최근 연구개발(R&D) 관련 연구 주체 간 융복합 연구를 통한 신규 사업 발굴의 관심이 높아지고 있다. 이로 인해 융복합 신규 사업을 발굴하고 기획하는 것이 매우 중요해지고 있으며, 관련하여 이종 분야 간 융복합 분야 발굴을 위한 다양한 방법이 시도되고 있다. 본 논문은 논문 특허 정보 분석을 통해 기존 방법 대비 빠르게 공통 기술을 식별하고, 식별된 결과를 활용한 융복합 연구 전략 수립의 과정을 핵융합 가속기 공통 부품국산화 추진 전략 사례 연구를 통해 제시하고자 한다. 먼저 양 분야 간 어떤 기술들이 공통적으로 다루어지고 있는지를 논문 특허 분석으로 식별하기 위해 핵융합 가속기 분야를 중심으로 WoS(Web of Science) 논문 DB를 활용하여 두 분야 간 공통적으로 출현하는 색인(Index) 빈도수 분석 및 Thomson Innovation을 활용한 신규성(Novelty) 중심의 특허 분석을 수행하여 공통 기술을 식별하는 방법론을 제시하였다. 이렇게 도출된 공통기술 분야는 기술과 관련 산업체의 사상(寫像, mapping) 과정에 활용하여 국산화 추진 후보를 선별하였고, 기술경쟁력, 기술성숙도 등의 기술성 평가 수행으로 국산화 추진을 위한 최종 전략 분야를 선정하여 핵융합 가속기 공통기술 기반의 융복합 연구의 전략 수립 전 과정을 제시하였다.
일반화된 완전최소자승법 (generalized total least squares method, GTLS)의 ARMA 시스템 식별에의 적용과 GTLS의 적응알고리듬에 대하여 논한다. 일반화된 완전최소자승법은 일별과 출력을 알고 있는 시스템식별 (system identification)문제에서, 출력이 잡음에 의하여 오염된 경우, 편이되지 않은 해를 구하기 위하여 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 먼저 GTLS를 ARMA 시스템 식별에 적용하기 위한 formulation을 하고, 일반화된 완전최소자승법의 일반 해의 성질과 역행렬 정리 (matrix inverse lemma)를 이용하여 적응 GTLS 방법을 제안한다. 다음 제안된 방법을 통하여 시스템식별에 적용하여 그 성능을 평가한다. 또한 GTLS 알고리듬과 제안한 적응 GTLS 알고리듬의 성능을 수학적으로 해석하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이를 검증한다.
최근 스마트기기 사용량이 증가함에 따라 NFC나 Bluetooth 등 다양한 근거리 통신 서비스가 제공되고있다. 그러나 이들 통신방식은 별도의 통신 모듈을 필요로 하는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 비가청주파수 대역을 이용한 통신이 연구되고 있다. 비가청주파수 대역은 18kHz~22kHz 사이의 사람에게 들리지 않는 주파수 대역으로 마이크와 스피커만 있으면 비가청주파수 통신이 가능하다. 기존 연구는 특정 사용자를 식별하여 데이터를 보안상 안전하게 전송하는 방식이 없다. 본 논문에서는 통신에 사용되는 두 기기가 본 논문에서 제안한 공유키를 활용하여 3단계의 과정을 거쳐 사용자를 식별하는 방법을 제안한다. 또한 식별 과정에서 만들어진 값은 메시지를 암호화하는데 사용되어 보안을 강화한다. 이 식별 방법은 비가청주파수 통신을 IoT 등 다양한 분야에 활용하는데 사용할 수 있다.
적응성 혹은 비선형 계통의 제어가 발달됨에 따라 평상시 작동상태에서 그 계통의 특성을 아는 것이 중요시 된다. 이 특성은 계통의 입력과 출력에서 얻게 되는데 이런 과정을 식별(Identification)이라고 하며 이중 특히 이미 그 계통의 "토포로지"는 알려지고 파라미터만을 구하는 문제에 대해서 사용코저 제시된 여러가지 방식을 종합하고 검토해보았다. 방식의 구분은 다소 임의적이나 편의상 사용키로한다.의상 사용키로한다.
원격탐사 근적외선(NIR)과 Red 밴드의 반사도로부터 계산되는 정규식생지수(NDVI)는 구름에 오염된 곳에서는 실제보다 낮은 값으로 계산된다. 식생지수에서 구름오염 문제를 극복하는 기존의 대표적인 방법에는 보름 정도 장기간 식생지수 값 중에서 최대인 값을 취하는 MVC(Maximum Value Composite) 방법이 있다. 하지만 MVC 방법으로는 식생지수의 단기간 변동을 파악할 수 없으며, 장기간 계속 구름으로 오염된 곳은 잘못된 식생지수 값으로 계산되는 문제점이 있다. 가시광 RGB 자료로부터 snapshot 영상자료의 구름을 마스크(mask)하는 새로운 방법인 CIM(Color Index Manipulation) 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘을 사용하면 snapshot 영상자료에서 구름에 오염된 곳은 제외하고 오염되지 않은 곳에 대한 식생지수를 계산할 수 있다. RGB 자료에 대한 정규색상지수 NCI (Normalized Color Index) 3개 성분을 $120^{\circ}$ 간격으로 벌어진 3개 축상의 좌표로 나타낸 후 이들 3개 값의 벡터합(vector sum) 정보를 이용하여 구름을 식별하는 CIM 방법으로 위성영상에서 두꺼운 구름과 않은 구름을 구분하여 식별할 수 있다. 이 구름식별 기법을 MODIS snapshot 위성영상 자료에 적용하여 한반도의 일별(daily) 식생지수 자료를 계산하였다. 그리고 수년간의 일별 식생지수 자료로부터 한반도 식생지수의 계절적 변동을 조사하였다.
현재까지 어종식별에 이용되어진 방법으로는 크게 4가지로 나눌수 있다. 1) 주파수특성법: 광대역 혹은 복수주파수에 의한 어군의 음향산란의 주파수특성의 차이를 이용하는 방법(Madureira et at., 1993; Simmonds et at., 1996),2) 분포특징법 :어군형태와 분포특성에 근거한 방법 (LeFeuvre et at., 2000), 3) 신호특징법: 어군에코의 포락선등의 신호의 특징에 근거한 방법Rose and Leggett, 1988; Scalabrin et at., 1996), 4) 음향결과법: SV, TS, 에코트레스해석에 의한 유영속도 등 과학어탐에 의해서 얻어진 정보를 이용한 방법이 있다 (Richards et al., 1991). (중략)
단순한 외부 측정만으로써 수동 및 능동 회로망에서의 한개의 결함요소(Faulty Element)를 결정하기위해서 벡터를 이용한 한 방법을 연구했다. 큰 회로망은 몇개의 작은 회로망이 연결되었다고 생각할 수 있다. 여러 주파수에서의 전달 함수의 크기와 회로요소의 변화와의 사이에서 일어나는 관계를 이용함으로써 Fault Simulation Curve를 그릴 수 있다. 이곡선으로부터 결함식별영역(Fault Identification Region)을 정의한다. 정의된 결함식별영역에 따라 결함시별 매트릭스(Fault Irlentification Matrix)가 형성된다. 어떤 회로로부터 측정된 치를 성분으로하는 벡터를 결함식별 매트릭스에 곱해줌으로써 다른 한개의 벡터를 유도하는데 이유도된 벡터의 성분이 회로의 결함요소를 식별해주는 것이다. 결함식별방법을 위한 한 시험절차가 계시되고 실험에 의하여 입증되었다.
본 연구는 인간의 갑상선 세포를 대상으로 암세포의 식별을 위하여 새로운 디지털 영상기술을 적용하여 해석한 것으로 이를 위하여 세포영상해석에 필요한 개선된 처리방법들을 제안하였다. 실험대상으로 정상세포와 암세포로 확진된 갑상선세포의 현미경 영상을 사용하였다. 세포영상으로부터 세포핵을 구분하기 위하여 기존의 방법을 개선한 방향각을 갖는 Contour Following법을 시도하여 세포핵의 영상을 매우 효과적으로 얻을 수 있음을 입증하였고, 세포핵의 특징추출을 위하여 16개의 특징파라미터들을 사용하였고 식별율을 높이기 위하여 우세특징파라미터를 선택하여 식별을 향상을 꾀하였다. 실험 결과 평균 91.11%의 식별률을 얻음으로서 효과적으로 갑상선의 암세포를 식별할 수 있음을 증명하였다.
개인식별에 있어서 법치의학은 매우 빠른 속도로 발전해 왔으며 증례도 나날이 증가하고 있다. 그러나 모든 개인식별은 한 가지의 방법으로 할 수 없고 각각의 증례에서 가장 확실한 개인식별을 할 수 있는 필요한 방법들에 대한 장점과 단점을 확인하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 4 증례를 확인하였다. 2 증례는 연령추정적 개인식별이었으며 2 증례에서는 동일인임을 확인하였다.
비디오에서 색채가 즐거움을 주는 조화를 이루는지 알 방법이 없었다. 이러한 색채 조화를 식별함으로서 색채의 조화가 질서감, 명료성, 동류성, 대비성, 그리고 친근감 등을 준다. 따라서 색채 조화를 식별하는 것이 매우 중요하다. 색채 조화는 먼셀, 오스발트, 비렌, 문 스펜서, 이텐, 슈브뢸, 그리고 저드 등이 조화론을 내세워 색채가 조화를 이루는지 판별했다. 이러한 방법들 중 하나인 이텐의 색상환을 이용하여 2색, 3색, 4색, 5색, 그리고 6색의 색채 조화를 식별해보도록 한다. 식별에는 에지 추출, 레이블링 및 클러스터링, 그리고 색채 추출 및 조화 등이 이용된다. 이렇게 색채 조화를 식별함으로써 감성 데이터베이스 구축 및 감성 인식을 위한 기반을 마련한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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