영상의 구성물질에 따른 정확한 분할은 질병의 유무를 판단하는데 매우 중요하다. 그러나 영상에서 구성물질들을 정확하게 분할하기란 쉬운 문제가 아니다. 그리고 많은 연구들이 뇌의 실질적인 량을 고려하지 못한 상태서 분할이 이루어지고 있다. 따라서 뇌의 실질적인 량과 비교할 때 가장 근접한 방법 의 개발이 필요하다고 볼 수 있다. 본 논문은 fat을 소거한 T2 영상과 T1 영상을 이용하여 조직에 따르는 명암 분포가 각각 다르게 분포되어 있는 것을 이용하여 평활화한 후 두 영상의 차로 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하는 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 정상이의 뇌 MR 영상 이용하여 (19 Slice) 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하는 방법을 제시하였다.
다중 반송파를 사용하는 직접 대역확산 부호분할 다중접속 통신시스템에서 주파수 효율 향상을 위한 전송 전력 및 전송률 적응화 시스템을 제안하고 그 성능을 분석하였다. 본 논문에서는 수신단에서 이상적인 채널상태 정보를 알고 있다는 가정 하에, 주파수 영역에서는 각 사용자의 부채널 중에서 가장 채널상태가 좋은 한 대역을 선택하여 전력을 할당하고 시간 영역에서는 목표 수신 품질을 만족하도록 전송률을 결합 조정하는 것을 제안하였다. 수학적 분석을 통하여 평균 전송 전력이 고정되어 있을 때 제안한 방식의 평균 데이터 전송률을 구하고 전력 혹은 전송률 적응화가 적용된 단일 반송파 부호분할 다중접속 통신시스템과 그 성능을 비교하였다.
본 논문은 코드 분할 다중방식을 이용하여 외부로부터 선박에 가해지는 변형 및 온도 변화를 모니터링 할 수 있는 광섬유 브라그 격자 (FBG) 기반의 센서 네트워크를 제안하였다. 선박에 변형이 발생 하거나 온도의 변화가 일어날 때 FBG는 본래 가지고 있는 중심 파장이 이동하며 이는 외부 변형 크기에 비례하여 증가된다. 중심파장의 변화량을 측정함으로써 센서에 가해지는 변형이나 온도의 크기를 알 수 있다. 제안된 센서 네트워크는 코드분할 다중방식을 이용하였으며 광원에서 발생되는 신호를 직접 변조하여, 변조된 신호를 센서로 보내고 센서로부터 돌아오는 신호를 검출하여 상태를 모니터링하게 된다. 또한 슬라이딩 자기상관 기법과, 파장-시간 변환 기법을 이용하여 빠른 센싱과 넓은 범위의 센싱이 가능하도록 하였다.
유한상태 벡터양자화 방법을 이용한 격리단어인식에 관하여 기술하고 있다. 이 인식시스템은 codebook과 next-state function 으로 구성된 일종의 finite-state machine으로 볼 수 있다. 유한상태 벡 터양자화방법을 이용한 격리단어 인식시스템은 일반적인 벡터양자화방법을 이용한 인식시스템에 비하여 소요시간이 감소하며 입력음성을 분할할 필요도 없는 한편 두 시스템의 인식율은 비슷한 것으로 나타났 다. Next-state function을 구하는 방법에는 conditional histogram 방법과 omniscient design 방법이 있 으며, 이 방법들의 성능비교를 위해 영부터 구까지의 한국어 숫자음성에 대한 인식실험을 수행하였다.
본 논문에서는 지하에 매설된 통신 관로의 상태를 조사하기 위해, 레이저 투영 영상을 이용한 관로의 최소 직경을 산출하는 새로운 방법을 제안한다. 투영 영역을 정확히 분할하기 위하여 새로운 색차 모델과 다중 임계치를 적용하였다. 관로의 투영 단면은 레이저가 투영된 곡선의 형상에 나타나므로 곡선의 최소 직경을 계산하여 관로가 찌그러져 있거나 이물질이 존재하는 것을 구분할 수 있다. 제안하는 기법은 100mm의 정상 관로에서 평균 1.83mm의 오류를 나타내어 관로의 상태를 조사하는 기법으로 사용이 가능하다.
본 논문에서는 PAST(Projection Approximation Subspace Tracking)에 기반 한 새로운 부공간(subspace) 추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 빠른 시분할 대상의 목표물의 방위각을 추정하는 것이 필요하다. 그러나 PAST 기법은 고속의 시분할 환경에서는 잘 동작하지 않는다 따라서 가변망각 인자를 도입하여 빠르게 변화하는 부공간의 비정재 (Nonstationary) 상태에 잘 적응시켜 PAST 성능 향상을 보고자 한다.
AIS는 데이터 송수신을 위하여 2개의 채널을 사용하고 있으며, 채널 당 2,250개의 시간 슬롯으로 분할하여 사용하는 시분할 다중화 방식을 적용하고 있다. 특히 AIS에서 주로 사용하고 있는 SOTDMA 프로토콜은 데이터를 전송하기 위한 시간 슬롯을 예약하고 예약된 슬롯 정보를 공유함으로써 슬롯 간섭을 피하고 있기 때문에 슬롯의 사용 상태는 매우 중요하다. 여기에서는 해발고가 높은 우리나라 주요 AIS 기지국의 슬롯 점유율과 슬롯 점유율에 영향을 미치는 수신 메시지 비율 및 통신 거리 분포 등에 대하여 분석하였다.
본 논문에서는 1차원 은닉 마코프 모델을 2차원으로 확장하기 위하여 노드들의 마코프 특성이 인과적인 관계를 갖는 마코프 메쉬 모델을 이용하여 완전한 2차원 HMM의 구조를 갖는 모델을 제안한다. 마코프메쉬 모델은 이웃시스템을 통하여 이전의 시점을 정의하고, 인과적인 관계를 통하여 전이확률의 계산을 가능하게 한다. 또한 영상의 최적의 분할을 위하여 계층적 디리슐레 과정을 사전분포로 두어 고정된 상태의 수가 아닌 무한의 상태 수를 갖는 2차원 HMM을 제안한다. HDP로 정의된 사전분포와 관측된 표본 자료의 정보를 갖는 우도함수를 결합한 사후분포의 베이스 추정은 깁스샘플링 알고리즘을 이용하여 계산된다.
혀의 상태는 인체 내부의 생리적 병리적 특성의 변화를 나타내므로, 한의학에서 중요한 지수가 된다. 한의학에서 설진 방법은 환자의 설질과 설태의 변화를 관찰함으로써 질병을 진찰하는 방법이므로, 편리할 뿐만 아니라 비침습적이고, 널리 쓰이고 있다. 그러나 설진은 광원, 환자의 자세, 한의사의 상태와 같은 검사 환경에 의해 영향을 받는다. 표준화된 진단을 위한 자동 진단 시스템을 개발하기 위하여 질병의 예후를 판단할 수 있는 설태 분류 방법은 필수적이지만, 컬러의 경계가 모호하므로 설태와 설질을 구분하기는 매우 어렵다. 이 논문에서 분할된 설체 내에서 컬러를 계층적으로 분류하여 설태를 분류하는 방법을 제안한다. 또한 설태 영역을 정확하게 분할하도록 하였다. 제안된 방법은 표준화된 진단을 가능하도록 한다.
최근 활발히 진행되고 있는 모델 기반 공학에 관한 연구 중 모델 변환은 소스 모델을 입력 받아 다른 차원의 뷰를 제공하는 타겟 모델을 출력한다. 이러한 모델 변환은 메타모델을 사용하여 동일한 시스템을 서로 다른 이해관계자들의 관점에서 이해할 수 있는 방법을 제공한다. 동일한 시스템이라 하더라도 개발자와 시험자 그리고 사용자들이 보는 주요 관점은 다를 수 있다. 본 논문에서는 시험자의 관점에서 수직적 분할 시험이 가능하도록 입력 모델인 UML의 행위 다이어그램으로부터 출력 모델인 단위 시험을 위한 상태 다이어그램으로의 모델 변환에 대해 연구하고, 생성된 상태 다이어그램을 통해 시험 사례를 작성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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