사다리꼴-분할 방식은 로봇 경로 계획 알고리즘 중 완전 셀-분할 방식중의 하나로서 장애물과 떨어진 경로를 제공하므로 안정성을 제공하는 방식이다. 사다리꼴-분할 방식은 다각형 환경으로 이루어진 형상공간에서 정의되며 자유공간을 볼록 다각형으로 이루어진 셀(cell)로 나누어 로봇 운동을 계획하는데, 원과 같은 비다각형 장애물이 존재하는 경우에 대해서는 이 성질을 만족하는 분할 방법이 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 기존의 다각형 환경에서 정의된 사다리꼴-분할 방식을 분할의 완전성을 잃지 않고 원의 호를 포함하는 환경으로 확장하는 알고리즘을 소개하고 구현한다.
본 논문은 조건부가치측정법(CVM)의 적용에 있어 발생할 수 있는 비구분 효과에 대한 검증과 해석을 제시하고 있다. 한강과 한강을 포함한 4대강의 수질증가에 대한 편익을 조건부가치측정법을 이용하여 추정하고 이 과정에서 비구분효과의 발생 원인을 분석하고 있다. 본 논문에서는 비구분효과의 발생 가설로 대체효과 뿐만 아니라 새로운 가설인 순편익효과를 설정하였다. 연구결과는 대체효과 뿐만 아니라 본 논문에서 세운 새로운 가설인 순편익효과가 비구분효과의 원인으로 크게 나타났다. 본 연구 결과로 볼 때 비구분효과가 조건부가치측정법의 자체적 한계라기 보다는 설문의 구성 및 과정상의 문제임을 제시하고 있다.
본 논문에서는 표준 셀 배치기 Mongrel의 성능을 개선하기 위해 사용된 다양한 기법에 관해 살펴보고 top-down방식의 계층적 분할 기법을 이용한 광역 배치(Hierarchical Global Placement)를 제안한다. 계층적 분할 기법을 이용한 광역 배치는 RBLS(Relaxation Based Local Search) 기법과 더불어 Mongrel의 성능 개선에 결정적인 역할을 하고 있으며 분할 기법으로 hMETIS(클러스터링을 이용한 다단계 분할 기법)를 사용한다. 우리는 표준 벤치마크 회로를 이용한 실험을 통해 계층적 분할 기법을 이용한 광역 배치 기법이 안정적이면서 효율적인 배치 결과를 가져옴을 보인다.
본 논문에서는 분해 패턴을 이용한 재사용 분해 알고리즘과 외래어 인식, 이름 명사 인식, 지명 인식에 의한 미등록어 추정을 이용한 복합명사 분해 방법을 제안한다. 재사용 분해 알고리즘은 현재 분해되는 음절보다 짧은 길이의 음절에서 사용된 분해 방법을 재사용하여 분해가 이루어짐을 의미한다. 외래어 인식에서는 한국어 음절에서 비교적 사용 빈도가 낮은 음절들로 외래어가 구성이 됨을 이용한다. 이름 명사는 한국인의 이름 특성에서 한자 독음을 차용하여 작명이 이루어지기 때문에 일정한 수의 음절이 반복적으로 사용되는 점을 이용하여 인식한다. 지명 인식 방법은 지명이 출현하는 패턴을 분석하여 지명 사전의 검색으로 인식한다. 이와 같이 지명 사전에 의한 지명 인식과 알고리즘에 의한 외래어 및 이름 명사 인식 방법을 사용함으로써 미등록어 추정에 정확성을 높이고 분해 정확율 향상에 기여한다. 실험 결과 미등록어가 포함된 약 1,500어절에 대해 약 98%의 정확율이 나타났고, 미등록어가 사전에 모두 등재된 후의 실험에서는 약 99%의 정확율을 보였다.
본 연구에서는 운전자의 피로감을 경감시킬 수 있도록 개발된 자동차용 향 발생장치의 향분사주기에 대해 연구하였다. 평균나이 22+2세인 남녀 대학생 20명을 대상으로 4가지 천연향(쟈스민 30%, 쟈스민 50%, 페파민트 30%, 페파민트 50%)을 사용하여 향에 순응화가 발생하는 시간과 향에 대한 순응화가 제거되는 시간 및 호감도 실험을 수행하였다. 실험 결과 쟈스민 30%의 순응화가 발생되는 시간은 1분 28초, 순응화가 제거되는 시간은 3분 15초, 쟈스민 50%에서 순응화가 발생하는 시간은 2분 41초, 순응화가 제거 되는 시간은 4분 3초, 페파민트 30%에서 순응화가 발생하는 시간은 1분 47초, 순응화가 제거되는 시간은 2분 59초, 페파민트 50%에서 순응화가 발생하는 시간은 1분 58초, 순응화가 제거되는 시간은 4분11초였다. 호감도 결과는 쟈스민 30%의 호감도가 0.94로 나와 가장 선호하는 향인 것으로 밝혀졌다.
이동성을 갖는 장치들의 위치 정보를 관리하기 위하여 이동체 데이터베이스에 관한 연구가 필요하게 되었다. 이동체 색인의 검색에서 영역 질의와 궤적 질의는 공간 근접성과 궤적 연결성과 같이 상반된 특징으로 인하여 함께 고려되지 않았다. 이동체 색인에서 영역 질의의 성능개선을 위해서는 노드간의 심한 중복과 사장 공간(Dead space)을 줄여야 하고, 궤적 질의의 성능 개선을 위해서는 이동체의 궤적 보전이 이루어져야 한다. 이와 같은 요구 조건을 만족하기 위해, 이 논문에서는 R-tree를 기반의 색인 구조에서 새로운 분할 정책을 제안한다. 제시하는 색인 구조에서 단말 노드의 엔트리는 궤적이며, 비단말 노드의 엔트리는 자식 노드이다. 단말 노드 분할 정책에서 동일 궤적을 그룹화해서 분할 하는 공간 축 분할 정책과 공간 활용도를 높이는 시간 축 분할 정책을 제안한다. 시간 축 분할 후 사장영역이 클 경우에는 다중 분할을 수행하여 사장 공간을 줄이고 노드간의 중복을 최소화한다. 비 단말 노드 분할 정책에서는 같은 궤적을 저장하는 노드들을 연결 노드(Connected Node)라고 정의하고, 엔트리의 궤적 연결성을 기준으로 분할한다.
최근 이동통신 및 GPS 기술의 발달로 위치기반서비스 요구가 점점 증가하고 있고, 대용량의 위치데이터가 저장되는 위치기반서비스의 구현을 위한 이동체외 저장 및 검색에 관한 연구가 활발하다. 이동체의 위치 정보를 점으로 모델링하여 색인 할 경우 KDB-Tree의 성능이 우수하다. 그러나 KDB-Tree는 시공간에서의 이동체 위치데이터 색인을 고려할 경우 시간 도메인의 특성으로 인해 성능 저하의 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 이동체 위치데이터의 색인을 위한 KDB-Tree의 사용에서 시간 도메인의 특성을 반영한 분할 도메인 선정 방법과 분할 정책을 제시한다. 새로운 분할 정책은 색인의 공간활용도를 높이고 색인의 크기를 작게 하여 검색의 성능을 높인 최근 시간 분할 기법과 LD(Last Division) 분할 정책이다. 본 논문에서는 KDB-Tree의 변경된 분할 정책을 구현하고 성능평가론 수행한다. 이 성능 평가 실험을 통해서 변경된 분할 정책을 사용한 KDB-Tree에서 공간활용도가 높고 검색 성능이 우수함을 보인다.
이 연구의 목적은 자전거 에르고미터 점증 부하 운동 검사를 통하여 4가지 다른 운동 검사시간 프로토콜(protocol)이 최대 산소 섭취량($VO_2$max)과 산소 섭취량 정체($VO_2$plateau)에 어떠한 영향을 미치는지를 비교 분석하는 것이다. 연구를 위하여 설정된 운동 시간 프로토콜은 5, 8, 12 그리고 16분이다. 평균 이상의 자전거 운동 능력을 지닌 20명의 자발적 피 실험자들이 연구에 참여하였다. 8분 프로토콜의 평균 최대 산소 섭취량($3.66{\pm}0.88\;l/min$)은 통계적으로(p<0.05) 12분($3.49{\pm}0.76\;l/min$)과 16분 프로토콜의($3.45{\pm}0.73\;l/min$) 최대 산소 섭취량보다 높게 제시되었다. 5분 프로토콜의 평균 최대 산소 섭취량은 두 번째로 높은 수치를 나타냈으나, 통계적으로 12분과 16분 프로토콜의 최대 산소 섭취량과는 다르지 않았다(p>0.05). 평균 최대 운동 강도(average maximal power output)는 운동 검사시간들이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 5분 프로토콜의 평균 최대 운동 강도가 8분 프로토콜 보다 12%, 12분 프로토콜 보다 24%, 그리고 16분 프로토콜 보다 35% 높게 나타났다. 산소 섭취량 정체($VO_2$plateau)는 5분 프로토콜에서 12.5%, 8분 프로토콜에서 56.25%, 12분 프로토콜에서 37.5%, 그리고 16분 프로토콜에서 56.25%의 빈도를 보였다. 이 연구는 평균 이상의 운동 능력을 지닌 피 실험자에게는 6분에서 10분 사이의 검사시간이 적합하다고 제안하고 있다.
본 논문에서는 먼저 영역 기반 부호화를 위한 새로운 결합 분할 척도를 정의하고 이를 이용한 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 결합 분할 척도는 기존의 밝기 분할 척도, 움직임 분할 척도 및 제안한 변화 검출기로부터 정의되는 변화 분할 척도의 가중 합으로 구성된다. 변화 분할 척도는 기존의 변화 검출기의 결과 영상에 포함되어있는 많은 부정확한 요소들을 제거하기 위하여 수리 형태학에 기반한 녹임 필터링된 영상으로부터 한 화소와 이와 인접한 화소간의 변화 차의 절대값으로 정의된다. 변화 분할 척도는 움직임이 있는 이동체 영역과 배경 영역간의 정차한 분할을 하는데 있어서 효과적인 분할 척도로 사용될 수 있다. 그러므로 제안한 결합 분할 척도는 영역 기반 영상압축의 영상 분할과정에서 추정된 움직임 정보가 부정확하고, 움직임이 있는 이동체 영역과 배경 영역간의 경계 부분에서의 밝기가 유사하더라도 이들간의 경계를 정확히 분할할 수 있다.
벡터 GIS에서 자연선형체는 통상 일련의 직선분(line segments)에 의해 표시되나 그 대안으로 곡선분(curve segments) 역시 사용될 수 있다. 곡선분은 스플라인보간법에 의해 생성가능하며 이를 위해 Bezier방법과 신보간법(유기윤, 1998)이 사용될 수 있는데 본 연구에서는 신보간법의 퍼포먼스를 테스트해 보았다. 테스트는 두 가지에 촛점을 두었는데 (1) 새보간법에 의해 생성된 선형분이 직선분 보다 정확하게 자연선형체를 표현할 수 있는지 여부와 (2) 새보간법에 의해 생성된 선형분이 Bezier방법에 의해 생성된 선형분 보다 자연선형체를 정확하게 표현할 수 있는지 여부에 대한 검정이다. 이를 위해 t-테스트에 의한 가설검정법이 이용되었으며 자료로는 미 지질조사국의 7.5분 지형도가 이용되었다. 테스트결과 새보간법과 Bezier방법에 의해 생성된 선형분이 직선분 보다 자연선 형체를 정확하게 표현하였으며 새보간법에 의해 생성된 선형분이 Bezier방법에 의해 생성된 선형분보다 정확하게 표현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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