본 논문에서는 데이터 분포를 고려한 다중 인스턴스 지지 벡터 기계 학습 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법은 긍정 가방 안에서 "가장 긍정"인 인스턴스만 고려하여 마진을 찾는다. 일반적으로 다중 인스턴스로 표현된 데이터에서, 긍정 가방에 포함된 인스턴스들 중 실제로 긍정을 나타내는 인스턴스들은 자질 공간 상에서 서로 유사한 곳에 위치해 있다. 제안한 방법은 기존의 다중 인스턴스 지지 벡터 기계 학습 알고리즘 중에서 긍정 인스턴스들의 교차점을 찾아 이 교차점과 거리를 계산하여 "가장 긍정"인 인스턴스를 선택한다. 긍정 인스턴스들의 교차점인 피벗 포인트를 구하는 방식은 두 가지이다. 먼저, 학습과정 중 추정된 긍정 인스턴스들의 중심점을 사용하는 방법과 학습 시작 시에 가장 긍정일 것으로 예상되는 긍정 인스턴스들의 중심점을 찾는 방법으로 나뉜다. 총 12개의 벤치마크 다중 인스턴스 데이터 셋을 통해 제안한 방법이 기존의 학습 알고리즘에 비해 더 좋은 성능을 보임을 보인다.
지문의 중심점과 삼각점은 융선의 흐름이 급격히 변하는 부분에 생기는 부위를 지칭하는 것으로 중심점과 삼각점 주위의 융선의 변화를 관찰하면 중심점과 삼각점의 존재 여부를 추측할 수 있다. 융선의 전역적인 방향성분을 구한 후 같은 방향 성분끼리 군집화를 수행하면 군집화된 부분의 경계에 중심점과 삼각점이 형성되는 것을 관찰할 수 있으며, 궁상문, 솟은 궁상문, 좌제상문, 우제상문, 와상문등 크게 5종류로 분류되는 지문의 문양별 방향성문 군집화의 특성이 다르다는 것을 관찰할 수 있다. 본 논문에서는 삼각점을 획득하지 못한 지문을 이용하여 지문의 중심점을 구한 후 방향성분 군집화를 통하여 지문분류를 효과적으로 할 수 있는 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 증명한다.
점광원 가정법은 광학계의 초점거리를 LED die 표면의 중심점으로 설정하고 LED 패키지의 발산형태는 이상적인 점광원으로 가정하여 설계하는 방법이며, 가초점 설계법은 focal smear라고 불리우는 초점영역의 가초점을 기준점으로 잡아 설계를 시행하는 방법이다. 실제 LED에서 빛이 발산하는 부분은 점광원이 아닌 부피를 가지고 있는 형태이기 때문에 점이외의 면에서 발생하는 오차와 가초점 영역 설정을 통한 설계는 결과에 오차를 발생시키게 된다. 따라서 구조 분석 실험 장비를 이용한 LED내부 구조를 분석한 후 이를 시뮬레이션 설계에 적용한 결과 기존 설계법에 비해 약 5%의 오차범위를 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 정규화된 데이터 공간과 가우스함수에 의한 산 함수 형성 그리고 형성된 산의 기울기를 이용한 산봉우리 붕괴를 특징으로 하는 개선된 산 클러스터링 방법을 제안한다. 이 개선된 방법은 기존의 Yager 등에 의하여 제안된 방법이 조정해야 하는 매개변수가 3개이고 발견된 클러스터 중심 주위에 원치 않는 다른 중심이 발생할 수 있는데 반하여 단지 하나의 매개변수 $\omega$의 조정으로 더욱 타당한 중심을 찾아내는 점에서 유용하다 할 수 있다. 또한 매개변수 $\omega$에 대한 적절한 선정 방법을 제시하고, 수치 자료에 대한 컴퓨터 모의실험을 통하여 개선된 산 클러스터링 방법의 유용성을 입증한다.
깨어진 항아리 조각들을 가상 공간에서 조립하기 위하여 조각 표면을 이용한 빠른 3차원 회전축 추정 방법을 제안한다. 물체의 원형성과 표면의 국지적 평면성을 이용하여 대칭축을 찾는 방법을 사용한다. 항아리 조각 같은 회전축 대칭 물체는 반지름이 다른 여러 원통의 중첩으로 생각될 수 있다. 각 원통의 원형성을 회전축 계산에 이용한다. 먼저, 표면 위 임의의한 점을 지정하고 그 점을 통과하는 여러 개의 원통상의 궤도를 각각의 곡률의 변화를 측정 검사하여 조사한다. 올바른 원의 궤도는 곡률의 변화가 없을 것이므로 가장 작은 곡률의 변화가 원의 궤도로 선택된다. 또한 원의 중심점으로 축이 통과하는 경로가 되므로 원의 중심점이 축의 위치가 된다. 표면의 국지적 평면성과 프로파일 곡선 근사를 통한 축 위치 추정 방법 또한 연구 되었다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 계산 속도가 향상되었고 조각의 부위에 영향을 받지 않는 강건성을 가짐을 실험적으로 입증하였다.
본 논문은 시스템에 대한 기능 중심의 신뢰도 예측을 수행하기 위한 모델링 방법론을 제안한다. 신뢰도 예측에 대한 다양한 기존 연구들이 있지만, 이 연구들의 공통점은 하드웨어 중심으로 신뢰도 예측을 수행하였다는 점이다. 신뢰성이 제품이 주어진 사용 조건 아래서 의도하는 기간 동안 정해진 기능을 성공적으로 수행하는 능력이라고 정의되는 점에서 보았을 때, 하드웨어 중심의 신뢰도는 논리적 모순을 가진다. 본 논문에서는 기능 중심의 신뢰도 예측을 위해 4-단계 모델링 절차(four-phase modeling procedure)를 제안하였다. 제안되는 모델링 방법론은 네 개의 모델로 구성된다; 1) 구조적 블록 모델(structure block model), 2) 기능 블록 모델 (function block model), 3) 장치 모델 (device model), 그리고 4) 신뢰성 예측 모델 (reliability prediction model). 본 논문에서는 제안하는 모델링 방법론을 이용하여 전자식 안정기에 대한 기능 중심의 신뢰도 예측을 수행하였으며, 하드웨어의 신뢰도를 결정하기 위해 신뢰도 예측 규격 중 하나인 MIL-HDBK-217F를 이용하였다.
영상에서 경계선 추적은 영상내에 존재하는 특정 물체가 배경과 구분되어지는 외각선을 검출하기 위해 사용되어지는 알고리즘이다. 이렇게 해서 얻어진 외각선의 데이터는 물체를 분석하는데 사용되어 질 수 있다. 본 논문에서는 물체의 외각선 데이터를 획득하기 위해 사용되어지는 경계선 추적 알고리즘중 검색윈도우의 중심점 이동 횟수를 개선한 이동벡터 윈도우 알고리즘과 간단한 경계 추적자(SBF:Simple Boundary Follower)알고리즘을 부분적으로 적용하여 검색윈도우의 중심점 이동횟수 및 검색픽셀의 수를 줄이기 위한 방법을 제안한다. 제안한 경계선 추적 방법은 직선보다는 곡선이 많이 포함되어 있는 물체의 경계선을 추적하는데 보다 효과적임을 실험을 통하여 확인 할 수 있었다.
현재까지도 대부분의 필기체 한글 인식은 완벽한 분할을 가정하여 개발되고 있으며 한글 분할 그 자체에 대한 관심은 매우 낮은 편이다. 또한 한글은 자소의 모아쓰기 형태를 갖고 있어 문자내에 여백이 존재할 뿐만 아니라 문자와 문자 사이의 접촉되는 특징이 흔히 발생되기 때문에 기존의 영문자에 사용된 방법을 그대로 직접 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 무제약 필기체 한글을 분할하기 위하여 가상 분할경로를 이용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 분할 방법들이 갖는 직선화된 분할경로 뿐만 아니라 문자내에 존재하는 여백의 정보를 활용하여 꺽은선 분할경로를 주로 이용하는데 특징이 있다. 분할과정은 크게 2단계로 구성되는데 첫 번째 단계는 입력받은 한글 문자열에 대한 전처리 과정과 수직투영을 통해 직선화된 분할경로를 찾고 이에 따라 쉽게 분할 가능한 문자와 중첩되거나 접촉된 문자를 구분하여 다음 단계의 분할대상으로 결정한다. 두 번째 단계에서는 다양한 가상의 꺽은선 분할경로를 생성하기 위하여 각 문자에서 특징점을 추출하고, 인접한 특징점들 간의 무게 중심점을 찾아서 더 세밀한 경로 생성을 함으로서 가장 최상의 분할경로를 결정한다.
고속 항공기의 천음속 버펫 발단을 예측할 수 있는 새로운 정상 접근 방법을 개발하였다. 본 논문에서는 버펫 발단까지 정상 유동장으로 가정하였다. 본 연구는 다양한 정적 공력 변수들의 급격한 변화 분석을 포함하고 있다. 이러한 급격한 변화는 천음속 버펫의 발단을 지시한다. 본 연구에서 고려된 다양한 공력 변수 가운데 압력 중심점 변화가 가장 명확한 천음속 충격파 버펫 발단 지시자임을 보여준다. 이러한 새로운 정상 접근 방법은 박리기포를 수반하는 익형이나 큰 후퇴각과 작은 종횡비를 갖는 날개의 천음속 버펫 발단 예측에 적용할 수 있다. 버펫 시험결과와 비교하여 좋은 일치를 얻었다. 새로운 정적 접근 방법 결과를 기초로, 압력 중심점 변화 곡선의 급격한 기울기 변화는 항공기 전 기체 형상에 대한 정상 시험 방법 버펫 발단 지시자로 새롭게 제시할 수 있다.
본 논문에서는 LoG scale-space를 이용한 그레이스케일 영상에서 연속패턴 라인 중심축 검출 기법을 제안한다. 제안된 기법은 LoG의 스케일 크기를 적응적으로 가변하여 라인 중심축을 검출하는 방법이다. 작은 스케일의 LoG 연산자는 라인의 에지점에서 영교차 특성이 나타나며, 영교차점을 중심으로 좌우에 +/- 극성을 가진 극점이 존재하게 된다. 즉 일정한 폭을 가지는 라인은 양쪽 가장자리에서 2개의 +극점을 가지게 된다. LoG의 확산동작을 반복함에 따라 스케일을 증가시키면 +극점은 라인 양쪽 에지영역에서 중심영역으로 이동하여 점진적으로 가까워져서 최종적으로 하나의 극점으로 중첩되어진다. 연속패턴 라인 중심축은 2개의 +극점이 중심영역에서 중첩되는 점이다. 제안하는 방법은 기존의 이진영상에서 적용되는 세선화 방법보다 강인하게 연속패턴 라인 중심축을 검출함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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