본 연구는 미시간 주립대(Michigan State University)의 바이스태틱 레이다 시스템을 통하여 수집한 측정 데이터를 이용한 표적 구분에 관한 연구 결과이다. 본 연구에서는 먼저 F-14, Mig-29, F-22 스케일 모델에 대하여 $30^{\circ}$, $60^{\circ}$, $90^{\circ}$ 바이스태틱 각도에서의 측정을 수행하였다. 측정한 데이터로부터 시간-주파수 영역 해석법인 단시간 퓨리에 변환(Short Time Fourier Transform)과 연속 웨이브릿 변환(Continous Wavelet Transform)을 이용하여 특성 벡터를 추출하고, 신경망 구분기를 통하여 표적 구분 실험을 수행하였다. 실험 결과, 바이스태틱 각도에 따라 표적 구분 성능에 많은 변화가 있으며, 특히, $60^{\circ}$ 바이스태틱 각도에서 가장 좋은 구분 성능을 가짐을 알 수 있었다.
4차 산업혁명의 대표적인 이미지 중 하나인 인공지능은 2016년 알파고 이후에 인공지능 인식이 매우 높아져 있다. 본 논문은 학국교육학술정보원에서 제공하는 국내 논문 중 '인공지능', '기계학습', '딥 러닝'으로 검색된 국내 발표 논문에 대해서 분석하였다. 검색된 논문은 약 1만여건이며 논문 동향을 파악하기 위해 빈도분석과 토픽 모델링, 의미 연결망을 이용하였다. 추출된 논문을 분석한 결과, 2015년에 비해 2016년에는 인공지능 분야는 600%, 기계학습은 176%, 딥 러닝 분야는 316% 증가하여 알파고 이후에 인공지능 분야의 연구가 활발히 진행됨을 확인할 수 있었다. 또한, 2018년 부터는 기계학습보다 딥 러닝 분야가 더 많이 연구 발표되고 있다. 기계학습에서는 서포트 벡터 머신 모델이, 딥 러닝에서는 텐서플로우를 이용한 컨볼루션 신경망이 많이 활용되고 있음을 알 수 있었다. 본 논문은 '인공지능', '기계학습', '딥 러닝' 분야의 향후 연구 방향을 설정하는 도움을 제공할 수 있다.
디지털 음성통신에서의 저 비트율 음성부호화기는 음성발성모델의 파라미터를 사용하여 음성을 합성한다. 이 경우, 파라미터에 할당된 비트가 매우 한정적이기 때문에 합성된 음성의 스펙트럼이 크게 왜곡될 수 있으며, 이는 명료도 저하의 요인이 된다. 본 논문에서는 통계적 스펙트럼 이퀄라이저를 이용한 명료도 향상 기법을 제안한다. 본 기법은 각각의 음성부호화기별로 원음과 합성음의 스펙트럼 비율을 이용하여 통계적으로 가중치 벡터를 구하며, 이를 합성 음성에 적용한다. 객관적인 음성명료도 평가 실험을 통해, 제안한 기법이 기존의 방법보다 성능이 우수함을 확인하였다.
Al합금(Al-2.5Cu-1.5Mg wt.%)의 석출물 특히 S-상석출입자 $(Al_2CuMg)$ 부근의 변형장 (strain fields)에 대해 LACBED 관찰 연구가 처음으로 수행되었다. 변형장 강도에 대한 정량적 분석을 위해서는 대응되는 LACBED패턴 시뮬레이션 필요하다. 이를 위해 S-입자에 대해서 형태가 단순한 $a_s$-축을 가진 원기둥 모양을 갖고 변형장의 격자변위 벡터가 이 축에 수직 방향을 갖는다고 가정했다. 이런 단순한 모델을 가지고 변형장에 대한 관찰 패턴과 시뮬레이션 사이 합리적인 일치를 얻었다. 그러나 합금의 초기 시효 단계에서는 의미 있는 변형장이 관측되지 않았다. 따라서 이 실험의 결과로 예상되는 것은 합금의 최대 경도를 갖는 시료에는 S-상 석출 입자들이 Al-모체에 복잡한 변형장 그물망을 만들고 이것이 합금 경도에 기여 할 것으로 사료된다.
본 연구는 이용자 협력에 의한 소셜 태깅(social tagging)이 웹 자원을 위한 디지털 지식 생성에 활용될 수 있으며, 태깅의 양질성(quality)과 효율성이 실증적으로 증명될 수 있는가를 다루었다. 이 논고는 특별히 소셜 태깅의 색인 일관성(indexing consistency)을 평가하고 전문가들의 색인 일관성과 비교하여 분석하였다. 많은 수의 색인자들 간의 색인 일관성을 측정하기 위해 벡터 공간 모델(Vector Space Model)에 기반한 두 가지의 유사성 측정 공식을 사용하였다. 본 연구는 웹자원 관리에 있어서 소셜 태깅의 활용성 증진에 공헌하며, 디지털 도서관 환경에서 새롭게 생성되는 자료들에 대한 보다 적합한 어휘를 개발하는 데에 있어 소셜 지식을 적극적으로 수용할 필요가 있다고 주장한다. 또한 두 가지 공식에 의한 비교분석은 두 공식에서의 비슷한 색인 경향을 보여주면서 보다 신뢰적인 결과를 제공하였다.
본 논문은 CCD 칼라 영상을 이용하여 얼굴을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. YCbCr 컬러모델에서 피부색에 대한 색상 정보와 적응적인 피부범위 확장을 통하여 얼굴후보영역을 추출하였다. 추출된 얼굴후보영역을 이용하여 곡선전개 방식의 초기곡선으로 사용하여 얼굴영역을 정확히 추출하였다. 얼굴의 특징점을 추출하기 위하여 얼굴영역에서 칼라정보를 이용한 Eye Map과 Mouth Map을 이용하였다. Log-polar변환의 중심점을 얻기 위하여 검출된 얼굴의 특징점을 이용하였다. 특징벡터를 추출하기 위하여 DCT, 웨이브렛 변환을 통하여 추출한 계수들을 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 BP 학습알고리즘을 사용하는 신경망에서 얼굴인식을 수행하였다. 실험결과, 제안한 방법이 입력영상의 회전, 크기변화에 대하여 기존의 방법에 비하여 강인한 인식결과를 얻을 수 있었다.
단어의 연관성을 이용하여 문서의 특징을 추출하는 기존의 방법은 주기적으로 프로파일을 갱신해야하는 문제점, 명사구를 처리해야 하는 문제점, 명사구를 처리해야 하는 문제점, 색인어에 대한 화률을 계산해야 하는 문제점 등을 포함한다. 본 논문에서는 연관 단어 마이닝을 사용하여 문서의 특징을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Apriori 알고리즘을 사용하여 문서의 특징을 단일 단어가 아닌 연관 단어 백터로 표현한다. Apriori 알고리즘을 사용하여 문서의 특징을 단일 단어가 아닌 연관 단어 벡터로 표현한다. Apriori 알고리즘을 사용하여 문서로부터 추출된 연관 단어는 이를 구성하는 수와 신뢰도와 지지도에 따라 차이를 보인다. 따라서 본 논문에서는 문서 분류의 성능을 향상 시키기 위허ㅐ 연관 단어를 구성하는 단어의 수와 지지도를 결정하는 효율적인 방법을 제안한다. 연관 단어 마이닝을 이용한 특징 추출 방법은 프로파일을 사용하지 않으므로 프로파일 갱신의 필요성이 없으며, 색인어에 대한 확률을 계산하지 않고도, Apriori 알고리즘의 신뢰도와 지지도에 따라 자동으로 명사구를 생성하므로 단어의 연관성을 이용하여 문서의 특징을 추출하는 기존 방법에 대한 문제점을 해결한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 Naive Bayes 분류자를 이용한 문서 분류에 적용하여 정보이득, 역문헌빈도의 방법과 비교하며, 또한 색인어의 연관성과 확률 모델을 기반으로 단어의 연관성을 이용하여 문서 분류를 하는 기존의 방법과 각각 비교한다.
유압 브레이커는 굴착기의 암 끝에 장착되어 파쇄작업을 하는 부착작업기이다. 그러나 굴착기의 성능에 치명적인 영향을 미치는 유압 브레이커의 중량에 대한 연구는 아직 없었다. 따라서 본 연구에서는 유압 브레이커에서 대부분의 중량을 차지하고 있는 하우징에 대한 최적설계를 수행하였다. 유압 브레이커 하우징의 설계 요구사항은 정상 운전상태에서 파손없이 중량을 최소화하는 것이다. 직교배열표를 이용하여 실험점을 선정하였고, 실험점에서의 결과를 바탕으로 근사모델을 생성하여 최적 설계안을 도출하였다. 그 결과, 모든 구속조건을 만족하면서 유압 브레이커 하우징의 중량을 4.8% 감소시켰다.
기동형 경계 로봇의 목표 추적 시스템은 효율적인 경계 임무를 수행하는데 있어서 중요한 부분이다. 본 논문은 영상 장치를 포함한 3 축 기동형 경계로봇의 영상 정보를 이용한 목표 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안된 목표추적 알고리즘에서는 카메라 영상의 중심과 카메라 영상으로 포착된 목표물 중심 사이의 위치 에러를 이용하여 영상 장치의 목표 지향 벡터를 획득하였으며, 위치 에러를 획득하기 위하여 영상 처리 기법 중 하나인 CAMShift(Continuously Adaptive Mean Shift) 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로, 목표 추적 알고리즘을 실험 모델에 적용해 봄으로써 실제 실험 환경에서의 목표 추적 알고리즘의 적용 타당성을 검증하였다.
웹 서비스는 사용자가 다양한 인터페이스 정의와 교환 메시지 형식을 가지는 서비스를 개발하는데 있어 보다 효과적이고 단일화된 방법을 제공한다. 웹 서비스에서 인터페이스 정의와 교환 메시지 형식은 WSDL 통해 정의되며, 이 WSDL 문서를 통해 이용할 서비스의 인터페이스와 교환 메시지 형식을 파악하여 빠르게 해당 서비스를 이용할 수 있도록 한다. 이러한 웹 서비스의 등록과 검색을 위해서는 레지스트리 방식을 이용한다. 개발된 서비스에 관한 설명 정보는 서비스 제공자에 의해 작성되어 레지스트리에 등록되며, 서비스 요청자는 레지스트리로부터 필요한 서비스를 검색하여 이용한다. UDDI는 웹 서비스를 위한 분산 레지스트리 표준으로 웹 서비스를 위한 등록과 검색 메커니즘을 제공한다. UDDI에서 지원하는 검색 메커니즘은 크게 키워드 검색과 비즈니스와 서비스에 대한 카테고리별 검색으로 구분된다. 키워드 기반 검색은 SQL LIKE 연산을 통해 비즈니스와 서비스의 이름에 대하여 부분 문자열이 일치하는지 검사하는 방식으로 이루어진다. 이러한 UDDI 의 키워드 기반 검색은 등록된 서비스의 이름 이외의 내용 정보에 대한 검색을 지원하지 못하므로 효과적인 검색을 지원하지 못하는 단점을 가진다. 또한 UDDI는 WSDL 문서의 내용에 대한 검색은 지원하지 못하는 단점을 가진다. 이에 따라 현대의 서비스 검색은 서비스의 이름에 대한 검색만을 지원한다. 이러한 현재의 웹 서비스 검색에서의 문제점을 해결하기 위해서는 UDDI 에 등록된 설명 정보와 WSDL 문서 모두에 대한 내용 기반의 검색을 지원하고 검색 결과를 순위화 (ranking)하여 제시할 수 있는 검색 엔진이 요구된다. 이 논문은 이러한 문제점들을 해결할 수 있도록 내용 기반 검색을 지원할 수 있는 웹 서비스를 위 한 검색 엔진을 제안한다. 제안한 검색 엔진은 UDDI 등록 정보에 대하여 내용 기반 검색을 수행할 수 있도록 벡터 공간 모델을 활용한 유사도 비교 방법을 이용한다. 또한 UDDI 등록 정보 외에 실질 적인 서비스의 인터페이스와 교환 메시지 형식에 대한 비교의 수행을 위하여 WSDL 문서에 대한 유사도 비교를 수행한다. 유사도 측정시 UDDI 등록 정보와 WSDL 문서와 같은 계층적인 문서 구조를 검색 결과에 반영할 수 있는 방법을 지원한다. 지원하는 검색 방법은 두 가지로 키워드 검색과 함께 텀플릿 검색을 지원한다. 템플릿 검색은 서비스의 등록 정보 외에 인터페이스 정의가 얼마나 일치하는지를 비교하기 위해 WSDL 문서에 대한 유사도를 비교할 수 있도록 한다. 이러한 검색의 지원을 통해 제안한 웹 서비스를 위한 검색 엔진은 기존의 레지스트리를 이용한 검 색 방법보다 정확한 검색 결과를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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