금속 와이어를 전기폭발법에 의해 증기 상태로 만든 후 응축시킬 때 제조되는 금속나노분말의 크기특성을 파악하기 위하여 제조장치에 샘플링 포트를 삽입하여 실시간 입자 측정기(Scanning Mobility Particle Sizer; SMPS) 로 14~615 nm 범위의 크기분포를 측정하였다. SMPS는 입자의 크기에 따라 전기적 이동도가 달라지는 원리를 이용하여 공기 중에 부유된 나노입자의 크기분포를 수 분내에 측정하는 실시간 입자 측정기이다. 금속나노분말 제조장치 내부는 약 0.5 bar 수준으로 불활성가스로 채워져 있어서 대기압보다 높은 고압조건이므로 SMPS 전단에 작은 노즐이 삽입된 pressure reducer를 부착하여 적정한 압력 수준으로 낮춘 후 SMPS로 나노분말의 크기분포를 실시간으로 측정하였다. 제조공정이 진행되면서 전기폭발이 주기적으로 발생하는 동안에 SMPS로 측정한 14~615 nm 범위 입자의 총 수농도는 약 $10^7$ 개/$cm^3$ 수준으로 매우 높았고, 약 100 nm와 200 nm에서 고농도 피크를 나타내는 bimodal 분포를 나타냈다. 반면 전기폭발이 잠시 중단되는 경우 입자의 총 수 농도는 약 $10^4$ 개/$cm^3$ 수준으로 낮아지고, 약 20 nm 이하의 입자가 대부분을 차지하면서 입자의 크기가 커질수록 농도가 낮아지는 형태의 크기분포로 바뀌었다. 본 연구를 통해 얻어진 제조장치 내부의 나노분말 크기분포 자료는 고품질 제품을 생산하기 위해 나노분말의 크기분포를 제어하는 분급장치 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
MPEG-4 미디어 파일은 저비트율에서 고비트율까지 다양한 응용범위에서 이용 가능하므로, 요즘들어서 MPEG-4의 미디어 파일이 많은 분야에서 사용되고 있다. 하지만 미디어를 다루는 전문가 외에는 MPEG-4 알고리즘을 이용한 미디어 파일을 생성하여 서비스하기에는 많은 어려움이 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자가 사용하기 편리한 인터페이스를 갖춘 MPEG-4파일 생성 도구를 만들었다. 본 파일 생성도구는 일반 PC에 보편화된 미디어 포맷인 AVI과일을 입력으로 오디오와 비디오를 포함한 MPEG-4 파일을 생성하는 도구이다. 이 도구에는 비디오의 화면 크기 변환, 오디오의 채널변환 및 샘플링 주파수 변환 등의 전처기와 비디오/오디오 압축을 위한 각각의 MPEG-4 비디오/오디오 부호기 및 생성된 두개의 미디어 파일을 하나로 묶어 표준에 맞은 파일을 생성하는 포맷터를 포함한다. 본 파일 생성도구는 응용 비트율에 따른 파일 생성뿐 만 아니라 각각의 미디어 파일의 조건을 사용자 인터페이스의 간단한 입력으로 원하는 응용에 맞는 다양한 파일을 생성할 수 있다.
본 연구는 복소유전률 측정장치의 실현을 목표로 한 것이다. 본 장치는 인터페이스 유니트, 외부 RAM, 프로그래머블 카운터, D/A 콘버터, 측정회로, S&H 회로, A/D콘버터 및 기타 제어회로로 구성하였다. 컴퓨터에 의해 여러 종류의 파형이 디지털화하여 생성되며 4096워드의 외부 스태틱 RAM에 전송된다. 이와같이 RAM에 저장된 데이타는 D/A콘버터에 의하여 아날로그 전압파형으로 변환된다. 이 전압파형의 주파수는 클럭펄스에 의한 RAM의 읽기 속도에 좌우된다. 이와같이 생성된 전압파형이 유전체에 인가되며 이 인가전압과 함께 유전체의 응답전압이 샘플링되어 A/D콘버터에 의해 디지털 데이터로 변환된다. 컴퓨터는 응답전압 및 인가전압을 취하게 되며 마지막으로 복소유전률을 계산한다. 본 측정장치의 측정주파수 범위는 0.04Hz-10kHz이다.
본 논문에서는 선형적으로 기울어진 문서 영상의 기울기를 검출하기 위한 단순하면서도 효과적인 알고리즘을 제안한다. 문서 내의 인접한 두 행 사이에는 일정한 두께의 공백 행이 존재하며, 그 공백 행의 기울기는 실제 문서의 기울어진 정도를 반영한다는 사실에 기인한다. 먼저, 간단한 모폴로지 연산을 이용하여 문자행 영역과 공백행 영역을 분리한 후, 이를 일정 간격으로 수직 샘플링하여 수직선 상에 있는 모든 공백행의 중심점(행간점)을 찾는다. 전체 영상으로부터 동일한 공백 행상에 있는 임의의 두 행간점간에 계산된 기울기들의 분포를 보면 실제 문서의 기울기에서 최대 값을 가진다. 제안한 알고리즘을 다양한 형태의 가로쓰기 문서(검출 가능한 최대 기울기 : $\pm$45$^{\circ}$)에 적용하여 0.5$^{\circ}$의 오차범위 내에서 정확한 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
결정적인 알고리즘과 입력정보의 사용은 평가된 해석과 실제 시스템 값과의 차이로 잘못된 결론을 이끌지도 모른다. 실제 시스템은 대부분 각각의 입력 매개변수들(input parameters)과 관계된 넓은 공차 영역(tolerance band)을 가지고 있어서 입력정보로 하나의 단일한 값을 할당하는 것이 어렵다. 단일 입력에 대한 한가지 해는 변동의 이해 없이 제한된 값이라는 것을 인식할 필요가 있는데 대개 결정론적 설계는 형상과 관련된 치수변동, 항복강도나 부재의 밀도, 탄성계수와 같은 재료 물성치의 불확실성(uncertainty)과 시스템에 작용하는 하중의 변동 등을 직접 고려하지 않고 설계를 수행하기 때문에 수용할 수 있는 오차의 범위 안에서 시스템의 응답을 정확히 평가하기가 쉽지 않았다.(중략)
Almost all of control schemes proposed so far have been designed in the continuous-time domain theoretically. Actual systems, however, have been implemented in the discrete-time domain since Micro Control Unit(MCU) and/or microprocessors have been used for the controllers. Thus, the overall system turned to be a sampled-data system, and generally speaking, the ultimate error cannot converge to zero in the actual system even though the proposed control algorithm showed the asymptotic stability in the continuous-time domain. In this paper, therefore, the ultimate error bound of a sampled data system with a short sampling period has been investigated. The ultimate error is shown to be related in the sampling period.
실세계의 움직이는 여러 이동객체들은 시공간적인 특성을 지니고 있다. 이들 객체는 실세계의 공간 즉, 점들의 집합 내에 위치해 있으며 이들을 데이터베이스로 표현 및 관리하기 위해서는 점 흑은 영역 형태로 표현하고 저장하게 된다. 이 논문에서는 샘플링되지 않은 시점에 대한 이동객체의 위치 질의시 발생할 수 있는 이동객체의 불확실성을 처리하는 데 있어서, 기존의 선형 보간법 대신 이동객체의 위치값 자체의 오차범위까지 고려하는 다항회함수(polynomial regression function)을 이용한 이동객체의 불확실한 이동위치 추정 방법을 제시하였으며, 이동객체의 이동경로를 구현하였다. 다항회귀모형을 이용할 경우 선형 보간법 보다 추정된 위치간에 대한 오차를 줄일 수 있으며, 이동객체의 과거 및 미래 위치값을 사용자에게 반환해 줄 수 있는 장점을 가진다.
계통에 분산전원을 연계하여 운용하는 경우 인버터는 일반적으로 계통 전압의 위상 정보를 필요로 한다. 그러나 계통 전압의 불평형 또는 왜곡 조건은 계통 위상각 검출에 영향을 주어 정확성을 감소시킨다. 본 논문에서는 계통전압이 왜곡되거나 불평형 상태에서도 위상각 정보를 정확하고 신속하게 검출하기 위해 고속 푸리에 변환을 이용한 새로운 PLL (Phase-Locked Loop) 기법을 제안한다. 제안된 기법은 샘플링 속도와 변환할 시간 범위를 최적화하여 최소한의 연산으로 계통 전압의 위상을 계산한다. 제안된 기법의 타당성이 시뮬레이션을 통해 입증된다.
지능형 대화 시스템은 줄곧 서비스의 목표와 무관한 사용자 입력을 전달받아, 그 처리 성능을 의심받는다. 특히 종단간 대화 이해 생성 모델이나, 기계학습 기반 대화 이해 모델은 학습 시간대에 한정된 범위의 도메인 입력에만 노출됨으로, 사용자 발화를 자신이 처리 가능한 도메인으로 과신하는 경향이 있다. 본 연구에서는 대화 생성 모델이 처리할 수 없는 입력과 신뢰도가 낮은 생성 결과를 배제하기 위해 불확실성 정량화 기법을 대화 의도 분류 모델에 적용한다. 여러 번의 추론 샘플링이 필요 없는 실용적인 예측 신뢰도 획득 방법과 함께, 평가 시간대와 또다른 도메인으로 구성된 분포 외 입력 데이터를 학습에 노출시키는 것이 분포 외 입력을 구분하는데 도움이 되는지를 실험으로 확인한다.
물체 추적시스템은 비디오 감시 시스템, 화상회의 시스템과 같은 다양한 비전 응용 분야에서 점점 비중이 높아지고 있다. 이 시스템에서 가장 널리 사용되고 있는 방법 중 하나로 Particle-Filter를 들 수 있다. 하지만, 이 Particle-Filter의 단점은 유사한 여러 물체를 추적할 때에 그 물체들이 겹치거나 사라질 경우 정확한 추적을 하기 어렵다는 것이다. 이 단점을 극복하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으며, 본 논문에서는 이 문제를 극복하기 위한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 다중 물체 추적에서 빈번히 일어나는 문제는 두 가지로 요약할 수 있는데, 동일한 다중 물체가 부분적으로 엇갈리거나 다른 객체에 완전히 겹친 후 떨어질 때 한 물체를 중복하여 추적하는 문제(merge and split problem)와 이 때 분리되어 추적은 됐지만, 물체를 혼동하여 추적하는 문제(Labeling problem)이다. 본 논문에서는 이 러한 문제들을 풀기 위해 이미지 필드에서 보다 정확한 확률분포를 만들고, 이 확률분포의 신뢰성을 높이기 위해서 물체의 특징정보를 표현하는 몇 가지 방법을 제안한다. 전자의 문제는 두 가지 문제로 나누어 생각해 보았다. 첫째, 복잡환 환경에서의 분포를 찾아내는 것과 둘째, 추적 중인 물체를 잃어버릴 경우 새로운 샘플을 생성함으로써 나누어 보았다. 이 문제 중 첫번째는 K-means 클러스터링을 이용하여 유사한 물체가 주변에 퍼져 있을 때, 하나의 후보 위치가 아닌, K개의 후보 위치들을 만들어 내어 보다 정확한 추적이 가능하게 하였으며, 두 번째 문제는 추적 중인 물체가 다른 커다란 물체에 가려질 경우이다. 이 상황에서 샘플을 생성하는 방법은 지금까지 해왔던 간단한 환경에서의 생성 범위와는 다르게 넓게 해야 생성시켜야 한다. 이 때 샘플링의 수를 늘리지 않으면서, 최대한 정확하게 추적하기 위해서 동영상에서 물체의 모션을 이용한 모션 히스토그램을 얻어내고, 그 정보를 이용하여 샘플을 생성하는 위치를 조절함으로써 이 문제를 풀어 보았다. 그리고, 후자의 문제인 이미지 필드상에서 확률분포의 신뢰성을 높이기 위한 특징 정보는 기존에 많이 사용하던 칼라 히스토그램에 공간정보의 의미를 부여하는 칼라 히스토그램을 분할하는 방법과 SIFT에서 사용하는 방향정보와 크기정보를 사용했다. 이것들을 사용하여 보다 정확한 물체추적시스템을 다음과 같이 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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