이 논문은 주어진 영상에 존재하는 물체를 자동적으로 탐지하기 위한 시간과 공간 효율적인 방법을 소개한다. 일반화 허프 변환(Generalized Hough Transform: GHT)은 다양한 모양의 물체를 찾기 위해 자동 물체 탐지를 하는 강력한 템플릿(template) 매칭 알고리즘이다. 다양한 모양과 크기의 물체를 찾기 위해 서로 다른 많은 템플릿을 GHT에 적용해야 한다. GHT로 찾아진 모든 경계선은 보다 정교한 경계선을 찾기 위한 초기 외곽선으로 사용된다. 그러나, GHT의 주요 단점은 과도한 시간과 공간을 요구하는 것이다. 이런 단점을 극복하기 위해서, 제안된 알고리즘은 공간 효율적 방법인 반복적 GHT(iterative GHT: IGHT)를 사용한다. 또한, 원래 영상의 크기를 이분의 일 크기와 사분의 일 크기로 줄여서 다중 해상도 탐색을 이용한다. 사분의 일 영상에서 첫 번째 IGHT를 수행하여 획득한 정보를 이용하고, 세포 크기의 범위를 줄여 이분의 일 크기의 영상에서 탐색공간을 제한한다. 이분의 일 크기의 영상에서 두 번째 IGHT를 수행한 후, 세포핵은 세부 탐색에 의해 찾아지고, 정확한 경계선을 결정하기 위한 에지 정보에 의해 분할된다. 실험결과는 이 방법이 정확도의 손실이 없으면서, 수행시간과 메모리 사용을 줄이고 있음을 보여준다.
오늘날 단일 슈퍼컴퓨터로는 처리가 불가능한 거대한 문제들의 해법이 시도되고 있는데, 이들은 지리적으로 분산된 슈퍼컴퓨터, 데이터베이스, 과학장비 및 디스플레이 장치 등을 초고속 통신망으로 연결한 GRID 환경에서 효과적으로 실행시킬 수 있다. GRID는 1990년대 중반 과학 및 공학용 분산 컴퓨팅의 연구 과정에서 등장한 것으로, 점차 응용분야가 넓어지고 있다. 그러나 GRID 같은 분산 환경은 기존의 단일 병렬 시스템과는 많은 점에서 다르며 이전의 기술들을 그대로 적용하기에는 무리가 있다. 기존 병렬 시스템에서는 주로 동기 알고리즘(synchronous algorithm)이 사용되는데, 직렬 연산과 같은 결과를 얻기 위해 동기화(synchronization)가 필요하며, 부하 균형이 필수적이다. 그러나 부하 균형은 이질 클러스터(heterogeneous cluster)처럼 프로세서들의 성능이 서로 다르거나, 지리적으로 분산된 계산자원을 사용하는 GRID 환경에서는 이기종의 문제뿐 아니라 네트워크를 통한 메시지의 전송 지연 등으로 유휴시간이 길어질 수밖에 없다. 이처럼 동기화의 필요성에 의한 연산의 지연을 해결하는 하나의 방안으로 비동기 반복법(asynchronous iteration)이 나왔으며, 지금도 활발히 연구되고 있다. 이는 알고리즘의 동기점을 가능한 한 제거함으로써 빠른 프로세서의 유휴 시간을 줄이는 것이 목적이다. 즉 비동기 알고리즘에서는, 각 프로세서는 다른 프로세서로부터 갱신된 데이터가 올 때까지 기다리지 않고 계속 다음 작업을 수행해 나간다. 따라서 동시에 갱신된 데이터를 교환한 후 다음 단계로 진행하는 동기 알고리즘에 비해, 미처 갱신되지 않은 데이터를 사용하는 경우가 많으므로 전체적으로는 연산량 대비의 수렴 속도는 느릴 수 있다 그러나 각 프로세서는 거의 유휴 시간이 없이 연산을 수행하므로 wall clock time은 동기 알고리즘보다 적게 걸리며, 때로는 50%까지 빠른 결과도 보고되고 있다 그러나 현재까지의 연구는 모두 어떤 수렴조건을 만족하는 선형 시스템의 해법에 국한되어 있으며 비교적 구현하기 쉬운 공유 메모리 시스템에서의 연구만 보고되어 있다. 본 연구에서는 행렬의 주요 고유쌍을 구하는 데 있어 비동기 반복법의 적용 가능성을 타진하기 위해 우선 이론적으로 단순한 멱승법을 사용하여 실험하였고 그 결과 순수한 비동기 반복법은 수렴하기 어렵다는 결론을 얻었다 그리하여 동기 알고리즘에 비동기적 요소를 추가한 혼합 병렬 알고리즘을 제안하고, MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 수원대학교의 Hydra cluster에서 구현하였다. 그 결과 특정 노드의 성능이 다른 것에 비해 현저하게 떨어질 때 전체적인 알고리즘의 수렴 속도가 떨어지는 것을 상당히 완화할 수 있음이 밝혀졌다.
반복적인 문자열은 데이터압축, 생물정보학 등 여러 분야에서 연구되어 왔다. 본 논문에서는 음악서열이나 주가지수와 같이 정수로 표현될 수 있는 문자열에 대한 반복에 대해 연구한다. 최근 정수문자열의 최소 ${\delta}$-근사주기와 최소 ${\gamma}$-근사주기를 찾는 문제들이 소개되었고, 문자열의 길이가 n일 때, 두 문제를 각각 $O(n^2)$ 시간에 해결하는 알고리즘들이 제시되었다. 본 논문에서는 위의 두 문제에 대해 각각 $O(n^2)$개의 스레드를 이용하여 O(n) 시간에 해결하는 병렬알고리즘을 제시한다. 실험결과, n = 10,000일 때, 본 논문에서 제시하는 병렬알고리즘은 순차알고리즘보다 최소 ${\delta}$-근사주기를 계산하는데 약 19.7배, 최소 ${\gamma}$-근사주기를 계산하는데 약 40.08배 빠른 수행시간을 보였다.
동영상에 내재된 잡음을 제거하기 위해 사용되는 움직임 적응적 시간영역 잡음 제거 필터링에서는 움직임의 정도에 따라 필터링의 강도를 적절하게 조절하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 최적 자승 학습에 기반을 둔 움직임 적응적 시간영역필터링 방안을 제안한다. 움직임 정도에 따라 각 화소를 분류하여 분류코드를 지정하고, 각 분류코드에 따라 반복적 최적 자승학습에 기반을 둔 최적의 필터 계수를 유도한다. 반복적 학습과정은 사전에 미리 수행되어 학습된 결과만 룩업 테이블에 저장된다. 실제 잡음 제거 필터링 과정에서는 각 화소를 움직임 정도에 따라 분류한 후 분류코드에 따라 룩업 테이블에 있는 필터계수를 읽어 간결한 필터링을 취한다. 실험결과는 제안된 방법이 잡음 제거 응용에서 번짐을 방지하면서 동영상 잡음을 효과적으로 제거함을 보여준다.
보강토 옹벽은 기존 콘크리트 옹벽에 비하여 많은 장점을 지니고 있으나 장기적으로 지속하중 혹은 반복하중 등에 의한 잔류변형의 우려로 영구 구조물로서의 적극적인 적용에 장애가 되고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서는 보강토 구조물의 시간 의존적 잔류변형 메카니즘의 규명과 아울러 잔류변형을 예측하고 제어하는 기술이 확보되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 연구의 필요성에 근거하여 보강토 옹벽에 발생할 수 있는 장기변형 특성 고찰에 주안점을 두고 지오그리드와 표준사로 뒤채움된 모형 보강토 옹벽에 대한 지속하중 혹은 반복하중 등 다양한 하중이력에 대한 보강토 구조물의 장기변형 특성 메카니즘을 축소모형실험을 통해 고찰하였다. 그 결과 보강토 옹벽의 시간의존적 변형은 작용하는 하중특성 뿐만 아니라 뒤채움흙 및 보강재의 역학적 특성에도 많은 영향을 받는 것으로 나타났으며, 선행하중을 작용함으로써 시간 의존적 잔류변형을 제어할 수 있는 것으로 파악되었다.
교통, 굴착, 발파 등에 의한 반복하중은 오랜 시간에 걸쳐서 암석의 미세균열 성장을 일으키며, 암석의 강도 등에 영향을 미치기 때문에 반복하중에 의한 균열의 성장, 결합은 장시간 안정성 평가에 중요한 영향을 미친다. 본 연구에서는 두 개의 초기 균열을 가지는 모사 암석 시험편에 단조증가 및 반복하중을 가하여 하중 조건에 따른 균열의 성장과 결합유형을 조사하였다. 단조증가하중, 반복하중 시험 모두에서 서로 유사한 날개균열 시작 위치, 날개균열 각도, 균열 성장 순서, 균열 결합 형태가 관측되었다. 본 연구에서 관찰된 균열 결합은 크게 3종류로 전단에 의한 결합, 1개의 날개 혹은 인장 균열에 의한 결합 그리고 2개의 날개 혹은 인장 균열에 의한 결합으로 요약될 수 있다. 피로균열은 반복하중 시험에서만 발생하였으며 성장 방향은 이차균열과 유사하게 초기균열과 같은 방향 혹은 하중방향과 직교인 수평방향으로 관찰되었다.
가상환경 또는 실제환경에서 정보를 제공하는 햅틱 인터페이스의 필요성이 점점 증가 함에 따라 촉감을 제공 하기 위한 다양한 햅틱 장치가 개발되었고 각 장치의 특성과 성능 평가를 위해 기초적인 정신(심리) 물리학적 연구가 수행 되고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 햅틱 인터페이스 중 손가락 끝에 부착하는 형태의 새로운 공기 촉감 제시장치(PTI: Pneumatic Tactile Interface)를 제시하고 이 장치의 유용성을 입증하기 위해 localization rate, 시간 분해능, 길이 분해능, 강도의 세기 등의 심리 물리학적 실험(Psychophysical Experiment) 수행 결과를 제시한다. 공기촉감 시스템은 50개의 출력까지 확장 가능한 공기촉감 하드웨어로 구성 되어있고 손가락 끝에 부착하는 형태로 구성 하기 위해 5*5의 배열의 디스플레이를 제작하였다. 16명의 피실험자가 A, B 두 그룹으로 나뉘어 각각 2가지의 심리물리학 실험을 수행하였다. localization rate의 경우 9개의 다른 자극의 위치를 구별하기 위해 3*3 배열로 구성된 밀집된 디스플레이와 확장된 디스플레이로 측정을 수행하여 각각 58.13%, 85.9%의 localization rate를 얻을 수 있었다. 그리고 100번의 반복 실험을 통해 약 2.6mm의 길이 분해능을 얻을 수 있었고 자극 강도 실험의 경우, 실제의 강도가 세짐에 따라 피 실험 자들이 느끼는 강도의 척도도 증가 하며, 강도가 약해 질수록 피 실험 자들이 느끼는 강도 역시 거의 선형적으로 감소함을 알 수 있었다. 그러나 시간 분해능의 경우에는 시스템을 구성하는 밸브의 성능으로 인해 20ms 이하의 시간 분해능 측정은 제한 되었다. 이러한 심리 물리학 실험을 통하여 개발된 공기촉감 제시장치가 다양한 정보를 전달하는데 충분하다는 결론을 내릴 수 있으며, 제안된 시스템을 사용하는 여러 가지 어플리케이션을 제시하였다.
본 연구에서는 Si wafer에 마스크 공정 및 Slit-etching 공정을 적용하여 25 um 피치의 probe unit을 개발하기 위해 Deep Si Etching 장비를 이용하여 식각공정 조건에 따른 특성을 평가하였다. 25 um pitch는 etch 폭의 크기에 따라 3종류로 설계하였으며, 식각공정은 2수준, 4인자 실험계획법에 의해 8회 실험을 수행하였다. 실험계획법에 의해 미니탭을 활용하여 최적조건을 구한 결과 12.5 um etch 폭에서는 가스유량은 200 sccm, 에칭시간 7 sec, 코일 파워 1500W, 에칭 압력은 43.7 mtorr의 조건이 etch 형태 및 profile angle이 목표치에 근접한 결과를 얻었다. 또한 probe pitch를 30~60 um까지 증가시켰을 경우 Etch depth는 증가하였으며, 식각율 또한 증가한 현상을 보였다. 재현성 실험을 위해 위의 최적조건을 이용하여 2회 반복하여 실험한 경우 모든 시편이 목표치에 도달하였다. 이는 미세피치화 되는 프로브 유닛의 기초데이터로 활용될 수 있다.
본 연구는 오이 수확기 개발을 위해 메니퓰레이터를 설계 제작하였다. 실험에 사용한 3축 메니퓰레이터는 견고성, 내구성, 모멘트를 줄이기 위해 모터 및 감속기 등이 하중이 실리지 않는 곳에 장착하였다. 주요 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 3차원 공간상의 좌표에 대하여 메니퓰레이터의 10회 반복 위치 오차는 Z축에 관계없이 0.1mm 내외로 정확하게 작동하는 것으로 나타났다. 2) 실내 실험에서 25개의 오이에 대한 실험 결과 22개의 절단하여 92%의 성공률을 보였으나, 원인은 오이가 기형과이며, 수확한 후 시간이 경과하여 오이 과병의 물성이 변한 것으로 판단된다. 3) 실내 실험에서 오이 과병을 절단하지 못한 경우에도 메니퓰레이터는 오이에 0.1m 내외로 엔드이펙터을 접근시켰다. 4) 50개의 오이에 대하여 현장 실험을 한 결과 42개, 84%의 절단율을 보였다. 오차가 16% 발생한 것은 수확적기가 지나서 오이의 과병이 짧고 뭉툭해서 나타난 것으로 판단된다.
본 논문에서는 최적의 control dominated ASIC 설계를 위한 VHDL 중간 표현 그래프 CDDG(Control Dominated Data Graph)와 최소 제한조건 스케쥴링 알고리즘을 제안한다. CDDG는 VHDL 동작 기술의 조건 분기 및 반복구조 등을 효과적으로 나타낼 수 있는 제어 흐름 그래프로서 하드웨어 설계의 특성을 지원하기 위한 데이터 종속 관계, 하드웨어 자원 제한 및 시간 제한 조건이 표현된다. 제안된 스케쥴링 알고리즘은 CDDG의 부그래프로 표현된 제한조건에 대해, 부그래프들의 최소화하는 과정과 회로 동작의 허용 시간을 검사하는 최대 시간 제한의 검색 및 각 연산 노드들의 동작시간을 결정하는 과정으로 수행된다. 벤치마크 데이터를 사용하여 실험한 결과, 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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