본 연구에서는 변압기형 플라즈마 전류 모델을 기초로 한 평판형 유도 결합 플라즈마 장치에 대한 회로를 분석하여 임피던스 매칭 특성을 조사하였다. 장치 임피던스는 collisional surface impedance를 기반으로 계산된 플라즈마 임피던스와 안테나 임피던스로 결정된다. 매칭 network에 사용된 회로는 Altcmatc-typc의 회로이고, 매칭 소자인 $C_T$와 $C_L$은 임피던스 매칭 조건을 이용하여 계산하였다. 완전 매칭의 경우에는 $C_T$와 $C_L$을 플라즈마 변수들의 함수로 표현하여 의존성을 분석하고, 불완전 매칭의 경우에는 반사파에 대한 반사계수, 반사율을 계산하였다.
이미지 데이터베이스에서 특성 객체를 가지고 있는 이미지를 효율적으로 검색하는 각 객체의 모양 특징을 질의 이미지의 질의 객체의 특징과 비교해야 한다. 올바른 모양 비교 기준은 사람이 보기에 같거나 유사하다고 판단하는 방법을 기준으로 삼는다. 본 논문에서는 질의 객체를 가진 이미지의 유사 검색에서 모양 비교의 정확도를 높이기 위한 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 질의 객체와 대상 객체에 비교를 시작할 근사한 우세점을 찾고 올바른 모양 비교를 위한 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 질의 중심의 유사도를 비교하기 위해 유사함수를 설정한다. 유사성 검색을 위해 사용되는 객체의 모양 특징은 객체의 윤곽선상의 점들 중 결정된 지역 특징을 지닌 (거리 ${\gamma}$, 각도$\theta$)의 우세점 집합으로 표현한다.
스테레오 정합은 두 영상의 색상과 공간 유사성이 최대가 되는 지점을 찾아 깊이 정보를 예측한다. 그런데, 두 시점 사이에 발생하는 폐색 영역으로 잘못된 깊이 정보를 얻게 되고, 폐색 영역을 보완하지 않은 깊이 정보는 시간 축 스테레오 매칭에서 잡음을 전파하는 문제를 일으킨다. 본 논문은 폐색 영역을 보완하여 시간 축 상에서 발생하는 잡음의 전파를 줄이고, 정확한 깊이 정보를 공유하여 스테레오 매칭의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘을 수행하기 위해 색상과 공간의 유사성을 계산하는 함수를 정의하여 초기 깊이 정보를 예측하고, 세 가지 제약사항을 고려한 에너지 함수를 세워 (EM: expectation maximization) 으로 폐색 영역을 구한 뒤, 동적 프로그래밍 방법으로 예측된 폐색 영역을 보정한다. 끝으로, 이전시점에 구해진 정확한 깊이 정보를 사용하여 시간 축 스테레오 매칭을 수행한다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 폐색영역 예측 방법보다 우수한 성능을 가지는 것을 알 수 있었으며, 시간 축 정보를 고려하지 않은 스테레오 매칭 방법보다 정확한 결과를 얻는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 방법에 대하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 접두어 질의 기법(prefix-querying method)는 착오 기각 없이 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 인덱스를 이용한 최초의 방식이다. 이 방법은 사용자가 질의를 편리하게 작성하도록 하기 위하여 기본 거리함수로서 $L_{\infty}$를 사용한다. 본 논문에서는 $L_{\infty}$ 대신 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭에서 기본 거리 함수로서 가장 널리 사용되는 $L_1$을 적용할 수 있도록 접두어 질의를 확장한다. 또한, 제안된 기법으로 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 수행하는 경우 착오 기각(false dismissal)이 발생하지 않음을 이론적으로 증명한다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 본 연구에서 제시하는 기법의 우수성을 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 가장 좋은 성능을 보이는 기존의 기법과 비교하여 매우 뛰어난 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 서식 문서를 짧은 처리 시간에 정확히 분류함으로써 실제 환경에서 응용할 수 있는 서식 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 서식 문서 이미지 전체를 다루기보다는 처리하고자 하는 서식 문서에서 서식 구조가 많이 다른 곳을 찾아서 매칭 영역으로 결정하고, 그 영역들에 대해서만 비교를 수행함으로써 계산 시간을 줄이고 인식률을 높인다. 선분 추출 시 오류를 고려하기 위하여 기존 인쇄 문자와 채워진 데이터, 그리고 매칭 영역의 크기 정보를 페널티 함수로 반영하여 매칭 영역 선택 시 고려한다. 본 방법은 구조적으로 많이 다르고, 양질의 특징을 포함하는 적은 수의 매칭 영역을 선택함으로써 처리 시간을 줄일 수 있음은 물론 높은 서식 분류율을 얻을 수 있다.
공간정보 제작의 다원화로 인하여 다양한 수치지도들이 여러 공공기관 및 기업에서 제작됨에 따라 데이터의 상호 운용성이 점점 중요해지고 있다. 이에 본 연구에서는 계층적 매칭 기법을 활용한 이종 수치지도의 건물 데이터 자동 정합기법을 제안하였다. 먼저 수치지도를 가구계 기반으로 분할한 후 ICP 알고리즘을 활용한 건물 기하보정을 1차적으로 수행하였다. 대응 가능한 건물쌍의 중첩면적 유사도를 평가하여 대응 건물을 결정하고 Otsu 이진 임계화를 수행하여 매칭 비매칭에 대한 임계값을 자동으로 설정하였다. 1차 매칭이 완료된 후 임계값과 비슷한 유사도를 가지는 건물들을 오매칭 후보군으로 추출하여 개별 건물에 대한 ICP 알고리즘 기반의 기하보정을 다시 수행하고 형태학적 인자인 회전각 함수분석을 추가 적용하여 정합여부를 재판단하였다. 실험평가를 위해 제안된 알고리즘을 대표적인 공공분야 수치지도인 도로명주소지도와 수치지형도 2.0의 건물 데이터에 적용하고 활용성을 평가하였다. 정확도 평가결과 매칭 건물 및 비매칭 건물에 대한 F 측정치가 각각 2%와 17% 향상되었으며 이를 통해 본 연구에서 제안한 알고리즘이 이종 수치지도 건물 정합에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
함수와 그 그래프는 수학교육에서 매우 중요한 개념이다. 그러나 함수의 개념에 대한 이해 없이 학습을 하거나 또는 함수에 대한 흥미 없이 함수를 학습을 하는 학생들이 많이 있다. 본 연구에서는 함수와 그 그래프의 개념을 일상에서 볼 수 있는 다양한 형상 속에서 찾아보고, 형상과 함수의 그래프를 매칭하는 학습방법을 제시한다. 즉, 형상의 윤곽을 함수의 그래프로 생각하고, 그 그래프를 생성하는 함수를 추정하여 그래픽 기능이 내장된 계산기의 스크린에 함수의 그래프를 그리는 학습방법을 제시한다.
본 논문에서는 카운셀링을 원하는 사용자가 카운셀러와 전자메일을 통해 상담을 원할 때 사용자의 상담 내용에 근거하여 유사한 사례를 검색해 주는 시스템을 제안한다. 제안방법은 문서의 계층적 클러스터링과 용어 적합성 피드백을 상담 사례 검색 시스템에 적용시켜, 상담사례에 나타나는 단어의 출현 빈도와 유사도를 통해 트리 구조를 형성하고, 이 트리 구조를 통한 하향 탐색을 수행한다. 하향 탐색을 하는 도중 노드의 매칭함수의 값이 서로 유사하여 노드 선택이 어려울 경우, 사용자에게 질의를 통해 용어를 제시하고, 사용자의 피드백을 통해 입력된 사연 내용의 가중치를 개선하여 내용에 가장 부합되는 문서를 탐색한다.
본 논문은 다구간 등분할법과 퍼지추론으로 단어인식을 행하는 패턴매칭법을 제안한다. 패턴매칭시 발생되는 시간변동은 발성순서에 따라 등간격으로 다구간 분할함으로써 해결하고, 주파수변동은 구간의 차수별로 정해진 퍼지관계로부터 패턴간의 퍼지추론이 행해짐으로써 흡수한다. 추론에 사용된 삼각형 맴버쉽 함수의 중심값과 변동폭은 패턴의 평균값과 분산값으로 대응되도록 작성한다. 20대 남성 2인이 발성한 데이터를 사용하여, 제안된 방법으로 DDD지역명 28개를 구간수와 변동폭을 달리하여 인식실험한 결과, 8구간과 4배의 변동폭을 가질 때 92%의 인식을 얻었다.
소프트웨어 버스마크 (Software Birthmark)는 프로그램 실행 파일로부터 프로그램의 고유한 정보를 추출하는 기법이다. 프로그램의 도용을 판별하기 위해 바이너리로부터 버스마크를 추출하여 원본 프로그램과의 유사도를 측정하거나 악성 코드 탐지에 사용된다. 본 논문에서는 그래프 기반 바이너리 구조 매칭기법을 기반으로 한 버스마크를 제안한다. 제안 기법은 원본 프로그램과 대상 프로그램 사이에서 함수와 함수, 기본 블록과 기본 블록의 매칭 방법을 개선함으로써, 기존 기법에 비해 강인성(Resilience)이 향상된 버스마크를 추출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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