본 논문에서는 성능 평가에 의한 자기 학습 구조를 가진 퍼지 제어기를 연구하였다. 퍼지 제어기는 퍼지 논리에 기초를 두고 있고, 퍼지 논리는 실세계의 근사적이고 불확실한 현상을 기술하는데 효과적이다. 이러한 퍼지 논리의 추론으로 제어를 수행하지만 퍼지 제어기의 중요한 부분인 맴버쉽 함수와 제어 규칙을 설정하는 것은 쉬운일이 아니다. 이런 문제점을 보완하기 위해 제어 목표값에 도달한 때까지 스스로 제어규칙을 개선하는 자기 학습 제어기를 설계하였다. 본 논문에서 퍼지 제어기의 학습은 평가 기준표(Performance Index)을 이용하여 이루어진다. 퍼지 제어기의 구현은 386PC을 기본으로 하며, D/A변환기, PWM(Pulse Width Modulation) 모터 드라이브 회로 등이 포함된 인터페이스 카드를 제작하여 제어 대상체의 데이터를 처리하였다. 공과 막대기 시스템(Ball and Beam system)을 제어 플렌트로 구현하여 얻은 실험 데이터와 이에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 얻은 데이터를 서로 비교하여서 자기 학습 구조를 갖는 퍼지 제어기의 유용성을 평가하였다. 실험의 결과는 학습 구조가 없는 퍼지 제어기보다 학습 구조를 가진 제어기가 정상상태 도달시간(Settling Time)에서 약 10%정도 빠르게 개선되었다.
시계열 패턴 인식에 일반적으로 많이 사용되는 동적인 타임 워핑 알고리즘은 대부분의 연산시간을 상관표를 작성하는데 소비한다. 그리고 이 연산시간을 줄이고자 전역 경로 제약조건을 설정하여 연산범위에 제한을 두는데, 이것은 패턴의 내용을 고려하지 않은 시간축에 의한 제한이다. 따라서 본 논문에서는 패턴의 형태에 따라 적응적으로 전역 경로 제약조건을 설정하여 보다 효율적으로 패턴인식을 수행하는 분기 한정적인 동적 타임 워핑 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위한 실험에서는 분기 한정적인 동적 타임 워핑 알고리즘이 기존의 동적 타임 워핑 방법과 경로 거리는 유사하면서 연산 시간이 보다 개선되었음을 확인할 수 있었다.
기존 문서 검색 시스템의 경우 단순히 문서 내에서 텍스트를 추출한 후 그 텍스트를 색인, 검색하는 형태를 가지고 있었다. 본 논문에서는 MS Word, Excel, HWP 등 다양한 형태의 문서에서 텍스트, 표, 이미지, 차트, 동영상 등의 문서 개체를 분석, 색인하고 이를 검색하는 시스템의 개발 방법을 제외하였다. 제안된 시스템은 문서의 내부 자료 구조를 CDML(Composite Document Markup Language)로 변환하고, 이를 색인, 저장함으로 기존의 전문 검색 시스템의 한계를 효과적으로 극복했으며, 문서 내의 검색 대상 개체로 자동 이동하고 하일라이팅 시키는 기술을 구현함으로 사용자 편익성을 높였다. 개발된 시스템의 성능을 평가한 결과, 다양한 문서 형식에 대해 평균 97% 이상의 CDML변환 성공률과 개체 검색 성공률을 보였으며, 이진 파일에서 직접 개체를 추출함으로 매우 높은 분석 및 색인 속도가 달성되었음을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 소개된 새로운 패러다임의 문서 검색 솔루션을 통해 다양한 기술적 상업적 파급 효과가 기대되고 있다.
단거리 함대공 미사일인 RAM은 경량화 및 상황 대처 능력이 탁월하고 신속한 선박 자체의 방어용 미사일로서 미국과 독일의 NATO 협력 프로그램에 의해 공동으로 개발하여 양산되고 있으며, 미국과 독일 외에 한국해군도 도입하여 신형함정에 장착함으로써 선박 자가 방어 능력을 갖추고 있다. 이에, 독일에서 개발한 나선형의 레일 타입 복합재 발사관에서 요구하고 있는 RAM 발사관의 공정 개발과 인증시험을 국내에서 성공함으로써 나선형 유도탄 발사관에 대한 구조 성능 분석을 수행함은 물론 환경 특성평가 시험에 대하여 종합적인 연구를 통하여 향후 복합재 발사관의 개발에 많은 도움과 적용이 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 저 전력 시스템에 적합한 고정 소수점 연산기로 구현된 다중 채널 디지털 보청기 알고리즘의 최적화 기법을 제시한다. 먼저 입력 신호를 고속 MDCT(modified discrete cosine transform) 방법을 사용하여 주파수 대역 분할함으로써 알고리듬의 복잡도를 최소화 하였고, MDCT 출력을 비선형 대역 분할 과정을 거쳐 채널별 그룹핑을 한 다음, 각 채널 신호를 난청인의 청각 손실 정도에 따라 구성한 라우드니스 보상 함수(loudness compensation function: LCF)표를 이용하여 이득을 조절하고, 최종적으로 TDAC 기법을 구현하는 IMDCT(Inverse MDCT) 변환을 거쳐 보상된 출력을 합성한다. 모든 과정은 16비트 정수 연산으로 구현되며, 이득을 계산하기 위해 측정되는 로그 단위의 연산 과정은 미리 계산된 테이블과 고속 탐색 알고리듬을 이용하여 구현된다. 구성된 보청기 알고리즘의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가하였다.
Bearing is a mechanical component that supports loads and transmits rotation. As the application of high-value-added products such as semiconductors, aviation, and robots have recently become diverse and more precise, an accurate bearing performance prediction and evaluation technology is required. Bearing performance evaluation can be divided into evaluations based on bearing theory and on numerical analysis. An evaluation based on numerical analysis is a technique that has been highlighted because the problems that remained unsolved owing to time problems can be solved through recent developments in computers. However, current studies have the disadvantage of not considering the essential changes over time and bearing rotation. In this study, bearing performance evaluation based on rigid body dynamic analysis considering rotation and load over time is performed. Rigid body dynamic analysis is performed for deep groove ball bearing to calculate the load applied by the ball. The reliability of the analysis is verified by comparing it with the results calculated using bearing theory. In addition, rigid body dynamic analysis is performed for automotive wheel bearings to calculate the contact angle and load applied by the ball for cases where axial load and radial load are applied, respectively. The effect of rotation and load over time is evaluated from these results.
본 논문은 목자판과 수면이 포함된 시차가 있는 연속적인 두 영상을 이용하여 수면위치를 탐색하는 방법과 그 적용성을 평가한 결과를 기술한다. 수위표 상단으로부터 특정 크기의 직사각형 검사영역을 설정하고 짧은 시차를 가진 두 영상의 동일한 위치의 검사영역에 대해 상관계수를 산정한다. 이렇게 함으로써 물의 흐름으로 픽셀 농도가 변화하는 수역과 픽셀 농도가 고정되어 있는 육역을 구분한다. 제안한 기법을 검증하기 위해 실험실에서 촬영한 사진을 분석하였다. 분석결과 검사영역의 크기에 따라 상관계수 특성이 달라짐을 확인하였으며, 검사영역이 수위표 전체 폭에 걸쳐 있는 경우에 상관계수에 따른 수면특성이 뚜렷이 나타나 제안된 기법이 수면을 찾는데 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 시차가 있는 두 영상의 상관분석을 통한 수위측정방법을 통해 기존 영상수위계의 오염된 영상에서 오차범위가 10~42cm 발생했던 것을 2.6cm 이내로 줄일 수 있었다. 이 방법은 기존 영상수위계의 방법을 보완하여 수위 측정 성능을 높이는데 활용될 수 있을 것이다.
사상의학에서는 사람을 네 종류로 구분하며, 한의사들은 종종 이 네 종류에 기반을 두어 특별한 건강 정보와 치료 방법을 제안한다. 얼굴의 특징 비율(표 1)은 사상체질을 판단하는데 있어서 매우 중요한 기준으로 사용되는데, 본 논문에서는 측면얼굴에서 특징 비율을 추출하기 위한 시스템을 제안하였다. 특징 비율을 얻기 위해서는 두 가지를 고려하여야 한다. 하나는 대표 특징들을 선택하는 것이고, 다른 하나는 측면 얼굴 이미지에서 효과적으로 관심 영역을 검출하고, 정확하게 특징 비율을 계산하는 것이다. 논 논문에서 제시한 시스템에서는 적응형 색상 모델을 사용하여 배경에서 측면 얼굴을 분리하였고, 관심 영역 검출을 위해서 기하 모델에 기반한 방법이 사용되었다. 또한 이미지 크기와 머리 포즈에 따른 이미지 변화에 의해서 야기되는 에러 분석을 제시하였다. 제시한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 173명의 한국인 왼쪽 얼굴 사진을 이용하여 시스템을 테스트하였고, 정면 사진과 측면 사진을 함께 사용하였을 경우 정면 사진만을 사용한 경우보다 17.99%의 성능 향상을 나타내었다.
계층적 모바일 IPv6구조를 갖는 이동망에서 고속 핸드오버(F-HMIPv6) 방식은 효율적으로 서비스의 중단이 없는(seamless) 핸드오버방식을 제공한다. 그러나 이러한 핸드오버과정에서 이동단말(MN : Mobile Node)은 갑작스런 링크의 신호감쇄로 인해 기존의 엑세스 라우터(PAR : Previous Access Router)와 연결이 끊길 수 있다. 또한 일반적으로 이동단말은 고속의 핸드오버 도중에 많은 메시지를 교환할 수 있는 충분한 시간이 없으며, 특히 고속으로 이동 중에는 핸드오버를 위한 충분한 시간적 여유가 없다. 본 논문에서는 F-HMIPv6의 핸드오버를 개선하기 위한 방안을 제안하였으며, 성능평가 결과 고속 핸드오버과정에 메시지를 교환하는 시간을 감소시켜 F-HMIPv6가 predictive 모드에서 핸드오버가 수행될 수 있는 확률을 높였다.
국내 학술연구의 동향을 구체적으로 파악하여 연구개발 활동의 체계적인 지원 및 평가는 물론 현재와 미래의 연구 방향을 설정할 수 있는 기초 데이터로서, 개별 학술지 논문에 표준화된 주제 범주(통제키워드)를 부여할 수 있는 효율적인 방안을 모색하였다. 이를 위해 한국연구재단 「학술연구분야분류표」 상의 분류 범주를 국내학술지 논문에 자동 할당하는 과정에서, 자질선정 기법을 중심으로 자동분류의 성능에 영향을 미치는 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)인 국내 학술지 논문의 자동분류에서는 보다 단순한 분류기와 자질선정 기법, 그리고 비교적 소규모의 학습집합을 사용하여 상당히 좋은 수준의 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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