기회적 간섭 정렬 기술은 사용자 간섭 채널에서 탁월한 이론적 성능을 보이는 간섭 정렬 기술을 다수의 사용자와 기지국, 다수의 안테나가 존재하는 다중 셀 다중안테나 셀룰라 네트워크에 적용하는 기술 중 하나로서 각 셀의 사용자가 증가할수록 이론적인 최적 자유도를 달성하는 기술이다. 기회적 간섭 정렬 기법의 장점은 각 셀 상호 정보의 교환 없이 독립적으로 동작하고 각 사용자는 자신과 연관된 채널 정보(local channel state information, local CSI)만을 요구한다는 것이다. 셀의 크기가 감소하고 기지국 및 사용자 단말의 밀도가 크게 증가할 것으로 예상되는 5세대 이동통신 시스템에서는 각 통신링크간 간섭제어가 매우 중요할 것으로 예상된다. 따라서, 본 논문에서는 5세대 이동통신 시스템에서 핵심적인 역할을 할 것으로 예상되는 기회적 간섭 정렬 기법에 관하여 살펴본다.
본 연구는 고등학교 야구선수들의 신체 정렬을 증진 시키는 방법으로 협응이동훈련의 효과를 알아보는 데 그 목적이 있다. 실험군 20명을 대상으로 협응이동훈련을 4주간 주 5회 40분 적용하였다. 신체 정렬은 포메트릭으로 측정하였고, 신체 정렬을 나타내는 변수로는 앞·뒤 몸통 기울기 각, 좌·우 몸통 기울기 각, 골반 기울기 각, 골반 비틀림 각, 등뼈 후만각, 허리 전만각 등이 있다. 협응이동훈련을 고등학교 야구선수에게 적용한 후 측정 결과는 실험군에서 등뼈 후만각, 허리 전만각에서는 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 위의 결과로 보아 협응이동훈련이 고등학교 야구선수의 신체 정렬에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 고등학교 야구선수의 신체 불균형을 예방하는 데 있어서 협응이동훈련이 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 상호상관함수를 이용한 지문인식 기법을 제시한다. 본 기법은 특징추출, 지문정렬, 지문매칭으로 구성되는데, 이중에서 본 논문은 새로운 지문정렬 기법을 제안한다. 본 지문정렬 기법에서는 특징점의 융선방향 각도에 대해 상호상관함수를 적용하여 두 지문사이의 회전각도를 구하고, 그후 회전된 지문으로부터 두 지문간의 이동변위를 구하여 지문을 정렬한다. 본 정렬기법은 과도한 탐색에 의존하지 않고 두 지문의 회전각도와 이동변위를 구할 수 있다 제시된 기법으로 지문인식 실험을 한 결과 2.086%의 타인수락오류율(FAR)에 대해 17.299%의 본인거부오류율(FRR)을 얻을 수 있었다.
본 논문은 p(p= $n^{1-x}$, 0〈x〈1)개 프로세서가 존재하는 EREW-PRAM 모델 병 렬 컴퓨터에서 시간 복잡도가 0( $n^{x}$ log n)이며 비용 (최악의 실행시간*프로세서 수)은 0(nlogn)이고, 자료 이동도가 0( $n^{1-}$x+ $n^{x}$ )인 병렬 정렬 알고리즘을 제안한다. 병렬 정렬 알고리즘은 리스트를 p개 특정키를 중심으로 분리한 다음 블럭 의 크기를 거의 일정하게 할 수 있는 엔코딩 기법을 사용했다.다.
특징점 기반 지문 인식 방법은 지문 영상의 전처리 과정을 포함한 특징점 추출 과정과 추출된 특징점들의 유사도를 판단하는 정합 과정으로 구성된다. 특징점들의 정합과정을 수행하는 여러 가지 방법들 중 Hausdorff 거리 기반 정합 방법은 이동과 회전이 적은 지문의 특징점들에 대해 빠르게 계산할 수 있는 장점을 갖는다. 그러나, 이 방법은 이동과 회전이 많은 지문 영상의 경우 연산이 많아지는 단점을 가진다. 본 논문에서는 정합을 실행하기 전 지문의 중심점과 지역적인 블럭들의 방향성을 기준으로 정렬을 수행하여 비교되는 지문 특징점간의 회전 오차와 이동 오차를 줄임으로써, 기존의 정합 방법의 불필요한 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 검증하기 위해 Hausdorff 거리 기반 정합 방법을 구현하고 그것에 대한 결과와 선정렬을 사용한 후의 정합 결과를 실험, 비교하였다. 이때의 평균 Hausdorff 거리는 Genuine의 경우 0.095가 줄어들었고, Improster의 경우 0.655가 늘어나는 성능 향상을 나타냈다.
본 연구는 물리치료학과 학생들을 대상으로 젊은 여성 신발의 높이 차이가 신체의 정렬과 균형에 미치는 영향을 알아보고자 연구를 실시하였다. 평균 나이 20.5세인 여대생을 대상으로 걷기 운동을 통한 높이를 같게 한 신발의 종류에서의 실험 전과 후의 신체 정렬과 균형에 관해 비교분석하였다. 통계처리 방법으로 실험 전 후 차이를 검증하였고, 모든 통계적 유의수준은 0.05로 하였다. 본 연구의 결과 신발의 종류에 따른 신체정렬의 변화에서 7cm의 높은 힐과 편평힐은 몸통 경사, 불안정성에서 통계적으로 유의하지 않았다. 안정된 지면 및 불안정 지면에서 신발 종류에 따른 체중분포도와 정적 안정감에서 통계적으로 유희한 증가를 보였다. 향후 신발 굽의 지지면 면적의 비교뿐 아니라 좀 더 다양한 여성의 신발 굽을 비교분석하고 굽 높이와 신체 정렬간의 상관성 분석을 밝힐 필요성이 있다고 본다.
현재 주화의 제조 공정에서는 주화의 표면 품질 진단을 사람이 눈으로 직접 확인하여 수행하고 있다. 본 논문은 컨베이어 벨트에 놓이어 이동하는 주화로부터 획득한 영상을 이용하여 주화 표면의 결함을 검출하는 영상처리 방법을 제시한다. 결함 검출 방법은 영상에서 주화 영역을 분할하고, 분할된 동전을 비교할 모델에 정렬하며, 정렬된 영상을 최적의 고유 영상 공간으로 투영, 투영 오차와 학습된 가변 임계값과 비교하여 결함 부위를 검출한다. 본 논문에서는 이러한 일련의 영상처리 과정 중에서 주화 표면 진단과 관련하여 특화된 새로운 방법을 제시한다. 주화의 정렬을 위하여 분할된 주화의 히스토그램을 사용한다. 이 방법은 2차원 영상의 정렬을 일차원 히스토그램의 정렬로 변환하는 것이다. 다음으로 정렬된 영상을 고유 영상공간에 투영시켜 주화 방향에 따른 휘도 변화를 보정한다. 이 방법은 소수의 고유 영상 벡터들로 구성된 고유 영상 공간을 여러 개 생성하고, 최적의 고유 영상 공간에 정렬된 영상을 투영하여 실시간 구현이 가능하게 한다.
본 논문에서는 ASM(active shape model)의 성능을 향상시키기 위하여 형태(shape) 정렬 방법과 이차원 특징벡터 추출 방법을 제안한다. 기존 알고리즘은 입력 이미지의 중간 검출 랜드마크와 기준 모델 간의 정렬을 위하여 스케일, 회전, 이동 정보 만을 이용한다. 하지만 위의 평면적인 정보 만으로는 얼굴과 같이 입체적인 물체의 포즈 변화나 삼차원적인 움직임 등을 제대로 반영할 수 없다. 이를 개선하기 위하여 자유도를 증가시킴으로써 형태의 복잡한 변화에 보다 강인한 형태정렬 방식을 제안한다. 또한, 멀티스케일로 이차원 프로파일을 구하고 이들의 공분산 행렬을 trimming하여 검출속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 비교적 다양한 포즈로 촬영한 얼굴 이미지 데이터베이스를 이용하여 제안 알고리즘의 형태 검출 성능을 확인한다.
본 논문에서는 영상의 일부가 겹치는 두 영상사이에 투영 평면 변환을 사용하여 보다 큰 한 장의 모자익 영상으로 정렬하는 알고리즘을 제한한다. 먼저 블록 정합을 이용하여 초기전역 이동을 계산하고, 4점을 이용하여 효율적인 투영 변환을 구하고, 두 영상사이에 겹치는 부분에서 RGB 컬러를 혼합하여 합성 영상을 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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