본 논문에서는 단순 다각형의 두 에지 사이의 가시성 문제를 재구성가능한 메쉬(RMESH) 병렬 모델에서 상수 시간에 해결하기 위한 알고리즘을 고려한다. 두 에지 사이의 가시성은 네 가지 유형, 즉, 완전 가시성(complete visibility), 강 가시성(strong visibility), 약 가시성(weak visibility), 부분 가시성(partial visibility)으로 구분될 수 있다. 논문에서는 에지 가시성에 대한 여러 가지 성질들을 고찰하여 두 에지 사이의 모든 유형에 대한 가시성의 판별과 가시 영역을 구하는 상수 시간 N$\times$N RMESH 알고리즘을 제시한다.
시간 및 주파수 영역에서 각각 학습한 모델 간에 성능 차이가 발생할 경우, 앙상블을 수행하더라도 개별 모델 간의 성능 불균형으로 인하여 앙상블의 성능이 오히려 저하되는 현상을 확인할 수 있었다. 따라서, 본 논문은 시간 영역과 주파수 영역에서 특징을 추출하고, 이들을 융합한 단계적 학습 방법을 통해 파이프라인 누출 감지의 정확성을 높이기 위한 누출판별 기법을 제안한다. 이 방법은 두 단계의 학습 과정으로 이루어지며, 먼저, 단계 1에서는 시간 영역과 주파수 영역에서 독립적으로 모델 학습을 수행하여 도메인별로 주어진 데이터로부터 중요한 특징들을 효과적으로 추출하도록 하였다. 단계 2에서는 사전학습 완료된 각 모델로부터 해당 분류기를 제거한 후, 두 도메인의 특징들을 서로 융합하고 새로운 분류기를 추가하여 재학습을 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 전이학습 기반 특징융합 기법은 시간 및 주파수 영역에서 추출된 특징들을 융합하여 모델 학습을 수행함으로써, 두 영역의 특징이 상호 보완적으로 작용하여 모델이 다양한 정보를 활용함으로 인해 99.88%의 높은 정확도를 달성하여 파이프 누수 감지에 있어 우수한 성능을 입증하였다.
본 연구목적은 선형부분구조물과 그 부분구조물들을 결합하는 비선형연결부 로 이루어진 구조물을 해석하기 위해 비선형 연결부의 모델변화를 효과적으 로 규명하는데 있다. 제안된 방법은 시간영역에서만 계산이 가능하였던 힘- 상태 사상법을 주파수영역으로 확장함으로써, 전체구조물에서 선형부분구조 물들은 분리 해석이 가능하고, 시간영역의 많은 데이터를 줄일 수 있는 장점 이 있다. 제안된 방법의 타당성 및 장점을 검증하기 위해서 쿨롱마찰 비선형 특성을 갖는 두 가지의 구조물에 대하여 각각 실험적으로 연결부의 매개변 수를 규명하였다.
본 논문에서는 시공간 적응적 기반영역 (Adaptive Spatio-Temporal Support Region : ASTSR)을 바탕으로 하는 일반화된 Auto-Regressive(AT)모델을 제안한다. 시공간 적응적 기반 영역은 영상 내 경계선의 특성과 동영상에서의 시간적 불연속 (temporal discontinuity) 개념을 이용하여 구성되어질 수 있다. 설정된 시공간 적응적 기반영역은 기존의 AR 모델에 적용되어지는 직사각형 형태의 기반영역에 비하여 보다 정상상태(stationarity)의 특성을 가지며 이로 인해 더 정확한 모델 파라미터들을 추출해 낼 수 있을 뿐 아니라 데이터의 처리량에서도 큰 이득을 얻을 수 있다. 제안된 방법은 손상된 동영상 데이터를 복원(motion picture restoration)하는 측면에 응용되어 실험되어졌으며 기존의 모델과 비교하여 우수한 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 보다 정확한 선형예측을 위해 시공간적응적 기반영역에 바탕을 둔 확장된 auto regressive(AR) 모델을 제안한다. 기존의 AR 모델에서 영상 전체에 걸쳐 사용되는 직사각형 형태의 기반영역은 영상의 경계선 영역에서는 더 이상 정상상태(stationarity)의 조건을 만족시키지 않음으로써 경계선 영역에서 예측오차가 증가하는 결점을 갖는다. 그래서 제안된 방법은 AR 모델에서 시공간적응적 기반영역이라 불리는 정상상태의 기반영역을 구성하는데 중점을 둔다. 시공간적응적 기반영역은 영상의 경계선 특성과 관련되는 공간적응적 기반영역과 시간축의 불연속 개념과 관련되는 시간적응적 기반영역으로 구성되어진다. 제안된 AR 모델은 동영상 복원 실험간 좀 더 정확한 모델 파라미터를 산출하였을 뿐만 아니라 복잡한 계산과정을 단순화하는 이점을 가진다.
일반적으로 고음질 오디오 부호화 방법은 전통적인 데이터 압축 기법과 인간의청각 모델을 결합한 구조를 갖고 있다. 고음질 오디오 부호화에 사용되는 주요한 청각 특성은 주파수 영역에서의 마스킹 현상이므로 서브밴드 부호화나 변환 부호화와 같은 주파수 영역 방법들이 널리 사용된다[1][2]. 그러나 지금까지의 고음질 오디오 부호화에서 시간 영역 마스킹과 시간 영역 중복성을 제거하는 방법은 적용되지 않았다. 본 논문에서 제안한 오디오 데이터 압축 방법은 시간 및 주파수 영역에서 통계적, 지각적 중복성을 제거한다. 주파수 영역으로 변환된 오디오 신호는 6프레임으로 구성된 패킷으로 나뉘어진다. 한 패킷은 1536 샘플 ($256{\times}6$)로 되어 있으며 패킷 내에서의 중복성은 시간 및 주파수 영역에서 존재한다. 각 패킷에서 두 중복성이 동시에 제거되어진다. 심리음향 모델에 있어서도 세밀한 주파수 마스킹과 함께 시간 영역 마스킹을 고려하여 보다 정확한 결과를 얻을 수 있도록 향상되었다. 양자화를 위해서 각 패킷은 비선형적인 임계 대역과 시간적인 청각 특성을 반영할 수 있도록 설계된 부블럭으로 분할되었다. 따라서 낮은 비트율에서 고음질의 복원음을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 시간 선택성 다중경로 이동 무선 채널을 다양한 방법으로 모델링 하고 그에 따른 여러 가지 특성평가를 제시하였다. 모델링 방법에는 Jakes 방식과 시간 영역에서 독립적인 두 개의 가우시안 잡음 발생기와 정형필터(shaping filter)를 사용하는 방식 및 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 있다. 이 세 가지 모델링 방법의 성능을 진폭의 자기상관함수, 상호상관함수, 누적분포함수(Cumulative Distribution Function), 레벨 교차율(Level Crossing Rate), 평균 페이딩 지속 시간(Average Duration of Fades), 위상차의 확률 밀도, 위상차의 자기상관함수 등의 측면에서 시뮬레이션하고 그 결과치와 이론치 간의 특성 비교를 제시하였다. 특히, 확산 대역 시스템을 고려했을 때 이상적인 채널 추정을 가정한 레이크 수신기에서의 BER 성능을 다중경로 개수에 따라 보임으로써 여러 가지 채널 모델링 중에서 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 이동 무선 채널을 모델링 하는데 있어 가장 적합하다는 것을 보였다. 마지막으로 비대칭 도플러(Doppler) 스펙트럼을 모델링 하는 것도 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 편리하다.
본 연구에서는 지반상태가 교량의 지진응답에 미치는 영향을 분석하기 위해 다양한 지반모델 상의 교량모델에 대한 지진해석을 수행하고 그 결과를 비교.분석하였다 이를 위해서 기존의 교량시방서에서 분류된 네가지의 서로다른 지반종류를 대상으로 보다 세분된 지반모델 상에 위치하는 대표적인 교량에 대한 지진해석을 수행함으러써 첫째로는 각 지반 종류 상호간의 지진응답 차이의 정도를 시방서 값과 비교.분석하였으며 둘째로는 동일 지반으로 분류되는 상이한 두 지반간의 응답차이의 정도를 확인하였다 해석을 위해서는 시방서에서 제시된 두가지 방법 즉 단일모드 스펙트럼해석법과 다중모드 스펙트럼해석법을 사용하였으며 이들 결과를 별도로 작성된 인공시간이력을 입력으로 하는 시간이력해석법을 사용한 결과와 비교.분석하였다 시간이력해석법에서는 진동수에 무관한 지반임피던스함수를 이용하는 시간영역해석법을 사용하였다 해석결과 시방서에서 제시한 단일모드 및 다중모드 스펙트럼해석방법은 일반적으로 안전측의 지반-구조물 상호작용 해석결과를 주는 것으로 확인되었다 그러나 유연성이 큰 지반 상의 구조물에대한 지진해석을 위한 해석모델 작성시에는 지반의 유연성이 반드시 고려되어야 하며 특히 낙교방지를 위한 변위는 지반의 유연성을 고려한 정밀해석법에 의한 계산이 필수적으로 요구됨을 확인하였다.
본 논문에서는 시간차 흉부 CT 영상의 폐 실질 비강체 정합을 위하여 영역 이진화 모델링과 지역적 변형 모델을 이용한 정합 기법을 제안한다. 제안 기법은 먼저 폐 혈관과 실질을 분할하고, 영역 이진화 모델링을 수행하여 두 영상 사이의 밝기값의 차이에 따른 정합 오차를 최소화 한다. 다음으로 초기 정합 기법으로 두 폐 표면을 전역적으로 정렬하고, 지역적 변형 변환 모델을 제안하여 비강체 정합을 수행한다. 또한, 정합 후 감산된 시간에 따른 밝기값 차이가 미리 정의된 칼라 맵을 이용하여 가시화 된다. 실험 결과는 제안기법이 10명의 환자에 대하여 최대호흡과 최소호흡 CT 영상에서 폐 실질을 정확하게 정합하였음을 보여주었다. 제안된 비강체 정합 기법은 폐 실질에 대한 정량적 분석 결과의 직관적인 칼라 매핑을 통하여 다양한 폐 질환의 정량적 분석에 유용하게 사용될 수 있다.
근래의 다양한 데이터베이스 응용 분야 중에는 시간에 따라 변화하는 데이터에 대한 관리와 다양한 형태의 사건 발생적 데이터 처리를 필요로 하는 분야가 적지 않으며 그들을 위한 데이터베이스는 시간지원 데이터 모델과 그를 바탕으로 한 능동 처리 기능을 동시에 요구한다. 그 동안 시간지원 데이터베이스와 능동 데이터베이스에 대해 개별적으로는 많은 연구가 진전되었지만 두 가지 기능을 동시에 지원하는 데이터베이스 시스템에 대한 연구는 많지 않았다. 이 논문은 시간지원 데이터 모델과 그를 바탕으로 한 능동 처리 기능을 동시에 지원하는 시간지원 데이터베이스 상의 능동적 시간지원 규칙 모델을 제시하고 그를 위한 능동적 시간지원 규칙 표현 언어를 함께 제시하였다. 제시된 능동적 시간지원 규칙 모델은 시간지원 데이터베이스의 능동 기능 확장, 능동 규칙에서의 시간속성을 갖는 데이터 접근 사건의 개념과 표현 기법의 정립 및 데이터베이스의 응용 영역 확장 등에 기여하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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