진동하는 구조물의 음향 방사 예측에는 키르히호프-헬름홀쯔 적분 방정식에 근본을 둔 경계 요소 해석이 널리 사용된다. 이 경계 요소 해석은 익히 알고 있듯이 구조물의 동적 거동이 정량적으로 표현될 수 있는 경우는 매우 높은 정확도의 예측 결과를 제공한다. 그러나 실제 현상에서 접할 수 있는 복잡한 구조물의 음향 방사 예측에는 많은 변수들로 인해 예측의 정확도가 감소됨은 확실하다. 다른 방법으로는 실험을 통한 임의의 음장 예측 방법인 근음장 음향 홀로그래피(nearfield acoustical holography) 방법을 들 수 있다. 이 방법은 실제로 발생되는 음향 방사로부터 마이크로폰을 이용하여 홀로그램면의 음압 또는 속도를 측정하고 키르히호프-헬름홀쯔 적분 방정식에 적용하여 임의의 홀로그램면에 투사(mapping)시켜 음장을 예측하는 방법이다. 근음장 음향 홀로그래피는 탁월한 정확성을 갖고 있으나, 측정의 복잡성과 홀로그램면을 형성하기 위한 많은 이산점(절점)의 필요성 등의 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 또 다른 음장 예측 방법인 실험의 장점과 유한 요소 해석의 장정을 복합시킨 모드 확장 방법(modal expansion method)을 사용하여 단순 구조물인 평판의 진동에 의한 음장을 예측해 보았다. 모드 확장 방법은 구조물의 동적 거동은 모드의 선형 조합으로 표현될 수 있다는 것에 그 원리를 둔다. 본 논문은 단순 평판을 대상으로 유한 요소 해석으로 구한 모드 정보와 실험에 의해 얻은 입의 가진 주파수에 대한 진동 표면의 속도 분포를 조합하여 속도 경계 조건을 구성, 경계 요소 해석으로 음장 예측을 수행하였으며 모드 확장 방법을 사용함에 있어 고려해야할 몇 가지 사항에 대해 다루었다.
직접 볼륨 렌더링은 반투명한 물체에 대한 고화질 영상 생성이 가능한 기법으로 광선 투사법이 대표적이다. 이것은 각 화소별로 오브젝트 공간상의 관심 영역을 샘플링하기 때문에 높은 해상도의 영상을 생성할 수 있지만, 각 샘플점마다 반복적으로 수행하는 텍스처 참조와 누적연산 때문에 렌더링 성능이 저하되는 문제가 있다. 최근에는 연산 능력이 매우 커진 GPU를 이용해 광선 투사법을 가속화하는 기법들이 많이 연구되고 있지만 이들 역시 전처리 단계 및 추가적인 메모리 사용이 불가피하다. 본 논문에서는 반투명 물체의 표현이 가능하고, 전처리 과정 및 추가적인 텍스처 메모리를 사용하지 않으면서 기존의 방법들보다 고속으로 볼륨 데이터를 가시화할 수 있는 포인트 프리미티브 기반의 새로운 볼륨 렌더링기법을 제안한다. 이 방법은 볼륨 데이터를 샘플링하여 포인트 프리미티브를 생성하고 이를 이미지 평면상에 투영하는 방식으로 수행속도가 매우 빠르다. 또한, 생성된 포인트 프리미티브를 실행시간에 추가 및 삭제할 수 있기 때문에 OTF를 변경해도 실시간 대응이 가능하다.
본 연구는 스쿱 동작 시 남자 우수하키 선수들의 동작 특성을 구명하고 경기력 향상을 위한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 8명의 남자 대학 학키 선수들을 두 집단(우수집단 Vs. 비우수집단)으로 구분하여 스쿱 동작을 3차원 동작분석을 이용하여 운동학적 변인을 산출하고 비교분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 우수그룹이 비우수 그룹에 비하여 전방으로의 무게중심 이동변화가 크고 속도도 다소 빠른 것으로 나타났으나 통계적으로 유의한 차이는 없는 것으로 나타났다 (p>.05). 둘째, 스틱헤드의 전방 선속도가 우수그룹이 빠른 것으로 나타났으나 통계적으로 유의한 차이는 없는 것으로 나타났다 (p>.05). 그러나 스틱의 수직 선속도는 통계적으로 차이가 있는 것으로 나타나 (p<.05) 비우수 그룹이 우수그룹에 비하여 공을 띄우는 기술이 부족한 것으로 판단된다. 셋째, 우수그룹이 비우수 그룹에 비하여 릴리즈 시 스틱을 강하게 내전시키며 공을 투사하는 것으로 나타났으며, 두 그룹간 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다 (p<.05).넷째, 우수그룹이 비우수 그룹에 비하여 릴리즈 시 상체의 강한 내회전력을 이용하여 볼을 투사시키는 것으로 나타났다 (p>.05).
본 논문에서는 디지털 보청기의 보상필터와 적응 궤환제거기의 부밴드 설계기법을 다룬다 감음 신경성 난청은 주파수 대역에서 비선형 특성을 보이는 가청 한계값 (hearing thresholds)을 가지며 시변하는 궤환경로에 의해 보상이 어렵다. 그러므로 디지틸 보청기는 주파수 대역별 비선형적 이득조정이 가능하며 반향을 빠르게 제거할 수 있는 보상기를 필요로 한다. 제안한 디지털 보청기에서 보상필터는 부밴드 구조에서 적응 시스템 식별기법을 이용하여 설계되며 적응 궤환제거기는 부밴드 인접투사 알고리즘을 이용하여 설계된다. 설계된 보상필터는 비선형 이득을 각 부밴드에서 조정할 수 있으므로 보다 정확한 이득보상이 가능하다. 그리고 부밴드 적응필터를 사용하는 궤환제거기는 빠른 수렴속도를 가진다. 설계된 보상필터는 주파수 대역별로 비선형적 이득보상이 가능하다. 그리고 적응 궤환제거기는 원치 않은 반향을 빠르게 제거할 수 있다. 제안한 보상필터의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 이전 방법의 성능과 비교하여 입증한다.
본 논문에서는 3차원 얼굴 인식기에서의 입력 데이터로 적합한 얼굴 데이터의 유클리디안 복원 시스템을 제안한다. 카메라 영상을 통한 유클리디안 복원을 위해서는 카메라의 보정정보와 복원할 특징 점의 대응 쌍 정보가 필요한데, 보정정보는 시스템의 변경이 없다면 불변한다. 따라서 고속의 유클리디안 복원을 위해서는 스테레오 영상간의 대응 쌍 정보 획득이 가장 중요하다. 시스템은 두 개의 카메라와 프로젝터 한 대로 구성하며, 피사체에 패턴을 투사하고 두 개의 카메라로부터 영상을 획득함으로써 동작한다. 사용 패턴은 단일 투사 줄무늬 패턴을 사용하며 줄무늬의 색도 정보와 채도 정보를 이용하여 '절대 코드 패턴'을 생성한다. 사용 시스템은 두 개의 카메라를 사용하기 때문에 색도 정보와 채도 정보가 비슷한 두 개의 영상을 얻을 수 있으며 이것은 획득한 두 개의 영상에 있는 줄무늬들에 대해 동일한 절대 라벨을 얻을 수 있게 한다. 절대 라벨링 된 줄무늬는 에피폴라 라인(epipolar line)상의 점들과 일대일 정합을 통해 고속의 3차원 데이터 복원을 가능하게 한다. 제안 방식은 얼굴 데이터에 적용되었으며 정확도와 총 소요 시간의 측정을 통해 제안 방식이 기존 방식에 비해 정확도 면에서 뒤지지 않으면서도 복원 속도 면에서 장점을 가짐을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 자연지형의 3차원 투사도 제작기술에 비행기의 비행조건을 고려하여 개발한 비행 시뮬레이터에 대하여 설명하고자 한다. 여기서 발표하고자 하는 비행 시뮬레이터란 3차원의 자연지형을 마치 비행기를 타고가며 보는 것과 같은 효과를 낼 수 있게 하는 시스템을 말한다. 본 시스템은 사용자의 편의성을 도모하기 위하여 Sun workstation (SPARC 10)상에서 X11R5와 Motif 그리고 C언어를 이용하여 개발되었으며, 사용자가 비행경로, 비행속도, 비행고도 등의 비행 파라메타들을 마우스를 이용하여 손쉽게 입력할 수 있도록 구성되어 있다.
A critical evaluation is made of the spectral bias which occurs in the use of a laser doppler velocimeter(LDV). Two processing algorithms are considered for spectral estimates: the sample and hold interpolation method(SH) and the nonuniform Shannon reconstruction technique(SR). Assessment is made of these for varying data densities $(0.05{\le}d.d.{\le}5)$ and turbulence levels(t.i.=30%, 100%). As an improved version of the spectral estimator, the utility of POCS (the projection onto convex sets) has been tested in the present study. This algorithm is found useful to be in the region when $d.d.{\gep}3.$
본 논문에서는 그래프 기반의 최대신장트리(Maximum Spanning Tree)를 이용한 한국어 의존구문분석 방법을 제안한다. 우리는 최대신장트리 알고리즘을 한국어의 특성인 지배성분 후위의 원칙과 투사성의 원칙을 적용하여 한국어 의존구문분석에 적합한 알고리즘을 만들었다. 제안한 알고리즘은 기존의 한국어 의존구문분석의 방법들보다 낮은 시간복잡도를 가지며 대용량 말뭉치를 학습하기 위해 증분학습이 가능하고 비교적 학습속도가 빠른 Averaged Perceptron 알고리즘을 사용하였다. 실험결과 제안한 방법은 비교적 열악한 환경인 복문이 포함된 장문의 문장에서도 뛰어난 성능을 보여주었다,
목적: 기존의 영상 재구성은 간소화된 투사 물리 모델을 사용하고 있다. 하지만 3D 재구성과 같은 실제적인 물리 모델은 시간이 많이 걸려서 임상에서 모든 데이터에 적용하기 힘들고, 복잡한 물리모델을 설명하기 위해 큰 메모리를 사용하면 한대의 일반적인 재구성 머신으로는 불가능하다. 개인 컴퓨터들에서도 큰 규모의 기술을 가능하게 하기위해, 병렬 연산을 이용한 빠른 재구성의 현실적인 분산메모리 모델을 제시한다. 대상 및 방법: 실제로 구현하는 가능성을 보기 위해 가상 컴퓨터들을 이용하여 선행 연구를 진행하였고, 다양한 가능성을 테스트하기 위해 상용서비스를 하고 있는 슈퍼컴퓨터(Tachyon)에서 성능 테스트를 하였다. 가장 많이 사용되는 2D 투사 영상과 실제적인 물리 모델인 3D 응답라인을 이용한 기댓값 최대화 알고리즘을 테스트하였다. 스터디 중 특정 반복횟수 이후에 속도가 최대 6배까지 느려지는 현상이 발견되어 컴파일러 최적화를 통해 병렬 효율의 극대화를 꾀하였다. 결과: Linux에서 MPICH와 NFS를 이용하여, 여러 컴퓨터에서 하나의 프로그램으로 분산 연산이 가능하였다. 병렬 연산을 했을 때 동일한 반복 연산에서 재구성된 영상간의 차이가 실수의 유효숫자(6bit) 정도임을 확인하였다. 2배의 연상장치를 사용했을 때 1.96배의 좋은 병렬화 효율을 보여주었다. 반복 연산 횟수가 증가함에 따라 느려지는 현상은 SSE를 이용한 Vectorization 방법을 사용했을 때 해결할 수 있었다. 결론: 이번 연구를 통해 일반 컴퓨터들을 이용한 현실적인 병렬 컴퓨터 시스템을 구성하여, 작은 메모리의 단일 일반 컴퓨터로는 불가능한 간단화 할 수 없는 복잡한 물리 과정도 영상 재구성 방법에 사용 가능하게 되었다.
본 연구는 2011년부터 2020년까지 코스닥 신규상장 기업 467곳을 대상으로 하여 상장 전 벤처투자를 유치한 경험이 있는 기업(VI)과 유치 경험이 없는 기업(NVI)으로 구분한 후, 상장실적과 상장 후 성장성을 종속변수로 설정하여 차이가 존재하는지를 실증분석하였다. 기술통계량, 평균차이분석, 그리고 다중회귀분석을 수행하였고, 독립변수로는 VC투자, 상장 시 기업의 업력, 기업의 업종, 기업 소재지역, 창투사의 규모 및 업력, 창투사의 전문성, 투자기업과의 적합도를 나타내는 지표를 활용하였다. 분석 결과 VC 투자를 받은 기업의 상장실적과 상장 후 성장성이 더 우수함을 통계적 유의성에 근거하여 제한적으로 관찰하였다. VC 투자의 경우 주로 상장 소요기간에 대해 부(-)의 영향을, 매출액 증가율에 대해 정(+)의 영향을 주었다. VC 투자금액의 경우에는 상장소요기간에 부(-)의 효과를, IPO시 시가총액에 정(+)의 효과를 미치며, 성장성 지표 중에서는 기업의 실질적 경영지표 중 하나인 매출액 증가율에 대하여 정(+)의 영향을 나타내었다. 한편, 본 연구는 분석대상 기업의 업종이 연구개발 특수업종에 해당하는 경우, 상장 이후 성장성에 제한적이지만 유의한 정(+)의 효과를 확인하였다. 또한 기업 업력이 시가총액 증가율에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것을 일부 연도에서 확인하였는데, 이는 장기적이고 안정적인 경영능력을 보이는 경우 단기에 급속한 성장을 나타낼 때보다 시장에서 더 높은 시가총액을 달성할 수 있게 됨을 의미한다. 추가로 앵커창투사의 특성변수들에 대해서도 투자기업의 상장실적 및 상장 후 성장성에 유의미한 영향을 미치는지 살펴보았는데, 앵커창투사의 전문성 수준이 높으면 IPO 시점에서 더욱 높은 시가총액을 인정받는 것으로 나타났으나 그 외 다른 특성변수들에서는 통계적 유의성이 매우 국소적으로만 나타났다. 기존 선행연구와의 차별점은 지금까지도 코로나19에 의한 팬데믹 사태가 기업환경에 중대한 영향을 미치는 상황 속에서 우리나라 벤처캐피탈 생태계를 면밀하게 재검토하고자 하였고, 보다 효과적인 변수들을 도입하여 기업의 업종 영향을 살펴보는 등 특례상장과 같은 관련된 정책의 타당성 평가를 간접적으로나마 시도하였다는 점이다. 즉, 단순히 투자여부를 살펴보는 것에 더하여 VC 투자금액 또한 변수로 활용함으로써, 해당 금액의 수준에 따른 영향 또한 실증분석하였다. 본 논문은 이러한 탐색적 분석결과에 기반하여 기술특례상장제도 또는 벤처생태계로의 자금투입과 같은 정책들이 효과가 있음을 검증하였다. 그러나 최근 기술 발전 속도가 급격하게 증가하는 추세를 고려할 때 성장 동력을 충분히 가진 기업이 규제 또는 여론의 관성 등에 의해 성장성을 잃지 않도록 관련 제도를 신속하게 정비해야 하고, 지역 발전에 있어 업종을 특화할 수 있도록 도와주어야 하며, 회수시장 역시 보다 성장할 필요가 있다. 본 연구의 한계는 데이터가 충분히 확보되지 않아 가설 검정을 10% 유의수준 하에서 수행하고 결과를 해석하였으며, 회귀모형 분석 시 상대적으로 낮은 수준의 수정된 결정계수 값이 보고되었다는 점이다. 각 변수의 효과성을 통계적으로 확인하려는 본 논문의 시도에 기반하여, 추가적인 후속 연구에서는 모형 등을 보완해 나가길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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