이 연구는 별 관측을 통해 점 퍼짐 함수(PSF)를 측정하고 나이퀴스트 주파수에서 변조 전달 함수(MTF)을 계산하여 주파수 영역에서 저궤도 광학 위성의 영상품질 평가방법을 도출하였다. 가상 별 영상을 생성하고 IRAF로 2차원의 점 퍼짐 함수를 얻었고 MATLAB으로 점 퍼짐 함수를 2차원 푸리에 변환하여 변조 전달함수를 계산하였다. 공간 영역에서는 점 퍼짐 함수의 모양을 통해서도 영상품질을 검증할 수 있다. Along/Across-Track의 모양이 일치하고 중심에서 좌우대칭이며 델타함수에 가까울수록 좋은 품질의 영상을 의미한다. Along/Across-Track의 점 퍼짐 함수 모양차이는 Line Rate나 Time Delay and Integration(TDI)의 오차에서 기인한다. 별을 점광원으로 본다면 점 퍼짐 함수를 정의하기 쉽고 Along/Across 방향을 동시에 측정 가능하다는 장점이 있다. 궤도상에서 별을 관측하는 것은 지상을 관측하는 것보다 대기 환경의 효과가 크지 않기 때문에 영상 품질 평가에 유리하다. Yaw Steering이나 Nadir Pointing과 같은 자세제어의 효과를 배제할 수 있으므로 자세제어의 효과가 상당 부분 제거된 영상품질을 분석할 수 있다. 지상관측시간이나 배터리 충전시간이 아닌 지구 본영에서 별을 관측하므로 임무에 방해받지 않는다. 지상관측과 같은 효과를 내고 TDI를 사용하는 환경을 구현하기위해 Line Rate를 고려한 자세 기동 방법에 대해 연구하였다. 큰 각도의 자세 기동이 예상되어 쿼터니안을 이용하여 Inertial Pointing하도록 자세 제어하였고, 자세 Slew Rate 구속조건 하에서 제어가 필요하다.
술떡으로 잘 알려진 증편은 막걸리 등의 술을 넣어 발효시켜 부풀려서 찐 떡으로 시큼한 술맛과 새콤하고 달착지근한 맛, 해면상의 조직 특징을 가진 여름떡이다. 전통적으로 증편의 발효원으로 막걸리 등의 술, 누룩, 엿기름 등을 사용하였는데 이때 발효시간이 8~12시간으로 긴 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 발효원으로 막걸리와 dry yeast를 사용하여 전통적인 증편의 시큼한 술맛은 유지하면서 발효시간을 단축시키기 위해 dry yeast의 첨가량을 멥쌀가루의 0.75%, 1.00%, 1.25%, 1.50%, 1.75%로 달리하여 증편의 부푸는 정도, 기계적 특성 및 관능적 특성을 저장기간 동안의 평가하였다.(중략)
디지털 복부 방사선검사에서 고관전압과 부가필터를 이용한 선량감소가 최근 큰 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 복부 방사선 검사에서, 기존 방법(80 kVp without filter)과는 다른 고관전압(92 kVp)과 부가필터(0.1 mm Cu-filter)를 사용하여 적절한 진단학적 영상품질을 유지하면서 상당한 환자 선량을 감소 시켰다. 따라서, 본 연구에 방법을 적절하게 이용하면 진단학적 영상품질을 유지하며 환자선량도 감소하는데 유용하리라 사료된다.
레미콘을 제조하는 배쳐플랜트에는 혼화제를 저장하는 저장탱크가 설치되어 있는데, 특히 기온이 $0^{\circ}C$이하로 저하하는 겨울철에는 혼화제 저장탱크내의 혼화제가 동결할 수 있어 설비보존 목적상 동결온도의 검토가 요구되고 또한 동결된 혼화제를 이용할 경우 레미콘의 품질 변화가 초래될 수 있는지 검토가 요구되지만 국내의 경우 연구보고나 규정은 마련되어 있지 않은 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 본 연구에서는 국내에 유통되고 있는 콘크리트용 각종 화학혼화제를 무작위로 시료채취하여 동결온도를 측정하므로써 동절기 외기에 노출된 혼화제 투입설비에 대한 적정 보온대책의 제안 및 레미콘에서 반드시 사용되어지는 AE제 및 AE감수제 등의 혼화제를 대상으로 동결전과 동결융해를 반복한 혼화제를 사용한 콘크리트의 품질변화에대하여 실험연구를 실시하였다. 연구결과 방동제, AE감수제 촉진형 등 내한성 혼화제를 제외한 대부분의 혼화제는 제주도 및 일부 남부 지방을 제외한 한국의 겨울철 외기온 조건하에서는 혼화제의 동결위험성이 있으므로 보온조치가 필요할 것으로 판단되며, 동결된 혼화제를 사용할 경우의 콘크리트 품질변화는 교반을 충분히 하여 이용한다면 슬럼프, 공기량, 강도 등에서 크게 문제시 되지 않는 것으로 분석되었다.
World-Wide Web으로 인하여 인터넷 상의 다양하고 고품질의 자료들을 교육 자료에 손쉽게 활용할 수 있는 시대가 도래하였다. 그러나 이러한 자료들은 교육적 효과를 극대화시키기 위해서 좀 더 정제되고, 교육과정에 맞는 흐름을 가질 필요가 있다. 이러한 과정의 흐름을 제공하기 위해서는 웹 상에서 분산되어 독립적으로 존재하는 디지털 문서들을 교육 목적에 맞게 새로운 순서, 즉 문맥화된 순서를 가진 자료로 재구성할 수 있어야 하며, 문서간의 부드러운 내용 전개를 위해서 부가적인 설명이나 기존 문서에 빠져 있는 내용들을 보완할 수 있어야 한다. 본 논문의 연구과정에서 개발된 가상교육 시스템은 교사가 교육용 지식문서를 작성하여 면대면(face to face) 교육에서는 직접 학생들을 교육할 수 있는 교육 자료로 사용될 수 있을 뿐만 아니라 웹을 통해서는 학생 스스로가 부족한 부분을 원하는 시간에 학습할 수 있는 능동적인 교육 환경을 제공할 수 있다. 또한, 가상교육 시스템에 가상문서 개념을 도입함으로써 인터넷 상의 수많은 리소스들을 인용하는 것에 대한 부하를 막을 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 상의 디지털 컨텐츠를 전문적인 지식을 가진 교사가 교육과정에 맞게 쉽게 재구성해 줄 수 있도록 가상교육 시스템을 설계 및 구현한 내용에 대해 기술한다.
본 논문에서는 차세대 유무선 광대역 통합망에서 실시간 멀티미디어의 응용 계층 품질을 평가하기 위한 실시간 음성 전송 플랫폼 라이브러리를 개발하였다. 개발된 라이브러리는 실시간 음성 통신시 사용자가 요구할 수 있는 다양한 품질을 제공하기 위해 전송률과 압축 방식에 따른 음성 코덱들을 포함하고 있다. 본 라이브러리는 다양한 환경에도 동일 입출력, 다중스레드, 인터넷 통신 등이 가능한 PWLIB를 기반으로 한다. 음성 데이터는 RTP/UDP/IP를 이용하여 패킷화되고 RTCP를 이용하여 전송 품질이 모니터링된다. 개발된 음성 통신 라이브러리를 이용하여 간단한 음성 통신 시스템을 구현하였으며, 음성 코덱별로 네트워크 상에서 송수신 테스트를 진행하였다. 본 라이브러리는 비디오 코덱 및 시그널링 및 네트웍 자원 예약 프로토콜과 결합되어 멀티미디어 통신 단말 개발에 사용 될 수 있다.
최근 많은 영상처리 연구자들 사이에서 마이크로소프트사의 실시간 깊이센서 '키넥트'가 상당한 관심을 받고 있다. '키넥트'는 실시간으로 깊이정보를 제공함과 동시에 별도의 센서를 부착하지 않고도 컴퓨터와의 인터렉션할 수 있는 가능성을 제공한다. 하지만 '키넥트'의 깊이영상은 홀 영역, 부정확한 경계, 낮은 해상도등의 많은 문제점을 지니고 있다. 이러한 부정확한 깊이 정보는 3차원 렌더링, 가상시점 영상 합성, 모션 인식 등에서 성능 저하를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 깊이 정보 품질 향상기법에 관하여 깊이영상 신뢰도를 이용한 도메인 변환기반 해상도 상향 알고리듬을 제안한다. 정확하고 빠르게 홀 영역정보를 추정하기 위해 도메인 변환 기반의 경계 보존 필터링이 사용된다. 또한 다양한 깊이 영상의 노이즈를 효율적으로 제거하기 깊이 영상의 신뢰도를 이용한다. 실험결과를 통하여 제안하는 방법이 효율적으로 홀 영역을 채우고, 부정확한 경계를 제거하여 깊이 영상의 품질을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.
최근 3D에 대한 관심이 집중되면서 고품질의 3D영상을 얻기 위해 고품질의 깊이 영상이 필요하고 이를 구현하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 깊이 영상을 얻기 위해서 Time-of-Flight(ToF)방식의 깊이 센서가 활용되고 있는데 이 깊이 센서는 실시간으로 깊이 정보를 획득할 수 있지만 낮은 해상도와 노이즈가 발생한다는 단점이 있다. 따라서 깊이 센서로 생성된 저해상도 깊이맵을 고해상도로 변환해야 한다. 주로 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU) 방식이 사용되고 있다. 따라서 본 논문은 JBU 방식을 보강하여 블록단위로 분산에 따른 참조 영상의 가중치를 다르게 두어 깊이 영상의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다.
딥러닝 기술의 발전은 고품질의 대규모 데이터에 크게 의존한다. 그러나, 데이터의 품질과 일관성을 유지하는 것은 상당한 비용과 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 연구에서 최소한의 비용으로 최대의 성능을 추구하는 액티브 러닝(active learning) 기법이 주목받고 있는데, 액티브 러닝은 모델 관점에서 불확실성(uncertainty)이 높은 데이터들을 샘플링 하는데 중점을 둔다. 하지만, 레이블 생성에 있어서 여전히 많은 시간적, 자원적 비용이 불가피한 점을 고려할 때 보완이 불가피 하다. 본 논문에서는 의사-라벨링(pseudo labeling)을 활용한 준지도학습(semi-supervised learning) 방식과 학습 손실을 동시에 사용하여 모델의 불확실성(uncertainty)을 측정하는 방법론을 제안한다. 제안 방식은 레이블의 신뢰도(confidence)와 학습 손실의 최적화를 통해 비용 효율적인 데이터 레이블 생성 방식을 제안한다. 특히, 레이블 데이터의 품질(quality) 및 일관성(consistency) 측면에서 딥러닝 모델의 정확도 성능을 높임과 동시에 적은 데이터만으로도 효과적인 학습이 가능할 수 있는 메커니즘을 제안한다.
다양한 플랫폼 상에서 응용 시스템에 대한 개발, 배포, 운영의 고생산성과 고품질을 얻기 위해서는 소프트웨어 구성 요소들의 체계적인 재사용 접근과 자동화된 도구의 지원이 요구된다. 함수나 클래스 라이브러리에서 설계 패턴과 프레임워크, 그리고 최근의 상업적인 비즈니스 컴포넌트에 이르기까지 여러 재사용 방법이 제시되었으나 기대만큼의 확실한 효과를 얻을 수 없었다. 설계 패턴은 설계 경험에 대한 캡슐화된 빌딩 블록으로 개발 응용의 표준화된 아키텍쳐 제공을 통해 응용 도메인의 한정성과 클래스 수준의 재상용의 복잡성을 극복할 수 있다. 응용 개발의 표준 아키텍쳐로서의 웹을 통한 재사용 요소들의 공유는 여러 개발자들에 의한 다양한 도메인 요소로서의 전개와 동적이며 실시간적인 라이브러리 관리가 가능하다. 본 논문에서는 웹 환경 하에서 자동화된 설계 패턴 재사용 환경 구축을 목적으로 한다. 그러므로 For Reuse 관점에서 서버 상에 각 도메인별 패턴 라이브러리를 구축하며 With Reuse 관점에서 패턴 검색, 이해, 획들 그리고 재구조화를 통한 응용으로의 재사용 지원기를 구축한다. 본 시스템은 패턴의 공유에 의한 유사 도메인 응용의 표준화를 유도하고 사용자의 패턴 재정의에 의한 자생적을 확장 가능한 패턴 라이브러리 제공이 가능하다. 또한 이를 위해 도메인 분석을 통한 패턴의 행위와 의도를 기준으로 설계 패턴들을 분류, 카탈로깅하여 재사용 라이브러리를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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