본 논문에서는 잡음에 의해 손상된 텍스트 영상으로부터 복원 및 분할을 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 영역의 복원을 위하여 색상 및 비색상 성분을 2차 대칭 스틱 텐서로 표현하고 보팅 기반의 손상된 영역을 복원하였으며, 마지막으로 클러스터링 방법에 의해 분할을 수행한다. 먼저 우리는 제안된 색상 선택함수에 의해 잡음에 강건한 색상과 비색상 성분을 선택한다. 두 번째 단계에서는 각각의 선택된 특징 벡터들은 스틱 텐서로 표현하였으며 제한된 보팅 커널의 필드내에서 이웃하는 보터들과 통신을 통하여 새롭게 정의된다. 따라서 2차 보팅 후 각각의 스틱 텐서는 이웃하는 텐서와 같은 특성을 가지며 손상된 영역들을 복원할 수 있다. 마지막으로 복원된 영상의 성능을 평가하기 위하여 적응적 평균 이동 알고리즘과 클러스터링 알고리즘을 이용하여 영상 분할을 수행하였다. 실험에서 제안된 방법은 전체적인 처리과정을 자동적으로 수행 가능하였으며 배경 및 객체의 영역에서 효율적인 복원 및 분할을 수행할 수 있었다.
본 논문에서는 스마트 교육 관련 기술 개발의 일환으로 태블릿 기기와 전자칠판 시스템간의 연동 기술에 대해 연구하였다. 이를 위해 우선적으로 태블릿 기기와 전자칠판 시스템 상에서 강의 자료 관리, 페이지 전환 및 기본적인 판서가 가능한 판서 소프트웨어를 구현하였다. 그리고 이들 판서 소프트웨어들 간에 제어 정보 및 판서 정보를 주고받기 위한 데이터 포맷을 정의한 다음 소켓 프로그래밍을 통해 두 디바이스 간에 실시간 양방향으로 연동하는 기능을 구현하였다. 그 결과로 태블릿 기기 상에서의 페이지 전환 이벤트나 판서 정보는 전자칠판 시스템에 실시간으로 전달되어 대형 스크린에 디스플레이 되고, 반대로 전자칠판에서의 이벤트나 판서 정보는 태블릿 기기에 실시간 표출이 된다. 태블릿 기기와 전자칠판 시스템간의 양방향 연동 기능의 성능을 응답 오류율, 지연시간 및 통신 커버리지 측면에서 자체 평가를 실시하고, 필드테스트를 통해 실제 교육 환경에 적용 가능한 우수한 성능임을 입증하였다.
일반적으로 구조물용 외부의 정적 및 동적 하중과 외부환경으로 인하여 피로균열과 부식이 발생하며, 이것은 구조물의 변형을 유발하여 결국 파단으로 이어지기 때문에 균열과 부식의 검출 및 평가와 함께 구조물의 변형에 의한 진동, 변위 기울기와 같은 거동을 감시하는 것도 매우 중요하다. 이에 레이저 센서 시스템을 이용하여 이러한 거동을 측정하여 이상 유무를 모니터링 할 수 있는 구조물 안전감시 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 2차원으로 배열한 광전센서를 이용하여 구조물의 변형에 의해 유발된 광궤적의 변화를 감시하며, 또한 데이터를 취득하고 신호처리 할 수 있는 운용 프로그램도 갖추고 있다. 본 연구에서는 개발한 안전 진단 시스템의 필드 적용에 앞서 실험실에서의 몇 가지 실험을 통하여 그 효용성을 검증하였다.
원자력발전소의 화재방호규정은 정성적인 화재위험성평가와 정량적인 화재위험도분석에 기반을 두며, 화재위험은 심층화재방어개념인 화재 예방, 화재 진압, 및 피해 최소화의 3가지 요소에 균형을 유지하면서 화재방호계획에 의해 관리되고 있다. 최근 화재위험 상세평가는 일반적으로 존모델 또는 필드모델을 이용하고 있다. 본 논문에서는 이런 추세에 따라 최신 화재모델링 도구인 FDS를 이용하여 원자력 발전소의 방화지역에 대한 정량적 화재위험분석 및 화재영향 평가가 가능한지 그 여부를 확인하였다. 이의 결과 화재모델링을 이용한 정량적 위험분석은 원자력발전소의 방화지역에 대한 정량적 위험도 분석뿐만 아니라 화재로 인한 원자로 노심 손상빈도를 개선할 수 있는 응용 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 조영증강 초음파영상의 분석과정에서 육안판별의 한계를 극복하기 위한 파라미터 가시화기법을 소개하고, 이 과정에서 영상의 왜곡과 노이즈를 보정하기 위한 방법론을 제시한다. 초음파영상에서 조영제의 전이형태에 대한 동적패턴은 간질환 진단에서 의미있는 파라미터가 되는데, 전이시간 정보와 조영증강 패턴을 정적인 단일영상으로 표현함으로써 급속도로 진행되는 동영상에서 정확한 정보를 효과적으로 판별할 수 있게 한다. 진단파라미터 데이터의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 호흡에 의한 흔들림현상과 마이크로 버블에 의한 노이즈를 들 수 있다. 이에 대한 대안으로 영상의 움직임추적을 위한 다단계 알고리즘과 마르코프 랜덤 필드 모델에 기반한 영상개선기법을 제안한다. 실제 임상데이터를 사용한 실험결과를 통하여, 제안된 방법의 유용성을 실험적으로 고찰한다.
본 논문은 실시간 정밀 모션 제어를 위한 안드로이드 응용의 설계와 구현을 다룬다. 안정적인 실시간 성능을 제공하기 위해서 다축 모터들이 특정 모션을 만들어낼 수 있도록 실시간 필드버스에 주기적으로 좌표 벡터 명령을 전달하고 그에 대한 피드백을 받는 모션 제어부를 데몬 프로세스 형태의 안드로이드 서비스로 구현하고, 이 모션 제어 서비스에 모션의 좌표 벡터들을 생성하여 전달하는 모션 계획부를 안드로이드 UI 응용으로 구현하였다. 이러한 소프트웨어 구성을 지원하기 위해서 멀티코어 프로세서를 모션 제어 서비스의 실행을 전담하는 실시간 코어들과 UI 응용의 실행을 전담하는 비실시간 코어로 나누었으며, 모션 제어 서비스와 응용 사이의 통신을 공유 메모리 형태로 구현하였다. 성능 측정 결과, 8축 모터들을 2개씩 그룹지어 4개의 쓰레드로 제어하는 경우에도 태스크 활성화 지터의 99%를 ${\pm}55{\mu}s$ 미만으로 유지하면서, 모션 제어 주기를 2ms까지 달성할 수 있었다.
메타데이타를 위한 검색모델은 질의에 사용자의 정보요구를 정확하게 반영하기 때문에 정확율(precision)은 높지만 질의 조건에 만족하지 않는 정보를 배제하므로 재현율(recall)은 낮다. 반면 전문(full-text) 텍스트 검색 모델은 사용자 질의에 대하여 모든 문서를 검색대상으로 하므로 정확율은 낮고 재현율은 높다. 메타데이타 검색모델의 높은 정확율은 사용자가 메타데이타의 구조적 특성에 맞게 질의를 구성할 경우 가능하지만 일반적으로 사용자가 메타데이타의 구조 정보를 반영한 사용자 질의를 구성할 수 있다고 기대하기는 어렵다. 또한 메타데이타에 포함된 정보의 양은 전문 텍스트가 가진 정보의 양보다 적기 때문에 텍스트를 검색한 결과보다 재현율이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 특성을 반영하여 메타데이타 검색 시, 사용자의 다양한 질의를 메타데이타의 특성에 맞게 재구성하고 메타데이타뿐 아니라 텍스트에 대해서도 검색을 수행하여 두 모델의 장점을 함께 고려한 통합 검색 모델을 제안한다.
뇌파연구는 비교적 안전하게 뇌상태에 관한 다양한 정보를 제공한다. 상담자나 피검자는 뇌파의 측정, 분석, 관리 등 일련의 과정에 대해 편리하게 사용자 TCO를 절감할 수 있어야 하고, 원하는 정보에 실시간 접근이 가능해야 한다. 기존 환경이 전문가의 판단에 따른 수작업 형태였다면, 본 논문이 제안한 시스템은 3-Tier 클라이언트/서버 IT기 술 및 BQT를 포함하는 뇌파기술을 융합하고 최적화시킨 스마트 뇌파케어시스템이다. 이 시스템은 편리한 웹 인터페이스를 통해 전 과정을 완전히 자동화하여 실시간서비스를 실현하였다. 본 연구로 개발된 이 시스템은 현재, 필드에서 서비스를 진행하고 있으며, DB에 수집된 자료는 연구자들에게 임상연구의 용도로 제공되고 있다.
본 보행 로봇의 자세 제어는 일반적으로 센서 시스템을 통한 외부 환경 및 기타 정보의 인식을 통해 수행된다. 보다 정교한 로봇의 제어를 위해서는 필연적으로 고성능 센서를 요구하게 되지만, 이들은 대부분 고가이거나 내구성 측면에서 매우 취약한 것이 사실이다. 따라서 필드로봇과 같이 야지의 환경에서 운용되는 로봇 시스템의 제어를 위해서 이러한 센서 시스템을 다수 채용하는 것은 비현실적이며, 특히 양산시에도 큰 걸림돌로 작용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 신경망 이론의 역전파 알고리즘에 기반을 둔 가상센서 알고리즘을 활용하여 기존의 센싱 데이터를 추정할 수 있는 기법을 소개하고자 한다. 특히 본 논문에서는 추정된 센서 데이터의 품질을 향상 시킬 수 있는 알고리즘 측면에서의 변수 조절 및 센서 시스템과 같은 하드웨어 측면에서의 변화를 통해 성능인자에 영향을 미치는 요소를 파악함과 동시에, 본 기법의 타당성에 대한 측면을 함께 논하였다.
TCP는 유선망을 위하여 설계되었기 때문에, 유선망과 다른 특성을 가진 무선망에서 서비스되는 경우 성능이 크게 저하된다. 무선 Ad-hoc네트워크에서 혼잡윈도우(congestion window)값은 TCP의 성능에 크게 영향을 준다. 네트워크 상황에 따라 적절한 크기의 혼잡 윈도우 값을 설정함으로서 TCP성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 무선Ad-hoc 네트워크에서 TCP 성능을 향상시키는 새로운 TCP 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 TCP 수신측에서 최적의 윈도우 크기를 측정하고, ACK 패킷의 윈도우 필드를 사용하여 CWL(Congestion Window Limit)를 최적 값에 세팅하는 최대 혼잡윈도우 조정 기법이다. 무선 Ad-hoc네트워크의 다양한 환경에서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과 제안된 알고리즘이 기존 TCP new reno 프로토콜보다 전송률 및 패킷 손실에서 성능을 크게 향상하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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