최근 LCD가 TV 시장에서 높은 점유율을 보이고 DMB, PMP 그리고 휴대폰과 같이 LCD를 디스플레이로 사용하는 휴대용 기기에서의 동영상 이용이 급격히 늘어나고 있다. LCD의 응답시간을 향상시킬 수 있는 방법의 하나로 Overdrive 기법이 있으나 프레임 메모리의 사용이 필수이기 때문에 메모리의 사용량이 많아진다. 본 논문에서는 Overdrive 기법에 사용되는 프레임 메모리 사용량을 줄이기 위하여 Color Conversion과 수정한 DWT-IDWT를 제안하였다. 이를 통해 화질의 큰 열화가 생기지 않으면서도 프레임 메모리의 사용량을 50%로 줄일 수 있었고, 기존의 방법과 비교하여 메모리 사용량의 약 15%를 더 줄일 수 있었다. 제안한 방법은 Xilinx FPGA로 구현하였고 메모리를 제외하고 2172개의 Slice가 사용되었다.
본 논문은 패턴인식에서 자주 사용되는 투영행렬을 희소화하는 문제를 다룬다. 최근 임베디드 시스템이 널리 사용됨에 따라 탑재되는 프로그램의 용량이 제한받는 경우가 빈번히 발생한다. 개발된 프로그램은 상수 데이터를 포함하는 경우가 많다. 예를 들어, 얼굴인식과 같은 패턴인식 프로그램의 경우 고차원 벡터를 저차원 벡터로 차원을 축소하는 투영행렬을 사용하는 경우가 많다. 인식성능 향상을 위해 영상으로부터 매우 높은 차원의 고차원 특징벡터를 추출하는 경우 투영행렬의 사이즈는 매우 크다. 최근 라소 회귀분석 방법을 이용한 RSR(rotated sparse regression) 방법론[1]이 제안되었다. 이 방법론은 여러 실험을 통해 희소행렬을 구하는 가장 우수한 알고리즘 중 하나로 평가받고 있다. 우리는 본 논문에서 RSR을 개선할 수 있는 세 가지 방법론을 제안한다. 즉, 학습데이터에서 이상치를 제거하여 일반화 성능을 높이는 방법, 학습데이터를 랜덤 샘플링하여 희소율을 높이는 방법, RSR의 목적함수에 엘라스틱 넷 회귀분석의 패널티 항을 사용한 E-RSR(elastic net-RSR) 방법을 제안한다. 우리는 실험을 통해 제안한 방법론이 인식률을 희생하지 않으며 희소율을 크게 증가시킴으로써 기존 RSR 방법론을 개선할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 지문의 방향분포를 기반으로 하여 전처리과정을 최소화하고 특징벡터의 크기를 축소하여 개인의 인증 및 인식 시스템에서의 시스템 처리속도와 검색속도 향상을 주된 연구목적으로 하였다. 지문의 방향분포는 지문의 융선과 골이 이루는 부분적인 방향성분의 집합으로서 가버필터 뱅크를 통해 8-방향 성분들로 추출된다. 이렇게 생성된 방향분포는 불연속적인 특성을 갖게 되는데 이를 연속적인 방향성분으로 근사화하여 방향영상으로 시각화한다. 이 후 지문의 중심 이 되는 기준점을 설정하고 기준점으로부터 32-방향, 6-단계 거리에 미리 정해진 192개 지점에서의 방향성분값들을 추출하여 특징벡터를 생성한다. 그 결과 기존의 다른 알고리즘보다 작은 크기의 특징벡터를 사용함으로써 전체 처리속도는 훨씬 증가하면서도 같은 수준의 인식률을 얻을 수 있었다.
정치망 내외에 있어서 정어리 대형군의 행동조사는 1992년 1월 29일부터 2월 22일 사이에 일본국 석천현 칠미시 연안 정치망어장에서 소나를 이용하여 실시하였고, 소나의 영상기록을 해석하여 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 정치망 바깥쪽 부근에서 이동중인 어군의 행동양식은 어군의 각 위치에 따라 다른 행동이 관찰되었고, 부분적인 확대와 축소를 보이면서 어군전체가 이동하였다. 2. 헛통입구로 들어간 어군은 등망방향, 헛통의 등방향, 헛통의 옆줄방향으로 분산되었으며, 그후 헛통의 등방향, 헛통의 옆줄방향, 입구방향의 어군은 등망쪽으로 조밀하게 이동하는 행동양식을 취하면서 입구로부터 외등망까지 이동하였다. 3. 정치망의 안쪽과 바깥쪽에 있어서 어군의 주연부가 확대하는 경우, 최대 이동속도는 바깥쪽에서 277cm/sec, 안쪽에서 176cm/sec이었다.
본 연구에서는 우주 안테나 설계용 형상기억 폴리머 시편의 전개 시험을 수행하였다. Poly(cyclooctene)을 dicumyl peroxide를 이용하여 가교시켜 PCO 형상기억 폴리머를 제조하고, 이를 이용하여 지름이 120 mm인 전개형 안테나의 축소 모델을 제작하였다. 전개 성능 시험을 위하여 원형 형태의 형상기억 폴리머 시편을 반으로 접어 임시 형상을 만든 후 두 개의 히터로 형상기억 폴리머의 유리 전이 온도보다 $15^{\circ}C$ 높은 온도로 시편을 가열하였다. 먼저 시편을 수평 설치하여 전개 실험을 수행하였다. 시편의 전개 영상을 디지털 카메라를 사용하여 촬영한 후 트래커 프로그램을 이용하여 분석하였다. 중력의 효과를 최소화하기 위하여 수직 설치하여 다시 실험을 수행하였다. 두 실험의 결과를 비교하여 형상기억 폴리머 시편의 전개 성능을 고찰하였다.
본 연구는 북한 서해안과 동해안에 위치한 대표적인 해안평야인 안주평야와 함흥평야를 대상으로, 1910년대의 지형도와 2000년대의 위성영상을 토대로 북한 서해안과 동해안 평야의 지형 특성과 환경 변화를 비교 분석하였다. 북한에서 열두삼천리벌이라고도 불리는 안주평야는 지형학적으로 충적평야, 해성평야, 침식평야로 구분되며, 함흥평야는 주로 성천강에 의한 충적평야로 이루어져 있다. 지난 100년간 안주평야에서는 약 84.98$km^2$의 면적의 갯벌이 간척을 통해 농경지와 염전으로 변화되었으며, 중소하천의 하도는 대부분 직강화되었다. 함흥평야에서는 성천강 삼각주의 해안선이 최대 800m 정도 바다로 전진하면서 육지 면적이 약 3.40$km^2$ 증가하였고, 과거 분합(分合) 하도록 이루던 서성천강의 유로는 개간되어 사라졌으며, 광포는 인위적인 간척과 자연적인 하천 퇴적작용으로 호수 면적이 축소되었다.
조선초기 세종대에 제작하여 사용한 규표를 복원하기위해 '세종실록'을 비롯한 조선시대의 문헌자료를 수집하여 원리와 구조를 분석하였다. 그리고 이를 근거로 1/10로 축소 모형을 제작하고 설계도를 완성하였다. 규표의 구조는 규(圭), 용표(龍表), 횡량(橫梁), 또는 들보), 받침대로 구성되어 있다. 수직으로 세운 막대인 용표의 그림자가 수평으로 놓인 규면에 맺힐 때 눈금을 읽으면 된다. 이때 그림자 중심에 태양의 상을 맺히게 하는 영부를 사용하여 정밀하게 측정한다. 영부는 가운데 바늘구멍을 뚫은 작은 동판을 사용하여 바늘구멍 사진기와 샤임프러그 원리를 이용하여 태양의 영상을 맺히도록 한다.
견갑 상 신경의 압박을 초래할 수 있는 많은 질환중에서, 견갑 상 낭종에 의한 압박은 흔치 않으며, 많은 수에서 간과되거나 오진되기도 한다. 저자들은 견갑 상 신경 압박 증상을 초래하고 있는 낭종을 자기공명영상 및 초음파로 확진하였다. 환자의 증상은 견갑 상 신경 중, 하극 신경에만 국한되어 있었다. Neviaser portal과 같은 위치에서 초음파 유도하에 경피적 흡인을 시행하였다. 시술 8주 후 경과에서 재발 소견은 없었으며, 객관적인 기능 평가에서도 호전된 소견을 보였다. 견갑 상 신경의 압박이 의심되는 증상이 있으면, 우선적으로 초음파로 병변을 찾는 것에 주력해야 한다. 낭종의 압박에 의한 증상은 낭종의 단순 제거 혹은 축소로도 증상은 호전되기 때문이다. 하지만, 동반하고 있는 질환 혹은 원인 질환 등이 강력하게 의심될 경우, 추가적인 진단 후에 침습적인 치료를 요할 수도 있다.
본 논문에서는 리프팅 기반의 하드웨어 효율이 100%가 되는 2차원 이산 웨이블릿 변환 필터 구조를 제안한다. 전체구조는 (9,7) 필터를 적용하였으며, 필터의 길이에 따라 확장 및 축소가 가능하다. 본 연구에서 제안하는 새로운 스케줄링은 블록기반으로 수행하며 하위 레벨을 수행할 조건이 충족되면 바로 해당레벨을 수행하므로 중간 값을 저장해야 하는 시간이 짧아지며, 따라서 이를 위한 레지스터 양을 최소화할 수 있다. 제안된 스케줄링에 맞는 입력을 조절하기 위해 그에 적절한 DFC(Data Format Converter)와 DCU(Delay Control Unit)구조를 설계하였다. 입력 영상이 $N{\times}N$이고 m을 필터 길이라고 할 때, 필요한 저장공간은 2mN이다. 인접한 4개의 데이터를 동시에 입력 받아 동시에 행 방향과 열 방향 DWT를 수행하므로 J가 분해 레벨이라고 할 때 총 $N^2(1-2^{-2J})/3$ 사이클이 소요된다.
본 연구에서는 PCA알고리즘을 이용한 최적 pRBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템을 설계 하고자 한다. 조명이 없는 주위 상태 하에서 조도가 낮기 때문에 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 낮은 조도에 의해 왜곡된 이미지의 품질을 나이트 비전 카메라와 히스토그램 평활화를 사용하여 향상시킨다. 그리고 얼굴과 비얼굴 이미지 영역 사이에서 얼굴 이미지를 검출하기 위하여 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 추출된 고차원 특징 데이터를 저차원의 특징 데이터로 변환하기 위하여 데이터 차원축소 기법인 주성분 분석법(Principal Components Analysis; PCA)을 사용한다. 또한 인식 모듈로서 pRBFNNs(Polynomial- based Radial Basis Function Neural Networks) 패턴분류기를 소개한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있다. 조건부는 FCM (Fuzzy C-means) 클러스터링을 사용하여 입력공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 그리고 차분진화 (Differential Evolution; DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 파라미터를 최적화 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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