웹은 정보의 저장 및 검색에 있어서 보편적인 매체가 되고 있다. 웹에서 정보 검색은 검색엔진을 출발점으로 이용하는 것이 대부분이지만, 그 결과는 사용자의 요구와 늘 일치하는 것은 아니며 때로는 의도적으로 조작된 검색 결과가 제시되기도 한다. 검색엔진의 데이타를 의도적으로 조작하는 것을 스패밍(spamming)이라고 부르며, 다양한 스패밍과 방지기술이 있지만, 최근에 각광을 받고있는 링크기반 검색 방식에는 스패밍이 쉽지 않은 것으로 알려져 있다. 그러나 이러한 방식에서도 구글폭탄(Google Bombing)과 같이 페이지점수법(PageRank)을 조작할 수 있는 약점이 있다. 본 논문에서는 이러한 약점을 방지할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 기본적으로 링크 기반 검색 방식을 기초로 하여 웹을 하나의 유향 레이블 그래프로 인식하여 각 웹 페이지들은 하나의 노드로, 하이퍼링크는 에지로 표현함에 있어서 본 연구에서는 링크구조를 기반으로 링크내역(link context)을 부여하고 이를 에지의 레이블로 사용한다. 링크내역과 대상 페이지 사이의 유사도를 구하고, 이것을 이용하여 페이지점수법의 인접행렬을 재구성하는 방법을 취했다. 결과로써 기존의 방법 및 특이값 추출기법(SVD)에 기반한 새로운 기준을 도입해 그 효과를 입증했다.
원형 손상구멍이 있는 날개 주위 유동장에 대한 실험연구를 수행하였다. 손상은 시위의 10% 직경의 시위에 수직인 원형 구멍으로, 구멍 중심은 1/4 시위 혹은 1/2 시위에 위치하고 있다. 입자영상유속계에 의한 유동장 측정과 날개의 아래 및 윗면에서의 정압장을 시위를 기준으로 한 레이놀즈수 Rec=2.85×105에서 측정하였다. 입자영상유속계에 의한 유동 측정 결과 손상 구멍 주위에는 두 가지 형태의 유동구조가 형성되었다. 하나는 약한 제트로 손상 구멍 하류에서 부착된 후류가 생성된다. 다른 하나는 받음각 증가에 의한 강한제트에 의한 것으로 손상구멍으로부터 자유흐름으로 관통되어 접근하는 경계층 흐름을 박리시켜 역류가 있는 박리 후류구조를 생성한다. 날개면 압력 자료는 원형 손상 구멍 근처에서 큰 압력변화를 보여주었다. 이러한 압력변화는 손상구멍이 앞전 쪽에 가까울수록 증가하였다.
연안 김 양식장의 효과적 관리를 위해서는 실제 시설량의 조사가 필요하며, 인공위성을 이용한 방법이 가장 효과적이다. 본 연구에서는 10m의 해상도를 갖고 있는 SPOT-5 다중분광영상을 사용하였으며, 김 양식장의 자동탐지알고리듬의 개발을 위하여 경기도 화성시 제부도 남방해역에 대한 2005년도 영상을 사용하였다. 김 양식장을 추출하기 위하여 우선 3밴드 영상의 분광특성을 이용한 밴드차(Band difference) 영상을 작성하여, 두 가지 방법 (형태학적 처리기법 및 Canny 에지 탐지기법)으로 처리를 한 후, 두 결과를 합성하여 라벨링함으로써 탐지율을 극대화하였다. 마지막으로 2005년 우리나라 연안의 김 양식장에 대한 인공위성 조사 결과, 실제 시설량은 676,749 책(柵)으로, 면허시설량 572,745 책보다 다소 많은 것으로 나타났다. 양식장 시설 현황 조사 결과는, 정부에서 전체 생산량을 조절할 수 있게 하며, 양식업자가 좋은 수확을 달성하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
The Earth's outer radiation belt often suffers from drastic changes in the electron fluxes. Since the electrons can be a potential threat to satellites, efforts have long been made to model and predict electron flux variations. In this paper, we describe a prediction model for the outer belt electrons that we have recently developed at Chungbuk National University. The model is based on a one-dimensional radial diffusion equation with observationally determined specifications of a few major ingredients in the following way. First, the boundary condition of the outer edge of the outer belt is specified by empirical functions that we determine using the THEMIS satellite observations of energetic electrons near the boundary. Second, the plasmapause locations are specified by empirical functions that we determine using the electron density data of THEMIS. Third, the model incorporates the local acceleration effect by chorus waves into the one-dimensional radial diffusion equation. We determine this chorus acceleration effect by first obtaining an empirical formula of chorus intensity as a function of drift shell parameter $L^*$, incorporating it as a source term in the one-dimensional diffusion equation, and lastly calibrating the term to best agree with observations of a certain interval. We present a comparison of the model run results with and without the chorus acceleration effect, demonstrating that the chorus effect has been incorporated into the model to a reasonable degree.
최근 생체 정보를 이용한 다양한 방식의 인증 시스템에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 홍체 인식을 위한 홍채 영역 검출을 위하여 임계값의 변경 없이 원둘레의 일부 정보를 이용하여 만들어진 원의 연립방정식을 이용하여 전안부 영상에서의 홍채 영역을 효과적으로 검출할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 외곽정보를 통해 계산된 원의 중점 좌표가 가장 많이 누적된 영역을 검출될 원의 중점으로 인식하여 검출하게 된다. 이를 위하여 50명의 사람의 전안부 이미지에서 테스트를 통해 알고리즘을 circular hough transform, Daugman의 방법과 비교한 결과, 두 방법에 비하여 속도는 각각 5배, 75배가 향상되었으며, 제안한 방법의 중심위치 정확도는 95.36%로 circular hough transform 방법의 92.43%에 비하여 더 우수한 성능을 나타내었다. 본 연구는 홍채인식을 통한 신분 인증 시스템이나, 전안부 영상을 이용한 질병진단 시스템에서의 유용하게 활용이 될 것이라 예상된다.
오류제어는 많은 전자 시스템의 주요한 관심사이다. 시스템 동작에 영향을 미치는 대부분의 고장은 회로에서 발생하는 타이밍 위반의 결과로 나타나는 비정상적인 신호지연으로 인한 것이며, 이는 주로 과도고장에 의해 발생한다. 본 논문에서는 CMOS 회로의 동작 중에 타이밍 오류를 검출하는 회로를 설계하였다. 타이밍 오류 검출기는 클럭에 의해 제어되는 시스템의 준비시간 및 대기시간의 위반에 대한 오류를 검출할 수 있다. 설계한 회로는 데이터의 입력이 클럭 천이지점에서 변화할 때 과도전류를 측정하여 오류 검출기의 전류 감지회로에서 발생시킨 기준전류와 비교함으로써 오류의 발생 여부를 확인 할 수 있다. 이러한 방법은 클럭에 의해 동작하는 시스템의 준비시간 및 대기시간의 위반에 따른 오류를 효과적으로 검출할 수 있음을 보여준다. 이 회로는 2.5V 공급전압의 $0.25{\mu}m$ CMOS 기술을 이용하여 구현하였으며, HSPICE로 시뮬레이션하여 정당성 및 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 유도탄 조우 시나리오를 고려한 W-대역 밀리미터파 탐색기의 지상 표적 식별을 위한 1차원 산란점 추출 기법을 소개하고, 편파 방향 및 조우 각도에 따른 산란점 추출 결과를 비교 분석하고자 한다. CST A-Solver를 이용해서 SBR(Shotting Bounce Racing)기법을 통해서 전차 표적의 표면과 모서리에 의한 산란을 각각 계산하였다. 편파에 따라 4-채널 RCS 데이터에 대해서 스펙트럼 추정 기법(spectral estimation technique)인 1차원 RELAX 알고리즘을 사용해서 각각의 산란점(scattering center)을 추출했고, 편파 방향과 관측 각도의 변화에 따른 산란점 추출 결과를 비교 분석하였다. 시뮬레이션 분석을 통해서 지상 표적에 대한 산란점 추출 결과를 W-대역 밀리미터파 탐색기의 표적 식별을 위한 특성 벡터로 활용 가능함을 확인하였다.
Because of the size and environment in the shipbuilding process, the portable type robot is required for the automatic seam tracking. For this reason, the structure of laser sensor should be considered in the initial design step and the coordinate transformation between welding robot and laser sensor, which is joint finder, must be identified exactly and the real time tracking algorithm based on these consideration could be developed. In this research, laser displacement sensor in which its structure is laser beam's vertical projection, is developed to recognize the location of weld joint. In practical applications, however, images of weld joints are often degraded because of the surface specularity or spatter. To overcome the problem, the constrained joint finding algorithm is proposed. In the approach of coordinate conversion rule for the visual feedback control among welding torch, robot body and laser sensor is applied by the same reference point method. In the real time seam tracking algorithms we propose constrained sampling method which uses look ahead distance. The RLS(Recursive Least Square) filter is applied to obtain the smooth tracking path from the sensitive edge data. From the experimental results, we could see the possibility that the developed laser sensor with proposed processing algorithm and real time seam tracking method can be used as a welding under the shipbuilding condition.
본 논문에서는 쌍직교 웨이브렛 변환으로 영상을 다해상도 분해하고 중간 및 고주파 대역을 가변 블록분할하여 벡터 양자화하는 방법을 제안한다. 먼저 원 영상을 쌍직교 웨이브렛 변환하고 중간 주파수 대역을 퀘드트리 구조로 분할하여 윤곽선을 형성하고 있는 웨이브렛 계수를 추출한다. 중간 주파수 데역의 윤관선은 고주파 대역에 그대로 적용한다. 따라서 고주파 대역의 퀘드트리 분할에 필요한 부가 정보를 줄인다. 이같이 분할된 부블럭은 각 스케일과 방향에서 설계된 코드북으로 벡터 양자화한다. 시뮬레이션 결과로부터 제안된 방법은 중간 및 고주파 대역을 일정 크기로 나누어 벡터 양자화하는 방법 보다 약 20(%)의 비트 감축이 가능하였고 복원 영상의 블록 효과 및 예지 열화의 감소를 나타내었다.
연안 김 양식장의 효과적 관리를 위해서는 실제 시설량의 조사가 필요하며, 인공위성을 이용한 방법이 가장 효과적이다. 본 연구에서는 10m의 해상도를 갖고 있는 SPOT-5 다중분광영상을 사용하였으며, 경기도 화성시 제부도 남방 해역에 김 양식장의 자동탐지 기법을 적용하고 평가하였다. 김 양식장을 추출하기 위하여 우선 3밴드 영상의 분광 특성을 이용한 밴드차(Band difference) 영상을 작성하여, 두 가지 방법(형태학적 처리기법 및 Canny 에지 탐지기법)으로 처리를 한 후, 두 결과를 합성하여 레이블링함으로써 탐지율을 극대화하였다. 인공위성영상을 이용하여 얻어진 2005년 한국연안 김 양식장 시설량은 676,749책(柵)으로, 면허시설량 572,745책보다 많은 것으로 나타났다. 또한, 준법시설 비율은 52.9%로 아주 낮았다. 이와 같은 양식장 시설 현황 조사 결과는, 정부에서 전체 생산량을 조절할 수 있게 하여 안정적인 시장 가격을 유지하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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