두개의 영상을 정합하는 것은 컴퓨터 비젼분야의 기본적인 과정 중의 한가지이다. 본 논문에서는 영상에서 간결하면서 많은 정보를 가지고 있는 선형특징들을 이용하여 회전각도와 위치변화에 관계없이 영상을 정합하는 방법을 제안한다. 영상에서 edge성분들을 추출하여 구조체로 구성하고 이를 이용하여 Hough공간에서 최대로 누적되는 변환 파라미터들을 추정하고, 후보 파라미터들에 대하여 다시 최적의 정합조건을 가지는 파라미터를 Hough기법을 사용하여 결정한다. 많은 연산양이 요구되기 때문에 전처리 과정을 사용하여 정확하고 빠른 정합을 유도한다
LIGBT의 전압-전류 특성을 디자인 파라미터와 공정 파라미터를 포함한 SPICE Simulation으로 확인하였다. 중요한 파라미터는 p-body와 n$^{-}$층 그리고 p$^{+}$ 애노드로 구성된 pnp bipolar transistor의 수평전류이득이었다. 이 전류 이득은 Ebers-Moll등식으로 얻었다. LIGBT의 On 저항은 채절 저항(R$_{E}$ )과 인가된 게이트 전압에 종속되는 유효 벌크 저항(R2)으로 구성되며 On 저항의 해석과 모델링은 디바이스의 디자인 조건을 최적화하기 위해서 기하학적 구조와 도핑 프로파일에 따른 물리적 특성으로부터 전개하여 특성해석을 위한 모델링을 실시하여 제시하였다.
본 논문에서는 클러스터링과 뉴로-퍼지 모델링을 동시에 실시하는 학습 기법을 제안하였다. 클러스터링을 이용하여 뉴로-퍼지 모델링을 실시하는 일반적인 경우, 클러스터링 학습을 실시한 후 학습된 파라미터를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파라미터로 설정하고 모델을 다시 학습하는 방법을 취한다. 즉 클러스터링에서 클러스터의 수를 구하고 파라미터를 최적화함으로써 초기 구조동정과 파라미터 동정을 실시하며 이를 다시 뉴로-퍼지 모델에서 세부적인 파라미터 동정을 실시하는 것이다. 또한 모델에서의 학습은 출력데이터의 오차를 이용한 오차미분기반 학습으로 전제부 소속함수 파라미터를 수정하는 방법을 이용한다. 이 경우 클러스터링의 영향과 모델의 영향이 각각 별개로 고려될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링을 전제부 소속함수로 부여하고 클러스터링의 학습에 뉴로-퍼지 모델을 이용하면서 또한 모델의 학습에 클러스터링을 직접 적용하는 클러스터링 기반 뉴로-퍼지 모델링을 제안하였으며 이 경우 클러스터링의 학습과 모델의 학습이 동시에 이루어지며 뉴로-퍼지 모델에서 클러스터링의 효과를 직접적으로 확인할 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.
구조물의 모달 해석 또는 모달 시험은 구조물의 동적 특성을 나타내는 모달 파라미터들을 구하는 과정이다. 모달 파라미터에는 고유 진동수, 감쇠율, 진동 모드의 세 가지 값들이 있다. 본 연구에서는 시스템의 개발과정에서 당연히 수행되는 모달 해석의 결과인 모달 파라미터를 활용하여 시스템 방정식을 구하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 상태 방정식의 고유치와 고유 벡터의 상관관계로부터 물리적 시스템 행렬인 질량, 감쇠, 강성 행렬을 각각 구하는 방법을 개발하였다. 간단한 질량-스프링-댐퍼 시스템과 외팔보에 대한 수치 예제를 통하여 개발된 방법의 유용성과 정확도를 검증하였다
본 논문에서는 생체모방기술을 적용한 로봇제어방법에 대해 기술한다 물방개의 유영동작을 모방하고 발생시키기 위해 푸리에 최소자승기법을 적용하여 일반식을 정립하였다. 일반식의 계수의 값을 조정하여 관측된 물방개의 유영동작과 발생시킨 모방동작의 비교를 통해 제어 파라미터가 정의되었으며 각 파라미터들의 상관관계를 밝히고 이를 파라미터 공간상에 표현하여 다양한 생체모방 동작을 쉽게 발생시킬 수 있음을 확인하였다. 추가로, 생물체의 구조적인 장점을 반영한 로봇설계에 대해 간략히 소개하였고 제안한 생체모방 발생기법은 다양한 환경에서의 로봇시스템 개발에 적용 가능함을 확인하였다.
셀프 캘리브레이션은 영상 시퀀스에 대한 특징점 정합 결과를 이용하여 카메라 내부 파라미터를 계산하는 기법이다. 이는 임의로 움직이는 카메라를 이용하여 얻은 영상 시퀀스를 이용하여 유클리디안 복원을 수행하는데 응용될 수 있다. 안정적인 3차원 복원결과를 얻기 위하여 본 논문에서는 두 가지 제약 조건을 사용한다(카메라 내부 파라미터의 개수에 대한 제약 조건과 복원할 장면의 기하학적 구조를 이용한 제약 조건). 카메라 내부 파라미터에 대한 제약 조건은 카메라의 하드웨어적인 특성을 반영하며 이러한 제약 조건을 적용함으로써 셀프 캘리브레이션 중 비선형 최적화 과정의 수렴도를 높일 수 있다. 또, 기하학적 제약 조건은 대상 장면의 직각 구조를 이용하여 이에 대한 조건을 분석하여 제약 조건에 대한 수식을 유도한 다음 이를 최적화 과정에 포함시킨다. 합성 영상과 다양한 종류의 실제 영상에 대한 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 방법을 이용하면 개선된 유클리디안 복원 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 연속 밀도 HMM 구조의 최적화 문제를 다룬다. HMM 구조의 최적화를 위해 여러 연구가 있었는데, 그 중에서도 잘 알려진 BIC(Bayesian Information Citerion)등과 같이 이미 제안된 모델 선택 기준은 동질의 파라미터를 갖는 데이타에 대해 통계적으로 잘 행동하는 모델을 가정하고 있어서 연속 밀도 HMM 등과 같이 복잡한 파라미터를 갖는 구조에는 적합하지 않고, 파라미터 수를 줄이는데는 어느 정도 효과가 있었으나 인식률 향상에 있어서는 한계를 보였다. 이에 본 논문에서는 HMM의 파라미터 유형에 따라 별도의 확률 밀도를 추정하여 사전 모델 확률(a priori model probability)로 사용하는 모델 선택 기준인 HBIC(HMM-oriented BIC)를 제안했다. 또한 HMM의 변별력을 높이기 위해 변별력 특성을 갖는 안티확률을 BIC와 결합한 새로운 모델 선택 기준인 BIC_Anti를 제안했다. 제안한 모델 선택 기준의 유용성을 검증하기 위해 온라인 필기 데이타를 대상으로 실험하여 기존의 연구와 비교하였다. 그 결과 제안한 HBIC와 BIC_Anti 모델 선택 기준을 사용하는 것이 BIC를 사용하는 것보다 더 적은 파라미터 수로도 향상된 인식률을 얻을 수 있음을 확인했다.
인공 중이 (IMEHD, implantable middle ear hearing device)용 플로팅 매스 트랜스듀서는 제작 과정상에서 발생하는 구조적 오차 및 제작 결합시의 문제점들로 인해 설계 시 의도와 다른 진동 특성을 가질 수 있게 되고, 이렇게 제작된 진동 트랜스듀서는 향후 실제 환자에게 이식되었을 때의 진동체 진동 성능을 예측하기 어려운 문제점이 있다. 본 연구에서는 제작된 플로팅 매스형 트랜스듀서에 대해 설계값과의 비교 평가 및 향후 컴퓨터 모델화된 청각 중이 집중 소자 모델에 적용이 가능하도록 기 제작된 진동체의 집중 소자 모델 파라미터들을 추정할 수 있는 방법을 제안하였으며, 제안된 방법을 LabVIEW 기반의 그래픽 유저 인터페이스 소프트웨어로 구현하였다. 제안된 방법은 실제 제작된 플로팅 매스형 진동체의 진동 변위 및 위상 데이터를 이용하여 해당 진동체의 집중 모델 파라미터들을 순차적 이차 프로그래밍 (SQP, sequential quadratic programming) 방법으로 추정하는 방식이다. 구현된 방법을 이용하여 측정 데이터에 가해지는 잡음의 양에 따른 플로팅 매스형 진동 트랜스듀서의 집중 모델 파라미터 추정 시의 발생 오차 변화를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 조사하여 본 방법의 파라미터 추정 정확도를 확인하였다. 또한, 실제로 제작한 인공중이용 진동 트랜스듀서에 대해 측정된 진동 변위 및 위상 데이터를 이용하여 진동체의 집중 모델 파라미터들을 추정하였으며, 기존 설계값들과 비교를 통해 제안된 방법의 유용성을 평가하였다.
Folate 유사체의 anti-folate 활성과 물리적 성질의 상관성을 찾기 위하여 기하구조 파라미터, 쌍극자 모멘트, net charg, HOMO, LUMO 에너지 등 전자의 구조적 특성을 MM2와 MOT에 의해 검토하였다. 전자적 성질은 folate 유사체의 inhibition과 어떠한 상관성도 보이지 않았으며 형태분석에 의한 기하구조 파라미터가 상관성을 나타내었다.
기존 구조물의 모델 업데이팅 기법은 주로 진동 계측을 통해 얻은 전역적 구조 응답-모달 파라미터-를 이용한다. 모달 파라미터를 이용하여 업데이트된 모델은 전역적 구조 응답을 잘 추정할 수 있지만, 부재 레벨의 안전성 평가를 위한 국부적 응답 예측에는 어려움이 있다. 구조물 내 구조 부재들의 변형률 계측을 통해 응력을 추정하고, 안전성 평가가 이루어진다. 따라서, 본 연구는 모달 파라미터 이외에 로컬 구조 부재들에 가하는 해머 가력을 통해 계측한 변형률을 추가적으로 모델 업데이팅에 이용한다. 본 연구가 제안하는 모델 업데이팅에서 목적함수는 전역적/국부적 계측 응답과 모델의 응답간의 차로 설정되며 NSGA-II를 이용하여 이를 최소화된다. 업데이트 모델에서 예측하는 변형률 응답은 철골조의 안전성 평가에 활용된다. 제안한 기법은 철골 프레임에 대한 시뮬레이션과 해머 가력 실험을 통해 검증된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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