다결정성 $La_{1/3}Sr_{2/3}FeO_{2.96}$에서의 전하불균형(charge disproportionation, CD) 전이의 근원에 대해 x선 회절법과 외부장 $M\ddot{o}ssbauer$ 분광법을 이용하여 알아보았다. 전이온도 이상에서 외부 자기장에 의한 효과를 알아보기 위해 시료의 온도를 225K로 유지한 상태에서 6 T이하의 외부 자기장을 감마선의 진행방향에 대해 각각 수직과 수평으로 걸어주었다. 외부장이 없을 경우 평균원자가 $Fe^{3.6+}$에 기인하는 상자성 단일 흡수선이 나타났다. 자기장이 감마선의 방향과 평행할 경우, 면적비가 3:0:1:1:0:3인 자기적 Zeeman 스펙트럼이 중앙의 단일선(singlet)에 중첩되어 나타났다. 하지만 자기장이 감마선의 방향에 수직일 경우엔 중앙의 단일선은 사라지고 면적비 3:4:1:1:4:3인 6-선 스펙트럼만 나타나서 큰 이방성을 보였다. 외부장 하에서 단일 흡수선의 존재는 Fe 이온간의 전자의 재빠른 도약 현상으로 설명하였다. 외부장 하에서도 단일흡수선이 존재해, 자기장이 전자의 도약에 의한 전도메커니즘에 큰 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다.
본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.
본 논문에서는 신경회로망보다 우수한 성능을 보이는 학습 이론인 SVM을 기반으로, 인간의 인지 과학에서 많은 연구가 이루어지고 있는 선택적 주의집중을 응용한 중첩 패턴 인식 시스템을 제안한다. 제안된 선택적 주의집중 모델은 SVM의 입력단에 주의집중층을 추가하여 SVM의 입력을 직접 변화시키는 학습을 하며 선택적 필터의 기능을 수행한다. 주의집중의 핵심은 학습을 멈추는 적절한 시점을 찾는 것과 그 시점에서 결과를 판단하는 주의집중 척도를 정의하는 것이다. 지지벡터는 주변에 존재하는 패턴들을 대표하는 표본이므로 입력 패턴이 초기상태일 때 주의집중을 하고자 하는 클래스의 가장 가까운 지지벡터를 기준으로 그 지지벡터와의 거리가 최소가 되었을 때 주의집중을 멈추는 것이 적절하다. 일반적인 주의집중을 적용하면 주의집중 척도를 정의하기가 난해해지기 때문에 변형된 입력이 원래 입력의 범위를 넘지 않는다는 제약조건을 추가하여 사용할 수 있는 정보의 폭을 넓히고 새로운 척도를 정의하였다. 이때 사용한 정보는 변형된 입력과 원래 입력의 유클리드 거리, SVM의 출력, 초기상태에 가장 가까웠던 히든뉴런의 출력값이다. 인식 실험을 위해 USPS 숫자 데이터를 사용하여 45개의 조합으로 중첩시켰으며, 주의집중을 적용시켰을 때 단일 SVM보다 인식 성능이 월등히 우수함을 확인하였고, 또한 제한된 주의집중을 사용하였을 때 일반적 주의집중을 이용하는 것 보다 성능이 더 뛰어났음을 확인하였다.
본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 공간 데이터 셋에서 기하정보를 이용한 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 통하여 갱신 객체를 탐지하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여, 먼저 축척이 상이한 공간 데이터 셋의 매칭 관계를 분석하여 갱신 객체를 정의하였다. 다음으로 시멘틱 매칭을 통하여 추출된 기준점을 이용한 아핀변환을 수행하여 축척이 상이한 데이터간의 계통오차를 제거하고, 중첩 분석을 통하여 다수 면 객체를 단일 객체화 하였다. 각각의 단일 객체를 대상으로 형상유사도 기반의 면 객체 매칭을 적용하여 갱신 객체를 탐지하게 된다. 제안된 갱신 객체 탐지 방법을 우리나라의 수치지도 2.0과 도로명주소 전자지도에 적용한 결과 F-측정값이 0.958로 나타났으며, 시각적 평가에서 유의미한 갱신 객체가 탐지되는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 군말뚝 교각 주위에서의 세굴특성을 실험을 통하여 파악하였다. 실험은 4개, 9개, 15개, 35개의 파일로 구성된 군말뚝에 대해 수행하여 파일수, 유속, 접근각에 따른 세굴형상, 최대세굴심의 깊이 및 위치의 변화를 살펴보았다. 실험결과에 의하면, 4개 및 9개로 구성된 군말뚝의 경우 유속비와 상관없이 단일교각의 최대세굴심과 흡사하였고, 15개와 35개로 구성된 군말뚝의 경우 유속비가 증가함에 따라 최대세굴심도 급격히 증가하여 단일교각 세굴심 의 약 2.2배 증가함을 알 수 있었다. 또한 세굴형태는 말뚝간격이 조밀해질수록 원형의 세굴공이 중첩되어 전체적으로 직사각형의 형태를 띠는 것으로 나타났다. 75개의 파일로 구성된 군말뚝에 대한 접근각의 영향을 살펴본 결과 세굴심은 접근각이 35$^{\circ}$에서 최대가 되었으며 이때의 세굴공은 대각선 방향으로 형성됨을 알 수 있었다.
MMR(Mobile Multi-hop Relay) 기술을 적용한 IEEE 802.16j 표준에서는 전송률 향상을 위한 transparent 중계 모드와 커버리지 확장을 위한 non-transparent 중계 모드를 지원한다. 이 두 가지의 중계모드는 모두 RS의 추가 설치를 통하여 구현된다. 그러나 커버리지 확장을 위한 non-transparent 중계 모드는 커버리지 확장의 본래의 목적 외에도, RS의 주파수 중첩 사용을 통해 전송률도 향상시킬 수 있는데, 이러한 non-transparent 중계 모드 상에서의 전송률 향상 정도에 대한 연구는 지금까지 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 IEEE 802.16j non-transparent 중계 모드 환경에서 커버리지 확장을 위한 전형적인 모델을 제시하였으며, 제시된 모델에서 설치된 RS의 개수, 위치, 그리고 증가된 커버리지 영역에 따른 전송률 향상 정도를 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 동일 면적 대비 전송률 향상 정도의 비교를 위해서 전송 전력의 확대를 통해 커버리지 반경을 확대한 단일 MR-BS 시스템과 비교하였고, 제시된 모델에서의 전송률이 단일 MR-BS 시스템보다 최대 51.8% 이상 높게 나옴을 확인하였다. 이러한 결과는 커버지리 확대를 위한 non-transparent 중계 모드 적용시에 증가된 사용자의 트래픽 수용 용량을 설계하는데 유용하게 활용될 것이다.
병렬 컴퓨터의 메시지 전달에서 응용에 관계없이 일반적으로 우수한 경로 지정 및 스위칭 정책은 존재하지 않으므로, 사용자가 응용에 따라서 정책을 변경할 수 있게 하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 마이크로프로세서 구조에 기초한 경로 지정 엔진과는 달리, 성능의 감소 없이 융통성 있는 경로 지정과 스위칭 기능을 수행할 수 있는 조견표(look-up table) 경로 지정 엔진의 구현에 대하여 기술한다. 제안된 경로 지정 엔진은 조견표의 내용을 바꿈으로써 웜홀(wormhole), 가상 컷스루우(virtual cut-through) 및 패킷 스위칭(packet switching) 등은 물론, 다양한 경로 지정 알고리즘의 혼성(hybride)스위칭을 구현할 수 있다. 경로 지정 엔진의 조견표는 파이프라인 구조로 되어 있어, 하나의 플릿(flit) 정도의 저 지연을 가지므로, 단일 경로 지정 및 스위칭 정책을 하드와이어(hardwired)로 구현한 경우 보다 큰 성능의 감소 없이 다중의 경로 지정 동작을 중첩할 수 있다. 제안된 4개의 파이프 라인단은 해저드(hazard)를 일으키지 않으므로, 고 비용의 포워딩(forwarding) 회로가 필요 없다. 경로 지정 엔진은 시간공유의 컷스루우 버스나 크로스바(crossbar) 스위치를 갖는 단일 경로로 되어 있는 4개의 물리적 경로를수용할 수 있다. 제안된 경로 지정 엔진은 Xilinx 4000XL 시리즈 FPGA를 사용하여 구현되었다.
본 연구에서 Penney and Price(1952)의 해석 해를 사용하여 반무한방파제, 양익방파제 등에서 발생하는 파랑의 회절 및 다중반사 현상에 대한 해석 해를 구하였다. 구조물에서의 반사 현상을 양익방파제를 지나는 회절 현상으로 간주하여 방파제에서 발생하는 단일반사 및 다중반사 현상을 규명하였다. 이를 바탕으로 방파제의 위치와 입사파랑의 각도에 따라 다른 경우에도 해석해를 구할 수 있다. 이러한 해석해는 국내의 항만 실무자들에게 회절 및 다중반사 현상에 대한 이해를 도울 수 있을 것이며, 실무의 해안 및 항만 구조물 설계 시에 사용되는 수치프로그램들의 정확도를 판단할 수 있는 비교 대상으로 사용될 수 있으리라 판단된다.
본 논문은 단일 영상 기반의 초해상도에서 결과의 품질을 개선하기 위해 적응형 가중치를 적용한 잔차 블록으로 구성된 다중 블록 구조를 이용하는 방법을 제안하였다. 딥러닝을 이용한 초해상도를 생성하는 과정에서 품질 향상을 위한 가장 중요한 요소는 특징 추출 및 적용이다. 해상도가 낮아 이미 손실된 세부사항을 복원하기 위해 다양한 특징을 추출하는 것이 최우선이지만 네트워크의 구조가 깊어지거나 복잡해지는 등의 문제가 발생하기 때문에 실제 적용에서 제한사항이 있다. 따라서 특징 추출 과정은 효율적으로 구성하고 적용 과정을 개선하여 품질을 개선하였다. 이를 위해 최초 특징 추출 이후 다중 블록 구조를 구성하였고 블록 내부에는 중첩된 잔차 블록을 구성한 뒤 적응형 가중치를 적용하였다. 또한 최종 고해상도 복원을 위해 다중 커널을 이용한 영상 재구성 과정을 적용함으로써 결과물의 품질을 향상시켰다. 평가를 위해 원본 영상 대비 PSNR과 SSIM 값을 구하였고 기존 알고리즘과 비교하여 제안하는 방법의 성능 향상을 확인하였다.
연안 지역은 강우, 조위, 월파 등 여러가지 외력에 의해 침수가 발생될 수 있다. 이에 이 연구에서는 연안 지역에서 발생될 수 있는 단일 및 복합 외력에 의한 지역별 침수 특성을 분석하였다. 연구에서 고려한 외력은 강우와 폭풍 해일에 의한 조위 및 월파이고, 분석 대상지역은 남해안 및 서해안의 4개 지역이다. 유역의 강우-유출 및 2차원 지표면 침수 분석에는 XP-SWMM이 사용되었고, 폭풍 해일에 의한 외력인 조위 및 월파량 산정에는 ADCSWAN (ADCIRC와 UnSWAN) 모형과 FLOW-3D 모형이 각각 활용되었다. 단일 외력을 이용한 분석 결과, 대부분의 연안 지역에서는 강우에 의한 침수 영향보다 폭풍 해일에 의한 침수 영향이 크게 나타났다. 복합 외력에 의한 침수 분석 결과는 대체로 단일 외력에 의한 침수 모의결과를 중첩시켜 나타낸 결과와 유사하였다. 다만, 특정 지역에서는 복합 외력을 고려함에 따라 단일 외력만을 고려한 침수모의에서 나타나지 않았던 새로운 침수 영역이 발생하기도 하였다. 이러한 지역의 침수 피해 저감을 위해서는 복합 외력을 고려한 분석이 요구되는 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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