가상 내시경 기법 중 하나 펼친 영상 가시화(unfold rendering) 기법은 장기 내부를 펼쳐서 본 영상을 제공함으로써 장기의 내부 구조와 병변의 유무를 쉽게 판단할 수 있도록 해준다. 가장 일반적으로 사용하는 원형 광선 투사법은 곡률이 급격하게 변하는 경우에 광선들이 교차하여 병변이 두 개로 나타나는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 경로의 제어점을 따라 광선 템플릿을 적용하여 적은 비용으로 펼친 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 우선 중심 경로의 제어점들에서 곡률을 계산하여 곡률에 해당하는 광선 템플릿을 적용하여 광선 원뿔(ray Cone)을 구한다. 그리고 생성된 광선 원뿔간의 교차 검사와 보정을 통해 이들이 서로 교차하지 않도록 조정한다. 제어점들 사이의 샘플점들은 앞서 구한 제어점에서의 광선 투사 위치로부터 다음 제어점에서의 투사 위치를 잇는 선분을 보간하여 광선 투사 방향을 결정하게 된다. 마지막으로 계산된 방향에 따라 광선을 투사하여 영상을 생성한다.
가상 내시경의 주된 목적은 체내 장기의 3차원적 구조를 가시화하여 광학 내시경을 모사하는데 있다. 가상 내시경 기법 중 펼친 영상 가시화 기법(unfold rendering)은 장기의 내부 구조와 병변의 유무를 쉽게 판단할 수 있도록 하는 장점이 있다. 가장 일반적으로 사용 하는 중심 경로 기반의 광선 투사법은 곡률이 급격하게 변하는 경우 광선들이 교차하여 병변이 두개로 나타나 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기위해 광선들이 겹치지 않도록 보장하는 여러 기법들이 발표되었지만 계산량이 많은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 경로의 제어점을 이용하여 적은 비용으로 펼친 영상을 재구성하는 방법을 제안한다. 우선 모든 중심 경로의 제어점에서 경로에 수직인 절단면을 찾는다. 이때 제어점으로부터 방사상으로 광션을 투사하여 절단면과 만나는 장기 내 벽의 위치를 파악한다. 절단면간의 교차 검사 및 보정을 통해 절단연들이 서로 교차하지 않도록 조정한다. 제어점들 사이의 샘플점들은 앞서 구한 임의의 제어점에서 광선이 투사된 위치로 부터 다음 제어점에서 투사된 위치를 잇는 선분을 보간하여 광선 투사 위치를 결정하게 된다. 마지막으로 계산된 방향 따라 광선을 투사하여 영상을 생성한다.
정확한 지오이드 결정을 위해서는 중력원시자료로부터 통일된 전처리를 수행하여 일관된 품질의 중력자료를 확보하여야 하며 또한 정확한 위치 정보를 이용하여 다양한 보정을 수행하여야 한다. 본 연구에서는 현재 우리나라에서 중력원시자료와 GPS 측량을 통한 정밀한 관측위치를 보유하고 있는 한국지질자원연구원과 부산대학교의 지상중력원시자료를 통합하고, 일관성 있는 품질검증을 수행하여 정밀 지오이드 구축의 기본 자료인 프리에어이상 값을 최종 결과물로 산출하였다. 전처리 과정에서 기계값 환산, 기계고 보정, 조석보정 등을 수행하고, 이상치 검증을 작업별로 처리하였다. 이후, 모든 자료를 이용한 교차점조정계산을 수행하여 정밀도 0.488mGal의 프리에어이상값이 구축되었다. 본 연구에서 구축된 중력자료는5cm급 정밀지오이드 개발의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
건물 내부 공기 순환을 위한 공조 덕트는 장기간 사용 시 오염물질이 내부에 쌓여 인력 또는 로봇이 투입되어 청소가 주기적으로 수행된다. 청소는 작업시간과 인건비 문제를 해결하기 위해 최근 원격 조정으로 로봇을 작동시키는 방법이 사용되고 있다. 하지만 완전 자동화가 아니라 인력 의존적이며 청소 시간 단축에도 한계가 있다. 본 연구는 공조 덕트 청소 로봇 자율 주행을 위해 교차점 검출 알고리듬 개발에 대한 것이다. 자율 주행은 청소 로봇에 장착된 카메라 영상에서 교차점 검출 알고리듬을 통해 추출된 점과 중심점 사이의 거리 및 각도를 계산하여 로봇을 제어하도록 구성된다. 교차점 검출을 위한 데이터는 3D CAD 프로그램을 이용한 공조 덕트 내부 이미지를 Python을 이용해 교차점 좌표 및 두 경계선 각도를 추출하여 생성했다. 검출 알고리듬은 딥러닝 중 CNN 모델이 학습에 사용됐으며 학습 모델은 입력이미지에서 교차점 정보를 추출하며 학습 모델 정확도는 면적과 거리를 이용해 판단했다. 알고리듬 검증을 위해 청소 로봇을 제작했으며 로봇은 몸체, Raspberry Pi, 카메라 및 초음파 센서를 포함한 제어부, 모터와 바퀴를 포함한 구동부로 구성된다. 알고리듬을 탑재한 로봇 청소기 주행 영상을 통해 알고리듬을 검증했다. 향후 공조 덕트뿐만 아니라 에스컬레이터 등 다양한 환경에서 적용 가능할 것으로 기대된다.
이차원 평면에 주어진 n개의 점을 연결하는 신장트리(spanning tree) 중에서, 지름이 최소가 되는 트리는 특정 점에서의 분지수(degree)가 n-1까지 증가할 수 있다. 신장트리가 실제 네트워크 구조로 사용된다면 높은 분지수를 갖는 노드에선 작업 집중현상이 발생하여 전체 네트워크의 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 작은 분지수와 작은 지름을 갖는 트리를 구성하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 (1) 트리의 분지수를 자유롭게 조정할 수 있고, (2) 트리의 지름이 최소 지름보다 상수 배 이상 크지 않고, (3) 임의의 점을 루트로 정하여 트리를 구하더라도 항상 단조(monotone)하며, (4) 트리의 에지들이 서로 교차하지 않는 신장트리 구성 알고리즘을 제안한다. 여기서 트리가 단조하다는 것은 루트부터 시작하여 임의의 노드까지 연결되는 경로 위에 있는 점은 루트로부터의 유클리디언 거리가 단순 증가하는 것을 의미한다. 이 단조성은 신장트리를 가시화 할 때의 중요한 미적 기준으로 사용될 수 있다.
상수도 관망은 수원에서 수요절점까지 물을 안정적으로 공급하는 것을 목표로 한다. 상수도 관망의 최적설계는 수리학적 제한조건 (절점의 수압, 관로의 유속)을 만족하는 범위에서 비용을 최소화하는 설계안을 얻는 것으로 Savic and Walters (1997)는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithms, Holland 1975)을 적용한 상수도 관망 설계 프로그램인 GANET를 제안하였고, Maier et al. (1996)은 개미군집알고리즘 (Ant Colony Optimization Algorithm, Dorigo et al. 1996)을 상수도 관망 최적설계에 적용한 후 그 결과가 유전 알고리즘에 비해 우수함을 증명하는 등 상수도 관망 최적설계에 관한 연구가 활발히 진행되어 오고 있다. 유전알고리즘은 선택, 교차, 돌연변이의 반복계산 과정을 통하여 최적해를 찾는 최적화 기법이다. 이 과정에서 결정변수는 유전자 (Gene)의 집합으로 표현되며, 염색체 (Chromosome) 내에서 근접한 유전 인자들은 일종의 Building Block을 형성하게 된다. Building Block은 좋은 해를 갖는 유전 인자를 높은 확률로 보관하여 지역해에 빠질 가능성을 줄이는 반면, 유전형 (Genotype)이 표현형 (Phenotype)을 충분히 모방하여 표현하지 못한 경우 오히려 최적해의 탐색을 방해할 수 있다는 한계점을 갖는다. 유전 알고리즘을 상수도 관망 최적설계에 적용하였을 때에도 이 한계점은 여실히 드러난다. 관로의 관경을 결정변수로 설정한 후 유전형으로 표현하였을 때, 관망도 상에서 근접하지 않은 두 관로가 염색체 내에서 연속으로 나열된다면 두 관로 간의 연관성이 실제보다 크게 고려되기 때문이다. 한편, 하모니써치 (Harmony Search, Geem et al. 2001) 알고리즘은 즉흥 연주 (Improvisation)를 통해 최상의 화음을 만들어내는 현상으로부터 착안하여 만들어진 최적화기법으로 연산 기법은 무작위선택, 기억회상, 피치조정 등으로 구성되어 있으며, 결정변수에 해당하는 연주자가 독립적으로 행동하며 해를 탐색한다는 점에서 유전알고리즘과 큰 차이를 갖는다. 본 연구에서는 유전알고리즘의 Building Block에 의해 발생하는 오류를 개선하고자, 상수도 관망 최적설계 연구에 많이 사용되는 Hanoi 관망 (Fujiwara and Khang 1990) 관로의 정렬 순서를 여러 가지 기준으로 설정하여 관망데이터를 구축한 후 하모니써치와 유전 알고리즘을 적용하여 최적화를 수행하였고 그 결과를 비교하였다. 그 결과 유전 알고리즘과 달리 하모니써치 알고리즘의 경우, 관로의 나열 순서와 상관없이 우수한 최적해 탐색 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
음성 인식 분야에서 DNN이 적용됨에 따라 음성 인식의 이용이 증대되고 있으나 기존의 GMM 보다 병렬 훈련에 대한 계산의 양이 많아야 되며, 데이터의 양이 적으면 오버피팅이 발생한다. 이를 해결하기 위해 데이터의 양이 작은 경우에도 강인한 음성 특징 추출과 음성 신호 잡음 제거에 효율적인 방안을 제시한다. 음성 특징 추출은 음성에 대한 프레임 에너지의 차이와 음성 신호에 영향을 받는 영 교차율과 레벨 교차율을 적용하여 음성 에너지의 효율적 추출을 한다. 또한, 잡음 제거를 위해 음성 신호에 대한 검출에서 음성의 고유 특성을 유지하면서 음성 정보 손상이 적은 평균 예측 LMS 필터를 개선하여 음성 신호의 잡음을 제거하여 데이터양이 적은 경우의 문제를 해결한다. 개선된 LMS 필터는 입력 신호에 대한 활성 파라미터 임계치를 조정하여 입력된 음성 신호에 대한 잡음을 처리하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 기존의 프레임 에너지를 이용한 방법과 비교한 결과 음성의 시작점의 오차율은 7%, 끝나는 점 오차율에서 11% 향상된 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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