지능형 배관 검사체(PIG)는 가스나 기름 배관 안을 지나가며 검사체에 장착된 여러 센서로부터 신호(센서 데이타로 불림)들을 취합하는 장치이다. PIG로부터 취합된 센서데이타들을 분석함으로써, 배관의 구멍, 뒤틀림 또는 잠재적으로 가스 폭발의 위험을 가지고 있는 결함들을 발견할 수 있다. 배관의 센서 데이타를 분석가가 분석을 할 때에는 주로 두 가지 분석 패턴을 사용한다. 첫 번째는 센서 데이터를 순차적으로 분석하는 순차적 분석 패턴이고, 두 번째는 특정한 구간을 반복해서 분석하는 반복적 분석 패턴이다. 특히, 센서 데이타를 분석할 때 반복적 분석 패턴이 많이 사용된다. 기존의 PIG 소프트웨어들은 사용자의 요청이 있을 때 마다 서버로부터 센서 데이타들을 오므로, 매 요청마다 네트워크 전송비용과 디스크 액세스 비용이 든다. 이와 같은 방법은 순차적 분석 패턴에는 효율적이지만, 분석 패턴의 대부분을 차지하는 반복적 분석 패턴에는 비효율적이다. 이와 같은 문제는 서버/클라이언트 환경에서 다수의 분석가가 동시에 분석을 할 경우에는 매우 심각해진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 배관 센서 데이타들을 여러 개의 시계열 데이타로 생각하고, 효율적으로 시계열 데이타를 캐싱 하는 T-Cache라 부르는 주기억장치 고성능 캐시 관리자를 제안한다. 본 연구는 클라이언트 측에서 시계열 데이타를 캐싱하는 최초의 연구이다. 먼저, 고정된 거리의 시계열 데이타들의 집합을 캐싱 단위로 생각하는 신호 캐시 라인이라는 새로운 개념을 제안하였다. 다음으로, T-Cache에서 사용되는 스마트 커서와 여러 알고리즘을 포함하는 여러 가지 자료구조를 제안한다. 실험 결과, 반복적 분석 패턴의 경우 T-Cache를 사용하는 것이 디스크 I/O측면과 수행 시간 측면에서 월등한 성능 향상을 보였다. 순차적 분석 패턴의 경우에도 T-Cache를 사용하지 않은 경우와 거의 유사한 성능을 보였다. 즉, 캐시를 사용함으로써 발생하는 추가비용은 무시할 수 있음을 보였다.
프레임웍의 기능성을 철저하게 테스팅하기 위해서는 객체 지향 프레임웍의 재사용 시에 확장되는 가변 부위(hot spots)에 대한 체계적인 테스트 패턴 추출이 필수적이다. 본 논문에서는 프레임웍 가변부위의 설계 패턴을 분석하여 가변부위의 상호작용(interaction) 패턴으로부터 테스트 패턴을 추출하는 방법을 제안한다. 프레임웍 가변 부위의 설계 패턴에서 나타날 수 있는 객체들의 상호 작용은 상태도(statechart)로 표현되며, 표현된 상태도는 테스트 패턴 및 테스트 케이스를 생성하는데 사용된다. 생성된 테스트 패턴은 프레임웍을 확장하여 만들어진 어플리케이션들에 반복 적용되어 사용될 수 있다.
본 논문에서는 비닐절연코드의 기계적 피로에 의한 소손패턴과 화재위험성에 대하여 실험, 분석하였다. 비닐절연코드는 2중의 절연피복으로 되어 있으며 도체는 여러 가닥의 소손들로 구성되어 있다. 비닐코드는 반복적인 구부림이나 인장등 기계적 피로에 의해 피복 내 도체가 손상을 입게 되며 전기가 흐르고 있는 상태에서 끊어진 소선들이 접촉과 끊어짐을 반복함으로써 아크와 열이 발생하며 이때 발생한 마크와 열에 의해 피복이 탄화되어 결국에는 착화됨을 볼 수 있었다. 이러한 기계적 피로에 의한 국부 발열과 화재 예방을 위한 기술개발이 필요한 것으로 사료된다.
본 연구에서는 타자행동의 시간적 구조에 미치는 손가락 운동패턴과 타자해야 할 재료의 길이의 영향을 살펴 보았다. 먼저 손가락 운동패턴 결과는, 한 손가락을 반복해서 연속적으로 사용하는 경우가 손가락을 번갈아서 사용하도록 하는 경우보다 타자가 더 효율적이었다. 그러나 동일한 손가락을 사용하지만 위치가 다른 숫자를 연속적으로 타자하게 되는 경우는 손가락의 부담으로 인해 오히려 타자시간이 길게 걸렸다. 손가락을 번갈아 사용하는 경우에도, 집게손가락에서 시작하여 순행방향으로 타자가 이루어지는 경우는 한 손가락을 반복해서 사용하는 것만큼 타자가 용이했다. 아울러 가능한 숫자조합의 갯수에 비례하여 숫자조합의 평균타자시간이 증가함이 관찰되었다. 다음으로 타자할 숫자배열의 길이와 관련해서, 첫번째 타자가 이루어지기까지의 반응지연시간은 숫자의 자리수에 무관하게 약 400msec 정도로 관찰되었다. 첫타자시간 이후의 타자시간은 타자할 숫자가 3, 4, 5자리수인 경우는 고른 타자시간을 보인 반면, 6자리수인 경우는 4번째 숫자에서 급격한 타자 시간의 지연이 관찰되었다. 이 결과가 군집화의 개념과 관련해서 논의되었다. 마지막으로 타자할 자료를 한줄 혹은 두줄씩 제시하는 것은 타자시간에 별 영향을 주지 못했다.
본 논문은 동적 3-D 뉴로 시스템(A Dynamic 3-D Neuro System)모델을 이용하여 오프라인 필기체 숫자 인식 실험을 하였다. 3-D 뉴로 시스템 모델을 사용함으로써 기존에 교육된 정보를 유지하면서 새로운 정보를 추가할 수 있는 추가학습이 가능했고, 동일한 범주의 정보에 대해서는 반복교육 횟수에 따라 교육정도가 점점 누적되는 반복교육이 가능했다. 교육과정을 통해 누적된 정보로부터 일반화된 패턴(Generalized Pattern)을 도출해 인식시 사용할 수 있었다. 패턴 인식기는 피드백루틴을 통해 미지의 입력이미지를 원형이미지로 복원한 후, 그 결과 데이터를 사용하여 문자를 인식하도록 동작한다. NIST의 MNIST 데이터베이스를 사용해 실험을 하였고, 결과로 $99.0\%$의 정인식률을 얻었다.
본 논문에서는 반복적인 에러 최소화 기법을 이용한 하프톤 영상의 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 워터마크는 하프톤 영상의 랜덤한 위치의 픽셀값으로 저장된다. 삽입된 워터마크로 인한 하프톤 영상의 왜곡을 최소화하고 비가시성을 증대하기 위하여 반복적인 에러 최소화 기법이 사용된다. 원영상과 HVS(Human Visual System) 필터 처리된 하프톤 영상과의 차이를 하프토닝 에러로 정의하고 반복적으로 각각의 픽셀 위치에서 이 하프토닝 에러를 최소화할 수 있는 픽셀 패턴을 찾아서 이것으로 원래의 픽셀패턴을 대치한다. 절단이나 회전과 같은 기하학적인 변형에 견고하게 하기 위하여 동일한 워터마크를 반복하여 하프톤 영상안에 삽입하였다. 실제 인쇄 및 스캐닝 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 기하학적 변형에 견고함을 보였고 또한 기존과 방법과 비교하여 제안된 방법이 많은 양의 워터마크 정보에도 불구하고 우수한 품질의 하프톤 영상을 생성함을 보였다.
정서와 생리반응 (자율신경계 반응) 간의 관계에 관하여 성인을 대상으로 최근가지 많은 연구가 행해져 왔다. 본 연구에서는 동일한 실험참여자를 대상으로 일정 기간 동안 여러 회의 반복실험을 통해 정서(기쁨, 슬픔, 분노, 공포, 혐오)에 따른 자율신경계의 반응의 일관성과 정서별 자율신경계 반응 패턴을 규명하고자 하였다. 본 실험에 앞서 저서를 유발하기 우한 도구인 정서유발자극세트와 정서에 대한 심리반응을 평가하기 위한 정서평가척도가 제작되었다. 정서유발자극세트는 2-4분 정도의 각 정서 장면이 포함된 총 5개의 동영상 장면들이다. 예비실험을 통해 70% 이상의 적합성 및 효과성을 가진 4개의 세트를 추출하여 본 실험에 사용하였다. 본 실험은 남녀 대학생 12명을 대상으로 4회 반복해서 실시되었다. 실험참여자들은 각 정서 장면을 시청 후, 유발된 정서에 대한 심리적인 평가를 하였다. 측정한 자율신경계 생리반응 변수는 ECG, PPG, EDA, SKT이었다. 연구 결과, 심리반응에서 정서유발자극세트는 75% 이상의 적합성 및 효과성을 보였다. 생리반응(ECG, EDA) 분석 결과, 정서에 따른 자율신경계 반응은 회기별로 일관적이었으며, 각 정서별로 특정적인 생리반응 패턴을 가지는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 비트패턴을 이용한 고속 워핑 예측을 제안한다. 워핑 예측은 이웃한 노드들의 움직임 벡터에서 움직임 정보를 가져오는 공간적인 의존성 때문에 최적의 움직임을 찾기 위해서는 반복적인 탐색을 요구한다. 반복적인 탐색에 의해 발생하는 연산량의 증가는 워핑 예측의 사용을 저해하는 큰 이유 중의 하나이다. 본 논문에서 제안한 방법은 비트패턴을 이용해서 움직임 여부를 판단한다 움직임이 없는 영역에서의 의미없는 움직임 예측을 제거하고, 움직임이 있는 영역에서만 워핑 예측을 수행함으로써 빠른 움직임 예측이 가능하게 된다. 제안된 방법으로 실험한 결과 기존의 워핑 예측을 수행했을 때보다 성능은 근접하면서도 연산량이 75% 이상 감소하였다
웹 상의 HTML 문서들은 수시로 변경되고 있으며, 정보를 검색하는 웹사이트 또한 예외는 아니다. 다수의 웹 검색엔진들의 결과를 통합하는 메타 검색엔진은 각 검색엔진의 정보 변경에 민감해야 된다. 본 논문은, 수시로 변경되는 검색엔진들의 HTML 문서 정보를 메타 검색 엔진에 반영하기 위해, 자동적으로 검색엔진들의 질의 형태 변경과 검색 엔진의 검색 결과 HTML 문서의 구조 변경 탐지는 질의 결과가 반복되는 HTML 태그(tags) 문서 구조를 패턴(pattern)으로 이용한다. 패턴 발견 알고리즘은 문자열에서 규칙적으로 발생하는 패턴을 찾아내는 Jaak Vilo 알고리즘을 기반으로 HTML 문서를 처리할 수 있도록 확장하였다. 발견된 HTML 문서 패턴과 기존의 검색 엔진 HTML 페이지의 구조적 패턴 정보를 비교하여 문서 구조 변경을 탐지한다.
섬유 패턴 디자인의 감성 예측 모형을 개발하기 위한 전 단계로서 패턴 디자인 요소의 분석체계 개발 가능성을 이론적으로 검증하였다. 먼저 패턴 디자인의 최소 단위를 pattern primitive, 최소반복단위를 Repeated Pattern Unit로 개념화 한 후 'PP들의', 'RPU의',그리고 'RPU간의 특징'이라는 세개 영역에 걸쳐 24개의 지각적 특징들을 추출하였다. 24개의 지각적 특징들은 예비조사를 통해 섬유패턴 디자인을 충실히 기술할 수 있는 것으로 확인되었다. 추출된 지각적 특징들을 'PP의 모양에 의한 돌출성', 'PP의 색채에 의한 돌출성', 'PP들 모양의 다양성','PP들의 변화도', 'PP들 색채의 다양성', 'PRU의 돌출정도', 'PRU의 다양성'이라는 4개의 최상위 특징으로 수렴시키는 방식으로 위계화 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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