본 논문에서는 해양학의 관찰을 통한 통계학적 모델과 영상처리 기법을 이용하여 바다 표면을 나타내는 방법을 제시한다. 파도를 구성하는 파들의 합을 모두 구하지 않고, 높이필드를 사용하여 FFT로 처리하는 것은 전체적인 파도를 한꺼번에 빠르고 쉽게 모델링 할 수 있다는 장점을 가진다. 또한 통계적 모델을 적용할 때, 영상처리에 사용하는 필터를 사용하여 보다 자연스러운 물결을 표현하는 방법을 제시한다. 그리고 주파수 영역에서 매그니튜드 값의 효율적인 사용법을 제시하여 파도의 애니메이션을 나타낸다.
그레이팅(Grating)이라는 금속제품을 생산하는 5 업체에서는 설계 자동화 시스템인 GDS(Grating automatic Drawing System)를 통해 전체 설계도면(Plan Drawing)을 생성하고 GDS의 도면자료 자동생성 시스템(ASGS: Automatic Specification Generation System)을 통해 전체 도면상에 배치된 각각의 그레이팅에 대한 상세한 정보가 표현된 단품별 도면과 완성된 제품들에 대한 검사 기준을 표현한 검사도면을 생성하며 전체 제품에 대한 통계적인 정보를 생성한다. 그러나 도면자료 자동생성 시스템을 통해 자동 생성된 도면은 설계자들의 일반적인 치수 기입요령을 부분적으로 만족시키지 못하고 있으며 또 치수 표시간의 겹침 현상이 발생하여 설계자가 도면을 수정해야하는 번거로움이 있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해, 설계 전문가들의 치수 표시법을 지식으로 하는 규칙 기반 전문가 시스템을 구성하였다.
본 고찰은 신경의 생리적 현상을 기능적 측면에서 아나로그 모델로 시뮬레이션 시켜가는 데 있어 모델화의 역사적 발달과정과 기존모델의 특성을 간략하게 요약하고 이들을 비교 검토한 것으로 초기의 모델화에 대한 철학적인 개념으로부터 TR, IC등의 전자부품을 사용한 최근의 모델에 이르기까지 많은 기존모델을 다루어 본 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1. 역사적 발달과정에도 잘 나타난 것처럼 전기, 화학, 역학, 수학등 여러분야의 전문적 지식의 교환없이는 모델화의 정확성, 분석상의 신뢰도, 결과에 대한 보편성이 결여되기 쉽다. 2. 특히 생리적 특성 및 수학적인 면밀한 고찰과 분석이 요구되고 있다. 이는 모델의 특성 결과에 대한 디지탈 전자계산기를 이용한 통계적 처리와 시뮬레이션을 용이하게 할 수 있고, 임상에의 이용 가능성을 높여나가기 위해서이다. 3. 신경 전체에 대한 모델화에 앞서 신경의 구조별 모델화가 선행되어야 한다. 이는 신경의 구조중 수상돌기 및 soma에서의 synaptic inputs에 대한 위치변화에 따른 synaptic potential의 분포상태가 신경의 특성을 규명하는데 매우 유익하다는 사실이 밝혀졌기 때문이다. 4. 신경에서의 synaptic potential의 분포상태는 종전에는 temporal distribution 개념이 지배적이었으나 최근에 와서는 spatial distribution 개념이 우세하게 되었다.
제조혁신 기술로서 엔지니어링 모델링 & 시뮬레이션(이하, Eng. M&S) 기술은 제조패러다임을 바꿀 대안기술로 주목되고 있으며, 해당분야 국가수준에서의 기술정책 육성을 위해 경쟁력 분석이 우선적으로 선행되어야 한다. 이를 위해 제조업에서 Eng. M&S가 갖는 의미를 고찰하고, 기존에 정립된 특허, 논문 계량 분석 경쟁력 평가모형을 기반으로 Eng. M&s 기술적 특성을 반영한 시장 관점에서 지표를 추가하여 Eng. M&S 기술에 대한 각국의 경쟁력을 도출을 시도하였다. 또한 모형의 통계적 검증을 통해 기존 계량정보 기반 평가모형보다 다양한 정보에 의한 높은 설명력을 확인하였고, 이에 따라 추가된 시장지표의 유용성을 확인할 수 있었다. Eng. M&S 기술경쟁력 분석 결과, 한국의 경쟁력은 최고기술보유국가인 미국대비 절반 수준으로 7개 주요국 중 가장 낮게 평가되었으며, 도출된 결과를 기반으로 경쟁국들의 정책적 노력에 대해 논의하였다. 본 연구를 통해 설계역량이 현저히 낮다고 평가된 한국 제조환경에 맞는 Eng. M&S 기술 육성 정책 수립이 필요하며, 보다 근본적인 차원에서의 해당 기술 활용을 촉구하는 바이다.
방사선 치료계획이나 사전수술계획 등에 컴퓨터 사용이 늘어남에 따라 의료영상별 특성에 따른 복합적 처리를 필요로 한다. 본 논문에서는 다중 모달리티 영상으로부터 의미 있는 정보를 제공하기 위하여 상호정보 최적화를 통한 영상정합 방법을 제안한다. 본 방법은 두 영상에서 대응되는 위치의 명암도간 통계적 의존관계와 정보중복성을 계산하는 상호정보(mutual information)를 통해 영상간 변형관계를 추정함으로써 영상을 정합한다. 실험결과로는 뇌 자기공명영상(MRI)과 컴퓨터단층촬영영상(CT)의 상호정보를 최적화하여 정합 결과를 제시한다. 본 방법은 기존 정합방법에서 사용하는 영상분할이나 특징점 추출 등의 전처리 과정 없이 영상 자체 정보를 기반으로 계산함으로써 정합의 정확도를 높일 수 있다.
지문분류는 대규모 인증시스템에 사용되는 지문 데이터 베이스를 종류별로 인덱싱 하거나 인식 시스템에 다양하게 쓰이는 매우 중요한 방법이다. 지문은 일반적으로 융선의 전체모양 등 전역적인 특징을 기반으로 분류하며, 분류방법에는 규칙기반 접근, 구문론적 접근, 구조적 접근, 통계적 접근, 신경망 기반 접근 등이 있다. 본 논문에서는 지문의 구조적인 특징을 바탕으로 관찰되는 특징의 상태가 매순간 변화하는 확률론적 정보추출 방식인 마코프 모델을 적용한 지문분류 방법을 제안한다. 지문 이미지의 전처리 과정을 거친 후 각 클래스 분류를 위해 대표 융선을 찾아 방향정보를 추출하고 이를 이용하여 5가지 클래스로 분류될 수 있도록 설계하였다. 좋은품질(Good)과 나쁜품질(Poor)의 데이터를 포함한 훈련집합을 사용하여 각 클래스별로 학습된 마코프 모델은 임의의 지문이미지 분류시 높은 분류율을 보였다. 또한 기존의 구조적 접근방법에 비하여 다양한 품질의 지문이미지의 방향성 정보를 이용한 확률론적 방법이기 때문에 예외적인 지문이미지 분류시 잘 적용될 수 있다.
랜덤매질을 통과한 광파에 대한 중요한 통계적인 양 중의 하나는 광도의 확률분포이다. 현상학적 모델로부터 여러가지 분포함수들이 제안되었다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 광도데이타를 얻고, 모멘트법, 히스토그램법 및 $x^2$-테스트에 의해 제안된 분포함수들을 시뮬레이션 데이터와 비교함으로써 각 분포함수들의 타당성을 조사하고자 한다.
식품, 약학 분야 등 많은 산업 분야에서 다른 특징을 가지는 분자 알갱이들을 잘 혼합하는 것은 중요한 작업이다. 컴퓨터 시뮬레이션의 발달로 적정 수준의 혼합 상태를 얻기 위해 먼저 시뮬레이션을 통한 최적의 혼합 조건들을 찾는 작업이 보편화되고 있다. 이에 따라 시뮬레이션 과정에서 혼합 상태를 측정할 수 있는 혼합 지수에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재까지 많이 사용되는 혼합 지수는 두 가지 종류로 분류되는데 첫째는 샘플링을 통한 통계적 기반의 방법이고 두 번째는 전체 입자들을 모두 사용하여 혼합 지수를 계산하는 방법이다. 본 논문에서는 DEM 시뮬레이션으로 입자들을 혼합하는 과정에서 획득한 데이터에 대해 다양한 혼합 지수들을 계산하여 각 혼합 지수들의 성능과 장단점을 비교 분석하였다. 이로써 적절한 혼합지수를 선택하여 사용할 수 있는 실험적 정보를 제시하고자 한다.
MANET(Mobile ad hoc networks)은 이동 단말로 구성된 동적인 자가 생성 네트워크를 의미한다. 본 연구에서는 MANET에서 비디오 전송 서비스를 다루고 있는 최근 연구를 보완하기 위한 개선된 cross-layer 접근 방법을 제시하고 있다. 본 연구는 ns-3 시뮬레이션을 통해 수행되며, 시뮬레이션에 소요되는 시간을 감안하여 효율적으로 각 계층의 주요 인자의 상호작용을 동시에 고려하기 위해 통계적 실험계획법을 활용하고자 한다. 제안된 cross-layer 접근 방법은 MANET 프로토콜 계층(물리, 네트워크, 전송 계층)과 응용 계층(비디오 인코더)를 동시에 인자로 다루고 있고, 반응 변수로는 객관적 비디오 품질 지표를 포함한다. 본 연구의 결과는 통제 불가능한 인자의 값에 따라 통제 가능한 인자를 설정하여 최적의 비디오 품질을 제공하는 MANET 비디오 전송 어플리케이션을 설계하는 기초 연구로써 활용될 수 있다.
지진해일 위험재해도의 작성과 재해경감대책 수립을 위해서는 연안역의 상세한 수심 및 지형을 이용한 범람 시뮬레이션이 요구되고 있다. 본 연구에서는 Beowulf 병렬계산을 통해 동해 전 영역에서 정밀산정이 가능한 병렬유한요소모형을 이용하여 1983년 5월 26일 동해안에 내습한 지진해일에 대한 시뮬레이션을 수행하고, 그 계산 결과와 관측치와의 비교결과를 제시한다. 또한, 해안에서의 지진해일고의 통계적 분포에 대해 논하며, 해안에서의 지진해일고의 파고분포가 대수정규분포를 따르는 경향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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