칼라 히스토그램 인터섹션 방법은 칼라 분포간의 유사도를 측정하는데 널리 사용된다 하지만 이 방법은 칼라 공간을 고정된 칼라수로 양자화시킨 경우에만 유효하므로 칼라 공간에 대한 분할 문제와 양자화 레벨의 결정 문제를 내포하고 있다. 이에, 본 논문에서는 고정 양자화된 칼라 분포뿐만 아니라 적응적 양자화되어 상이한 칼라분포를 갖는 영상간의 정합에 적용 가능한 확장 칼라 히스토그램 인터섹션 방법을 제안한다. 제안된 방법은 생산자가 생산된 상품을 소비자에게 공급하는 동안 생산효율을 계산하여 경제적 이익을 최대화 시키기 위한 생산자-소비자 모델로 간주되어질 수 있다 실험을 통해 우리는 제안된 방법이 두 칼라 분포간의 유사도를 효과적으로 측정할 수 있음을 확인하였다
최근 전세계적인 액화천연가스(LNG) 수요의 증가로 인해 LNG 터미널의 건설이 크게 늘어나고 있으며 기존의 LNG 터미널도 저장시설을 확장하고 있는 추세이다. 이에 따라 LNG 터미널의 다수의 저장탱크가 존재할 때 LNG를 송출하게 될 탱크와 각 송출량을 선택하는 것은 전체 공정 운전에 중대한 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 전체 송출량이 정해져 있을 경우 레벨이 각기 다른 탱크들에 대해 발생하는 BOG 양을 최소화 할 수 있도록 각 탱크의 송출량을 최적화하는 연구를 수행하였다. 저장 탱크의 특성과 구조에 맞게 벽면과 바닥면에서 유입되는 열과 탱크 재질의 열전도도를 고려한 동적모델을 구성하였고, 레벨을 변화시켜 각 레벨에 따른 BOG 양을 계산하여 얻은 BOG 발생량을 탱크 레벨에 따라 지수함수로 회귀분석하였다. 이를 통해 탱크의 특성과 레벨에 따라 BOG 발생량을 예측할 수 있는 BOR(Boil-off Rate) 모델을 얻을 수 있었다. 개발한 BOR 모델을 이용하여 BOG 발생량을 최소화하는 목적함수를 설정하고 요구되는 송출량, 탱크내 레벨 제한, 탱크 당 가능한 송출량을 제한조건으로 설정하여 각 탱크의 최적 송출량을 결정하는 운전 최적화를 수행하였다. 이를 실제 운전되고 있는 인천 LNG 터미널의 18개 저장탱크에 적용하여 다양한 레벨이 분포되어 있고 총 송출량이 80,000 m3/day(최대 송출량)이 요구되는 시나리오에 대해 최적화를 수행하여 가정한 기존의 운전방법과 비교하였을 때 BOG 양을 약 9% 감소시킬 수 있었다.
기존의 비디오 구조화 기법은 주로 샷 또는 샷 그룹 레벨에서 이루어져 왔다. 그러나 이러한 샷 레벨 구조는 사용자에게 의미(semantics)를 충분히 전달할 수 없는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해, 최근 샷 보다 상위 레벨 구조인 비디오 씬 분할에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 샷 레벨 구조의 단점을 극복하기 위해서 칼라와 모션 특징을 기반으로 한 비디오 씬 분할 기법을 제안한다. 샷 내의 다양한 칼라 분포를 반영하기 위해서 각 샷을 sub-shot으로 재분할하고, 이를 이용해 대표 프레임을 추출한다. 샷 내의 모션 특징은 MPEG-1 비디오 내의 모션 벡터를 이용한다. 유사한 컨텐트를 가지고 있는 샷을 찾기 위해서 탐색 구간내의 모션 특성을 반영한 적응적 가중치를 칼라와 모션 특징에 적용한다. 실험 결과 비교를 통해 씬의 과다 분할이나 의미 반영 면에서 기존의 씬 분할 기법보다 우수함을 보였다. 제안된 기법은 비디오를 의미 있는 계층 구조로 분할해서, 사용자에게 의미를 반영하는 씬 단위로의 브라우징이나 검색을 가능케 한다.
본 논문에서는 영상의 에너지 분포에 따른 통계적 특성과 대역확산방법 (direct sequence spread spectrum)을 이용한 웨이블릿 기반의 비디오 워터마킹(watermarking) 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 원 비디오를 공간 영역에서 움직임의 다소에 따라 분류된 움직임이 큰 영역과 움직임이 적은 영역을 공간계차측정 (spatial difference metric)방법에 의해 나누어진 장면 (scene) 단위로 각각 3차원 DWT와 2차원 DWT를 수행하여 3 레벨 및 2 레벨로 각각 분해한다. 비가시성과 견고성을 만족시키기 위해 기저대역을 제외한 레벨 3 및 레벨 2에서 부대역 계수값의 표준편차를 이용하여 문턱값을 정하고 워터마크가 삽입될 계수를 각각 선택한다. 그리고 워터마크(watermark)는 시각적인 정보를 가진 이진 영상으로 임의 교환 (random permutation) 후 대역확산방법을 이용하여 비디오 워터마크로 대체되어 선택된 계수에 삽입된다. 제안한 방법의 성능 평가를 위한 모의실험 결과에서 기존의 방법보다 비가시성 및 견고성이 우수함을 확인하였다.
오늘날 인터넷의 발달과 함께 XML이 많이 사용됨에 따라, XML 저장소와 질의 처리에 관한 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. XML에서는 경로 질의를 사용하는데, 이러한 경로 질의를 효과적으로 처리하기 위하여 여러 가지 색인 기법들이 연구되었다. 최근에는 구조 조인 기법이 각광을 받고 있다. 구조 조인 기법은 엘리먼트들의 포함 관계를 살펴 질의를 처리한다. 특히 문서 전체에 대한 탐색을 하지 않고 해당하는 엘리먼트들의 역색인 리스트만을 비교하여 질의 처리를 수행하는 장점을 갖는다. 하지만 구조 조인 기법은 실제 질의 결과에 포함되지 않는 불필요한 엘리먼트들도 탐색해야 하는 비효율성을 가진다. 따라서 본 논문에서는 구조 조인 기법의 성능을 개선하는 레벨 구조 조인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 경로 질의 내 엘리먼트 사이의 관계 정보와 XML 문서 내의 엘리먼트들의 레벨 분포 정보를 이용한다. 이를 통해 구조 조인을 수행할 때, 비교되는 역색인 리스트 내의 모든 엘리먼트들이 아닌, 특정 레벨에 해당하는 엘리먼트들만을 이용하여 비교를 수행함으로써 질의 처리의 속도를 향상시킬 수 있다.
온라인 데이터 스트림에 대한 부분 공간 클러스터링은 데이터 공간 차원의 모든 부분 집합을 검사해야 하므로 많은 양의 메모리 자원을 필요로 한다. 유한한 메모리 공간에서 데이터 스트림에 대한 클러스터들의 지속적인 변화를 추적하기 위해 본 논문에서는 메모리 자원을 효과적으로 사용하는 격자기반 부분 공간 클러스터링 알고리즘을 제안한다. n차원 데이터 스트림이 주어지면 각 차원 데이터 공간에 있는 데이터 항목의 분포 정보를 격자셀 리스트에 의해 모니터링 된다. 첫번째 레벨의 격자셀 목록에서 데이터 항목의 빈도가 높아 단위 격자셀이 되면 해당 격자셀로부터 모든 가능한 부분 공간의 클러스터를 찾기 위해 다음 레벨의 격자셀 리스트를 자식 노드로 생성한다. 이와 같이 최대 다차원 n레벨의 격자셀 부분 공간 트리가 구성되고, k차원의 부분 공간 클러스터는 부분 공간 격자셀 트리의 k레벨에서 찾을 수 있다. 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존 방법만큼 정확도를 유지하면서, 밀집 공간만 확장하여 컴퓨팅 자원을 보다 효율적으로 사용하는 것을 확인하였다.
본 논문은 필립스의 음악 검색 기법을 기반으로 필터 뱅크 에너지 변화량과 음악의 통계적인 특성을 이용한 오디오 핑거프린트 추출 방법을 제안하였다. 기존의 필립스 방식은 제한된 주파수 영역을 너무 많은 필터 뱅크로 분할하여 분석함으로써 밴드들 사이에 연계성 및 왜곡에 대한 민감도가 증가하는 특징을 보일 수 있다. 제안된 방법은 필터 뱅크의 밴드 수를 줄여 왜곡에 대한 강인성을 증진시키고, 필터 뱅크 에너지의 변화량의 부호와 크기 정보를 통계적 특성을 고려한 양자화 기법을 이용해 2비트로 할당함으로써 오디오 핑거프린트의 고유성을 확보하였다. 추출된 2비트는 4개의 레벨로 정보를 표현함으로 각 레벨 사이에 연계성이 존재하게 된다. 이 같은 레벨 사이의 연계성은 유사도 측정 시 이용될 뿐만 아니라 오디오 핑거프린트를 기준으로 검색 영역을 확장하는 제안된 방식에서는 효율적인 검색 영역을 선택할 수 있는 정보로 활용 되었다. 제안된 방식은 다양한 주변 잡음환경 (거리, 백화점, 자동차, 사무실, 식당)에서의 실험을 통하여 주변 잡음에 강인한 특성을 보일 뿐만 아니라 검색 속도 또한 향상되는 특징을 보였다.
공간 데이터 웨어하우스는 SOLAP(Spatial On-Line Analytical Processing)을 이용하여 의사 결정에 필요한 분석 정보를 제공한다. SOLAP은 대용량 데이터를 분석하기 때문에 사전집계를 이용하여 분석비용을 줄이기 위한 많은 연구가 진행되었다. 기존 기법들은 고정크기노드를 갖는 색인을 이용하여 개념계층을 지원하였다. 따라서 산개분포 영역에는 빈 공간이 많이 발생하며, 밀집분포 영역에는 개념계층을 지원할 수 없다. 본 논문은 공간 데이터의 개념계층기반으로 사전집계 색인의 동적 구성 기법을 제안한다. 제안 기법은 트리구조를 이용하여 개념계층의 레벨을 트리의 레벨과 같도록 지원한다. 하나의 노드는 데이터가 적을 경우 엔트리를 분할하여 서로 다른 부모 엔트리를 가질 수 있으며, 데이터가 많을 경우 노드의 연결리스트를 이용하여 같은 레벨에 순차적으로 저장한다. 따라서 데이터가 산개된 분포의 노드에 대해서 저장 공간의 낭비를 최소화하며, 데이터가 밀집한 영역의 노드에 대해서도 노드의 연결리스트로 노드가 분할되지 않으므로 개념계층을 지원할 수 있다. 성능평가를 통하여 색인 구축 시간이 다른 기법과 비슷하고, 색인의 저장 공간이 감소하며, 집계정보의 검색 성능이 다른 기법에 비해 우수한 것을 보인다.
도금전류밀도와 도금액 온도에 따른 비시안계 Au 범프의 표면 거칠기 및 웨이퍼 레벨에서 Au 범프의 높이 분포도를 분석하였다. $3mA/cm^{2}$와 $5mA/cm^{2}$에서 도금한 Au 범프는 $40^{\circ}C$와 $60^{\circ}C$의 도금액 온도에 무관하게 $80{\sim}100nm$의 낮은 표면 거칠기를 나타내었다. $8mA/cm^{2}$로 도금시 $40^{\circ}C$에서 도금한 Au 범프는 표면 거칠기가 800nm 정도로 크게 증가하였으나, $60^{\circ}C$에서 형성한 Au 범프는 $80{\sim}100nm$의 표면 거칠기를 나타내었다. 도금전류밀도가 $3mA/cm^{2}$에서 $8mA/cm^{2}$로 증가함에 따라 웨이퍼 레벨에서 Au 범프의 높이 편차가 증가하였으며, 도금액 온도가 $40^{\circ}C$보다 $60^{\circ}C$일 때 웨이퍼 레벨에서 더 균일한 범프 높이의 분포도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 에너지 절약을 위한 방법으로 냉방기의 적정 온도 및 풍향을 제어하기 위하여 열 영상과 퍼지 추론 규칙을 적용한 온도 및 풍향 제어 기법을 제안한다. 온도 제어를 위한 시뮬레이션에서는 열 영상을 분석하기 위해서 영상을 $300{\times}400$의 크기를 가지는 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Cyan, Blue의 온도 값을 가지는 R,G, B 값으로 구성된다. 각 색상은 $24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가지며, 색상 분포 영상은 레벨 1에서 레벨 10의 높이 계층으로 분류한다. 분류된 각 계층은 고유의 색상 분포도를 가지며 색상이 가지는 온도 수치에 따라 계층별로 온도 값이 할당된다. 실내 공간의 전체적인 온도의 균형과 풍향을 제어하는 과정은 다음과 같다. 풍향의 방향 및 지속 시간, 그리고 풍향의 강도를 구하기 위한 색상 분포 영상의 온도 및 높이 값을 적용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 풍향의 강도를 구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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