본 논문에서는 계층적 디지털 알고리즘과 광 BPEJTC를 이용하여 주시각을 제어함으로써 이동표적을 적응적으로 추적할 수 있는 새로운 광-디지털 스테레오 물체추적 시스템을 제안하였다. 즉, 제안된 시스템에서는 먼저, 순차적인 입력영상으로부터 배경정합을 통해 표적을 탐지하고 이어서, 영상 차분 필터, 논리곱 연산 및 모폴로지 필터를 이용하여 구성된 표적 투영마스크를 이용하여 표전물체를 영역화한 다음 최종적으로 광 BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator)를 이용하여 표전물체의 위치정보를 추출해 냄으로써 이를 이용한 실시간적 카메라 주시각 제어 및 물체추적이 가능한 새로운 광-디지털 스테레오 물체추적 알고리즘을 제시하였다. 또한, 본 논문에서 새로이 제안된 표적물체 추출 및 카메라 주시각 제어 알고리듬의 광학적 구현을 통해 적응적 스테레오 물체 추적시스템의 실시간적 구현 가능성을 제시하였다.
본 논문은 해양 USN 환경에서 수질환경의 온라인 정상 비정상 상태를 구분하기 위한 기법을 제안한다. 해양 수질 환경 인자의 정상 상태 집합을 정의하기 위해 정상 비정상 구분 특성을 갖는 인공면역시스템의 부정선택 알고리즘을 활용한다. 비정상 상태 구분을 위해 해양 USN 환경에서 센서를 통해 수집된 해양 수질 환경의 정상 집합 생성이 필요하다. 이를 위해 각 측정 인자에 대한 단위 데이터의 돌연변이와 해양 수질 상태를 각 요소의 논리곱적 관점에서 상태 데이터의 돌연변이를 기반으로 정상 집합을 생성한다. 생성된 정상 집합을 활용하여 비정상 상태를 구분한다. 이 과정을 가우시안 함수를 기반으로 돌연변이 된 정상 집합에 대하여 모의 실험을 제시한다. 이렇게 제안된 기법을 해양 수질 센서 로거단에 설치함으로써, 온라인으로 해양 수질 환경의 정상 인자를 모니터링 할 수 있다.
본 논문에서는 제산기를 제거한 Sasaki의 퍼지제어기로 부터 제어기의 소자 수를 줄일 수 있는 새로운 퍼지제어기(fuzzy controller)의 구성 방법을 제안하였다. 퍼지제어회로 구성에 필요한 무게 중심법에 대하여 Sasaki는 새로운 연산자를 정의하여 제산 회로를 제거한 바 있다. 본 논문에서 제안한 퍼지화 및 비 퍼지화 방법을 통해 Sasaki의 회로에 비해 더욱 간단한 회로를 구성하였고, 퍼지화 및 비 퍼지화 과정이 서로 역 연산이 되게 하여 논리상의 일치를 유지하였다. 이를 통해 퍼지논리 추론에 큰 영향을 주지 않는 한계 곱 부분들을 제거할 수 있는 새로운 설계방법 및 제어기 구조를 제시하였다. 본 논문에서 제안한 설계방법을 물탱크(water tank)의 수위조절에 관한 퍼지제어에 적용하여 Sasaki가 제안한 제어기와 본 논문에서 제안한 제어기의 성능을 비교하고 검증하였다. 결과를 통해 Sasaki 연산회로와 대등한 결과를 가지면서도 제어기의 블록수와 소자수가 감소되어 보다 간략화 된 회로 구성이 가능함을 보였다. 본 논문에서 제안한 기법과 회로는 전건부의 수와 언어변수의 개수가 많아질수록 제안된 방법이 더욱 효과적이라 할 수 있다.
삼각형간의 교차 계산은 많은 3 차원 기하 문제들을 해결하는데 있어서 기본적으로 요구되는 연산 과정이다. 본 논문에서는 대량의 삼각형 집합 안에서의 교차 계산을 효율적이며 강인하게 처리할 수 있는 GPU 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 k-d 트리의 구성, 삼각형쌍 생성, 정확한 교차 계산을 모두 GPU에서 처리한다. 여기서 사용되는 k-d 트리에서는 분할 과정 중에 삼각형들의 복사가 많이 발생한다. 이렇게 복사된 삼각형들로 인하여 중복된 삼각형쌍들이 많이 생성되는데, 이러한 중복 삼각형쌍들을 효율적으로 제거하기 위하여 분할 인덱스를 도입하였다. 분할 인덱스는 간단한 논리곱 연산만으로 중복 여부를 효과적으로 판단할 수 있다. 수치적 강인성을 높이기 위하여는 부동소숫점 필터링을 통해 불안전한 삼각형쌍들을 분리하고, CLP(controlled linear perturbation)를 이용하여 CPU쓰레드에서 처리하도록 하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 민코스키합 알고리즘의 합삼각형 교차계산에 적용하여 효율성과 강인성을 입증하였다.
고속 스칼라곱 연산은 타원곡선 암호 응용을 위해서 매우 중요하다. 보안 상황에 따라 유한체의 크기를 변경하려면 타원곡선 암호 보조프로세서가 크기 가변 유한체 연산 장치를 제공하여야 한다. 크기 가변 유한체 연산기의 효율적인 연산 구조를 연구하기 위하여 전형적인 두 종류의 스칼라곱 연산 알고리즘을 FPGA로 구현하였다. Affine 좌표계 알고리즘은 나눗셈 연산기를 필요로 하며, projective 좌표계 알고리즘은 곱셈 연산기만 사용하나 중간 결과 저장을 위한 메모리가 더 많이 소요된다. 크기 가변 나눗셈 연산기는 각 비트마다 궤환 신호선을 추가하여야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이로 인한 클록 속도저하를 방지하는 간단한 방법을 제안하였다. Projective 좌표계 구현에서는 곱셈 연산으로 널리 사용되는 디지트 serial 곱셈구조를 사용하였다. 디지트 serial 곱셈기의 크기 가변 구현은 나눗셈의 경우보다 간단하다. 최대 256 비트 크기의 연산이 가능한 크기 가변 유한체 연산기를 이용한 암호 프로세서로 실험한 결과, affine 좌표계 알고리즘으로 스칼라곱 연산을 수행한 시간이 6.0 msec, projective 좌표계 알고리즘의 경우는 1.15 msec로 나타났다. 제안한 타원곡선 암호 프로세서를 구현함으로써, 하드웨어 구현의 경우에도 나눗셈 연산을 사용하지 않는 projective 좌표계 알고리즘이 속도 면에서 우수함을 보였다. 또한, 메모리의 논리회로에 대한 상대적인 면적 효율성이 두 알고리즘의 하드웨어 구현 면적 요구에 큰 영향을 미친다.
본 논문은 다중 문턱전압 CMOS를 이용하여 저 전력 특성을 갖는 캐리 예측 가산기 (carry look-ahead adder)를 설계하였으며, 이를 일반적인 CMOS 가산기와 특성을 비교하였다. 전파 지연시간이 긴 임계경로에 낮은 문턱전압 트랜지스터를 사용하여 전파 지연시간을 감소시켰다. 전파 지연시간이 짧은 최단경로에는 높은 문턱전압 트랜지스터를 사용하여 회로전체의 소비전력을 감소시켰으며, 그 외의 논리블럭들은 정상 문턱전압의 트랜지스터를 사용하였다. 설계한 가산기는 일반적인 CMOS 회로와 비교하여 소비전력에서 14.71% 감소하였으며, 소비전력과 지연 시간의 곱에서 16.11%의 성능향상이 있었다. 이 회로는 삼성 $0.35{\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 설계하였으며, HSPICE를 통하여 검증하였다.
일반적으로 퍼지객체지향자료모형에서 속성값은 퍼지집합을 표현한다. 만일 퍼지객체지향자료모형에서 속성값을 구간값 퍼지집합으로 표현할 수 있다면, 퍼지객체지향자료모형에서 사용하는 속성값을 더 유연하게 표현하는 것이 가능하다. 퍼지객체지향자료모형의 상속구조에 나타나는 프레임내에 있는 속성값을 구하기 위해 구간값 퍼지집합을 사용하는 우선순위 논리곱연산을 이용하여 계산한다. 이 방법은 속성값의 소속정도가 기존의 퍼지집합이 아닌 구간값 퍼지집합으로 표현하는 지식정보처리분야에서 사용할 수 있다.
본 논문은 입력된 영상으로부터 적응적 피부색 검출 방법으로 생성된 피부색 영역과 에지 정보의 결합을 특정 벡터로 이용하여 입력 영상의 유해(누드, 성인물) 여부를 판별하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 네 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 입력 영상으로부터 기존의 피부색 검출 방법들을 적용하여 얻은 모든 결과 영상들에 대해서 논리곱 연산을 통해 초기 피부색 영역을 검출한다. 두 번째 단계에서 초기 피부색 영역의 화소 정보를 기반으로 피부색 확률 분포 모델을 생성하고 이를 통해 피부색 확률 영상을 생성한다. 그리고 피부색 확률 영상에 임계값을 적용하여 이진화 한다. 세 번째 단계에서 이진 피부색 영역과 에지의 결합 영상을 생성하고 피부색 영역을 확산하여 최종 피부색 영역을 검출한다. 마지막 단계에서 최종 피부색 영상과 최종 피부색 영역 안에 있거나 인접한 에지들의 결합 영상을 특정 벡터로 생성한다. 생성된 특정 벡터를 support vector machine(SVM) 학습을 통해 생성된 분류 모텔로 입력 영상의 유해 여부를 판별하여 유해 혹은 무해 영상으로 분류한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 기존의 유해 영상 분류 방법에 비해 분류 성능이 9.6% 향상된 것을 확인하였다.
이 연구에서는 초등학교 5학년을 대상으로 인지 수준 및 정보 처리 유형에 따른 비례, 보상 문제 해결 정도를 알아보고, 문제 해결 전략 및 해결 과정에서의 주요 오류를 분석하였다. 연구 결과 인지 수준이 구체적 조작 중기 이상이면 곤란도가 낮거나 높은 비례 문제와 곤란도가 낮은 보상 문제를 해결할 수 있었고, 곤란도가 높은 보상 문제는 대부분의 학생들이 문제 해결에 실패하였다. 정보 처리 능력이 높을수록 문제 해결 시간이 짧아지는 경향을 보였다. 비례, 보상 문제를 해결할 때는 변화 요인, building-up과 같은 직관적인 전략과 곱하기 연산과 같은 형식적인 전략을 주로 사용하였다. 비례, 보상 문제를 해결 과정에서 나타나는 주요 오류는 스키마 지식, 절차지식, 전략 지식에서 나타났으며, 스키마 지식의 결여로 기존에 사용했던 비례 전략을 적용하려는 Einstellung 현상이 뚜렷하였다. 특히 동일한 스키마 지식이 적용되는 문항에서 곤란도가 높아지면 스키마 지식의 오류로 인하여 문제 해결에 실패하는 경우가 많았다. 따라서, 비례, 보상 논리 문제 해결력의 향상을 위해서는 동일한 스키마 지식이 요구되는 구조와 곤란도가 다양한 문제 해결 경험의 제공이 필요할 것이다.
한국 천일염 생산 지역의 인구는 빠르게 고령화되고 있어 생산 노동자가 줄고 있는 추세이다. 소금 포집 작업은 천일염 생산과정에서 가장 많은 노동력을 필요로 한다. 기존의 포집 장치는 사람의 작동 및 운전이 필요하여 상당한 노동력이 필요해서, 천일염 무인포집장치를 개발하여 생산 노동자의 노동력을 감소시키고자 한다. 천일염 포집장치는 색상 검출을 통해 소금의 포집 상황과 염전에서의 위치를 파악하도록 설계되었기 때문에, 포집장치의 색상 검출 성능이 중요한 요소이다. 그래서 색상 검출 성능 향상을 위해 이미지 처리를 이용한 알고리즘을 연구하였다. 알고리즘은 입력 이미지를 크기 재조정, 회전 및 투시 변환을 이용하여 around-view 이미지를 생성하고, RoI를 설정하여 해당 영역만 HSV 색상 모델로 변환하고 논리곱 연산을 통해 색상 영역을 검출한다. 검출 된 색상영역은 형태학적 연산을 이용하여 검출 영역을 확장하고 노이즈를 제거하여 컨투어와 이미지 모멘트를 이용하여 검출영역의 면적을 계산하고 설정된 면적과 비교하여 염판에서 포집장치의 위치 경우를 결정한다. 성능 평가는 알고리즘을 적용한 최종 검출 색상의 계산 면적과 알고리즘의 각 단계의 검출 색상의 면적을 비교하여 평가하였다. 평가 결과 소금을 검출하는 흰색의 경우 최소 25%에서 최대 99% 이상, 빨간색의 경우 최소 44%에서 최대 68%, 파란색과 녹색은 평균적으로 각각 7%와 15% 검출면적 증가가 있어 색상 검출 성능이 향상되었음을 확인할 수 있었으며, 이를 무인 천일염 포집장치의 무인작업 수행을 위한 위치 확인에 적용 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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