월간양계 41주년을 맞이하여 수원의 한적한 찻집에서 월간양계와 인연이 깊은 분을 만났다. 본고는 지난 32년간의 공직생활 경험을 바탕으로 이를 산업계에 접목시켜 양계산업의 불황을 극복하고 새로운 희망을 심어주고 있는 이상진 교수(전 축산과학원장)를 만나 최근의 근황 및 양계산업 발전 방안을 들어보았다.
본 논문에서는 높은 비트 오류율을 가지는 수중 환경에 적용 가능한 네트워크 코딩 기법을 제안한다. 제안하는 네트워크 코딩 기법의 매체 접속 방식으로 코드 분할 다중 접속 방식을 사용한다. 또한 제안하는 기법은 다수의 소스 노드와 중계 노드, 하나의 싱크 노드로 이루어진 구조에 적용된다. 성능 분석 파라미터로서 소스 노드가 전송한 전체 패킷의 수에 대한 싱크 노드에 성공적으로 도달한 패킷의 수의 비율인 패킷 전달률을 사용하였고 모의실험 결과 50%에 가까운 패킷 오류율 환경에서도 95% 이상의 패킷 전달률을 나타내었다.
본 논문에서는 2D 동영상을 3D 입체영상으로 변환하기 위해서 머신러닝에 의한 학습기반의 객체분할과 객체의 optical flow를 활용하는 방법을 제안한다. 성공적인 3D 변환을 가능하게 하는 객체분할을 위해서, 객체의 칼라 및 텍스쳐 정보는 학습을 통해 반영하고 움직임이 있는 영역 위주로 객체분할을 수행할 수 있도록 optical flow를 도입한 새로운 에너지함수를 설계하도록 한다. 분할된 객체들에 대해 optical flow 크기에 따른 깊이맵을 추출하여 입체영상에 필요한 좌우 영상을 합성하여 생성하도록 한다. 제안한 기법으로 인해 효과적인 객체분할과 깊이맵을 생성하여 2D 동영상에서 3D 입체동영상으로 변환됨을 실험결과들이 보여준다.
본 논문에서는 고도 변화만을 고려한 탈설계 영역에서 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단을 위해 지지 벡터 장치(SVM)과 인공신경망(ANN)을 Hybrid로 사용한 분할 학습 알고리즘을 사용하였다. 지상 정지 상태에서보다 학습 데이터와 테스트 데이터 수가 크게 증가하지만, 분할 학습 알고리즘을 이용한 가스터빈 엔진의 결함 진단이 고도 변화를 고려한 탈설계 영역에서도 높은 결함 예측 정확성을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 폐 질환 진단에 필요한 EBT(Electron Beam Tomography) 흉부 영상에서 폐 영역을 추출하고, 추출된 폐 영역에서 폐엽의 경계(pulmonary fissure)를 찾아 폐엽(lobe) 단위로 분할하는 방법을 제안하였다. EBT 흉부 영상을 분석하여 히스토그램을 기반으로 하는 임계치 방법과, 수학적형태학을 적용하여 폐 영역을 추출하였고 본 논문에서 제안한 adaptive filter scale을 사용한 에지 연산자와 폐엽 경계(pulmonary fissure)에 대한 해부학적 지식을 바탕으로 폐 영역을 폐엽 단위로 분할하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 총 102개의 영상에 대해 실험한 결과는 폐 영역 추출에서 95% 이상의 정확도를 보여주었고 폐엽 경계선 추출에서 5 픽셀 이하의 거리오차를 나타내었다.
본 논문에서는 전원보드의 공통모드 노이즈 감쇠를 위한 디커플링 커패시터 회로를 효율적으로 시뮬레이션할 수 있는 구조분할 해석기법을 제시한다. 제시하는 구조분할 해석기법이 적용된 전원보드 설계에서는 보드를 두 부분으로 구조분할하였으며, 분할된 구조와 커패시터 회로의 임피던스 파라미터를 재결합하기 위한 방법을 제시하였다. 구조분할 해석기법을 적용함으로써 공통모드 노이즈 감쇠 시뮬레이션에 수행되는 시간을 46 % 이상 단축하였다.
위성의 방열판 설계 과정은 수치해석을 위해 위성을 모델링한 열모델에서 분할 격자인 노드를 기준으로 방열판 위치와 형상, 크기를 조절하면서 한계 온도조건을 만족할 때까지 설계 엔지니어의 판단에 의존하여 열해석을 반복하는 것이 보편적인 방식이다. 대부분 방열판 면적을 줄이기 위한 추가적인 노력을 하지 않기 때문에 필요 이상의 과도한 방열판 설계를 하는 경우가 많은 것이 사실이다. 이러한 방열판 설계에서 최소한의 방열판 면적을 사용하여 한계 온도를 만족하도록 설계를 최적화 한다면 무엇보다 전체 위성 열설계의 효율성과 경제성을 높일 수 있는 바탕이 될 수 있을 것이다. 위성의 방열판 설계는 방열판 영역 내에서 동일한 면적을 가지더라도 위치나 형상에 따라 그 효과가 상당히 차이가 날 수 있기 때문에 실제 방열판 설계에서는 이러한 점을 고려하는 것이 필수적이다. 먼저 위성은 열해석에 알맞는 격자 크기로 분할된 노드로 이루어진 열모델로 모델링되어 개발된다. 방열판이 설계되는 방열판 영역 역시 격자 모양의 노드로 분할되기 때문에 열해석을 이용하여 방열판 설계를 한다면 노드 크기를 기준으로 노드 분할 형태에 따라 설계를 한다. 그래서 위성 열모델에서 방열판 영역의 각 노드가 방열판 노드 여부에 따라 모자이크와 같은 분포의 방열판 설계를 하게 되므로 방열판 노드 분포의 최적화가 방열판 최적 설계를 의미하게 된다. 본 연구에서는 방열판 설계 최적화를 위해 일반적인 위성 프로그램의 열제어 개발에서 사용하는 위성 열모델과 열해석 프로그램을 최적화 기법과 동일한 언어로 다시 개발해야 하는 부담 없이 그대로 최적화 기법과 연동할 수 있도록 하는 방법을 제안하고, 실제 소형의 검증용 위성 열모델을 개발하여 여러 가지 해석 조건에 따른 방열판 최적 설계 결과를 비교하고 검토함으로써 이러한 접근 방식을 검증해보고자 하였다.
최근 정보통신기술의 발전과 함께 영상매체의 급속한 증가로 영상의 효율적인 관리와 검색의 필요성이 요구되면서 내용기반 영상검색이 핵심기술로 대두되고 있다. 내용기반 영상검색에서 영상의 특징을 표현하기 위해 색상 히스토그램을 많이 사용하고 있으나, 색상만을 고려하는 것은 많은 단점을 지니고 있으므로 본 논문에서는 먼저 순차영역분할(sequential clustering)기법을 도입하여 영역을 분할하며, 분할된 영역의 색상평균값과 영역의 중심점으로부터의 거리 히스토그램을 영상의 특징으로 구하여 이를 비교함으로써 색상과 공간정보를 함께 고려하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 특성의 수가 18개로 타 방법보다 매우 작은 저장공간을 가지면서도 동시에 검색효율이 8.5% 이상 개선되었다. Precision 대 Recall에서도 각 질의영상에서 대부분의 Recall 값에서 제안한 방법의 우수함이 확인되었으며, 시각적으로도 양호한 검색결과를 얻을 수 있었다.
순수자바기술을 이용한 응용서비스가 정보통신망의 발달과 함께 빠른 속도로 증대되고 있다. 이러한 자바응용 서비스는 네트워크 분할(partition) 및 서버의 실패(crash)와 같은 전산망의 결함에도 불구하고 안정적이고 지속적인 서비스를 제공하는 것이 바람직하다. 이러한 요구사항은 서비스를 제공하는 분산된 서버들을 논리적인 하나의 그룹으로 동작하도록 하는 프로세서 그룹을 이용함으로써 해결될 수 있다. 본 연구에서는 네트웍 분할로 인해 프로세서 그룹이 두 개이상의 구성요소(component)로 나뉘어 지더라도 지속적인 고가용성(high availability)의 지원을 위해 응용서비스의 특성에 따라 기존의 처리결과에 영향을 받아 다음 서비스를 처리해야 한다. history-sensitive 그룹과 기존의 처리결과에 영향을 받지 않는 history-sensitive 그룹의 개념을 도입하여 기존의 프로세서 그룹을 확장한 신뢰성 있는 프로세서를 그룹 서비스에 대해서 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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