본 논문은 HWP, DOC와 같은 워드 문서를 대상으로 사용자가 작성한 구조적인 규칙과 XML 기반 워드 문서 변환 기법을 이용함으로써, 사용자의 관심 영역에 해당하는 다양한 형태(표, 리스트 등)의 정보를 효과적으로 추출(변환)하여 저장하기 위한 방법에 관한 것이다. 본 논문에서 제시한 시스템은 3가지의 중요한 요소들로 구성되어 있는데, 1)워드문서의 원시 XML문서로의 변환방법, 2)XML 기반 구조적인 규칙 작성과 규칙을 이용하여 원시 XML 문서에서 정보를 추출(변환)하는 방법, 3)추출 된 정보에서 최종 XML을 생성하거나 DB에 저장하는 방법이 그것이다. 워드문서의 변환을 위해서 독립적으로 동작하는 OCX 기반의 워드문서 변환 데몬(daemon)을 개발하였고, 사용자의 정보 추출(변환)과정을 돕기 위해서 XSLT를 확장한 형태의 스크립트 언어를 개발하였다. 스크립트 언어는 비교적 간단한 문법 구조를 가지고 있고, 데이터 처리를 위한 자체 정의 함수와 변수를 사용한다. 추출된 정보는 원하는 형태의 구조적인 문서로 생성하거나 DB에 저장할 수 있다. 개발한 시스템(PPE)은 워드 문서 원문 정보에 대한 데이터베이스 구축 및 서비스의 제공, 혹은 구축된 데이터베이스를 이용하여 다양한 처리를 하거나 현황 통계를 제공하는 분야에서 유용하게 사용할 수 있다. 실제로 연구과제관리 시스템과 성과정보시스템에 시범 적용하였다.
본 논문은 감마보정을 위한 비선형 곡선 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. 기존의 비선형 감마 곡선 생성 방법은 Gauss-Jordan 역행렬을 적용한 최소 자승 다항식(Least Square Polynomial)을 사용하였다. 이 방법은 다항식 계수 값 계산 과정 중 고차행렬의 역행렬 연산에서 $10^{-11}$ 이하의 매우 작은 값은 절단함으로써 곡선접합의 정밀도가 감소된다. 또한 입력으로 사용되는 샘플 포인트가 10-bit 기준으로 0~1023의 밝기 값에 대하여 고루 분포되어있는 경우에만 정확한 동작이 가능하다. 본 논문은 이러한 기존 알고리즘의 단점을 보완하기 위하여, 고차 다항식의 계수 값을 반데몬드 행렬(Vandemond Matrix)에 SVD분해(Singular Value Decomposition)와 QR분해법(QR Decomposition)을 적용하여 행렬의 고유치와 직교성분만으로 연산하였다 또한, 입력 데이터의 구간을 분할하여 각 구간의 다항식을 생성하고, 새롭게 생성된 다항식을 이용하여 곡선 접합을 수행하도록 하였다. 입력 데이터와 곡선 접합결과의 평균제곱오차(Mean Square Error: MSE)와 표준편차(Standard Deviation: STD)를 통한 오차율 비교 결과 최하위 비트(Least Significant Bit: LSB) 에러 범위에서 MSE가 약 $10^{-9}$ 이고 STD는 약 $10^{-5}$로 정밀도가 향상되었다.
IEEE 1588은 측정 및 제어 시스템에서 사용되는 네트워크의 정확한 시각 동기 표준(PTP, Precision Time Protocol)이다. Best Master Clock (BMC) 알고리즘은 PTP에서 최적의 마스터-슬레이브 계층을 선택하기 위해 사용한다. 슬레이브가 마스터와의 링크 장애 또는 현재의 시각 동기 에러가 발생하였을 때, BMC는 자동으로 다른 마스터 신호를 수신할 수 있도록 한다. 이때의 슬레이브 클럭은 마스터 신호의 장애 보상 시간 값에 따라 달라진다. 그러나 BMC 알고리즘에서는 마스터 클럭의 장애 발생에 따른 빠른 고장 복구 방안은 전혀 고려하지 않았다. 이에 본 논문에서는 네트워크 본딩 (Bonding) 기술을 적용하여 마스터 클럭의 장애에 따른 빠른 복구 방안을 제시하였다. 본 연구는 리눅스 시스템의 PTP livery 데몬(Ptpd)과 IEEE 1588의 특정 프로파일을 사용하였으며, 본딩 모드를 통해서 제어하도록 하였다. 네트워크 본딩 기술은 둘 이상의 네트워크 인터페이스 신호를 하나의 네트워크 인터페이스에 전송하기 위해 신호를 결합하는 과정에 대한 것으로, 네트워크의 이중화와 성능 향상을 제공한다. 본딩 기술은 만약 하나의 링크에서 장애가 발생하면, 본딩되어 있는 다른 링크를 통해서 즉각적으로 신호 전달이 가능하기에 네트워크의 이중화 또는 부하 분산 등에 사용한다. IEEE 1588만 적용한 것과 대비하여 IEEE 1588 기술과 네트워크 본딩 기술을 결합한 네트워크 복구 기술의 뛰어난 성능을 본 논문을 통하여 증명하였다.
선박 프로펠러 캐비테이션 소음이 발생하면 수중 방사 소음의 수준이 급격히 상승하는데, 특히 함정의 경우에 피탐지 확률이 증가해 치명적인 위협 요인이 될 수 있다. 따라서 함정의 생존성 향상을 위하여 캐비테이션 신호를 정확하고 신속하게 판단하는 것이 매우 중요한데, 종래에는 센서로 계측한 음압/진동 준위가 기준값 이상이면 캐비테이션 발생으로 판단하는 기술과 데몬 기법을 통해 캐비테이션 발생 여부를 판별하는 방법이 주로 수행되었다. 그러나 이와 관련된 기술은 캐비테이션의 발생 현상에 대한 물리적 이해와 사용자의 주관적 기준을 기반으로 수행되며 여러 절차를 거치기 때문에 캐비테이션 신호를 조기에 자동으로 인식하는 기법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 선체에 부착된 음향 센서를 이용하여 계측된 음향 신호로부터 캐비테이션 신호의 특징을 반영한 간단한 통계량 기반 특징을 추출하고 이로부터 캐비테이션 발생 여부를 자동으로 판단하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법의 성능은 센서 수와 모형 시험 조건에 따라 평가하는데, 단일 센서로 계측된 신호에 캐비테이션의 특징을 충분히 반영하여 훈련하면 캐비테이션 신호의 발생 여부를 판단 가능함을 확인했다.
본 논문에서 인터넷 정보가전과 같은 Qplus-T 내장형 시스템을 위한 멀티 태스크 디버깅 환경에 대해 제안한다. 효과적인 교차 개발을 지원하기 위해 원격 멀티 태스크 디버깅 환경의 구조 및 기능틀을 제안할 것이다. 그리고, 좀더 효율적인 교차 개발 환경의 개발을 위하여 호스트-타겟 사이에 디버깅 커뮤니케이션 아키텍쳐를 개선할 것이다. 본 논문에서 제안하는 Q+Esto라는 원격 개발 도구들은 대화형 쉘, 원격 디버거, 리소스 모니터, 타겟 매니저, 그리고 디버그 에이전트들과 같이 몇 개의 독립된 도구들로 구성된다. 호스트에서 원격 멀티 태스크 디버거를 이용해서, 개발자는 타겟 실행 시스템 위에 태스크들을 생성시키거나 디버그 할 수 있으며, 실행 중인 태스크들에 접속하여 디버그 할 수 있다. 응용 코드는 C/C++ 소스레벨로 활 수 있으며, 어셈블리 레벨 코드로도 볼 수 있다. 그리고, 소스코드, 레지스터들, 지역/전역 변수들, 스택 프레임, 메모리, 그리고 사건 트레이스 등등을 위한 다양한 디스플레이 윈도우들을 포함하고 있다. 타겟 매니저는 Q+Esto 도구들에 의해 공유되는 공통된 기능 즉, 호스트-타겟 커뮤니케이션, 오브젝트 파일 로딩, 타겟 상주 호스트 메모리 풀의 관리, 그리고 타겟 시스템 심볼 테이블 관리 등등의 기능들을 구현한다. 이러한 기능들을 개방형 C API라고 부르는데, Q+Esto의 도구들의 확장성을 크게 개선한다. 그리고, 타겟 매니저와 타겟 시스템 커뮤니케이션을 위한 상대파트 모듈 즉, 디버그 에이전트가 존재하는데, 이것은 타겟의 실시간 운영체제 위에서 데몬 태스크 형태로 수행된다. 디버거를 포함한 호스트 도구로부터의 디버깅 요청을 밟아, 그것을 해석하고 실행하여, 그 결과론 호스트에 보내는 기능을 수행한다.
적응 방사선 치료(Adaptive Radiation Therapy, ART)를 실행하기 위한 고도의 정확성을 갖는 변형 영상 정합 방법은 필수이다. 본 연구의 목적은 Megavoltage cone-beam CT (MV CBCT)영상의 Intensity 변화를 통한 영상 정합의 정확성의 향상이다. Intensity 변화 값을 도출 하기 위해 kilovoltage CT (kV CT)와 MV CBCT를 이용하여 12 종류의 전자 밀도 바를 제공하는 Cheese 팬텀의영상을 획득하고, 영상들로부터 kV CT와 MV CBCT의 Hounsfield Unit (HU)값들의 관계를 도출하였다. MV CBCT 영상의 잡음을 감소하기 위해 Gaussian smoothing 필터를 적용하였다. MV CBCT영상의 intensity는 마치 동일한 모달리티에서 획득된 영상과 같은 kV CT와 동일한 범위의 intensity로 변화시켰다. 이후 두 영상에 효율적이고 사용하기 쉬운 intensity 기반의 데몬 영상 정합이 적용되었다. 본 연구실에서 인체 내 폐를 모사하도록 제작된 변형 폐 팬텀을 이용하여 위와 같은 방법을 적용하여 영상 정합을 하였다. Cheese 팬텀 영상, 변형 폐 팬텀 영상을 이용한 변형영상 정합 결과는 상관 계수가 각각 6.07%, 18% 향상되었다. 변형 폐 팬텀 영상의 변형 영상 정합 정확성을 평가하기 위해 추가적으로 측정된 팬텀 내부에 삽입한 표적의 중심 좌표를 이용하여vector 차이를 계산하였다. 벡터 차이는 $2.23{\pm}1.19mm$, $1.39{\pm}0.97mm$였다. 본 연구에서 사용한 intensity 변화 방법을 통해 변형 영상 정합의 정확성이 향상됨을 확인 하였고, 본 연구는 영상 정합 정확성을 향상시키기 위한 해결 방법이 될 수 있다. 차후 연구 계획도 본 연구 내용에 의해 제안되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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