망 관리 시스템의 핵심적인 구성 요소 중의 하나인 관리 정보베이스는 망 관리에 필요한 모든 정보를 저장하고 있는 개념적인 정보 저장소이다. 망이 안전하게 운용되 기 위해서는 관리 정보 베이스에 저장된 관리 객체들에 대한 접근을 효율적으로 통제 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 관리자들을 3단계계층 구조로 분할하여 거대한 망 의 관리를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 하였다. 그리고, 강제적 접근 제어와 역 할기반 접근 제어 정책을 이용하여 관리 객체에 대한 접근 제어 및 관리 객체에서 발 생하는 통지들에 대한 접근 제어를 수행할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 이러한 접근 제어 모델을 능동 객체지향 데이타 모델을 사용하여 모형화하므로써 능동 객체지 향 데이타베이스로의 사상을 용이하게 하였다.
본 연구에서는 RGB칼라영상에서 세 칼라 객체의 색상에 따라 정량적으로 분류하기 위하여 ML(Maximum Likelihood) 분류법 을 개선 시도하여 보았다. RGB 칼라 영상이라 하면 빨강, 초록, 파랑의 세 밴드로 이루어진다. 스펙트룸과 공간상의 요소를 고려한다면 3차원적인 구조를 갖게 된다. 이러한 3차원 구조의 voxel를 RGB cube에 투사하여 이로부터 ML분류법의 개선 방법론을 적용하여 보았다. 전례적으로 쉽게 사용되어지는 Box 분류법과 비교 검토하여 보았으며 Bayesian decision 이론을 기반으로한 통계학적인 ML 분류법을 사용하였다. 유방암 항체조직영상에 이 방법론을 응용하며 양성 세포핵 음성 세포핵 그리고 배경을 분류하는데 좋은 결과를 얻어 임상에서 유방암 환자의 예후 및 진단에 사용할 수 있도록 연구하였다.
최근 시스템 온 칩 내 메모리의 고속 동작을 위해 TCM (Tightly Coupled Memory)를 내장한 설계가 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 시스템 온칩 내 eDRAM을 사용한 TCM 메모리를 위한 새로운 병열 메모리 테스트 구조를 제안한다. 제안하는 기법에서 피테스트 메모리가 테스트 모드에서 병렬 구조로 바뀌고 바운더리 스캔 체인과 함께 내장 메모리의 테스트용이도가 크게 향상된다. 병렬테스트 방식의 메모리는 각 메모리 요소들이 특정한 기능을 수행하도록 구조화되어 있으므로 모듈들로 분할하여 테스트 할 수 있으며 입출력 데이터를 기반으로 동적 테스트 평가 가능하다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 기법의 타당성을 검증하였다.
Internet 이용자의 급격한 증가와 광대역 통신망(B-ISDN) 구축의 확산에 따라 ATM(Asynchronous Transfer Mode)망 접속장치의 큰 수요가 기대되며, 또한 ATM망 접속장치의 성능 향상도 요구되고 있다. 기존의 연구들은 컴퓨터 프로그램의 메모리에 대한 참조가 지역적이라는 특성을 이용한 가상 메모리의 효율적인 페이지 교체 알고리즘 및 캐쉬 처리 방안들이 진행되어 왔다. 본 논문은 ATM 프로토콜 프로세서를 설계하는데 있어 네트워크 트래픽의 지역성(Locality of Reference)을 고려한 캐쉬 메모리 구조를 적용하여 보다 향상된 ATM 셀 수신이 가능하도록 한다. ATM 셀의 가상 패스 식별자/가상 채널 식별자(VPI/VCI)를 캐쉬 처리함으로써, 패킷을 분해, 재조립(Segmentation and Reassembly)할 때 관련 테이블의 검색 시간을 줄일 수 있다. 캐쉬 메모리 적용으로 인한 성능 향상을 평가하기 위해 ATM NIC 프로세서와 내부 캐시 메모리 그리고, 외부 SRAM 사이에 셀 수신 정보의 Read 와 Write에 드는 시간 비용(System Clock Cycle)을 캐시의 Hit 또는 Miss 등에 따라 구분하고, 이를 기반으로 한 시뮬레이터에 3 종류의 ATM 셀 스트림을 가하여 각각에 대해 평균 셀 처리시간, 데이터 버스의 트래픽 비율 그리고, 히트율의 3가지 평가요소를 측정하고, 비교하였다.
기계번역이나 정보검색 등에 적용되는 자연언어처리기술에 있어서 구문분석은 매우 중요한 위치를 차지한다. 하지만, 문장의 길이가 증가함에 따라 구문분석의 복잡도는 크게 증가하게 된다. 이를 해결하기 위한 많은 노력 중에서 전처리기의 지원을 통해 구문분석기의 부담을 줄이려는 방법이 있다. 본 논문에서는 구문분석의 애매성과 복잡성을 감소시키기 위해 유한상태 변환기 (Finite-State-Transducer FSI)를 이용한 전처리기를 제안한다. 유한상태 변환기는 사전표현, 단어분할, 품사태깅 등에 널리 사용되어 왔는데, 본 논문에서는 유한상태 변환기를 이용하여 형태소 분석된 문장에서 시간표현 등의 제한된 표현들을 구문요소화하는 전처리기를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 기계번역기에서의 구문분석기 뿐만 아니라 변환지식의 모듈화를 지원하기 위해 유한상태 변환기를 이용하여 시간표현 등의 부분적인 표현들을 번역하는 방법을 제안한다. 또한 유한상태 변환기의 편리한 작성을 위하여 유한상태 변환기 작성 지원도구를 구현하였다. 본 논문에서는 전처리기의 적용을 통해 구문분석기의 부담을 덜어 주며 기계번역기의 변환부분의 일부를 성공적으로 담당할 수 있음을 보여 준다.
최근에 학습 관리 시스템은 기존의 교수자 중심의 교수설계와는 달리, 학습자들이 스스로 자신의 진도를 판단하거나 관리, 동료들과 연구를 할 수 있도록 도와주는 역할을 한다. 학습 컨텐트 관리 시스템(LCMS: Learning Content Management System)는 컨텐트 관리와 학습자들의 학습 과정 관리를 한데 묶어 융통성 있게 활용할 수 있도록 도와주는 시스템이다. 즉 새로운 컨텐트 묶음을 생성하고, 학습객체(LO: Learning Object)를 통한 코스개발도 할 수 있다. 본 논문에서는 학습 객체를 통한 코스의 개발에 초점을 맞추어, 도구의 분석 및 설계 경험을 비교 분석하여 효과적인 웹 기반 CDT-L(Course Development Tool-LCMS)의 분석 및 설계를 위한 기능, 비기능 요소를 추출해 보고자 하였다. 학습 객체의 생성, 분해 조립을 통해 학습코스를 작성함으로써 수업개발의 효율성을 높일 수 있으며, 학습자리 개별적 요구에 컨텐트를 제공해 줄 수 있으며, 학습 객체를 통해 코스개발 도구의 분석 및 설계를 함으로써 비용과 효율성을 보장하며, 학습 컨텐트의 중복을 피하고 학습과정 개발의 효율성을 가지게 한다.
고정반복법에 의한 암시적 HHT 시간적분법을 이용하여 3층 3경간 철근콘크리트 골조구조물을 수치해석모형과 물리적 분구조모형으로 나누어 실시간 하이브리드실험을 실시하였다. 물리적 부분구조모형으로는 1층 내부 비연성기둥 1개소가 선택되었고, 수치해석모형에 일축 방향의 지진하중을 시편이 심한 손상에 의하여 파괴에 이를 때까지 작용시켰다. 비선형 유한요소해석 프로그램인 Mercury가 실시간 하이브리드실험을 위하여 새로이 개발 및 적용되었다. 실험결과는 물리적 부분구조모형의 상부 수평방향 층간변위비를 OpenSees에 의한 수치해석시뮬레이션과 진동대실험의 그것과 비교하였다. 본 실험은 가장 복잡한 실시간 하이브리드실험 중의 하나이고, 하드웨어, 알고리즘 그리고 모형에 대한 기술적인 내용을 본 논문에 자세히 설명하였다. 수치해석모형의 개선, 물리적 부분구조 모형 접선강성행렬의 유한요소해석 프로그램에서의 평가 그리고 하중기반 보-요소의 요소상태결정의 연산시간을 줄이기 위한 소프트웨어의 개선이 이루어진다면 실시간 하이브리드실험과 진동대실험결과의 비교는 권장할 만하다. 그리고 "지진과 같은 동적하중하의 복잡한 구조물의 수치해석시뮬레이션"이라는 목적을 위하여 실시간 하이브리드실험은 동적하중에 대한 실험적 검증을 점진적으로 수치해석모형으로 대체하기 위한 저비용-고효율 실험법으로서의 가치를 충분히 가지고 있다고 할 수 있다.
최근 생체 인식 분야나, HCI 분야 등에서 사람의 눈 영상 정보를 이용하여 홍채 인식을 하거나 시선위치 정보를 이용하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 특히 사용자의 편의성을 위한 원거리 카메라 기반시스템이 늘어나면서 눈 영상 촬영에 단순히 동공 중심 영역만 촬영 되는 것이 아니라, 눈썹, 이마, 피부영역 등 부정확한 검출을 일으킬 수 있는 요소가 포함되어 촬영되고 이러한 불필요한 요소들은 동공 중심영역의 검출 성능을 저하시킨다. 또한 앞서 얘기한 이용분야들은 실시간 환경에서 실행되는 시스템들로 정확한 검출 성능뿐만 아니라 빠른 실행시간도 요구 한다. 본 논문에서는 정확하고 빠른 눈동자 영역 검출을 위하여 기존에 가장 많이 사용하는 AdaBoost 눈 검출 알고리즘, 적응적 템플릿 정합+AdaBoost 알고리즘, CAMShift+AdBoost 알고리즘, rapid eye 검출 알고리즘에 대하여 분석하고, 조명변화와 콘택트 렌즈 및 안경 착용자와 미 착용자등 다양한 경우에 대해서 앞서 말한 알고리즘들을 적용하여 각 알고리즘 별로 정확도와 실행시간을 비교 분석하도록 한다.
말레이시아 차량 번호판에는 플라스틱으로 제작된 영문 및 숫자들이 엠보싱 형태로 부착되어있으며 수평 수직방향 문자들 사이 간격이 조밀하게 배치된 경우가 많다. 따라서 조도가 낮은 차량 영상에서는 번호판 문자 획 정보 추출이 어려워질 수 있다. 본 논문에서는 저 조도에서 촬영된 말레이시아 차량 영상에서 번호판을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 저 조도에서 촬영된 차량 영상에서도 문자 획 연결 요소를 정확하게 추출하기 위해 DoG 필터링 기반 문자 획 생성 기법을 도입하였다. 문자 획 연결요소 해석을 통한 번호판 후보 영역을 추정한 다음 문자 영역을 분할하고 인식을 하였다. 쿠알라룸푸르 도로상에서 조명이 부착되지 않은 IR 카메라를 사용하여 주야로 촬영한 6,046장의 차량 영상을 대상으로 번호판 인식 실험을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 실험해 본 결과 번호판 인식 성능이 96.1%로 나타났다.
이 논문은 우리나라 차량 영상에서 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이 논문의 아이디어는 차량 영상에서 네 개의 숫자를 찾고 그 정보를 이용하여 번호판 영역을 분할하는 것이다. 이 방법으로 번호판 영역을 찾으면 네 개 숫자 영역도 더불어 얻게 되는 장점을 가진다. 첫 단계는 입력된 영상에서 적절한 크기의 연결 요소를 검출하고 이들을 군집화 한다. 둘째 군집화 된 연결요소들을 바탕으로 숫자 네 개 (4-digits)후보를 생성한다. 세 번째 단계는 4-digits후보들을 인식하여 숫자일 신뢰도를 측정한다. 마지막으로 후보 영역 중 신뢰도가 가장 높은 영역을 번호판 영역으로 추출한다 신뢰도를 얻기 위해 Perfect Metrics 분류 알고리즘을 사용하였다. 제안하는 방법을 주간 영상 4600장과 야간 영상 264장으로 테스트 한 결과 각각 97.23%와 95.45%의 검출률과 0.09%와 0.11%의 오검출률을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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