본 연구에서는 LiCl-KCl/Cd계의 전해제련 공정을 대상으로 악티늄 및 희토류족 원소들의 전해이동을 모델링하고 해석하였다. 이 공정에서 용융염 전해질과 액체 카드뮴 음극간의 확산 경계층 계면에서 확산제한 전기화학반응 및 물질수지를 고려한 단순화된 동적모델을 수립하였다. 제안된 모델링 접근방법은 음극에서 일어나는 금속염의 반쪽 전지 환원반응에 기초를 둔 모델이다. 이 모델을 사용하여 정전류 전해공정에서 주어진 인가전류 조건을 만족하는 시간까지의 전해이동과 연계된 농도거동, 각 원소의 패러데이 전류 그리고 시간 함수의 전기화학 전위를 예측하는 가능성을 보여주었다. 선택된 5성분 원소(U, Pu, Am, La, Nd)계의 결과를 예비 모사하여 전산모델이 전기화학적 특성을 이해하고 개선된 전해제련로를 개발하기 위한 정보를 제공할 수 있는가를 평가하였다.
필기 단어 인식 방법에는 낱자별 분할 및 낱자 단위 인식을 통해 인식하는 방법과 단어 사전을 이용하여 단어와 영상을 직접 비교하는 방법이 있다. 이 중 후자는 인식 대상이 되는 단어들이 작은 수의 어휘로 제한되었을 대 매우 효과적이다. 본 논문에서는 입력 영상이 주어졌을 때 자모를 순차적으로 탐색하고 그 결과의 최적 조합을 찾아 인식하는 사전을 이용한 필기 한글 단어 인식 방법을 제안한다. 입력 영상은 사전의 각 단어와의 매칭을 통해 인식된다. 단어는 필기 순서로 정렬된 자모열로 표현하고 입력 영상은 획들의 집합으로 표현한다. 단어의 자모들은 입력 영상으로부터 추출된 획들의 집합으로부터 단계적으로 탐색된다. 각 단계에서는 전 단계까지의 매칭 상태와 탐색하려는 자모의 형태로부터 자모가 존재할 것이라고 기대되는 정합 기대 영역을 설정한 후 그 안에서 자모 탐색기를 이용해 자모를 찾는다. 자모 탐색기는 획들의 집합으로 이루어진 복수의 자모 후보와 그 점수를 출력한다. 각 단계마다 생성된 자모 후보들은 최적의 단어 매칭을 찾기 위한 탐색 공간을 이룬다. 본 연구에서는 단어 사전을 trie로 구성하고, 탐색 과정에서 dynamic programming을 이용하여 효과적으로 탐색을 수행하였다. 또한 인식 속도를 향상시키기 위해 산전 축소, 탐색 공간 축소 등 다양한 지식을 이용하였다. 제안하는 방법은 무제약으로 쓰여진 필기 단어도 인식 할 수 있을 뿐 아니라, 동적 사전을 이용하기 때문에 사전의 내용이 변하는 환경에서도 적용할 수 있다. 인식 실험에서는 39개의 단어로 이루어진 사전에 대하여 613개의 단어 영상에 대해 실험한 결과 98.54%의 높은 인식률을 보임으로써 제안하는 방법이 매우 효과적임을 확인하였다. 아니라 곰팡이 균주도 실제 praxis에 적합하게 개발시킬수 있다. 따라서 앞으로 발효육제품제조에 있어 starter culture가 갖는 의미는 매우 중요하며 특히 짧은 숙성기간을 거치는 발효소시지의 제조에 있어서는 필수불가결한 공정의 한 분야로 자리잡게 될 것이다.큰 차이 없었으나 이중포장과 진공포장은 상당히 효과적임을 알 수 있었다.로는 18%에 비하여 22%가 더 적합한 것으로 생각되었다.$0.15{\sim}0.35%$이었다.irc}C$에서 $13.49{\times}10^{-3}$이었다. 이 값들을 Arrhenius식에 대입하여 구한 활성화 에너지는 24.795 kJ/Kmol이었다. 이 값으로부터 결정한 살균 포장약주 명가의 상용 저장 수명은 $10^{\circ}C$에서 2년, $20^{\circ}C$에서 1년 4개월, $25^{\circ}C$에서 1년 2개월 이었다. 서울의 매월 평균 온도를 기준으로 계산할 때 본제품의 상용저장기간은 1년 8개월이었다.로 반죽이 호화되고 가열시간이 그 이상으로 증가할 때도 반죽의 호화가 약간은 진행되지만 $90^{\circ}C$ 이상의 가열온도에서는 가열시간 0.5분 이내에 반죽의 호화가 급속히 일어나고 가열 시간을 증가시켜도 더이상의 호화는 일어나지 않았다. 같은 조건에서는 waxy corn starch 반죽의 호화 속도가 corn starch보다 더 빠른 것으로 나타났다. 대표적으로 52% 수분함량에서 반응속도상수(k)와 가열온도(T)사이의 관계식은 corn starch의 경우 $logk=11.1140-4.1226{\times}10^3(1/T)
대뇌 상의 mirror neuron system은 시각 정보에 기반한 모방학습 기능을 담당한다. 관측자의 mirror neuron system 영역을 관찰할 때, 행위자가 수행하는 목적성 행위의 전체가 아닌, 부분적으로 가려지거나 보이지 않는 영역을 포함하는 경우에도 해당 영역의 뉴런이 발화되는 과정을 통해 전체 행동의 의도를 유추할 수 있다. 이러한 모방학습 기능을 3D 비전 기반 지능 시스템에 적용하는 것이 본 논문의 목표이다. 본 연구실에서 선행 연구된 스테레오 카메라를 기반으로 획득된 3차원 영상에 대한 복원을 수행한다. 이 때 3차원 입력영상은 부분적으로 가려진 영역을 포함하는 손동작의 순차적 연속영상이다. 복원 결과를 기반으로 가려진 영역을 내포한 행위에 대하여 LK optical flow, unscented Kalman filter를 이용한 특징검출을 수행하고 의도인식의 수행을 위해, Hidden Markov Model을 활용한다. 순차적 입력데이터에 대한 동적 추론 기능은 가려진 영역을 포함한 손동작 인식 수행에 있어 적합한 특성을 가진다. 본 논문에서 제안하는 의도 인식을 위해 선행 연구에서 복원 영상에서의 객체의 윤곽선 및 특징 검출을 시뮬레이션 하였으며, 검출 특징에 대한 시간적 연속 특징벡터를 생성하여 Hidden Markov Model에 적용함으로써, 의도 패턴에 따른 손동작 분류 시뮬레이션을 수행하였다. 사후 확률 값의 형태로 손 동작 분류 결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통한 성능의 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
자전거는 균형을 유지하며 빠른 속도로 주행하는 과정에서 여러 형태의 상당한 운동 에너지가 내재되어 있어, 에너지 수확기술을 적용하는데 있어 큰 장점을 갖는 이동형 플랫폼이다. 자전거에 에너지 수확 기술을 적용해 높은 출력을 얻기 위해서는 주행 중인 자전거의 운동 특성을 면밀히 관찰하고 이해하는 것이 필요하지만 실제 도로를 주행하는 자전거의 움직임을 정밀하게 측정한 연구나 이를 위한 전용의 측정 장치는 거의 없는 실정이다. 본 연구는 MEMS 기반의 가속도 센서를 이용하여 주행 중인 자전거의 동적 상태를 측정하고 이를 토대로 자전거 주행에 동반되는 에너지의 특성을 분석함으로써 이에 적합한 에너지 수확 증진 기술을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 일반 자전거를 이용한 도로 주행 실험에서 주행 속도와 무관한 주파수 특성을 갖는 평균 1g 전후의 잉여 진동 에너지가 수반됨을 확인하였으며, 임의진동 에너지의 효과적인 수확을 위해 비선형 특성을 갖는 자기부상형 전자기 유도 방식의 에너지 수확기 프로토타입을 개발하였다. 개발된 에너지 수확기를 자전거에 장착하여, 휴대용 센서 및 근거리 무선 통신 모듈의 구동이 가능한 평균 1.5 mW 의 전력 생산을 검증하였다. 현재 자전거 차체의 진동분리 및 변환 효율 향상을 위한 연구가 진행 중이며, 향후 증진된 출력을 바탕으로 각종 스마트 정보 기기의 지속적인 전력공급을 위한 기반 기술이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서 매우 정밀한 샘플링을 필요로 하는 고해상도 비디오 응용면을 위하여 병렬 파이프라인 아날로그 디지털 변환기(ADC)를 설계하였다. 본 ADC의 구조는 4 채널의 10-비트 파이프라인 ADC를 병력 time-interleave로 구성한 구조로서 이 구조에서 채널 당 샘플링 속도의 4배인 200MS/s의 샘플링 속도를 얻을 수 있었다. 변환기에서 핵심이 되는 구성요소는 Sample and Hold 증폭기(SHA), 비교기와 연산증폭기이며 먼저 SHA를 전단에 설치하여 시스템 타이밍 요구를 완화시키고 고속변환과 고속 입력신호의 처리론 가능하게 하였다. ADC 내부 단들의 1-비트 DAC, 비교기 및 2-이득 증폭기는 한 개의 switched 캐패시터 회로로 통합하여 고속동작은 물론 저 전력소비가 가능한 특성을 갖도록 하였다. 본 연구의 연산증폭기는 2단 차동구조에 부저항소자를 사용하여 높은 DC 이득을 갖도록 보강하였다. 본 설계에서 각 단에 D-플립플롭(D-FF)을 사용한 지연회로를 구성하여 변환시 각 비트신호를 정렬시켜 타이밍 오차를 최소화하였다. 된 변환기는 3.3V 공급전압에서 280㎽의 전력소비를 갖고 DNL과 INL은 각각 +0.7/-0.6LSB, +0.9/-0.3LSB이다.
그룹 통신을 기반으로 하는 이동 애드혹 네트워크(mobile ad hoc network (MANET)) 응용들에서는 안전한 멀티캐스트 데이터의 전송을 위하여 그룹 키를 이용한 데이터의 암호화를 주로 사용한다. 그러나 동적인 그룹 멤버쉽으로 인하여 각 그룹 멤버가 가입 또는 탈퇴할 때마다 그룹 키를 갱신하기 위한 키 분배 방식이 요구된다. 유선 망에서 사용되는 그룹 키 분배 방식은 크게 naive 방식과 트리 기반 방식으로 나눌 수 있다. Naive 방식은 유니캐스트를 기반으로 동작하므로 대규모 그룹 통신에는 적합하지 않다. 반면 트리 기반 방식은 그룹 크기에 대한 확장성을 가지나 그룹 키 분배를 위한 신뢰성 있는 멀티캐스트 기법을 필요로 한다. 신뢰성 있는 멀티캐스트 기법은 이동 노드로부터 많은 자원을 요구하기 때문에, 트 리 기반 방식은 소규모 MANET 환경에는 적합하지 않다고 할 수 있다. 본 논문에서는 소규모 그룹 환경에서 naive 방식을 기반으로 하는 새로운 그룹 키 분배 프로토콜인 PROMPT(PROxy-based key Management ProTocol)를 제안하였다. PROMPT는 무선 채널의 특성을 이용한 소스 노드로부터의 first-hop grouping과 프락시(proxy) 노드로부터의 last-hop grouping을 통하여 일반 naive 방식의 메시지 오버헤드를 줄였다.
최근 하드웨어의 급속한 발전으로 3차원 그래픽의 적용 분야도 다양화 되어가고 있다. 3차원 가상도시를 배경으로 하는 3D MMORPG(Massive Multi-play Online Role Playing Game)와 같은 게임을 설계하기 위하여 필요한 세부 기술은 다양한 이론이 병합되어야 한다. 3D MMORPG 게임엔진은 거대한 3차원 도시의 수많은 빌딩과 개체론 실시간으로 빠르게 처리되어야 하기 때문에 렌드링의 처리뿐만 아니라 속도에 영향을 미치는 많은 요소를 가지고 있다. 이러한 게임엔진의 설계에서 중요하게 다루어지는 것은 처리 속도이다. 기존의 3D MMORPG에서 충돌검출의 방법으로 경계상자를 적용하지만 이 방법은 거대지형에서의 충돌 검출 시 속도가 느려지기 때문에 적용하기에는 바람직하지 않다. 따라서 본 논문은 거대지형상의 3D MMORPG 게임에서 발생되는 충돌검출 속도를 향상시키고자 한다. 즉 이러한 처리에서 본 논문은 다음과 같이 제시한다. 첫째 폴리곤의 충돌검사를 모두 하지 않고 빠른 시간에 충돌검출을 판단할 수 있다. 둘째 경계상자의 충돌검출에 대한 비용이 3차원 개체 개수에 대해 비례하여 증가하는 데에 대한 개선 방법을 제시한다. 그 처리 과정은 3D MMORPG 넓은 가상공간을 동적으로 처리하기 위해서는 제한적 OSP를 사용하여 공간분할을 한다. 분할된 3차원 공간을 계층적 경계상자를 이용함으로써 충돌검출에 필요한 개체를 검색하고 이론 통하여 충돌검출 속도를 개선시킬 수 있을 것이다.
안드로이드 OS, iOS 등 여러 모바일 디바이스 운영체제를 통해서 모바일 디바이스는 다양한 소프트웨어 어플리케이션을 설치 운영하는 모바일 컴퓨팅 기능을 제공하고 있다. 나아가 개인용 컴퓨팅 용도뿐 아니라 엔터프라이즈를 위한 어플리케이션 클라이언트 단말기로도 사용될 것으로 예상한다. 그러나 모바일 디바이스는 자원의 제한성, 모바일 무선 네트워크 지원 능력 등 이전의 피처폰이나 개인용 컴퓨터에는 없는 특징이 있다. 따라서, 모바일 어플리케이션을 개발하기 위해서는 어플리케이션의 설계 시에 모바일 디바이스가 가진 속성을 반영하는 방법이 필요하다. 아키텍처는 소프트웨어의 특성을 반영하는 비기능적 요구사항을 충족시켜 소프트웨어의 품질을 향상시키는 설계 방법이다. 아키텍처 설계를 하기 위해서 모바일 어플리케이션의 특징으로부터 아키텍처 비기능적 요구사항인 아키텍처 드라이버를 추출한다. 기존의 소프트웨어 아키텍처 설계는 여러 패턴 제공하고 있지만, 모바일 어플리케이션의 특징을 반영하지 않았기 때문에 적용하기가 어렵다. 본 논문에서는 모바일 어플리케이션의 주요 특징을 반영한 어플리케이션 개발을 위해, 모바일 어플리케이션에 적합한 아키텍처 패턴을 정의하고, 각 패턴을 설계하는 지침을 제안한다. 먼저, 모바일 디바이스 및 어플리케이션의 특징을 정의하고, 이 특징으로부터 아키텍처 드라이버를 추출한다. 그리고 모바일 어플리케이션 개발을 위한 아키텍처 패턴을 정적 뷰와 동적 뷰 관점으로 설명하고, 각 아키텍처 패턴을 적용하여 모바일 어플리케이션 아키텍처를 설계하기 위한 적용 지침을 제공한다. 그리고 제시된 아키텍처 패턴의 사례 연구를 통해 적용 가능성을 보여준다. 마지막으로 제시된 아키텍처 패턴을 아키텍처 드라이버 별로 평가하고 또한 기존 연구와의 비교를 통해 본 논문에서 제시하는 아키텍처 패턴을 평가한다.
본 논문에서는 BPEL 기법에 OWL-S 기법을 도입하는 혼합기법을 사용하여 자동화된 웹 서비스 조합시스템을 구현한다. BPEL 기법은 에러 처리나 트랜잭션 관리와 같은 비즈니스 환경에서 요구되는 실질적인 전체 기능을 지원하고 있으나, 주된 단점은 정적 조합 기법으로써 서비스 선택 및 워크플로우 관리가 사전에 수동으로 이루어져야만 한다. 반면에, OWL-S 기법은 자동적인 웹 서비스 발견 및 통합을 실현하기 위해 기계 가독형으로 웹 서비스 기능을 묘사할 수 있는 메카니즘, 즉 온톨로지(ontology)를 사용한다. 이에 따라 호환 가능한 웹 서비스들 간의 동적 통합이 가능하고, 웹 서비스 조합 실행 시에 웹 서비스 발견이 가능하다. 그러나 이러한 기법은 아직 연구 중에 있으며, 실제 적용을 위해서는 BPEL의 상용기법이 요구된다. 본 연구에서는 BPEL4WS와 OWL-S 혼합 시스템인 SemanticBPEL의 구조를 설계하고 웹 서비스 탐색 및 통합 알고리즘을 제안한다. 특히 SemanticBPEL 시스템은 오픈 소스 툴들을 기반으로 구현되었으며, 기존에 개발되어 있는 다양한 BPEL 시스템들과 기능을 비교하여 그 우수성을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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