뉴런의 신경임펄스는 뉴런이나 축삭 자신의 자극에 의하여 유도되며, 이 자극전압이 임계치 이하이면 뉴런의 전도거리와 전도시간에 따라 지수함수적으로 감쇠된다. 이러한 현상은 전기회로에서의 전도현상과 매우 유사한 형태이므로 전기적인 등가회로를 이용하여 해석할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 뉴런의 전기적인 각종 파라미터를 구한 후 전기회로의 분포정수회로 이론을 적용하여 자극전도 현상을 해석하였다.
본 연구는 Wilcoxon Rank Sum Test 기법을 이용한 자동 돌발상황 검지 모형을 개발하는 것이다. 본 연구의 수행을 위하여 고속도로에 설치된 루프 차량 검지기(Loop Vehicle Detection System)에서 수집된 점유율 데이터를 사용하였다. 기존의 검지모형은 산정하기가 까다로운 임계치에 의하여 돌발상황을 검지하는 방식이었다. 반면 본 연구 모델은 위치와 시간대 교통 패턴에 관계없이 모형을 일정하게 적용하며, 지속적으로 돌발상황 지점과 상·하류의 교통패턴을 비교 검정 기법인 Wilcoxon Rank Sum Test 기법을 사용하여 돌발상황 검지를 수행하도록 하였다. 연구모형의 검증을 위한 테스트 결과 시간과 위치에 관계없이 정확하고 빠른 검지시간(돌발 상황 발생 후 2∼3분)을 가짐을 알 수 있었다. 또한 기존의 모형인 APID, DES, DELOS모형과 비교검증을 위하여 검지율 및 오보율 테스트를 수행한 결과 향상된 검지 능력(검지율 : 89.01%, 오보율 : 0.97%)을 나타남을 알 수 있었다. 그러나 압축파와 같은 유사 돌발상황이 발생되면 제대로 검지를 하지 못하는 단점을 가지고 있으며 향후 이에 대한 연구가 추가된다면 더욱 신뢰성 있는 검지모형으로 발전할 것이다.
본 연구는 실측자료가 확보된 중규모 하천유역에서 최대 첨두유량을 발생시키는 설계강우의 시간분포모형을 밝혀내고, 결정된 시간분포모형을 바탕으로 하여 유역특성과 임계지속기간의 관계를 규명하는 것이다. 50-5,000$\textrm{km}^2$의 44개 유역을 통하여 수문분석을 실시하였으며, SCS 유효우량 산정방법으로 결정된 유효우량을 사용하여 최대 첨두유량을 발생시키는 시간분포모형은 Huff의 4분위 시간분포모형으로 나타났다. 유역면적 50-600$\textrm{km}^2$인 유역에서는 24시간 강우지속기간의 첨두유량과 임계지속기간의 첨두유량은 유사한 값을 보이며, 유역면적 600-5,000$\textrm{km}^2$인 유역에서는 48시간 강우지속기간의 첨두유량과 임계지속기간의 첨두유량이 유사한 값을 보였다. AMC III 조건의 유효우량에 대하여 높은 상관성을 지니는 유역면적과 임계지속기간의 관계식을 유도하였으며, 유역면적 50-5,000$\textrm{km}^2$이 중규모 하천유역에서 임계지속기간을 결정하는데 유용한 식으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 단위도 특성치를 이용한 무차원 회귀식을 유도하였다.
본 눈문에서는 표면의 에지를 잘 나타내는 웨이블릿을 이용한 3차원 얼굴 인식 알고리듬을 제안한다. 먼저 얼굴영역을 추출하고 정규화과정을 수행한다. 코는 얼굴에서 가장 높고 기준점의 역할을 하므로 반복 선택방법을 이용해서 코끝을 찾는다. 코끝 최고점을 기준으로 깊이값 20, 30, 40인 영역에 대해 웨이블릿 변환을 수행하여 얼굴마다 저주파와 고주파들을 생성하는데, 저주파를 제외한 고주파들에 대하여 히스토그램을 특징벡터로 사용하였다 유사도의 비교는 L$_1$거리함수를 사용하여 수평, 수직, 대각고주파, 그리고 이 고주파들의 유사도 비교치를 합한 합성의 경우 각각에 대하여 실험하였다. 깊이값에 따른 영역에서 고주파별로 실험한 결과, 순위 임계값이 10위를 기준으로 깊이값 30 대각고주파에서 91%가 나타났고 합성에서는 93%의 인식률이 나왔다.
IT 서비스는 지속성, 신속한 변경을 위해 클라우드 플랫폼에서 운영되는 가상머신을 바탕으로 제공되도록 변경되고 있다. 서비스의 지속성을 위해서는 의도치 않은 상황(예를 들어, 정전, 화재 등의 재해상황)에 대해 신속하게 대처하거나, 방지하는 방안이 필요하다. 기존 클라우드 플랫폼은 이러한 상황에 대비하여 가상머신 백업을 위한 스냅샷, 이미지 기반 저장 등의 다양한 방법을 제공하였다. 그러나, 기존의 방법들은 IT 서비스 제공자의 클라우드 플랫폼적인 지식이 요구되며, 성능적 측면의 이슈가 해결될 필요가 있었다. 따라서, 본 논문에서는 지속적인 서비스 수행을 보다 유연하게 수행할 수 있는 방안으로 가상머신 풀을 구성하고 풀 내의 가상머신을 바탕으로 유사성 검증을 통해 복구하는 기법을 제시한다. 또한, 해당 기법을 보이는 사례 시스템을 구축하여 실 구현 가능함을 나타낸다.
대체모델을 사용한 탄화수소계열 혼합유체를 아임계 및 초임계 상태에서 이중 충돌 분무를 통해 분무 메커니즘을 가시화하여 분석하였다. 임계압력과 온도가 다른 데칸과 메틸사이클로헥산을 대체모델로 선정하였다. 챔버 내부에 이중 충돌 인젝터를 설치하여 아임계 및 초임계 상태에서 고속카메라를 통해 분무를 가시화하였다. 혼합유체의 분사 및 챔버 환산압력은 Pr(P/Pc)=1로 유사하게 유지하였으며 Tr(T/Tc)은 0.48에서 1.02까지 증가시켰다. Tr이 증가할수록 혼합유체의 물성치가 각각의 임계점에 도달하여 분무각은 증가하고 시트분열길이는 감소하였다. 또한 혼합 유체가 모두 근임계점에 도달하였을 때 이중 충돌 분열 메커니즘에서 벗어나 밀도 구배의 변화가 크게 관측됨을 보였다.
본 논문에서는 Tikhonov-Miller 처리를 이용하여 다양한 공격에 대해서 워터마킹의 강인성을 향상시키는 방법을 제안한다. 시각적으로 판별할 수 있는 패턴 워터마크를 웨이브릿 변환 영역에서 수평(LH2), 수직(HL2), 대각(HH2) 성분의 부대역에 임계치를 기준으로 가중치를 달리 부여하여 삽입한다. 또한 인간 시각 시스템의 특징을 이용하여 워터마크를 삽입한다. 삽입한 워터마크는 보안성과 높은 추출율을 위해 무작위로 섞었다. 그런 다음 섞어 짜 맞추기(Interlace)를 했다. 제안한 방법의 강인성과 유사성 향상을 입증하기 위해 명암, 크기 변화, 필터링, 잘라내기, 히스토그램 평활화, 손실압축(JPEG, gif)과 같은 영상처리를 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 비가시성을 고려하여 강인하게 워터마크를 삽입할 수 있고 여러 공격에 대해서 더욱 높은 상관 계수로 추출할 수 있었다.
본 논문에서는 주변의 밝기에 대한 HVS의 민감도를 모델링한 JND (Just Noticeable Difference)를 비디오 코딩에 적용함으로써, JND 모델에 따른 임계치를 기준으로 현재 코딩 유닛에 적용 가능한 최대 양자화 파라미터를 결정하여 유사한 주관적 화질에서 비트율을 절감시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력된 현재 코딩 유닛에 대하여 기준이 되는 양자화 파라미터가 적용된 복원 신호 대비 더 높은 양자화 파라미터를 적용한 복원 신호가 JND 관점에서 유사하게 인지되는 경우에 더 높은 양자화 파라미터를 선택함으로써 비트율을 절감시킨다. 제안하는 알고리즘의 성능 검증을 위하여 최신 비디오 압축 표준인 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.0에 본 알고리즘을 적용하였으며, HM16.0을 통해 압축된 영상 대비 유사한 화질에서 최대 20.21%, 평균적으로 약 6.18%의 비트율 절감을 달성하였다.
본 논문은 컬러공간 특성을 이용하여 유해동영상을 식별하는 알고리즘을 개발하고, 실험을 통하여 알고리즘의 효율성을 검증한다. 유해동영상 식별 알고리즘은 2차원 투영맵에 기초하고 있다. 비디오 이미지의 컬러특성을 추출하는데 있어 2차원 투영맵은 후보 프레임을 효과적으로 추출하는데 적용되어진다. 본 연구에서는 제시된 유사도 계산 알고리즘을 이용하여 추출된 프레임과 기준 이미지 간의 유사도를 먼저 계산하고, 유사도 평가를 통하여 유해동영상 후보프레임을 식별해 내고 임계치를 적용하여 최종 판단을 내린다. 제시된 알고리즘을 적용한 실험결과, 유해동영상을 찾는데 있어 컬러히스토그램보다 본 연구에서 제안한 2차원 투영맵을 이용한 기법이 계산속도와 식별능력 면에서 더 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 문서 필터링을 위한 질의어 확장과 가중치 부여 기법을 제안한다. 문서 필터링은 웹 검색 엔진들에 대한 검색 결과의 정확률 향상을 목적으로 한다. 문서 필터링을 위한 질의어 확장은 개념망, 백과사전, 유사도 상위 10% 문서를 이용하며, 각각의 확장 질의어에 가중치를 부쳐하여 질의어와 문서들간의 유사도를 계산한다. 첫 번째 단계에서 개념망과 백과사전을 이용하여 초기 질의어에 대한 1차 확장 질의어를 생성하고, 1차 확장 질의엉 가중치를 부여하여 질의어와 문서들간의 유사도를 계산한다. 다음 단계에서는 높은 유사도를 갖는 상위 10% 문서들을 이용하여 2타 확장 질의어를 생성하고, 2차 확장 질의어에 가중치를 부쳐하여 질의어와 문서들간의 유사도를 계산한다. 다음으로 1차 유사도와 2차 유사도를 결합하여 문서들을 재순위화하고, 임계치보다 낮은 유사도를 갖는 문서들을 필터링함으로써 웹 검색 엔진들의 검색 결과 정확률을 향상시킨다. 실험에서 이러한 문서 필터링을 위한 질의어 확장과 가중치 부여 기법은 정확률-재현율과 F-measure를 이용하여 성능 평가를 할 때 정보 검색 효율성에서 주목할 만한 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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