전류원을 포함한 대형회로망의 컴퓨터적 해법을 위한 도형적 접근 방법을 제시하였다. 기본적인 회로망 해석법으로 망로해석법을 사용하였고, 전류원은 등가변환이 어려운 병렬 임피던스가 없는 경우로 한정하였다. 방향성 그래프의 기하학적 작도와 전류원 전류 흐름도 작성에 의해 회로망 행렬을 구성하였다.
전압원을 포함한 대형회로망의 컴퓨터적 해법을 위한 도형적 접근 방법을 제시하였다. 기본적인 회로망 해석법으로 마디해석법을 사용하였고, 전압원은 등가변환이 어려운 직렬 임피던스가 없는 경우로 한정하였다. 방향성 그래프의 기하학적 작도와 전압원이 연결된 마디와 마디 사이의 상관 관계식에 의해 회로망 행렬을 구성하였다.
본 연구에서는 원통형 셀을 Donnell-Mushitari의 Thin Shell로 모델링하고, 유체의 거동은 Hankel 함수를 배제하고 유한차분법(Finite Difference Method)으로 모델링하여, 상태 벡터(State Vector)해석법, 전달 행렬 및 푸리 에 변환(Fourier Transform)을 사용, 무한 원통형 몰수체의 강제 진동을 해 석하였다.
이 논문은 얼굴인식을 수행하기 위해서 이미 잘 알려진 주성분 분석법과 선형판별 분석법에 레이디얼 기저 함수 신경망을 결합한 인식 알고리즘을 제시하였다. 입력된 원래의 얼굴영상은 주성분분석법을 통하여 차원을 줄인 고유 얼굴 가중치를 산출한다. 이 가중치 벡터를 선형판별 분석법의 입력데이터로 사용하여 선형판별분석의 변환행렬을 계산할 때 클래스 내의 분산행렬에서 특이점이 발생하지 않도록 하면서 특징벡터를 산출하여 인식을 수행하였다. 두 번째 시도에서는 선형판별분석법에 의해 생성된 특징벡터를 레이디얼 기저 함수 신경망에 입력하여 학습하고 얼굴인식을 수행하였다. ORL DB의 얼굴영상에 대해 실험한 결과 93.5%의 인식률을 얻을 수 있었다.
대부분의 시스템은 그 구조가 시간과 공간에 널리 분포되어 있기 때문에 집중정수 모델로 표현하여 시스템의 동적 특성을 해석하고 제어하기에는 여러 가지 문제점들이 있다. 시스템의 상태는 시간과 공간의 영향을 받는 상태변수가 되므로 그 동적 특성은 편미분 방정식으로 표현되어 분포정수계로 모델링하게 된다. 본 연구에서는 직교 함수의 특성을 이용하여 선형 편미분 방정식으로 표현되는 분포정수계의 두 변수에 대하여 연속적으로 적분을 취하여 적분 방정식으로 변환하고, 확장된 블록 펄스 연산 행렬[3]을 도입하여 적분 방정식을 간단한 대수 방정식으로 변환하는 방법을 제시하였으며, 최소자승오차법을 이용하여 분포정수계의 파라미터들을 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 시뮬레이션을 통하여 기존의 방법을 사용하는 것보다 본 연구에서 제안하는 방법을 사용하는 것이 오차가 적음을 보였다.
이 연구는 내용 분석 기법과 해밍 거리 측정 방법을 적용하여 <흥부전> 이본의 계열과 계통을 미시적, 거시적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. <흥부전>의 28개 이본을 내용 단락으로 분절하고 각 단락마다 내용 유형에 따라 내용 유형의 값을 인코딩하여서, 모든 이본의 유형 차이를 비교하였다. 28개 이본의 내용 단락 유형에 따른 차이를 종합하여서 이본의 친소 관계를 분석하기 위하여 거리 행렬로 변환하였다. 거리 행렬은 차원 축소 기법의 일종인 다차원 척도법을 적용하였고 그 결과 거리 행렬을 2차원 공간으로 축소하여 2차원 좌표를 구하였다. 다차원 척도법 분석 결과를 시각화하여서 흥부전 이본은 크게 2가지 계통으로 구분이 된다는 것을 확인하였다. 동일한 거리 행렬을 활용하여 28개 이본의 친소 관계 군집을 분석하기 위한 방법으로는 계층적 군집 분석과 계통분기분석방법을 적용하였다. 그 결과 2개의 이본 계통은 친소 관계의 미시적 분석 결과에 따라 5개의 계열이 존재하는 것을 확인하였다. 이 연구에서는 디지털 인문학 연구 방법을 적용하여 고전 문학 이본의 내용을 인코딩하고 그 데이터를 분석하는 방법을 적용하여 문헌의 내용 유사도에 따른 군집 분석 기법이 유용함을 보여주었다.
최근 영상 검색(retrieval)과 분류(classification)에서 질감 특징(texture feature)을 이용한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 효율적인 질감 특징 추출을 위해 명암도 상호발생 행렬법(gray level co-occurrence matrix)과 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하여 질감의 특징을 추출한 후 특징의 중요도에 따라서 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 이렇게 추출된 가중치 대표 벡터들을 기반으로 베이시안 분류기(Bayesian classifier)를 통해 임의의 질감을 인식하였다.
고화질 디지털 카메라가 널리 보급되면서 디지털 카메라는 단순한 영상 기록 장치가 아닌 정보 저장 매체로써 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그러나 디지털 카메라의 분광 감도가 표준 관측자의 색 일치 함수와 다르기 때문에 카메라로는 색이 정확하게 측정될 수 없다. 본 연구는 카메라 이미지를 피사체의 색 정보를 지니고 있는 sRGB 이미지로 변환하는 방법에 관한 것이다. 디지털 카메라의 출력 신호와 CIE 삼자극치간의 변환 행렬은 Macbeth ColorChecker 24색을 기준 색으로 하여 다중 회귀법을 사용하여 구하였다. 변환 행렬을 이용하여 카메라의 출력 신호로부터 피사체의 실제 색을 찾아내어 이상적인 sRGB 표준 모니터에 정확하게 나타낼 수 있는 RGB 데이터로 변환하였다. Kodak DC220 디지털 카메라로 생성된 Macbeth ColorChecker의 sRGB 이미지와 실제 색과의 평균 색차는 2.1 $\Delta$$E_{ab}$$^{*}$ 시험 색표로 사용된 IT8 Reference KIT(286색)의 sRGB 이미지와 실제 색과의 평균 색차는 4.6 $\Delta$$E_{ab}$$^{*}$ 로 계산되었다. ab/$^{*}$ 로 계산되었다.
본 논문에서는 코리올리 효과를 가진 압전-구조 시스템의 주파수응답 해석을 효율적으로 수행하기 위한 크리로프 부공간 모델차수축소법을 제안하였다. 이 방법은 초기 유한요소모델과 축소모델의 전달함수의 계수인 모멘트를 일치시키는 방법을 이용하는 축소기법으로 이미 대형 유한요소모델의 주파수응답 해석에 효과적으로 이용되고 있다. 예제로 고려된 압전형 미소 각속도계의 해석에는 압전구동 하중과 구조체의 회전에 따른 원심력이 동시에 입력하중으로 고려되는 다중입력의 경우이므로 변환행렬 V의 생성시, block Arnoldi 과정을 이용하여 두 하중의 효과를 축소모델에 함께 고려한다. 본 문제에 제안된 축소기법을 이용한 결과, 축소모델을 이용하여 원래 시스템의 관심영역의 주파수응답을 작은 차수의 모델로도 정확하게 계산할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 이용하면 다양한 가진조건과 각속도 입력 하에서의 주파수응답을 정확하고 더욱 효율적으로 계산할 수 있을 것이다.
행렬분해에 의하여 edge검출용 mask operator의 고속계산법을 제시하였다. 다방향성 mask operator의 각방향에 대한 계산결과는 mask원소와 화상간의 곱한 것을 합산한 것이다. 이것은 각 mask의 원소를 행으로 하는 행렬과 mask에 포함되는 화소를 원소로하는 벡터와의 곱과 마찬가지여서 1차원 신호변환으로도 취급할 수 있다. 본 논문에서는 Sobel 및 Prewitt operator의 경우에 대한 변환행렬을 구한 다음 분해하여 계산량을 산출하여 직접 계산할 때의 방법과 비교하였다. 이 결과 여분의 기억점을 사용치 않고서도 이 방법에 의한 계산량은 Soble 및 Prweitt operator의 경우에 각각 직접 계산량의 42.86%, 50%밖에 되지 않았다. 그리고 100x100화소의 화상인 경우에 301개의 여분의 기억점을 사용할때에 Sobel opreator는 직접 계산량의 35.93%로 줄어 들었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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