영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야에 있어서, 평균 제곱 오차(Mean Squared Error: MSE)는 좋은 수학적 특성(예를 들어, 척도성(metricability), 미분가능성(differentiability) 및 볼록 성질(convexity))을 가짐으로 인해 많은 영상 화질 최적화 문제의 객관적 척도로 사용되어 왔다. 그러나 MSE가 영상의 왜곡 신호에 대한 시각적 인지 화질과 상관도가 높지 않다는 것이 알려지면서, 이를 해결하기 위해 위에서 언급한 좋은 수학적 특성과 높은 영상 화질 예측 성능을 동시에 가지는 객관적 영상 화질 측정(Image Quality Assessment: IQA)척도가 활발히 연구되어 왔다. 비록 최근 제안된 좋은 수학적 성질을 만족시키는 IQA 척도들은 MSE와 비교하여 매우 향상된 주관적 화질 예측 성능을 보이지만, 상대적으로 높은 계산 복잡도를 가진다. 본 논문은 이를 해결하기 위해, 단순 라플라스 연산자를 이용한 좋은 수학적 특성을 가지는 새로운 IQA 척도를 제안한다. 제안 IQA 방법에 도입한 단순 라플라스 연산자는 인간 시각 체계의 망막에서의 광도 자극에 대한 시신경 반응을 효과적으로 모사할 뿐만 아니라 계산이 매우 단순하기 때문에, 제안 IQA 척도는 단순 라플라스 연산자를 사용하여 매우 빠른 계산 속도와 높은 주관적 화질 점수 예측력을 확보하였다. 제안 IQA 척도의 효과를 검증하기 위해, 최신 IQA 척도들과 광범위한 성능비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 IQA 척도는 모든 테스트 IQA 척도들 중 MSE를 제외하고 가장 빠른 처리 속도를 보였을 뿐만 아니라, 가장 높은 주관적 화질예측 성능을 보였다.
지능형 디스크는 이전에 호스트 프로세서에서 수행되던 입출력 관련 연산 작업을 디스크 상에서 수행함으로써 전체적인 입출력 성능을 향상시킬 수 있다. 하지만, 현 시점에서 입출력 시스템이 가지는 한계와 하위 호환성 문제로 인하여 지능형 디스크를 직접적으로 현실화시키기는 어려워 보인다. 본 논문에서는 기존의 입출력 시스템과 하위 호환성을 유지할 수 있도록 물리적인 섹터 정보만을 이용하여 멀티미디어 부하를 판별하고 이를 기반으로 디스크의 동작을 멀티미디어 재생에 동적으로 최적화시키는 방법을 제안한다. 다양한 입출력 부하로부터 멀티미디어 부하를 지능적으로 분류하기 위해 기계 학습 분야에서 사용되고 있는 부스팅 알고리즘을 사용하였다 부스팅 알고리즘을 통해 구축된 최종 학습기를 이용하여 최근에 발생한 입출력 부하가 멀티미디어 부하라면, 디스크는 보다 많은 섹터를 미리 읽음으로써 멀티미디어 부하에 대한 디스크 활용율을 극대화한다. 이러한 지능형 입출력 서브 시스템을 차후에 멀티미디어 기기에 탑재되는 디스크 드라이브의 내부에 존재시킴으로써 호스트에 부가되는 부하없이 멀티미디어 데이타 재생에 대해 보다 효율적으로 디스크를 구동시킬 수 있다. 또한, 이러한 결과로 저자원 모바일 기기에서 보다 고화질의 멀티미디어를 재생할 수 있게 된다.
최근 심장질환에 의한 사망자 수는 놀랄 만큼 빠른 증가세를 보이고 있다. 인공심장은 혈액의 흐름에 따라 크게 박동류형과 무박동류형으로 나뉘며, 무박동류형 펌프는 비용적형으로 박동류형에 비해 소형화가 가능하다는 장점을 가지고 있다. 이러한 무박동류형 혈액펌프는 다시 구동방식에 따라 축류형과 원심형으로 구분되어지며, 그중 축류형 혈액펌프는 같은 무박동류형인 원심형 혈액펌프와 비교하였을 때 훨씬 간단한 구동장치와 제어장치를 가진다. 혈구가 파괴되어 헤모글로빈이 혈구 밖으로 빠져나가는 것을 용혈이라 하며 혈액이 응고하여 혈관을 막게되는 혈전현상은 이러한 용혈이 주된 원인이다. 따라서 혈액펌프가 구동함에 따라 발생하게 되는 용혈의 수치를 낮추는 것은 혈액펌프를 개발하는데 있어서 중요한 조건 중에 하나이다 이러한 용혈을 평가하기 위한 방법으로는 현재 in-vitro실험이 가장 널리 사용되어지고 있으나, 이러한 체외실험을 하기 위해선 상당한 비용과 장기간의 연구기간이 요구되어진다. 이러한 in-vitro실험의 단 전을 보완하기 위해 개발되어진 CFD해석법은, 엔지니어로 하여금 in-vitro실험을 실시하지 않고 용혈이 발생하는 지역과 용혈발생예측치를 추정할 수 있다. 본 연구의 목적은 in-vitro실험의 결과데이터와 CFD해석의 예측결과데이터의 여러 가지 비교를 통해 CFD해석의 정확성을 검증하고, 또한 이러한 정확성이 검증된 CFD해석법을 현재 개발되어지고 있는 축류형 혈액펌프의 개발단계에 적용하기 위함이다.
본 논문에서는 멀티프로세서 아키텍처 상에 반복적인 데이터흐름 알고리즘을 스케줄링하는 방법을 제안한다. 기본적인 하드웨어 모델을 기반으로 멀티프로세서 아키텍처라는 세부적인 특성을 가지도록 확장하여 용량이 제한된 통신 네트워크상에 전송할 데이터를 라우팅 하는데 필요한 하드웨어 모델을 구현하고, 스케줄링 방법을 적용한다. 제안한 스케줄링 방법은 세 가지 계층으로 구성된다. 가장 상위 계층에 구현된 유전 알고리즘은 반복 데이터흐름 그래프의 최적화를 담당한다. 유전 알고리즘은 대상이 되는 연산들에 대해 서로 다른 조합을 생성한다. 그리고서 이 조합들은 중간계층으로 전달된다. 이 중간 계층에는 전역 스케줄링이 위치하며, 연산들의 조합을 바탕으로 스케줄링에 관한 주요 결정을 이 스케줄이 내리게 된다. 마지막으로, 하부 계층에서는 하드웨어 세부사항을 고려하며 블랙-박스 스케줄링을 이용한다. 연산에 대한 스케줄링을 완료하고, 세부적인 하드웨어 모델이 이 결정을 준수하는지 확인한다. 스케줄 사이에 사이클을 삽입할 수 있는 두 가지 스케줄링을 통해 유효한 스케줄을 항상 빨리 찾아낼 수 있다. 본 논문에서 제안한 스케줄링 방법의 성능을 테스트하기 위하여 다섯 가지 필터들에 대한 벤치마크를 수행하여 합당한 시간 안에 양질의 스케줄을 찾아낼 수 있음을 입증한다.
본 논문은 음성인식에 쓰이는 음향모델의 모델링 방법 중 결정트리 상태공유 모델링(DTST)을 기반으로 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 줄여 모델을 최적화하는 방법을 제안한다. DTST는 음성학적 지식을 포함할 수 있는 질의어 집합과 유사도를 기반으로 한 결정 방법을 이용하는 것이다. 이때 상태들의 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 늘려 인식률을 증가시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 인식률이 최대가 되는 지점에서 혼합 가우시안들을 군집화 하여 그 수를 줄이고자 한다. 군집화 시에 필요한 거리 측정 방법은 유클리드(Euclidean)와 바타챠랴(Bhattacharyya) 방법을 이용하였고, 새로운 가우시안은 거리가 최소가 되는 두 가우시안으로부터 평균과 분산을 다시 계산하여 생성하였다. 증권상장 회사명(STOCKNAME) 1,680개의 단어 데이터베이스를 구성하여 실험한 결과 바타챠랴 방법은 $97.2\%$의 인식률을 유지하면서 전체 혼합 가우시안 수의 비율을 $1.0\%$로 감소시켰고, 유클리드 방법은 $96.9\%$의 인식률을 유지하면서 혼합 가우시안 수의 비율을 $1.0\%$로 감소시켜 모델을 최적화할 수 있었다.
본 연구는 온라인 전기자동차를 상용화하기 위해 필요한 인프라 구축비용의 타당성을 알아보기 위한 연구이다. 이를 위해 서울시의 버스노선을 대상으로, 온라인 전기자동차 운영을 위해 필요한 인프라의 구축비용에 대해 연구하였다. 현재 전기자동차 운영방식의 대안으로는 OLEV 방식과 PEV 방식이 고려되고 있으며, 각 방식은 충전지 비용과 충전기 비용에서 각기 장점을 갖고 있다. 두 방식의 총비용을 비교하기 위해 본 논문에서는 온라인 전기버스의 급전장치 설치비용을 최소화하기 위한 급전 장치 최적 배치 모형을 제시하였다. 이를 위하여 먼저 버스정류장에 서로 다른 길이의 급전장치를 설치할 경우의 총 설치비용을 최소화하는 혼합정수계획법(Mixed Integer Programming) 모형을 모델링하였다. 모형에서 사용하는 계수를 구하기 위해 각 버스정류장에서의 평균 정차시간을 구하는 시뮬레이터를 개발하였으며, 계산된 계수와 최적화모형을 이용하여 시내버스 노선 전체에 대하여 최적화된 인프라의 배치 개수와 위치를 결정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 서울시의 실제 자료를 대상으로 OLEV 방식과 PEV 방식에서의 총비용을 계산하고 비교한 결과 OLEV 방식의 총 비용이 저렴하게 나타났으며, 결과적으로 OLEV 방식의 상용화 타당성을 입증할 수 있었다.
일반적으로 생물학적 하수처리공정들은 단위공정내 물리 화학적 및 생물학적 반응들이 복잡하게 존재한다. 활성슬러지모델 1(ASM No.1)을 시작으로 생물공정을 모사하기 위한 다양하고도 새로운 수학적 모델들이 개발되어 왔다. 그러나 이들 모델은 그 활용의 측면에 있어 비용과 단순성에서 매우 큰 단점을 가지고 있었다. 그중 이들 수학적 기반의 모델들이 갖는 또 다른 활용상의 어려움은 현장 근무자들이 활용하기에는 시간 소요와 컴퓨터-과학에 관한 기술부족의 장벽이 매우 높아 결국 모델활용의 영역은 전문가나 특정 엔지니어들에게 국한되어 왔다. 이러한 상황을 극복하고 현장 근무자들에게 도움을 주기 위해 동적-물질수지모델(Dynamic-Mass-Balance Model)에 기초한 $KM^2BM$이 개발되었다. 금번 논문은 생물학적 하수처리장을 설계하고 모사함에 있어 활용 가능한 모사 툴로서의 $KM^2BM$을 소개한다. 이 모델은 모델 파라메터의 추정이나 하수성상분석과 같은 별도의 노력 없이도 단순한 인자추정만으로 생물학적 하수처리장내 미생물의 중요 거동기작을 고려함으로서 잠재적 공정적응력을 최대화 시킬 수 있다.
로보트 매니퓰레이터는 고도의 비선형 시변 시스템으로써 정밀한 제어가 매우 어려운 제어 대상으로 인식되어 왔으며 따라서 수많은 제어이론의 적용대상이 되어왔다. 로보트 매니퓰레이터의 제어에는 두가지 형태가 있는데 한가지는 궤적계획이고, 또한가지는 궤적 추종이다. 본 논문에서는 궤적 추종을 목적으로 하고, 이를 위해 퍼지논리와 신경회로망을 결합한 지능형 제어를 제안한다. 제안된 제어시스템은 사고 및 추론과 같은 인간의 인식처리에 해당하는 불확실한 것들의 구체화를 가능케하는 퍼지논리와 학습 및 병렬처리능력이 있는 신경회로망을 융합하여 구성된 퍼지-신경망 제어시스템이다. 그러나 이러한 장점을 갖는 퍼지-신경망 제어기도 정확한 제어 규칙의 발생은 어려은데 이는 신경회로망의 지역적 최소치에 빠지는 특성에 기인한다고 볼 수 있다. 그리고 일반적으로 시스템의 비선형 정도는 탐색에 의해서만 알수 있는 성질의 것이므로 본 논문에서는 최적의 탐색알고리듬으로 널리 인정되고 있는 유전알고리듬을 사용하여 전역적이 규칙공간을 탐색한 후 이를 바탕으로 퍼지-신경망 제어기를 완성한다. 제안된 제어시스템의 효율성은 2자유도의 로보트 매니퓰레이터를 사용하여 컴퓨터의 모의실험을 통해 입증된다.
본 논문에서는 바이너리 프로그램의 정적인 구조를 표현하는 제어 흐름 그래프를 비교하는 방법을 제안한다. 제어 흐름 그래프를 비교하기 위해서 기본 블록에 포함된 프로그램의 명령어 및 구문 정보를 비교한 후 기본 블록 사이의 유사한 정도를 측정한다. 또한, 에지 확장을 통해 기본 블록들 간의 제어 흐름을 표현하는 그래프 에지의 유사성을 함께 반영한다. 각 기본 블록 사이의 유사도 결과를 기반으로 기본 블록을 서로 매칭하고, 기본 블록 사이의 매칭 정보를 이용해서 전체 제어 흐름 그래프의 유사도를 측정한다. 본 논문에서 제안한 방법은 자바 프로그램으로부터 추출한 제어 흐름 그래프를 대상으로 제어 흐름 구조의 유사성에 따라 두 가지 기준으로 실험을 수행하였다. 그리고, 성능을 평가하기 위해서 기존의 구조적 비교 방법을 함께 실험하였다. 실험 결과로부터 에지 확장 방법은 서로 다른 프로그램에 대해 충분한 변별력을 가지고 있음을 확인할 수 있다. 프로그램 비교에 좀 더 많은 시간이 소요되지만, 구조가 유사한 프로그램에 대한 매칭 능력에서 기존의 구조적 비교 방법에 비해 우수한 결과를 보였다. 제어 흐름 그래프는 프로그램의 분석에 다양하게 활용될 수 있으며, 제어 흐름 그래프의 비교 방법은 프로그램의 유사성 비교를 통한 코드의 최적화, 유사 코드 검출, 코드의 도용 탐지 등 다양한 분야에서 응용될 수 있을 것이라 기대된다.
컴퓨터 비전 기술이 위성영상에 적용되면서, 최근 들어 딥러닝 영상인식을 이용한 구름 탐지가 관심을 끌고 있다. 본연구에서는 SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset과 영상자료증대 기법을 활용하여 U-Net 구름탐지 모델링을 수행하고, 10폴드 교차검증을 통해 객관적인 정확도 평가를 수행하였다. 512×512 화소로 구성된 1800장의 학습자료에 대한 암맹평가 결과, Accuracy 0.821, Precision 0.847, Recall 0.821, F1-score 0.831, IoU (Intersection over Union) 0.723의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 그러나 구름그림자 중 14.5%, 구름 중 19.7% 정도가 땅으로 잘못 예측되기도 했는데, 이는 학습자료의 양과 질을 보다 더 향상시킴으로써 개선 가능할 것으로 보인다. 또한 최근 각광받고 있는 DeepLab V3+ 모델이나 NAS(Neural Architecture Search) 최적화 기법을 통해 차세대중형위성 1, 2, 4호 등의 구름탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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