최근 자율주행 분야에서는 영상 처리 기술이 중요한 역할을 하고 있다. 그 중에서도 영상 식별 기술은 자율주행 차량의 안전성과 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 이에 따라 본 논문에서는 융복합 영상 식별 시스템을 개발하여 자율주행 차량의 안전성과 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 다양한 영상 식별 기술을 활용하여 차량주변 환경의 객체를 인식하고 추적하는 시스템을 구축한다. 이를 위해 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘을 활용하며, 이미지처리 및 분석 기술을 통해 실시간으로 객체를 식별하고 분류한다. 또한, 본 연구에서는 영상 처리 기술과 차량 제어 시스템을 융합하여 자율주행 차량의 안전성과 성능을 높이는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 식별된 객체의 정보를 차량 제어시스템에 전달하여 자율주행 차량이 적절하게 반응하도록 한다. 본 연구에서 개발된 융복합 영상 식별 시스템은 자율주행 차량의 안전성과 성능을 크게 향상시킬 것으로 기대된다. 이를 통해 자율주행 차량의 상용화가 더욱 가속화될 것으로 기대된다.
반응수정계수는 구조물의 비탄성 거동을 설계에 반영하고 설계지진력 산정시 설계강도를 탄성범위 이내로 저감시키기 위한 목적으로 사용하고 있다. 그러나 설계코드에서 채택하고 있는 반응수정계수는 과거의 지진피해로부터 관찰된 보편적 구조성능에 기인한 경험치이므로, 주기에 따른 동적성능과 구조 시스템의 구성에 따른 내진성능을 정확히 대변하지 못하고 있다. 본 연구에서는 중간모멘트 연성골조를 대상으로 N2 Method를 이용하여 반응수정계수와 내진성능을 평가하였으며, 그 결과를 미국의 IBC 2000 코드와 비교하여 이론적 타당성을 검증하였다. 해석결과 코드에 제시된 반응수정계수와 잘 부합되는 것으로 나타났으나, 동일한 구조시스템의 경우에도 주기에 따라 비교적 큰 차이를 보였다. 성능목표에 따른 사용성 기준을 설정하여 IDI를 평가한 결과, 설계지진에 대한 성능목표가 건물에 대한 내진성능을 대변하기는 어려우며 PBD(Performance Based Design)에 의거한 합리적인 접근이 필요한 것으로 판단된다.
신호 대 잡음비가 매우 낮은 수중 음원을 탐지하기 위해서는 많은 센서를 갖는 견인 배열 시스템을 운용하여야 한다. 그러나 이러한 경우 수백 미터에 이르는 배열을 견인함이 끌고 다닐 때 파도와 같은 해수면의 움직임과 견인선의 기동 형태에 따라 원하는 배열 형태를 항상 유지할 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 실제 수 중 환경에서 견인되는 배열의 왜곡된 형태를 시간적으로 뿐만 아니라 공간적으로 통합된 센서의 움직임 근거로 한 상관 형태를 잘 표현한 ""Paidoussis"" 방정식을적용하여 이 방정식의 간단화된 형태인 수차 모형(Water pulley)배열을 협대역 목표물 탐지에 이용하였다. [1][2][8] 수차 모형 구조의 배열을 이용하여 사상 기법을 적용하면 수차 모형의 왜곡 특성으로 인해 센서간 간격이 비균일성을 가지는 가상의 선형 배열이 형성되어 진다. 본 논문에서는 사상 기법에 의해 생성된 가상의 선형 배열을 토대로 합성 어패처 방식의 일종인 FFTSA(Fast Fourier Transform Synthetic Aperture) 기법을 이용하여 센서 배열의 입사각 추정 성능에 중대한 영향을 부여하는 코히어런스 주기에 따른 추정 성능의 변화 및 견인함의 이동 경로 변화에 따른 변동 경로 주기에 따른 성능 변화를 분석하였다.
한영자동전환은 한글과 영문 데이타의 입력시 입력모드의 수동전환을 요구하는 기존의 한글 입력 방식이 가진 문제점을 해결하기 위한 연구로, 한영 전환키의 사용 없이도 한글과 영문 데이타를 입력할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 본 논문은 한영자동전환시스템의 성능 평가 방법 및 성능 비교를 위한 객관적 척도를 제안한다. 항공대학교에서 개발된 한영자동전환시스템 AIMS틀 제안된 평가 방법에 따라 6 개의 실제 문서에 대하여 측정 실험하였다. 이 실험에서, AIMS는 한영의 인식에 있어서 99% 이상의 인식율, 평균인식거리 1.24 키 이하, 평균 키처리 시간 0.004초 이하 등의 결과를 보였다. AIMS의 이러한 성능은 전환키를 사용하지 않고도 한글과 영문 데이터를 입력할 수 있는 한영자동모드를 제공한다.
현재까지 국내 PV시장은 신재생에너지 개발 이용 보급 촉진법을 통해서 태양광발전시스템의 이용 보급의 확대를 목표로 하고 있지만 이에 따른 해결해야할 기술적인 문제점들이 많다. 즉, PV시스템의 성능특성 평가분석은 발전성능에 중대한 영향을 미치는 주요 발생손실을 평가.진단함으로서 손실저감을 통한 시스템의 성능개선, 최적절계, 사후운영관리 및 유지점검 등의 응용기술을 개발하는데 있다. 이러한 기술개발을 위해서는 입력인 태양에너지로부터 PV어레이의 직류출력에서 시스템의 교류출력까지의 성능 및 발생손실에 대해서 정량적인 값으로 나타낼 필요가 있다. 본 논문에서는 태양광발전 설비의 효율에 관한 파라미터인 위도와 경도, 온도 및 일사량, 시스템 구성요소에 대한 세부적인 기술검토와 태양광발전시스템의 효율을 개선시킬 수 있는 파라미터에 접근하기 위해 정확한 시스템의 운전특성을 분석 하고자 한다.
본 논문에서는 한국어 형태소 분석 시스템을 제안하는데, 연구 목표는 오타 없는 문서를 대상으로 한 경우에도 높은 성능을 유지하면서, 동시에 오타가 있는 문서에서도 우수한 성능을 산출하는 것이다. 실험은 크게 두 종류로 나누어서 진행된다. 주 실험인 첫 번째 실험에서는, 자모 임베딩과 음절 임베딩을 결합(concatenate)한 벡터를 입력으로 Bidirectional LSTM CRFs을 수행함으로써, 세종말뭉치 대상으로 어절 정확도 97%, 그리고 1, 2, 5 어절마다 오타가 출현한 경우에서도 각각 80.09%, 87.53%, 92.49%의 높은 성능을 산출하였다. 추가 실험인 두 번째 실험에서는, 실생활에서 자주 발생하는 오타들을 집계하여 그 중에서 11가지 오타 유형을 선정 후, 각 유형에 대해 변환된 임베딩 벡터를 적용함으로써, 해당 오타를 포함한 문장에서 93.05%의 우수한 성능을 산출하였다.
본 연구에서는 한글 질의어를 이용하여 MathML이라는 마크업 언어 형태로 저장된 수식을 검색하는 수식 검색 시스템을 제안하는데, 마크업 형태 자체에 대한 임베딩과 수식을 한글화 한 후의 임베딩이라는 두 가지 서로 다른 임베딩 결과를 이용하여 검색 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 최근 자연어 처리의 많은 과제에서 임베딩은 거의 필수적으로 사용되고 있는데, 본 실험을 통해 자연어 문서가 아닌 마크업 형태 수식을 대상으로도 임베딩 사용이 성능 개선에 효과가 있음을 확인할 수 있다. 검색 환경을 실제와 유사하게 설정하기 위하여, 본 실험에서 사용하는 데이터에는 실험을 위해 수기로 작성된 수식들 외에도 실제 웹에서 가져온 여러 분야의 수많은 수식들이 포함된다. Indri 시스템을 이용하여 검색 실험을 수행한 결과, 임베딩을 활용하여 수식을 확장한 경우 수식 확장 이전에 비해 MRR 기준 4.8%p의 성능 향상을 확인할 수 있었다.
화행 분석이란 자연어 발화를 통해 나타나는 화자의 의도를 파악하는 것을 말하며, 슬롯 필링이란 자연어 발화에서 도메인에 맞는 정보를 추출하기 위해 미리 정의되어진 슬롯에 대한 값을 찾는 것을 말한다. 최근 화행 분석과 슬롯 필링 연구는 딥 러닝 기반의 공동 학습을 이용하는 연구가 많이 이루어지고 있고 본 논문에서는 한국어 특허상담 도메인 대화 말뭉치를 이용하여 공동 학습 모델을 구축하고 개별적인 모델과 성능을 비교한다. 또한 추가적으로 공동 학습 모델에 주의집중 메커니즘을 적용하여 성능이 향상됨을 보인다. 최종적으로 주의집중 메커니즘 기반의 공동 학습 모델이 기준 모델과 비교하여 화행 분류와 슬롯 필링 성능이 각각 3.35%p, 0.54%p 향상되어 85.41%, 80.94%의 성능을 얻었다.
본 논문에서는 베이지안 네트워크를 기반으로 생성하고 평가한 가상예제를 활용하여 범주속성 및 수치속성 데이터에 대한 분류 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 가상예제를 활용하는 종래의 연구들은 주로 수치 속성 데이터를 대상으로 한 반면 본 연구에서는 범주속성 데이터에 대해서도 가상예제를 적용하여 효과를 확인하였다. 그리고 대상 도메인에 특화된 지식을 활용하여 특정 학습 알고리즘의 성능을 향상시키는 것을 목표로 한 기존 연구들과는 달리 본 연구에서는 도메인에 특화된 지식을 활용하는 대신 주어진 훈련 집합을 기반으로 만든 베이지안 네트워크로부터 가상예제를 생성하고, 그 예제가 네트워크의 조건부 우도를 증가시키는데 기여할 경우 유용한 것으로 선별한다. 이러한 생성 및 선별과정을 반복하여 적절한 크기의 가상예제 집합을 수집하여 사용한다. 범주 속성 데이터와 수치 속성을 포함한 데이터를 대상으로 한 실험 결과, 여러 가지 학습 모델의 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 연구는 윤활첨가제에 의한 반도체재료 가공용 다이아몬드 마이크로 블레이드의 절삭성능 향상과 수면연장을 위한 기술개발을 목표로 한다. 마이크로 블레이드와 피 절삭재 사이의 마찰특성의 향상, 그로인한 절삭성능의 향상 등에 미치는 윤활제의 종류와 그 효과를 규명하기 위하여 Cu/Sn계열 다이아몬드 마이크로 블레이드용 결합제에 흑연과 $MoS_2$를 통일한 부피분율로 첨가한 시편을 만들고, 기계적 특성평가와 순간전력소모로 평가하는 절삭성능시험, 블레이드의 마모량 측정을 통한 내구성 실험을 행하였다. 그 결과 기계적 특성과 밀접한 내마모성에 기인한 수명의 관점에서 $MoS_2$를 첨가한 경우가 흑연을 첨가한 경우보다 더 효과적으로 나타났다. 절삭할 때 필요한 순간전력소모로 평가한 절삭성능 평가에서는 동일한 부피분율의 윤활제가 첨가된 경우 차이는 비교적 미미하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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