나무의 가지 구조와 생리학 사이의 중요한 관계를 고려할 때 가지 구조를 이해하는 것은 수종의 분류나 3D 나무 모델링과 같은 분야에 중요하다. 지상형 라이다는 나무의 구조를 자세히 포착하고 정량적 구조 모델은 지상형 라이다로부터 얻어진 포인트 클라우드에서 가지의 반경과 길이의 계산을 가능하게 한다. 선행 연구에서는 반경 비율이나 길이 비율 등 가지의 구조를 나타내는 인자의 대푯값으로 평균 또는 중앙값에 의존하거나 줄기와 1분기 가지의 관계만을 다루었다. 본 연구는 가시칠엽수, 은행나무, 왕벚나무에서 부모와 자식 가지 사이의 반경 비율, 길이 비율 및 분지각 세 가지 인자에 대해 3분기 가지까지 인자들의 추정 분포를 살펴보고 추정 분포들을 분기별, 종별로 비교하는 것을 목표로 한다. 인자들에 적합한 분포를 알아보기 위해 인자들을 여러 확률 분포로 추정해 보았고, 평균 Kolmogorov-Smirnov 통계량에 의거해 각각 그 수치가 반경의 경우 0.048, 길이의 경우 0.061, 각도의 경우 0.050으로 감마 분포가 최적의 분포로 선택되었다. 추정된 분포 내에서 최빈값과 평균값, 최빈값과 중앙값 사이의 차이를 정규화 한 평균은 반경에 경우 11.2% 및 7.5%, 길이에 경우 17.0% 및 11.5%, 분지각의 경우 8.2% 및 5.5%로 상당한 차이를 보였다. 추정된 분포 사이에서 분기별, 종별 비교 분석을 수행했으며, 그 결과 인자들로부터 추정된 분포는 분기와 종에 따라 다양한 분포 양상을 보였다. 본 연구는 이러한 인자들의 확률 분포를 조사하는 것이 가지 구조에 대해 더 상세한 묘사를 제공할 수 있음 시사한다. 또한 가지 구조의 포괄적인 이해를 위해 더 높은 분기의 가지를 조사하는 것의 중요성을 강조한다.
본 논문에서는 심장과 심장 상부의 대동맥 및 폐동맥에 대한 형태-기반 보간법을 이용한 3차원 가시화 방법을 제안하였다. CT, MR과 같은 의학 영상들은 x나 y축 방향보다 z축 방향으로 더 낮은 해상도를 갖기 때문에 3차원적 가시화를 위해서는 먼저 각 단층 영상들간의 보간이 수행되어야 한다. 그러나, 지금까지 대부분의 3차원 의학영상 가시화에서는 선형보간법이나 또는 그와 유사한 보간법들을 주로 사용했는데, 이런 보간법들은 분기나 휘어지는 구조를 갖는 기관에는 좋은 결과를 생성하지 못했었다. 따라서, 본 논문에서는 분기와 휘어짐이 있는 심장부위 구조를 3차원적으로 가시화하기 위하여 형태-기반 보간법을 이용하였다. 형태-기반 보간법을 이용한 가시화는 다른 보간법을 사용한 경우와 달리 분명하고 자연스러운 구조 표현을 할 수 있었고, 각 단층 영상간의 보간수를 증가시킴에 따라 더 좋은 결과를 생성하는 것으로 나타났다.
원환비는 한 개의 독립된 원환이 재갈멈추개의 역할을 하는 특징적인 재갈로서 삼국시대, 특히 6세기대를 중심으로 우리나라 중남부지방에서 유행하였다. 그 형태는 원환 자체 혹은 입문에 따라 다양하나 우리나라의 경우 입문이 없는 정원형 원환이 주류이다. 그래서 다양한 형태의 입문이 발달한 일본의 원환비와 좋은 대비를 이룬다. 원환비의 출현은 6세기1/4분기에 백제와 (대)가야지역에서 비롯되며 이로부터 신라, 일본으로 전파되면서 기존의 표비나 판비와 더불어 새로운 마장문화를 형성해 나갔다. 원환비의 변화는 함, 인수, 원환 등 각 구성요소와 이들의 연결방법을 통해 살필 수 있다. 각 구성요소의 경우 함은 3연식에서 2연식으로, 인수는 두가닥에서 한가닥으로 변하며 원환은 처음에 크게 제작되다가 점차 크기가 줄어드는 특징이 있다. 또한 철봉의 단면은 원형에서 방형으로 변해 나간다. 원환비에서 가장 주목되는 변화는 이들 구성요소의 연결방법이다. 처음에는 유환이 있고 원환이 함외환에 걸린 형식을 백제와 가야가 공유한다. 그러나 5세기2분기를 전후하여 백제에서는 유환이 없는 형식으로의 빠른 변화가 상정되며 이후 이것이 주류를 점한다. 또한 원환은 유환의 유무와 상관없이 함외환에 걸리는 특징이 있다. 이에 비해 가야에서는 일정기간 동안 유환을 더욱 활용한다. 그래서 함외환에 걸려 있던 원환을 유환에 걸기도 하며 때로는 유환의 기능이 극대화된 상황에서 이를 변모, 종국에는 유환을 원환화한 새로운 형식을 채용하기도 하였다. 그러나 이후 가야에서 점차 유환이 없는 형식이 유행하는데, 이를 통해 6세기대 백제마구의 가야 확산의 일면을 엿볼 수 있다.
본 논문은 심장이 수축$\cdot$이완함에 따라 그 형태와 위치가 변하는 관상동맥의 구조와 그 움직임을 사실적으로 표현하기 위한 매개변수적 모델링 기법을 제안한다. 완성된 모델은 관상동맥의 움직임을 관찰함으로써 심장질환 판단에 도움을 주고, 심장시술 시뮬레이션 및 시술계획수립에 사용될 수 있다. 매개변수적 기법으로 생성된 모델은 메쉬 정점의 인덱스만으로 모델간 매칭을 위한 대응점을 찾을 수 있으므로, 시간대별로 달라지는 정점의 위치를 쉽게 추적함으로써 모델의 움직임을 표현할 수 있다. 그러나 이러한 기법으로 생성된 모델은 분리, 접합 등의 변형조작이 어렵고, 트리형태 객체에 적용하기 힘든 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 분할된 혈관영역의 골격데이타에서 찾아낸 분기점을 중심으로 Generalized Cylinder를 이용하여 실린더 형태의 각 혈관세그먼트를 모델링 한 후, 분기영역을 3개의 하프파이프(half pipe)와 2개의 삼각형 패치로 연결하여 모델링하였다. 완성된 모델은 다시점 관상동맥데이터에 적용하였고, 각 시점에서 구해진 정점의 위치를 선형보간함으로써 부드러운 혈관의 움직임을 나타내었다.
상태 기반 페리다이나믹 모델은 일반적인 재료 구성 모델을 구현할 수 있고 비국부 영역 내에서 연결된 모든 결합의 변형을 통해 각 절점의 재료 응답이 결정되기 때문에 체적 및 전단 변형을 모두 표현할 수 있다. 따라서 상태 기반 모델은 복잡한 동적 취성 파괴 현상(분기균열, 2차 균열, 계단균열, 균열 유착 등)을 해석하는데 유용하다. 본 논문에서는 평면응력 탄성체에 대해 2차원 상태 기반 페리다이나믹 모델을 적용하고 에너지해방율과 페리다이나믹 에너지 포텐셜로부터 손상 모델을 구성하였다. 페리다이나믹 파괴 해석 모델을 통해 취성 유리 재료에 대해 균열 면에 평행한 압축 응력파가 균열 분기 패턴에 미치는 영향에 대해 조사하였다. 실험을 통해 관찰된 동적 균열 진전 및 분기 패턴에 대한 주요 특성들이 페리다이나믹 해석을 통해 확인되었다. 또한 강한 인장 하중 하의 계단균열과 이차균열 등이 상태 기반 페리다이나믹 시뮬레이션을 통해 잘 모사가 되는 것을 확인할 수 있었다.
한국어나 일본어처럼 문법형태소의 기능에 의해 단어의 통사적, 의미적 역할이 결정되는 교착어에서는 형태소 분석이 통사 분석과 의미 분석에 미치는 영향이 크기 때문에 한국어의 분석에 있어서 형태소 분석은 아주 중요하다. 관형적 표현이 많은 한글은 문법 규칙만으론 분석하기가 쉽지 않고, 분기가 많이 생성되므로 오류가 발생할 확률도 높다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에선 사전을 중심으로 해결하고자 한다. 그러기 위해선 방대한 용량의 사전이 필요로 하게 되고 이를 구축하기 위한 시간과 노력이 요구되므로 이미 구성된 코퍼스를 이용해 사전을 구성하여 많은 시간과 노력을 줄일 수 있도록 한다. 그리고 생성되는 많은 분기 가운데 올바른 경로를 찾아 가기 위해 코퍼스내의 각 태그 결합정보를 추출하고 추출한 결합정보의 통계정보-코퍼스내에서 사용된 빈도수-포함하여 우선순위를 정하도록 한다.
본 논문은 음성 처리 시스템의 서비스 시나리오 생성기에 관한 것으로, 좀더 상세하게는, 음성 처리 시스템의 서비스 시나리오를 생성하기 위한 단위 서비스 상태를 각각 정의하고 수행하는 다수의 상태 정의 모듈과, 시나리오 작성자가 상기 다수의 상태 정의 모듈 중 서비스 시나리오의 작성에 필요한 상태 정의 모듈들을 추출하고 추출된 각 상태 정의 모듈의 입력 값, 비교 값 및 분기할 다음 상태 정의 모듈 명을 지정할 수 있도록 유저 인터페이스 기능을 제공하는 유저 인터페이스 모듈과, 시나리오 작성자에 의하여 추출된 상태 정의 모듈들에 상기 지정된 입력 값, 비교 값 및 분기할 다음 상태 정의 모듈 명을 입력하여 서비스 시나리오를 생성하는 서비스 시나리오 생성 모듈과, 생성된 서비스 시나리오를 제어부가 실행할 수 있는 실행 코드로 변환하여 제어부에 제공하는 실행 코드 변환 모듈로 이루어지는 음성 처리 시스템의 서비스 시나리오 생성기에 관한 것이다.
본 논문은 손등의 정맥패턴을 이용한 개인식별을 위해 개발된 3가지의 알고리즘에 관해 각각의 성능을 비교한 결과를 제시한다. 세가지 방법은 각각 Unsharp Masking을 이용한 이치화 후 정맥과 손등 배경의 면적을 이용한 가중치를 적용한 원형정합 알고리즘[1]과 Kolmogorov Smirnov(KS) statistic[2]을 이용한 매칭 알고리즘을 개선한 방식, 그리고 정맥의 세선화 처리 후 분기점의 좌표, 정맥의 길이, 정맥 가지 사이의 분기각도 등의 특징벡터를 이용한 방법 등이다. 본 연구에서는 전처리 과정에 있어서, 원시영상의 혈관부위와 배경부위의 gray scale 분포가 겹친 상태에서 Unsharp Masking 필터링을 적용한 결과가 기타 다른 전처리 방식보다 우수하게 영상을 강화시킬 수 있음을 확인하였고, 가중치를 이용한 매칭방식이 다른 매칭방식보다 우수함을 확인하였다.
영상신호의 수직축 및 수평축 화소 성분 분석을 통해서, 영상 내부에 존재하는 각 영역의 군집적 특성을 통계 및 영역적으로 처리 분류함으로써 필요한 특징을 추출할 수 있는 새로운 형태의 영역분할처리 알고리즘을 제시한다. 종래의 점처리나 면처리 방식에 비해 이 방식은 수평축과 수직축 상에서의 연속적인 선처리 방식이라고 할 수 있다. 영상을 구성하는 영역간 경계가 암시적으로 구분되어 있으나, 명시적으로는 불투명하고, 영상 특성의 분기점 또한 불명확하고 중복되어 있음으로 인하여 문턱치처리나 분기점처리로 그 영역간 특정을 분할, 추출하기가 곤란한 경우에 이 방식은 우수한 효과가 있다. 수평축 및 수직축 선처리를 통해 각 영역들의 특성들을 군집으로 처리한 다음 처리한 축과 수직 방향으로 축차적 적응진행처리한다. 그 결과 영상 내 각 영역은 화소값의 중복에도 불구하고 하나의 군집으로 자리매김하면서 군집 고유의 화소 값을 갖는다. 그리고 처리후 영상은 각 군집에 부여한 새로운 화소값으로 변환함으로 필요한 특정이 추출된다. 이 방식은 특히 영역 분할을 통해 시각적 효과를 극대화시킬 필요가 있는 경동맥 초음파 의료영상에서 우수한 결과를 보였다.
최근 비오이 하이디스에서는 무제한의 광시야각과 시야각에 따른 색변화가 최소화된 선명한 색 특성을 갖는 Advanced FFS(Fringe Field Switching) 기술을 개발하였다. 이 기술은 resin 기술적용(평탄화에 의한 고개구율)없이 종래의 FFS 기술에서 액정의 전기 광특성을 최적화하는 새로운 디자인 룰을 찾아내어 실현하였다. 진보된 화소 개념은 전극의 모서리 구조, 전극 간격/폭, 칼라 필터의 블랙 마트릭스(BM)와 전극 간격등의 key parameters들의 최적화에 의해 달성되었고 액정 셀 내의 모서리와 전기장등이 액정을 미세하게 조정할 수 있도록 있게 된 것이다. 이러한 진보된 설계 개념은 모든 FFS 제품에 반영되어 개발되었다. 뿐만 아니라 12.1" XGA 제품에서 투과율이 22% 증가하고 흑백 대비비(Contrast Ratio)는 33% 증가한 600 : 1의 세계 최고 사양을 갖는 제품을 개발하게 되었다. 특히 태블릿과 노트북용 TFT- LCD 모듈에서 단일 도메인(Single Domain) 모드로도 White상태에서 시야각에 따른 색변화가 0.02 이하의 특성을 갖고 180도/180도의 무제한 시야각을 갖고 있다. Advanced FFS 기술의 브랜드 이름과 슬로건으로 'Viewiz'와 'Vision Magic'을 정하여 마케팅 중이며 세계적인 Top Tier 고객에 제품을 판매 중이고, 2004년 3분기에는 태블릿 시장에서 점유율 70%로 1위를 차지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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