래스터 지도에서 직선 또는 곡선과 중첩되어 있는 경우의 문자는 추출하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 고립되어 있는 문자뿐만 아니라 문자이외의 요소와 중첩되어 있는 문자도 효과적으로 추출할수 있는 분할 정복(divide and conquer) 개념에 기반한 문자 추출방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 이미지의 연결 요소로부터 볼록다각형(convex hull)을 생성한다. 그리고 이 다각형이 충분한게 문자영역만을 포함할때가지 볼록 다각형을 이등분하면서 가장 긴 선분(투사 선분)을 기준으로 두 영역으로 분할한다. 다음으로 문자를 추출하기 위해서 이 선분을 기준으로 연결 요소상의 픽셀의 밀집도를 계산하는 알고리즘(프로파일링)을 적용한다. 또한 지도상에서 추출된 개별적인 문자들을 의미있는 단어들로 묶기(grouping)한 새로운 알고리즘을 소개한다. 특히 지도상에 나타나는 문자의 종류는 매우 다양하고 또한 이 문자들이 놓여있는 방향 역시 일정하지 않기 때문에 이러한 단어를 찾는 kd법은 쉽지 않다. 이를 위해 본 논문에서는 3차원 인접 그래프(3-D neighborhood graph)G를 소개한다. 이 그래프 G에서 각 노드는 하나의 분리된 문자를 나타내며 자신의 크기와 위치에 따라서 3차원 공간상에서 위치하게된다. 따라서, 크기가 큰 (작은)문자들은 보다 큰 (작은) z값을 가지고 되며 이 그래프 G에서 서로 인접한 노드들을 연결함으로써 지도상에 존재하는 서로 다른 종류의 문자 스트링을 추출할수 있다. 실험결과는 서로 다른 지도 이미지에 대해서 약 95% 이상의 단어 추출율을 보여준다.
The study proposes multiple TRIZ contradiction solution strategies for addressing PC (Physical Contradiction) and TC (Technical Contradiction) by implementing TRIZ cause-and-effect tree. The problem associated with TC of the ends is solved by PC of means which employs a causal relationship between causes and effects. The TRIZ contradiction solution strategies demonstrated in this research are classified into 3 types of combined strategy as follows: 1. To-Be PC and AS-Is PC, 2.To-Be PC and As-Is TC, 3.As-Is PC and To-Be TC. The combined strategy of To-Be PC and As-Is PC is similar to a divide-and-conquer technique. This strategy adopts parallel strategies using 4 separation principles in time, in space, between parts and the whole, and upon condition of two reversed-PCs. Moreover, its application elucidates the conflict relationship of two TCs from the study. The integrated 4 separation principles and 40 inventive principles present an effective synergy effect from the combination, and further addresses the problems in the TRIZ contradiction resolution strategies. Combined strategy of To-Be PC and As-Is TC implements the 40 inventive principles that To-Be PC of the means resolves the As-Is TC of the ends. Combined strategy of As-Is PC and To-Be TC also uses inventive principles to the As-Is PC of the means to solve the To-Be TC of the ends. In addition, propositional and logical relationship of necessary and sufficient conditions between TC and PC is used to support the validity of 3 TRIZ contradiction solution strategies. In addition, 3 other strategies of necessary and sufficient conditions validate the contraposition relationship of the truth table. This study discusses TRIZ case studies from National Quality Circle Contest from the years between 2011 and 2014 to provide the usage guidelines of TRIZ contradiction solutions for quality purposes. Examining analysis from the case studies and investigating combined strategies allows the users to obtain comprehensive understanding.
이동매니퓰레이터란 이동로봇과 작업로봇을 직렬로 결합하여 이동능력과 작업능력을 가지는 로봇이다. 이동매니퓰레이터의 중요한 특징중의 하나는 잉여의 자유도를 가진다는 것이다. 이를 이용하여 이동매니퓰레이터는 여러 가지 모드로 이동이 가능하고 다양한 작업을 수행할 수 있다. 이동매니퓰레이터는 고정베이스 구조의 로봇에 비해 넓은 작업공간과 특이자세 회피 및 장애물 회피에서 더 좋은 성능을 가진다. 두 대의 로봇이 협동하여 작업을 수행할 때 주어진 작업공간에서 여유자유도를 가지고 있는 이점을 이용하여 작업의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 이동매니퓰레이터가 수행되어질 작업을 세분화 시키고 로봇의 작업 성능 지수를 사용하여 로봇이 최적자세로 작업을 수행할 수 있는 연구를 하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기위해 이동매니퓰레이터를 제작하였고, 실험에 사용한 이동매니퓰레이터 PURL-II는 3자유도를 가지는 이동로봇과 5자유도를 가지는 작업로봇으로 구성되어 있다.
산업 인공지능의 발달과 함께 반도체의 수요가 크게 증가하고 있다. 시장 수요에 대응하기 위해 패키징 공정에서 자동 결함 검출의 중요성 역시 증가하고 있다. 이에 따라, 패키지의 자동 불량 검사를 위한 딥러닝 기반의 방법론들의 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 딥러닝 기반의 모델은 학습을 위해서 대량의 고해상도 데이터를 필요로 하나, 보안이 중요한 반도체 분야의 특성상 관련 데이터의 공유 및 레이블링이 쉽지 않아 모델의 학습이 어려운 한계를 지니고 있다. 또한 고해상도 이미지를 생성하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 요구되는데, 본 연구에서는 분할정복 접근법을 통해 적은 컴퓨팅 자원으로 딥러닝 모델 학습을 위한 충분한 양의 데이터를 확보하는 방법을 소개한다. 제안된 방법은 높은 해상도의 이미지를 분할하고 각 영역에 조건 레이블을 부여한 후, 독립적인 부분 영역과 경계를 학습시켜, 경계 손실이 일관적인 이미지를 생성하도록 유도한다. 이후, 분할된 이미지를 하나로 통합하여, 최종적으로 모델이 고해상도의 이미지를 생성하도록 구성하였다. 실험 결과, 본 연구를 통해 증강된 이미지들은 높은 효율성, 일관성, 품질 및 범용성을 보였다.
스마트폰과 같은 GPS센서가 장착된 모바일 기기가 널리 보급되고 있다. 이러한 추세에 따라 트위터나 페이스북과 같은 소셜 미디어에서 GEO태그가 된 메시지 (즉, GPS 위치를 갖는 멀티미디어 메시지)를 손쉽게 작성할 수 있게 되었고 게시자의 위치정보를 포함하는 공간데이터가 급증하고 있다. 그러나 이러한 공간데이터에서 항상 위치 정보와 게시글 내용이 명시적인 연관성을 갖고 있지는 않다. 때문에 키워드와 위치정보 분포의 관련성에 따라 검색결과를 재구성할 필요가 있다. 우리는 크기가 가장 작은 k개의 점 데이터를 포함하는 최소경계사각형(MBR)을 찾음으로써 데이터가 가장 밀집된 사각형을 찾으며, 이는 위치 검색시스템에서 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문은 최소경계사각형과 같이 거리가 가까운 2차원 공간데이터의 묶음을 찾기 위해 효율적인 알고리즘을 제안하였고 합성데이터와 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 알고리즘의 효율성을 검증하였다.
도로지도 생성은 인공위성 촬영이나 현장실사를 기반으로 한다. 그리하여 도로지도를 생성하고 수정하는데 많은 시간과 비용이 든다. 이러한 이유로 차량 GPS 데이터를 이용해 도로지도를 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 도로지도 생성 연구에서 가장 중요한 문제는 주도로와 같은 대표궤적을 추출하는 것이다. 대표궤적 추출을 수행할 때에는 시작과 끝이 비슷한 궤적데이터들의 집합을 전제로 하여 궤적을 추출한다. 따라서 대표궤적을 추출하기에 앞서 전처리 과정으로 궤적 클러스터링 작업이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 하나의 영역을 일정한 격자로 분할하고, Sweep Line 알고리즘을 응용해 유사궤적들을 탐색한다. 마지막으로 프레쉐거리를 이용하여 궤적 간 유사도를 계산하였다. 실제로 서울의 강남구 지역에 있는 500대의 차량 GPS 궤적을 가지고 클러스터링 작업을 수행하였다. 또한, 실험을 통하여 격자분할 접근방식의 빠른 수행시간과 안정성을 보였다.
시험 일정 계획 수립 문제는 정확한 해를 다항시간으로 구하는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-완전이다. 이 문제에 대해, Gu${\acute{e}}$ret et al.은 $O(m^4)$ 수행 복잡도의 선형계획법으로 해를 얻고자 하였다. 반면에, 본 논문에서는 O(m) 복잡도의 채색 수 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 원 데이터를 교과목에 대한 부적합성 행렬과 그래프로 변환시켰다. 다음으로, 부적합성 제약조건을 충족하면서 최소의 시간으로 시험을 치루기 위해, 최소 차수 정점(교과목)부터 인접하지 않은 정점들을 $C_i$ 색으로 배정하여 $B_i$ 상자에 채웠다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 시험 일정 계획 수립 문제에 대해 선형계획법의 $O(m^4)$를 O(m)으로 단축시키면서도 동일한 해를 얻었다.
등고선으로 표현된 물체의 볼륨정보에서부터 3차원 표면을 재구성하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 등고선 삼각분할법이라고도 불리는 이 방법의 가장 어려운 문제가 인접 단층사이에서 표면이 다중으로 분기하는 경우에 발생하는데, 이것은 하나의 등고선이 인접한 층의 두 개 이상의 등고선과 연결되는 형태로 나타나며, 표면 생성시 많은 모호성을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 다중분기문제를 여러 개의 가상벨트와 가상계곡으로 나누어 이들에 대한 표면생성문제로 단순화 시키는 방법을 제안한다. 가상벨트의 표면생성에는 띠분할 알고리즘을 채택하였으며, 가상계곡은 반복적인 볼록정점 제거와 중앙정점 추가로 보다 자연스러운 표면을 생성한다. 기존의 대부분의 알고리즘특이 다중분기문제를 한 쌍의 등고선간의 표면생성문제로 변환하는데 초점을 맞추는데 비해 제안된 방법은 더 작은 형태인 가상벨트와 가상계곡으로 단순화한다. 또한 제안된 방법은 표면정의에 복잡한 기준을 사용하지 않으며, 표면삼각분할을 위한 매우 명확하고 일관된 알고리즘을 제공한다. 실험을 통해 제안된 방법이 많은 분기가 발생하는 복잡한 데이터에서도 잘 동작하는 것을 알 수 있었다.
무선 통신과 센서 기술의 발달과 더불어 센서 네트워크의 응용이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 센서 네트워크 환경에서 센서의 전력 소비를 최소화하는 것은 시스템의 수명을 연장하기 위한 중요한 요인 중의 하나이다. 센서 네트워크에서 각 센서 노드의 전력 소모는 헤드(싱크) 노드와의 통신 방법에 따라 달라 질 수 있다. 본 연구에서는 각 센서의 전력 소모를 최소하기 위한 새로운 계층적 통신 방법을 제안한다. 제안된 방법은 분할 정복 기법을 사용하여 센서 네트워크의 영역을 네 개의 영역으로 구분하고 각 영역에서 헤드 노드와 가장 가까운 노드를 그 노드의 자식 노드로 구성한다. 다음에 더 이상 영역이 분할되지 않을 때까지 같은 방법을 반복적으로 적용하여 계층적 트리를 구성한다. 각 센서 노드는 이러한 계층적 트리를 이용하여 헤드 노드와 통신을 수행한다. 본 연구에서 제안된 결과는 시뮬레이션을 통하여 기존의 방법과 비교하였으며 그 결과 센서 네트워크의 에너지 효율에서 우수한 결과가 도출됨을 보였다.
본 논문은 전광 트리 네트워크상에서 WDM(Wavelength Division Multiplexing)을 이용한 파장 할당 및 경로 설정문제 즉, WRA 문제를 고려한다. 현재 전광 네트워크상에서 요청 노드쌍들을 연결하는 각각의 링크에서 서로 다른 파장을 할당해야 한다는 기술상에 제약조건을 안고 있다. 이것에 기반하여 본 논문에서는 일반트리구조상에서 분할정복방법을 이용하여 실제 모든 경로에 파장을 할당하는 다항시간 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 분석 결과는 0(Q.R)로 여기서 Q는 일반트리구조상의 모든 노드에서 다른 모든 노드로 가는 요청 노드쌍들의 수이며 R는 일반트리구조상에서 모든 경로에 대해 할당할 수 있는 최대 파장 술이다. 또한, 제안한 알고리즘을 팬티엄II233MHz에서 C언어로 구현하여 노드 수와 파장 수 그리고 수행시간에 대한 실험 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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