하계망은 유역분지의 지질, 지형, 기후 등의 영향을 예민하게 반영하면서 발달하므로, 하계망 패턴의 특징에 따른 지역구분은 자연환경을 종합적으로 이해하는데 중요한 의의를 갖는다. 본연구는 자연환경이 매우 다양한 중국을 대상으로 하계망특색을 통하여 자연지역구분을 시도하였다. 중국의 하계망은 크게 내륙하천유역분지와 의류하천유역분지로 나누어 지며, 내륙하천유역분지는 (1)난맥상(亂脈狀) 하폐망(deranged pattern)과 (2)구심상 하계 망으로, 의류하천유역분지는 (1)수지상 하재망, (2)평행상 하계망, (3)선상 하재망, (4)망상 하계망으로 나누어 진다. 내륙하천유역분지의 하계망형성에는 지형과 기후가 함께 영향을 미치고, 의류하천유역분지에서 나타나는 평행상 하계망은 주로 지반운동에 결과된 지질구조선, 선상 하계망은 황하의 범람으로 인한 유로변경, 망상 하계망은 인간의 활동 등과 같은 요인에 의한 것이다. 이들의 지역적 분포는 난맥상 하계망은 짱베이(장북(藏北))고원지역, 구심상 하계망은 건조분지지역, 평행상 하계망은 양쯔대지와 인도판 사이의 구조운동의 영향을 강하게 받고 있는 횡단산맥지역, 양쯔강 상류지역, 칭짱(청장(靑藏))고원 이남의 갠지즈(Ganges River)강 상류유역분지지역이며, 선상 하계망은 황하하류 선상지지역인 하이허(해하(海河)) 화이허(회하(淮河)강 유역분지지역이고, 망상 하계망은 양쯔강삼각주, 장쑤성북부해안 및 주장강(주강(珠江)) 삼각주지역이다. 이들 지역을 제외한 나머지 지역은 가장 일반적으로 볼 수 있는 수지상 하계망을 하고 있다.
UV-나노임프린팅 (Ultraviolet-Nanoimprinting Lithography:UV-NIL) 공정 기술은 수십 나노에서 수 나노미터 크기의 구조물을 적은 비용으로 대량생산 할 수 있다는 장점을 가지고 있는 기술로 최근 전세계적으로 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 반도체 공정 중 마스크 제작 공정을 이용하여 나노패턴을 가진 5${\times}$5${\times}$0.09 인치 크기의 수정스탬프(quartz stamp)를 제작하였고, 임프린팅 (imprinting)시에 레지스트(resist)와 스탬프(stamp) 사이에서 발생하는 점착현상(adhesion)을 방지하고자 그 표면에 Fluoroalkanesilane(FAS) 표면처리를 하였다. 웨이퍼의 평탄도를 개선하고 친수(hydrophilic) 상태의 표면을 만들기 위해 그 표면에 평탄화층을 스핀코팅하였고, 1 nl의 분해능을 가진 디스펜서(dispenser)를 이용하여 레지스트 액적을 도포하였다. 스템프 상의 패턴과 레지스트에 임프린트된 패턴은 SEM, AFM 등을 이용하여 측정하였으며, EVG620-NIL 장비를 이용한 임프린팅 실험에서 370 nm - 1 um 크기의 다양한 패턴을 가진 스탬프의 패턴들이 정확하게 레지스트에 전사됨을 확인하였다.
네트워크가 급속도로 발달함에 따라, 네트워크 상에서 발생되는 트래픽 데이타를 대상으로 마이닝 기법을 적용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 네트워크 트래픽 데이타를 대상으로 수행되는 마이닝 작업은 네트워크 사용자의 프라이버시를 침해할 여지가 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대용량 네트워크 트래픽 데이타를 대상으로 사이트의 프라이버시를 보호하면서 마이닝 결과의 정확성과 실용성을 보장할 수 있는 효율적인 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은, N-저장소 서버 모델과 정보 유지 대체 기법을 사용함으로써, 각 사이트에 저장되어 있는 네트워크 데이타를 공개하지 않은 상태에서 순차 패턴 마이닝을 수행한다. 또한 후보 패턴의 발생 여부를 신속히 결정할 수 있는 메타 테이블을 유지하여 전체 마이닝 과정이 효율적으로 진행되도록 한다. 네트워크 상에서 발생한 실제 트래픽 데이타를 대상으로 다양한 실험을 수행한 결과 제안된 기법의 효율성과 정확성을 확인할 수 있었다.
영상 보간은 영상 처리 분야에서 전통적으로 많이 연구되어 왔고 널리 사용되고 있다. 그에 따라 다양한 보간 능력과 계산 복잡도를 갖는 보간법들이 많이 시도되고 있다. 이 논문에서는 기존의 선형 보간법을 위한 새로운 거리 가중치 개념과 보간되는 값의 상하, 좌우 지역적 패턴을 고려하여 반영하는 적응적 선형 보간법(New Adaptive Linear Interpolation : NAL Interpolation)을 제안한다. 새로운 거리 가중치는 기존의 거리에 선형적으로 비례하는 가중치의 개념에서 벗어나 가까운 화소에 더욱 더 영향을 많이 받는 특성을 이용하여 거리 가중치를 2차, 3차 다항식으로 개선한 것이다. 또한 NAL 보간법은 보간되는 화소의 상하, 좌우 패턴을 고려하는 선형 보간법으로 MF(magnification factor)의 변화에 따라 보다 선명한 이미지를 쉽게 얻기 위해서 보간하기 전 MF에 따라 패턴을 반영하는 정도를 결정하는 패턴 가중치를 이용한다. 실험 결과에서 제안된 보간법은 계산 복잡도 면에서 기존의 bicubic 보간법 보다 훨씬 간단할 뿐만 아니라 더 좋은 PSNR(peak signal-to-noise ratio)를 갖고 보다 선명한 화질의 영상으로 보간하였다.
본 연구는 염색 과정 중에 발생하는 수질오염을 줄이고 또한 홀치기 염색기법에 의해 제작된 패턴을 모티브로 하여 수작업에서 얻지 못한 다색 의 사용을 가능케 함으로써 새로운 느낌 의 홀치기 문양 표현과 3D 모델링을 통하여 텍스타일디자인이 상품화 되었을 때의 효과를 CAD를 이용하여 살펴보고자 한 것이다. 연구방법으로는 가장 일반적인 실로 묶기, 전통적인 손바느질 느낌이 나는 시침질, 현대적 느낌이 강한 깡통에 의한 묶기와 기하학적 효과가 나는 접기 등의 홀치기염색 기법으로 수작업 한 다음 CAD를 이용하였다 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 홀치기염색기법에 의해 제작된 패턴을 모티브로 하여 수작업에서 얻지 못하는 다색사용가능성이 주메뉴의 색정리, 색4전개, 색 바꾸기를 사용함으로써 가능하였다 둘째, 다양한 색을 얻기 위해서 홀치기염색의 수작업에서는 상당한 시간과 노력을 필요로 하지 만 CAD를 사용함으로써 이러한 작업 이 몇 가지 메뉴의 사용으로 짧은 시간 내에 쉽게 이루어질 수 있었다. 셋째, CAD를 통한 홀치기 염색패턴의 새로운 이미지 효과를 얻기 위해 Solarize와 Intensity Direct, Effect/Emboss를 사용함으로써 다양한 질감과 새로운 이 미지 의 홀치기염색패턴을 얻을 수 있었다. 넷째, 위의 작업 과정을 통하여 수작업에서 발생 하는 수질오염을 줄일 수 있었다. 다섯째, 이상에서 얻어진 염색패턴을 3D모델링을 통하여 상품의 제작과정과 소비자에게 착용되었을 때의 효과를 미리 볼 수 있음으로 인해서 생산자의 실패율을 줄여줄 수 있을 것으로 본다 여섯째, CAD를 이용한 이러한 일련의 과정들이 텍스타일산업 분야에 충분히 기여 할 수 있을 것으로 기대 된다.
시공간 이동 패턴 탐사는 특성상 방대한 시공간 데이터의 분석 및 처리 방법에 따라 패턴 탐사의 성능이 좌우된다. 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들[1-10]이 가진 패턴 탐사 수행 시간이나 패턴 탐사 시 사용되는 메모리양이 증가하는 문제를 해결하기 위해 일부 기법에서 몇 가지 방법을 제시하였으나 아직 미비한 실정하다. 이에 선행 연구로 방대한 시공간 이동 데이터 집합으로부터 순차적이고 주기적인 빈발 이동 패턴을 효과적으로 추출하기 위한 STMP/MST 탐사 기법[11]을 제안하였다. 제안된 기법은 해시 트리 기반의 이동 시퀀스 트리를 생성하여 빈발 이동 패턴을 탐사함으로써 탐사 수행 시간을 최소화하고, 상세 수준의 이력 데이터들을 실세계의 의미있는 시간 및 공간영역으로 일반화하여 탐사 시 소요되는 메모리양을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 STMP/MST 탐사 기법의 효율성을 검증하기 위해서 탐사 대상 데이터양과 최소지지도를 기준으로 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들과 탐사 수행 성능을 비교하고 분석한다.
본 논문에서는 TV OSD(On Screen Display) 메뉴 자동검증 시스템에서 문자패턴의 실시간 인식을 위한 방법론을 고찰한다. 이는 일반적인 문자인식 문제와는 달리 시스템 환경에 대한 몇 가지 가정과 제약조건을 고려해야 한다. 예컨대 문제의 특성상 카메라 및 TV 제어 기기부의 동작과 연동하는 작업 스케쥴링 기능과 실시간 분석기능 등의 요건은 시스템개발을 복잡하게 하는 반면, 주어진 OSD 메뉴 데이터로부터 검증과정은 미지 패턴에 대한 인식과정을 단순화하여 일종의 판정(decision) 문제로 고려될 수 있게 한다. 본 연구에서는 인식의 방법론으로서 수정된 구조의 FMM 신경망을 적용한다. 이는 하이퍼박스 기반의 패턴 분류기로서 간결하면서도 강력한 학습기능을 제공한다. 기존의 FMM 모델이 갖는 단점인 학습패턴에서 특징분포와 빈도를 고려하지 못한다는 점을 개선하여, 특징과 하이퍼박스간의 가중치 요소를 고려한 활성화 특성을 정의한다. 또한 실제 데이터를 사용한 실험결과를 통해 제안된 이론의 유용성을 고찰한다.
유고란 도로상에서 교통량의 주기적인 집중에 의한 혼잡과는 구별되는 개념으로 교통사고, 도로보수 그리고 자연재해와 같은 비 반복적인 정체의 상황을 일컫는다. 이러한 유고는 막대한 통행시간이 추가로 발생하고 연료소모, 환경피해 등의 문제가 발생하므로 이러한 교통손실을 최소화하기 위하여 자동유고감지 알고리즘의 개발이 필수적이다. 이를 위하여 현재 다양한 검지기에서 수집된 교통 데이터를 바탕으로 유고를 감지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 각종 유고 상황을 인지하여 제2의 사고를 예방할 수 있는 효율적인 유고감지 알고리즘을 개발하기 위하여 퍼지논리와 패턴을 함께 사용하였다. 먼저 퍼지논리와 패턴에 사용되는 데이터는 루프 검지기에서 5분 마다 수집된 교통정보(교통량, 점유율, 속도)를 이용하였다. 교통정보를 이용하여 구축된 요일 및 시간대별 패턴과 함께 퍼지논리를 이용하여 도출된 유고 소속도를 가지고 유고를 감지하였다.
본 논문은 정합 검증 패턴을 이용한 적응형 계층 육각 탐색의 성능 개선에 관한 것이다. 제안된 방법은 움직임 추정 블록에 시공간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터를 이용하여 움직임 활동도를 정의한 후, 움직임 활동도가 높을 경우 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 피라미드 계층 구조상에서 정합 검증 패턴을 이용한 적응형 계층 육각 탐색을 수행한다. 제안된 방법을 이용할 경우, 정합 검증 패턴을 적용한 검증 과정에서 추가적인 연산량 증가가 초래되지만 이를 상호타협적으로 보상할 수 있는 화질 측면에서의 성능 개선 효과를 기대할 수 있다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 영상 시퀀스들을 대상으로 움직임 보상 화질과 수렴시간 측면에서 그 성능을 분석 평가하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 방법은 고속 움직임 탐색이 가능한 적웅형 계층 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 움직임 활동도가 높은 영상 시퀀스에서 야기되는 국부 최소 문제를 효과적으로 억제시킴으로써 보상 화질 측면에서 개선된 성능을 제공할 수 있었다.
VTS(Vessel Traffic Center)는 관할해역의 해상교통데이터를 수집하여 해상교통관제를 수행하고 있다. 이러한 해상교통데이터는 가공되지 않는 정보이므로, 관제사 및 선박 등 사용자가 유용하게 활용할 수 있는 형태로의 분석이 필요하다. 이는 객관적인 데이터로 관제사 및 선박에서 해상교통 안전정책을 수립하는데 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 수년간 VTS에 축적되고 있는 BIG DATA를 활용하여 해상교통패턴을 분석하고자 한다. 분석하는 해상교통패턴은 통항분포, 선종별 항적 비교, 예부선의 강 조류 주의구역 판별, 항로상 어선 조업 현황분석 등을 통해 빅데이터를 활용한 관제구역설정, 집중관제구역 검토가 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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