한국에서 만성위염은 10명당 한 명 꼴로 발생하는 질병이다. 서양의학에서는 만성위염을 진단하기 위해서 내시경 조사를 하지만 이는 환자에게 고통을 주고 비용이 비싸다는 단점을 가지고 있다. 반면 전통한방의학에 따르면, 오른쪽 손목의 '관' 위치는 위와 관련이 있다. 따라서 오른쪽 손목의 '관' 위치의 맥파를 측정하면 만성위염을 진단할 수 있을 것이다. 하지만 맥진은 한의사들의 지식과 경험에 의존하고 있다. 본 연구에서는 맥파를 분석하기 위한 체계적인 접근 방법을 제안한다. 처음에 맥파는 전처리 과정을 거친다. 그 다음 맥파에 가우시안 모델을 적용시킨 후, 맥파의 주요 인자들을 추출한다. 그리고 t-검증과 통계적 차이를 이용하여 질병에 민감한 파라미터들을 선택한다. 마지막으로 선택한 파라미터들은 분류를 위해서 Fuzzy C-Means (FCM) 알고리즘에 입력된다. 분류 결과 건강한 사람은 95% 만성위염 환자는 87% 분류하였다.
본 논문에서는 Mountain clustering 알고리즘을 이용한 Fuzzy Radial Basis Function Neural Network(FRBFNN)의 규칙 수를 자동생성 방법을 제시한다. FRBFNN은 기존 RBFNN에서 가우시안이나 타원형 형태의 특정 RBF를 사용하는 구조와 달리 클러스터의 중심값과의 거리에 기반을 둔 멤버쉽함수를 사용하여 전반부의 공간 분할 및 활성화 레벨을 결정한다. 또한 분할된 로컬영역에서의 입출력 특성을 나타내는 퍼지규칙의 후반부로서 고차 다항식을 고려하였다. 본 논문에서는 데이터의 밀집도에 기반을 두어 클러스터링을 수행하는 Mountain clustering 알고리즘을 사용하여 적합한 퍼지 규칙(클러스터)의 수와 클러스터의 중심값을 자동적으로 생성하는 방법을 제안한다. Mountain clustering으로부터 구해진 클러스터의 중심은 멤버쉽 값을 결정하는데 사용되며, Weighted Least Square Estimator (WLSE) 알고리즘을 사용하여 후반부 다항식의 계수를 추정한다. 제안된 알고리즘은 비선형 함수 모델링에 적용하여 성능의 우수성과 알고리즘의 타당성을 보인다.
본 논문에서는 WiMAX용 LDPC(Low-Density Parity Check) 복호기의 비트오율 성능 분석을 통해 최적 설계 사양을 도출하였다. LLR SPA(LLR Sum-Product Algorithm)을 근사화 시킨 최소합 알고리듬(Min-Sum Algorithm; MSA)을 Matlab으로 모델링한 후, 시뮬레이션을 통해 LLR 비트 폭과 최대 반복 복호 횟수에 따른 비트오율(Bit Error Rate; BER) 성능을 분석하였다. 모델링된 LDPC 복호기는 IEEE 802.16e 표준에 제안된 블록길이 2304, 부호화율 1/2인 PCM(Parity Check Matrix)을 사용하였으며, QPSK 변조와 백색 가우시안 잡음채널 하에서 시뮬레이션 하였다. 비트오율 성능을 분석한 결과, LLR 비트 폭은 (8,6)이고 반복 복호 횟수는 7인 경우에 비트오율 성능이 가장 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 3차원 격자형 신호성상도를 위한 체계적인 역사상 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 8분 공간 결정, 원점과의 거리 계산, 심볼 좌표 결정 등의 세부 기능으로 구성된다. 이는 세부 기능의 조정에 따라 체계적인 확장이 가능하므로 더 큰 격자형 신호성상도에도 적용이 가능하다. 제시된 알고리즘의 검증을 위하여 3차원 신호전송시스템을 구현하여 모의실험을 수행하였다. 여기서는 field programmable gate array를 이용한 하드웨어 기반 시스템과 $Matlab^{(R)}$을 이용한 소프트웨어 기반 시스템을 구현하여 시스템의 동작과 성능을 비교하였다. 그 결과, 가산성 백색 가우시안 잡음 환경에서 두 시스템은 거의 동일한 오류성능을 가지는 것으로 나타났다. 또한 하드웨어 기반 시스템은 정보원 이진 데이터열의 3차원 신호로의 변환과 이로부터 원래의 이진열을 완벽하게 복원함을 확인하였다. 이로부터 제안된 알고리즘과 구현된 3차원 전송시스템은 정확하게 동작하는 것으로 판단된다.
본 연구에서는 이중게이트 MOSFET에 대한 항복전압의 변화를 채널도핑 및 소자파라미터에 따라 이차원 전위분포모델을 이용하여 분석한 것이다. 낮은 항복전압은 전력소자동작에 저해가 되고 있으며 소자의 크기가 감소하면서 발생하는 단채널 효과에 의하여 이중게이트 MOSFET의 경우도 심각하게 항복전압이 감소하고 있다. 항복전압분석을 위하여 포아송방정식의 이차원 해석학적 전위분포모델을 이용하여 채널도핑농도와 소자 파라미터인 채널길이, 채널두께, 게이트산화막 두께 등에 대하여 항복전압의 변화를 관찰하였다. 분석결과 항복전압은 채널도핑 농도의 크기뿐만이 아니라 소자크기 파라미터에 대해서 커다란 변화를 보이고 있었으며 특히 채널도핑함수인 가우시안 함수의 형태에 따라서도 큰 변화를 보이고 있다는 것을 관찰할 수 있었다.
본 논문에서는 스마트폰 적용을 위한 휴먼 바디 추적 방법을 제안한다. 기존 휴먼 바디 추적 방법은 크게 센서 기반 방법과 비전 기반 방법으로 구분된다. 센서 기반 방법은 위치 정보의 누적 오차로 인해 추적 성능이 떨어지는 단점이 있다. 비전 기반 방법은 누적 오차가 없지만 스마트폰 적용을 위한 연산량 감소가 요구되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 적용을 위한 휴먼 바디 추적 방법으로 개선된 HOG 알고리즘을 이용한다. 개선된 HOG 알고리즘은 다운샘플링과 프레임 샘플링을 통해 구현된다. 다운샘플링에는 가우시안 피라미드가 적용되고, 프레임 샘플링에는 uniform sampling이 적용된다. 제안한 알고리즘을 2개 기기, 4개 해상도, 4개 프레임에서 측정하였고, 실시간으로 적용이 가능한 다운샘플링과 프레임 샘플링 파라미터 중에서 가장 검출률이 좋은 값을 도출하였다.
최근 자동차 산업은 IT 기술을 접목하여 운전자에게 편의를 제공하기 위한 운전자 보조 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 차선 이탈 방지 및 자율 주행에 적용 가능한 도로상태 변화에 강인한 차선 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Otsu 임계값 결정 방법과 가우시안 필터와 에지를 통한 후보 영역 검출 방법을 이용한다. 또한, 허프 변환을 통한 차선의 기울기와 폭 정보를 이용하여 차선을 검출한다. 실선뿐만 아니라 점선 차선 검출을 위해 기존에 검출된 차선 정보를 이용하여 다음 프레임에서 차선이 위치할 경로를 계산해 가상의 차선을 그려주는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 실선과 점선상황에서 차선 검출이 모두 가능했고 오픈소스 하드웨어인 라즈베리 파이 2에 적용할 경우 실시간 처리가 가능함을 확인했다.
영상정보에서 색상만을 이용하여 산불을 감지하는 것은 매우 어려운 이슈이다. 본 논문은 산불을 포함하고 있는 동영상에서 영역의 색상과 움직임을 분석하여 산불영역을 감지하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 조명 상태에 의존하지 않고 배경 영역을 추출 가능한 가우시안 믹스쳐 기반의 배경 분할 알고리즘을 이용하여 제거한다. 또한 RGB채널을 HSV채널로 변경하여 색상 기반으로 화염 후보들을 추출한다. 그렇게 추출된 화염후보들은 라벨링 및 트래킹을 하면서 면적이 일정하면서 이동하면 화염이 아니라고 판단한다. 이런 방법으로 추출된 화염후보 영역들이 2분 이상 같은 위치에 있으면 화염으로 판단한다. 구현된 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 그 유효성을 확인하였다.
EMD는 미리 정의된 어떠한 기저함수도 사용하지 않으며 사용자에 의해 미리 정의된 파라미터값도 필요치 않은 완전히 데이터에 기반한 신호 처리의 특징을 갖는다. 그러나 유사한 스케일을 갖는 신호 모드로 분해하는 것을 방해하는 모드 혼합이 발생하는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 EEMD 알고리즘이 도입되었으며, EEMD는 처리하고자 하는 신호에 가우시안 백색 잡음을 혼합하여 앙상블 수만큼 신호를 만들어 EMD 방법을 적용함으로써 모드 혼합 문제를 해결한다. 그럼에도 EEMD는 잡음이 추가된 신호 분해 시 원 신호와 상이한 모드 수를 만들어 내며, 분해된 신호들을 원 신호로 재구성 시에도 레지듀 잡음이 포함된다. 본 논문은 개선된 EEMD알고리즘으로 EMD의 모드 혼합 문제를 해결하고 원신호를 정확히 재구성하며 EEMD 보다 적은 연산 비용으로 신호 모드 분리를 제안한다. 실험결과는 EEMD 방법과 비교하여 적은 체과정의 반복으로 빠른 모드 분리를 보여 주었으며 EEMD 방법의 20.87%의 비용만으로 완전한 신호 분해가 가능하였고, 신호 복원에 있어서도 EEMD 보다 우수한 성능을 보여주었다.
본 연구는 화학공장에서 원료 및 중간재로 많이 사용되는 Heavy Gas인 염소를 화학설비의 가압 염소포화액체 저장탱크에서 2상 흐름 연속누출에 대한 유해위험거리를 정량적으로 예측하기 위한 피해영향 모델링이다. 피해예측을 위한 평가방법과 사고영향평가모델들을 기준으로 액체염소 저장용기의 누출사고에서 사고결과에 미치는 최적의 변수를 나타나기 위해 조업조건을 표준조건으로 하였다. 장외영향평가의 위험성 평가에 사용되는 것으로 USEPA와 NOAA에서 공동 개발된 대기확산 모델인 ALOHA (V5.4.4) 모델을 사용하였다. 화학물질을 대량으로 제조 및 취급하고 있는 여수 국가산업단지를 연구 대상지역으로하여, 기상변수와 공정변수들을 설정하여 시나리오별로 모델링을 하여 누출사고에 대한 특성을 도출하였다. 가우시안 확산모델에 따른 관심지점의 농도 추정치를 산출하였고, ALOHA 모델링 결과 염소 확산에 의한 유해위험거리는 대기온도가 높고 풍속의 감소와 대기 안정도가 안정할수록 증가 하는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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