달 탐사에 있어 로버 활용의 필요성은 (구)소련과 중국의 사례와 미국의 수차례에 걸친 화성 탐사로 인해 입증되었다. 달 탐사 로버의 성공적인 운용을 위해서는 높은 정밀도의 항법 성능이 요구되며, 이를 위해서는 높은 정밀도의 초기 정렬이 필수적이다. 일반적으로는 단일 위치 정렬을 수행하나, 높은 수준의 초기 정렬 성능이 필요한 경우 다중위치 정렬을 수행한다. 하지만, 달 환경의 제약으로 인해 달 탐사 로버의 초기 정렬 성능은 지구환경에 비하여 떨어지게 되며, 이는 다중위치 정렬을 수행하여도 극복할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 태양 센서를 보조로 활용한 달 환경에서의 다중위치 정렬 기법을 제안한다. 태양 벡터의 측정치 모델을 구성하고, 이에 대한 가관측성 분석을 수행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 성능을 분석하였고, 그 결과 초기 자세 추정 성능이 크게 향상되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 원의 호 곡선에 따라 배치된 다중 RGB 카메라 영상으로 생성한 깊이 지도를 정렬하는 방법을 제안한다. 원의 호 곡선에 따라 배치된 카메라는 각 카메라의 광축이 한 점으로 만나서 수렴하는 형태가 이상적이다. 그러나 카메라 파라미터를 살펴보면 광축이 서로 수렴하지 않는다. 또한 카메라 파라미터는 오차가 존재하고 내부 파라미터도 서로 다르기 때문에 각 카메라 영상들은 수평과 수직 오차가 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 첫 번째로 광축이 한 점으로 수렴하기 위해서 카메라 외부 파라미터를 보정하여 깊이 영상 정렬을 하였다. 두 번째로 내부 파라미터를 수정하여 각 깊이 영상들의 수평과 수직 오차를 감소시켰다. 일반적으로 정렬된 깊이 지도를 얻기 위해서는 초기 RGB 카메라 영상으로 정렬을 수행하고 그 결과 영상으로 깊이 영상을 생성한다. 하지만 RGB 영상으로 카메라의 회전과 위치를 보정하여 정렬하면 카메라 위치 변화에 따른 깊이 지도 변화값 적용이 복잡해 진다. 즉 정렬 계산 과정에서 소수점 단위 값이 사라지기에 최종 깊이 지도의 값에 영향을 미친다. 그래서 RGB 영상으로 깊이 지도를 생성하고 그것을 처음 RGB 카메라 파라미터로 워핑(warping)하였다. 그리고 워핑된 깊이 지도 값을 가지고 정렬을 수행하였다.
다중 채널 광학 정렬 시스템에서 가장 중요한 문제는 각 채널별 정렬이 얼마나 정밀하게 이루어지며 향후 패널의 다중화가 어느 선까지 가능할 수 있는가이다. 기존 시스템은 채널 양쪽에 검출기를 설치하여 광량의 최대 지점을 정렬 위치로 결정하는 방식을 사용했다. 그러나 시스템 채널이 증가함에 따라 정밀한 정렬과 만족할 만한 성능을 얻기에는 어느 정도 한계가 있음을 알 수 있었다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문은 단일 검출기를 사용하여 패널별 광량을 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 복원 알고리즘을 통해 기존의 시스템과 다른 측정법과 만족할 만한 결과를 도출하는 방법을 소개하고자 한다.
다중서열정렬(MSA : multiple sequence alignment)은 다양한 생명체에서 같은 기능을 하는 여러 개의 단백질 서열이나 핵산 서열을 한 번에 모아서 서로 정렬하는 방법이다. 바이오파이썬을 이용하여 인간이 다른 동물과 어떻게 다른지 조사하였다. 대표적인 다중서열정렬 알고리즘인 clustalW는 열의 위치별로 정렬된 정도를 비교한다. 또한, 웹로고와 계통수를 만들어서 보존서열을 가시화하여 이해도를 향상한다. 인간과 다른 동물의 차이점을 확인하는 예를 제시하고 바이오파이썬을 활용도를 제시한다.
본 논문은 한 물체에 대해 스캔 위치 정보가 없는 여러 시점의 레인지 이미지들로부터 3차원 형상 복원을 위한 정합 알고리즘을 제안한다. 기존의 정합 방법은 스캔 위치 정보와 기하학 정보를 이용하여 레인지 이미지들을 정렬시킨 반면, 본 논문의 정합 방법은 스캔 위치와는 독립적으로 수행되며 기하학 정보와 텍스쳐 정보를 함께 이용하여 정렬시킨다. 그러므로 텍스쳐가 있는 여러 장의 레인지 이미지들로부터 3차원 형상을 보다 정확하고 효율적으로 복원할 수 있다.
반복이 있는 랜덤화 블록 모형(randomized block design with replications)에서 비모수 다중비교 방법으로는 Mack과 Skillings (Technometrics, 23, 171-177, 1981) 방법이 있다. 이 방법은 각 블록의 처리에서 반복된 관측값 대신 관측값들의 평균을 이용해 순위를 매기기 때문에 정보의 손실이 발생할 가능성이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (The Annals of Mathematical Statistics, 33, 482-497, 1962)이 제안한 정렬방법과 Chung과 Kim (Communications for Statistical Applications and Methods, 14, 551-560, 2007)이 제안한 결합위치 검정법을 확장하여 반복이 있는 랜덤화 블록 모형에서 새로운 비모수 다중비교 방법을 제시하였다. 또한 몬테카를로 모의실험(Monte Carlo simulation)을 통해 모수적 방법과 기존의 비모수적 방법과의 family wise error rate (FWE)와 검정력을 비교하였다.
본 논문에서는 인덱싱 카메라나, 감시 시스템의 네트워크로 부터 입력받은 영상들에서 사용자가 원하는 오브젝트를 추출해내고, 카메라의 위치와 시간으로 정렬되어진 데이터베이스상의 이미지들과 비교 분석하여 원하는 객체와의 유사도를 측정하고, 이것을 바탕으로 동일한 오브젝트들을 가진 이미지들의 집합을 시간과 공간데이터를 이용하여 객체의 이동경로를 파악하는 시스템을 제시한다.
Ultra-Short BaseLine(USBL) 은 센서 간격이 좁은 배열을 사용하기 때문에 위치 추정 성능 향상을 위해서는 정밀한 동기화가 필요하다. 그러나 수중 환경은 비교적 강한 잡음과 다중 경로 및 도플러 등의 수중 음향 채널로 인해 동기화 오류가 발생하여 위치 추정 성능이 저하된다. 본 논문에서는 수중 USBL 시스템의 위치 추정 성능을 향상시키기 위한 공분산 기반 동기 보상 기법을 제안한다. 제안 방법은 상호상관을 통해 신호를 정렬한 후, 정렬된 신호의 공분산을 계산한다. 공분산에서 동기 오차는 위상차와 선형적으로 관련되어 있으므로 위상차를 공분산으로부터 추정하여 동기 오차를 보상한다. 전산 모의실험을 통해 제안 방법이 기존 상호상관 방법보다 우수한 위치 추정 성능을 가지는 것을 보였다.
무선 환경에서 브로드캐스트방법을 이용하여 데이타를 전송할 때, 중요한 문제는 모바일 클라이언트가 요구하는 데이타에 빠르게 접근한 수 있도록 하는 것이다. 기존 연구는 선호도에 따라 정렬된 데이타들을, 제공된 채널의 수만큼 평균접근시간을 줄이는 최적의 분할지점을 찾아 채널에 할당하는 기법을 사용하였다. 이러한 방법의 문제는 동등 채널 내의 데이타 간 선호도 차이가 브로드캐스트 스케줄링에 반영되지 못한다는 것이다. 이 문제점을 해결하고자 기존 방법에 따라서 다중 채널에 데이타를 분할한 후, 브로드캐스트 디스크(broadcast disk)기법을 적용하여 동등 채널 내의 데이타들 사이에도 선호도 차이에 따라 차별적인 반복주기가 적용되도록 하는 방법이 제안 되었다. 그러나 기존의 데이타 분할은 선호도 차이에 따라 정렬된 데이타를 순서대로 채널에 할당하였기 때문에 각 채널 안에서의 데이타 간 선호도 차이가 크지 않았다. 결국 브로드캐스트 디스크 기법을 적용하더라도 각 데이타의 반복주기 차이는 선호도 차이에 따라 작게 나타나기 때문에 접근시간의 단축 효과는 크지 않다. 본 연구에서는 제공된 다중 채널에 선호도가 높은 데이타와 낮은 데이타가 고르게 분포되도록 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 정렬된 데이타들이 인접 데이타와 떨어져 각각 다른 채널에 포함되도록 할당한다. 기존의 방법은 인덱싱 기법을 사용하지 않더라도 상위채널부터 선호도 순서에 따른 데이타 접근이 가능했다. 하지만, 제안하는 방법은 선호도 순위에 따른 데이타 접근이 어렵기 때문에 접근시간을 줄이기 위해서는 인덱스사용이 필수적이다. 이에 대해서 제안하는 데이타 할당 방법에 접근시간 단축을 위한 효율적인 인덱스 기술도 제시한다. 인덱스 방법은 요구 데이타에 대한 마른 채널 위치 검색을 위해 독립적인 인덱스 채널을 사용한다. 위의 과정을 통해서 제시하는 방법은 기존의 연구들보다 데이타의 선호도를 보다 정확하게 반영하여 전체 클라이언트의 선호 데이타에 대한 마른 접근 성능을 보이는 것을 실험을 통해서 보여줄 것이다.
기존의 생물정보학 연구는 전체 서열들의 매칭을 통한 상동성 연구에 중점을 두고 진행되어 왔다 최근에 서열 데이터베이스의 급격한 증가와 게놈 정보가 축적됨에 따라 서열로부터 다양한 정보를 얻기 위해 서열 데이터 분석에 마이닝 기법을 접목시키고자 하는 다양한 기술들이 제안되고 있다. 단백질과 DNA의 서열 비교는 생물정보학의 기본 작업 기운데 하나이다. 신속하고 자동화 된 서열 비교 능력은 새로운 서열에 대한 기능 판별 및 분석 등 모든 작업을 용이하게 한다 본 논문에서는 동종의 단백질 서열들을 다중 정렬하여 일치하는 구간을 찾아내고, 그 구간에서 아미노산 코드와 위치정보를 이용해 동종 서열들 간의 특정한 패턴 규칙을 찾아내고, 새로운 서열에서 어떤 서열 필턴 특징이 발생하는지를 찾아냄으로써 서얼을 분류하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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