경제적이고 단순성의 공정특성을 갖는 닥터 블레이드법을 이용하여 평판형 고체산화물 연료전지의 고체전해질용 이트리아 안정화 지르코니아 박막을 제조하였다. 슬러리의 최적 제조조건과 그린 필름의 최적 소성조건을 얻었으며, 이 제조 조건에서 제조된 전해질의 결정구조, 미세구조 그리고 전기적 성질을 각각 X-선 회절, 주사전자현미경 그리고 교류 임피던스 분석기를 이용하여 조사하였다. 동량의 8mol% 이트리아를 첨가한 경우, 닥터 블레이드법에 의해 제조된 이트리아 안정화 지르크니아 박막은 금형가압성형법에 의해 제조된 이트리아 안정화 지르코니아 펠렛과 거의 비슷한 전기전도도를 나타내었다. 닥터 블레이드법에 의해 제조된 이트리아 안정화 지르크니아 박막의 경우, 8mol%이트리아를 첨가한 경우의 전도도가 3mol%이트리아를 첨가한 경우 보다 993K 이상과 523K 8mol% 이트리아를 첨가한 경우의 전도도가 3mol%이트리아를 첨가한 경우의 전도도가 3mol%이트리아를 첨가한 경우 보다 993K이상과 523K이하의 온도에서는 더 높고, 523-933K사이의 온도구간에서는 낮게 나타났다. 게다가, 모든 시편에 있어서 전체 전도도에 대한 벌크 전도도의 기여도에 대한 기여도보다 더 크게 나타났다.
최근 들어, 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 결정 트리 생성 방법에 많은 관심이 집중되고 있다. 그러나, 대용량 데이터를 위한 대부분의 알고리즘은 일괄처리 방식으로 데이터를 처리하기 때문에 새로운 예제가 추가되면 이 예제를 반영한 결정 트리를 생성하기 위해 처음부터 다시 재생성해야 한다. 이러한 재생성에 따른 비용문제에 보다 효율적인 접근 방법은 결정 트리를 순차적으로 생성하는 접근 방법이다. 대표적인 알고리즘으로 BOAT와 ITI를 들 수 있다. BOAT는 대용량 데이터를 지원하는 순차적 알고리즘이 지만 분할 포인트가 노드에서 유지하는 신뢰구간을 넘어서는 경우와 분할 변수가 변경되면 그에 영향을 받는 부분은 다시 생성해야 한다는 문제점을 안고 있고, 이에 반해 ITI는 분할 포인트 변경과 분할 변수 변경을 효율적으로 처리하지만 대용량 데이터를 처리하지 못해 오늘날의 순차적인 트리 생성 기법으로 적합하지 못하다. 본 논문은 ITI의 기본적인 트리 재구조화 알고리즘을 기반으로 하여 대용량 데이터를 처리하지 못하는 ITI의 한계점을 극복하기 위해 전역적 범주화 기법을 이용한 접근방법을 제안한다.
본 논문은 효과적인 열화영상의 복원을 위해 쿼드트리 구조를 갖는 다중-스케일 블록 지역적 이진 패턴 기반의 영역검출기를 제시하고, 이를 통한 구간적 잡음 제거 기법을 제안한다. 구간적 잡음 제거 기법은 영상 내 전체 화소를 일정한 블록 단위의 영역으로 나누어 화소의 변화량에 따라 검출을 수행하는 다중-스케일 블록 영역 검출기를 쿼드트리 형태로 제시하고 검출된 영역 특성에 맞게 영상분석을 진행한다. 처리되는 영역들은 강한 변화량을 갖는 영역, 약한 변화량을 갖는 영역, 평탄한 영역의 세 가지로 분류되며 차례로 주성분분석, 양방향 필터, 구조-텍스쳐 영상 분해의 기법들이 잡음제거를 위해 적용된다. 객관적 실험결과를 통하여 기존 알고리즘들 보다 제안하는 구간적 잡음 제거 기법이 최대 신호-대-잡음비 측면에서 이득을 가지며, 주관적 화질 비교를 통해 세부정보들이 최대한 보존되어 있음과 동시에 평탄한 영역에 대해서도 왜곡이 거의 없는 향상된 복원영상이 얻어지는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리에서 트리의 깊이에 따른 over-fitting으로 인한 훈련 및 검증데이터의 일관성 문제점을 해결하기 위해 상호 노드간의 정보를 고려하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 입력과 출력변수의 속성을 고려한 퍼지 클러스터링에 의해 중심벡터를 계산한 후, 중심벡터들과 입력 속성간의 소속도를 이용하여 구간 분할된 영역별로 각각의 선형모델을 구축한다. 예측 단계에서는 입력된 데이터가 잎노드에 도달하는 노드간의 중심벡터와 입력 데이터간의 거리값에 따른 소속도를 계산한 후 최종적으로 무게 중심법을 이용하여 출력값을 예측하게 된다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 다양한 벤치마크 데이터를 대상을 실험한 결과, 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 CSG 방식으로 나타내어진 3차원 입체를 신속하게 외형선 표시방식으로 그려줄 수 있는 방법을 제안한다. 두 개의 CSG 트리가 하나로 결합될때, 각 종속 트리에 해당하는 입체를 구성하는 다각형들간의 교차 부분을 계산하여 주어진 결합 연산자에 따라 합성 입체의 경계선 표현을 얻어내고, 이를 트리의 루트노드에 저장한다. 루트 노드에 저장된 경계선 표현은 입체를 외형선 표시방식으로 그려주는 부분과 다음 경계선 표현 계산에서 사용된다. 자유 곡면을 모델링하기 위하여 Bezier 곡면을 기본 입체의 하나로 취급하였고, 설계된 입체에 대한 실제적인 영상을 얻기 위하여 scan-line 알고리듬을 사용하였는데, 이 방식에서는 각 scan-line을 다각형들이 교차하지 않는 구간들로 나누고, 입체의 CSG 표현을 이용하여 각 구간을 묘화한다.
새로운 변환 방식으로 최근 많이 사용하고 있는 웨이블릿 변환은 영상을 시간(위치정보)와 주파수 공간(주파수 정보)에서 동시에 표현함으로서 다른 변환 방식과는 큰 차이를 보여준다. 이런 웨이블릿 변환의 통계적 특성을 이용한 제로트리 분호화 기법은 영상 전체에서 의미 있는 영상 계수를 선별하여 약속된 우선 순위대로 부호화함으로서 매입 파일(embedded file)을 생성한다. 본 논문에서는 압축율이 큰 경우 제로 트리 부호화 과정 중 불확실 구간에서 발생하는 오차를 측정하여 최적의 오차 코드북을 생성한 후 복원시 참조함으로서 결과의 향상을 보이고자 하였다. 오차 교정은 제로트리 부호화 과정에서 손실되기 쉬운 고주파수 밴드에 적용하여 복원시 영상의 자세한 성분을 살리는데 효과적이었다. JPEG과 DCT기반 영상압축 결과에 비하여 화질에서 더 좋은 성분을 보일 뿐 아니라 고압축 복원시 발생하는 DCT 특유의 블록화 현상도 제거되었다.
본 논문에서는 퍼지 클러스터 기법을 이용하여 구간 분할된 퍼지 모델트리의 제안과 이를 이용한 데이터 모델링 기법을 다룬다. 제안된 방법은 먼저 입력과 출력변수의 속성을 고려한 퍼지 클러스터링에 의해 중심벡터를 계산한 후, 중심벡터들과 입력속성간의 소속도를 이용하여 구간 분할된 영역별로 각각의 선형모델을 구축한다. 노드의 확장은 부모노드(parent node)에서 만들어진 모델에서 계산된 오차값과 자식노드(child node)에서 계산된 오차값을 비교하여 이루어진다. 출력값 예측 단계에서는 입력된 데이터와 잎노드에서 계산된 클러스터 중심값과 비교하여 소속도가 높은 선형모델을 선택하여 데이터에 대한 출력값을 예측하게 된다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 다양한 데이터를 대상으로 실험한 결과, 기존의 모델트리방식 및 뉴럴 네트워크 기반의 신경회로망 보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 배열에서 구간 최소값 위치를 상수 시간에 찾기 위한 효율적인 자료구조를 제시한다. 최근의 생물 정보학 분야에서 빠른 DNA 서열의 검색을 위해 접미사 배열이 많이 사용되고 있는데 이 접미사 배열을 생성하는 문제는 구간 최소값 위치 문제를 포함하고 있다. 이 접미사 배열을 생성할 때는 구간 최소값 위치 문제를 빠르게 푸는 것뿐만 아니라 공간 효율적으로 해결하는 것도 중요하다. 그 이유는 DNA 서열이 수백만 개에서 수십 억 개의 염기를 가진 굉장히 큰 데이타이기 때문이다. 배열의 구간 최소간 위치를 상수 시간에 찾기 위해 지금까지 알려진 가장 효율적인 자료구조는 배열의 구간 최소값 문제를 Cartesian 트리에서의 LCA(Lowest Common Ancestor) 문제로 바꾸고 이 트리에서의 LCA 문제를 다시 특수한 배열에서의 구간 최소값 문제로 바꾸어 푸는 방법을 이용한 자료구조이다. 이 자료구조는 이론적으로 O(n) 공간을 사용하여 O(n) 시간에 생성된다. 하지만 이 자료구조는 배열의 구간 최소값 문제를 두 번에 걸쳐 다른 문제로 변환하는 과정을 포함하고 있기 때문에 실제로 사용되는 공간은 상당히 큰 13n이며 또한 많은 시간이 요구된다. 본 논문에서 제시하는 자료구조는 배열의 구간 최소값 문제를 다른 문제로 변환하지 않고 직접 구하는 자료구조이다. 따라서 이론적으로 O(n) 공간을 차지하며 O(n) 시간에 생성될 뿐만 아니라 실제적으로도 5n의 적은 공간을 사용하며 빠른 시간에 생성된다.
웨이브렛 변환을 사용한 영상은 인간의 시각체계(HVS)에 적적한 양자화 및 부호화를 위한 계층적 구조를 제공한다. 인간의 시각이 민감하게 감지하는 부분을 더 정확하게 부호화 하고, 그렇지 못한 부분에서는 적절한 정보의 손실을 허용하는 원리를 이상적으로 적용할 수 있다. 이런 웨이브렛 변환영상의 통계적 특성을 이용한 제로트리 부호화 기법은 중요한 영상계수를 선별하여 영상전체에서 의미있는 계수를 순서대로 부호화 함으로써 매입 파일(Embeded File)을 생성한다. 본 연구에서는 제로트리 부호화 과정중 불확실 구간(Uncertainty Interval)에서 발생하는 오차(Error)를 줄이기 위하여 LBG(Line Bute Gray) 알고리즘을 도입하여 최적의 오차 코드북을 생성한 후 복원시 사용함으로써 결과의 향상을 보였다. 오차교정(Error Correction)은 EZW(Embeded Zerotee Wavelet) 부호화 과정에서 손실되기 쉬운 고주파수 밴드에 적용하여 복원시 영상의 자세한(detail) 성분을 살리는데 효과적이다. JPEG과 같은 DCT 기반 영상압축 결과에 비하여 화질에서 더 좋은 성능을 보일뿐아니라, DCT 특유의 블록화 현상도 제거되었다.
본 논문에서는 트래픽 측정시 Long-lived flow 구분을 위한 플로우 엔트리 형성시 메모리를 절약할 수 있는 방법을 두가지 방식, Sample and hold 와 Multistage Filter 알고리즘을 가지고 실험을 통해 증명하였다. 라우터에서 Long-lived flow 구분시, 측정구간의 80%가 지난 뒤에 들어오는 새로운 플로우을 엔트리에 등록하지 않는 특성을 가지므로서 결과적으로 메모리를 20% 절감할 수 있는 방법을 COMNET III 네크워크 시뮬레이션을 통해서 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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