최근 컴퓨터 비전, LiDAR 등을 활용하여 구조물의 유지관리를 효율화하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 건축물의 경우, 점검 항목 중 하나인 기울기는 일반적으로 토탈스테이션을 이용하여 계측하는데, 점검자에 따라 계측값이 일정하지 않아 정확한 기울기 값을 얻기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 현행 건축물 기울기 계측 방식의 신뢰도를 개선하고 측정 과정을 효율화하기 위하여 Point Cloud를 활용한 건축물 기울기 측정 자동화 방법론을 제안한다. 제안 방법론의 기울기 추정 알고리즘은 적용 대상을 직육면체 형태의 건물로 제한하며 외벽 평면 추출과 모서리 추정 및 기울기 계산의 두 단계로 이루어져 있다. 해당 알고리즘을 실제 건축물에 적용하여 기울기를 추정하였고, 이를 토탈스테이션을 이용한 계측방법과 비교하였다. 그 결과, 제안 기법은 정확도와 객관성, 그리고 자동화 관점에서 기존의 측정방식을 대체할 만한 수준으로 판단된다.
자기 공분산 기울기를 이용하여 음성 신호와 배경 잡음 신호를 구분할 때 구분 가능성을 높이기 위해 주파수 영역에서 음성 신호의 자기 공분산 기울기를 최대화하는 주파수 대역을 찾아내었다. 디지털 샘플링 된 음성 신호를 일정한 개수의 신호로 이루어진 블록으로 나눈 후 각 블록에 고속푸리에변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 하여 주파수 영역으로 변환한 다음 임의의 주파수 대역에서 각 블록에서의 공분산을 구하고 이 공분산 값들을 연결하는 직선 근사를 한 후에 이 직선의 기울기를 자기 공분산 기울기로 사용하는데 이 값은 음성 신호의 특성 상 주파수 대역별로 차이가 있다. 따라서 어느 주파수 대역에서 자기 공분산 기울기가 크게 나타나는지 200개의 남성 음성 파일을 이용하여 주파수 대역별로 비교 분석하였다.
본 논문은 문자 인식 등을 통한 문서 자동 처리 시스템을 위해서 스캔 과정에서 발생할 수 있는 문서의 기울기를 정확하게 검출하는 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 처리 속도 향상을 위해 영상을 축소한 다음 형태학적 연산과 연결 성분 분석 방법으로 기울기 검출 대상 영역(ROI)을 먼저 설정한 후 설정된 영역 내에서 문서의 기울기 정보를 가지고 있는 기준선을 탐색하는 방법으로 정확하게 기울어진 각도를 검출할 수 있게 하였다. 기존의 형태학적 연산을 기반으로 한 기울기 검출 기법과 비교하고 다양한 종류의 대용량 문서 영상을 대상으로 한 실험 및 분석을 통해 제안한 기울기 검출 방법의 정확도 및 효율성을 증명하였다.
한국형 위성항법보강시스템 및 무결성 감시 시스템 개발을 위한 기초연구로 한국지역의 평균적인 전리층 기울기 변화를 분석하였다. 전리층 판 모델을 이용한 전리층 기울기 분석 프로그램을 개발하였고, 2003년과 2005년 국토지리정보원의 상시관측소 데이터 프로그하여 일일 및 연간, 전리층 지연값 및 기울기 변화를 분석하였다. 태양활동이 활발했던 2003년의 지연값 및 기울기가 2005년 보다 크게 나타났고, 남북방향 전리층 기울기가 연 평균 약 -1.0mm/km로 동서방향 보다 2배 정도 크게 나타났다. 또한 한국지역의 연간 전리층 기울기는 약 2mm/km 이내에서 변하는 것을 확인하였다.
본 논문은 학생 캡스톤디자인 작품제작의 결과를 정리한 것으로 기울기센서와 블루투스 통신모듈을 이용하여 기울기에 따라 자율이동 장치를 직관적으로 조종할 수 있는 무선 조정장치의 구현방법에 대해 소개한다. 본 조종장치를 이용하면 기울기를 이용해 누구나 별도의 학습과정 없이 직관적으로 이동장치를 조종할 수 있다.
MEMS(Micro Electro Mechanical Systems) 응용 분야에 있어서 RF나 Optic등에 응용되는 금속 구조물이나 배선을 위한 도금, 두꺼운 구조물의 식각등을 위해서 수십 um두께의 감광막이 필요하다. 특히 이러한 감광막은 도금을 위한 전단계에서 몰드 형성에 이용되는데 그 이유는 제작이 용이할 뿐만 아니라 다양한 두께 형성이 가능하고 금속과의 선택적 제거가 쉬운 장점이 있다. 감광막 몰드가 갖추어야 할 조건으로는 수직에 가까운 측면 기울기, 두께, 도금액에 대찬 저항성을 들 수 있으며 그 중에서 측면 기울기 개선에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 감광막의 형상에 영향을 주는 요인을 찾아내고 수식모델링을 통해 측면 기울기를 예측하고자 한다.
현재 연구되고 있는 대부분의 홍채인식 기술은 홍채영역 추출 시, 획득된 눈 영상의 기울기가 일정하다는 가정에 기초하고 있다. 그러나 머리가 일정한 기울기를 가지고 있지 않다면 인식률의 저하를 가져오게 된다. 본 논문에서는 이 문제를 보완하기 위한 방안으로, PCA를 이용하여 분산이 최대가 되는 방향을 구하고 이를 기준으로 홍채데이터를 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 우리가 제안하는 방법을 사용하여 실제 다양한 기울기로 취득한 모든 눈 영상에 대한 실험을 한 결과, 98.97%의 인식률을 얻어 비교적 일정한 홍채영역을 추출할 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 문자열과 배경이 혼합된 장면에서 영상을 분할하여 기울기를 추출하고 보정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모폴로지를 이용하여 전처리를 하고 캐니 연산자를 이용하여 경계선을 검출한다. 그리고 경계선이 검출된 영상을 분할하여 경계선이 포함되어 있지 않는 영역은 배제하고 경계선이 포함되어 있는 영역만을 이용하여 여러 방향의 기울기에 따른 투영 히스토그램을 생성한다. 이를 이용하여 각 영역의 최대 경계선 집중도를 갖는 기울기를 구하고 장면의 기울기를 보정한다. 문자열과 배경이 혼합된 장면의 기울기 검출에서 제안된 방법은 경계선이 없는 무의미한 부분을 배제하기 때문에 기존의 방법보다 0.7% 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 선형적으로 기울어진 문서 영상의 기울기를 검출하기 위한 단순하면서도 효과적인 알고리즘을 제안한다. 문서 내의 인접한 두 행 사이에는 일정한 두께의 공백 행이 존재하며, 그 공백 행의 기울기는 실제 문서의 기울어진 정도를 반영한다는 사실에 기인한다. 먼저, 간단한 모폴로지 연산을 이용하여 문자행 영역과 공백행 영역을 분리한 후, 이를 일정 간격으로 수직 샘플링하여 수직선 상에 있는 모든 공백행의 중심점(행간점)을 찾는다. 전체 영상으로부터 동일한 공백 행상에 있는 임의의 두 행간점간에 계산된 기울기들의 분포를 보면 실제 문서의 기울기에서 최대 값을 가진다. 제안한 알고리즘을 다양한 형태의 가로쓰기 문서(검출 가능한 최대 기울기 : $\pm$45$^{\circ}$)에 적용하여 0.5$^{\circ}$의 오차범위 내에서 정확한 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
다층 퍼셉트론은 다양한 응용 분야에 성공적으로 적용되고 있는 대표적인 신경회로망 모델이다. 그러나 다층 퍼셉트론의 학습에 사용되는 오류역전파 알고리즘으로 알려진 기울기 강하 학습법은 느린 수렴속도로 인해 실시간 처리가 요구되거나 시간에 따라 환경이 변하는 문제에의 적용이 불가능하다. 이러한 느린 수렴속도는 기울기 강하법을 사용한 학습과정에서의 오차함수의 기울기 변화가 극히 적어 오차의 감소가 거의 일어나지 않는 부분인 플라토에 기인하는 것으로 알려져있다. 본 논문에서는 정보기하이론의 관점에서 기존의 학습법에 사용되는 기울기의 이론적 문제를 지적하고, 그로부터 플라토 문제의 원인을 밝힌다. 또한 이를 바탕으로 정보기하이론에 의해 새롭게 정의되는 자연 기울기를 이용한 학습법을 제시하고, 이를 이용한 플라토 문제가 문제해결의 가능성을 분석적으로 고찰하고 실험을 통해 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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