본 연구에서는 색도인식이 가능한 버신 비젼시스템을 설계 제작하고, 제작한 시스템을 이용하여 철스크랩에 혼합되어 있는 Cu스크랩을 자동으로 분리하는 시험연구를 행하였다. 머신비젼시스템은 크게 측정부, 이송부 그리고 ejector로 구분되며, CCD카메라, 광원 및 frame grabber로 구성된 측정부에서 이메지 프로쎄싱 알고리즘에 의해 이송되어 오는 스크랩 표면의 색도를 인식하게 된다. 또한 그 인식결과에 따라 I/O interface가 구성된 콘트롤러에 의해 에어노즐을 작동하도록 하여 임의로 지정한 특정 표면색상의 스크랩만을 분리하도록 되어 있다. 본 시스템을 이용하여 철스크랩에 포함된 Cu스크램의 선별실험을 수행한 결과, 스크랩 이송속도가 15 m/min.에서 90%이상의 선별효율을 나타내어, 향후 선별기능의 고속화가 실현될 경우 산업적으로 적용 가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 우주파편 충돌위험 분석 과정에 1차적으로 필요한 접근물체 선별 알고리즘의 계산 효율성 향상 방법을 제시하였다. 첫 번째 방법은 높은 연산 능력을 바탕으로 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 GPU(Graphics Processing Unit)를 이용하는 것이고, 두 번째 방법은 접근 가능성이 없는 물체들을 최소 근접거리 계산 과정에서 제외하여 계산 수행 시간을 단축할 수 있는 원/근지점 필터(Apogee/Perigee filter)를 이용하는 것이며, 세 번째 방법은 앞서 언급한 두 가지 방법을 결합하여 이용하는 것이다. GPU만 적용하였을 경우 평균 34 배 정도 계산 효율성이 향상되었고, 원/근지점 필터만 적용하였을 때는 평균 3 배 정도 계산 효율성이 향상되었다. 마지막으로 GPU와 원/근지점 필터를 함께 적용하였을 때는 약 163 배 정도 계산 효율성이 향상됨을 확인할 수 있었다.
무선 통신 환경에서 간섭과 잡음으로 인한 채널 추정 오류는 데이터 검출을 위한 등화 성능을 현저하게 저하시킨다. 포스트 프로세싱은 채널 추정 이후에 이러한 추정 오류를 줄이기 위한 작업이며, 여기서는 소수의 채널 계수만이 무선 채널의 다중 경로에 의한 신호 성분을 갖는 무선 채널의 특성을 이용하여 신호 성분을 포함하지 않은 계수를 선별하고 이를 제거함으로써 채널 추정 오류를 줄이는 방법을 위한 순환 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘은 잡음 분산을 기준으로 문턱값을 결정하고, 그 문턱 값보다 작은 계수는 신호성분을 포함하지 않는다고 간주하여 이를 제거하였다. 제안된 순환 알고리즘은 잡음 분산의 추정치를 반복이 진행됨에 따라 갱신하여 이를 기준으로 구한 문턱값을 이용한 포스트 프로세싱을 반복함으로써 채널 추정 성능을 개선시킨다. 제안된 방법은 기존의 방법과 유사한 복잡도를 갖는 반복 횟수를 적용하는 경우에 월등히 성능이 개선되며, 특히 반복 횟수를 조절함으로써 처리 시간과 채널 추정 성능을 최적화할 수 있는 유연성을 갖고 있다.
대용량의 멀티미디어 데이터들을 다수의 시용자가 동시에 요구할 경우 접속이 끊기거나 데이터의 손실과 같은 접속 성능이 현저하게 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 이는 대부분의 사용자들의 요청을 원거리의 Central Server가 단독으로 처리하기 때문에 발생하는 문제이다. 띠라서 Central Sever의 Load 감소와 초기 지연시간 및 비디오 패킷의 손실의 문제점을 해결하기 위해 프록시 서버를 사용자의 근거리에 위치시키는 방법을 이용한다. 대용랑의 멀티미디어 데이터들을 복잡한 인터넷의 중간경로를 거치지 않고 다수의 사용자들에게 직접 전달함으로써 데이터의 손실을 방지함과 동시에 보다 안정적이고 빠른 속도로 제공하는 것이 가능하다. 특징적으로 프록시 서버는 Central Server에 비해 비교적 제한된 용랑을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 선호도를 기반으로 하여 앞으로 요구학 것이라고 예측되는 비디오 데이터들만을 선별적으로 저장하도록 하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 캐쉬 교환 알고리즘을 기존의 알고리즘과 비교, 관찰한 결과 상대적으로 높은 Hit rate가 나타남을 확인하였다.
본 논문에서는 전기자동차에 탑재된 배터리의 최대 출력 전류 산출을 위한 실시간 셀 스크리닝 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 통하여 배터리 팩을 구성하는 셀들 중 필수적으로 관리해야 할 셀을 선별하고 이를 최대 출력 전류 추정에 사용함으로써 안전성을 확보함과 동시에 연산량을 줄여 BMS의 부담을 완화하고 관리의 효율을 증대한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 기반으로 유효성을 검증한다.
선천성 부신 과형성증 중 가장 흔한 21-hydroxy-lase deficiency (21-OHD)는 신생아 선별검사에서 17-hydroxyprogesterone (17-OHP)의 증가로 조기 진단이 가능하다. 17-OHP가 애매하게 증가되는 경우에는 ACTH 자극 검사가 필요하며, 이 검사는 nonclassical (NC형) 21-OHD 진단의 gold standard이다. 전형적인 임상 증상이 없는 경우, 예를 들어 남성화가 심하지 않은 여아, 경한 simple virilizing (SV)형 남아나 신생아 선별 검사에서 발견되지 않을 수 있는 NC형 환자의 경우, 분자유전학적 검사가 진단에 도움을 줄 수 있으며, 이는 예후 에측 및 유전 상담에도 도움이 된다. 미숙아와 저체중 출생아의 경우는 17-OHP가 위양성을 보이기 쉬우므로 출생 주수나 출생 체중에 따른 cutoff 값 설정이 필요하다. 높은 위양성률을 극복하기 위해 기존 RIA방법에 비해 최근 LC-MS/MS가 민감도와 특이도를 높이는 검사로 주목 받고 있다. 21-OHD 신생아 선별 검사의 효율성을 높이기 위해서는 SW형 남아를 조기에 발견하고, 여아에서 성별 결정을 조기에 올바르게 하고, NC형 환자를 찾아내고, 미숙아/저체중 출생아/아픈 신생아에서 위양성률을 낮추어서 불필요한 재검 및 경제적/심리적 부담을 최소화 하기 위한 노력이 필요하다. 무엇보다 21-OHD가 임상적으로 확실하게 의심되는 경우에는 확진 검사에 앞서 적절한 치료가 조기에 시작되어야 한다. 저자들은 본 종설에서 21-OHD의 신생아 선별 검사 후 진단 알고리즘에 대해 최신 문헌들에 근거하여 가이드라인을 제시하는 바이다.
본 논문에서는 GPU(graphics processing unit)를 이용하여 오목의 인공지능 알고리즘 연산을 고속으로 수행하기 위한 효율적인 알고리즘 설계와 구현 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 게임 인공지능은 최소-최대 게임 트리(min-max game tree)와 유전 알고리즘(genetic algorithm)의 협업적 구조로 설계된다. 게임 트리와 유전 알고리즘의 평가함수(evaluation function) 부분은 많은 계산 량을 소모하지만 해 공간(solution space)의 수많은 후보 벡터에 대해 독립적으로 수행되기 때문에 본 논문에서는 이를 GPU 상에서의 대량 병렬처리를 통해 수행한다. NVIDIA CUDA(compute unified device architecture)환경에서의 실제 구현을 통해 CPU에서의 처리에 비해 게임 트리는 400배 이상의 수행 속도의 향상을, 유전 알고리즘은 300배 이상의 수행 속도의 향상을 각각 보였다. 본 논문에서는 스레드(thread)의 넘침(overflow)을 피하고 보다 효과적인 해 공간 탐색을 위해, 게임 트리를 이용하여 근방의 몇 단계까지 전역 탐색(full search)을 수행한 후 이후 단계는 유전 알고리즘을 이용하여 선별 탐색을 수행하는 협업적 인공지능을 제안한다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘은 게임의 인공지능을 향상시키고 게임의 규칙으로부터 주어진 시간 내에 문제를 해결할 수 있음을 보인다.
신생아 선별검사의 확장으로, 조기에 진단되어 치료하지 않으면 치명적인 경과를 보이는 고전적 갈락토스 혈증 환자를 조기 발견하여 치료할 수 있게 되었다. 신생아 선별검사에서는 원인에 관계없이 갈락토스 대사 산물이 증가한 경우를 양성으로 판정한다. 그러나 신생아 선별검사에서 양성 판정을 받은 경우 실제 GALT 효소의 완전 결핍에 의한 고전적 갈락토스혈증 뿐만 아니라, 다른 원인에 의해 갈락토스가 증가하는 경우도 많으므로 정확한 감별진단을 위한 진단 과정이 필수적이다. 특히 우리나라를 포함한 아시아에서는 서양과 달리 고전적 갈락토스혈증의 발생률이 낮으며, 유전형이 전혀 다른 것으로 보고되고 있어, 신생아 선별검사에서 갈락토스혈증이 있는 경우 정확한 원인을 감별하는 진단 과정이 서양의 것과 차별화 될 필요가 있다. 그러나 아직 우리나라에서는 선천성 대사이상질환 신생아 선별검사에서 갈락토스혈증 양성 판정을 받은 경우 이후 확진을 위한 진단 및 치료 지침이 확립되어 있지 않은 실정이다. 이에 본 종설에서는 국내 현실을 고려하여 신생아 선별검사 양성 판정을 받은 이후 확진을 위한 적절한 진단 및 치료를 위한 지침을 제시하고자 하였다. 갈락토스혈증은 위양성의 경우, 추적검사 결과를 기다리는 적어도 2-3주 동안 모유 수유를 중단해야 한다는 점을 고려해야 한다. 최근 국내에서 다양한 선천성 질환에서 유전자 검사가 매우 활발하게 이용되고 있으므로, 갈락토스혈증의 선별검사나 생화학적 검사결과가 모호하여 추적 검사를 필요로 하는 경우, 유전자 검사를 조기에 시행하면 Duarte 변이형 갈락토스혈증과 같이 철저한 식이 제한을 필요로 하지 않는 형태의 갈락 토스혈증을 감별하는데 도움이 될 것으로 생각된다.
본 논문에서는 360 VR 멀티미디어 시스템에서 복수개의 카메라들이 촬영한 영상 신호들 간의 밝기 차이가 발생하여 360 VR 영상 품질을 저하시키는 것을 막기 위해, 360 VR 시스템에 적합한 밝기 보상 기법을 제안한다. 복수개의 카메라가 촬영한 영상들 간의 특징점들을 분석하고, 이 특징점들을 대상으로 누적 히스토그램을 계산한다. 그리고 이 누적 히스토그램을 기반으로 우선적으로 밝기 보상이 필요한 영상들을 선별한다. 선별된 영상들에 대해서 내부 특징점들의 누적 히스토그램과 외부 특징점들의 히스토그램들을 일치시키기 위한 룩업테이블을 제작하여, 선별된 영상 내부의 모든 화소들의 밝기값을 보상한다. 본 논문의 실험결과에서는 제안하는 알고리즘의 우수성을 히스토그램 보상 측면, 밝기보상 영상의 시각적인 평가, ERP 영상의 화질 평가, Viewport 영상의 화질 평가 등의 측면에서 보였으며, 다양한 기준들에서 제안한 방법이 기존 기술들보다 우수함을 보였다.
본 논문은 AdaBoost 알고리즘을 통한 얼굴 검출 기술에서 학습된 하-웨이블렛의 개별값을 비교하여 대략적인 자세를 추정하는 방법과 이를 이용한 얼굴인식 속도 향상에 대하여 기술한다. 학습된 약한 분류기는 얼굴 검출 과정 중 각각 계수값을 비교하여 각 자세의 특징에 강인한 하-웨이블렛을 선별한다. 하-웨이블렛 선별과정에는 각 항목의 유사도를 나타내는 마할라노비스 거리를 사용하였다. 선별된 하-웨이블렛을 사용하여 임의의 얼굴 이미지를 검출하였을 때 각각의 자세를 구별하는 결과를 전체 실험결과를 통해 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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