상태 불변식은 도달 가능한 모든 상태에서 항상 만족되는 식이다. 이는 복잡한 시스템의 이해와 분석에 활용될 뿐만 아니라 시스템의 안전성, 일관성, 완전성 검사에 사용된다. 이와 같은 이유로, 상태 불변식의 추론은 폭 넓게 연구되었다. 기존의 연구에서는 시스템의 가능한 모든 상태를 고려하여 상태 불변식을 생성했다. 이러한 방법으로 생성된 상태 불변식은 매우 복잡하며 사용자가 이를 이해하고 활용하기가 어렵다. 본 연구에서는 두 가지 투영 방법을 통해 단순화된 상태 불변식을 생성한다. 첫째, 지정 범위를 통한 투영으로 고려해야 할 상태들을 줄인다. 둘째, 해당 범위에서 사용된 명제들로 상태 불변식을 투영하여 최소 부정 불변식을 찾고 이를 제거한다. 그 결과 사용자의 관심을 특정 범위와 명제에 집중시킬 수 있었으며 단순화된 상태 불변식을 통해 사용자의 이해와 활용도를 높일 수 있었다.
심플렉틱 구조는 국소적으로는 모두 같기 때문에 심플렉틱 다양체 연구는 대역적으로 연구해야한다. 그로모브가 복소해석학적 곡선을 원소를 하는 모률라이 공간의 연구가 심플렉틱 다양체를 연구하는 물고를 텃다. 특이점이 없는 복소곡선의 개수를 세는 그로모브 불변량은 도넬슨의 비선형 게이지 이론의 간략화라 할 수 있는 아벨리안게이지 이론에서 사이버그-위튼 불변량과 같음을 타우브스가 발견하였다. 또한 사이버그-위튼 불변량은 심플렉틱 다양체의 불변량으로 심플렉틱 구조연구에 큰 이바지하고 있다. 그로모브의 모듈라이 공간의 컴펙트하는 과정에서 자연스럽게 마크점과 특이점을 갖는 곡선의 그로모브-위튼 모듈라이 공간이 켐펙트가 되고 여기소 그로모브-위튼 불변량이 얻어진다. 이 그로모브-위튼 불변량은 대수기하와 이론 물리학의 끈이론에서 찾는 대수곡선의 개수를 나타내고, 코호몰로지의 컵곱의 일반화라 할 수 있는 퀸텀곱을 유도하고, 그로모브-위튼 포텐셜함수의 계수를 결정한다. 퀸텀곱의 결합법칙은 포텐셜함수의 WDVV-방정식과 동치를 나타나며 이는 프로베니우스 구조가 평탄함을 나타낸다. 그로모브-위튼 불변량은 앞으로 활발히 연구되고 수학에 광범하게 이바지 할 것이다.
본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 회전-불변 거리를 계산하는 효율적 방법을 제안한다. 회전-불변 거리 계산은 이미지 시계열을 한 칸씩 회전하면서 매번 유클리디안 거리를 계산해야 하는 고비용의 연산이다. 본 논문에서는 엔빌로프 기반 하한을 사용하여 불필요한 회전-불변 거리 계산을 크게 줄이는 효율적인 해결책을 제시하다. 이를 위해, 먼저 질의 시퀀스 대상의 엔빌로프 작성과 이의 하한 개념을 제시한다.다음으로, 엔빌로프 기반 하한을 회전-불변 거리 계산에 사용하면 많은 수의 회전-불변 거리계산을 줄일 수 있음을 보인다. 실험 결과, 제안한 엔빌로프 기반 매칭 기법은 기존 기법에 비해 최대 수배에서 수십배까지 매칭 성능을 향상시킨 것으로 나타났다.
선형 시불변 시스템에서 고유치와 고유벡터는 시스템의 응답 특성을 결정하는 중요한 요소이다. 즉 선형 시불변 시스템의 응답은 고유치의 실수부가 음수이면 안정하게 되며, 입력이 가해질 때 상태변수는 고유벡터의 조합으로 주어진다. 따라서 고유치와 고유벡터의 성질을 잘 이용하면 선형시스템의 응답을 보다 깊이 있게 파악할 수 있을 뿐 아니라 복잡하게 커플링이 되어 있는 시스템을 간략하게 표현할 수 있게 한다. 또한 선형시스템에서 관측 불가능한 모드, 제어 불가능한 모드가 어떤 것인지 구체적으로 파악할 수 있게 해 준다.
천해역에서 효과적인 거리추정 방법으로 알려진 배열 불변성은 도파관 불변성으로 요약될 수 있는 이상적인 도파관 내에서의 광대역 확산 특징을 기반으로 개발되었으며, 배열 기울기가 존재하는 상황에서도 배열 기울기와 거리를 동시에 추정할 정도로 강인하다. 최근에는 도파관 불변성의 각도 종속성을 완전히 고려할 수 있도록 확장되었다. 하지만, 거리-종속 환경에 대해 거리-독립 환경의 배열 불변성 기법을 적용한다면, 해저 지형 오정합에 의해 거리추정오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 거리추정 오차를 상응 거리 개념을 도입하여 해석하고자 한다. 거리-종속 환경에서의 수치 시뮬레이션 수행과 해상 실험 데이터를 통해 거리추정의 오차와 상응 거리 사이의 관계를 입증하였다.
택타일 영상을 사용하여 로봇 그리퍼 내부 작업 물체의 미끄럼 및 회전을 감지하는 기법을 제안해 본다. 기존에 제안된 모우멘트 불변량 사용방법의 경우 택셀 수 변화가 발생하는 경우 적용 할 수 없는 단점을 가지고 있다. 에지 & 라인 불변량 특성을 이용한 경우 기본적으로 특정수 이상의 택셀을 가지고 있어야 하므로 택셀수가 적은 경우 적용 할 수 없다. 이 같은 문제점을 해결하기 위하여 택셀 영상을 분석하고 적용기법 결정인자를 추출한다. 이를 이용하여 필터링 문턱값을 설정하여 택타일 영상을 필터링하고, 결정인자에 따라 모우멘트 불변량 사용방법과 에지 & 라인 불변량 사용 방법 중 적합한 기법을 채택하는 새로운 방법을 제안한다 컴퓨터 모의 실험과 하드웨어 실험에 적용한 결과 개선된 이동 및 회전 등 움직임 감지가 가능하였다.
본 논문에서는 어파인(affine) 변환에 불변하는 지역 검출기에 대하여 다양한 기술자의 성능을 비교하였다. 지난 수 년간 다양한 특징 기술자들이 연구되어 왔고, 이러한 특징 기술자들은 각각의 목적에 따라 상이한 특성을 갖고 있기 때문에 동일한 조건에서 다양한 기술자들의 성능을 비교하는 연구가 필요하다. 그러나 어파인 변환에 불변하는 지역 검출기에 대해 최적의 특징 기술자를 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 지역적인 패치 기반의 특징 기술자뿐만 아니라 바이너리 기술자와 최근에 제안된 기술자들의 성능을 비교하였다. 제안하는 실험에서는 MSER (maximally stable extremal regions) 검출기를 이용하여 어파인 변환에 불변하는 지역을 검출하였고, 영상 확대 및 축소, 회전, 시점 변환 및 변형 가능한 물체에 대하여 각각 기술자의 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 마우스 제어를 위한 불변 모멘트 기반의 손 인식 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 배경영상과 입력영상의 차이를 구하고, RGB 컬러모델을 HSV 컬러모델로 변환하여 피부색상과 유사한 영역을 얻었다. 이 둘 사이의 교집합을 통하여 손 영역을 추출하고 모폴로지 연산을 통해 잡음을 제거한 다음 불변 모멘트를 이용하여 손 영역을 인식하였다. 제안된 방법은 손의 이동, 크기 변화, 회전에 무관하게 손을 인식할 수 있다.
영상과 같은 다양하고 복잡한 데이터 검색은 기존의 키워드를 이용한 검색이 아닌 내용 기반 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 입력된 사용자 질의를 객체의 위치이동이나 회전, 크기변화에 민감하지 않은 불변모멘트(Invariant Moments)값을 이용하여 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다. 영상내의 단일 객체 뿐만 아니라 다중 객체들도 효과적으로 검출하기 위해 레이블링(Labeling) 알고리즘을 적용해 각각의 객체를 따로 분리하여 불변모멘트를 적용하는 방법을 이용했다. 또한, 검색 시간 단축 및 영상의 효율적인 인덱싱(Indexing)을 위해 해싱을 응용한 기법을 적용하였다. 이로써, 기존의 전체 영상의 특징을 가지고 정확히 표현할 수 없는 객체들을 정확히 표현해 줌으로서 좀더 정확한 검색 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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