본 논문에서는 정합 과정에서 계산량, FAR(False Acceptance Rate), 그리고 FRR(False Rejection Rate)을 증가 시켜 자동 지문 인식 시스템의 성능을 저하시키는 원인이 되고있는 의사 특징점(False Minutiae)을 제거하기 위한 후처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 우선 전처리 과정을 통하여 얻은 세선화된 지문 화상에서 이웃 화소의 교차수를 검사하여 후보 특징점들을 추출한다. 추출된 후보 특징점에서 지문의 구조적 특성을 고려하여 복원 가능 영역에 속하고, 의사 특징점이라고 간주되는 특징점을 선택한다. 이와 같이 선택된 특징점이 세선화 화상에 위치하는 영역은 잡음에 의해 잘못 세선화된 부분이기 때문에 해당 영역을 올바르게 재구성하고, 후보 특징점 목록에서 선택된 특징점을 삭제한다. 마지막으로 지문 원화상의 부 영역별 융선 방향(Direction map)과 지문의 구조적 특성을 근거로, 재구성된 세선화 화상에서 후보 특징점이 위치한 영역의 패턴을 검사하여 진짜 특징점만을 선택함으로써 의사 특징점을 제거하게 된다. NIST Special Database 14의 지문 화상에 적용한 결과는 제안 알고리즘이 정추출율에는 적은 영향을 미친 반면 오추출율을 상당히 개선하고, 자동 지문 인식 시스템의 인식 성능도 향상 시켰음을 나타내고 있다.
철근콘크리트 지붕 슬래브에 작용하는 온도변화는 여름에는 부재를 팽창시키고 겨울에는 수축시키기 때문에 콘크리트의 응력변화를 야기시키며 이와 같은 거동은 년단위로 반복되어 사용성과 극한상태 모두에 대해서 부재의 구조성능에 영향을 미친다. 본 논문에서는 최근 20년 동안 한국의 기상변화를 분석하여 온도변화의 패턴을 계산하였으며 또한 이와 같이 장기적으로 반복되는 온도변화에 대한 영향을 실험적으로 연구하였다. 6개의 동일한 형태를 가진 철근콘크리트 슬래브를 제작하고 가력주기와 손상유무를 주 변수로 실험을 실시하였다. 실험으로부터, 1년, 10년 20년 동안의 가력기간 변화에 따른 슬래브의 강성변화에서, 여름의 경우에는 10년에서 1년 일 때의 강성과 비교하여 약 30% 정도 감소되고 겨울의 경우에는 30년 이후부터 약 31%(1년과 비교) 저하되는 것으로 나타났다. 또한 이들 손상된 RC슬래브에 대한 파괴실험을 통하여 슬래브 부재의 보유성능을 평가한 결과, 외기에 노출된 기간의 변화에 따른 슬래브 부재의 초기강성 및 최대내력의 변화는 크지 않은 것으로 나타났다. 단, 20년 이상의 반복온도하중을 받은 경우에는 항복내력이 낮아지는 경향을 보이는 것으로 나타났다.
지구 온난화의 중요한 지시자인 북극의 바다 얼음인 해빙은 기후 시스템, 선박의 항로 안내, 어업 활동 등에서의 중요성으로 인해 다양한 학문 분야에서 관심을 받고 있다. 최근 자동화와 효율적인 미래 예측에 대한 요구가 커지면서 인공지능을 이용한 새로운 해빙 예측 모델들이 전통적인 수치 및 통계 예측 모델을 대체하기 위해 개발되고 있다. 본 연구에서는 북극 해빙의 전역적, 지역적 특징을 학습할 수 있는 two-stream convolutional long- and short-term memory (TS-ConvLSTM) 인공지능 모델의 북극 해빙 면적이 최저를 보이는 9월에 대해 2001년부터 2021년까지 장기적인 성능 검증을 통해 향후 운용 가능한 시스템으로써의 가능성을 살펴보고자 한다. 장기 자료를 통한 검증 결과 TS-ConvLSTM 모델이 훈련자료의 양이 증가하면서 향상된 예측 성능을 보여주고 있지만, 최근 지구 온난화로 인한 단년생 해빙의 감소로 인해 해빙 농도 5-50% 구간에서는 예측력이 저하되고 있음을 보여주었다. 반면 TS-ConvLSTM에 의해 예측된 해빙 면적과 달리 Sea Ice Prediction Network에 제출된 Sea Ice Outlook (SIO)들의 해빙 면적 중간값의 경우 훈련자료가 늘어나더라도 눈에 띄는 향상을 보이지 않았다. 본 연구를 통해 TS-ConvLSTM 모델의 향후 북극 해빙 예측 시스템의 운용 가능 잠재성을 확인하였으나, 향후 연구에서는 예측이 어려운 자연 환경에서 더욱 안정성 있는 예측 시스템 개발을 위해 더 많은 시공간 변화 패턴을 학습할 수 있는 방안을 고려해야 할 것이다.
자율주행자동차는 속도제어를 통해 교통류의 용량을 증대시키고, 위험 상황 발생 시 차량을 제어함으로써 인적요인으로 인한 사고를 감소시키는 첨단기술로 대두되고 있다. 그러나 자율차와 비자율차가 혼재되어 있는 상황에서 개별자율차의 주행행태가 인근 비자율차에 영향을 미쳐 교통류의 성능이 저하될 것이라는 기존 연구결과들이 꾸준히 발표되고 있다. 이러한 연구 결과는 자율주행환경에서 도로교통시스템의 운영효율성과 안전성을 증대시키기 위한 교통운영관리의 필요성을 나타내며, 본 연구에서는 자율주행기반의 교통운영 관리를 위한 새로운 개념을 제안하고 이를 통한 교통운영관리 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 개별자율차의 주행특성을 반영한 자율주행강도라는 새로운 개념을 정의하였으며, 시뮬레이션 분석을 통해 자율주행강도에 따른 교통류의 변화와 적정 자율주행강도를 도출하는 방법론을 제시하였다. 분석 시나리오 설정 시 자율주행강도, 서비스수준, 시스템보급률, 사고유무를 고려하였으며, 운영효율성과 안전성 평가를 위해 주행속도와 상충건수를 평가지표로 활용하였다. 분석결과 시나리오 구성요소와 자율주행강도간의 관계를 파악하였으며, 운영효율성과 안전성 지표간의 패턴을 분석하였다. 통행자유도가 낮은 경우, 자율차의 주행 적극성이 높아질수록 안전성이 저하되는 것으로 나타났으며 소극적인 자율주행강도가 적정함을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 자율주행강도는 자율주행시대의 새로운 교통운영관리 기법 및 전략 수립의 기반이 되어 보다 안전하고 효율적인 자율주행환경 구현에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
감정어 추출과 관련하여 기존 영어권 연구에서 제시된 방법의 대부분은 한국어에 직접 적용이 쉽지 않다. 한국어권 연구에서 제시된 방법 중 수작업에 의한 방법은 감정어 추출에 많은 시간이 걸린다는 문제점이 있다. 영어 시소러스 기반 한국어 감정어 추출 기술은 한국어와 영어 단어간 일대일 부정합에서부터 기인하는 정확도의 저하를 제고해야 하는 과제를 갖고 있다. 한국어 구문 분석기를 기반으로 한 연구는 출현 빈도가 낮은 감정어를 선정하지 못할 수 있는 문제점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 한국어 상품평 중 단순한 문장에서 감정어를 자동으로 추출하는 데 있어 기존에 제안된 한국어권 연구에 상호 보완적으로 정확도를 향상시킬 수 있는 k-Structure(k=5 또는 8) 기법을 제안한다. 단순한 문장이라 함은 패턴 길이를 최대 3으로 한다. 이는 평가 대상 상품(예를 들어 '카메라')의 속성 명 f (예를 들어 카메라의 '배터리')를 기준으로 ${\pm}2$의 거리에 감정어가 포함되어 있는 문장을 의미한다. 성능 실험은 국내 주요 쇼핑몰로부터 수집한 1,868개의 상품평을 대상으로 미리 주어진 8개의 속성 명에 대한 감정어를 k-Structure를 이용하여 자동으로 추출하고 그 정확도를 평가하였다. 그 결과, k=5일 경우 평균 79.0%의 재현률, 87.0%의 정확률을 보였고, k=8일 경우 평균 92.35%의 재현률, 89.3%의 정확률을 얻을 수 있었다. 또한, 영어권 연구에서 제안된 방법 중 PMI-IR(Pointwise Mutual Information-Information Retrieval) 기법을 이용하여 실험을 수행하였다. 이 결과, 평균 55%의 재현률과 57%의 정확률을 보였다.
이미지를 기반으로 하는 증강현실 시스템에서 가상의 객체를 실제 영상에 저작할 때 생기는 이질감을 줄이기 위해서는 실제 영상에 저작된 가상객체의 방향과 위치에 대해 정확하게 추정을 해야 하며, 이때 호모그래피를 사용한다. 호모그래피를 추정하기 위해서는 SURF와 같은 특징점을 추출하고 추출된 특징점들을 통해 호모그래피 행렬을 추정한다. 호모그래피 행렬의 추정을 위해서 RANSAC 알고리즘이 주로 사용되고 있으며, 특히 RANSAC에 제약 조건 만족 문제(Constraint Satisfaction Problem)와 여기에 사용되는 제약조건을 동적으로 적용하여 속도와 정확도를 높인 DCS-RANSAC 알고리즘이 연구되었다. DCS-RANSAC 알고리즘에서 사용된 이미지 그룹 데이터는 수동적인 방법을 통해 직관적으로 분류되어 있지만 특징점 분포 패턴이 다양하지 않고, 이미지들을 정확하게 분류하기가 어려워서 이로 인해 알고리즘의 성능이 저하되는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 K-means 클러스터링을 적용하여 이미지들을 자동으로 분류하고 각 이미지 그룹마다 각기 다른 제약조건을 적용하는 KCS-RANSAC 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 머신러닝 기법인 K-means 클러스터링을 사용하여 전처리 단계에서 이미지를 특징점 분포 패턴에 따라 자동으로 분류하고, 분류된 이미지에 제약조건을 적용하여 알고리즘의 속도와 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 KCS-RANSAC이 DCS-RANSAC 알고리즘에 비해 수행시간이 약 15% 단축되었고, 오차율은 약 35% 줄어들었으며, 참정보 비율은 약 14% 증가되었다.
본 논문에서는 저온 동시 소성 세라믹(Low Temperature Co-fired Ceramic: LTCC) 기술을 이용하여 Wi-Fi와 WiMAX에 적용할 수 있는 무선 전단부(RF front-end) 모듈을 구현하였다. 무선 전단부 모듈은 3개의 LTCC 대역 통과 여파기와 FBAR 여파기, embedded된 정합 회로, Wi-Fi와 WiMAX 모드 선택용 SPDT 스위치, 송 수신택용 SPDT 스위치 그리고 대역 선택용 SP4T 스위치로 구성되어 있다. 모드 선택용 SPDT 스위치의 DC block 패시터를 실장하기 위한 패드 패턴에서 LTCC의 적층 구조의 특성으로 인해 0.2~0.3 pF의 값을 가지는 기생 성분이 생기게 된다. 이러한 기생 성분은 설계된 회로의 매칭을 틀어지게 만들어 결과적으로 모듈의 전기적 성능을 저하시킨다. 따라서 기생 커패시터 성분에 상응하는 칩 인덕터를 DC block 커패시터 패드 패턴과 병렬로 달아서 기생 성분을 상쇄하여 모듈의 특성을 최적화하였다. 제작된 무선 전단부 모듈은 내부 접지(inner GND) 3개 층을 포함한 12층으로 설계되었으며, 크기는 $6.0mm{\times}6.0mm{\times}0.728mm$이다.
HMM 기반 음성합성시스템은 성능향상을 위해 일반적으로 대용량 음성 DB로부터 생성된 문맥의존 tri-phone을 이용한다. 그리고 대용량 DB의 경량화를 위해서 문맥의존정보를 이용하여 결정트리 방식으로 발화특성이 유사한 문맥의존음소들을 군집화한다. 군집화에 사용하는 문맥의존정보는 음소열 뿐만 아니라 운율정보도 포함하는데 이는 합성음의 자연성이 끊어 읽기, 억양패턴, 음의 장단과 같은 운율에 의해 크게 좌우되기 때문이다. 그러나 복잡한 운율정보를 사용할 경우 훈련과정에 포함되지 않은 문맥의존음소는 하나의 대표값으로 평활화되며 이로 인해 합성음의 자연성이 크게 저하된다. 본 논문에서는 합성음의 자연성을 향상시키기 위해 복잡한 운율정보 대신 억양 변화를 상승, 평탄, 하강으로 구분함으로써 운율정보표현을 간소화시킨 운율경계정보를 포함하는 문맥의존정보에 대한 문맥질의, 그리고 해당 질의의 패턴을 정의하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 세 가지 운율경계정보를 포함한 문맥의존정보를 이용하여 합성음을 생성하고 MOS평가를 수행한 결과 운율경계정보를 이용한 HMM기반 한국어 TTS 합성음의 자연성이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 25배 태양광 집광장치에 적용될 선형 프레넬 렌즈의 최적화에 대해 서술한다. 이 선형 프레넬 렌즈는 각기 다른 패턴을 가진 $10{\times}10$ mm 크기의 선형 프레넬 렌즈가 $5{\times}5$의 형태로 결합된 렌즈이다. 각 프레넬 렌즈는 같은 크기의 태양전지로 태양광이 입사할 수 있도록 최적화되어 있다. 최적화된 프레넬 렌즈의 설계치는 패턴높이 35 ${\mu}m$, 구배각 $4^{\circ}$, 모서리 라운드 1 ${\mu}m$로 각각의 선형 프레넬 렌즈에 모두 같은 값이 부여되었지만 사면경사각은 $14.1^{\circ}{\sim}31.2^{\circ}$로 각기 다르다. 이렇게 설계된 선형 프레넬 렌즈의 태양광 집광효율은 80%이상이며 기존의 25배 집광용 단일 프레넬 렌즈보다 오정렬 및 제작공차 측면에서 강력한 성능을 가진다. 설계된 선형 프레넬 렌즈의 민감도 분석을 통해 모서리 라운드가 1 ${\mu}m$씩 증가할수록 집광효율이 ~5%씩 저하되는 것을 파악하였고 이에 모서리 라운드가 최소한의 수치로 유지되어야 함을 확인하였다.
동기식 스트림 암호통신 방식을 사용하는 암호통신에서는 암/복호화 과정 수행시 암호통신 과정에서 발생하는 사이클슬립으로 인해 키수열의 동기이탈 현상이 발생되고 이로 인해 오복호된 데이타를 얻게된다. 이러한 위험성을 감소하기 위한 방안으로 현재까지 암호문에 동기신호와 세션키를 주기적으로 삽입하여 동기를 이루는 주기적인 동기암호 통신방식을 사용하여 왔다. 본 논문에서는 CDMA(Cellular Division Multiple Access) 이동망에서 데이타서비스를 제공할 때 사용되는 점대점 프로토콜의 주소영역의 특성을 이용하여 단위 측정시간 동안 측정된 주소비트 정보와 플래그 패턴의 수신률을 이용하여 문턱 값보다 작은경우 동기신호와 세션키를 전송하는 비주기적인 동기방식을 사용하므로써 종래의 주기적인 동기방식으로 인한 전송효율성 저하와 주기적인 상이한 세션키 발생 및 다음 주기까지의 동기이탈 상태의 지속으로 인한 오류확산 등의 단점을 해결하였다. 제안된 알고리즘을 링크계층의 점대점 프로토콜(Point to Point Protocol)을 사용하는 CDMA 이동망에서 동기식 스트림 암호 통신방식에 적용시 동기이탈율 10-7의 환경에서 주기가 1sec인 주기적인 동기방식에서 요구되는 6.45x107비트에 비해 3.84x105비트가 소요됨으로써 전송율측면에서의 성능향상과 오복호율과 오복호 데이타 비트측면에서 성능향상을 얻었다. Abstract In the cipher system using the synchronous stream cipher system, encryption / decryption cause the synchronization loss (of key arrangement) by cycle slip, then it makes incorrect decrypted data. To lessen the risk, we have used a periodic synchronous cipher system which achieve synchronization at fixed timesteps by inserting synchronization signal and session key. In this paper, we solved the problem(fault) like the transfer efficiency drops by a periodic synchronous method, the periodic generations of different session key, and the incorrectness increases by continuing synchronization loss in next time step. They are achieved by the transfer of a non-periodic synchronous signal which carries synchronous signal and session key when it is less than the threshold value, analyzing the address field of point-to-point protocol, using the receiving rate of address bits information and flag patterns in the decision duration, in providing data services by CDMA mobile network. When the proposed algorithm is applied to the synchronous stream cipher system using point-to-point protocol, which is used data link level in CDMA mobile network, it has advanced the result in Rerror and Derror and in transmission rate, by the use of 3.84$\times$105bits, not 6.45$\times$107bits required in periodic synchronous method, having lsec time step, in slip rate 10-7.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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