반도체 재료의 결정구조를 분석하기 위하여 사용되는 전자현미경의 전자선 회절패턴 형성에 대하여 연구하였다. 결정질 재료의 회절현상을 논의하기 위해 역격자이론에 대하여 간단히 살펴보고 X선과 전자선 회절패턴의 차이점 등을 고찰하였다. 파동역학에 기초한 회절물리학의 운동학 이론(kinematic theory)을 기본으로 하여 실리콘 결정에 대한 구조인자(structure factor) 및 형태인자(shape factor)를 계산하고 회절패턴으로부터 면지수를 결정하는 과정을 논의하였다. Basic program을 구성하여 전자현미경의 입력 data로부터 해당 회절패턴을 형성하도록 하였으며 이 결과는 실제의 패턴과 일치하였다. 이 program은 추후 전자현미경의 컴퓨터 시뮬레이션을 위하여 중요하게 이용될 수 있을 것으로 판단되었다.
JNI는 자바와 네이티브 코드간에 상호 연동을 위해서 사용되는 인터페이스이고, JNI를 이용하면 C에서 자바 객체를 사용할 수 있다 C에서 자바 객체에 대한 연산을 하기 위해서는 객체 연산의 종류에 따른 일정한 JNI 함수 호출 패턴을 이용해야 한다. 사용자가 직접 자바에 대한 연산을 기술하는 경우, 사용자는 복잡한 함수 호출 패턴을 익히고 패턴에 필요한 정보를 직접 입력해야 하며, 패턴의 잘못된 기술과 올바르지 않은 정보의 입력에 따른 오류 발생할 가능성이 높은 문제점이 있다. 본 논문에서는 자바에서 점(".") 연산자를 사용하여 객체에 대해 연산하는 것처럼 C에서도 점 연산자를 사용하여 자바 객체에 대한 연산할 수 있는 방법을 제안하고 구현하였다. 제안된 방법은 점 연산자를 사용한 자바 객체에 대한 연산을 같은 의미를 가지는 여러 JNI 함수 호출로 변환하는 것으로, 사용자가 직접 기술해서 발생하는 여러 문제점을 제거하여 사용의 복잡성과 오류 생성의 발생 가능성을 줄이는 장점을 가지고 있다.
많은 양의 패턴들을 분석할 때, 이 패턴들을 어떤 평가함수에 의해서 여러 군으로 집단화할 필요가 있다. 이 과정은 입력 패턴의 수가 많을 경우 상당한 량의 계산을 필 요로 하며, 이를 위한 병렬화 알고리즘이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논 문은 K-means 알고리즘을 병렬화한 병렬 집단화 알고리즘을 제안하고, 메세지 전송을 근간으로 하는 MIMD 병렬 컴퓨터하에서 이를 수행하였다. 실험 및 성능 분석을 통하여 입력 패턴이 많을 경우, 본 병렬 알고리즘이 적절함을 알 수 있었다.
A new course keeping controller for RIB(Rigid Inflatable Boat)-type USV(Unmanned Surface Vehicle) is developed using pilot's steering pattern. A pilot's simple steering pattern is found out from various course change tests. It is used to course keeping algorithm, suitable for large course change more than 60 degrees. To validate the course keeping controller, sea trial tests are conducted. From sea trial test, new course keeping controller shows good performance with less overshoot, maximum roll angle less than $20^{\circ}$, which makes it possible that fast course changes without slip motion of USV.
본 논문에서는 입력의 자동화 및 교육을 위한 문자 익히기 시스템을 위하여 자소의 특징 추출과 유사도 함수를 정의하여 한글에 대한 미적평가를 수행하였다. 이를 위해 한글 문자의 자소에 대한 특징 추출 및 유사도 함수를 정의 한 후 표준 문자와 입력 문자가 얼마나 유사한지를 평가하는 방법을 제안하였다. 표준 문자와 입력 문자의 획에 대한 특징 추출 및 유사도 함수를 정의하였으며, 다양한 입력 문자 패턴에 대해 표준 문자 패턴과 얼마나 유사한지를 실험한 결과 예상한 값과 유사하게 일치하는 실험 결과를 얻을 수 있었다. 또한 일반 사람들의 미적 평가 결과와 제안한 방법의 실험 결과가 유사하게 일치한다는 결과도 얻을 수 있었다.
지문인식 알고리즘 구현에 있어서 일반적인 전처리 과정을 거쳐, 특징추출시 본 논문에서는 방향성이 추출된 영상에서 블록을 형성하여 각 블록에서의 방향성 특징들을 인공지능 기법의 한 분야인 신경회로망의 입력패턴으로 사용하여 특이점 추출을 수행했으며, 이를 바탕으로 PC없이 독립적으로 동작할 수 있는 지문인식 신호처리보드를 설계하여 그 신뢰성을 테스트한 결과 충분히 독립적으로 동작할 수 있음을 입증하였다.
Image Analyser를 이용하여 종이표면에 존재하는 특정패턴을 조사하여 이 패턴의 유래를 분석 확인하였다. 종이내에 존재하는 패턴을 Image Analyser에 입력하여 2차원 고속 Fourier 변환처리에 의하여 특징을 추출한 후 잡음으로 간주되는 신호를 제거하여 이를 다시 화상으로 변환시켰다. 재구성된 화상의 패턴이 잡음이 아닌 것을 확인한 후, 이 패턴이 초지기상의 어느부분에서 유래되었는가를 조사.분석하였다. 나아가 이를 바탕으로 초지기의 특정부분의 제반조건을 재설정.조정함으로써 종이품질의 향상은 물론 생산성 향상에도 기여하게 되었다.
본 논문에서는 화자 식별에서 음성신호의 애매한 점을 보완할 수 있는 신경회로망의 오차역전파학습 알고리즘과 모음구간 검출에 기초하여 입력되는 음성의 화자 패턴을 구분하는 일본어 단어 패턴인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 일본어 데이터베이스로부터의 단어를 사용하여 음성의 특징벡터를 추출하여 분석하고 이러한 음성의 특징벡터의 차이를 이용하여 일본어 화자에 대한 패턴인식 실험을 수행하였다.
본 논문은 대량의 입력 신호를 받아들이기에 부족한 수십 개의 입출력 포트를 가지는 저가의 8비트 원칩 마이크로 컨트롤러로 키패드 인터페이스 회로와 RS485통신을 이용하여 평면에 25mm의 간격으로 2차원적으로 균일하게 배치된 1600개의 대용량 스위치 입력 신호를 초당 10회의 실시간으로 PC로 읽어 들이고, 얻어진 스위치 정보의 물리적 패턴을 분석한 보행 분석실험의 실례를 들어 스텝분석이나 물리적인 입력의 패턴 분석이 필요한 각종 스포츠, 댄싱, 오락분야 혹은 대량의 스위치 및 센서 입력이 필요한 산업분야 등에 사용되어질 수 있음을 보이고자 한다.
본 논문에서는 신경망 학습에 의한 영상분류 알고리즘을 개선하였으며, 이것은 입력패턴 생성부와 분류을 위한 역전파 알고리즘에 의한 광역신경망으로 구성된다. 입력패턴을 위한 특징값으로는 자기조직화 형상지도 학습에 의해 얻은 코드북 데이타를 특징벡터로 이용한다. 이것은 입력벡터로서 원영상에 충실하면서 입력 뉴런수를 감소시킨다. 분류기에 사용된 광역망 알고리즘은 가중치와 유니트 오프셋 제어가 가능하도록 역전파 알고리즘에 제어부와 어드레스 메모리부를 삽입하였다. 실험결과 이들 분류기는 학습시 국소최소점에 빠지지 않게 되며, 대규모 신경망을 구현하고자 할 때 망구조를 간단히 할 수 있다. 또한 이것은 동작속도를 크게 개선할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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