본 논문에서는 핵심어 검출 시스템을 실시간 적용이 가능한 하드웨어로 구현하기 위해 연산량이 적고 구조가 간단한 단일 끝점 DTW 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 일반적 DTW가 양쪽 끝점을 요구하는데 비하여 단지 한쪽 끝점만 필요하므로 이용하기에 편리하며, 국부 검색의 연속이 전역 경로를 이루게 되므로 매우 적은 연산량을 가진다. 그리고, 제안한 단일 끝점 DTW가 보다 나은 성능을 지니도록 하기 위해 새로운 경사 가중치와 거리 측정법을 가지도록 하였다. 이외에도, 단일 끝점 DTW는 특징벡터 정규화를 적용하여 특징벡터 각각의 차원에서 데이터들이 같은 표준편차를 가지게 하며 모든 프레임이 같은 에너지를 가지도록 정규화 되었다 또한, 주어진 학습 패턴들에 클러스터링을 적용한 후, 각 클러스터 내에서 평균을 계산하여 구한 패턴을 해당 핵심어를 대표하는 여러 개의 기준패턴으로 삼았다. 이러한 기준패턴들과 입력 음성의 특징벡터가 이미 정해진 문턱값 보다 작은 거리 내에 있을 때 핵심어는 검출된다. 제안된 알고리즘을 고립단어 음성인식과 핵심어 검출 실험에 적용하여 다른 방법을 이용한 결과보다 성능이 뛰어남을 확인하였다.
본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 시나리오에서 false acceptance rate (FAR)가 향상된 시스템을 제안한다. 다중생체인식을 위하여 얼굴인식과 화자인식을 선택하였으며, 시스템의 인식 시나리오는 다음을 따른다. 얼굴인식을 위하여 Modified census transform (MCT) 기반의 얼굴검출과 k-means 클러스터 분석 (cluster analysis) 알고리즘 기반의 눈 검출을 통해 얼굴영역 전처리를 수행하고, principal component analysis (PCA) 기반의 얼굴인증 시스템을 구현한다. 화자인식을 위하여 음성의 끝점추출과 Mel frequency cepstral coefficient (MFCC) 특징을 추출하고, dynamic time warping (DTW) 기반의 화자 인증 시스템을 구현한다. 그리고 각각의 생체인식을 본 논문에서 제안된 방법을 기반으로 융합하여 인식률을 향상시킨다. 본 논문의 실험은 Android 환경에서 수행하였으며, 구현한 다중생체인식 시스템과 단일생체인식 시스템과의 FAR을 비교하였다. 단일 얼굴인식의 FAR은 4.6%, 단일 화자인식의 FAR은 6.7%로 각각 나타났으며, 제안된 다중생체인식 시스템의 FAR은 1.8%로 크게 감소하였다.
음성은 인간이 가진 가장 편리한 제어전송수단으로 이를 통한 제어는 인간에게 많은 편리함을 제공할 것이다. 본 논문에서는 다층구조 신경망(Multi-Layer Perceptron)을 이용하여 간단한 음성인식 명령처리시스템을 Matlab 상에서 구성해 보았다. 음성인식을 통한 제어의 목적을 위해 화자종속, 고립단어인식기를 목표로 설정하여 연구를 수행하였다. 음성의 시작점과 끝점을 검출하기 위해 단구간 에너지와 영교차율(ZCR)을 이용하였고 인식기의 특징파라미터로는 12차 LPC켑스트럼 계수를 사용하였다. 그리고 신경망의 출력값을 기동, 정지시에 활성화되도록 3개의 계층으로 하였고, 신경망의 뉴런의 개수를 각각 12, 12, 2으로 설정하였다. 먼저 기준음성패턴으로 학습시킨 후에 Matlab 환경하에 동작하는 dSPACE 실시간처리보드에 변환된 C프로그램을 다운로드하고, 음성을 입력하여 인식 후 dSPACE보드의 D/A컨버터의 출력단에 연결된 DC모터를 기동, 정지제어를 수행하였다. 실시간 음성인식 명령처리 시스템 구현을 통하여 원격제어와 같은 음성명령을 통한 제어가 가능함을 확인할 수 있었다.
식품 및 의약품 원료로 이용되고 있는 Iysozyme을 난백으로부터 이온교환 크로마토그래프를 이용하여 연속추출하였다. 사용된 수지는 지금까지 수율, 순도, 작동용이성에서 가장 효과적이라고 밝혀져 있는 Duolite C-464 양이온교환수지를 선택하여 $Na^+$형으로 $pH\;7.9{\pm}0.1$로 평형화하여 사용하였다. 조제용 자동 Liquid Chromatography(LC) system(column size ; i.d. 50 mm, bed volumn ; 1020 ml)에서 수지 평형화, 난백접촉, rinse, lysozyme용출 순으로 cycle을 연속적으로 반복하면서 시행하고 그 재현성을 관찰하기 위해 각 cycle별 rinse끝점과 용출끝점의 UV level을 비교하였다. 그 결과 rinse끝점은 19 cycle까지 30% 이하를 유지하였다. 용출 끝점은 17 cycle까지는 30% 이하에서 비교적 안정하였으나 18 cycle 이후 부터는 50% 이상으로 용출능력이 현저하게 감소하였다. 또한, 회수율 비교에서 17cycle까지는 90% 이상을 유지하다가 18cycle에서는 72%, 19 cycle에서는 65%로 격감하였다. 본 추출 정제 lysozyme은 전기영동상 단일 band로 나타났고, densitometer로 측정한 순도는 99% 이상이었다.
본 논문에서는 단일 카메라를 사용하여 사용자 검지 손가락 움직임과 손가락 개수의 인식을 기반으로 하는 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스를 구현한다. 구현한 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스는 검지 손가락 끝점의 위치 추적을 위해서 CAMShift(Continuously Adaptive Mean Shift) 알고리즘을 적용하고, 손가락 개수 인식을 위해서는 손 영역의 중심으로부터 이중 원형 추적(Double Circle Tracing)에 의한 교차정보를 이용한다. 이때 성능 향상을 위해서 RGB 입력 영상에 대해서 CAMShift 알고리즘 적용에는 HSI 컬러모델을 이중 원형 추적을 위해서는 YCbCr 컬러모델을 사용한다. 또한 인텔사의 OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 사격 시뮬레이터 게임을 제작하여 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스의 성능을 평가하고 사용자 명령 컨트롤러로서의 유효성을 검증하였다. 그 결과 각 게임 컨트롤 모드별 평균 90% 이상의 인식률을 보였다.
열 교환기/원자로의 과도한 진동을 방지 하려면 진동해석을 설계 단계에서 수행해야 한다. 진동 문제에서 고유 진동수의 정보는 열 교환기/원자로의 안전성을 평가하기 위하여 요구된다. 본 논문은 일단 지지보에 발생되는 고유치 문제를 해석하기 위하여 수치해석 방법인 Galerkin의 방법을 기술하였다. 일단 지지보는 자유단 끝점 또는 모드의 노드 포인트에 부가 질량과 스프링에 의하여 구속되어 있다. 수치해석으로 구한 고유진동수는 간단한 해석 방법과 간단한 테스트에 의하여 각각 구한 결과와 비교 되었다. Galerkin의 방법을 사용하여 논의된 일단 지지보의 고유 진동수를 구할 수 있음을 보였다. 부가 질량 증가함에 따라 고유 주파수는 감소하며 스프링 힘의 증가에 따라 고유 주파수는 상승함을 보였다. 무거운 부가 질량은 가연성 배관의 지지대 역할을 함을 보였다. 일단 지지보의 끝단에 설치된 부가 질량의 경우에 개발된 기존의 어림적 해석 방법으로도 일차 모두의 고유 진동수를 비교적 정확하게 구할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 체형의 특성이 현저히 나타나는 40~50대의 Plus-size 여성을 대상으로 체형의 특징이 고려된 치수체계에 대해 맞음새가 우수한 재킷을 개발하고, 이 원형을 토대로 하여 체형의 단점을 보완할 시각적 효과를 연구하기 위해 Plus-size에 해당하는 여성을 선정하여 수트(suit)를 제작한 후 착의 평가하여 Plus-size에 적합한 수트를 제안하는데 목적을 두고 있다. 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. Plus-size 여성의 착용실태를 파악하기 위해 실시한 착용실태 조사는 판매자의 측면의 심층면접과 소비자 측면의 착장조사로 구분하여 조사하고 분석하였다. 착용실태조사 결과, Plus-size 여성은 의복구매시 맞음새와 편안함을 중시하고 상완부와 어깨의 두께, 가슴둘레와 복부의 비만등의 체형단점을 갖게 되므로 판매자측에서는 의복제도 시에 등품, 앞품, 상완부, 복부의 여유분을 고려하고 있었다. 시각적 효과로는 세미피트 스타일의 프린세스 라인과 허리선+20, 30cm의 재킷길이, 그리고 테일러드 칼라, 스테인 칼라, 라운드 네크라인이 판매자과 소비자의 양측면에서 선호되고 있었다. 2. Plus-size 여성의 체형에 맞음새가 우수한 재킷원형을 개발하기 위해 Plus-size 여성복의 재킷 원형 중 4종의 기존원형을 선정하고, 착의 피험자 3인을 대상으로 3차에 걸친 착의실험을 통해 연구 원형을 개발하고 평가단을 구성해 객관적인 평가 33문항에 대한 외관 관능검사를 실시하였다. 1) 가슴둘레 여유분을 8~9cm, 허리둘레 여유분을 6~7cm, 엉덩이둘레 여유분을 6~8cm로 적용하여 맞음새를 향상시켜 날씬해 보이는 효과를 높였다. 2) 진동깊이 계산식은 (B/10+10.5)+2cm 적용하고, 진동두께 계산식은 (B/8-1.5)+2cm를 적용함으로써 진동깊이와 진동두께의 편차가 작아짐으로 인해 소매부위와 진동부위의 맞음새를 향상시켰다. 3) 가슴둘레의 증가에 따라 등길이에 앞길이 치수를 증가시키는 계산식을 설정하여 앞가슴둘레의 맞음새를 향상시켰다. 4) Plus-size여성의 경우 허리부분의 신체적합성을 높이기 위하여 사이드 판넬(side panel)의 재킷원형으로 하였다. 앞 허리와 배 부분의 지방 침착이 크므로 앞 허리둘레 다아트 폭과 앞판 사이드 판넬(side panel) 솔기 다아트 폭을 작게 설정하고, 뒤판 사이드 판넬 솔기 폭을 크게 설정하였다. 5) 어깨끝점 사이길이는 다른 부위의 체지방 침착과 같이 비례적으로 증가하지 않으므로 표준체형에 비해 좁게 설정하였다.
본 논문에서는 부분 그래프 패턴과 신경망을 이용한 새로운 한글 오프라인 인식 시스템을 제안하였다. 문자를 입력으로 받아 세선화를 행한 후 위치에 관한 잡음 제거 기능을 갖는 균형화를 수행하고 인식단의 첫번째 단계에서 순환 성분을 추출하고 인식한다. 부블럭 HT 공간에서 끝점, 굴곡점, 분기점의 특징점을 추출하고 추출된 특징점 사이의 관계를 조사하여 부분 그래프 패턴을 구성한다. 종모음이 올 수 있는 구역을 할당하고 종모음 후보점을 추출하여 미리 조사된 부분 그래프 패턴 사전과 비교하여 종모음을 추출한다. 같은 방법으로 횡모음을 추출한 후 간단한 구조 해석적 방법으로 모음을 인식한다. 본 논문의 성능비교를 위하여 실험은 활자체의 경우 가장 많이 쓰이는 명조체와 고딕체 그리고 필기체를 대상으로 한다. 고딕체의 경우 인식율 98.9%, 명조체의 경우 인식율 98.2%, 필기체의 경우 92.5% 이었다. 다중 자형 인식을 위하여 필기체와 활자체의 구분 없이 구한 전체 시스템의 인식율은 94.8% 이었다.
경북 포항시 일월동 지역에서 482 m 길이의 동서 방향의 측선에 대한 탄성파 굴절법 및 반사법탐사를 실시하였다. 자료수집에서 지오폰 간격과 오프셋은 각각 2 m로 설정하였으며, 발파는 끝점 발파 배열 방법을 이용하여 한 발파점마다 24채널을 기록하였다. 발파 간격은 2 m로 하여 측선의 전구간에서 탄성파 자료를 취득하였다. 굴절법탐사 자료의 해석은 수평다층구조 이론을 적용하여 실시하였으며, 반사파 자료 처리는 트레이스 편집, 이득조절, 공심점 분류, 수직경로시차 보정, 뮤트 과정을 거친 후 동일 오프셋 모음을 취하여 단일중첩 탄성파 단면을 작성하고 필터링을 거친 후 해석에 이용하였다. 굴절법탐사 자료 해석결과 조사 측선 구간의 천부지반은 크게 2층으로 구분되는데, 상부층은 267∼566 m/s 의 P파 속도 분포를 보여 대체로 미고결 퇴적층이며, 하부층은 1096∼3108 m/s 의 P파 속도 분포를 보여 풍화암∼경암의 암반으로 구성되었음을 알 수 있다. 상부 미고결층은 수평적으로 큰 변화를 보이고 있는 바, 측선의 동측 구간에는 평균 400 m/s 의 P파 속도를 보이는 미고결 사암층이 3∼5 m 두께로 발달되어 있으며, 측선의 서측 구간은 평균 340 m/s 의 P파 속도를 갖는 매립토층이 8∼10 m 두께로 발달된 것으로 해석된다. 반사파 단면도에서 조사구간에 3개의 고각의 단층대가 분포하며, 이들 단층대를 경계로 기반암이 나누어져 있으며 단층대 사이의 구간은 비교적 안정된 지반으로 해석된다. 대형 건물의 위치는 단층대를 피하여 안정된 지반 구간에 위치해야 함을 고려할 때, 그 기초를 3∼10 m 깊이 하부에 위치하는 기반암 내에 설치되도록 설계되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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