 따라 유출구로 유출되었다. 전반적으로 Pe가 0.1 - 100에서 완전혼합모델에서 유선경로모델로의 전이가 나타났지만, 이는 교차각에 따라 크게 달라진다. 교차각이 클수록(≧ 150°) Pe가 0.1 - 10에서, 교차각이 작을수록(≦ 30°) Pe가 10 - 100에서 전이가 발생하였다. Pe > 100에서는 교차각과 상관없이 유선경로모델이 더 지배적인 것으로 나타났다. Pe > 1,000에서는 교차각이 150°이상인 경우에만 100% 유선경로모델이 나타나며, 교차각이 150°미만인 경우 유선경로모델이 지배적이지만 여전히 교차점에서 용질의 혼합이 발생하였다.
해양에서 관측되는 해양지구물리 탐사자료에는 위치오차, 기기오차, 관측오차, 해상 상태 등 다양한 원인에 기인하는 오차가 포함되어 있다. 이에 의해 한 기관에서 해양지구물리 탐사 자료를 취득할 때나 여러 기관에서 취득된 해양지구물리 탐사자료를 취합할 때 많은 교차점오차가 발생하고, 이러한 교차점오차는 부적절한 해석을 야기하는 인위적인 이 상대를 만든다. 교차점오차를 줄이기 위한 다양한 방법들이 제시되었지만, 이들 대부분의 방법들은 교차점을 찾기 위해 각각의 점자료(point data) 혹은 선분자료(segment data)를 모두 비교함으로써, 불필요하게 많은 계산시간을 요구하게 된다. 따라서 본 연구에서는 중복구역나눔 방법을 도입하여 빠르게 교차점을 찾고, 가중치선형내삽 방법을 이용하여 교차점오차를 보정하는 포트란(FORTRAN) 프로그램 (FastXcorr)을 개발하였다.
최근의 영상 처리 분야는 딥러닝 기법들의 성능이 입증됨에 따라 다양한 분야에서 이와 같은 기법들을 활용해 영상에 대한 분류, 분석, 검출 등을 수행하려는 시도가 활발하다. 그중에서도 의료 진단 보조 역할을 할 수 있는 의료 영상 분석 소프트웨어에 대한 기대가 증가하고 있는데, 본 연구에서는 데이터 셋이 방대하고 판단에 시간이 오래 걸리는 캡슐내시경 영상에 주목하였다. 본 논문의 목적은 캡슐내시경 영상의 판독에서 모든 환자에 대해 공통으로 수행되고, 판독하는 데 많은 시간을 차지하는 위장관 랜드마크를 구별하고 위장관 교차점을 추정하는 것이다. 이를 위해, 위장관 랜드마크를 식별할 수 있는 CNN 학습 모델을 설계하였으며, 이를 이용하여 결괏값을 필터링해 위장관 교차점을 추정하였다. 무작위로 환자 데이터를 샘플링한 모델을 이용해서 나온 결과를 필터링 후에 위장관 교차점을 추정하였을 때, 88% 환자는 위장에서 소장으로 변화하는 위장관 교차점(유문판) 의심 구역 안에 들어왔으며, 소장에서 대장으로 변화하는 위장관 교차점(회맹판)의 경우 100% 환자가 위장관 교차점 의심 구역 안에 들어온 것을 확인할 수 있었다. 100프레임 범위로 위장관 교차점 의심 구역을 찾을 수 있었으며, 판독자가 초당 10프레임의 속도로 판독을 진행한다면 10초안에 위장관 교차점을 찾아낼 수 있다.
표는 중요한 정보를 함축적으로 담고 있는 문서 요소로서 문서 영상에서 표의 내용과 구조를 분석하고 이해하려는 연구가 많이 진행되어 왔다. 이러한 표의 검출과 인식에 관한 기존의 연구들은 평판 스캐너로 취득한 문서 영상을 대상으로 이루어졌는데 최근에는 디지털 카메라와 스마트폰이 보급됨에 따라 평판 스캐너 대신 카메라를 이용한 표 인식의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 카메라로 획득한 문서 영상에서 표 인식에 대한 알고리듬을 제안한다. 먼저 표가 선들의 집합으로 이루어져 있다는 가정 아래 문서 이미지에 존재하는 선을 이진화와 강인한 곡선 맞춤 알고리듬을 사용하여 검출한다. 검출된 선들의 교차점은 표의 요소일 수도 있으며 오검출의 결과일 수도 있는데 교차점 주변의 관찰 결과와 교차점 사이의 연관 관계를 에너지 식으로 표현하고 이 식을 최소화함으로써 각각의 교차점에 최적의 레이블을 할당한다. 얻어진 레이블은 표로 유일하게 변환되며 표의 구조를 셀 단위까지 추정할 수 있다. 다양한 표 영상에 대한 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 문서영상의 기하학적인 왜곡에도 불구하고 영상에 존재하는 표를 성공적으로 인식함을 보여준다.
본 논문에서는 유전 알고리즘의 성능 향상을 위해 교배(Crossover) 기법의 중요 매개변수인 교배 교차점(Crossover Point)의 수를 개체군(Population)의 진화 과정 중에 적응적으로 변화 할 수 있는 자기-적응형(Self-Adaptive) 교배 기법을 제안한다. 이를 위해 제안 교배 기법은 전체 개체군을 다수개의 작은 개체군들로 군집화(Grouping)하여 일차적으로 서로 다른 교차점을 갖는 교배 기법을 적용시키고, 그 후 각 군집의 개체(Individual)들의 선택률을 기반으로 군집들간의 경쟁을 수행한다. 이는 유전 알고리즘이 개체군의 진화 과정 중에 문제에 적합한 교차점을 갖는 교배 기법을 적응적으로 사용할 수 있도록 한다. 또한 제안 교배 기법은 진화 과정 중에 교차점이 지속적으로 변화되므로 알고리즘 초반에는 높은 탐색 능력을 보유하게 되고 후반에는 높은 부분-해(Building-Block) 보존 능력을 지니게 되어, 최적 해(Optimal Solution)로의 수렴 능력이 향상된다. Deceptive 문제를 통해 제안 자기-적응형 교배 기법과 기존 (고정 교차점) 교배 기법의 성능을 비교 하였으며, 실험 결과로부터 제안 교배의 성능 우위를 확인하였다.
선상 중력 이상값은 기상악화 및 조사 선박의 급작스런 음직임에 의해 많이 왜곡된다. 이러한 자료 왜곡은 잘못된 해석을 유발할 수 있어 필히 제거되어야 하지만 완벽하게 모든 오차를 제거할 수는 없다. 일반적으로 사용하는 교차점 오차 보정은 교차점 자체에 대한 국부적인 보정이기 때문에 교차점 오차 보정을 한 후에도 그 자료에는 많은 오차 값들이 포함되어 있다. 이러한 단점을 해소하기 위하여 교차점에서는 물론이고 모든 자료에 포함되어 있는 오차값들을 최소화하기 위하여 칼만 필터중의 하나인 Rauch-Tung-Striebel(RTS) 필터를 이용하였다. RTS 보정을 수행한결과 자료 변위 폭이 최대 15 mGal에서 2 mGal 미만으로 감소되었고 교차점에서의 오차는 4.21 mGal에서 2.95mGal로 줄어들었다. 이 결과는 RTS 방법이 교차점에서는 물론 모든 자료에 포함되어 있는 오차 값을 최소화 하는데 효율적임을 제시하고 있다.
본 논문에서는 방향 연결성 추적을 이용한 의사 특징점 제거에 관하여 연구하였다. 특징점을 추출하는 방법에는 교차수를 이용한 방법이 있다. 그러나 교차수를 이용한 방법에서는 의사 특징점이 많이 추출된다. 교차수를 이용한 방법에서 잘못 추출된 특징점들을 방향 연결성 추적을 이용한 의사 특징점 제거 알고리즘을 이용하여 의사 특징점을 제거하였다. 성능 평가를 위하여 교차수를 이용한 방법과 방향 연결성 추적을 이용하여 추출된 실제 특징점을 비교하였으며, 실험결과 방향 연결성 추적을 이용하여 많은 의사 특징점이 제거되었음을 알 수 있었다.
일반적으로 자료를 해석할 때 교차점오차 (cross-over error: XOE)에 의하여 종종 오류를 범할 수 있다. 그러나 이러한 교차점오차에 의한 오류는 두개의 교차점 (cross-over point: XOP) 사이의 자료를 비율적으로 보정하여 제거할 수 있다. 본 연구에서 빠른 기각테스트 (quick rejection test)와 걸침테스트 (straddle test)를 통하여 교차점을 계산하고 가중치선형내삽 알고리즘 (weighted linear interpolation algorithm)을 이용하여 교차점오차를 보정하는 프로그램을 C 프로그램밍 언어로 작성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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