본 연구에서는 확정진단시의 무릎 CT 화상을 대상으로해서 화상인식의 제1단계로써, 최근 여러분야에서 많은연구가 행해지고 있는 3층역전파신경회로망(BPN)에 의한 무릅덮개뼈 탈구중의 자동진단 가능성에 관해서 검토를 행했다. 실험결과로부터 신경회로망에 의한 무릅덥개뼈 탈구화상의자동진단은 충분하다고 할 수는 없어도 가능성이 있음올 알게 되었다. 다만, 본 실험에서사용된 패턴수가 적어, 충분한 학습이 이루어지지 않았을 가능성이 있으며, 또한 test된 화상수도 충분치 못하였다. 데이터의 증가에 수반해서 인식률이 충분히 한 향상될 것으로사료된다. 신경회로망은 원리척으로 패턴변환의 한 종류로써, 현상태의 기술수준을 고려할때 과도의 기대는 금물이지만, 패턴인식, 화상처리 등 종래의 계산기가 능숙하게 대처하지 못했던 분야에 대해서 큰 기대를 부여하고 있다. 특히 의공학연구에 있어서 BPN의 응용범위를 사고한다면, 확정진단시에 있어 의사가 보다 확실한 진단을 할 수 있도록 진단지원에 휴익한 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
상수원 및 수계의 수질관리 업무를 효율적이고 능동적으로 수행하고, 수질오염사고 발생시 신속한 대응조치를 할 수 있는 조기경보체계 구축을 위하여 주요 상수원 및 하천 등에 수질자동측정망을 설치하여 운영하고 있다. 수온, pH, EC, DO, TOC 항목에 대한 정도평가를 실시하여, 수질자동 측정 자료에 대한 정확도를 확보하여 신뢰도를 제고하고자 하였다. 수질자동측정기기와 수동측정기기에 대한 측정값을 비교한 결과, 대체로 일반항목(수온, pH, EC, DO) 및 TOC의 상대정확도가 20% 이내의 목표를 만족하였다. 그러나 수질자동측정소의 저류수조의 측정기기(내부)와 채수지점의 측정기기(외부)의 측정값 차이를 분석한 결과, 채수거리가 먼 측정소의 DO에 대한 내부-외부의 상대정확도는 목표값을 다소 벗어나는 것으로 나타났다. 채수관로에 조류 및 미생물 부착에 의한 오염이 원인으로 판단되어 역세척하여 측정한 결과, 측정된 DO 농도는 최대 53%까지 상승하는 효과를 나타냈다. 따라서 채수관로 관리가 수질자동측정 자료의 신뢰성을 확보하는데 중요함을 알 수 있었다.
실세계의 여러 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem, MDP)로 표현될 수 있고, 이 MDP는 모델이 알려진 경우에는 평가치 반복(value iteration) 이나 모델이 알려지지 않은 경우에도 강화 학습(reinforcement learning) 알고리즘 등을 사용하여 풀 수 있다. 하지만 이들 알고리즘들은 시간 복잡도가 높아 크기가 큰 실세계 문제에 적용하기 쉽지 않아, MDP를 계층적으로 분할하거나, 여러 단계를 묶어서 수행하는 등의 시간적 추상화(temporal abstraction) 방법이 제안되어 왔다. 이러한 시간적 추상화 방법들의 문제점으로는 시간적 추상화의 디자인에 따라 MDP의 풀이 성능이 크게 달라질 수 있으며, 많은 경우 사용자가 이 디자인을 직접 제공해야 한다는 것들이 있다. 최근 사용자의 간섭이 필요 없이 자동적으로 시간적 추상화를 만드는 방법들이 제안된 바 있으나, 이들 방법들 역시 결과물에 대한 이론적인 성능 보장(performance guarantee)은 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 MDP의 구조와 그 풀이 성능을 연관짓는 복잡도 척도에 대해 살펴본다. 이를 위해 MDP로부터 얻은 상태 경로 그래프(state trajectory graph)의 위상적 성질들을 여러 네트워크 척도(network measurements) 들을 이용하여 측정하고, 이와 MDP의 풀이 성능과의 관계를 다양한 상황에 대해 실험적, 이론적으로 분석해 보았다.
기존의 수치지도 1.0에서는 가장 대축척인 1/1,000수치지도를 이용하여 1/5,000과 그 이하 소축척 수치지도를 제작하는 것이 불가능하였다. 이러한 이유로 1/1,000과 1/5,000 이하의 수치지도는 각각 다른 축척의 항공사진으로부터 제작되었다. 차세대의 수치지도는 가장 대축척인 수치지도를 기반으로 점차 소축적의 수치지도가 연속으로 연관되어져야 하며, 이것은 데이터의 공유와 일괄갱신 측면에서 매우 중요한 일이다. 수치지도 2.0이 개발된 이래 다축척 연속수치지도제작에 관한 가능성이 제기되면서 이에 대한 연구가 다시 시작되었다. 다축척 연속수치지도에서 가장 기본이 되는 것은 축척간에 연계되는 일반화 기준을 결정하는 것이며, 본 연구에서는 1/1,000 수치지도를 이용하여 1/5,000수치지도를 제작할 수 있는 일반화 기준을 정립하였다. 또한, 정립된 기준을 이용하여 자동일반화를 수행함으로서 일괄갱신에서의 활용 가능성을 모색하였다.
본 논문은 OFDMA 기반 무선 이동통신망에서 이동단말 초기접속 시 레인징 슬롯의 효율적인 사용방안에 대해서 연구하였다. 특히 이동단말의 초기 경쟁접속 시 이용하는 레인징 슬롯의 충돌발생 증가 경우에 이를 감소시키는 방얀을 포함한 자동적응형 알고리즘을 연구하였다. 그 결과로서 초기 접속요청에 있어서 접속요청 단말의 증감에 따른 충돌을 최소화하고 초기접속요청 슬롯의 범위를 자동척이며 다이나믹하게 가변적으로 유지하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위하여 현재 IEEE802.16e 표준의 고정된 초기접속용 슬롯할당 방식과 충돌 발생횟수 및 슬롯의 사용률에 대하여 제안된 알고리즘과 비교하였다. 성능평가를 위한 시뮬레이터 구현을 위하여 IEEE802.16e 기반 MAC 계층의 프레임구조 및 동작절차를 시뮬레이터로 구현하여 성능분석을 수행하였다. 시뮬레이션 결과로부터, 본 논문에서 제안된 자동적응형 알고리즘은 설치된 기지국의 유지보수 비용절감효과가 크므로 연근해 해상 무선통신을 위한 무인기지국 건설에 매우 큰 기여를 할 것으로 기대한다.
본 논문은 지금까지의 소셜미디어 분석과 분석보고서 생성의 세 가지 문제점을 해결하기 위해서 소셜 빅데이터 마이닝에 기반한 이슈분석보고서 자동 생성 시스템을 제안한다. 세 가지 문제점은 분석의 고립성, 전문가의 주관성과 고비용에 기인한 정보의 폐쇄성이다. 시스템은 자연언어 질의분석, 이슈분석, 소셜 빅데이터 분석, 소셜 빅데이터 상관성분석과 자동 보고서 생성으로 구성된다. 생성된 보고서의 유용성을 평가하기 위해, 본 논문에서는 리커트척도를 사용하였고, 빅데이터 분석 전문가 2명이 평가하였다. 평가결과는 리커트 척도 평가에서 보고서의 품질이 비교적 유용하고 신뢰할 수 있는 것으로 평가되었다. 보고서 생성의 저비용, 소셜 빅데이터의 상관성 분석과 소셜 빅데이터 분석의 객관성 때문에, 제안된 시스템이 소셜 빅데이터 분석의 대중화를 선도할 것으로 기대된다.
선박에서 발생되는 밸러스트수를 전처리하기 위하여 수중에 포함되어 있는 입자상 오염물질과 수중생물체를 자동역세척 여과장치를 이용하여 처리한 결과를 나타내었다. 밸러스트수를 처리하기 위한 전처리의 장점은 입자상의 오염물질을 제거하여 후처리공정의 처리효과를 높이는데 있다. 여과필터의 회전속도가 20rpm에서는 여과압력이 40.5mmHg이고, 40rpm 에서는 36.6mmHg이며 60rpm 이상에서는 35mmHg로 나타나 연속적으로 여과할 수 있었다. 필터의 막힘현상으로 역세 회복압력과 역세간격은 시간의 경과에 따라 조금씩 감소하고 처리유량도 감소하는 것을 관찰할 수 있었다. 회분식 여과처리공정은 자동 역세척을 수행하는 공정에 비해서 처리효율의 저하가 일어났다. 여과 처리를 통하여 $70{\mu}m$이상의 식물성 플랑크톤과 동물성 플랑크톤을 포함하는 수중생물체를 제거할 수 있었다. 실험결과를 통하여 밸러스트수 처리에 적용 가능한 기술임을 알 수 있었다.
선박에서 발생되는 밸러스트수를 전처리하기 위하여 수중에 포함되어 있는 입자상 오염물질과 수중생물체를 자동역세척 여과장치를 이용하여 처리한 결과를 나타내었다. 밸러스트수를 처리하기 위한 전처리의 장점은 입자상이 오염물질을 제거하여 후처리공정의 처리효과를 높이는데 있다. 여과필터를 회전하여 20RPM 에서는 40.5cmHg이고 40RPM 에서는 36.6cmHg이며 60RPM 이상에서는 35cmHg로 나타나 연속적으로 여과할 수 있었다. 필터의 막힘현상으로 역세 회복압력과 역세간격은 시간의 경과에 따라 조금씩 좁아지고 처리유량도 감소하는 것을 관찰할 수 있었다. 회분식 여과처리공정은 자동 역세척을 수행하는 공정에 비해서 처리효율의 저하가 일어났다. 여과처리를 통하여 $80{\mu}m$이상의 식물성 플랑크톤과 동물성 플랑크톤을 포함하는 수중생물체를 제거할 수 있었다. 연구결과를 통하여 밸러스트수 처리에 적용 가능한 기술임을 알 수 있었다.
영상 인식을 위한 한 방법으로 템플릿 매칭이 있다. 기존의 템플릿 매칭에서는 주어진 매칭 영상 내에서 템플릿의 2차원 이동 변위를 바꿔가면서 블록 매칭 알고리즘(BMA)을 수행한다. 이 블록 매칭 알고리즘 수행 중에 템플릿의 크기와 모양은 바뀌지 않는다. 그리고 각각의 2차원 이동변위에 해당하는 블록에서 유사성 척도(similarity measure)로 계산된 매칭 에러 값을 비교하여 대상 체의 위치를 결정한다. 2차원 이동변위만 고려하기 때문에 템플릿과 매칭 영상에서 대상 체의 크기와 방향이 일치하지 않으면 성공률이 떨어진다. 반면 본 논문의 경우는 템플릿의 2차원 방향과 크기를 조정하는 변수를 새로이 추가하고 각각의 2차원 이동 변위에 해당하는 블록에서 이 변수의 최적 값이 자동으로 계산된다. 이렇게 계산된 최적 값을 사용하여, 각 블록에 최적인 템플릿으로 자동 변형된다. 그리고 자동 변형된 템플릿을 기준으로 각 블록의 매칭 에러 값이 계산된다. 이렇게 방향과 크기 차이가 보정된 각 블록의 매칭 에러 값들을 비교하여 대상 체의 위치를 결정한다. 따라서 방향과 크기 차이에 대해 좀 더 안정적인 결과 값을 얻을 수 있다. 사용의 편의를 위해서, 알고리즘을 템플릿 영상 외에 추가의 정보, 예를 들면, 거리정보를 필요로 하지 않는 닫힌 형태로 설계하는 데 주력한다.
본 연구는 자연어 비불리언 탐색에서 탐색결과에 근거하여 질의를 수정, 확장, 결합하여 검색효과를 향상시키는 시스템들을 개념모델별로 성능을 고찰하고, 성능에 영향을 끼치는 요소들을 분석하여, 이론적인 개념의 틀을 제시하였다. 용어의 가중치기법, 문헌의 순위화방법, 용어선정알고리즘, 질의확장에 사용된 문헌수와 용어수, 적합성판정정보의 출처 및 척도, 배움표본의 크기, 부적합문헌정보의 사용여부, 용어확장방법, 질의의 크기, DB의 종류와 크기 등에 의해 영향을 받는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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