본 연구에서는 탐지하고자 하는 표적신호를 초기 엔드멤버로 하여 Iterative Error Analysis를 통해 배경물질들의 반사 스펙트럼을 순차적으로 엔드멤버로 추출하고, 추출된 엔드멤버들을 이용하여 분광 혼합분석함으로써 표적물질의 분포를 탐지하는 새로운 초분광 표적탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 표적물질에 대한 점유율의 변화가 주어진 문턱값보다 작아질 때 엔드멤버 추출을 위한 반복을 멈추게 된다. 이 기법은 Orthogonal Subspace Projection과 같은 모델 기반 표적 탐지기법들과 달리 사전에 엔드멤버들을 확보해야 할 필요가 없으며, Matched Filter와 같은 확률론적 표적 탐지 기법들과 달리 배경 전체를 하나의 신호로 특징화하지 않기 때문에 표적의 희소성 여부에 의한 영향을 받지 않는다는 장점을 가지고 있다. 실제 항공 초분광 영상자료 및 다양한 인공 표적물질들이 삽입된 모의 초분광 영상자료를 이용한 실험 결과, 제안된 방법이 희소 및 비 희소 표적의 탐지에 매우 효과적임이 확인되었다. 제안된 방법은 표적 물체 탐지뿐만 아니라 광물, 오염물질 등 자원 및 환경 분야에서 다양한 피복 물질을 탐지하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
국내외 해상 위험·유해물질(HNS, Hazardous and Noxious Substances) 물동량 증가와 함께 HNS 유출 사고가 빈번히 발생하고 있다. HNS는 전 세계적으로 약 6,000여 종으로 대부분 유독한 성질을 가지므로 이러한 유출 사고 발생은 해양 생태계 파괴를 비롯하여 폭발 및 화재 등으로 인한 인명 및 재산피해를 유발한다. 따라서 해상 HNS 유출 사고를 대비하여 파장에 따른 HNS 분광 라이브러리 구축 및 탐지 알고리즘을 개발해야 한다. 본 연구에서는 프랑스 현지에서 지상 HNS 유출 실험을 진행하였다. 초분광센서 관측을 통해 파장에 따른 톨루엔 라이브러리 스펙트럼을 구축하였으며, 분광혼합 알고리즘을 활용하여 초분광 HNS를 탐지하였다. 전처리 과정으로 주성분 분석을 적용하여 노이즈 제거 및 차원 압축을 수행하였으며, N-FINDR 기법을 통해 영상을 대표하는 톨루엔과 해수의 엔드멤버 스펙트럼을 추출하였다. 스펙트럼 기반의 톨루엔 및 해수의 점유비율을 계산함으로써 모든 픽셀의 HNS 탐지 정확도를 확률로 제시하였다. 최대 탐지 정확도를 가지는 점유비율 선정을 위해 418.15 nm 파장의 복사도 영상과 비교하였으며, 그 결과 약 42%의 비율에서 99% 이상의 정확도를 나타내었다. 해상 HNS 유출은 높은 위험성으로 인해 사람이 쉽게 접근할 수 없는 한계를 지닌다. 본 HNS 실험과정 및 탐지 결과는 초분광 원격탐사에 기반한 HNS 오염 해역 추정에 도움이 될 것이다.
Design modification of the stamping die for the upper member of a front end module carrier is carried out in order to improve the feeling qualify of the final product. The small inferiority induced by wrinkling near the wall of the FEM upper member has been inspected after the draw-forming process. The finite element simulation shows that the excess metal is developed by the irregular contact of the blank the tool and it remains after the final stroke. This paper proposes two guidelines for the modification: one is to add the draw-bead; and the other is to modify the tool shape such as the forming shape at the wall. Simulation results show that the proposed guidelines both guarantee the improved feeling quality.
이 논문에서는 자동차의 제동장치에 사용되는 브레이크 모듈 조립 작업을 로봇을 사용하여 자동화한 사례를 소개한다. 브레이크 모듈은 하나의 토크 멤버에 두 개의 브레이크 패드와 두 개의 패드 라이너를 장착하여 조립을 완성한다. 이 조립 작업은 로봇의 방향을 자주 바꾸어 주어야하기 때문에 일반적인 산업용 로봇 핸드를 사용하면 조립 시간이 오래 걸린다. 이 논문에서는 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 다섯 개의 그리퍼를 갖는 로봇 엔드 이펙터를 설계, 제작하여 기존의 산업용 6축 머니퓰레이터에 장착하여 조립 작업을 수행하는 방법이다. 이 방법에서는 두 개의 브레이크 패드와 두 개의 패드 라이너를 한꺼번에 파지하여 조립 작업을 수행하며 따라서 하나의 그리퍼 만을 가지고 있는 기존의 엔드 이펙터에 비해 조립 시간을 줄일 수 있었다. 두 번째 방법에서는 첫 번째 방법을 더욱 개선하여 엔드 이펙터가 하나의 부가적인 자유도를 가지도록 설계, 제작하여 기존의 산업용 6축 머니퓰레이터에 장착하였다. 이 방법에서는 전체 로봇 머니퓰레이터가 7 자유도를 갖는 여유자유도 머니퓰레이터가 되어 로봇의 동작을 최소화하면서 조립에 필요한 다양한 로봇 방향을 구현할 수 있었다.
스마트폰에 탑재된 센서들을 사용하여 사회 조직에서 발생하는 다양한 현상들을 모니터링하는 스마트폰 센싱 분야에서 대규모 데이터 처리 및 품질 향상과 수집된 정보를 공유하기 위해 시멘틱 데이터를 관리하는 것은 중요한 이슈 중에 하나이다. 본 논문에서는 이러한 대규모 시멘틱 데이터 관리 구조에서 서버의 부하를 줄이기 위한 문서 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 헤드 노드와 멤버노드를 갖는 하이브리드 백엔드 구조에서 서버단의 부하 감소를 위해 유사한 메타데이터를 갖는 노드들로 클러스터를 구성한다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법이 기존의 거리기반 클러스터링 기법에 비해 서버부하를 줄일 수 있다는 것을 검증 하였다.
빠르게 변화하는 시장 및 기업 간의 경쟁 환경에서 기업의 의사결정권자들은 보다 신속한 의사결정을 내려야 하고, 의사결정의 위험을 최소화해야 하는 무거운 중책이 새롭게 추가 되었다. 이에 비즈니스 인텔리전스는 주로 고차원의 분석을 필요로 하는 시장분석가나, IT조직의 소수 멤버들을 위한 여러가지 BI툴을 제공 하였다. 과거의 비즈니스 인텔리전스 제품 가격이나 솔루션 구축에 따른 비용은 사용자가 적음에도 불구하고 만만치 않았다. 최근 들어, 환경 변화와 사용자의 요구의 다양성에 따라 기업 내의 많은 사용자들은 데이터를 분석하길 원한다. 또한 기업의 업무를 보다 원할히 진행시키기 위해 많은 의사결정이 하부조직에서 이루어지고 있으며, 그에 따라 현장 직원들에게 의사결정에 대한 책임이 부과되고 있다. 또한 BI 제품의 데이터 저장소의 기술차이에 따라 호환성이 떨어지는 플랫폼을 기반으로 보고서를 작성하였다. 이에 본 논문에서는 XMLA 웹서비스를 이용하여 다중 플랫폼을 지원하는 자바 기반의 리포팅 툴과 연동 가능한 OLAP/데이터마이닝 비즈니스 인텔리전스 툴을 제안한다. 구현 시스템은 다양한 형태로 표현 가능한 프론트엔드 툴을 제공함으로써 최종 사용자의 편의성을 제공하며 BI의 기능을 지원한다.
도시화에 따른 불투수 지표면의 증가는 도시환경에 부정적인 영향을 미치게 된다. 따라서 도시 내 불투수 지역의 시공간적 변화 사항을 탐색하고 정량화하는 작업은 도시환경을 연구함에 있어 무엇보다 중요한 일이라 할 수 있다 지난 시기 도시지역의 불투수 지표면을 탐색하는 방법으로는 전통적인 영상분류 기법이 많이 사용되었다. 그러나 기존의 전통적인 영상분류 기법은 영상을 구성하는 각 셀이 지표면에 존재하는 다양한 객체들의 분광특성이 혼합된 결과임에도 불구하고 단 하나의 클래스로만 구분하는 단점을 가진다. 또한 불투수 지표면의 비율을 산정하기 위해서는 영상분류 후 각 분류항목에 불투수율을 할당해야하는 2중의 노력이 필요하며, 각 클래스에 단일한 불투수율을 지정해야만 하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 기존의 영상 분류방법이 갖는 이러한 단점을 보완하고자 불투수 지표면의 비율을 산정하기 위해 분광혼합분석 (spectral mixture analysis) 기법을 이용하였다. 분광혼합분석 기법을 적용하기 위해 식생, 토양, low albedo, high albedo 등 4가지 요소를 엔드멤버로 선택하였으며, 불투수율은 low albedo와 high albedo의 합으로 산정하였다. 대상 연구지역은 지난 십여년 동안 급격한 도시화가 진행된 탄천유역을 선정하였으며, 1988, 1994, 2001년의 Landsat 영상을 이용하여 신도시 건설에 따른 불투수 지표면의 변화율을 검토하였다. 분석결과 탄천유역의 불투수율은 88년 $15.6\%$, 94년 $20.1\%$, 2001년 $24\%$로 증가된 것으로 나타났다. 결론적으로 도시 불투수율을 분석 시 분광혼합분석 기법을 적용할 경우 추가적인 노력 없이 비교적 정확한 불투수율을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 기계학습 방법을 도입하여 센서 노드에 대한 위치를 파악하는 방법이 관심을 받고 있다. 많은 기계학습 알고리즘 중, 지지벡터머신은 프로그래밍 언어로 구현하기 간편하고, 병렬로 수행이 가능하다. 라즈베리파이는 작고 기능이 많아 센서 노드로 사용 시 인터넷 프로토콜을 사용하는 하둡 네트워크 클러스터 구성이 가능하다. 본 논문에서는 파이썬 프로그래밍 언어로 지지벡터머신을 구현하고, 5대의 라즈베리파이를 사용하여 실험적인 하둡 센서 네트워크와 5개의 노드를 가진 맵리듀스 하둡 소프트웨어 프레임워크를 구성하였다. 실험에서 우리는 다양한 파라미터를 변경해가면서 센서 네트워크를 구성하여 효율성, 자원분배, 처리속도를 비교하였다. 라즈베리파이의 컴퓨팅 파워와 메모리 용량은 부족했지만, 센서 클러스터의 노드 멤버의 역할을 충분히 수행하였고, 지지벡터머신 기계학습을 사용하여 센서 노드의 위치측정을 성공적으로 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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