인간이 인지하는 디스플레이 화질은 디스플레이 및 시각계의 시간적·공간적 특성에 의해 결정되어진다고 한다. 이때, 시각계의 공간 특성은 공간적 콘트라스트 감도 함수(Spatial Contrast Sensitivity Function, 공간적 CSF, 이하 CSF로 표기)로 나타낼 수 있다. 일반적으로 디스플레이를 이용한 휘도 격자의 CSF는 휘도 및 시청 거리(디스플레이와 피험자간 거리)에 의한 영향을 받는다. 본 논문의 목적은 이러한 CSF의 기본 특성에 대해 검토하고, 향후 이를 디스플레이의 화질평가 척도에 이용하는 것에 있다. (중략)
본 연구는 부실채권을 산출요소에 포함시켜 2004년부터 2013년까지 금융위기 전후 10년간 자료를 이용하여 가중평균 러셀 방향거리함수 모형(Weighted Rusell Directional Distance Model: WRDDM)에 의해 은행산업의 비효율성을 측정하였다. 그리고 이를 기초로 투입산출요소의 비효율성 기여효과를 산출하였으며 이 중 비정상적 유해산출물인 부실채권의 영향이 가장 큼을 실증하였다. 분석결과, 은행산업의 비효율성은 연평균 0.3912이며 이 중 무수익여신이 0.1883, 산출요소 0.098, 투입요소는 0.098 순으로 무수익여신의 비중이 가장 컸으며 금융위기 전 비효율성은 0.2995에서 금융위기 후 0.4829로 크게 증가하였는데 이는 부실책권의 비효율성이 금융위기 전 0.1088에서 금융위기 후 0.2678로 크게 증가한데 기인하였다. 결론적으로 투입산출 요소 중에서 인력, 총수신액, 투자증권 보다 부실채권인 무수익여신이 은행산업의 비효율성에 가장 중요한 영향을 미치고 있었으며 이에 은행산업의 기술적 효율성 측정시 정상 산출물 뿐만 아니라 비정상적인 유해산출물을 함께 고려하여야 함을 실증적으로 제시하였다. 그러나 본 연구는 은행의 효율성에 영향을 미치는 금융환경요인을 가중평균 러셀 방향거리함수모형에 통제하지 못한 한계점이 있다.
일반화 대칭 변환 (generalized symmetry transform, GST)은 주어진 영상에서 사전 분할이 없이 국부성과 반사 대칭성을 결합하여 대칭을 측정하고 관심 영역을 추출한다. GST의 거리 가중치 함수에서 국부적인 대칭성이 반영되며 이 함수의 표준 편차 u에 의해 GST의 수행 범위가 조절된다. 넓은 관심영역을 추출하기 위해 반지름 r이 큰 검색영역 내에서의 대칭성이 추출될 필요가 있다. 이에 따라서 GST의 수행시간은 r에 따라 2차적으로 증가하게 된 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 선택적 방향 주의를 가지는 수정된 스캔라인 GST를 제안한다. 제안된 GST는 기존의 GST와 유사한 대칭 특성을 추출하지만 선택적 방향의 기울기만을 고려한 스캔라인 위의 에지 화소쌍에서 GST를 수행함으로써 r에 따라서 이의 수행시간이 선형적으로 증가된다 특히 r이 큰 경우에 선택적 방향에 대해서만 적용하면 기존의 GST의 계산량이 비대해지는 단점을 보완해 줄 수 있다. 제안된 GST가 기존의 GST보다 시간적으로 효과적이며 유용하다는 것이 여러 종류의 영상에 대한 실험으로 확인되었다.
본 논문에서는 두 타원체 사이의 중심 간 방향으로의 최단 접근 거리를 구하는 방법을 다룬다. 이는 타원체 사이의 충돌 검사 및 반응에 있어서 핵심 기술이다. 외부에서 서로 접하는 두 타원체의 중심 사이의 거리와 접촉점, 접촉방향에 관한 조건식을 세우고, 해를 포함하는 구간을 유지하는 이분법과 도함수를 이용하는 Newton 방법의 혼합을 통해 최단 접근 거리를 항상 안정적이며 효율적으로 구할 수 있게 한다. 또한 다양한 실험을 통해 제안된 방법의 안정성 및 효율성을 보인다.
본 논문에서는 자기상관함수의 국소적 특징을 사용하여 에지 특징을 추출한 후, 이를 이용해 유사이미지를 검색하는 방법을 제시한다. 자기상관함수의 국소적 특징을 이용하여 이미지를 검색할 경우 크기, 밝기, 색상등과 같은 이미지 요소가 서로 다를 경우에도 영향을 받지 않고 에지 특징정보를 추출해 낼 수 있다. 이는 얻어진 에지 특징을 이미지 크기와 고차 국소 자기상관함수의 변위에 의해 변하지 않도록 정규화를 하고, 동일 이미지에 대해 밝기가 조금 달라지면 검색효율이 떨어지는 점을 해결하기 위해 거리척도로서 방향여현거리(direction cosine distance)를 이용함으로써 가능하다. 이렇게 추출된 특징벡터를 자기조직화 맵에 의하여 클러스터링하고, 유사이미지 검색의 효율성을 비교해본 결과, 본 논문에서 제시한 방법을 사용하여 검색한 경우 재현율이 기존의 방법에 비해서 비교적 높은 수치를 나타냈다.
한국지진공학회 2000년도 추계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall 2000
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pp.57-65
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2000
파형분석과 두 점을 잇는 파선추적은 진원요소 결정의 정확성을 향상시키는 주요한 요인이다. 본 연구에서는 3성분 지진기록의 직선형도(rectilinearity) 함수와 방향성(directionality)함수를 사용하여 파형분석한 결과와 두 점을 잇는 파선추적을 기존의 진원요소결정 프로그램에 적용하여 진원요소 결정의 정확성을 증가시켰다. 지진의 규모가 작을 때 Pn이 보이지 않고 PmP가 초동파로 기록된 것처럼 보인다. 이러한 지진에서는 주어진 진앙거리에서 최소 주행시간이 걸리는 P파와 S파의 초동파만 사용한 기존의 진원요소 결정 방법과 본 연구에서 PmP와 SmS를 사용한 결과는 매우 큰 차이를 보인다.
최근 심층강화학습을 활용한 종단간 자율주행에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 차량의 종방향 주행 성능을 개선하는 잠재 SAC 기반 심층강화학습의 보상함수를 제시한다. 기존 강화학습 보상함수는 주행 안전성과 효율성이 크게 저하되는 반면 제시하는 보상함수는 전방 차량과의 충돌위험을 회피하면서 적절한 차간거리를 유지할 수 있음을 보인다.
능동 소나 체계에서 표적의 탐지거리 예측을 위하여 소나방정식이 이용되는데, 이는 음원 준위, 전달 손실, 표적 강도, 복반사 준위, 소음 준위, 방향성 이득, Detection threshold, Signal excess, 탐지 확률과 탐지거리의 요소로 구성된다. 본 연구에서는 능동 소나 체계에서 소나 깊이와 표적 깊이의 함수인 탐지거리를 계산하기 위한 알고리즘에 대해 살펴보았다. 소나의 각 요소와 환경이 주어졌을 때 SAFARI 모델을 이용하여 각 수신기의 깊이와 거리에서의 전달손실을 계산하였으며, 구하여진 전달 손실과 배경 소음 준위를 이용하여 Signal excess를 계산하였다. ROC(Receiver-operating-characteristic) 곡선을 이용하여 Signal excess를 탐지 확률로 계산한 후 두 항을 곱하여 각 깊이별 거리로 적분함으로서 탐지거리를 구하였다. 주파수 30Hz의 전방향 음원을 사용하여 여름의 일반적 음속 분포에서 계산한 결과 100m 음원 보다 300m 음원에서 상대적으로 큰 탐지거리를 얻었으며 각 음원 깊이별 평균 탐지거리는 100m 이하의 표면을 제외한 500m 까지는 거의 일정함을 알 수 있었다.
소나 시뮬레이터에 적용되는 음파 전달 알고리즘은 빠른 계산 성능이 요구되며, 한국 해양 환경의 특성을 고려하여 거리와 깊이 방향의 환경 의존성을 구현할 수 있어야 한다. 이러한 요구사항을 충족하는 음파 전달 알고리즘은 음선 모델이며, 본 논문에서는 거리 종속 해양환경의 음선 알고리즘을 개발하였다. 본 알고리즘에서는 사각 격자법과 층법으로 음선을 추적하여 음속 구조의 깊이 방향 의존성을 고려하였으며, 거리 방향은 split-step 개념을 적용하여 음속구조의 거리 방향 의존성을 구현하였다. 고유음선은 음선 묶음의 보간법을 통해 계산되었으며, 가우시안 보간 함수가 적용되었다. 소나의 시계열 수신 신호는 음원 신호와 고유 음선 주파수 해의 푸리에 변환을 이용하여 모의되었다. 최종적으로 제안된 음파 알고리즘을 검증하기 위해 Pekeris 도파관, 쐐기, 심해의 환경에서 전달손실 결과를 BELLHOP, SNUPE, KRAKEN, OASES 등 검증된 모델의 결과와 비교하였으며, 결과적으로 만족스런 결론을 얻을 수 있었다.
해양에서 음향 포물선 방정식은 거리 의존 환경에서 단일 음원으로부터 음장을 계산하는데 효율적인 방법이다. 그렇지만 실제 문제에서는 종종 방향성 있는 음원을 사용해야하는 필요성이 있다. 본 논문에서는 포물선 방정식 모델에 손쉽게 방향성 있는 음원을 적용할 수 있는 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 전 방향음원의 수학적 모델인 Delta 함수를 필터링 하는 것이다. 두 번째 방법은 포물선 방정식의 self-starter 해에 유리함수 필터를 적용하는 방법이다. 후자의 방법은 깊이 방향에 대해 상향 및 하향 음파를 분리하지 못한다는 단점이 있으나 모드 전파를 구현하는데는 유용하다. 검증을 위한 수치 예제가 Pekeris 환경과 심해 환경에서 주어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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