생체분자 컴퓨팅은 DNA와 같은 생체 분자를 이용하여 정보를 표현하고 처리하는 새로운 컴퓨팅 패러다임이다. 작은 부피에 존재하는 무수히 많은 분자와 화학 반응에 내재된 대규모 병렬성은 새로운 개념의 고성능 계산 기법에 영감을 주었고 이를 바탕으로 다양한 계산 모델 및 문제 해결을 위한 분자알고리즘이 개발되었다. 한편 생체 분자를 이용한 정보처리라는 특징은 생물학 문제에 적용될 수 있는 가능성을 시사한다. 유전자 발현 패턴과 같은 생화학적 분자 정보의 분석을 위한 도구로서의 가능성을 가지고 있는 것이다. 이러한 맥락에서 DNA 컴퓨팅 기반의 생체분자 퍼셉트론 모델이 제안되었고 그 실험적 구현 결과가 제시된 바 있다. 생체분자 퍼셉트론의 핵심인 가중치 표현 및 가중치-합 연산은 입력 분자와 가중치를 표현하는 프로브 분자간의 경쟁적 혼성화 반응에 기반하고 있다. 그러나 그 혼성화 반응에서 열역학적 대칭성을 가정하고 있기 때문에 사용하는 프로브에 따라 가중치 표현의 오차가 있을 수 있다. 본 논문에서는 비대칭적인 열역학적 특성을 고려하여 일반화된 혼성화 반응 모델을 제시하고, 이를 바탕으로 신뢰성 있는 생체 분자 퍼셉트론의 구현을 위한 가중치 코딩 방법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제시한 가중치 표현 방법의 정확성을 이전 모델과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교하고 한계 오차를 만족하기 위한 조건을 제시한다.
본 논문은 윤곽선 기반 메쉬 최적화를 이용한 스테레오 영상의 효율적인 데이터 표현 방법을 제안한다. 스테레오 영상에 대한 메쉬 기반 2차원 워핑은 주로 제어점 선택과 선택된 제어점들의 시차 정보 추정 성능에 의존한다. 따라서 제안된 방법은 제어점 선택을 위하여 강한 윤곽선과 객체의 경계선만으로 구성된 특징 지도를 생성하고 이를 기반으로 격자형 메쉬를 생성한다. 또한, 지역단위로 2차원 워핑을 수행하며 목적영상과의 오차를 최소로 하는 제어점의 위치를 반복적으로 추정하게 된다. 최적화된 제어점 위치를 찾기 위한 반복적 2차원 워핑 과정은 많은 계산 시간을 요구하기 때문에 이를 개선하기 위하여 입력된 스테레오 영상은 수평 시차만 존재하고 최적의 제어점 위치는 객체의 경계선을 포함한 윤곽선 위에 존재함을 가정한다. 따라서 제안한 윤곽선 기반 워핑 방법은 수평선 위에 윤곽선만을 따라 반복적으로 최적화된 제어점 위치를 탐색한다. 본 논문의 실험에서는 스테레오 영상에 대하여 제어점 수에 따른 신호에 대한 잡음비(PSNR)를 측정하여 기존 방법과 제안한 방법의 품질을 비교 하였다. 뿐만 아니라 최적의 메쉬 생성을 위한 수행시간을 비교하여 평가하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법은 적은 수의 제어점을 이용하여 품질의 저하를 줄이고 빠르게 최적의 메쉬를 생성함으로써 효율적인 스테레오 영상 표현 방법을 제공하였다.
본 논문에서는 뉴스 기사 분할 관점에서, 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘의 특성을 고려한 다음과 같은 설계 기준을 제시하고, 이를 모두 만족하는 새로운 샷 경계 탐지 알고리즘을 제안하고자 한다. 1) 뉴스 비디오 샷 경계 탐지의 재현율을 높임으로써, 앵커 샷 탐지 단계에서 입력으로 사용될 데이타의 오류를 최소화한다; 2) 급격한 장면 변환과 점증적 장면 변환을 하나의 알고리즘으로 탐지함으로써 한번의 데이타 탐색으로 샷 분할을 수행한다; 3) 분할된 샷들을 정적 샷과 동적 샷으로 분류함으로써 앵커샷 탐지 단계의 탐색 공간을 축소한다. 제안된 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘은 특이간 분해를 기반으로 점증적 클러스터링 알고리즘과 머서 커널을 결합한 구조로서, 위에서 제시한 기준을 모두 만족하도록 설계되었다. 제안된 방법론은 특이간 분해를 통해 특징 벡터의 차원축소 뿐만 아니라, 뉴스 비디오를 구성하는 연속적인 프레임에서의 잡음과 아주 작은 변화를 제거함으로써 분류 성능을 높일 수 있다. 또한 머서 커널의 도입은 쉽게 분류되지 않는 데이타를 고차원 공간으로 매핑함으로써 구분하기 어려운 샷 경계의 탐지 가능성을 높여준다. 실험을 통하여 제안된 방법론이 매우 높은 재현율을 보이며, 앵커 샷 탐지를 위한 탐색 공간 축소를 효과적으로 수행함을 보인다.
지문 인식 시스템은 지문인식 장치(fingerprint acquisition device)를 통하여 아날로그(analog) 지문으로 부터 변환된 디지털(digital) 지문에서 특이점을 추출하고 추출한 특이점들에 대한 정보를 데이터 베이스에 등록하는 오프라인(off-line) 처리와 사용자가 시스템에 접근 할 때 입력한 지문으로부터 특이점을 추출한 후 데이터베이스에 저장되어 있는 특이점들과 정합(matching) 하여 사용자의 시스템 접근 여부를 결정하는 온라인(on-line) 처리로 이루어져 있다. 정합에 있어서 가장 중요한 것은 어떤 기준점을 어떻게 설정하느냐 하는 것이다. 지금까지 삼각주나 코어를 기준점으로 잡거나, 기준점으로 설정하는 경우에는 모든 사람에게 존재하지 않는 단점이 있다. 특징점이 없는 사용자들을 처리하기 위하여 특이점들의 상호 관계를 스패닝 트리를 구성하거나, 삼각화를 하여 정합 하는 방법들이 이용되고 있다. 그러나 이러한 방법들은 시간에 대한 오버헤드가 있고 정확하게 정합 한다는 보장을 하지 못한다. 본 논문에서는 동일 등선 줄기 상에 있는 두 특이점을 잇는 선분을 기준점으로 선택함으로서 기존 정합 알고리즘과 비교하여 인식률이 높고 오인식률이 낮으며 효율성 면에서도 우수하고 정확하게 정합 하는 알고리즘을 제안한다.
IR(Intermediate Representation) 최적화 과정은 컴파일러 back-end의 중요한 부분으로서 sub-expression elimination, dead code elimination 등 최적화 기법들을 사용한다. 하지만 IR 최적화 단계에서 생기는 에러들을 검출하고 디버깅하는데 많은 어려움이 있다. 그 첫 번째 이유로는 컴파일 된 어셈블리 코드를 해독하여 에러를 체크하기 어렵고 두 번째로는 IR 최적화 단계에서 에러가 생겼는지 결정 짓기 어렵기 때문이다. 이런 이유들로 인하여, 우리는 C 레벨에서 IR 코드변환 무결점 여부를 체크하기 위한 기법들에 관한 연구를 진행하여 왔다. 우리는 MeCC(Memory Comparison-based Clone) 탐색기를 기반으로 하여, 최적화하기 전 IR코드와 최적화 한 후의 IR코드를 각각 C코드로 다시 변환한 뒤, 이 두 개의 C코드를 MeCC의 입력으로 주고, 결과의 일치 여부를 확인하는 방법을 사용한다. 하지만 MeCC가 완벽한 결과를 알려주지 않기 때문에, 우리는 각 IR 최적화 기법마다의 특징에 대한 정보를 사전에 처리해서 그 결과의 정확도를 높였다. 이 논문에서는 dead code elimination, instruction scheduling 및 common sub-expression elimination 등 최적화 기법들을 이용한 변환 코드들을 예시로 실험하여 최종적으로 MeCC에서의 C 레벨 코드의 정확한 에러 체크 동작여부를 보여준다.
IMT2000용 단말기, 휴대용 개인정보단말기(PDA), 노트북 PC 등에 내장이 가능한 고속(f/2.2)의 1/7인치 CMOS칩용 초소형 카메라 렌즈를 설계하였다 설계의 특징으로는 회절소자의 마이너스 고분산특성을 십분 활용하여 단매의 렌즈로도 고속 및 광화각에 걸쳐 고차수가 및 색수차를 충분히 보정한 것이고 동시에 경박단소화(렌즈포함 상거리=3.3mm)도 실현한 것이다. 한편 설계방법으로는 단매로도 최상의 성능을 확보하기 위해 가능한 초기형상을 (Seidel 3차 수차론 활용) 최적설계의 입력치로 두고 다양한 면배치에 대해 최적설계후 상호간의 광학성능 및 기타 특성치를 비교·분석하였다 그리고 성능향상의 한방법으로써 기존 단매 렌즈의 굴절능을 전체 (2매)렌즈의 굴절능으로 하면서 petzval sum이 제로가 되도록 렌즈를 추가 하였고 이로 말미암아 최적설계 후 기존 광학성능을 크게 향상시킬수 있었다.
본 연구에서는 위성 SAR 영상을 이용한 초목층 정보 예측을 위해 옥수수의 생육에 따른 후방 산란 계수 변화를 분석한다. 이를 위하여 지상형 산란계 시스템을 이용하여 옥수수 밭의 후방 산란 계수를 측정하였으며, 지표면 정보를 입력변수로 한 1차 VRT(Vector Radiative Transfer) 기법을 이용하여 후방 산란 계수를 계산하여 측정값과 비교/분석한다. 그 결과, 생육 초기에는 옥수수보다 토양에서의 산란이 지배적이었으며, 옥수수의 밀도가 증가하면서 잎의 분포의 영향으로 입사각이 증가하면서 후방 산란 계수가 점차 상승하는 특징을 보였다. 측정 데이터와 1차 VRT 계산 오차는 평균 RMSE (Root Mean Square Error)가 VV-편파에서 1.32 dB이었고, HH-편파에서 0.99 dB이었다. 또한, 1차 VRT 계산을 통해 LAI (Leaf Area Index) 변화에 따른 작물과 토양에서의 산란 영향을 분석하였다.
본 논문에서는 질량-스프링 구조를 이용한 새로운 광세기 기반 광섬유 진동센서를 제안하고 시뮬레이션과 부분 실험을 통하여 그 실현 가능성을 제시한다. 제안한 광세기 기반 광섬유 진동센서는 네 개의 구불구불하게 휘어지는 스프링과 질량체 안의 사각형 개구면(aperture)으로 구성된 질량-스프링 구조를 가진다. 광시준기(optical collimator)는 질량체 안의 사각형 개구면의 변위에 의해서 변조되는 광을 넓히는 데 이용된다. 제안한 광섬유 진동센서를 광학적인 면과 기계적인 면에서 해석하고 설계한다. 기계적인 부분의 설계는 이론적인 해석, 수학적인 모델링 및 3 차원 유한요소법 시뮬레이션을 이용한다. 기계적인 진동이 가해질 때 개구면의 상대적인 변위관계를 3차원 유한요소법 시뮬레이션을 이용하여 구하고, 개구면의 상대적인 변위에 따른 출력값을 실험을 통하여 측정한다. 이를 이용하여 진동에 따른 출력 특성을 파악한 결과 센서 민감도 $15.731{\mu}W/G$, 감지영역 ${\pm}6.087G$를 얻었다. 그리고 입력광원의 파워가 10 dB까지 변하더라도 참조광을 이용하여 0.75%의 상대오차를 보이는 매우 안정된 출력광 파워를 얻었다. 제안한 광섬유 진동센서는 간단한 구조, 저비용 및 다지점 측정 가능의 특징을 가지면서, MEMS (Micro-Electro-Mechanical System) 기술을 이용하여 소형으로 간편하게 제작할 수 있는 잠재력을 가진다.
본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.
최근 실감형 게임 (augmented game) 이라는 새로운 게임 장르에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있으며 실감형 게임이란 사용자가 실제 환경을 돌아다니며 컴퓨터에 의해 만들어진 가상의 적 또는 물체를 이용하여 진행하는 게임이다. 실감형 게임은 게이머에게 새로운 즐거움을 제공할 수 있지만 비싼 가격의 'backpack' 시스템을 이용하기 때문에 일반 게이머에게 저렴한 가격에 게임을 제공하치가 어렵다. 이를 위해 모바일 기기의 카메라를 이용한 실감형 게임들이 다양하게 제안되고 있지만, 가상의 적을 실제 공간에 접목하기 위해 대부분 색상 마커나 패턴 마커를 이용하기 때문에 마커가 미리 설치 되어 있는 장소에서만 게임이 가능한 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 흥미도가 높고 가격 부담없는 게임을 제공하기 위해 기존의 갤러그를 실감형 게임에 접목한 모바일 기기에서의 실감형 갤러그를 소개한다. 실감형 갤러그는 모바일 화면상에서 실제 환경에 가상의 적을 접목하기 위해 실제 환경에 있는 물체를 그대로 이용하여, 크기분변의 특징변환(SIFT)와 유클리디언 거리(Euclidean distance)를 이용하여 물체를 인식한다. 가상의 적은 이식된 특정 물체의 주위에 임의로 출현하며, 게임흥미도를 높이기 위해 여러 개의 특정 물체를 이용하고, 게이머는 가상의 적이 출현하는 특정 물체에 모바일 기기를 직접 움직여 공격한다. 결론적으로 실감형 갤러그는 모바일 카메라에 의해 입력받은 실제 환경 과 모바일 기기에 의해 자동으로 생성원 가상의 적 사이의 상호작용 (interaction) 을 제공하는 새로운 게임 패러다임(paradigm) 을 통하여 게이머에게 가격 부담없는 새로운 즐거움을 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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