최근 우리나라는 토사재해로 인하여 해마다 많은 인명과 재산피해가 발생하고 있다. 비교법적으로 검토해 보면, 일본 히로시마에서는 1999년에 폭우로 인한 토사재해로 엄청난 피해가 발생하였는데, 이후 제정된 토사재해방지법에 근거하여 도도부현에 토사 재해 방지를 위한 비 구조 대책이 도입되었다. 여기에는 토사재해 경보, 대피 표준 강우량 제정, 토사재해 경계 구역 지정 및 토사재해 특별 경계 구역 지정 등이 포함되어 있다. 또한 구체적인 실제 적용례로서, 일본 가고시마현의 토사재해경계정보시스템과 전문 인력 활용방안인 일본 국토교통성의 TEC-FORCE사례를 중점적으로 살펴보았다. 향후, 일본과 같은 토사재해경계시스템과 전문 인력을 활용한 피해예방 및 피해저감 대책이 절대적으로 필요하다고 할 것이다.
최근 모바일 환경에서 작동 가능한 음성 인식 시스템에 대한 수요가 급격히 증대되고 있다. 본 논문은 음소 기반 한국어 음성 인식 시스템에 적용하기 위한 새로운 한국어 음소 경계 검출 방안을 제안한다. 먼저 입력 신호는 동일한 크기의 블록들을 구성한다. 제안하는 방식은 입력 음성 신호의 각 블록에 대해 계산되는 변동성 지표와, 부호가 동일한 인접 샘플들의 집합인, 블록 내의 각 벌크에 대해 계산되는 벌크 지표를 음소 경계 검출의 기반 지표로 사용한다. 두 가지 기반 지표를 결합하여 활용하는 세 개의 전용 인식 알고리즘을 사용하여, 모음, 유성 자음, 그리고 무성 자음을 차례로 인식하여 음소 간 경계를 검출한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식을 사용함으로써 기존의 경계 검출 방식에 비해 오류율을 현저히 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 객체기반 비디오 부호화 또는 멀티미디어 편집을 위한 반지동 비디오 객체 분할방식을 제안한다. 반자동 객체분할은 사용자 지원에 의한 분할 방식으로, 비디오 시퀀스의 초기 프레임에서 사용자가 관심객체의 경계를 표시하고 이후의 영상 프레임의 객체를 배경으로부터 연속적으로 분리해 낸다. 제안된 방식은 부분적으로 사용자 조력에 의한 프레임내 분할과 완전 자동에 의한 프레임간 분할 처리과정으로 구성되는데, 영상 전체에 대해 연산을 수행하는 기존 방식과는 달리 객체 경계가 존재하는 영상영역 부분에서만 연산을 수행한다. 프레임내 분할은 사용자가 관심객체의 경계를 지정하고, 이 경계 주위 화소들의 유사성을 이용한 후처리에 의해 정확한 초기 객체를 구한다. 프레임간 분할에서는 이전 프레임에서 추출한 객체의 경계 정보에 근거하여 시간적 유사성을 구한 후 경계와 영역 추적에 의해 연속적으로 동영상 객체를 추출한다. 실험결과로부터 제안된 방식은 비디오 편집, 객체기반 비디오 압축 및 인덱싱 등의 멀미디어 응용에 사용 가능할 정도로 안정되고 정확한 객체추출을 수행함을 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 다수의 편리한 기능을 포함한 비디오 편집시스템을 개발하였다.
아음속 유동이 흐르는 후향 계단에서, 입구 경계면에서의 난류를 모사하는 3가지 기법을 조사하였다. 입구 경계면으로 유입되는 평균 유동장과 레이놀즈 응력 프로파일은 실험에서 측정된 결과를 사용하였으며, 입구 경계면의 난류 유동 모사기법으로 synthetic eddy method(SEM), 무작위 변동(random noise) 그리고 균일한 유동 조건(uniform)을 사용하였다. 3차원 유동장의 난류 유동의 모사를 위해 대와동모사(Large Eddy Simulation, LES)를 적용하였다. 3가지 기법에 대한 입구 경계면으로 유입된 유동의 난류 특성과 유동의 재 부착(reattachment) 거리와 속도, 레이놀즈 응력(Reynolds stress)을 비교하였다.
오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.
성공적인 음성인식·합성 시스템을 구축하기 위해서는 음운론적 지식, 특히 운율 정보의 도입이 매우 중요하다. 본 연구에서는 우선 음성인식·합성을 위한 운율음운 론의 연구동향을 개관하고, 국어의 음운단위와 경계의 설정에 관한 이론적·실험적 고찰을 정리하였으며, 음운단위에 따른 경계의 자동적 발견을 위하여, 데이터를 수집 하고 시스템을 구현하여 실험을 행하였다. 단순회귀 신경망을 이용하여, 2,200여 개 의 문장에 있는 12,000여개의 음운단어를 외부정보의 도움이 전혀 없이 훈련시킨 결 과, 70%정도의 예측률을 보였다. 본 연구에서 사용한 방법을 다른 정보와 결합하여 사용한다면, 음운경계의 발전과 그에 따른 분절화를 정확하게 행할 수 있으리라 기대 된다.
대용량 영상을 다루는 디지털 비디오 라이브러리나 웹 방송에서는 영상 색인이 매우 중요한 역할을 하며, 이는 영상을 내용 단위로 분할하는 알고리즘에 기반한다. 본 논문에서 구현된 V2Web Studio는 영상 색인을 지원하는 시스템으로서, 샷 경계 검출 알고리즘을 이용한 영상 클립 생성 시스템이다. V2Web Studio는 영상 클립 생성 과정을 1) 영상 신호를 분석하여 샷 경계를 자동 검출하는 단계, 2) 검출된 결과에 포함될 수 있는 오류를 수작업으로 제거하는 단계, 3) 물리적인 샷 경계를 논리적인 계층구조로 모델링하는 단계, 4) 계층구조로 모델링된 각 모델링 인스턴스를 다양한 표준 압축 포맷으로 생성하는 단계로 구분하고, 각 단계에 해당하는 작업은 샷 검출기, 샷 검증기, 영상 모델기, 클립 생성기라는 독립적인 소프트웨어 도구로 구현하였다.
본 논문은 연결강도를 조정할 때 결정 경계선 근처에 있는 데이터를 더 반영하는 학습법칙을 제안하였다. 이 학습법칙은 outlier가 결정 경계선에 미치는 영향을 줄여 더 나은 결정 경계선을 형성하도록 한다. 제안하는 학습법칙을 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망의 구조에 적용하였다. IAFC 신경회로망은 배운 것을 유지하는 안정성이 있으면서, 새로운 것을 배울 수 있는 안정성이 있다. 이 퍼지 신경회로망의 성능과 LVQ(Learning Vector Quantization) 신경회로망 및 오류역전파 신경회로망의 성능과 비교하였다. 실험결과 제안하는 퍼지 신경회로망의 성능이 우수함을 보여주었다.
최근 자가 부식형 접착 시스템이 개발되어 법랑질 및 상아질에 모두 적용할 수 있고, 임상적 술식을 단순화 시켰다. 이 접착 시스템은 적용하기 용이하고 임상적으로도 법랑질 및 상아질에 높은 결합강도를 보인다고 보고되고 있다. 이 연구는 in vitro 상에서 복합레진 5급 와동의 법랑질 및 상아질 경계에서 전부식 처리를 동반한 one-bottle 접착시스템과 자가 부식형 접착 시스템을 사용하였을 때 미세 누출을 비교하기 위해 시행하였다. 교정적 목적으로 발치된 30개의 소구치를 무작위적으로 3개 군으로 나누었다; 1 군 (Single $Bond^{(R)}$ + Filtek $Z250^{(R)}$), 2 군 (Clearfil SE $Bond^{(R)}$ + Filtek $Z250^{(R)}$), 3 군 (Adper Prompt $L-Pop^{(R)}$ + Filtek $Z250^{(R)}$). 표준화된 5급 와동을 각 소구치 협면, 설면에서 백악-법랑경계에 평행하게 형성하였으며, 와동의 치은측 1/2은 백악법랑경계보다 1mm 치근단으로 연장하였다. 접착 시스템을 제조자의 지시대로 적용한 다음 복합레진을 충전하고 제조자의 지시대로 광중합하였다. 시편을 $37^{\circ}C$ 증류수에 5일 간 보관 후 $5^{\circ}C{\pm}2^{\circ}C$ 와 $55^{\circ}C{\pm}2^{\circ}$에서 1000회 열순환한 다음, 2% methylene blue 용액에 12시간 침잠시켰다. $Isomet^{TM}$ (Buehler Co., Lake Bluff, IL, USA)을 사용하여 치아를 충전물 중앙에서 종절단한 후 입체 현미 경하에서 25배의 배율로 색소 침투도를 평가하였다. 결과는 t-test 와 one-way ANOVA를 이용하여 통계처리 하였다. 결과는 다음과 같았다. ${\cdot}$ 실험에 사용 된 접착 시스템 중에 미세 누출을 완벽하게 방지하는 접착 시스템은 없었다. ${\cdot}$ 상아질 경계에서의 미세 누출이 법랑질 경계에서보다 통계학적으로 유의하게 더 많았다(p<0.0001). ${\cdot}$ 법랑질 경계에서 자가 부식형 접착 시스템은 전부식 처리를 동반한 one-bottle접착 시스템과 통계학적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. ${\cdot}$ 상아질 경계에서, 자가 부식형 접착 시스템은 전부식 처리를 동반한 one-bottle 접착 시스템과 통계학적으로 유의한 차이를 보이지 않았다.
오늘날 무선통신시스템은 제한된 주파수 자원을 효율적으로 사용하기 위한 다양한 기술이 적용되어 있다. 적응변조기법은 현재 채널 상황에 적응하여 적절한 변조방식을 선택하는 방법으로 통신시스템의 수율(throughput)을 높일 수 있어 대부분의 무선통신 시스템에서 사용되고 있다. 변조 선택의 기준으로는 보통 현 채널의 신호대간섭비(SNR)가 사용되며, 채널의 통계적 특성을 이용하면 변조 선택을 위한 SNR 경계 결정을 최적화시킬 수 있다. 본 논문에서는 송신단에서 안테나 선택을 하고 (transmit antenna selection) 수신단에서 MRC(maximal-ratio combining)를 사용하는 TAS/MRC 시스템에서 적응변조기법을 적용했을 때, 변조 선택을 위한 SNR 경계 결정법을 살펴보고 그 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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