사다리꼴-분할 방식은 로봇 경로 계획 알고리즘 중 완전 셀-분할 방식중의 하나로서 장애물과 떨어진 경로를 제공하므로 안정성을 제공하는 방식이다. 사다리꼴-분할 방식은 다각형 환경으로 이루어진 형상공간에서 정의되며 자유공간을 볼록 다각형으로 이루어진 셀(cell)로 나누어 로봇 운동을 계획하는데, 원과 같은 비다각형 장애물이 존재하는 경우에 대해서는 이 성질을 만족하는 분할 방법이 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 기존의 다각형 환경에서 정의된 사다리꼴-분할 방식을 분할의 완전성을 잃지 않고 원의 호를 포함하는 환경으로 확장하는 알고리즘을 소개하고 구현한다.
그리드 기반 공간 분할 방식에서 셀 크기는 성능을 좌우하는 핵심 요소이다. 본 논문에서는 각 셀에서 충돌 검사가 일어나는 빈도에 따라 동적으로 셀의 크기를 제어하는 방식을 제안한다. 각 셀의 충돌 검사 빈도와 인접한 셀과 병합했을 때의 충돌 검사 빈도를 비교하여, 이 차이가 임의의 값보다 작을 때 셀들을 병합하여 하나의 큰 셀로 만든다. 단, 병합할 셀이 여러 개일 경우 충돌 검사 빈도가 작은 셀부터 차례로 병합한다. 이 방식을 통하여 셀의 수 및 업데이트 비용을 줄일 수 있으며 이는 공간상의 객체가 규칙적인 움직임을 보일 때 가장 효율적임을 확인했다.
본 논문에서는 차세대 복합 시분할 부호분할 다중접속 이동통신 시스템에서 타 셀 사용자 간섭 제거를 위한 결합검출 방안을 제안한다. 결합검출 기술은 차세대 복합 시분할 부호분할 다중접속 이동통신 시스템 TD-CDMA 시스템에서의 가장 큰 특징이라 할 수 있는 기술로서 셀 내의 서로 다른 사용자의 신호 간섭을 제거하여 동시에 사용자 데이터를 복원할 수 있다. 종래의 연구에서는 2단계 결합 검출 방식을 이용하여 목적 셀의 사용자 간섭 뿐 아니라 타 셀 간섭을 제거해 줄 수 있는 방안이 제안되었으나 이 방안에서는 타 셀 간섭 제거를 위한 구체적인 사용자 인식에 대한 방안이 없다. 따라서 주변 타 셀 내의 사용자의 간섭의 크기에 상관없이 모든 사용자에 대하여 결합검출을 수행해야 하며 2단계 결합검출의 복잡도가 매우 높다. 본 논문에서는 타 셀 사용자의 간섭의 크기에 따라서 선택적으로 2단계 결합 검출을 수행하는 방안을 제안한다. 제안된 방식은 모의실험을 통하여 성능을 조사하였으며 종래의 결합검출 방식에 비하여 성능의 열화가 없는 동시에 2 단계 결합검출의 복잡도를 크게 줄일 수 있다.
셀 카운팅은 세포의 성장을 분석하는 방법으로써 생물학연구에서 가장 많이 사용된다. 최근까지도 다양한 자동 셀 카운팅 기법이 제안되고 있지만 암세포와 같이 분열 속도가 빠르고 군집하려는 성질을 갖는 세포들은 분리 및 검출이 쉽지 않아 세포 이미지 분석을 통하여 셀 카운팅의 신뢰도를 높이기가 어렵다. 본 논문에서는 암 연구의 연구재료로 매우 보편적으로 사용되는 HeLa 세포 이미지 분석을 이용한 자동 셀 카운팅 방법을 제시한다. 세포막 추출 기반의 세포 분할 알고리즘을 통하여 세포의 형태적 상황을 구분하고, 세포 간 경계가 희미한 세포군집 내의 세포 분할을 위하여 역추적 알고리즘을 사용함으로써 셀 카운팅 정확도를 높인다. 실험을 통하여 제안하는 세포 분할 알고리즘이 기존의 세포 분할 알고리즘에 비해 정확함을 입증하였고, 결과적으로 매우 높은 자동 셀 카운팅 정확도를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 초고속통신망에서 멀티캐스트 교환에서 발생될 수 있는 오버플로우 문제와 블로킹 문제를 보다 효율적으로 해결함으로써 높은 산출량과 낮은 셀 손실을 가지는 복사망(copy network)에 관하여 언급한다. 제안된 복사망은 셀 분할(cell splitting)과 공유된 버퍼, 그리고 그룹분할 스위치로 구성되어지며, 기존의 반얀 계열의 네트워크 보다 높은 산출량과 낮은 셀 손실률로 인한 성능 향상을 얻을 수 있다.
셀 트래킹의 목적은 셀의 이동(translocation), 분할(mitosis), 통합(fusion), 아포토시스(apoptosis), 셀의 모양 변형, 셀들 간의 상호 작용 등을 포함하는 모든 셀의 행동들을 분석하기 위한 것이다. 셀은 시간이 경과함에 따라 새롭게 나타나기도, 죽기도 하며 한 개 이상의 셀이 부분적으로 겹쳐 클러스터를 형성하기도 하고 클러스터는 다시 여러 개의 셀로 분리되기도 한다. 본 연구에서는 현미경으로부터 얻은 이미지에서 셀 트래킹을 위한 이미지 처리 방법과 오목 정점을 이용하여 셀과 클러스터를 구분하여 계수하는 방법을 제시한다. 또한 타원 근사법(ellipse fitting)을 통해 클러스터를 몇 개의 셀로 분리하기 위한 방법을 제시하고 결과를 분석한다.
EPCglobal은 RFID와 관련된 다양한 분야의 표준화를 주도하고 있으며 응용 표준으로써 Tag 정보의 운용을 위한 미들웨어 표준인 ALE Specification을 제시하였다. ALE의 ECSpec은 애플리케이션이 미들웨어에 등록하는 이벤트 필터링을 위한 스펙으로써 일정 시간동안 반복적으로 수행되는 연속 질의와 유사한 특성을 가진다. ECSpec을 연속질의로 변환할 때 해당질의의 WHERE절이 가지는 Predicate는 매우 긴 길이를 가지는 Long Interval이 된다. 이러한 특성은 기존의 질의 색인들의 삽입과 검색 성능을 저하시키는 문제점을 가진다. 이 논문에서는 ECSpec을 연속 질의의 형태로 변환하고 해당 질의가 기지는 Predicate인 2D Interval의 특성을 반영한 새로운 질의 색인 구조로써 TLC-Index를 제안한다. 색인 구조는 그리드 방식의 큰 크기를 가지는 셀 분할 구조와 선분 모양의 가상 분할 구조를 병행하는 하이브리드 구조이다. 색인에서 Long Interval의 정의는 셀 분할 구조의 길이보다. 크거나 같은 길이를 가지는 interval이다. 제안하는 색인은 Long Interval을 큰 크기를 가지는 셀 분할 구조로 분할 삽입함으로써 저장 공간의 소모를 줄이고 삽입 성능을 향상시킨다. 또한 Short Interval들을 짧은 길이를 가지는 가상 분할 구조들로 분할 삽입함으로써 그리드 방식이 가질 수 있는 부분적 겹침을 제거하여 검색 성능을 향상시킨다.
공간 데이터베이스에서 효율적으로 공간 질의를 처리하기 위해서는 클러스터링을 통해서 이스크 접근 비용을 줄이는 것이 필요하다. 이 논문은 공간 지역성에 기반을 둔 여러 가지 클러스터링 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 제안한 클러스터링 알고리즘의 성능을 평가하였다. 이 논문에서 제안하는 클러스터링 알고리즘은 객체 클러스터링 알고리즘과 셀 클러스터링 알고리즘으로 나뉜다. 객체 클러스터링 알고리즘은 정규 준할 공간 색인 구조에서 영역 분할 선과 겹치는 객체들의 저장 위치를 결정하는데 사용된다. 셀 클러스터링 알고리즘은 클러스터를 만들기 위해 정규 분할된 영역들을 그룹화하는데 사용된다. 실험결과 객체 클러스터링 알고리즘에서는 객체간의 거리를 이용한 경우에 대체로 좋은 성능을 보였지만, 버퍼 크기가 커지거나 데이터가 희박한 영역의 질의에 있어서는 알고리즘 별로 성능의 차이는 거의 없었다. 셀 클러스터링 알고리즘에 대한 실험에서는 이 논문에서 제안한 클러스터링 알고리즘은 N-순서화 기법에 의한 클러스터링 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다. 특히 중복 참조도를 이용한 경우와 셀의 무게 중심간 거리를 이용한 방법이 가장 우수하였다.
마이크로셀룰러 네트워크에서 재사용 분할 시스템은 고속 단말의 핸드오프 증가로 시스템 성능이 저하되는 단점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 마이크로셀을 이용한 재사용 분할 시스템의 성능을 개선하기 위하여 내부셀과 외부셀의 트래픽 분포 비율에 따라 고속과 저속 단말의 자원을 관리하는 핸드오프 알고리즘을 제안한다. 또한 고속과 저속 단말의 성능을 분석하고 컴퓨터 시뮬레션을 통해서 핸드오프 확률, 호 절단 확률에 대하여 RPS와 비교 평가한다.
본 논문에서는 모바일 환경에서 미세세포 영상으로부터 셀을 자동 검출하고 계수하는 자동화 방법을 제시하였다. 셀 카운팅은 생물학 또는 병리학적 영상분석에 있어서 매우 중요한 과정이다. 과거에는 셀 카운팅은 수동적인 방법으로 진행되어 매우 지루하고 많은 시간을 필요로 하는 작업이었다. 이에 더하여 수동 계수 방법은 정확한 카운팅 결과를 도출하는데 어려움이 있었다. 따라서, 정확하고 일관된 셀 검출과 카운팅 결과를 생물학적인 영상으로부터 획득하기 위해서는 자동화방법이 필요하다. 제안된 다단계 셀 계수방법은 배양된 세포영상으로부터 셀을 자동으로 분할하고 분할된 셀의 위상학적 분석을 통하여 셀을 라벨링 한다. 셀 카운팅의 정확도를 높이기 위하여 워터쉐드 알고리듬에 의하여 서로 덩어리로 뭉쳐진 셀을 서로 분리하고 모폴로지 연산을 통하여 영상으로부터 획득한 개별 셀의 형태를 개선한다. 제안된 시스템은 모바일 환경에서 사용될 수 있도록 개발되었다. 따라서 셀 영상은 모바일 폰의 카메라로 획득하며 미세세포의 통계학적인 분석 데이터는 유비쿼터스 환경의 모바일 장치에 의해 전송 된다. 실험을 통하여 수동으로 계수한 셀의 숫자와 제안된 방법에 의해 자동 카운팅 된 셀의 수를 비교한 결과 제안된 방법이 매우 효과적이고 정확한 결과를 제시한다는 사실을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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