스마트 홈 분야에 대한 관심의 증가와 기술적인 발전은 상황인지 서비스와 베이시안 네트워크 알고리즘, 트리 구조 알고리즘 그리고 유전자 추측 알고리즘과 같은 예측 알고리즘에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 상황 인지 서비스는 개별적인 사용자의 패턴을 고려한 맞춤형 서비스를 제공하는 것은 사용자의 삶의 질을 향상시키는 데 도움 주는 것을 의미한다. 하지만 상황인지 서비스를 구현 하는 것은 상황정보와의 부합성 문제와 예외적인 상황 처리가 고려하는데 어려움을 겪고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서, 본 연구에서는 지능형 순차적 매칭 방식 알고리즘(Intelligent Sequential Matching Algorithm : ISMA)을 제안하고, 페트리 넷에 시간 개념을 추가하여 시간 페트리 넷(Timed Petri-net : TPN)으로 모델링한다. 제안한 지능형 순차적 매칭 알고리즘의 유효성을 증명하기 위하여 시나리오를 제시하고, 그것을 모델링 한다. 또한 동일한 실험 조건 아래, 기존의 예측 알고리즘과 비교를 통하여 과 제안된 알고리즘의 예측 정확도가 4~6% 우수함을 보인다.
본 논문에서는 구조물의 안전성을 목적으로 변위를 감시하는 자동화된 시스템을 제안한다. 사진측량 기법은 서로 다른 각도에서 촬영된 2차원 이미지로부터 대상물의 정밀한 3차원 형상을 얻어내는 기법으로써 구조물의 변형을 분석하기에 매우 정확하면서도 편리하다. 본 논문은 카메라보정, 표정점(coded target)을 이용한 특징점의 획득, 획득된 특징점의 3차원 복원 및 정확도 분석의 과정으로 구성된다. 논문에서 사용되는 다시점 카메라 각각의 카메라는 일정한 거리와 시차로 배치하였다. 카메라 보정은 다시점 카메라로부터 획득된 3장의 영상에서 7개 이상의 대응점들로부터 트라이포컬텐서를 구하고 이로부터 유클리드 카메라를 구하는 자기교정(self-calibration) 방법을 사용하였다. 특히 특징점 획득 과정에서, 정확한 좌표를 구하기 위하여 외곽형상으로부터 중심점의 좌표를 정확하게 계산해내는 서브픽셀 기법을 사용하고 패턴 인식 기법을 이용하여 특징점을 자동으로 검출하였으며, 실세계 좌표상에서의 실측값을 구하기 위하여 스케일 바를 사용한다.
워크플로우 관리 시스템은 다양성과 복잡성이 커지고 있는 비즈니스 프로세스 관리의 해결대안으로서 부각되고있다. 본 연구에서는 주어진 프로세스 흐름을 세 가지의 패턴 즉, 반복블록, 직렬블록 및 병렬블록 등으로 단순화하고 노드의 위상적 순서(topological ordering)를 생성하는 알고리즘을 이용하여 사이클을 찾아 반복블록을 제거하고, 다음으로 직렬 및 병렬블록을 반복적으로 검색하는 수로분기 알고리즘을 포함하는 새로운 모델을 제시한다. 그리고 ACTA 형식론에 기반하여 각 블록을 ECA규칙으로 변환하여 사건(event)을 감지하는 워크플로우 시스템으로의 구현 방안을 제시한다. 그 모델의 결과를 컴퓨터가 수행할 수 있도록 만들어주는 과정 즉, 비즈니스 프로세스를 모델에 입각하여 통제하는 데에 사건-조건-처리(ECA)규칙을 사용한다. 유형별로 ECA 규칙에 입각한 통제 논리를 설계하였으며, 이것은 규칙기반 워크플로우 관리시스템의 기초가 될 수 있다. 또한 본 연구의 결과가 현행 DBMS들의 능동형 규칙(active rule)에 적용될 수 있도록 구체적 대안을 제시하였다.
본 논문에서는 공장 자동화를 위한 신뢰성 높은 바코드 관심영역 추출 방법을 제안한다. 방향성분 추출 및 검출할 바코드의 특성을 이용하여 배경을 분리한다. 관심영역 후보 영상의 blur, 회전, 유사영역등으로 인한 문제점을 분석하여 후보정하는 작업을 수행한다. 또한 빠른 연산 속도를 위해 resizing factor를 사용하여 영상 resizing 연산을 통한 빠른 연산이 가능하도록 하였다. 다양한 자동화 환경에 적용 가능한 연배열과 같이 다수의 제품이나 바코드가 입력 영상에 촬영되고 촬영 거리가 최대 80cm 임에도 높은 추출 성공률이 가능도록 하였다. 다양한 거리에서 촬영된 영상을 시뮬레이션 한 결과 관심영역 검출률은 100%, 후보정 성공률은 99.3%인 것을 확인하였다.
기존의 웹 검색 엔진들은 사용자의 검색 의도를 충분히 반영하지 못하기 때문에 사용자가 원하는 정확한 정보를 찾기가 어렵다. 따라서 최근에는 개인의 검색 패턴을 분석하여 검색에 반영함으로써 검색 결과에 대한 만족도를 높이기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 이러한 개인화 검색을 통해 사용자는 방대한 웹상의 정보들 중 자신의 검색 의도에 보다 적합하고 정확한 정보를 획득할 수 있다. 본 논문에서는 웹 사용자들의 질의어 사용 빈도수(Frequency)에 대한 랭킹 정보를 통해 최근 주요 관심사(Interest)를 파악하고, 주요 관심사 별로 형성된 커뮤니티(Community)를 기반으로 수행되는 개인화 검색 방안을 제안한다. 실험결과 질의어 빈도수, 관심사 및 커뮤니티를 검색에 반영할 경우 개인의 검색 의도에 보다 적합한 검색 결과가 제공되는 것을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 디지털 이미지 분석기술을 이용하여 콘크리트 구조물의 대표적인 열화인자인 콘크리트의 균열을 검지할 수 있는 기술을 개발하기 위해 형태수리학에 근거한 모폴로지 기법이 도입된 이미지 분석기법을 적용한 균열검출 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템에는 분석결과의 효율적인 관리를 고려하여 촬영된 다수의 이미지를 하나의 전체 이미지로 재구성하는 이미지 조합기술이 추가로 적용되었다. 그리고 개발된 시스템의 적용성 및 신뢰도 검증은 균열이 발생된 콘크리트 암거를 이용한 현장검증 실험을 통해 이루어졌으며, 실험에 사용된 촬영장비로는 40m까지 0.2mm의 균열을 검지할 수 있는 성능을 확인하였다. 이미지 분석을 통해 산정된 균열폭의 경우 실측 균열폭과의 차이가 최대 0.08mm로 나타나 일정 수준 이상의 정확도를 구명하였고, 이미지 조합의 경우 추상 패턴 이미지 면에 대한 분할 촬영 이미지를 조합한 결과 실제 전체촬영 원본 이미지와 육안으로 차이를 확인할 수 없을 정도로 우수한 조합결과를 도출하였다.
본 연구에서는 신장 조직 영상으로부터 자동적으로 사구체 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 사구체 조직은 신장의 상태를 나타내는 많은 정보를 포함하고 있기 때문에 사구체 영역의 추출은 신장검사를 자동화하기위한 첫 번째 단계이다. 신장 조직 영상은 신장조직조각을 현미경을 통해서 CCD 카메라로 촬영함으로써 얻어진다. 특히, 사구체 영역과 타 영역과의 차이는 명확치 않아 기존 분할방법에 의해 그 배경으로부터 사구체 영역을 추출하는 일은 쉽지않다. 이에 여러 가지 모양을 갖는 사구체 영역의 경계 에지를 공통의 특징으로서 주목하였다. 우선 가우스 함수에 의한 원영상의 몽롱화 영상을 동적인 임계값으로서 사용하여 이 임계값에 의해 원영상을 2치화 한다. 다음으로 획득한 영상으로부터 일반적인 패턴처리 기법으로 사구체 영역의 경계 에지를 포함하는 모든 에지를 추출한다. 그 다음으로 사구체 영역은 폐곡선에 의해 둘러쌓인 원영상내의 영역을 추출함으로써 얻어진다. 그 결과 사구체 영역이 85%정도 정확하게 추출되어 제안 방법의 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 버틀러 매트릭스를 이용한 빔포밍 안테나를 설계 및 분석하였다. 제안한 빔포밍 안테나의 동작 주파수는 2.4 GHz의 ISM 대역이며, 빔포밍 안테나의 구성 요소는 1 × 4 배열 안테나 및 4 × 4 버틀러 매트릭스로 구성된다. 4 × 4 버틀러 매트릭스의 출력포트에 서로 다른 위상차를 갖는 신호가 출력되며, 신호는 1 × 4 배열 안테나의 각각의 입력포트에 공급된다. 4개의 입력포트를 갖는 빔포밍 안테나는 총 4개의 빔을 형성한다. 빔포밍 안테나의 방사패턴을 분석하기 위해 각각의 입력포트에 신호를 스위칭하여 공급하였으며, 입력포트 1 ~ 4에 대한 개별적인 분석을 진행하였다. 제안한 빔포밍 안테나는 각각의 입력포트에 따라 각각 -12°, 40°, -40°, 12° 방향에서 주 빔이 형성되었다.
Purpose: The aim of this study was to assess the accuracy of cone-beam computed tomographic (CBCT) images obtained using different voxel sizes in measuring trabecular bone microstructure in comparison to micro-CT. Materials and Methods: Twelve human skull bones containing posterior-mandibular alveolar bone regions were analyzed. CBCT images were obtained at voxel sizes of 0.075mm(high: HI) and 0.2mm(standard: Std), while microCT imaging used voxel sizes of 0.06 mm (HI) and 0.12 mm (Std). Analyses were performed using CTAn software with the standardized automatic global threshold method. Intraclass correlation coefficients were used to evaluate the consistency and agreement of paired measurements for bone volume (BV), percent bone volume (BV/TV), bone surface (BS), trabecular thickness (TbTh), trabecular separation (TbSp), trabecular number (TbN), trabecular pattern factor(TbPf), and structure model index (SMI). Results: When compared to micro-CT, CBCT images had higher BV, BV/TV, and TbTh values, while micro-CT images had lower BS, TbSp, TbN, TbPf, and SMI values (P<0.05). The BV, BV/BT, TbTh, and TbSp variables were higher with Std voxels, whereas the BS, TbPf, and SMI variables were higher with HI voxels for both imaging methods. For each imaging modality and voxel size evaluated, BV, BS, and TbTh were significantly different(P<0.05). TbN, TbPf, and SMI showed statistically significant differences between imaging methods(P<0.05). The consistency and absolute agreement between micro-CT and CBCT were excellent for all variables. Conclusion: This study demonstrated the potential of high-resolution CBCT imaging for quantitative bone morphometry assessment.
Thanks to the competition of AlphaGo and Sedol Lee, machine learning has received world-wide attention and huge investments. The performance improvement of computing devices greatly contributed to big data processing and the development of neural networks. Artificial intelligence not only imitates human beings in many fields, but also seems to be better than human capabilities. Although humans' creation is still considered to be better and higher, several artificial intelligences continue to challenge human creativity. The quality of some creative outcomes by AI is as good as the real ones produced by human beings. Sometimes they are not distinguishable, because the neural network has the competence to learn the common features contained in big data and copy them. In order to confirm whether artificial intelligence can express the inherent characteristics of different arts, this paper proposes a new neural network model called Humming. It is an experimental model that combines vgg16, which extracts image features, and DeepJ's architecture, which excels in creating various genres of music. A dataset produced by our experiment shows meaningful and valid results. Different results, however, are produced when the amount of data is increased. The neural network produced a similar pattern of music even though it was a different classification of images, which was not what we were aiming for. However, these new attempts may have explicit significance as a starting point for feature transfer that will be further studied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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