본 논문에서는 비디오 코덱의 수신단 블록 오류를 퍼지추론을 이용하여 검출하고 영상을 은닉하는 방법을 제안하였다. 제안한 블록 오류 검출 알고리즘은 인접된 두 프레임에서 서로 대응되는 블록들 간의 시간적 유사성을 이용하여 SSD를 구하고, 1차 임계값보다 SSD가 큰 블록들을 1차적인 오류 블록으로 분류하였다. 그리고 각각의 파라미터를 가지고 퍼지데이터 구한 후에 비례상수 ${\alpha}$와 임계값 TH1과 TH2를 결정하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검토하기 위하여 QCIF 동영상에 랜덤 오류를 삽입하여 오류 검출 및 은닉 실험을 하였으며, 알고리즘의 성능평가는 동영상에 오류를 삽입한 후 기존의 VLC 테이블에 의한 오류 검출 알고리즘과 검출결과를 비교 분석하였다. 실험 결과, 제안한 오류 검출 알고리즘은 실험 영상의 오류 블록들을 모두 검출할 수 있었으며, 오류 은닉 후 영상의 화질이 기존의 오류 검출 알고리즘 보다 15dB 이상 개선됨을 알 수 있었다.
본 연구는 기체연료레벨 값에 대한 정밀도를 측정하기 위하여 초음파의 음향매칭에 관한 실험적인 분석을 수행한 것이다. 연구 모델은 송신과 수신에너지를 결정시키는 세라믹 어세이 (Ceramic Assay)의 구성요소에 의하여 설계되었다. 실험 장치로는 12V-DC 전원공급장치, Control T1 Board, 오실로스코프 (DSO1072B), 초음파 프로브 그리고 패턴테이블 (Pattern T)able이 사용되었다. 불감지영역에 대한 분석결과 최대피크지점인 2.9V의 시작점을 기준으로 D (0.180m) < E (0.184m) < B (0.204m) < A (0.234m) < F (0.244m) < C (0.247m) 모델 순으로 점차적으로 불감지폭이 증가되는 특성을 확인할 수 있었다. 실험결과로부터 매칭레이어 (Matching Layer)의 치수가 Ø21*3+2t로 설계된 모델에서 가장 우수한 지향성 에너지를 생성할 수 있었다.
건물의 형태가 고층화되고 대규모의 복합공간을 이루게 되면서 건물의 실내공간은 더욱 복잡하고 다양한 활동들이 일어나는 공간으로 새롭게 인식되고 있기 때문에, 실내공간을 3차원으로 모델링하여 위치정보를 기반으로 다양한 분야에서 활용될 수 있도록 할 필요가 있다. 본 연구에서는 GIS 표준 웹서비스 기술과 3차원 시각화 기술을 화재 대피 시설물 관리 상권 분석과 같은 건물과 관련된 어플리케이션에 활용하여 효율적인 의사결정을 내릴 수 있도록 3차원 실내모델의 정보를 제공할 수 있도록 하였다. GIS 표준 웹 서비스를 활용하여 건물정보를 공유할 수 있도록 건물의 3차원 실내공간을 효율적으로 모델링하고 시각화하기 위한 방안을 제시하기 위해 실내모델의 다양한 구성요소들을 분할하여 모델링 된 공간데이터베이스의 지정된 데이터테이블에 저장하고, 각각을 GIS 웹 서버를 이용하여 웹서비스 할 수 있도록 설정하였다. 3차원 그래픽 렌더링 엔진을 이용하여 GIS 웹서비스로 전달되는 실내모델을 동적으로 재구성함으로써 효율적으로 3차원 시각화할 수 있는 모듈을 개발하여 다양한 어플리케이션에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
네트워크가 급속도로 발달함에 따라, 네트워크 상에서 발생되는 트래픽 데이타를 대상으로 마이닝 기법을 적용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 네트워크 트래픽 데이타를 대상으로 수행되는 마이닝 작업은 네트워크 사용자의 프라이버시를 침해할 여지가 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대용량 네트워크 트래픽 데이타를 대상으로 사이트의 프라이버시를 보호하면서 마이닝 결과의 정확성과 실용성을 보장할 수 있는 효율적인 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은, N-저장소 서버 모델과 정보 유지 대체 기법을 사용함으로써, 각 사이트에 저장되어 있는 네트워크 데이타를 공개하지 않은 상태에서 순차 패턴 마이닝을 수행한다. 또한 후보 패턴의 발생 여부를 신속히 결정할 수 있는 메타 테이블을 유지하여 전체 마이닝 과정이 효율적으로 진행되도록 한다. 네트워크 상에서 발생한 실제 트래픽 데이타를 대상으로 다양한 실험을 수행한 결과 제안된 기법의 효율성과 정확성을 확인할 수 있었다.
Super-RENS(super-resolution near-field structure) read-out 신호는 비선형 채널을 겪으면서 ISI(inter-symbol interference)의 영향으로 신호가 변형된다. 본 논문에서는 등화기의 측면에서 super-RENS 신호에 나타나는 비대칭성과 domain bloom 특성에 대해 살펴본다. Domain bloom은 광 레코드의 기록 과정에서 발생한다. 본 연구에서는 비대칭 심벌 변환 방식을 이용하여 비대칭 심벌들을 생성하며, 비선형 심벌과 선형 FIR(finite impulse response) 필터로 read-out 채널을 모델링한다. 이러한 비선형 채널의 등화는 채널의 선형 FIR 필터의 역필터를 찾은 다음 역필터로 등화된 신호를 심볼 변환 방식으로부터 전개된 결정 방식 테이블에 기초하여 판별하는 과정으로 진행된다. 제안하는 등화기를 raw BER(bit error ratio)의 관점에서 모의실험과 실제 super-RENS read-out 신호를 이용하여 분석하였다.
이 논문에서는 의료용 초음파 볼륨 데이터의 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 방법을 제안한다. 초음파 영상은 잡음이 심하여 필터링이 필요하다. 기존의 2차원 필터링은 인접한 슬라이스 간 정보를 무시하고 기존의 3차원 필터링은 속도가 느리거나 잡음 제거 효과가 떨어지는 필터를 적용하였고 또한 초음파 데이터의 샘플링 특성을 고려치 않아 균등하게 필터링 하지 않았다. 이를 해결하기 위해 잡음제거에 효과적인 양방향 필터를 병렬로 빠르게 처리하고 필터 영역에 따라 윈도우 크기를 달리하는 기법을 제안한다. 공간 필터의 합산영역 테이블을 이용하여 병렬로 빠르게 필터링하고 윈도우 크기는 필터 영역에 따라 비례적으로 결정한다. 실험은 평균 필터와 양방향 필터, 양방향 적응 필터를 적용한 초음파 볼륨 렌더링 영상에서 잡음 제거와 원본 손실 정도를 비교한다. 이렇게 하여 양방향 필터링을 빠르게 수행하면서 기존 보다 균등하게 필터링하여 잡음을 효과적으로 정확하게 제거할 수 있다.
본 논문은 ZigBee 네트워크에서 사용되는 기존 트리 라우팅 보다 더 적은 전달 홉수(Hop count)를 갖는 향상된 라우팅 알고리즘을 제안한다. 이 향상된 라우팅 알고리즘은 네트워크의 전체적인 트래픽을 줄여 노드의 에너지 소모를 감소시킨다. 이로 인하여 한정된 에너지를 갖는 노드로 구성된 센서 네트워크가 더 오랜 시간 유지될 수 있다. 본 논문에서 제안되는 라우팅 알고리즘은 라우팅 경로가 upstream인 경우와 downstream인 경우로 분리하여 각각 제시되며, 노드가 라우팅 경로 선택 시 부모노드 및 자식노드의 정보뿐만 아니라 이웃 테이블의 정보를 이용하여 적절한 다음 노드를 결정한다. 시뮬레이션에서는 네트워크의 종류, 네트워크의 구성 노드 개수, 각 노드가 갖는 이웃노드의 개수를 다양하게 변화시키면서 성능향상을 관찰하였다. 시뮬레이션 결과로 upstream 알고리즘과 downstream 알고리즘을 각각 적용 하였을 때 기존 라우팅 알고리즘과 성능을 비교하고, 두 가지의 알고리즘을 동시에 적용한 경우에 대한 성능평가를 수행한다.
박형초음파모터의 구조는 그림 1(a) 와 같이 크로스형태의 앓은 스테이터에 윗면과 아랫면에 각각 8 개의 압전세라믹이 부착된 형태이다. 압전세라믹의 분극방향은 로터와 접촉하는 스테이터의 A, B, C, D 네 개의 타점에서 순차적인 타원변위가 생성되도록 결정된다. 유한요소해석프로그램인 ATILA 5.2.4를 사용하여 최적설계를 한 결과 폭 3[mm], 길이 18[mm], 두께 1.8[mm], Brass 재질, Mid surface clamp 조건에서 입력전압 18[Vrms] 일 때 0.3[${\mu}m$]의 변위를 보였다. 최적설계된 모델을 제작하였고, 정확한 실험결과를 얻기 위해서 푸쉬풀게이지, x-y스테이지, rpm 메타, 토크게이지를 이용하여 실험테이블을 구성하였다. 그림 1(b) 는 마이크로컨트롤러를 이용한 구동 드라이버를 보여준다. 한 주기에서 1/4분주의 순차적인 네 개의 구형파를 생성하고, 이를 push-pull회로를 동하여 90도의 위상차가 나는 정현파를 생성하여 초음파 모터의 구동전원으로 사용한다. 엔코더와 AD 컨버터를 이용하여 정속도 운전을 위한 피드백 제어가 된다. 제안된 구동드라이버를 이용하여 측정한 결과, 구동 주파수 88.6[kHz], 입력전압 [40Vrms], preload 0.2 [N]에서 130 [rmp] 의 속도와 25 [gfcm] 의 토크특성을 보였다. 압력전압을 증가시킬수록 속도는 선형적인 증가를 보였고, 토크는 이와 반대로 감소하는 특성을 보였다. 피드백 제어회로가 없는 경우에는 preload 변화에 따른 극심한 속도 변화를 보였고, 피드백 제어를 하였을 경우에는 0.2~0.4[N]의 범위에서 정속도 운전이 가능함을 확인하였다. 기존의 주파수발생기와 파워 엠프를 이용한 구동장비와의 특성비교에서도 큰 차이를 보이지 않았으며, 장시간의 운전에도 안정적인 구동이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 피난 시뮬레이션 프로그램 중 하나인 EXODUS를 사용하여 지하역사 피난모델분석에 그 목적이 있다. 이번 시뮬레이션에 사용된 모텔은 대구지하철(중앙로 역사) 이다. 시뮬레이션 조건으로는 사고당시의 상황을 참고하여, 지하3층 승강장에서부터 지하1층까지의 피난시간을 중점으로 하였으며, 승객수는 열차탑승인원 1079호 320명, 1080호 320명, 열차 외 승객360명 총1000명의 인원으로 시뮬레이션 하였고, 승객위치는 참고자료를 활용하였다. 화재시뮬레이션 부분은 CFAST 화제시뮬레이터를 이용하였다. 화재성장 시나리오로 $t^2$ 성장곡선 중 fast곡선을 선택하여 진행하였고, ZONE은 총 24개로 지 하3층 승강장 18개, 지하2층 6개로 나눴으며, 지하1층은 화재시뮬레이션에서 제외하였다. 화재 위치는 실제 화재발생 위치인 1079호 1호차로 하였으며 실제 사고타임테이블을 이용하여 가상 시나리오를 작성해 보았다. 총 시뮬레이션 시간은 1800s로 결정하였고, CFAST 결과값은 10초단위로 출력하였다. CFAST 결과값 중에서 ZONE별 상층부온도, 하층부온도, $CO^2$ 발생량을 사용하여 EXODUS시뮬레이터에 적용시켜 진행하였다. 진행결과 각 출구별방출률, 사망인원, 최종피난인원, 사망자 위치, 정체구간 등을 알 수 있었고, 이를 실제 대구지하철 사고와 비교 분석하여 보았다.
국가 직무능력 표준 (NCS; national competency standards)은 직무를 수행하기 위해 요구되는 능력에 대한 체계화 및 표준화이다. NCS는 특정 직무능력인 능력단위 요소로 구체화하고 표준화하여 학습모듈을 개발한다. 기존 교육과정은 NCS 능력단위 요소를 교육 훈련에 활용하기 위해서 갭 분석 (gab analysis)이 필수적이다. 기존에 갭 분석은 전문가가 주관적으로 평가하였다. 전문가에 의한 갭 분석은 심리적 요소에 의해 주관적 결정, 정확성 결여, 시간 및 공간적 비효율성 문제가 제기되었다. 본 논문은 주관적 평가의 문제 해결을 위해 자동화 평가모델을 제시하였다. 본 논문은 기존 교육과정과 능력단위 요소 간 갭 분석을 위해, 색인어 추출, 단어빈도수-역 빈도수 기반 특징 값 추출, 코사인 유사도 알고리즘을 이용하였다. 또한, 기존 교육과정과 NCS 능력단위요소 사이 유사도 매핑 테이블을 제시하였다. 본 논문의 평가모델은 구조적 특징이나 속도 면에서 개선된 알고리즘을 통해 보완해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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