본 논문에서는 디지털 카메라의 자동초점 속도를 향상시키는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 방식은 위상차 검출 방식에서 사용되는 추가적인 자동초점 모듈을 장착하지 않으면서도 빠르게 초점이 맞는 위치의 거리와 방향을 계산할 수 있는데, 이는 이중 분할 조리개를 이용하여 위상차가 발생하도록 하고, 컬러 필터를 이용하여 분리함으로써 소프트웨어 영상 처리만으로 위상차를 측정하여 정확한 초점 위치를 찾을 수 있기 때문이다. 이중 분할 조리개에 의해서 발생한 컬러 영상 채널 간의 상이한 정도를 측정하기 위하여 초점이 맞는 정도를 수치화 할 수 있는 유사도 측정 기준을 제시하는데, 이 기준으로 측정된 유사도를 비교함으로써 불일치 정도를 추출하며 정확한 초점을 잡기 위한 거리와 방향을 계산한다. 실험에서는 상용 디지털 카메라를 개조한 프로토 타입에서 취득한 영상을 사용하여 제안한 방식의 유효성을 검증하였다.
통계적 정보 혹은 벡터 모델을 이용하는 자동 색인은 색인어와 문서간에 관계성을 간접적으로 혹은 상대적으로 계산하기 때문에 검색의 정확도를 높이는데 한계가 있다. 이 보다는 적극적인 방법으로 언어학적 정보와 인공 지능의 기술을 이용하여 색인어의 관계성 을 계산하는 방법론을 소개한다. 동사의 격틀을 이용하여 개발된 시스템으로부터 언어적 분 석 방법의 가능성을 찾아볼 수 있다. 미래의 정보 검색은 사용자 중심으로 구성이 되어 사 용자에 대한 연구가 깊게 반영이 되어야 할 것이다.
기계 부품을 설계함에 있어 솔리드 모델링 시스템의 사용을 골격으로 하는 CAD 시스템의 사용은 삼차원 모델링된 단일 물체에 대한 물성치(mass property)의 계산, FEM 해석을 위한 유한요소의 자동생성, 곡면에 대한 NC 공구경로(NC tool path)의 자동계산, 부품의 생산을 위한 가공 정보의 도출 등의 분야에 많은 도움을 주어 설계와 생산, 관리의 전 분야에 혁신적 효율화를 도모해주었다. 한편 이렇게 설계된 단품들은 대개의 경우 조립되어 조립체를 이루게 되고, 그 상태로 혹은 부품간에 상대운동을 하면서 원하는 기능을 구현하게 된다. 단품에 대해서처럼 이 과정에서도 CAD 시스템은 조립체의 삼차원 형상을 인식하고 필요한 정보를 제공해줌으로써 설계자에게 유용한 도구로 사용될 수 있는데 이를 조립체 모델링 시스템(Assembly Modeling System)이라 부르며, 현재에는 대부분의 솔리드 모델링 시스템에 그 기능이 채택되어 있다. 조립체 모델링에 관한 연구동향을 비교적 잘 정리한 문헌으로는 Turner와 Libardi의 것을 들 수 있다. 여기서는 이러한 조립체 모델링 시스템의 연구분야와 동향에 대해 또 나름으로의 시각으로 정리하였다.
대량생산체제로 제작되는 자동차용 변속기는 일단 양산에 돌입하고부터는 막대한 retooling비 용의 지불없이는 좀처럼 그 모양이나 중요설계치수가 변경될 수 없기 때문에, 초기설계단계에 서의 다양하고 신중한 고려가 그 후의 어느 단계보다 중요하다. 자동차용 변속기의 치차설계자는 치차상의 주어진 공간내에서 가장 튼튼하고 소리없는 치차를 설계하기 위하여 모듈(module), 압력각, 치깊이 등이 표준에서 벗어나는 특수 cutter를 사용하도록 요구할 수밖에 없다(이러한 비표준 cutter의 제작을 위해서는 다소 더 많은 시간과 경비가 소요될지 모르지만, 이 문제는 양산체제의 특수성 속에 충분히 소화흡수된다). 표준치차의 경우에는 대부분의 설계 데이터가 테 이블이나 그래프로 주어져 있지만 모듈, 압력각, 치깊이 등이 표준에서 벗어나는 치차에 있어서는 이것들을 별도로 계산하지 않으면 안된다. 더욱이 세계자동차 메이커가 소형화와 경량화로 치 닫고 있는 현 추세에 있어서는 더욱 정밀한 계산에 의한 데이터가 요구될 것이다. 본 보고서는 임의의 cutter를 사용하여 절삭한 치차의 fillet 부분에 있어서 fillet 곡선의 함수를 구하고 이 것으로부터 lewis방식의 굽힘강도계산식(대부분의 굽힘강도 계산식이 lewis 이론에 입각한 것이긴 하지만)에 사용되는 강도계 수를 approach 법으로 구하는 방법과 계산공식에 대하여 서술한 것이다. 여기서 취급하는 굴절법은 hobbing cutter 등에 의한 rack형 굴절법이다.
자동운전과 안전운전 구현을 위한 첨단 차량 및 도로 시스템(AVHS : Advanced Vehicle & Highway Systems)의 한 분야인 충돌 방지 시스템을 완성하기 위해서는 차량간의 상대 거리, 차량의 속도, 차선의 굴곡 정도, 경사도등을 사용해서 종합적으로 상황 판단을 내려야 한다. 본 논문에서는 이들 요소들중에서 차선의 굴곡도 판단을 근사 추론을 이용하여 실험하였다. 근사추론을 이용한 것은 차선의 굴곡도를 계산형으로 파악할 때의 단점인 계산 시간 오버헤드(overhead), 또 그에 따른 실시간 처리의 어려움, 고가의 장비필요성 등을 극복하기 위해서이며, 실험은 Fuzzy Logical Inference 기법을 사용하였다. 본 연구에서는 실제 도로상에서의 계산된 굴곡도와 실험된 시스템 결과와의 유사성과 그 시스템의 사용 가용성(feasibility)을 검정하였다.
기계 부품 응력 해석 시 널리 쓰이는 유한 요소 해법은 형상을 작은 유한 요소로 근사화하는 과정이 필요하다. 유한 요소생성의자동화는 많은 기존 연구가 있었고 산업 현장에서도 실질적인 자동 유한 요소 생성의 혜택을 받고있다. 이러한 자동 유한 요소 생성 알고리즘들은 형상을 충실하게 유한 요소로 근사화 하는데 그목적이 있다. 때로는 이러한 충실성이 너무 많은 유한 요소들을 관심 영역이 아닌 곳에 생성하게 된다. 컴퓨터의 계산 능력이 눈부시게 발전하고 있지만 기술자가 다루고자 하는 기술적인 문제가 나날이 복잡해지고있는 상황에서 컴퓨터의 계산 능력에 너무 의존하는 것은 바람직하지 않다. 본 논문은 지능과 유사하게 미소 특징을 추출하고 이를 바탕으로 기하 형상 에서 미소 특징을 소거하는 알고리즘을 소개한다. 이를 활용하면 유한 요소의 수를 해석 결과에 악 영향을 미치지 않는 상태에서 줄일 수 있으며, 결과적으로 불필요한 계산비용을 절감할 수 있다.
본 논문에서는 Head-up Digitizing / Vectorizing 기술에 주로 사용되는 이진 영상으로부터 사용자의 초기 입력 좌표를 기준점으로 채택한 후 기준점을 중심으로 선형 및 벡터 형상을 추출하는 반자동 선형 추출 기술 개발에 관해 기술한다. 본 기술의 동작 과정을 살펴보면 다음과 같다. 사용자는 이진 영상에서 추출하고자 하는 선형 및 벡터 형상내의 한 좌표를 선택한다. 선택된 좌표는 기준점으로 채택되며, 이 기준점을 중심으로 네 방향으로 영암 값이 0인 픽셀들의 길이 및 orientation이 계산된다. 계산된 orientation을 바탕으로 폭 넓이가 계산되고 초기 좌표가 보정된 후 폭 넓이가 임계값을 만족시키면 동일한 선형물로 간주하여 추출 연산을 반복 수행하고, 폭넓이가 임계값을 벗어나면 새로운 선형물로 간주하고 추출을 중단한다 즉, 채택된 기준값을 중심으로 동일한 명암값의 검색을 진행하여 기준값과 유사한 방향성 및 폭 넓이 정보를 갖는 성분들의 중심 좌표를 선형물 추출 결과값으로 산출하는 기술이다. 본 기술을 통해 수작업으로 진행되던 지도 제작 및 Head-up Digitizing / Vectorizing 기술이 컴퓨터를 이용한 반자동기술로 대체될 수 있으며, 이를 통해 많은 인원과 시간을 소모하여야 했던 좌표 지도제작을 위성 영상을 이용하여 보다 쉽고 저렴한 가격으로 수행할 수 있는 방안을 제시할 수 있다.
본 논문은 파노라마 모자익의 접합 질을 판단하기 위해 접합 신뢰도라는 수량적 기준을 제시한다. 또한, 파노라마의 자동 생성과 따른 시각화를 위해 필요한 초점거리 측정에 접합 신뢰도가 유용함을 보인다. 이미지로부터 초점거리를 복원하는 기존 방법은 일반적인 파노라마 모자익에서 나타나는 잘못 접합된 부분을 초점거리 계산에 포함하기 때문에 부정확하다는 단점이 있다. 제안 방법은 높은 접합 신뢰도를 가진 일정 개수의 이미지를 선별할 수 있기 때문에 초점거리를 따르고 정확하게 자동 측정한다. 접합의 신뢰도를 계산하기 위해, 제안 방법은 카메라 회전 움직임 제약조건의 만족 여부를 판단할 수 있는 특징점을 정의하고, 이 특징점의 이상적인 위치와 실제 위치의 차이를 계산한다. 본 논문에서 제시한 제약조건은 카메라의 자유 회전 움직임에서 항상 만족하고, 이는 수학적으로 증명된다. 마지막으로, 실험을 통해 제안 방법이 기존 방법보다 초점거리의 편차가 작다는 것을 보이고, 파노라마 모자익의 접합 질을 높인다는 것을 보인다.
개체명 인식기에 대한 연구에서 개체명 사전은 필수적으로 필요하다. 그러나 공개된 개체명 사전은 거의 없기 때문에, 본 논문에서는 디비피디아의 데이터로부터 개체명을 효과적으로 추출하여 자동으로 구축할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법은 엔트리의 '이름'과 '분류' 정보를 사용한다. 엔트리의 '이름'은 개체명으로 사용하고, 엔트리의 '분류'는 각 개체명 클래스와의 상호정보량을 계산하여 엔트리와 개체명 클래스 사이의 점수를 계산한다. 이렇게 계산된 점수를 이용하여 개체명과 개체명 클래스를 매핑한다. 그 결과 76.7%의 평균 정확률을 보였다.
한국과학기술정보연구원(KISTI)은 2019년 1월 슈퍼컴퓨터 5호기 Nurion의 공식서비스를 시작하였다. Nurion은 8,432개의 계산노드를 장착한 초거대 컴퓨팅 시스템으로 안정적인 운영을 위해 많은 인력을 필요로 하는 시스템이다. 본 논문에서는 Nurion에서 사용 중인 PBS 작업 스케줄러의 Hook 기능을 이용하여 계산노드의 장애를 자동으로 점검하는 기능을 구현하여 운영 효율을 향상시키는 기법에 대해서 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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