일반적으로 자료를 해석할 때 교차점오차 (cross-over error: XOE)에 의하여 종종 오류를 범할 수 있다. 그러나 이러한 교차점오차에 의한 오류는 두개의 교차점 (cross-over point: XOP) 사이의 자료를 비율적으로 보정하여 제거할 수 있다. 본 연구에서 빠른 기각테스트 (quick rejection test)와 걸침테스트 (straddle test)를 통하여 교차점을 계산하고 가중치선형내삽 알고리즘 (weighted linear interpolation algorithm)을 이용하여 교차점오차를 보정하는 프로그램을 C 프로그램밍 언어로 작성하였다.
이동 객체 정보로 이루어진 디스크립터 및 시간적 히스토그램 기반 움직임 패턴 분석 알고리즘을 제안한다. 이동객체의 검출, 추적 및 분석을 위하여 배경으로부터 이동객체를 분리하는 배경학습을 수행한다. 무게중심의 좌표연관성을 이용하여 객체를 식별한 후 객체별로 추적한다. 시간적 히스토그램은 객체의 무게중심의 위치와 시간 정보를 이용해 움직임 특징 패턴을 정의한 것으로서 시간적 히스토그램으로부터 각 객체의 좌표정보와 비교하여 움직임특징 및 행동정보를 파악한다. 검출된 각 객체의 시작프레임, 종료프레임, 위치 등 행동정보를 연결리스트에 저장하여 관리한다. 저장된 정보들을 바탕으로 디스크립터를 작성하고 비디오 검색 알고리즘을 설계한다. 다양한 객체 이동 비디오에 대한 검색 실험을 통해 기존 방법보다 높은 검색 정확도를 보임을 확인하였다.
실시간으로 입력되는 영상으로부터 이동객체의 움직임 특징을 분석하는 시간적 히스토그램 기반의 행동패턴분석 알고리즘을 제안한다. 이동객체의 추적 및 분석을 위해 배경과 이동객체를 분리하는 배경학습을 행한다. 배경학습으로 추출된 이동객체는 무게중심 및 좌표연관성을 이용하여 객체를 식별한 후 객체별 추적을 행한다. 추적된 각 객체의 시작프레임, 종료프레임, 좌표정보, 크기정보를 연결리스트에 저장하여 관리한다. 시간적 히스토그램은 x, y좌표와 시간을 이용해 움직임 특징 패턴을 정의한 것으로 각 객체의 좌표정보와 비교하여 움직임특징 및 행동패턴을 파악한다. 시간적 히스토그램 기반 행동패턴분석시스템은 자체 수집한 데모영상에 대한 실험을 통해 초당 45~50 fps의 높은 처리속도를 유지하며 95%이상의 높은 추적율을 확인하였다.
대부분의 웨어러블 플랫폼(예, 삼성 기어, 안드로이드 웨어)의 기능은 모바일 플랫폼의 기능을 수정 없이 사용하고 있다. 그러나 웨어러블 디바이스는 웨어러블 형태, 작은 배터리, 스크린 모양, 열악한 네트워크 성능, 상대적으로 짧지만 자주 사용하는 사용자 인터페이스 등의 이유로 독특한 특성을 가지고 있다. 일반적으로 웨어러블 디바이스는 모바일 디바이스와 연결을 위해 어플리케이션 또는 서비스 등을 가지고 있는데, 이는 디바이스 모델 이름, 네트워크 능력(3G, LTE, Wi-Fi 등), 제조사, 지원하는 언어 리스트 등의 정보 교환하는 프로토콜을 사용하고 있다. 즉, 웨어러블 디바이스는 연결된 단말(예, 폰, 태블릿 등)에 깊이 의존하고 있고, 따라서 웨어러블 플랫폼은 이를 고려해야만 한다. 본 논문에서는 사용자 편의성과 웨어러블 플랫폼의 성능 하락(Sluggish) 문제를 해결하기 위해서 웨어러블 플랫폼의 특성을 고려한 효율적인 어플리케이션 관리 방안을 제시한다.
인공지능과 인터넷의 발전으로 인한 데이터의 증가로 데이터 관리의 중요성이 부각되고 있는 상황에서, 데이터 검색과 메모리 공간의 효율적 활용이 매우 중요한 시대가 도래하였다. 본 연구에서는 메타데이터를 기반으로 데이터 구조를 분석하여 검색 속도와 메모리 효율을 최적화하는 방안을 연구한다. 연구방법으로는 사진 이미지의 메타데이터를 활용하여 배열, 연결리스트, 딕셔너리, 이진 트리, 그래프의 데이터 구조에 대한 성능을 시간적, 공간적 복잡도를 중심으로 비교하고 분석하였다. 실험을 통해 대규모의 이미지 데이터를 다루는 상황에서 딕셔너리 구조는 수집속도에서, 그래프 구조는 검색 속도에서 가장 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문의 결과는 이미지 데이터 검색 속도와 메모리 효율을 최적화하기 위한 데이터 구조를 선택하는데 실용적인 가이드라인을 제시할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 멤리스터 기반의 논리 게이트와 멤리스터-CMOS 기반의 프리미티브 IP 설계 방법을 제안하였다. 회로 설계를 위한 멤리스터 모델을 제시하고 멤리스터의 AND 및 OR 연결을 기본으로 멤리스터-CMOS 회로설계를 위한 프리미티브 IP설계 방법을 제안하였고, $0.18{\mu}m$ CMOS 공정과 멤리스터 SPICE 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해 검증되었다. 회로는 멤리스터와 CMOS 결합을 하여 레이아웃 설계를 하고 네트리스트를 추출하였다. 디지털 프리미티브 IP들에 대해 기존의 CMOS와 면적비교를 수행하였으며, 멤리스터-CMOS 전가산기는 CMOS 전가산기에 비하여 47.6 %의 면적이 감소되었다.
이 연구의 목적은 한글로 된 주요감정단어들의 리스트를 대상으로 의미적 관계의 네트워크와 극성과 각성의 범주를 분석하는데 있다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 감정단어 네트워크에서 각 감정단어들은 의미적으로 연결되어 있었다. 이것은 의미적 유사성에 따라 감정단어들의 유형을 구분하는 것을 어렵게 하는 특징이다. 대신에 의미적 관계의 감정단어 네트워크에서 중심적인 역할을 수행하는 감정단어들을 확인할 수 있었다. 둘째, 극성과 각성의 차원을 혼합한 범주에서, 많은 감정단어들은 부정적인 극성과 높은 각성의 단어들 집단과 부정적인 극성과 중간수준 각성의 단어들 집단으로 분류되었다. 이러한 한글감정단어의 특성들은 도서관이나 문헌정보에 나타나는 각종 텍스트 데이터의 감정분석에 유용하게 활용될 것이다.
인터넷의 급속한 양적 증가로 인해 색인어 기반의 검색 방식만으로는 원하는 정보를 찾아 내기가 쉽지 않다. 색인어 기반의 검색 방식에서는 색인어로 나타나지 않는 특징을 이용할 수 없으며, 질적으로 균등한 검색 결과를 제시하지 못하기 때문이다. 따라서 사이트의 여러 가지 특성에 따라 계층적으로 분류해놓은 웹 디렉토리를 이용하거나, 관련 전문가들의 추천 리스트를 이용하여 검객하기도 한다. 본 연구에서는 기존의 색인어 기반의 검색 모델에 웹 디렉토리와 추천 문서 같은 문서간의 링크 정보를 결합할 수 있는 정보 검색 모델을 제시한다. 특정 질의어의 검색 결과로 얻어낸 문서와 그 문서와 연결된 문서 집합을 이용하여 네트워크를 구성한다. 이 네트워크에 검색기가 제시하는 순위와 유사도, 그리고 문서간의 링크 정도를 이용해서 확률값을 정해준다. 그리고 Ergodic Markov Model의 특성을 이용하여 색인어 정보와 링크 정보를 결합한다. 본 연구에서는 특정 문서가 질의어에 부합되는 정도를 사용자가 그 문서로 이동할 확률값으로 계산하는 방식을 보인다.
본 연구는 새로운 지식정보자원으로 중요성이 높아지고 있는 데이터셋을 관리 서비스하기 위해 W3C 표준인 DCAT 활용방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 먼저 DCAT을 구성하는 8개의 클래스 중 핵심 클래스 4가지를 중심으로 클래스와 속성을 분석하였다. 또한 디지털도서관에서 DCAT을 기반으로 다양한 데이터셋을 관리 서비스할 수 있는 시스템을 모델링하여 제시하였다. 이 시스템은 원천데이터, 데이터셋 관리, 링크드 데이터 연결, 이용자 서비스로 구분하여 구성하였으며 특히 데이터셋관리에서는 DCAT 매핑 기능을 제시하여 다양한 데이터셋 서비스와 상호운용성 확보가 가능하도록 하였다.
This paper deals with conversion from the STL file to the Slice to the Slice cross-sectional information for Stereolithography. The STL file is widely used for Stereolithography, but it is very difficult to convert STL file into Slice file directly. Because it consists of an ordered list of triangular net without any topological information other than the orientation of each facet. So, The system is accomplished by data flow through several intermediate stages such as Reference. SL1. .SL2L. .SL3. and .SLC file. The data processing is performed in 5 steps: 1) Create a Reference file including common information. 2) Modify STL file within the effective range of SL machine. 3) Calculate a point of intersection between plane equation and line equation. 4) Sort z values in ascending order using quick sort algorithm. 5) Search the adjacent points and formulate a closed loop usingsingly linked linear list. The system is developed by using Borland C++ 3.1 compiler in the environment of Pentium PC, and verified to be satisfactory by making some prototypes of electric household appliances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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