본 논문에서는 여권 영 상에서 PCA 알고리즘을 이용한 얼굴 인증과 개선된 퍼지 신경망을 이용한 여권 코드 인식 방법을 제안한다. 본 논문에서는 여권영상에 대해 소벨 연산자를 이용하여 에지를 추출하고 에지가 추출된 영상을 수평 스미어링하여 여권코드 영역을 추출한다. 추출된 여권 코드 영역의 기울기를 검사하여 기울기 보정을 하고, 여권 코드 영역을 이진화 한다. 이진화된 여권 코드 영역에 대하여 8방향윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드를 추출한다. 추출된 여권 코드는 퍼지 신경망을 개선하여 여권 코드 인식에 적용한다. 개선된 퍼지 신경 망은 입력층과 중간층 사이의 학습 구조로는 FCM 클러스터링 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층 사이의 학습은 일반화된 델타학습 방법을 적용한다. 그리고 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 가중치 조정에 적용되는 학습률을 동적으로 조정하기 위해 퍼지 제어 시스템을 적용한다. 제안된 퍼지 신경망은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 ${\epsilon}$ 보다 적거나 같으면 정확으로 분류하고 크면 부정확으로 분류하여 정확의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률과 모멘텀을 동적으로 조정한다. 여권의 주어진 규격에 근거하여 사진 영역을 추출하고 추출된 사진 영역에 대하여 YCbCr와 RGB 정보를 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 추출된 얼굴 영역을 PCA 알고리즘과 스냅샷(Snap-Shot) 방법을 적용하여 얼굴 영역의 위조를 판별한다. 제안된 방법의 여권 코드 인식과 얼굴 인증의 성능을 평가하기 위하여 실제 여권 영상에 적용한 결과, 기존의 방법보다 여권 코드 인식과 얼굴 인증에 있어서 효율적인 것을 확인하였다.s, whereas AVs provide much better security.크는 기준년도부터 2031년까지 5년 단위로 계획된 장래도로를 반영하여 구축된다. 교통주제도 및 교통분석용 네트워크는 국가교통DB구축사업을 통해 구축된 자료로서 교통체계효율화법 제9조의4에 따라 공공기관이 교통정책 및 계획수립 등에 활용할 수 있도록 제공하고 있다. 건설교통부의 승인절차를 거쳐 제공하며 활용 후에는 갱신자료 및 활용결과를 통보하는 과정을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따
흐름이 연직유공벽을 통과할 때 발생하는 수두손실을 수치해석과 수리실험을 통하여 고찰하였다. 수치 해석에 대해서는 유공벽 전 후의 검사체적에 연속방정식, 모멘텀 방정식, 그리고 에너지 방정식을 적용하였으며 주어진 하류 쪽 수심과 유속에 대하여 상류 쪽 수심 및 유공벽 수두손실을 계산할 수 있는 무차원 관계식을 유도 하였다. 수리실험은 단일유공판과 삼중유공판에 대하여 각각 수행하였다. 단일유공판에 대한 계산결과와 실험결과를 비교하여 유공부 오리피스에서 연직 선형 제트류의 수축계수가 개구율뿐만 아니라 하류 쪽 Froude 수에도 의존함을 밝혔으며, 실험결과에 근거하여 수두손실을 계산하기 위한 실험식을 제시하였다. 단일유공판의 실험식을 삼중유공판에 대하여 하류에서 상류 쪽으로 축차적으로 적용한 결과, 예측치와 실험결과가 대체적으로 잘 일치함을 확인하였다.
수중폭기장치로 저수지 성층을 파괴시켜 저수지 수질을 개선시키기 위한 방법이 최근 널리 이용되고 있다. 본 연구는 주요 성층 파괴기작인 Bubble Plume(공기 부력류)의 수리동역학적 거동특성과 플륨 간격에 따라 변하는 모멘텀 중첩효과가 성층파괴 효율에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 수행하였다. 이를 위해 전산유체(CFD) 소프트웨어를 이용한 2상(공기-물) 3차원의 탈성층모델을 개발했으며, 이로부터 계절에 따라 변하는 다양한 성층강도와 주입 공기량에 따라 변하는 비정상상태의 성층파괴 발달과정은 물론 최적 탈성층 효율을 갖는 플륨간격을 제안할 수 있었다. 모델검증을 위한 실험을 위해 대형 실험조를 개발했으며, 온도성층은 소금물을 이용했던 기존연구와는 달리 가열순환수를 이용한 자연성층을 재현시켜 수행하였다. 연구결과 탈성층 효율은 디퓨서 배치간격에 크게 영향을 받는 것으로 밝혀졌으며, 플륨간격이 수심의 약 1.5배 이내익 때 중첩영향이 강하게 일어났고, PN가 클수록 간격에 영향을 상대적으로 크게 받았다. 또한, 간격이 수심보다 작곤 때는 효율이 PN에 비례해서 선형적으로 증가한 반면 그 이상에서는 효율이 상대적으로 감소하면서 비선형적으로 증가하는 현상을 밝혀냈다. 이상의 연구결과를 통해 주입공기량은 PN가 약 1000, 디퓨서 배치간격은 수심의 1.5배일 때가 최적의 성층파괴 조건인 것으로 나타났다.
본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 다항식 네트워크 패턴 분류기(Polynomial Network Pattern Classifier; PNC)를 설계하고 Particle Swarm Optimization 알고리즘을 이용하여 PNC 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, FCM 클러스터링의 퍼지화 계수(fuzzification Coefficient)를 최적화한다. 제안된 PNC 구조는 FCM 클러스터링에 기반한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. PNC 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 제안된 PNC는 다항식 기반 구조의 퍼지 추론 특성으로 인해 출력 공간상에 비선형 판별 함수(nonlinear discernment function)가 생성되어 분류기로서의 성능을 높인다.
본 연구는 C.G.S공법 적용 지반을 설치 직경, 설치 간격, 면적 치환율, 지반강성에 따른 모델링을 실시함으로써 주변 지반의 거동을 파악하고자 하였고, 인공신경망의 매개변수 연구를 통해 본 연구에 가장 적합한 인공신경망 모델을 선정하여 수치해석과 인공신경망 연계를 통한 인공신경망 예측 모델을 개발하였다. 그 결과, C.G.S 말뚝 침하량 및 지반 침하량은 직경, 설치 간격, 면적 치환율, 지반강성 별로 일치하여 하나의 곡선으로 나타났으며, 이는 C.G.S 공법 적용 지반의 거동양상이 일정한 형태로 나타남을 의미하는 것으로, 이러한 결과를 바탕으로 3차원 거동에 대한 인공신경망 학습이 가능한 것으로 파악되었다. 인공신경망의 내적인자 연구 결과, 은닉층 뉴런수 10개, 모멘텀 상수 0.2, 학습률의 경우 0.2를 사용할 경우 입력과 출력간의 관계가 적절히 표현되는 것으로 나타났다. 이러한 인공신경망 모델의 최적구조를 이용하여 C.G.S 공법의 지반 거동을 평가한 결과는 결정계수 값이 C.G.S 말뚝 침하의 경우는 0.8737, 지반 침하의 경우는 0.7339, 지반 융기의 경우는 0.7212로 나타나 충분한 신뢰도를 보이고 있음을 알수 있었다.
CLSM의 플로우 및 강도특성은 비회, 매립회, 시멘트, 수량 등과 같은 배합비에 크게 의존하므로, 각 구성요소들의 배합비와 플로우 및 강도값에 대한 역학적 관계를 정량적으로 도출하기가 현실적으로 매우 어렵다. 따라서 CLSM의 구성성분 비율에 대한 플로우 및 압축강도값을 도출할 수 있는 산정방법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 학습을 통해 플로우 및 일축압축강도를 실험을 통하지 않고 인공신경망을 이용하여 CLSM의 플로우 및 일축압축강도를 예측하고자 한다. 본 연구에 사용한 인공신경망모델에는 BPNN 학습 알고리즘을 적용, 인공신경망 학습효율 및 예측능력에 영향을 미치는 은닉층, 모멘텀상수, 목표시스템 오차값, 은닉층의 노드 수와 학습률을 변화시키면서 학습하여 각각의 변화에 따른 인공신경망 모델의 학습효율 및 예측능력을 평가하고 인공신경망의 유효성 검증을 위해 모델 구축 시에 사용하지 않은 새로운 자료에 대해 예측을 실시하여 실내실험 결과와 비교하여 이를 기준으로 CLSM의 플로우 및 압축강도 산정에 적합한 최적인공신경망 모델을 제안하였다.
본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.
현 정부 출범 이후 에너지 자원 확보를 최우선 국정과제로 설정하고 과감한 투자와 함께 범정부적인 차원의 노력을 기울인 결과, 최근 들어 석유 가스 자주개발률이 큰 폭으로 증가하는 성과를 거두고 있다. 정부는 이러한 모멘텀을 이어갈 수 있도록 석유 자주개발률을 2019년에 25%까지 높여 석유자원의 안정적 공급 능력을 획기적으로 향상시킨다는 목표하에 다양한 지원 방안을 계획하고 있다. 이에 대해 본 연구에서는 정부가 설정한 자주개발률 목표를 달성하기 위한 정부지원금의 규모에 관심을 갖고 이를 계측할 수 있는 경제학적 모형을 설정하고, 이의 실증분석을 통해 개발목표율 설정에 따른 정부지원금의 크기를 추정하였다. 그 결과 2010년의 경우, 자주개발률 7.4% 달성을 위한 정부지원금의 규모는 약 2.68억 달러로 추정되었다. 그러나 국내 원유수요량이 증가해 10.2억 배럴 정도 전망되는 2019년의 경우, 정부지원금은 약 12.47억 달러로 추정되어 현재 수준의 4.7배 증가하는 것으로 나타난다. 그러므로 2019년까지 자주개발 25%의 목표달성을 위해 정부는 해외 석유개발사업에 대한 지원 규모를 대폭 확대하는 방안을 조속히 확정하고, 아울러 자금조달을 위한 단계별 계획을 구체적으로 설정함과 동시에 정부지원의 효율성을 높이기 위하여 현행 지원제도를 검토해 이를 재정비할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서 사후지원제도(事後支援制度)의 하나로 예시하고 있는 자주개발물량에 대해 수입부과금 징수를 유예하는 방안도 고려해 볼 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문에서는 9톤급 다단연소사이클 엔진용 산화제 과잉 예연소기 분사기 설계 및 수류 시험 결과에 대해 기술하고자 한다. 총 3 종류의 동축 와류 분사기를 설계하고 각 종류마다 12개의 분사기를 제작하였다. 연료 접선 홀 직경은 모두 동일하며, 산화제와 연료가 연소되어 발생하는 기체 산화제와 냉각 채널에서 배출되는 액체 산화제 모멘텀의 비에 따라 산화제 과잉 예연소기 분사기의 연소에 어떠한 영향이 있는지를 연구하기 위해 산화제 접선 홀의 직경을 다르게 제작하였다. 추후에 산화제 과잉 예연소기를 이용한 파워팩과 연소시험을 통해 검증될 예정이다. 수류 시험 결과, 연료 유량 및 산화제 접선 홀의 유량값은 설계 차압을 기준으로 목표 유량값에 도달하였다.
최근 자산운용업계에서는 패시브 전략과 액티브 전략의 중간 성격을 갖는 스마트 베타 전략이 관심을 받고 있다. 이러한 스마트 베타 전략에서는 가치, 모멘텀, 저변동성, 퀄리티 지수를 널리 사용한다. 본 연구에서는 다른 지수에 비해 그 개념이 불명확하고 지수산출방법이 복잡한 퀄리티 지수에 대해 분석하였다. MSCI 방법론을 따라 자기자본이익률, 부채비율, 이익변동성 3개의 변수로 퀄리티 지수를 산출하였다. 또한 퀄리티 지수에 대한 비교대상으로 자기자본이익률 변수만을 이용한 지수, 자기자본이익률과 부채비율 2개 변수만을 이용한 지수, KOSPI 지수를 사용하였다. 분석대상인 지수들의 성과를 평가하기 위해 산술평균 수익률, 변동계수, 기하평균 수익률을 사용하였다. 그리고 각 지수에서 비정상수익률이 나타나는지를 검증하기 위한 가격결정모형으로는, 관련 연구에서 폭넓게 사용되고 있는 Fama and French(1993) 모형을 사용하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 기간의 분석에서 보유기간 수익률 관점에서 퀄리티 지수가 가장 우수하였다. 둘째, 외환위기와 글로벌 금융위기 기간에서도 퀄리티 지수의 성과가 가장 우수하였다. 셋째, 글로벌 금융위기 이전 기간에서는 모든 지수에서 비정상수익률을 발견할 수 없었다. 넷째, 글로벌 금융위기 이후 기간에서는 퀄리티 지수가 가장 높은 비정상수익률을 갖는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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