자갈비산에 대한 위험성을 평가하는 한 방법으로 열차 하부 각 지점에서 다양한 자갈 종류 및 열차 속도에 따라 자갈 비산 확률을 파라메타로 제시하였다. 이를 위하여 풍동실험 결과를 바탕으로 한 확률계수 BFPF를 이용하였으며, 다양한 조건의 열차 하부 영역에 대한 수치해석을 수행하여 각 조건에 따른 각 지점의 자갈비산확률을 검토하였다. 열차 속도증가에 따라 비산확률이 급격히 증가하고, 속도가 350 km/h가 되면 자각비산 확률이 87%로 증가하였다. 또한 높힘침목을 적용하였을 경우와 비교를 통해, 다양한 조건에서의 자갈비산 확률에 대한 민감도를 분석하여 자갈형태 및 높힘침목 형태에 따른 변화 특성을 분석하고 높힘침목이 자갈비산 위험을 억제할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 불완전한 데이터를 처리하기 위해 본래 규칙개선 문제를 위해 고안되었던 데이터 확장 기법을 사용한다. 이 기법은 사건마다 중요도를 의미하는 가중치를 가질 수 있으며 각 변수를 확률값으로 나타낼 수 있는 특징이 있다. 본 논문에서의 핵심 문제가 손실값과 가장 근사한 확률을 구하여 손실값을 확률로 대치하는 것이므로, 3가지 다른 알고리즘으로 손실값에 대한 확률을 구한 후 이 데이터 구조의 형식으로 저장한다. 그리고 각각의 확률 구조에 대한 평가를 위해 SVM 분류 알고리즘으로 각각의 정보 영역을 분류하는 학습을 한 후, 본래의 정보와 비교하여 얼마나 서로 일치하느냐를 측정한다. 손실값의 대치 확률을 위한 3가지 알고리즘들은 같은 데이터 구조를 사용하고 있으나 접근 방법에서는 서로 다른 특징을 가지고 있어 적용 분야에 따라 다양한 용도로 이용될 수 있기를 기대한다.
본 논문에서는 잡음과 간섭신호가 존재하는 환경에서 편파영역에서의 레이다 신호처리 알고리즘과 공간 및 시간 영역에서의 레이다 신호처리 알고리즘을 효율적으로 결합하는 문제에 관해 고찰한다. 대부분의 직렬결합 방식들은 성능이 제한적이므로 3차원 즉, 편파, 공간, 및 시간영역에서 동시에 레이다 신호를 검출하는 적응 알고리즘에 초점을 맞춘다. 공간 및 시간 영역의 알고리즘을 3차원으로 단순 확장한 알고리즘과 달리, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 신호의 편파 파라미터에 대한 필터 뱅크가 불필요하다. 제안된 알고리즘에 대한 성능 신호검출 확률과 오경보 확률에 의해 유도하고 신호의 편파정보를 이용하지 않거나 편파정보를 안다고 가정하는 알고리즘들과의 성능을 비교, 분석한다.
본 연구는 CCD카메라로부터 입력된 영상을 분석하여 특징값을 추출하고, 패턴인식기술을 이용하여 화재연기영상을 감지하는 방법을 제안한다. 우선 CCD카메라로부터 획득된 영상들간의 차영상을 이용하여 움직임 영역만을 검출하고, 이후 연기색상모델을 적용하여 후보영역을 생성한다. 연기영역은 유사색상의 군집화를 이루고, 주변에 비해 단순한 질감을 가지며, 시간에 따른 모션정보의 상승 방향성을 가지는 특징을 가진다. 본 논문에서는 연기영역의 이러한 특성을 이용하여 학습영상으로부터 연기의 밝기, 웨이블릿 고주파 성분, 모션 벡터 등의 특징 값을 추출하고 이들 특징 값들에 대해 가우시안 확률 모델을 생성한다. 이렇게 추출된 확률모델은 연기영역의 시간적 연속성을 고려하기 위해 본 논문에서 새롭게 구성한 동적 베이지안 네트워크의 관찰노드에 적용된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 산불을 비롯한 다양한 연기를 감지하였으며, 기존의 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보여주었다.
4세대 이동통신시스템에서는 사용자가 이용하는 서비스 종류 및 가입한 요금제, 서비스 이용 형태 등에 따라서 각 사용자에게 서로 다른 품질의 서비스를 제공하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 단말이 상향링크 자원 요청을 위해서 수행하는 random access 과정을 개선하여 각 사용자 별 서비스 품질 차별화를 도모하였다. 구체적으로 bandwidth request 채널의 구조를 primary 영역과 secondary 영역으로 구분하였고 각 영역을 이용하여 random access를 수행할 수 있는 사용자의 등급을 영역 별로 제한하였다. 이러한 제안 기술을 이용하면 서로 다른 등급의 사용자 사이에 발생하는 불필요한 random access 경쟁을 방지할 수 있기 때문에 전체적인 사용자의 random access 성공 확률을 유지하면서 primary 영역을 이용하여 random access를 시도하는 사용자의 성공 확률을 증가시킬 수 있다. 제안 기술은 2010년 3월 IEEE 802.16 Session #66 회의에서 발표되었고 제안 기술의 개념 및 필요한 메시지가 802. 16m 표준에 채택되는 성과를 거두었다.
본 논문에서는 입력된 FISH 세포영상을 군집세포영역과 독립세포영역으로 분류하고, 군집세포영역에 대해서는 하나의 세포를 분리하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 입력된 영상에 대해서 가우시안혼합모델과 세포의 명암도 값에 대한 최대 우도 함수를 사용하여 세포영역과 배경영역을 분할해줄 임계값을 정의하게 된다. 이렇게 얻어진 전경세포영역에 대해서 보다 정확한 세포 분석을 위해서 군집세포와 독립세포를 분류하게 된다. 세포 영역의 분류과정을 위해서는 베이지안 네트워크와 확률밀도함수를 사용한다. 학습데이터로부터 밀집도(compactness), 평활도(smoothness), 후-모멘트(Hu-moment)에 대한 형태학적 특징값을 추출하여 확률밀도함수를 구성하고, 이를 기반으로 베이지안 네트워크를 사용하여 두 영역을 분류하게 된다. 군집세포로 분류된 영역에 대해서는 그 군집세포를 구성하고 있는 독립세포로 각각 분리한다. 먼저, 명암도 기울기 변환(intensity gradient transform) 영상과 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 군집세포 영역을 작은 영역으로 분할하게 된다. 작게 분할된 영역을 하나의 세포영역으로 병합시키기 위해서, 군집세포에 존재하는 독립세포의 수만큼의 마커를 결정 침식 연산을 사용하여 추출하고, 추출된 마커를 중심으로 단계적 병합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 166개의 FISH 세포를 사용하여 테스트한 결과 99.29%의 정확한 분리결과를 보여줬으며 기존의 다른 알고리즘보다도 뛰어난 성능과 빠른 실행시간을 보여주었다.
충돌 피항 동작은 선박 간 끊임없이 영향을 주고받는다. 특히 다수의 선박이 조우하는 경우, 상대 선박의 피항 의도를 파악하고 서로에게 얼마나 영향을 미치는 지를 파악하는 것은 어려운 일이다. 이를 위해 분산 확률 탐색 알고리즘이 제안되었다. 분산 확률 탐색 알고리즘은 이웃 선박과 반복적인 메시지 교환을 통해 비용을 가장 크게 낮출 수 있는 코스를 탐색 후 확률과 제한 조건에 따라 기존의 코스를 유지할지 아니면 새로운 코스를 선택할지를 결정한다. 그러나 분산 확률 탐색 알고리즘에 사용된 파라미터가 충돌 피항에 어떠한 영향을 미치는지 증명되지 않았다. 본 논문에서는 분산 확률 탐색 알고리즘의 파라미터와 가중치가 충돌 피항에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 또한 타선과의 피항 거리를 조절하기 위한 충격 흡수 영역을 소개한다. 실험 방법은 두 선박이 조우할 수 있는 세 가지 상황, 즉 정면에서 조우하는 상황, 횡단하는 상황, 추월하는 상황에 파라미터와 가중치의 변수들을 조합하여 실험을 진행하였다. 각 상황 당 8,000회, 총 24,000회의 실험이 진행되었다. 실험 결과 모든 실험에서 한 건의 충돌도 발생하지 않았다. 선박이 목적지에 큰 가중치를 줄 경우, 즉 이기적인 행동을 할 경우, 비용은 증가함을 보였다. 타선의 움직임을 더 길게 예측할수록 항행 거리, 메시지 교환 횟수는 작아지는 경향을 보였다.
자궁 경부 세포진 영상의 핵 추출을 위해서는 영상의 배경과 핵 그리고 세포질 영역의 구분이 중요하다. 또한 정상 세포핵과 암종 세포핵의 구분 및 인식을 위해서는 세포핵들의 형태학적 특징을 이용한 분류 기준을 세워야한다. 본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵의 후보 영역과 핵을 추출하기 위해 현미경 400배율 확대 사진을 획득하는 과정에서 훼손된 컬러 영상을 복원하기 위한 방법으로 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정한다. 그리고 배경 영역과 세포핵 영역을 구분하기 위해 영상의 R,G,B 영역의 히스토그램의 분포를 이용하여 배경을 제거한다. 배경이 제거된 영상을 그레이 영상으로 변환 한 후, 히스토그램 명암도의 값을 이용하여 세포핵 영역과 세포질을 분류하여 세포핵 영역을 추출한다. 그리고 Kapur 방법을 적용하여 세포핵 영역의 엔트로피 누적확률을 구한 후, 영상을 이진화 한다. Kapur 방법이 적용된 이진화 영상에서 세포핵 영역의 중심과 주위 화소를 비교하는 $3\times3$ 마스크를 적용하여 영상의 미세한 잡음을 제거 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 최종적으로 세포핵 영역을 추출한다. 추출된 세포핵의 영역을 분류 및 인식하는 과정으로 세포의 외각의 방향성 정보, 핵의 크기, 그리고 면적 비율의 특징을 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 자궁 경부 세포진 영상에서 정상 세포핵 및 암종 세포핵을 인식한다.
The role of domain-specific causal mechanism information and domain-general conditional probability in young children's causal reasoning on physics and psychology was investigated with the participation of 121 3-year-olds and 121 4-year-olds recruited from seven child care centers in Seoul, Kyonggi Province, and Busan. Children watched moving pictures on physical and psychological phenomena, and were asked to choose an appropriate cause and justify their choice. Results showed that young children's causal reasoning differed depending on domain-specific mechanism. In addition, their causal reasoning on physics and psychology differed by the developmental level of causal mechanism. The interaction of domain-specific mechanism and domain-general conditional probability influenced children's causal reasoning : evident conditional probability between domain-appropriate cause and effect helped children make more inferences based on domain-specific causal mechanism.
이 논문에서는 능동 소나 환경에서 선형 주파수 변조와 CW(Continuous Wave) 신호의 특성을 고찰하였다. 이를 위해 대표적인 일정 오경보 확률(Constant False Alarm Rate) 처리 기법인 셀 평균(Cell Averaging), 순서통계(Order Statistics), TM(Trimmed Mean) 기법을 이용하여 거리/도플러 영역에서 표적 존재 유무를 판단하고, 이 결과를 이용하여 탐지 성능에 영향을 미치는 요소들을 분석하였다. 특별히, 실측 데이터를 이용한 실험에서 기존 일정 오경보 확률 처리기의 성능이 실제 능동 소나 환경에서도 이론과 같은 결과를 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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