정보의 시각화는 정보의 직관적 이해를 위해 중요한 역할을 하며, 다양한 응용영역에서 해당 환경의 특징에 맞추어 활용되고 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 상품을 효과적으로 검색하여 보여주기 위해서는 기존의 방식이 아닌 상품 정보의 특색에 맞는 검색 방식과 시각화 기법이 필요하다고 판단하여, 기존의 MapNet이나 클러스터맵 등의 기술을 반영한 상품 검색 비주얼라이제이션 기법을 소개한다. 상품 카테고리 검색과 속성 검색의 분리를 통해 검색조건에 명확한 시맨틱 부여를 가능하게 하고, 사용자에게 검색 결과를 평가하고 재검색을 수행할 수 있게 한다. 결과 평가는 원하는 결과를 얻지 못했을 경우 사용자가 질의어를 재작성하여 최적의 결과를 찾을 수 있게 한다.
상세 화학반응 모델을 이용하여 3차원 터빈 배기가스 유동을 2차원 축대칭 유동으로 가정하여 해석하였다. GRI의 35 화학종 217 단계의 상세 모델과 메탄 반응만을 간략화 시킨 11화학종 15단계 모델을 적용하여 비교하였다. 메탄 화학반응을 적용한 결과 저부에서 터빈 배기가스의 이차 연소가 나타났고 터빈 배기 노즐이 없는 경우에 비하여 온도가 600K 정도 더 높게 나타났다. 실제 3차원 문제에서는 국부적인 온도는 더 높을 수 있음을 의미한다. 화학 반응 모델에 따라 저부에서의 연소 영역과 화학종 분포도 약간 다르지만 저부에서의 이차 연소는 모두 포착하였다. 다만 간략화된 모델인 경우 엔진 플룸의 구조에 약간의 영향을 주는 것을 관측된다.
패턴인식과 영상처리 응용에 이용되는 자승오차 패턴 클러스터링 알고리듬은 특징벡터 행렬의 연산에 상당한 처리시간은 요구한다. 그러므로 본 논문은 병렬처리와 파이프라인 특성을 갖는 잉여수체계를 이용한 고속의 자승오차 패턴 클러스터링 프로세서를 제안한다. 제안된 자승오차 패턴 클러스터링 프로세서는 영상분할 실험으로부터 의미있는 영역으로 나눌 수 있는 클러스터의 수에 대하여 만족할 만한 오차를 보이며 80287 수치 연산용 프로세서보다 약 200배 빠름을 보인다. 그 결과 대규모의 데이타를 실시간으로 처리하여야 하는 응용분야에 효과적으로 이용할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 공간 부호화 패턴들을 이용하여 3차원 얼굴 정보를 정확하게 측정하기 위하여 초기 얼굴 패턴 영상으로부터 이미지 패턴을 검출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 획득된 영상이 불균일하거나 패턴의 경계가 명확하지 않으면 패턴을 분할하기가 어렵다. 그리고 누적된 오류로 인하여 코드화가 되지 않는 영역이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 요인에 강하고 코드화가 잘 될 수 있도록 FCM 클러스터링 방법을 이용하였다. 패턴 분할을 위하여 클러스터는 2개, 최대 반복횟수는 100, 임계값은 0.00001로 설정하여 실험하였다. 제안된 패턴 분할 방법은 기존 방법들(Otsu, uniform error, standard deviation, Rioter and Calvard, minimum error, Lloyd)에 비해 8-20%의 분할 효율을 향상시켰다.
양자점은 전통적인 유기 염료에 비해 흡광영역이 넓고 발광 피크의 폭이 좁으며, 흡광과 발광 사이의 에너지 차가 커서 검출이 용이하고, 광안정성이 우수할 뿐만 아니라, 단순히 크기를 조절함으로써 발광 피크의 에너지를 제어할 수 있는 특장 때문에 많은 연구가 진행되었다. 그러나 많은 나노입자들과 마찬가지로 실질적인 응용을 위해서는 양자점 나노입자들도 대부분 표면개질을 거쳐야 하는데, 이 과정이 까다롭고 또 표면개질 중에 나노입자들의 응집이 일어나거나 광특성이 나빠지는 등의 문제가 흔히 발생한다. 한편, 서브미크론 크기의 입자들은 나노입자에 비해 응집현상이 미미해서 상대적으로 취급이 용이하다. 그 중에서도 실리카 입자들은 합성방법도 쉽게 확립되어 있고 생체친화성이 우수하며 그 표면화학 반응이 이미 잘 알려져 있어서 활용하기가 매우 용이하다. 따라서 양자점 층을 실리카 표면 가까이에 자기조립을 통해 배열한 하이브리드 구조는 양자점의 장점을 편리하게 이용할 뿐만 아니라 실리카의 표면개질 특성도 그대로 이용할 수 있다는 이중의 장점이 있다. 본 논문에서는 코어/쉘 구조로 안정화된 II-VI 반도체 양자점 층을 아래 그림 1과 같이 실리카 콜로이드 내에 배열한 하이브리드 구조를 소개하고, 이 하이브리드 구조를 표면개질 하여 LED 칩 위에 패키징 함으로써 백색광을 제조한 연구 및 더 나아가 중심에 초상자성 클러스터 핵을 배치하고 이를 둘러싼 실리카 콜로이드 표면 가까이에 양자점 층을 배열한 초상자성 하이브리드 구조를 합성하여 이를 on-site sensor에 적용한 연구 결과를 소개한다.
클러스터링을 이용한 대표적인 영상 분할 방법으로 Fuzzy C-Means(FCM) 알고리즘을 많이 사용하는데, FCM은 영상의 공간을 픽셀 값이 비슷한 클러스터 영역으로 분할하므로 분할 시간이 많이 소요된다. 특히 웹이 보편화된 현재 사용자들의 다양한 패턴을 분석하기 위한 처리 속도 문제는 더욱 중요하다. 이러한 속도 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Otsu의 영상 히스토그램의 임계값과 FCM으로 영상을 분할하는 개선된 FCM(Improved FCM : IFCM) 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 Otsu의 클래스 간의 분산을 최대화 시키는 임계값을 결정하여 FCM에 적용하고 영상을 분할하였다. IFCM은 기존의 FCM에 비해 영상 분할 시간을 단축시켜 성능이 향상되었음을 실험을 통해 보인다.
종래의 준 랜덤 주파수 캐리어(PRC : Pseudo-Randomized Frequency Carrier) 변조기법을 3상 H-브리지 멀티레벨 인버터(HBML: H-Bridge Multi-Level Inverter)에 적용하는 경우, 스위칭 주파수의 2배 주파수 영역에서 큰 스펙트럼 클러스터가 그대로 존재하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 서로 2배의 주파수 비율을 갖는 2개의 고정주파수 삼각파 캐리어와 3단계 멀티플렉서(MUX : Multiplexer)를 이용하여 종래의 PRC기법의 고조파 스펙트럼 확산 효과를 개선하였다. 제안된 기법은 1.5[kw]급 3상 HBML인버터 구동시스템에 적용하였으며, 종전의 방법과 제안된 방법의 전압 및 전류 고조파 스펙트럼을 비교 검토하였다.
마이크로소스는 1[KW]${\sim}$수[MW] 사이의 전력을 공급하고, 기존의 대규모 발전설비보다 높은 신뢰도와 에너지 효율을 가지는 고품질의 전력을 공급할 수 있다. 이들은 크기가 작고 설치가 용이하여 빌딩, 산업체, 가정 등과 같은 수용가 측의 부하와 클러스터를 형성하여 마이크로그리드로 운전된다. 마이크로소스는 부하단의 전압 등의 전압품질을 제어하기 위하여 전압원형 인버터를 채용하고 있다. 본 논문에서는 다수의 마이크로소스가 계통에 연계되었을 때의 마이크로소스의 모델링 및 제어시스템의 특성에 관하여 연구하였다. 전력주파수 영역에서의 기본파 정상상태 인버터 모델을 이용한 마이크로소스의 EMTDC 모델을 개발하였으며, 이를 통해 마이크로소스의 제어시스템 파라미터에 따른 제어특성을 분석하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 모델의 효용성을 확인하였다.
사물인터넷은 다수의 센서를 통해 다양한 데이터를 수집하므로 센서의 생존 시간을 최대화하고 데이터를 효율적으로 수집해야한다. 또한 특정 영역에서의 연속적인 데이터 수집은 해당 센서들의 에너지 소비를 증가시키고 이벤트에 급격한 변화가 없을 경우 비슷한 데이터를 계속적으로 전송해야한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 배치된 센서들을 동일 크기의 그리드로 나누고 단일 그리드 내에서 잔존 에너지, 센서의 밀도, 그리고 위치를 고려하여 최적의 헤드노드를 선택하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘의 목표는 그리드의 수명을 최대화하는 것이다. 시뮬레이션 결과 기존 기법들에 비해 단순하면서 에너지를 효율적으로 사용함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 여권 이미지는 기울어진 상태로 스캔 되어 획득되어질 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8방향 윤관선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화 한다, 이진화된 문자열 영역에 대해 여권 코드의 인식율을 높이기 위하여 잡영 가지 제거 알고리즘을 적용하여 개별 문자의 잡영을 제거한 후에 개별 코드를 추출하며, CDM 마스크를 적용하여 추출된 개별코드를 복원한다. 추출된 개별코드는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 인식에 적용한다. 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, CDM 마스크를 이용하여 추출된 개별 코드를 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한 방법보다 잡영 제거 알고리즘과 CDM 마스크를 적용하여 개선된 퍼지 ART 알고리즘으로 개별 코드를 인식하는 것이 효율적인 것을 확인하였다. 그리고 기존의 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 개별 코드를 인식하는 경우보다 본 논문에서 제안한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 개별 코드를 인식하는 경우가 서로 다른 패턴들이 같은 클러스터로 분류되지 않아 인식 성능이 개선되었다.생산하고 있다. 또한 이러한 자료를 바탕으로 지역통계 수요에 즉각 대처할 수 있다. 더 나아가 이와 같은 통계는 전 국민에 대한 패널자료이기 때문에 통계적 활용의 범위가 방대하다. 특히 개인, 가구, 사업체 등 사회 활동의 주체들이 어떻게 변화하는지를 추적할 수 있는 자료를 생산함으로써 다양한 인과적 통계분석을 할 수 있다. 행정자료를 활용한 인구센서스의 이러한 특징은 국가의 교육정책, 노동정책, 복지정책 등 다양한 정책을 정확한 자료를 근거로 수립할 수 있는 기반을 제공한다(Gaasemyr, 1999). 이와 더불어 행정자료 기반의 인구센서스는 비용이 적게 드는 장점이 있다. 예를 들어 덴마크나 핀란드에서는 조사로 자료를 생산하던 때의 1/20 정도 비용으로 행정자료로 인구센서스의 모든 자료를 생산하고 있다. 특히, 최근 모든 행정자료들이 정보통신기술에 의해 데이터베이스 형태로 바뀌고, 인터넷을 근간으로 한 컴퓨터네트워크가 발달함에 따라 각 부처별로 행정을 위해 축적한 자료를 정보통신기술로 연계${cdot}$통합하면 막대한 조사비용을 들이지 않더라도 인구센서스자료를 적은 비용으로 생산할 수 있는 근간이 마련되었다. 이렇듯 행정자료 기반의 인구센서스가 많은 장점을 가졌지만, 그렇다고 모든 국가가 당장 행정자료로 인구센서스를 대체할 수 있는 것은 아니다. 행정자료로 인구센서스통계를 생산하기 위해서는 각 행정부서별로 사용하는 행정자료들을 연계${cdot}$통합할 수 있도록 국가사회전반에 걸쳐 행정 체제가 갖추어져야 하기 때문이다. 특히 모든 국민 개개인에 관한 기본정보, 개인들이 거주하며 생활하는 단위인 개별 주거단위에 관한 정보가 행정부에 등록되어
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[게시일 2004년 10월 1일]
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