자바와 .NET 언어는 프로그래머들이 프로그램을 개발하는데 가장 널리 사용되고 있는 언어이다. 프로그래머가 작성한 자바 프로그램은 JVM 플랫폼에서는 실행이 되지만 .NET 플랫폼에서 실행이 되지 않고, 반대로 C#과 같은 .NET 언어로 작성한 프로그램은 .NET 플랫폼에서는 실행이 되지만 JVM 플랫폼에서 실행이 되지 않는다. 그러므로 자바 프로그래머는 .NET 플랫폼 환경에 맞추어 프로그래밍하지 못하고, .NET 프로그래머는 JVM 플랫폼 환경에 맞추어 프로그래밍하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서 연구한 Bytecode-to-MSIL 번역기는 위의 단점을 해결한 것이다. 먼저 자바로 작성된 프로그램을 컴파일하여 생성된 클래스 파일(*.class)로부터 Oolong 역어셈블러를 이용하여 Oolong 코드를 추출한다. 추출된 Oolong 코드를 본 논문에서 연구한 Bytecode-to-MSIL 번역기로 .NET의 중간언어인 MSIL 코드로 변환하여 .NET 어셈블러로 실행파일을 만들어 자바 언어로 구현된 프로그램이 .NET 환경에서도 실행될 수 있도록 한다. 따라서, 자바 프로그래머나 .NET 프로그래머는 JVM 이나 .NET 플랫폼 환경에 관계없이 프로그램을 작성하여 실행시킬 수 있다.
순무(Bracica campestris subsp. rapa Hook, fiet. Anders)의 원산지는 유럽서남부 해안지방인 반온대 지역으로 알려져 있으며 우리나라에서는 삼국시대부터 재배되었다. 조선중엽에 김치 재료로 많이 재배되었다는 기록이 있으나 지금은 주로 강화군 지역에서 재배되어 강화순무로 불릴 정도로 강화군 특산품이 되었다. 순무의 종류로는 서구계, 중간계, 재래계가 있으나 강화순무는 재래계통에 속하고 자색이 진한 것과 연한 것으로 구분된다. (중략)
기존의 ANSI C 프로그램은 각각의 플랫폼에 따른 컴파일러를 통해서 목적기계의 코드로 변환되고, 실행되어 플랫폼에 의존적인 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하는 방법으로는 스택기반의 가상기계와 가상기계의 입력형태인 중간코드를 이용하는 기법이 있다. EVM(Embedded Virtual Machine)은 ANSI C 언어와 SUN사의 Java 언어 등을 모두 수용할 수 있는 임베디드 시스템을 위한 가상기계이며, SIL(Standard Intermediate Language)은 EVM에서 실행되는 중간언어로 다양한 프로그래밍 언어를 수용하기 위해서 객체지향 언어와 순차적인 언어를 모두 수용하기 위한 연산 코드 집합을 갖고 있다. 본 논문에서는 SIL 코드가 올바른 수행을 하는 것인지를 검증하고 원시코드의 분석을 용이하게 하기 위해서 생성된 SIL 코드를 어셈블리 형태와 유사한 재 표현된 ANSI C 언어로 바꾸는 역컴파일러 시스템을 설계하고 구현하였다.
일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다.
자바는 현재 가장 널리 사용되는 범용 프로그래밍 언어중 하나로 컴파일러에 의해 중간언어인 바이트코드로 변환되며 JVM(Java Virtual Machine)에 의해 실행되는 플랫폼 독립적인 언어이다. SIL(Standard Intermediate Language)은 Microsoft사의 .NET 언어와 SUN사의 Java 언어 등을 모두 수용할 수 있는 임베디드 시스템을 위한 중간언어로 가상기계인 EVM(Embedded Virtual Machine)에서 실행된다. 본 논문에서는 자바 프로그램을 컴파일하여 생성된 클래스 파일에서 Oolong 코드를 추출하고 추출된 Oolong 코드를 EVM의 SIL 코드로 변환하여 자바로 구현된 프로그램이 EVM에서 실행되도록 하는 Bytecode-to-SIL 번역기 시스템을 구현하였다. 그리고 본 번역기 시스템을 다른 플랫폼에 용이하게 설치하기 위한 재목적성(retargetability)을 위해 단일패스(one-pass)을 사용하는 기존의 번역기들과 달리 AST를 이용한 컴파일러 기법을 사용하여 AST가 가지고 있는 정보에 대해 최적화 작업을 수행하여 보다 효과적인 코드 변환을 할 수 있도록 설계하였다.
본 논문에서는 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집 영역을 검출한다. 제안된 방법은 안경 렌즈 영상에서 명암 대비를 적용하여 렌즈의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 렌즈 밖의 배경 영역은 흠집 검출에 불필요하므로 개선된 평균 이진화 기법을 적용한 후에 렌즈의 윤곽선을 검출하여 렌즈 이외의 배경을 제거한다. 렌즈 이외의 배경이 제거된 렌즈 영상에서 렌즈 내부에 명암대비를 적용하여 렌즈 내부의 배경과 흠집의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 렌즈 내부 영역에서 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집과 잡음을 검출한다. 잡음은 중간값 필터를 적용하여 제거한 후에 흠집 영역을 추출한다. 추출된 흠집 영역을 렌즈의 중심으로부터의 거리와 흠집의 크기를 퍼지 추론 규칙을 적용하여 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 분석하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM과 같은 시력 보정용 렌즈 영상 6장을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존 렌즈 흠집 추출 방법보다 흠집 영역이 정확하게 추출되었고 눈에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 가능성을 확인하였다.
전립선 영상은 비용이 상대적으로 저렴한 경직장 초음파 영상을 이용하여 전립선 진단에 많이 사용된다. 경직장 초음파 영상은 3차원으로 촬영되어 여러 장으로 하나의 진단 단위가 만들어 진다. 의사는 진단을 위해 2차원 영상을 순서대로 모니터에 표시하여 볼 수도 있고, 3차원의 영상을 볼 수도 있다. 2차원 영상은 원 영상을 그대로 출력하면 되지만, 3차원 영상은 다양한 각도에서 보이기도 하고, 내부의 어떤 면을 자른 형태로도 보여야 하므로 정확하게 전립선과 배경을 구분하여야 한다. 특히 경계를 구분할 때, 전립선의 중간 부분은 상대적으로 구분하기 쉬우나, 기저부와 첨단부는 불확실한 부분이 많으므로 경계를 구분하기기 매우 어렵다. 이에, 본 논문은 평균 형상 모델을 적용하여 전립선 경계를 추출하는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 기존의 방법에 비해 우수함을 보인다.
달 탐사에서 발사체 상단은 주로 저궤도에 투입된 탐사선을 38만 km의 거리에 있는 달까지 투입해주는 역할을 한다. 국외의 경우 상단(Upper Stage)은 달 탐사선을 지구-달 전이궤적에 투입 후 탐사선과 분리되고, 달 탐사선은 그 이후 자체 추진제를 이용하여 중간 경로 수정 기동 및 달 궤도 진입을 수행한다. 본 연구는 새롭게 제시되는 소형 액체상단을 기술하였다. 습질량이 총 2.9톤인 액체상단을 이용할 경우 달 탐사선을 지구-달 전이궤적 투입뿐만 아니라 달 궤도 진입까지 수행할 수 있다. 본 연구는 나로 우주센터에서 발사할 경우를 기준으로 허용 가능한 달 탐사선의 질량 범위를 도출하고, 탐사선의 허용 가능한 임무 범위도 다양하게 기술하고자 한다.
전복은 연안 양식장의 가장 중요한 자원의 하나이며 인기 있는 양식 종류이다. 전복을 공동어장에 방류하기 전에 전복치패를 중간육성할 적당한 중간육성장이 필요하다. 그러나 전복치패가 패각이 20-30mm 정도로 기를 중간육성장을 찾기가 쉽지 않다. 따라서 넓은 해역을 전복 치패 중간육성장으로 이용하는 보다 실용적이고 효과적인 양식시설의 연구가 필요하다. 우리는 이러한 종류의 예를 일본의 "Marine aya No. 1"에서 찾을 수 있다. 그들의 연구가 조작용이, 안전 작업 그리고 저렴한 운용비에 초점을 맞추었다고 하더라도, 초기 제작비가 커서 우리가 기대하기는 힘든 수준이다. 그렇지만, Marine aya No. 1의 수직부를 간단한 부이 시스템으로 대치한다면, 수평 후레임만으로 잠수가능한 최소한의 기능을 가질 수 있을 것이다. 펌프를 장착한 간단한 작업선으로 이 시설을 부상 또는 침하시킬 수 있을 것이다. 본 논문은 개방 해역에서 전복 치패의 중간육성을 위한 잠수가능한 양식시설의 개발 가능성을 다루었다. 낮은 초기 제작비를 위해 소형의 부침식 전복치패 중간육성시설과 개량된 앵커를 제안하였고 파력과 조류력, 그리고 계류 앵커의 중량을 계산에 의해 추정하였다.
본 논문에서는 적응적 변이추정 기법을 이용한 새로운 중간시점영상합성 방법을 제시하였다. 즉, 스테레오 입력 영상으로부터 특징값을 추출하고, 설정된 임계값과 비교하여 특징값의 크기를 결정한 다음, 특징값의 크기에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 선택하여 정합함으로써 중간시점의 영상을 합성하는 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 배경과 같인 특징값이 작은 영역에서는 비교적 큰 정합창에 의한 블록정합이 이루어지고 물체의 윤곽선과 같이 특징값이 큰 영역에서는 상대적으로 작은 정합창에 의한 미세한 정합이 적응적으로 수행되기 때문에 전체적인 정합성능의 개선뿐만 아니라 기존의 기법에서 나타나는 오정합이나 블록화 현상등의 문제점 해결의 가능성을 제시하였다. 또한, 'Parts' 및 'Piano' 영상을 사용한 실험결과 본 논문에서 새로이 제안한 중간시점 영상합성 방법은 기존의 방식에 비해 평균적으로 PSNR은 약 2.32∼4.16dB가 향상되었고, 수행시간은 약 39.34∼65.58% 감소됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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