이 연구에서는 기존의 다양한 미소파괴음(AE)의 신호 도달시간 결정방법을 검토한 후, 전산처리 프로그래밍이 용이하고 자료처리 속도가 빠른 가변 검출한계법을 개발하였다. 가변 검출한계법은 기존의 검출한계법을 수정한 것으로서, 검출한계 값을 하나로 고정하지 않고 측정된 모든 AE 신호마다 배경잡음 분석을 실시하여 각 신호에 맞는 검출한계 값을 결정하는 방법이다. 가변 검출한계법의 효과를 검토하기 위해 2차원과 3차원 음원추적 모델을 구성하고 실험적 방법으로 검증을 실시하였다. 2차원 모델에 대한 검증에서 가변 검출한계법을 적용할 경우 기존의 고정된 검출한계 값을 사용하는 방법에 비해 정확도가 평균 약 38.3% 정도 향상되는 것을 확인하였다. 3차원 모델에 대한 검증에서는 2차원 모델에 비해 다소 적으나 가변 검출한계법을 적용할 경우 평균 약 15.2% 정도의 정확도가 향상되는 것으로 분석되었으며, 3점 휨 시험에서도 가변 검출한계법이 적용된 분석 결과가 실제 파괴면과 더 높은 연관성을 보였다. 따라서 가변 검출한 계법이 AE 음원의 위치를 정확히 분석하는데 유용한 알고리즘이라는 것을 검증시험으로부터 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 IM-OFDM-SS(index modulated orthogonal frequency division multiplexing with spread spectrum)와 IM-OFDM-QOS(IM-OFDM with quasi-orthogonal sequence) 시스템을 위한 2 단계 검출 (2-stage detection) 방법에 대해 연구하였다. IM-OFDM-SS/QOS 시스템은 전송할 수열의 인덱스(index)와 변조심볼(modulation symbol)을 이용하여 정보를 전달하며, 수신기(receiver)에서는 인덱스와 변조 심볼을 결합하여 동시에 검출하는 최대 우도(maximum-likelihood) 검출 방법을 사용할 수 있다. 그리고, 인덱스를 먼저 검출하고, 검출한 인덱스에 대한 변조 심볼을 이어서 검출하는 2 단계 방법을 적용할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 IM-OFDM-QOS 시스템에 2 단계 검출 방법을 적용하여 성능을 비교한다. 또한, 두 개 이상의 수열을 동시에 전송하는 경우 2 단계 검출 방법의 한계를 논의한다.
비방사능물질인 Biotin을 DNA probe에 표지하여 nonisotopic hybridization 방법을 사용하여 감도를 높임으로써, 손쉽게 생물공학 의약품의 품질관리에 사용되도록 하였다. Bethesda Research Laboratories(BRL) 회사 제품인 biotinylated probes-avidin alkaline phosphatase를 이용한 chemiluminescene detection방법으로 행하여 λ phage DNA, yeast DNA, E.coil DNA의 한계 검출 농도를 알아내고, 생물 공학 제품에 적용하였다. Dot blot hybridization 방법으로 행하여 λ phage DNA는 0.1pg, Yeast DHA는 4.5pg, E. coli DNA는 8.9pg까지 검출되었고, 기존 생물공학 제품에서는 숙주 유래 DNA가 전혀 검출되지 않았다.
8B/10B 선로부호를 채택한 기가비트 이더넷 PCS 수신측에서는 동기부의 바이트 동기획득과 수신부의 디코딩을 위해 Running Disparity(RD) 에러인 데이터열을 검출해야 한다. 기존의 RD 에러 검출 방법은 직렬 입력 비트에서 RD 에러를 검출하였으나 제안하는 RD 에러 검출 방법은 125MHz 속도의 10비트 데이터열을 받아 4비트열과 6비트열로 나누어 바이트 클럭에 따라 RD를 계산하고 계산된 이전의 RD값과 현재의 RD값을 비교하며 RD 위반 에러 데이터를 검출한다. 이는 기존의 RD 에러 검출 방법이 비트 클럭과 니블 클럭에 따라 RD 에러를 검출하기 때문에 야기되는 초고속 처리에 대한 한계를 해결한 것이며 기가비트 이더넷에 적합한 새로운 RD 에러 검출 방법이다.
1997년부터 2002년까지 수돗물의 바이러스 오염 여부에 관한 논쟁이 있었다. 서울대의 K 교수는 학회에서 수돗물을 분석한 결과 질병을 일으키는 바이러스가 검출되었다고 보고했고, 이 내용이 언론을 통해 보도되면서 수돗물의 안정성에 대한 논쟁이 일어났다. 이 논쟁은 바이러스 검출방법론의 신뢰성을 둘러싼 과학적 논쟁과 검출된 바이러스가 위험한지에 대한 위험논쟁이 함께 공존하며 진행되었다. 필자는 정책의 변화를 요구하는 과학적 사실을 둘러싼 논쟁을 분석하기 위해 과학전문가와 정부를 분석의 대상으로 삼고 있으며, 아래의 세 가지를 주장하고 있다. 첫째, 논쟁을 제기한 과학자(K 교수)와 정부(환경부, 서울시)가 바이러스의 확인부터, 승인, 정책 결정에 이르는 전 과정에서 검출방법론에 차이를 보이고 있으며, 이러한 방법의 차이는 민감성과 정확성을 추구하는 과학계와 법적기준을 위한 정량적 가치를 중시하는 정부의 특징이 반영된 것임을 주장한다. 둘째, 과학논쟁에서 K 교수팀이 PCR 방법을 통해 바이러스의 실재(reality)를 확인하면서 과학적 정당성을 확보했음을 보인다. 셋째 바이러스의 검출 방법에서 PCR 방법이 과학적 실재를 결정했지만, 위험의 실재를 규정하는 데에는 한계가 있었음을 지적한다. 마지막으로 본 논문은 논쟁분석을 통해 정책입안을 둘러싼 과학 위험논쟁에서 과학전문가의 역할을 고찰하고 있다.
다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 두 영상 사이 또는 하나의 영상과 여러 영상 사이에 대응되는 매칭을 계산하여 파노라마영상을 생성하는 처리 방법을 구현하고 기술하였다.
스마트 모바일 기기 즉, 스마트폰을 이용한 위치 기반 서비스(LBS)가 각광 받고 있는 가운데, 사용자 관점에서의 위치 측정에 대한 오류를 검출과 위치를 교정하는 서비스가 필요로 하게 되었다. GPS를 이용한 위치 측정의 방법을 예로 들어 GPS 신호를 수신하는 기기에서의 위치 측정 오류 감지는 어려운 실정이고 약간 더 정밀하게 측정하는 방법뿐이 존재하지 않는다. 이 논문에서는 GPS 수신기와 같은 사용자 관점에서 위치 데이터들의 속도를 계산하여 속도의 변화량을 이용해 multipath와 같은 위치 데이터의 오류를 검출하고 교정한 결과에 대해 다룬다. 단순 속도의 변화량이 아닌 인간의 이동 속도가 지수 확률 분포를 따른다는 사실을 기반하여 이동 윈도우(Moving Window)의 개념을 도입해 매 윈도우마다 한계 속도를 결정하고 한계 속도 이상의 속도가 발생하였을 때를 위치 오류라 검출 할 것이다.
본 논문에서는 AZB (All-Zero Block) 검출을 이용한 조기 부호화 단위(Coding Unit, CU) 결정 방법을 제안한다. HEVC 영상 코덱의 하드웨어 구현에서 이산여현변환(DCT)는 많은 부호화 자원을 필요로 하는 과정으로 DCT 수행 이전에 블록 내의 모든 양자화 계수가 0 이 되는 영블록(All-zero Block)을 미리 검출하여 DCT 및 양자화 과정을 생략하고 CU 의 부호화 과정을 조기에 종료함으로써 부호화 복잡도를 크게 감소시키는 방법을 제안한다. 기존의 SAD (Sum of Absolute Difference) 또는 SATD (Sum of Absolute Transform Difference)에 기반하는 AZB 검출 방법은 HEVC 에서 새롭게 추가된 큰 크기의 $16{\times}16$와 $32{\times}32$ DCT 에서 AZB 을 효율적으로 검출할 수 없는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 DCT 변환 커널이 하다마드 변환 커널과 또 다른 정규 직교 변환 커널로 분할하여 표현할 수 있는 성질을 이용하여, 부화소 움직임벡터 추정 과정을 통해 생성된 하드마드 변환 계수에 DCT 를 생성하는 변환 커널을 곱하여 DCT 변환 커널을 생성한 후 양자화 계수를 이용하여 CU 단위의 AZB 을 검출하는 방법을 제안한다. 또한 AZB 검출과 움직임 벡터의 크기를 이용하여 현재 CU 의 부호화 과정을 조기에 종료하는 방법을 제안한다. 제안하는 AZB 검출과 CU 조기 종료 부호화 방법을 사용하면 평균적으로 34.7%의 부호화 시간을 감소시켜 부호화 복잡도를 크게 줄일 수 있다.
일반적으로 심전도는 심장계통의 질환을 판단할 때 사용된다. 이러한 심장질환의 이상 유무를 자동으로 진단하기 위해서는 QRS파형 검출을 필요로 하며, 이를 위하여 웨이블렛변환 방법이나 템플릿매칭, 룰 베이스 방법 등 여러 가지 방법들이 쓰이고 있으나, 심전도 신호가 표준화된 형태를 갖지 않는 경우는 검출 능력에 많은 한계를 갖고 있다. 본 논문은 파형의 베이스라인(baseline)을 기준으로 진폭 값에 절대치을 취하는 방법으로 파형의 R피크값을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 결과를 검증하기 위해 MIT-BIH 데이타베이스에서 제공하는 데이터와 R피크값을 본 논문의 알고리즘으로 추출된 R피크값과 비교한 결과 96.7%의 검출률을 보였다.
최근 자율주행에서 안전한 주행을 위해 영상 기반 다중객체 검출 기술이 활발히 연구되고 있다. 이때, 저해상도 영상은 객체 검출 단계에서 정확도가 떨어지는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 초해상화와 객체 검출을 위한 방법을 함께 사용하는 기법을 제안한다. 더 나아가 초해상화 단계에서 하나의 구분자만 사용하는 기존의 방법과 다르게 이미지 생성 과정 중간에서 추가의 구분자를 사용하여 총 두 개의 구분자를 사용하여 성능을 향상하고자 하였다. 본 논문은 한국 고속도로 교통 데이터를 사용하여 실험하였으며, 그 결과 제안된 방법의 성능이 mAP@0.5 및 F1 점수 측면에서 기존 방법보다 우수하다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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