본 논문에서는 영상처리 및 인식 기술을 학생증 영상 인식에 적용하는 방법과 웹 환경에서 학생 정보를 관리할 수 있는 방법을 제안한다. 원 학생증 영상에서 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀에 대한 평균 밝기 값을 임계치로 설정하여 원 영상을 이진화하여 수평 방향으로 히스토그램을 수행하고 학번의 위치 정보를 이용하여 학번 영역을 추출한다. 추출된 학번 영역의 잡음을 제거하기 위하여 3$\times$3 마스크를 적용한 최빈수 평활화(smoothing)를 수행하여 잡음을 제거하고 수직 방향 히스토그램을 이용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 학번 문자의 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 적용한다. 본 논문에서 제안하고 있는 개선된 ART1 알고리즘은 클러스터링하는데 있어서 임의의 패턴과 저장 패턴 사이의 불일치 허용도를 나타내는 경계 변수를 동적으로 설정함으로써 기존의 ART1 알고리즘을 개선한다. 인식 실험 결과, 개선된 ART1 알고리즘이 기존의 ART1 알고리즘보다 인식률이 개선되었다. 따라서 실험을 통해 인식 향상을 보인 제안된 학생증 인식 방법을 이용하여 웹 환경에서의 학사 관리 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 저전송률 환경에서 목표 비트량에 맞게 영상을 압축하는 모델 기반 매크로블록 레이어 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. H.264 비디오 압축 표준은 다양한 압축 모드 및 최적화 방법을 사용하여 압축률을 향상 시키지만 복잡한 인코더 구조는 저전송률 환경에서 정확한 트래픽 제어를 어렵게 한다. 제안된 알고리즘에서는 먼저 한 프레임의 모든 매크로블록에 대한 MAD 값을 예측하고 이를 바탕으로 각 매크로블록 압축 전에 목표 잔여 비트량을 설정한다. 설정된 목표 잔여 비트량과 실제 잔여 비트량의 차이가 임계치보다 크면 두 값의 차이가 감소하도록 양자화 파라미터 값을 조절하여 한 프레임에 대한 결과 비트량이 목표 비트량과 비슷하게 발생되게 한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 한 프레임에 대한 목표 비트량과 실제 비트량의 차이를 66% 이상 감소시키고 있으며 동시에 PSNR 성능에서 기존의 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 4 방향 윤곽선 추적 기법과 히스토그램 분석 기법을 기반으로 한 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 색조 도플러 초음파 영상에서 상완 동맥의 혈류를 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 상완 동맥의 혈류를 정확히 추출하기 위해 전처리 과정으로 색조 도플러 초음파 영상 이외의 환자 정보가 있는 영역을 제거한 후, ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 영상의 최대 명암도를 임계치로 설정한 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화된 ROI 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 상완 동맥이 존재하는 사다리꼴 형태의 영역을 추출한다. 색 정보를 분석한 히스토그램을 이용하여 특징점의 개수를 계산하고 계산된 특징점의 개수를 FCM 알고리즘의 초기 클러스터의 개수로 설정한 후, 추출된 사다리꼴 형태의 영역에 적용하여 양자화 한다. 양자화된 영역 중에서 빨간색으로 분류된 영역을 고혈압 영역으로 추출한다. 제안된 추출 방법을 20개의 색조 도플러 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 20개의 색조 도플러 초음파 영상에서 18개의 색조 도플러 초음파 영상이 정확히 추출되었다.
최근 MANET(Mobile Ad-Hoc Network)에서 보안요소를 추가한 라우팅 연구가 활발히 진행되어왔다. 그러나 기존 연구들은 secure 라우팅 또는 패킷 자체에 대한 악의적인 행위 탐지 중 어느 한 측면에 대해서만 연구가 되어왔다. 본 논문에서는 패킷 자체에 대한 악의적인 행위 및 라우팅 측면에서 보안 요소를 모두 고려한 SRPPnT(A Secure Routing Protocol in MANET based on Malicious Pattern on Node and Trust Level)를 제안한다. SRPPnT는 악의적인 행위가 이루어진 노드를 확인하여 각 노드에 대한 신뢰수준을 측정 후, 획득한 각 노드의 신뢰수준에 따라 라우팅 경로를 설정함으로써 패킷 및 라우팅 경로 설정에 대해 이루어질 수 있는 악의적인 행위를 효율적으로 대응할 수 있다. SRPPnT는 AODV(Ad-Hoc On-Demand Distance Vector Routing)를 기반으로 하였다. NS 네트워크 시뮬레이션 결과를 통해, 제안된 SRPPnT는 기존 프로토콜보다 네트워크 부하를 감소시킨 상태에서 악의적인 노드의 보다 정확하고 신속한 식별과 secure한 라우팅이 이루어짐을 확인하였다.
맨체스터 부호로 코딩된 하향신호의 재변조를 이용하여 가입자내에 광원을 필요로 하지 않고 파장 및 전력제어회로를 제거할 수 있어 가입자 장치를 단순화시킬 수 있고, 상하향 데이터간의 비동기가 가능한 비대칭 2.5 Gbps / 622 Mbps의 광가입자 망을 제안한다. 하향 데이터의 형태에 따른 재변조한 상향신호의 평균오차율을 이론적으로 분석하고, 매트랩을 이용한 시뮬레이션에 의해 그 효용성을 분석한다. 제안시스템에서 SNR의 변화에 따라 임계치를 최적치로 설정할 경우 고정된 종래의 광수신기에 비하여 평균오차율이 향상되고, 수신감도도 3 dB 향상된다. 따라서 하향신호의 재변조를 이용한 제안 시스템을 경제적이고 단순구조를 가지는 광가입자 장치에서 비동기 및 비대칭 쌍방향 데이터 전송에 유용한 방식임을 알 수 있다.
요크셔종과 버크셔종 교배 실험 집단을 활용하여 양적형질 유전자좌 (QTL)의 발현 특성 관련 유전 양식을 조사하였다. 총 512두의 F$_2$ 자손이 F$_1$간의 65교배 조합으로부터 생산되었으며 표현형 조사 기록은 일당증제량(ADG), 평균 등지방 두께(ABF), 10번째 등뼈 부위 등지방 두께(TRF) 및 등심단면적(LEA), 최후 척추부위 등지방 두께 (LRF)였다. 125종의 유전자 표지 (microsatellite)에 대한 3세대 개체별 유전자형이 분석되었으며 이들 정보를 통하여 최소자승 회귀 모형을 이용한 interval mapping 방법을 적용하였다. QTL의 유전양식 여부 검정에 대한 절차를 도식화하기 위해 귀무가설인 통상의 벤델리안 모형에 근거를 두고 수행하였다. 경험적 다중 검정 통계량에 대한 임계치는 단일 개개의 염색체 수준과 게놈 전반에 걸친 실험수준으로 유도하였으며, permutation에 의해 유도된 임계치의 유효성을 검증하기 위해 본 연구에 활용된 실험축 집단 구조와 유사한 simulation 집단 구조에 의해 산출된 결과들과 비교하여 유효성이 인정되었다. 본 연구에 활용된 실험축 집단구조와 Genome 전반에 걸친 QTL imprinting 여부를 조사한 결과 13종의 QTL 에 대한 imprinting이 확인되었으며 이들 중 9종의 QTL 유전 양식은 부계로부터 전달된 자손에게만 발현되는 것으로 추론되었다.
일반적인 음성인식 시스템은 조용한 인식 환경에서는 높은 인식성능을 나타내지만 잡음이 존재하는 실제 환경에서는 그 성능이 급격히 저하한다. 본 논문에서는 다양한 잡음환경에서도 강인한 음성인식기를 구현하기 위하여, 주파수의 변이도를 이용하여 음성인식을 위한 환경 정보를 얻고 이를 음성 인식을 위한 모델 개선에 적용하여 성능향상을 도모하는 환경정보 지식에 기반한 주파수 변이 적응 PMC (Parallel Model Combination adaptation using frequency-variant based on environment - awareness : FV-PMC) 방법을 제안한다. 이 방법은 미리 분류된 각 잡음 군간의 평균 주파수 변이도를 미리 계산하여 임계치로 설정하고 미지의 잡음이 포함된 음성이 입력되면 각 잡음 군과의 주파수 변이도를 다시 계산하여 해당 잡음군의 임계치 보다 높을 경우 그 잡음 군의 잡음이 포함된 음성으로 간주하여 이 잡음 군이 포함된 음성을 이용하여 생성된 인식모델을 이용하여 음성인식을 수행한다. 제안한 FV-PMC 방법을 이용하여 잡음을 분류 하였을 경우 평균 분류 정확도는 56%를 보였고 이를 이용해 음성인식 실험을 실시한 결과 Set A의 평균인식률은 79.05%, Set B의 평균인식률은 79.43%, Set C의 평균인식률은 83.37%로 나타났다. 전체 평균인식률 80.62%로 기존의 깨끗한 모델을 이용한 PMC 인식률 74.93% 보다 5.69% 향상된 결과를 보여 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 현재 유선방송 기술기준에서 CDMA 이동통신서비스 대역의 누설전자파 기준이 적절한지를 검증하고자 하였다. 먼저, CDMA 2000 1X 기지국 장비를 통한 실험결과로부터 CDMA 이동통신 시스템의 최대 허용 간섭 레벨은 -110dBm/1.23MHz인 것으로 분석되었다. 이를 토대로 이동통신기지국에 거의 영향을 주지 않을 케이블 방송 옥외 전송설비의 누설 간섭전력의 임계레벨과 누설전자파 세기를 산출하였다. 일반적으로 옥외에서 측정되는 외부시스템의 배경 간섭레벨인 -100~-80dBm/1.23MHz에 대해서 허용될 수 있는 케이블 방송 설비의 누설전자파 임계치는 현행 유선방송 기술기준을 만족시키지 못하였다. 이것은 현행 기술기준이 지나치게 최악의 경우를 상정하여 설정되었음을 의미하므로 이동통신사업자의 실제적인 기지국 조건을 적용하여 합리적인 기술기준을 마련하여야 할 것이다.
본 논문에서는 대규모 집적회로 설계에 있어 효율적이고 안정된 분할을 위한 새로운 다단 분할 방법을 제안한다. 대규모 회로의 설계에 반복적인 분할 개선 방법을 적용함에 있어 성능의 한계를 극복하기 위해 제안된 다단 분할 방법은 분할 계층구조의 형성 방식에 의해 그 성능이 결정되었다. 기존에 제안된 대부분의 다단 분할 방법은 계층구조를 형성하는 과정에서 실험에 의한 인위적인 제한 조건을 설정하여 분할 결과의 안정성이 저하되는 문제가 있었다. 이러한 안정성의 결여는 반복 수행시의 분할 결과 편차가 매우 커지는 상황을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 인위적인 제한 조건의 설정을 최소화하고 계층구조 형성 과정에서 현재 회로 연결 상태를 고려하여 자율적인 제한조건에 의해 클러스터링을 수행하는 새로운 계층구조 형성 방식을 제안한다. 제안된 방법에 의해 형성된 분할 계층구조는 HYIP/sup 11/의 하이브리드 버켓을 이용한 분할 개선방법을 반복적으로 적용하여 분할 결과를 얻는다. 본 다단 분할 방법은 ACM/SIGDA에서 제공한 벤치마크회로를 대상으로 실험한 결과 기존 분할 방식/sup [3] [4] [5] [8] [9]/에 비해 약 10-40% 가량의 최소 cutsize 감소 효과가 있었고 기존의 다단 분할 방법 중에 가장 효율적인 방법으로 평가되는 ML/sup [10]/에 비해 제안된 방법이 최소 cutsize에 있어서는 약 5%, 평균 outsize에 있어서는 평균 20%이상의 성능 향상을 가져 왔다. 더욱이 제안된 방법을 10회 수행한 결과가 ML 방법을 100회 수행한 결과 보다 앞서는 성능을 보였다.
무선센서네트워크(WSN)에서 네트워크 수명은 가장 중요한 이슈중의 하나이다. 네트워크 수명연장을 위하여 센서들이 에너지를 효과적으로 사용하도록 설계하는 것이 매우 중요하다. 기존에 제안된 PEGASIS-A는 LEACH와 PEGASIS의 클러스터 구성방식을 개선하기 위해 새로운 체인 토플로지 기법을 사용했다. 하지만 PEGASIS-A는 PEGASIS가 가진 근원적인 문제인 체인설정하기 위한 에너지 소비가 크고, 노드 수가 많아지는 경우 단일 체인이 가지는 확장성의 한계 등의 문제를 그대로 가지고 있다. 또한 LEACH의 에너지 낭비 문제점도 소폭 개선했을 뿐이다. 본 논문에서는 LEACH관련 프로토콜들과 PEGASIS-A의 문제점을 해결할 수 있는 에너지 효율적인 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 센서노드의 메모리 임계치를 이용하여 계층구조상에서 클러스터를 구성한다. 성능평가 결과 본 논문에서 제안한 프로토콜은 LEACH보다 약 1.8배 그리고 PEGASIS-A 보다 1.5배 오랜 네트워크 생존기간을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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