로봇의 어원은“로보타(Robota)"로 체코의 유명극작가 카렐차펙이 1920년에 쓴 희곡에서 처음 소개되었으며, 이는 체코어로 "강제적 노동 또는 노예"를 뜻한다. 로봇의 생산은 1980년대부터 본격적으로 시작되었으며, 2000년까지는 주로 산업현장에서 용접, 도장, 조립과 같은 작업을 수행하는 산업용 로봇이 생산되었다. 이들 로봇은 사람이라면 쉽게 지치거나 부주의해지기 쉬운 단순 반복작업을 고정된 위치에서 지정된 작업을 반복적으로 수행하도록 설계되어 사람보다 더 빠르고 정밀하게 일을 수행함으로써 생산성 향상에 중요한 역할을 담당하였다.
인터넷 보급이 확산되고, 인터넷의 생활화가 가속화되면서 사용자들의 요구를 만족시키기 위해 웹사이트는 점점 더 복잡해지고 있다. 이런 복잡한 구조의 웹사이트를 료현하는 방법으로 EMFG를 이용한 웹사이트의 표현이 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 EMFG(Extended Mark 딘ow Graph)를 이용한 웹사이트의 표현에서 나타날 수 있는 반복적인 구조를 간략화하여 웰페이지의 흐름을 직관적으로 파악할 수 있는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 향상된 AR 비디오 시스템을 위하여 장면내의 객체에 대한 그림자 모양 안쪽의 광휘 분포로부터 실제장면의 조명 분포를 추정하기 위한 새로운 메소드를 설명한다. 장면의 조명 분포는 확장된 빛의 근원에 대한 이산 샘플링에 의해 근사화되었고, 장면에 대한 조명 분포는 그림자 모양 안쪽의 광휘 분포로부터 장면내의 다른 객체 위에 알려진 모양의 객체에 의해 추정되었다. 그림자 안쪽 표면에 대한 반사 특성 대신에, 장면에 대한 조명 분포와 표면에 대한 반사 특성을 동시에 추정하는 반복적인 최적화 구조를 기반으로 한다. 또한, 장면에 대한 조명분포의 적응적 샘플링 방법을 소개한다. 전체적인 조명 분포에 대한 균일한 분리를 사용하기보다는 이전의 반복 지점에서 조명 분포에 대한 샘플링 방향을 적응적으로 증가한다. 적응적인 샘플링 구조를 사용한 추정방법은 보다 소수의 샘플링을 사용하여 전체적인 조명을 보다 효율적으로 추정할 수 있었다. 제안된 메소드는 복잡한 조명 환경아래라도 조명 분포를 추정하는데 매우 효율적이다.
본 논문은 long-term evolution (LTE) 시스템과 같이 하향링크에서 orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) 방식을 이용하고 상향링크에서 single-carrier frequency division multiple access (SC-FDMA) 방식을 이용하는 대역 내 전이중 셀룰러 시스템을 위한 반복적인 자기간섭 채널 추정 방법을 제안한다. 이 방법은 기지국이 알고 있는 하향링크 신호와 상향링크 파일럿 신호를 이용하여 대략적인 자기간섭 채널 추정치를 획득한 후, 이것에 주파수 영역에서의 평균화와 시간 영역에서의 채널 절단을 순차적으로 적용하여 채널 추정치를 정교하게 만든다. 또한 이 방법은 이러한 추정 절차를 반복적으로 수행함으로써 채널 추정치의 정확도를 더욱 향상시키며 자기간섭 채널을 획득하기 위해 별도의 무선자원을 전혀 요구하지 않는다. 시뮬레이션을 통해 제안 방법이 정확한 자기간섭 채널 길이에 대한 정보 없이도 자기간섭 채널 추정 성능을 크게 향상하여 자기간섭이 완벽히 제거된 경우에 매우 근접한 상향링크 채널 추정 성능과 SINR 성능을 달성함을 보인다.
국내에서 서구화된 생활습관으로 인해 대사증후군 환자가 매년 증가되고 있는 추세이다. 대사증후군은 다양한 심혈관 및 간질환 그리고 당뇨와 같은 질환으로 위험성 높으며, 여러 합병증을 유발 할 수 있다. 이러한 질환을 진단하는데 임상적인 진단지표가 많이 활용되고 있으나 최근 생활습관정보를 기반으로 분석하여 자가진단 및 예방에 중점을 둔 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 임상에서 생활습관정보를 기반으로 질환진단에 활용하는데 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 대사증후군 관련 환자를 대상으로 반복적으로 생활습관과 정확한 운동습관 정보를 수집하여 관리를 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해 기족 생활습관관련 설문지 조사 방법은 반복적인 설문방법을 채택하여 앱상에서 수집하고 운동습관 정보는 웨어러블 디바이스를 이용하여 정확한 운동관련 정보를 수집할 수 있도록 하였다. 제안한 시스템을 이용하여 비만 및 대사증후군 환자의 생활습관 개선에 따른 지속적인 관리를 통해 예방에 도움이 될 것으로 기대하며, 향후 수집한 생활습관과 운동습관정보를 분석하여 임상에 활용할 수 있는 예측 모델을 개발하고자 한다.
본 논문은 수리형태학적 분석을 통한 계단응답 추출 및 반복적 정칙화 방법을 이용한 점확산함수 추정 방법을 제안한다. 제안된 점확산함수 추정 기법은 입력 영상의 윤곽을 추출하기 위하여 캐니 에지 추출법을 사용하고, 윤곽에 대한 수리형태학적 분석을 위해서 Hit-or-Miss 변환을 통해 추정 조건을 만족하는 수평 및 수직 에지를 추출한다. 이렇게 추출된 에지들을 평탄화 및 정규화 시켜서 최적의 계단응답으로 만들고, 반복적 정칙화 방법을 통해 점확산함수를 추정하는 과정을 보인다. 또한 추정된 점확산함수를 사용하여 영상 복원한 결과를 보인다. 제안하는 점확산함수 추정 방법은 기계적 초점 렌즈를 사용하지 않는 디지털 자동초점 시스템에 적용하여 디지털 입력 장치의 부가가치를 높이는데 기여할 수 있다.
정보이론적 학습의 한 성능기준인 두 오차확률분포간 유클리드거리(MEDE)는 비선형 (결정 궤환, DF) 등화 알고리듬에 채택되었고 심각한 채널 왜곡과 충격성 잡음이 있는 환경에서 탁월한 성능을 보였다. 그러나 이 MEDE-DF 알고리듬은 과중한 계산 복잡성이라는 문제를 지니고 있다. 이 논문에서는 MEDE-DF 알고리듬을 위한 반복적 ED를 먼저 유도하고 그 다음 전후방 영역에 대해 가중치 기울기를 반복적으로 추정하는 식을 유도하였다. MEDE-DF 알고리듬의 반복적 기울기 추정방식의 효과를 입증하기위해 곱셈 계산량을 비교하였고 충격성 잡음과 수중 통신 환경에서 모의 실험한 MSE 성능 결과를 비교하였다. 제안한 DF 방식과 기존의 MEDE-DF 알고리듬의 곱셈 계산량 비는 샘플사이즈 N 에 대해 $2(9N+4):2(3N^2+3N)$로 나타나면서도 충격성 잡음과 수중통신 채널환경에서 동일한 MSE 학습 성능을 유지하였다.
위상잠금 열화상에서는 일반적으로 변조된 주파수의 광램프를 쓰고 있다. 하지만 램프의 광도 분포는 입력신호가 평단(flat)특성임에 불구하고 심지어 불균일하여 검사 시편내에 측면 열유동을 만들어낸다. 이러한 열유동은 원치 않는 효과로서 측면의 분해능을 감소시키는 등과 같이 관심 결함구조의 영상에 부정적인 영향을 미친다. 본 고에서 검토되는 방식은 열원으로서 LCD 프로젝터와 같은 것을 이용하여 각 가진픽셀에 개별적으로 진동진폭, 광도 오프셋, 위상지연 등을 할당하는 방법에 대한 접근기술이다. 이러한 반복적인 자체학습 과정에 의한 조명 패턴을 통하여 측면 열유동이 제거되고 분해능이 향상되도록 제공하는 것이다.
Land treatment를 이용한 폐수와 폐기물의 성공적이며 안전한 처리는 토양에서의 적절한 생물학적, 물리적, 화학적 반응들이 일어날때 이루어지며 이를 위해서는 처리해야할 폐기물과 토양의 성질에 따라 적절한 공정의 설계가 따라야할 것이다. Land treatment는 다른 물리화학적 처분방법에 비해 약간 느리고 불완전하다 할지라도 비용이 저렴하고 또한 landfill이나 deepwell injection등 토양을 이용한 다른 처분방법에 비해 지하수나 인근지역의 오염, 가스발생 등의 문제점이 훨씬 적다. 토지의 반복적인 처리장 부지로서의 사용 후에는 경우에 따라서는 농작물이나 가축사육용 초지로 이용할 수 있고 농경지로 이용 못할 경우에는 공원이나 건축용부지, 체육시설 등으로 이용이 가능하므로 우리나라에서도 정유, 식품공장 등지에서 폐기물의 처리및 처분방법으로 시도해 보는 것이 바람직하다고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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