기존의 오선지를 이용하여 음악을 시각적으로 표현하는 방법은 오선 기보법에 익숙하지 않은 일반 사용자들이 많은 양의 음악적 지식을 습득해야 한다는 제약을 가지고 있다. 현재는 이러한 한계를 개선한 직관적인 음악 표기법 중에서 피아노 롤 표기법이 많이 사용되고 있으나 모바일 환경에서는 단말기 화면 크기의 제약으로 인해 사용자가 원하는 위치에 정확히 음표를 입력하기 불편하다는 문제가 있다. 따라서 모바일 환경에서는 사용자가 월하지 않는 부정확한 입력이 이뤄졌을 경우 빠른 수정이 가능한 직관적인 인터랙티브 인터페이스가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 옥타브 줌인/아웃과 함께 기존의 피아노 롤 표기법에서 사용되는 음표를 막대 모양으로 변형시켜 이를 사용자가 터치 앤드래그하여 입력할 수 있는 모바일용 음표 입력 인터페이스를 제안한다.
선형계획 프로그램의 개발에 있어서 속도의 제고와 수치적안정을 고려한 방법에 대한 접근들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 단체법 수행 이전에 입력자료의 사전처리를 통해 속도 및 수치적 안정을 도모하고자 하는 방법과 이에 대한 전산실험 결과를 제시하고자 한다. 입력자료의 사전처리는 첫째, 수치적 안정을 향상시키는 입력자료의 Scaling에 대한 내용과 둘째, 문제의 크기를 줄이거나 단체법에서 다루기 쉬운 형태로 변형하여 속도를 제고하고 수치적 안정을 도모하는 입력자료의 재구조화에 대한 내용으로 구성된다. 본 연구에서 다루는 주요 내용은 다음과 같다. 첫째, Scaling 부분에서는 여러 가지 Scaling 방법과 이에 대한 비교를 전산실험결과로 제시한다. 둘째, 입력자료의 재구조화 방법과 이에 대한 실험적 결과를 제시한다. 본 연구결과 기대효과로는 선형계획 프로그램의 개발에 있어서의 Scaling 방법과 재구조화 방법들의 선택기준으로 사용될 수 있을 것이다.
공간 스케치에서 그리고자 하는 모델의 종류에 따라 효율적인 입력장치가 다르게 정의될 수 있다. 범용적인 공간 스케치 시스템에서 다양한 형태의 완드 형태를 지원하여 그리고자 하는 모델 또는 모델의 특정 부분에 적합한 완드의 형태를 바꾸어 가며 사용함으로써 효율적인 공간 스케치를 수행할 수 있다. 모델을 스케치 하는 중에 완드의 형태를 변형하기 위하여 기존의 메뉴를 사용하지 않고, 완드의 자세 또는 경로를 조절함으로써 완드의 타입과 형태를 바꾸는 완드 스타일을 제안하였으며, 완드의 입력 데이터를 격자 기반의 드로잉 기법을 사용하여 공간 스케치 시스템에 적용하였다.
얼굴을 인식하는 연구 분야는 얼굴 영상을 분석하는 과정을 거친다. 또한, 얼굴 영상 분석은 얼굴 영상을 이용하는 모든 분야의 연구에 필요한 전처리 과정이라고 할 수 있다. 그러나 얼굴 영상을 분석하는 일은 많은 비용이 든다. 본 연구에서는 이러한 분석과정을 거치지 않고 얼굴 영상을 변형한다. 입력되어지는 얼굴 영상에 나타나는 얼굴 표정을 파악하기 위하여 입력되는 데이터의 변화를 가장 잘 표현해 주는 것으로 널리 알려져 있는 고유 벡터를 이용하며, 기존의 영상을 변형한새로운 영상을 생성하기 위해서 가장 직관적으로 사용할 수 있지만, 광류 영상을 구하는 과정이 시간적으로 많은 비용을 요구하기 때문에, 본 연구에서는 일반 영상에 대한 고유 벡터와 광류 영상에 대한 교유 벡터를 이용하여 고유 벡터 공간 상의 가중치 벡터를 전달하는 방법으로 영상을 처리할 때마다 수행하여야 하는 광류 계산과정을 제거하였다.
이 논문은 계측신호 분석에 의한 교량구조물의 건전성 모니터링에 관한 것으로, 2 단계 인공신경망을 사용한 구조물의 손상발견 기법에 대하여 제안하고 있다. 첫 번째 단계의 인공신경망은 구조물로부터 측정된 가속도 신호를 입력으로 사용하여 각각의 가속도계로부터 측정된 신호의 변형정도를 나타내는 신호변형지수를 출력하도록 설계되었다. 손상의 발생 여부를 나타내는 첫 번째 단계 인공신경망의 출력값은 다시 두 번째 단계 인공신경망의 입력으로 사용되어 손상의 위치와 정도를 파악하는데 쓰여진다. 모형교량을 사용한 실험으로부터 얻어진 가속도신호를 사용하여 제안된 방법의 타당성을 확인하였으며, 항후 실 교량에 대한 실험을 통하여 현장 적용의 가능성을 확인할 계획이다.
동굴내부의 지형변형은 동굴내의 외인적인 요인과 내인적인 요인에 의하여 발달된다. 외인적인 요인으로서 기후변동에 의한 기온의 변화와 침출수의 증감 및 외부 이입물질 등을 들 수 있으며, 내인적인 요인으로서는 암석의 공극율, 지질환경, 단층 및 습곡면의 형상, 절리 및 균열면의 유무, 동굴지천의 구배 및 유속, 층리간의 이종의 암석게재 여부 등을 들 수 있다. 동굴 시스템은 수문 물리화학적 요소에 의해 형성되며 외부 기준면 통제에 의해서 암석학, 구조학, 기후학, 생물학, 토양학 등과 밀접한 상태에서 의존적인 발달 과정을 가진다. 동혈 내부의 침식은 유수의 입력 경우 유출과정에서 형성되며, 또한 유수의 비 입력 경우유출 및 액체용액의 분출에 의해서 형성된다. 다수의 동굴학자들은 동굴은 계절마다 침수되거나 빨리 흐르는 홍수에 의한 폭우에 의해 epiphreatic 상태에서 간헐적으로 포화되는 과정을 거치며 선택적으로 발달한다고 주장하고 있다. 혼합지대 동굴의 가장 좋은 예는 현재의 카르스트 지역에서 나타나는 것이 아니라 과거 제4기의 200만년전 동안보다 해수면이 더 안정적이었던 때에 이루어진 고 카르스트(Paleo Karst)에서 발견되고 있다.
최근 자연어 처리 분야에서 기계학습 독해 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 그 중에서 한국어 기계독해 학습을 통해 문제풀이에 적용한 사례를 찾아보기 힘들었다. 기존 연구에서도 수능 영어와 수능 수학 문제를 인공지능(AI) 모델을 활용하여 문제풀이에 적용했던 사례는 있었지만, 수능 국어에 이를 적용하였던 사례는 존재하지 않았다. 또한, 수능 영어와 수능 수학 문제를 AI 문제풀이를 통해 도출한 결괏값이 각각 12점, 16점으로 객관식이라는 수능의 특수성을 고려했을 때 기대에 못 미치는 결과를 나타냈다. 이에 본 논문은 한국어 기계독해 데이터셋을 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 학습하여 수능 국어 문제 풀이에 적용하였다. 이를 위해 객관식으로 이루어진 수능 문항의 각각의 선택지들을 질문 형태로 변형하여 모델이 답을 도출해낼 수 있도록 데이터셋을 변형하였다. 또한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)가 가진 입력값 개수의 한계를 극복하기 위해 더 큰 입력값을 처리할 수 있는 트랜스포머 기반 모델 중에서 한국어 기계독해 학습에 적합한 KoBigBird를 사전학습모델로 설정하여 성능을 높였다.
스피커는 전기적 입력 신호를 소리로 전달해 준다. 이 과정에서 특정 주파수에서 변형이 발생하게 되고 그 결과 소리도 변하게 된다. 본 논문은 스피커 출력이 오디오 대역에서 변형이 발생한 경우 이 주파수 대역을 보정하는 방법으로 DSP AMP를 스피커 유닛과 결합시킨 VADSM(Value-Added Digital Speaker Module)를 제안한다. VADSM은 EQ 조정 기능을 이용하여 소리의 변형이 발생한 주파수 대역의 이득을 조정함으로써 스피커 출력의 평탄한 응답 특성을 유지하도록 한다. VADSM은 DSP AMP를 스피커 유니트와 결합하여 스피커 모듈로 만들어지는데 EQ 조정값을 가지고 있어야 한다. 스피커 출력을 마이크로 입력받아서 FFT를 실행한 후 주파수 스펙트럼을 조사하여 주파수별 이득을 추출해 낸 후 VADSM의 EQ를 조정하도록 하는 시스템이다.
본 논문에서는 사용자가 입력한 사람의 신체 모델과 모델에 입혀질 옷의 두 이미지를 입력으로 하여 2D상에서 옷과 모델이 잘 어울리게 입혀지는 가상의 드레스 업(Dress up)시스템을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 골격 구조의 조인트 정보를 이용하여 옷 이미지를 크게 변형시킨다. 다음으로 옷의 경계에 있는 점들을 샘플링 하여 모델의 경계에 있는 점과 매칭 시키고 그 점들을 이용해 최적화 단계를 거쳐 최종적인 피팅 결과를 도출해 낸다. 두 단계를 거쳐 피팅 된 옷의 경우 평면적으로 보이기 때문에 부자연스러운 결과를 보이게 되므로 자연스러운 렌더링 결과를 위해서 이를 3D로 재구성 (reconstruction)시킨다. 재구성된 3D구조로부터 쉐이딩 정보를 가져와 다시 2D상에서 렌더링을 함으로써 최종적인 결과를 도출하게 된다. 본 연구에서 제안된 시스템을 통해 2D 기반의 가상 옷 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있게된다.
변형불변 패턴인식을 실현하기 위하여 크기와 회전변위에 대해 불변인 극-로가리즘 좌표변환을 이용하였고, 좌표 변환을 수행하기 위하여 Lee 방식의 투과함수를 갖는 CGH를 CAD용 포토(UV light)패턴 발생기에 의해 마스크로 제작하였다. 광학적으로 좌표변환된 입력패턴은 본 논문에서 제시한 광상관기에 입력되었으며, 실시간 홀로그래피에 의한 기록매질로서 $BaTiO_3$ 단결정을 정합필터로 사용하였다. 본 논문에서 제시한 광상관기를 사용하여 크기와 입력에 대한 자기상관값의 변화를 실험적으로 제시함으로서 변형불변 패턴인식을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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