구조광을 이용하는 깊이 정보 획득 방법에서 코드화된 패턴의 색상 정보는 촬영된 영상으로부터 패턴을 해석하여 패턴의 위상 변화량으로부터 물체의 깊이 정보를 찾기 위함으로 구조광 패턴들이 대상에 정확하게 투영되는 것이 중요하다. 그러나 프로젝터의 특성에 따라 패턴의 RGB 채널들이 종종 좌표에서 어긋나는 현상이 발생하게 된다. 본 논문에서는 프로젝터의 특성에 따른 컬러 구조광의 캘리브레이션을 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시변화 가시구조광 시스템의 캘리브레이션 과정 중에서 투사된 영상으로부터 RGB 패턴 채널을 추출하고, 추출된 패턴으로부터 각 RGB 채널에 대한 히스토그램을 통하여 패턴 채널이 어느 방향으로 번져 나갔는지를 파악하여 원 패턴에 대한 재정렬을 수행한다. 본 논문의 실험결과에 따르면, 기존의 방법에 비해 간단한 방법으로 가시구조광 패턴에 대한 캘리브레션을 수행할 수 있음을 보여준다.
안테나의 특성은 셀룰러 시스템의 서비스 품질에 직접적으로 영향을 미치는 요소가 되며, 특히 섹터화로 인한 용량의 증가를 기할 수 있는 CDMA 시스템의 경우에는 매우 중요한 의미를 갖는다. 본 논문의 지향성 안테나를 이용하여 전력 제어된 CDMA 셀을 섹터화할 경우 얻을 수 있는 용량의 이득을 논의한다. 용량의 측면에서 이상적인 안테나 패턴과 비교할 때 실제 안테나 패턴의 역방향 링크 용량 효율을 해석적으로 구한다. 셀룰러 CDMA 시스템의 용량은 동일한 주파수 대역을 사용할 수 있는 최대 통신 채널의 수이므로 용량 효율은 결국 주파수 스펙트럼 이용 효율을 의미한다. 측정된 반사판 섹터 안테나 패턴을 대상으로 분석한 결과를 제시하고 패턴 특성과 섹터 셀의 배치 구조에 따라 용량 효율이 86~97%로 변화함을 보인다.
이전에 수행된 연구에서 인간의 이동 패턴은 Levy flight 행동을 보인다고 알려져있다. 그러나 우리의 경험적 지식을 바탕으로 생각해 볼 때 인간의 이동 패턴을 Levy flight 행동만 가지고 나타내기에는 한계가 있어 보인다. 인간의 이동 패턴은 주위환경, 시간, 개인의 습관, 그리고 사회적 지위 등에 따라 서로 다른 모양을 보인다. 즉, 인간 이동의 형태를 파악하기 위해서는 좀 더 다양한 정보가 있어야만 인간 이동의 패턴을 사실적으로 모델링 할 수 있다. 인간의 이동 패턴을 사실적으로 모델링하기에 필요한 정보를 얻기 위해서 상향식 방법(Bottom up)으로 우선 실제 이동 패턴을 분석하여 모델링에 필요한 정보를 추출하고 다시 그 정보를 검증하는 과정으로 모델링에 필요한 정보가 구체적으로 나타나게 될 것이다. 이에 실제 인간의 이동 패턴을 분석하기 위해 아무런 매개변수 없이 개인의 GPS 데이터를 바탕으로 위치정보만을 가지고 군집화(Clustering)를 하게 되면 특정 위치에 대한 군집이 생성된다. 이러한 군집이 나타내는 것은 자주 머무는 지역, 이동 경로 등이 될 것이다. 본 논문에서는 인간의 이동 정보인 GPS 데이터를 가지고 EM 군집화를 통하여 생성된 군집을 통해 인간의 이동 패턴을 분석할 것이다.
Oraganic Light Emitting Diodes (OLED) 소자의 광추출 효율을 향상시키기 위한 방안으로 나노급 사이즈의 고 굴절률 패턴을 기판의 내부 패턴에 적용하였다. 100 nm 및 300 nm의 직경을 갖는 Si3N4 나노 패턴을 나노 임프린트 리소그래피와 건식 식각 공정을 통하여 OLED의 유리기판에 형성을 하였다. 그리고 Silicon On Glass (SOG) 물질을 패턴이 전사된 기판에 스핀 코팅으로 평탄화 공정을 진행 함으로써 OLED소자의 전기적인 특성이 떨어지는 문제점을 개선하였다. 그러고 나서 Si3N4 나노 패턴이 형성되고 평탄화 공정을 마친 기판상 OLED 소자를 제작하였다. OLED의 발광층에서 발생한 빛은 Si3N4 나노패턴에 의해 산란되어 광 추출 효율을 개선할 수 있다. 본 연구에서 두 가지 종류 100nm, 300nm 높이의 Si3N4 나노패턴으로 높이에 따른 광 추출 효율을 비교하고자 OLED 소자를 제작하였다. 기판에 Si3N4 패턴이 형성된 OLED의 효율은 Si3N4 300nm에서 13.1% 증가하였다.
본 연구에서는 국내에서 성공한 영화들의 쇼트 분석을 통해 흥행한 영화의 클라이맥스부분에서 공통된 편집 패턴 분석을 찾아 씬(작은 이야기 단위)의 구성이 잘 기획되어 있는지 데이터 시각화 연구를 한다. 이 연구는 편집패턴들의 모형을 참조하여 영화 전체에 클라이맥스 표현 패턴이 몇 개로 구성되어 있는지 분석하는 것으로 쇼트이미지들의 자동 수집과 수집된 데이터들의 샷사이즈 자동 분류 시스템을 설계하고 이 시스템을 통해 클라이맥스 패턴 중심으로 하나의 씬을 이루고 있음을 증명한다. 작은 이야기인 씬의 구성이 클라이맥스 패턴으로만 판단하기 어려워 배우들의 대화를 통해 씬을 찾아 비교분석을 하였다. 배우들 간의 대화 기반 씬 예측을 위한 character-net은 등장인물들 간의 대화 내용을 추적하여 인물들 간의 대화 형성을 네트워크 망 모양으로 시각화할 수 있다. 망 모양의 시각화를 통해 큰 이야기와 작은 이야기의 구성을 분석할 수 있으며, 씬 수에 따른 밀집도로 영화의 흥행 여부를 예측할 수 있다. 이 두 가지 연구를 비교하여 영화의 기획 구성 및 제작 방법에 기여를 할 것이라 판단한다.
본 논문의 국내 패션 업체에서 상품기획 과정 중 많은 시간과 노력을 투자해야 했던 디자인 및 패턴 자료를 데이터베이스화하여 key word를 통해 효율적으로 찾아 사용할 수 있도록 한 디지털 여성 자켓 분류 데이터베이스 시스템을 개발하고자 실시되었다. 이를 위해 의류업체 종사자 48명과 의류학 전공 대학원생 54명, 패턴 전문가 11명을 대상으로 설문조사 및 인터뷰를 실시하여 디자인 및 패턴의 분류 기준과 의류 생산기획 업무의 디지털화 가능성을 검토하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 국내 의류업체에서는 상품기획시 국외패션잡지와 collection지를 가장 많이 활용하고 있었으며, 디자인 및 패턴 DB 프로그램에 대한 효용성 기대와 수용도 기대에는 집단간 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 여성 자켓 디자인 DB를 위한 구성요소 분류 기준은 7가지고 선정되었고, 이미지 형용사 분류 기준은 6가지로 선정되었다. 또한 자켓 제작을 위한 block pattern 분류 기준은 4가지로 선정되었다. 본 연구를 통해 개발된 자켓 디자인 선택 프로그램의 모델을 제시한 후 실험 참가자들에게 효용성 및 사용가능성을 다시 검증한 결과, 프로그램 제시 전 조사결과보다 유의하게 긍정적으로 평가되었으며, 데이터베이스 자료 활용시 이미지 형용사를 통한 검색보다는 구성요소를 통한 검색에 더 만족하는 것으로 나타났다.
최근 반복적 설계에 대한 해결방안으로 제시되고 있는 디자인패턴을 체계적으로 분류, 공유하여 사용하려는 연구가 진행되고 있으나, 시스템 설계자 개개인이 제시한 패턴은 공유 대상에서 제외되고 있다. 또한, 특정 CASE 도구를 사용하여 모델링한 구조는 컴포넌트화되더라도 특정 도구나 플랫폼에 독립적으로 사용될 수 없었다. 본 논문에서는 기존 디자인패턴뿐만 아니라 사용자들에 의해 새로이 제시된 패턴을 모델링하는 패턴 에디터를 이용하여 설계정보를 도구와 플랫폼에 독립적인 XML코드로 컴포넌트화 할 수 있는 XML 기반의 디자인패턴 관리시스템을 설계, 구현하였으며, 효과적인 패턴 검색을 위해 Spreading Activation 검색 방법을 사용하였다.
정보화사회에서 효율적인 정보검색(information retrieval)은 각종 의사결정에 매우 중요하다. 주어진 정보검색 문제가 있을 때 과거에 검색되었던 자료는 그 적절성 여부에 대한 평가를 데이터베이스에 첨가하여 지식베이스(knowledge base)화 할 수 있다. 본 연구는 이 지식베이스에 대한 논리적 패턴을 분석하여 새로운 정보의 '적정성(relevance)' 여부를 판별하는 확률화 정보검색 모형을 만들고 이에 대한 실험을 하였다.
본 논문에서는 양자화 결합 네트워크의 시계열 패턴의 기억 특성을 뉴로-칩 상에서 검토하기 위하여, 결합 하중이 $\pm$1 및 0로프로그램 가능한 네트워크를 설계하고 집적화 하였다. 제작된 칩 사이즈는 2.2mm $\times$2.2mm이며 1.2um CMOS 설계기술을 이용하여 7개의 뉴런과 49개의 시냅스 회로를 내장한다. 측정 결과, 설계된 네트워크는 동적 패턴을 성공적으로 기억한다. 또한, 특정한 리미트사이클을 네트워크에 기억시킬 수 있는 결합 하중의 구성방법을 제안한다. 이 방법은 간단한 결합하중과 정밀도의 관점에서 하드웨어 구성에 유용하다.
본 논문에서는 피치 검출과 퍼지화 패턴 매칭을 포함하는 화자 인식 알고리즘을 제안한다. 음의 개성을 표현하는 피치를 이용한 피치 패턴을 사용하고 음성의 파라미터는 2진화 스펙트럼을 사용한다. 비선형적인 발성 시간에 따른 시간 변동의 폭을 모두 포함할 수 있도록 음성 신호의 애매성을 보완할 수 있는 퍼지의 소속 함수를 이용하여 표준 패턴을 작성하고 퍼지화 패턴 매칭을 이용하여 인식을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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