GPU의 발전과 함께 성장한 딥러닝(Deep Learning)은 영상 분류 문제에서 최고의 성능을 보이고 있다. 그러나 합성곱 신경망 기반의 모델을 깊게 쌓음에 따라 신경망의 표현력이 좋아짐과 동시에 때로는 학습이 잘되지 않고 성능이 저하되는 등의 부작용도 등장했다. 성능 향상을 방해하는 주요 요인 중 하나는, 차원감소 목적에 따라 필연적으로 정보 손실을 겪어야 하는 풀링 계층에 있다. 따라서 특성맵(Feature map)의 차원감소를 통해 얻게 되는 비용적 이득과 모델의 분류 성능 사이의 취사선택(Trade-off)이 존재한다. 그리고 이로부터 자유로워지기 위한 다양한 연구와 기법이 존재하는데 Spectral Pooling도 이 중 하나이다. 본 논문에서는 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform, DFT)을 이용한 Spectral Pooling에 대한 소개와, 해당 풀링의 성질을 통상적으로 사용되고 있는 Max Pooling과의 성능 비교를 통해 분석한다. 또한 영상 내 고주파수 부분에서 특히 더 강건하지 못하다는 맥스 풀링의 고질적인 문제점을, Spectral Pooling과의 하이브리드(Hybrid) 구조를 통해 어떻게 극복해나갈 것인지 그 가능성을 중심으로 실험을 수행했다.
2차원 전극의 RhB 분해 성능은 Pt(+)-Pt(-) > Pt(+)-Sus(-) > Sus(+)-Sus(-) 전극의 순으로 나타났다. 3차원 전극은 Pt-ACF-Pt 전극만 2차원 전극보다 초기 반응속도가 낮고 최종 RhB농도가 높은 것으로 나타났으나 다른 전극은 충전물 종류에 관계 없이 2차원 전극보다 초기 반응속도가 높은 것으로 나타났다. 음극의 종류에 관계없이 3차원 전극의 충전물에 따른 RhB 분해는 GAC > Nonwoven fabric fiber > ACF로 나타났다. GAC 충전량이 50 g 이상에서 RhB 분해속도는 거의 유사한 것으로 나타났으나 전력을 고려한 단위 W당 시간당 RhB 농도 감소를 나타내었다. 그림에서 보듯이 최적 GAC 충전량은 50 g로 사료되었다. 최적 전류는 2.5 A로 사료되었다.
기존의 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용을 제어하는 손 인터페이스들은 대부분이 2차원 영상을 분석, 제어하는 간단한 구조로 되어 있거나 3차원 분석의 경우 주로 두 대의 카메라로 영상을 입력 받아 매 프레임 많은 연산을 처리하는 불필요한 구조로 구현된 경우가 많다. 본 논문에서 제안하는 가상 양시점화 기법은 두 카메라 사이의 변환 정보를 호모그래피(Homography) 행렬로 계산한 후에는 오직 한 대의 카메라만을 이용하여 사실적인 3차원 손 좌표 복원을 수행한다. 즉, 초기에 구해진 호모그래피 행렬을 통해 가상의 두 번째 카메라의 좌표 값을 예측하여 한 대의 카메라만을 사용하면서도 두 대의 카메라로 처리하는 것과 같은 결과를 얻으려는 시도이다. 이는 단일 손 영상을 분석하여 3차원 정보를 유추하는 기존의 3차원 손인터페이스 방식에 비해 보다 정확한 3차원 정보를 얻을 수 있으며, 두 대의 카메라를 동시에 구동할 때보다 연산량의 감소로 실시간 처리에 있어 효율적이다.
본 연구는 대학생의 대학차원스트레스의 영향요인을 파악하여 대학차원스트레스 감소를 위한 교육프로그램을 마련하고자 시도되었다. G도 대학생 169명을 대상으로 2020년 6월 15일부터 7월 15일까지 자료수집하였다. IBM SPSS 21.0으로 빈도와 백분율, 평균, 표준편차, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient, Multiple regression로 분석하였다. 대학차원스트레스는 생활사건발생, 생활사건중요도, 대인감정, 자기통제력과 양의 상관관계가 있었다. 대상자의 대학차원스트레스에 가장 영향을 미치는 요인은 심리적강인성(β=-.323, p<.001)이었고, 그 다음으로 동아리활동(β=.237, p<.001), 대인갈등(β=.215, p=.001), 학년-2(β=-.203, p=.001), 학과적응(β=.161, p=.010), 연령-21세(β=-.149, p=.024)순이었다. 모형에 대한 설명력은 44.4%이었다(F=42.43, p<.001). 본 연구의 결과가 대학차원에서 스트레스 감소를 위한 교육프로그램 개발에 기초자료로 활용되어 질 것으로 기대한다. 또한 대학차원스트레스 감소를 위해서는 심리적강인성과 학과적응을 도모할 수 있는 교육프로그램 마련이 필요하며, 연령과 학년을 고려하고, 지지체계인 동아리활동을 활용한 맞춤형 교육이 요구된다.
원자로 압력용기의 건전성은 원전의 수명과 직결되며, 압력용기는 운전기간동안 중성자의 조사에 의해 재료의 성질이 저하된다. 중성자 조사량 감소방안을 도출하기 위해 MCNP코드를 이용, 고리 1호기 14주기 원자로심을 3차원으로 모델링하고, 원자로심 핵연료집합체를 제외한 주변구조물에 새로운 추가차폐체를 설치하여 조사량 감소에 효과가 있는 위치를 찾고, 여러 재질의 차폐 성능도 평가하였다. 분석결과, Ta 패드를 이용한 설계안의 경우에 압력용기 용접부위에서 약 32% 정도의 속중성자 조사량 감소가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 음성신호의 프랙탈 차원을 이용하여 한국어 모음인식 실험을 수행하였다. 프랙탈 차원은 Minkowski-Bouligand 차원을 사용하였으며, 형태학적 커버링(morphological covering) 방법을 이용하여 구하였다. 프렉탈 차원과 더불어 기존에 우수한 음성 인식 파라메타로 알려져 있는 LPC 켐스트럼(cepstrum)을 함께 사용하였으며, 프랙탈 차원의 음성인식에의 유용성 여부를 조사하였다. 다양한 자음환경에서의 모음인식 실험결과, LPC 켐스트럼 만을 사용하는 경우 및 프렉탈 차원과 LPC 켐스트럼을 함께 사용하는 경우의 모음 오인식율이 각각 5.6% 및 3.2%로 얻어졌다. 이는 LPC 켑스트럼에 프렉탈 차원을 추가함으로써 오인식되는 데이터가 40%이상 감소되는 결과이며, 프랙탈 차원이 음성인식에 있어서 유용한 특징 파라메터임을 보여준다.
본 논문에서는 지상파 DMB에서의 DIBR(깊이 영상 기반 렌더링) 기반의 3차원 서비스를 위한 깊이 영상 전처리 방법을 제안한다. 지상파 DMB 환경에서의 3차원 서비스는 HD급 화질의 3차원TV와 달리 작은 화면을 통해 3차원 영상이 출력되고, 3차원 영상의 전송량에 제약이 따르기 때문에 DIBR을 이용한 3차원 서비스 모델이 주목 받고 있다. 그러나 DIBR을 이용하여 3차원 서비스를 하는 경우에 획득된 깊이 영상을 그대로 사용하게 되면 비 폐색 영역으로 인한 홀이 발생하게 되고, 깊이 영상의 연속성으로 인해 객체 내에 홀이 발생되는 문제점을 가지게 된다. 이에 깊이 영상이 가지는 값을 화소의 이동거리와 특성에 따라 같은 값으로 조절하여 객체 내에 발생되는 홀의 수를 감소시키고, 경사도 방향 기반 평활화 필터를 이용하여 깊이 영상의 비연속성을 줄여 홀을 분산시킴으로서 렌더링된 3차원 영상의 입체감을 유지하면서 화질을 향상시켰다.
본 논문에서는 반도체 소자 제조 공정 중, 염산화 공정 시에 발생하는 스트레스에 따른 산화막의 3차원적 거동을 시뮬레이션하였다. 이를 위해, 이동하는 3차원 경계면에서의 노드 생성 및 제거 기능을 지는 3차원 적응 메쉬 생성기를 개발하였고, 지배 방정식을 유한요소법(finite element method)으로 이산화시켜 수치 해석적으로 해를 구하는, 스트레스 효과를 고려한 3차원 산화 시뮬레이터를 개발하였다. 본 연구에서는 열산화 공정에 의한 산화막의 3차원적 거동을 관찰하기 위하여, 섬구조(island) 및 공구조(hole structure)의 산화막 성장을 <100> 실리콘 기판에 대하여 $1000^{\circ}C$, 60분간 습식 산화 조건에서 시뮬레이션하였다. 초기 산화막의 두께는 $300\AA$, 질화막의 두께는 $2,000\AA$으로 가정하였다. 마스크의 형태에 따라 코너에서의 새부리(bird's beak)형태가 변하는데, 코너에서의 효과는 마스크 형태에 따라 산화제의 확산이 다른 영역에 비해 감소하거나 증가하는 영향이 주된 이유이지만, 스트레스에 의해 그 영향이 더 커짐을 확인하였다. 섬구조에서는 compressive 스트레스에 의해 코너 부근에서 산화가 감소하는 결과를 가져오고, 공구조에서는 tensile 스트레스로 인해 산화가 더 증가하는 결과를 보임을 확인하였다.
단일세포 RNA-Seq 은 개별 세포의 유전자 발현을 제공하므로 세포마다 차등적인 고해상도 정보를 준다. 단일세포 RNA-Seq 자료에 대하여 군집화는 세포의 유형과 고수준의 생물 과정을 이해하기 위하여 수행된다. 매우 고차원이고 대용량인 단일세포 RNA-Seq을 효과적으로 처리하기 위하여, 본 논문은 변이 자동인코더를 사용하여 고차원의 자료공간을 저차원의 잠재공간으로 변환하여, 보다 정확한 군집화를 수행할 수 있는 특징공간을 만든다. 차원이 축소된 잠재공간에 다양한 군집화 방법을 적용하는 접근을 다양한 전통적인 단일세포 RNA-Seq 군집화 방법과 성능을 비교하였다. 군집화 실험을 통하여, 제안한 방법은 기존 방법들보다 다양한 군집화 성능기준에서 성능이 개선되었다.
본 논문에서는 칼만 필터 방법을 이용하여 견인 어레이의 3차원 형상을 추정하고, 어레이 합성 기법인 ETAM방법이 추정된 3차원 형상에서도 적용 가능함을 입증한다. 기존의 합성 기법들은 모두 견인 어레이가 직선 형태를 유지하고 있다는 가정을 필요로 하지만, ETAM 방법은 3차원 형상추정이 가능한 경우에 그러한 가정이 필요 없게 된다. 단, 3차원 어레이 형상에서 어레이를 확장하기 위해서는 절대 좌표를 추정할 수 있으며, 어레이가 동일한 견인 경로를 따라간다는 가정이 필요하다. 컴퓨터 모의 실험 결과 신호원의 입사각을 추정하였을 때, 주엽폭과 부엽레벨이 감소하는 등 합성이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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