무선 캡슐형 내시경 시스템 설계를 위하여 인체내부에서 표면까지의 전송손실을 $0.001{\sim}2$ GHz대역에 대하여 분석하였다. 실제 인체구조 모델에 안테나를 적용하여 계산결과를 얻은 기존 연구와 달리 인체내 매질의 평균적 특성을 갖는 균일 매질로 가정하여 안테나의 Q와 효율을 계산하였다. 계산 결과 40MHz의 HPBW(Half-Power Bandwidth), 5mm반경 크기의 송신안테나, 15un거리에 대하여 $400{\sim}600$MHz 사이에서 -58dB가량의 최적 손실이 예상되었다. 분석된 손실 결과를 바탕으로 450MHz에서 무선 캡슐형 내시경 시스템이 설계 및 제작되었고 실제 유사매질용액에서 실험결과 15cm/10cm거리에서 -62/-5ldB의 손실을 보였으며 동물실험에서는 돼지 체내외간 10cm가량의 거리에 대해 약 -56dB의 손실이 측정되었다.
소프트웨어 버스마크는 프로그램을 식별하는데 사용될 수 있는 프로그램의 고유한 특징을 말한다. 본 논문에서는 자바 메소드의 제어 흐름 그래프 유사도에 기반한 자바 버스마크를 제안한다. 제어 흐름 그래프 유사도는 노드의 유사도와 에지의 유사도로 나누어 계산하였다. 노드의 유사도는 인접 노드의 유사도를 함께 고려했으며, 에지 유사도는 이미 매칭된 노드들 사이의 거리를 측정하는 방법을 사용했다. 본 논문에서 제안한 버스마크를 평가하기 위해서 서로 다른 프로그램을 구별할 수 있는 신뢰도와 프로그램 최적화나 난독화에 견딜 수 있는 강인도에 대한 실험을 하였다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안하는 버스마크가 기존의 정적 버스마크보다 신뢰도가 높으면서도 난독화나 컴파일러 변경에 강인하다는 것을 확인하였다.
점착성 유사는 비점착성 유사에 비해 1차입자의 크기가 작아 1차입자간의 점착력이 중요한 역할을 하는 유사를 말한다. 점착성 유사는 비점착성 유사에 비해 크기가 작아 입자의 전자기적 점착력의 영향을 무시할 수 없으므로 점착력으로 인해 입자들은 서로 응집하는 동시에 입자들 간의 충돌에 의하여 파괴되는 과정을 거친다. 이러한 응집과 파괴가 지속되는 일련의 과정을 응집현상이라 한다. 점착성 유사는 응집과정을 통해 일차입자보다 크기가 크며 수십 개에서 수천 개의 일차입자와 물의 덩어리인 플럭을 형성하게 된다. 흐름 내 존재하는 플럭의 응집현상에 가장 지배적인 영향을 미치는 인자로 난류 거동이 알려진 바 있다. 본 연구에서는 난류 거동에 따른 점착성 플럭의 입도분포 변화를 살펴보고자 하였으며, 점착성 유사 입도분포 모형을 개발하였다. 수치모형의 개발은 확률과정(또는 추계과정)의 개념을 바탕으로 한다. 점착성 유사의 응집현상을 구성하는 응집과정은 다양한 연구를 통해 메커니즘들이 규명된 것과 달리 파괴과정은 난류로 인해 발생하며 무작위한 것으로 여겨진다. 무작위한 플럭의 파괴과정을 확률과정으로 가정하고 매개변수 중 하나를 대수정규분포를 따르는 난수로 고려하였다. 개발된 모형의 검증은 연안지역에서 점착성 플럭의 거동을 측정한 연구결과와의 비교를 통해 수행하였으며, 흐름 유속의 연직분포와 유사 농도의 연직분포, 응집현상 이후 플럭의 평형크기와 입도분포가 모두 합리적으로 계산되는 것이 확인되었다. 더불어 모의 결과에서는 대수정규분포를 따르는 동일한 난수를 적용하였음에도 불구하고 하상으로부터 거리가 가까워짐에 따라 플럭입도분포가 단봉분포(Unimodal Distribution)와 이봉분포(Bimodal Distribution)가 모두 계산되는 것으로 나타났다. 이는 모형의 개발과정에서 플럭의 가능 최대 크기를 콜모고로브 길이규모로 제한한 것과 관련이 있다. 난류 흐름 내 존재하는 플럭의 크기가 응집현상을 통해 난류의 콜모고로브 길이규모까지 성장하는 경우, 난류의 전단응력이 급격하게 증가하여 파괴과정이 활발해지고 응집과정이 저하된다는 것은 널리 알려진 사실이다. 이러한 사실을 바탕으로 플럭의 가능최대 크기를 콜모고로브 길이규모로 제한하였으며, 하상으로부터의 거리에 따라 콜모고로브 길이규모의 변화로 인해 콜모고로브 길이규모 부근에서 하나의 최빈값이 추가로 나타나는 것으로 이해된다. 수치모의 결과로부터 얻어진 콜모고로브 길이규모와 입도분포 형태의 상관관계를 보다 정확하게 이해하기 위해 실측 자료들을 검토해 본 결과, 균질한 재료를 이용한 실험실 실험결과에서 플럭 이봉분포의 최빈값이 콜모고로브 길이규모와 일치하는 것이 확인되었다. 연안지역에서 측정을 수행한 자료들에서도 이봉분포 또는 다봉분포와 콜모고로브 길이 규모와의 상관성을 찾아볼 수 있었다.
대규모 인간 동작 데이터베이스에서 고차원의 데이터를 처리하는 것이 큰 비용을 요구하기에, 최근 데이터베이스 및 그래픽스 학계는 인간 동작 데이터 질의 및 접근에 큰 관심을 가지게 되었다. 특히, 인간 동작 데이터를 위한 효과적인 유사도(거리) 측정 방법이나 질의 처리는 여전히 많은 연구진들이 도전하고 있는 문제이다. 이에, 본 연구진은 SMoFinder 라고 명명한 동작 질의 처리 시스템을 제안한다. SMoFinder는 새롭게 고안된 운동학적 거리 측정 그리고 적응적 프레임 세그멘테이션에 기반하는 효율적인 인덱싱을 사용하여 동작 질의를 처리한다. 이를 위해, SMoFinder에서는 인간 동작을 다연결 물리 운동으로 간주하고 새로운 가중치 Minkowski 함수를 정의했다. 또한, 효율적인 인덱싱을 위해 모든 프레임을 저장하지 않고 유사한 프레임들 중에서 대표 프레임을 뽑아서 저장하는 적응적 세그멘테이션을 고안했다. 그리고, 효율적인 검색을 위해 이들 대표 프레임들만 가지고 k-근접 이웃 질의를 수행하는 새로운 방법을 제안한다. 마지막으로, SMoFinder가 데이터베이스 용량이 크게 줄지만(1/25배), 검색 능력은 다른 시스템과 동일하거나 우월하다는 것을 실험을 통해 보여주고자 한다.
데이터 마이닝은 지식발견 과정에서 중요한 역할을 수행하며, 여러 데이터 마이닝의 알고리즘들은 특정의 목적을 위하여 선택될 수 있다. 대부분의 전통적인 계층적 클러스터링 방법은 적은 양의 데이터 집합을 처리하는데 적합하여 제한된 리소스와 부족한 효율성으로 인하여 대용량의 데이터 집합을 다루기가 곤란하다. 본 연구에서는 대용량의 데이터에 적용되어 알려지지 않은 패턴을 발견할 수 있는 하이브리드형 신경망 클러스터링 기법의 PPC(Pre-Post Clustrering) 기법을 제안한다. PPC 기법은 인공지능적 방법인 자기조직화지도(SOM)와 통계적 방법인 계층적 클러스터링을 결합하여 두 과정에서는 군집의 내부적 특징을 나타내는 응집거리와 군집간의 외부적 거리를 나타내는 인접거리에 따라 유사도를 측정한다. 최종적으로 PPC 기법은 측정된 유사도를 이용하여 대용량 데이터 집합을 군집화한다. PPC 기법은 UCI Repository 데이터를 이용하여 실험해 본 결과, 다른 클러스터링 기법들 보다 우수한 응집도를 보였다.
측정된 지반진동의 최대입자속도 자료에 대한 통계분석을 통해 환산거리 개념에 기초한 안전발파 설계조건식을 구할 수 있다. 국내에서 널리 사용되는 환산거리에는 자승근 환산거리(SRSD)와 삼승근 환산거리(CRSD)의 두 가지가 있다. 하지만 SRSD와는 대조적으로, CRSD의 장약량 함수는 두 회귀식의 유사한 적합도에도 불구하고 두 함수의 교점을 지나면 기하급수적으로 증가하게 된다. 따라서 CRSD의 지나치게 많은 장약량으로 인해 발생할 지도 모를 구조물의 피해를 방지하기 위해 본 논문에서는 CRSD는 어떤 특정한 거리 이내에서만 사용하도록 제한한다. 한편, 진동의 주파수 스펙트럼에 대한 충분한 고려도 없이 PPV로부터 진동레벨(vibration level; VL)을 예측하거나 환산거리에 따라 VL을 추정하려는 시도들이 있다. 이 시도들은 발파공사 과정에서 소음진동관리법을 충족시키려는 목적으로 이루어지는 것으로 보인다. 소음진동관리법은 생활소음과 생활진동을 주로 취급하고 있다. 그러나 원칙적으로 전체 주파수 스펙트럼 상에서는 속도나 가속도 피크치 사이에는 아무런 상관관계도 존재할 수 없다. 따라서 이러한 상관관계나 추정식의 유도작업은 반드시 동일하거나 매우 유사한 주파수 스펙트럼을 지니는 파동들에 한해서 수행되어야 한다. 끝으로, 구조물의 손상은 PPV 수준과 관련이 있는 것으로 알려져 있으므로 구조물에 대한 지반진동 규제기준에서는 주파수대역별 PPV를 사용하는 것이 바람직하다고 본다.
모바일 환경의 대중화와 이를 위한 기반 기술의 발전으로 인하여 이동 객체들을 효과적으로 표현하고 분석하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이러한 환경에서 이동 객체 궤적의 유사성 검색은 궤적에 대한 데이터 마이닝의 일부분으로 중요한 연구 분야중의 하나이다. 본 논문에서는 도로 네트워크상의 이동 객체 궤적을 위한 시공간 유사 궤적 검색 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 도로 네트워크상에서 두 이동 객체 궤적 사이의 시공간 거리를 정의하고, 이를 기반으로 궤적 사이의 시공간 유사도 측정 방법을 제안한다. 유사 궤적 알고리즘은 효율적인 검색을 위하여 시그니쳐 파일 기법을 이용하여 궤적을 검색한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 시공간 유사 궤적 검색 알고리즘을 구현하고, 성능 분석을 통해 제안하는 알고리즘의 효율성을 입증한다.
최근, 이동 단말기의 확산과 통신 기술의 발달로 인하여 이동 객체들의 과거 궤적 데이터에서 이동 객체의 미동 패턴을 이용하는 응용 서비스의 활용이 점점 증대되고 있다. 특히, 대중교통의 노선 설계나 새로운 도시를 위한 도로 네트워크 설계에 활용하기 위하여, 도로나 철도와 같은 공간 네트워크 상에서 이동하는 이동 객체의 궤적들의 유사 패턴을 활용할 수 있다. 본 논문에서는 공간 네트워크에서 이동 객체 궤적을 위한 시공간 유사 궤적 검색 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 도로 네트워크상에서 실제 도로 네트워크 거리에 기반한 시공간 유사도 측정방법을 정의하고, 효율적인 유사 궤적 검색을 위한 그리드 기반 색인 기법을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 유사 궤적 검색 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 제안하는 알고리즘의 성능을 분석한다.
최근 R&D 투자효율성 제고를 목표로 사업 간의 유사중복 조정에 대한 중요성이 강조되고 있으나, 과제 혹은 예산요구서 내용 등을 텍스트 기반으로 비교하는 기존 유사검색 방식은 내용의 품질 편차 등으로 인해 유의미한 유사성 도출에 제한점이 있다. 이러한 텍스트 기반의 키워드 추출을 통한 유사검색 한계성을 극복하기 위한 방안으로 본 연구에서는 사업 간 유사도 분석 시 과제의 기술분류를 활용한다. 국가R&D사업 조사 분석 시 수집된 과제들의 과학기술표준분류를 추출하여 사업별 고유벡터 모형을 생성 후 이를 이용하여 코사인 기반, 유클리디안 거리기반 알고리즘을 통해 각 사업 간 유사도를 측정하였으며 기존 키워드 추출방식으로 유사도를 측정한 결과와의 비교를 통해 연구 효율성을 검증하였다.
대용량 비디오 데이터베이스들을 효율적으로 관리하기 위해 많은 비디오 색인 및 검색 알고리즘들이 제안되고 있다. 비디오 콘텐츠 관리 시스템에서 비디오 유사도 측정방법은 가장 중요한 기술적 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 비디오 유사도를 효율적으로 측정하기 위해 휘도특성 모델을 제안한다. 비디오 색인에 관한 대부분의 알고리즘들이 공통적으로 히스토그램, 윤곽선, 움직임 특성을 사용한 반면 본 논문에서 제안한 알고리즘은 휘도투시를 사용한 효율적인 유사도 측정법을 적용하였다. 비디오 시퀀스의 효율적인 색인과 계산량 감소를 위해 누적된 유사도에 의해 추출된 키프레임 들을 이용한 비디오 유사도를 계산하고 수정된 하우스도르프 거리를 사용하여 키프레임 묶음들을 비교하였다. 실험결과 제안한 휘도투시 모델이 적은 계산량으로 기존의 히스토그램 비교법을 사용한 알고리즘에 비해 현저히 향상된 정확도 및 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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