오늘날 알지네이트 인상재는 다른 어떠한 인상재보다 널리 사용되고 있다. 이는 알지네이트 인상재가 ①사용하기 쉽고, ②환자에게 거부감이 적고, ③특수한 장비의 사용이 필요하지 않으며, ④정확히 사용하면 상당히 정밀한 인상이 가능하기 때문이다. 알지네이트 인상재의 정확한 사용법을 정리한다.
자연언어처리의 목적은 컴퓨터가 자연어를 이해할 수 있도록 하여, 인간에게 다양한 정보를 정확하고 빠르게 전달할 수 있도록 하고자 하는 것이다. 이를 위해서는 언어의 의미를 정확히 파악하여야 하는데, 어휘 의미 중의성 해소가 필수적인 기술이다. 본 연구에서는 평균 상호정보량에 기반한 동음이의어 의미 중의성 해소 기술을 소개한다. 사전 뜻풀이를 이용하는 기존 연구들은 어휘들간의 정확한 매칭에 의존하기 때문에 자료부족 현상이 심각하였다. 그러나, 본 연구에서는 어휘들간의 연관계수인 상호정보량을 이용함으로써 이 문제를 완화시켰다. 또한, 상호정보량을 가지는 어휘 쌍의 비율, 의미 별 빈도 정보와 뜻풀이의 길이를 가중치로 반영하였다. 본 시스템의 평가를 위해 질의응답 평가셋의 500여 개의 질의와 정답단락을 대상으로 동음이의어 의미 중의성 해소 평가셋을 구축하였다. 평가셋에 기반하여 두 가지 유형의 실험을 수행하였다. 실험 결과는 평균 상호정보량만을 이용하였을 때 62.04%의 정확률을 보였고, 가중치를 활용하였을 때 83.42%의 정확률을 보였다.
본 논문에서는 다양한 스테레오 환경에서도 정확한 음원 위치 추정이 가능한 방법을 제안한다. 기존의 음원 위치 추정 방법은 방향성을 가지고 있는 주성분 신호와 방향성이 없는 주변 성분으로 구성된 스테레오 환경에서만 음원의 위치 추정이 가능했다. 그러나 현재 제공되고 있는 스테레오 신호는 방향성을 가지는 다수의 음원으로 구성되어있고, 기존의 음원 위치 추정 방법으로는 정확한 음원 위치 추정이 어렵다. 이와 같은 문제 때문에 다수의 음원을 분리한 뒤, 음원의 위치를 추정하는 방법이 제안되었다. 그러나 음원의 분리 과정에서 생기는 분리 오차가 커서 음원 위치 추정이 정확하지 않다. 이에 본 논문에서는 정확한 음원 위치 추정을 위하여 음원 분리와 음원 위치 추정이 통합된 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 음원 위치를 기존의 방법보다 정확하게 추정하는 것을 확인할 수 있었다.
영상공간에서의 역 해프토닝 성능을 향상시키기 위해서는 정확한 해프톤 셀 정보를 기반으로 최적의 평활화 마스크가 생성되어야 한다. 이에 본 논문에서는, 퓨리에 공간에서 피크형태와 영상공간에서의 해프토닝 특성을 이용해서 정확한 해프톤 셀 정보를 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 차원분해(dimension decomposition)와 제한된 구간의 자동 탐색에 의해 정확한 해프톤 셀 정보를 효율적으로 추출하므로 역 해프토닝의 성능을 향상 시키며, 전체 영상에서 오차의 누적없이 셀 중심(seed pixel)을 정확하게 찾는 것을 실험을 통해 확인하였다. 정확한 해프톤 셀 정보는 셀 단위의 연산이나 해프톤 영상의 채널 분리 및 모아레 패턴의 존재 여부 판정 시 활용할 수 있다.
소자의 특성을 정확히 묘사하고 이를 회로설계에 사용하기 위해서는 정확한 모델링과 이에 관련된 모델변수를 정확히 추출하는 것이 중요하다. 특히, 바이폴라 접합 트랜지스터 및 SiGe HBT를 비롯한 이종접합 트랜지스터의 베이스 저항은 베이스 단자로부터 전류가 에미터-베이스의 접합면을 향해 퍼져 들어가기 때문에 이 전류가 겪는 저항 성분(spreading resistance)은 하나의 고정값으로 구할 수가 없으며 전류값에 따라 그 효과가 민감하게 변하게 된다. 이와 같은 이유로 다른 어떠한 모델변수들 보다 베이스 저항 모델변수의 정확한 추출이 매우 어렵다. 본 논문에서는 DC에서 측정된 베이스 저항값을 기본으로 하여 베이스 저항 모델변수들을 정확하고 체계적으로 추출하는 방법에 관하여 논의한다. 본 논문의 베이스 저항 관련 모델변수들의 추출에는 한국전자통신연구원에서 개발한 SiGe HBT 소자를 사용하였으며, 또한 모델 변수 추출은 SILVACO사의 UTMOST III 컴퓨터 프로그램을 이용하였다.
서수 한정사의 수식을 받는 명사구는 "정확히"의 의미와 "적어도"의 의미를 둘 다 가질 수 있다. Horn(1972)과 Kadmon(1985, 1987, 2001)은 "적어도"의 의미를 의미론적 의미로, "정확히"의 의미를 화용적 의미로 분석하고, Kamp는 그 반대 입장을 취한다. 그러나 서수 한정사의 의미를 그 의미 구조와 무관하게 일률적으로 분석하는 이런 접근 방식은 양쪽 중 어떤 입장을 취하든 다음의 두 사실을 설명할 수 없다 (i) 서술구에 쓰인 서수 한정사는 항상 "정확히"의 의미만을 갖는다. (ii) 초점을 받는 서수 한정사도 항상 "정확히"의 의미만을 갖는다. 이 연구는 초점 구문에 대한 논리-의미적 분석 방법에 근거하여 서수 한정사의 중의성의 의미를 설명한다. 구체적으로, 서수 한정사는 통사적 논항에 나타나든 통사적 서술구에 나타나든 상관없이 의미적으로 동일성의 서술구에 나타나면 항상 "정확히"의 의미만을 갖게 되고 의미적 주부에 나타나면 "적어도"의 의미를 갖게 된다는 사실을 보인다.
표본의 크기가 작아 검정 통계량의 근사분포의 정확성이 의심스러울 때, 정확검정이 종종 사용된다. 정확검정의 장점은 1종의 오류 확률이 항상 유의수준보다 작거나 같음을 보장해 준다는 것이다. 본 논문에서는 정확검 정을 만드는 여러방법, 계산 알고리듬, 그리고 상업용 소프트웨어를 살펴보겠다. 그리고 정확검정에서 얻어지는 exact p-value와 원래 우도(true likelihood)에서 얻어지는 true p-value와의 관계도 살펴보겠다.
고해상 입체 위성영상 엄밀 모델링(Rigorous Modeling)을 구현하고, 이를 기반으로 각 입체시 영상을 제작하여 3차원 정확도 평가를 수행하였다. 본 연구 지역으로 진주지역의 SPOTS 입체영상을 이용하였으며, 각 영상별 기준점 자료는 1/5000 수치지도를 이용하여 입체영상의 중복영역 내에 균등하게 지상기준점 40점을 추출하였다. 추출된 점을 각각 기준점과 검사점으로 구분하여 엄밀 모델링의 정확도를 분석하였다. 또한, 입체시 제작시에 기준점으로 사용된 지상좌표와 이에 대응하는 영상점을 이용하여 입체시 영상을 제작하였다. 제작된 입체시 영상에서 동일점을 획득하기 위해 영상 매칭 및 수치해석도화기(Helava System)를 이용하여 정확한 영상점을 획득하여 3차원 좌표를 계산하여 정확도 평가를 수행하였다.
본 논문에서는 구조광 3차원 시스템을 위하여 영상처리를 하여 3차원 정밀도를 높이는 방법을 제안한다. 구조광 기반의 3차원 시스템은 투사된 패턴을 특징점으로 하기 때문에 프로젝터와 카메라 사이에 정확한 대응점을 획득해야만 3차원 복원 신뢰성을 높일 수 있다. 그러나 환경에 따라 정확한 대응점 획득이 어려운 점이 많다. 실제 환경에서 물체들은 물체의 재질과 물체 표면의 색상 등의 이유로 서로 다른 반사율을 가지고 있어 여러 물체들이 혼재 되어 있는 환경에서 각각 물체에 투사된 패턴을 정확히 구별하는 일은 어려운 일이다. 따라서 패턴을 획득한 2차원 영상을 개선하여 패턴을 정확히 구별하여 프로젝터와 카메라 간의 화소 대응점의 정확도를 높여야만 3차원 복원 데이터의 신뢰도를 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 노이즈 제거 및 다양한 영상처리를 통하여 2차원 영상들에서 패턴을 정확히 구분하도록 하여 화소 대응점의 정확도를 높임으로써 최종적으로 3차원 정밀도를 개선할 수 있는 방법을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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