표류지점 추정 모델의 환경 입력자료를 확보하기 위해 부산항 연근해에서 표류실험을 실시하였다. 실험에는 크기가 다른 4척의 선박(10, 20, 50, 90톤급)이 사용되었다. 그중 50톤급 선박에는 해류, 바람, 위치를 자동적으로 기록하는 계기들을 장착하였고, 나머지 선박들에서는 분산각 추정 연구를 위해 위치자료만 기록하였다. 각 선박들의 위치는 DGPS와 자동위치발신기(APRS)를 사용하여 기록하였다. 실험은 풍속 2~10m/s, 유속 0.5~1.5m/s의 환경에서 행하여졌으며, leeway는 선박 표류속도에서 표층의 유속성분을 제거하여 구하였다. 50톤급 선박의 leeway rate는 풍속의 약 3.6%인 것으로 분석되었으며, leeway 방정식은 $U_L$ =0.042W -0.034로 표현되었고 leeway angle은 $-30^{\circ}$~$40^{\circ}$의 범위였다.
본 논문은 입력 영상에 따라 적응적으로 구해진 임계 값을 이용하여 움직임을 검출하는 블럭 단위 움직임 검출 기법을 제안한다 우선, 현재 영상을 블럭의 크기에 따라 블럭화 한 후 각 블럭의 특정 값을 구하고 이 전 영상에서 저장된 블럭 특정 값과의 차이 값을 구한 다음 임계 값을 이용하여 움직임을 검출한다. 본 논문 에서는 적응적인 임계 값을 구하기 위해서 움직임 벡터를 이용하여 움직임 블럭과 배경 블럭을 구분하고 각 각의 영역에 대한 통계척인 분포를 해석하여 움직임 판별을 위한 각 특정 값의 임계 값을 입력 영상에 따라 자동 조정한다 모의 실험을 통하여 블럭의 크기가 움직임 검출 성능에 미치는 영향, 노이즈의 영향, 특정 값의 종류에 따른 검출의 정확도 기존의 움직임 검출 알고리즘과의 성능을 비교 분석한다
This system is the automatic boiler tube bending equipment which has four heads for bending the tube and the carriage for moving the tube. The system consists of two frames for transporting each moving parts, high-frequency heating equipment for heating the tube in hot bending, control panel for inputting the job data operating, remote control unit for concetration and distribution of input/output, and the monitoring system which can establish unmanned operationby receiving the bending job data via LAN form a design teamwhich produces the job data and schedule based on master production plan and diagnoses bending data change, input, whole system status, and system malfunctions. By employing this system, 30% of production improvement was achieved was achieved comparing to the existing bending system.
1990년대 OCR에 대한 관심이 고조되면서, 다양한 필기 데이터베이스가 전 세계적으로 구축되었다. 그러나, 현재 연구분야에서 직면한 문제는 필기 품질을 포함하여 각기 다양한 방법으로 구축된 데이터베이스 내에서 필기 문자의 품질을 평가하는 것이다. 본 논문은 다양한 필기 데이터베이스를 비교하고, 문자 인식기의 성능을 객관적으로 평가하는데 사용할 수 있는 필기 품질을 측정하는 방법을 제안한다. 여기서 사용된 핵심 아이디어는 각각의 문자 샘플을 필기 품질에 따라 여러 개의 그룹으로 나누는 것이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여, 대용량 필기 한글 데이터베이스인 KU-1 데이터베이스에 대한 실험을 수행한 결과, 제안된 방법이 필기 데이터베이스를 비교하고, 인식기의 성능을 객관적으로 평가하는데 유용하게 사용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
깊이 추정은 로봇 비전, 3차원 영상, 모션 제어를 위해 사용되는 매우 중요한 인자이다. 깊이 추정은 렌즈와 물체 사이의 거리를 변화시켜가면서 취득된 일련의 영상에서 계산된 초점 정보에 기반을 둔다. 본 논문에서는 다양한 초점정보를 이용한 패턴간의 상대적 깊이 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 거리별로 취득된 영상의 초점값 정보를 이용하여 구현하였으며, 깊이는 두 패턴의 상대적 거리를 고려함으로써 추정하였다. 다양한 영상정보를 이용하여 깊이 추정을 수행한 결과 효과적인 추정이 가능함을 알 수 있었다.
선박에서 발생되는 밸러스트수를 전처리하기 위하여 수중에 포함되어 있는 입자상 오염물질과 수중생물체를 자동역세척 여과 장치를 이용하여 처리한 결과를 나타내었다. 밸러스트수를 처리하기 위한 전처리의 장점은 입자상의 오염물질을 제거하여 후처리공정의 처리효과를 높이는데 있다. 시료 중의 고형물 농도가 15mg/L 일때 1RPM 에서 여과저항은 3.0bar 이고 3RPM 에서는 2.8bar, 6RPM 에서는 2.6bar로 나타나 회전속도 증가에 따른 여과저항은 감소하여 10RPM 이상에서는 2.5 bar 일정하게 유지되었다. 여과저항은 회전속도 보다는 시료중의 고형물의 농도의 영향이 큰 것으로 나타났다. 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 여과처리를 통하여 $70{\mu}m$ 이상의 식물성 플랑크톤과 동물성 플랑크톤을 포함하는 수중생물체를 제거할 수 있었다. 실험 결과를 통하여 밸러스트수 처리에 적용 가능한 기술임을 알 수 있었다.
구조적 개발 방법론에 적용하도록 만들어진 복잡도 척도들은 클래스, 상속성, 메시지 전달 그리고 캡슐롸와 같은 객체지향의 개념에 직접적으로 적용할 수 없다. 또한, 기존이 객체지향 소프트웨어에 대한 척도의 연구는 프로그램의 복잡도나, 설계 단계의 척도가 대부분이었다. 실제로 분석 단계 클래스의 복잡도를 낮춤으로써, 시스템의 개발 노력이나 비용 및 유지보수 단계에서의 노력이 크게 줄어들게 되므로, 분석 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 척도가 필요하다. 본 논문에서는 객체지향 개발방법론인 Unified Process의 분석 단계에서 추출되는 분석 클래스에 대하여 복잡도를 측정할 수 있는 새로운 척도를 제안한다. 협력의 복잡도 CC(Collaboration Complexity)는 가능한 협력의 최대 수로서 클래스가 잠재적으로 얼마나 복잡할 수 있는지를 측정하기 위한 척도이며, 각 협력자들의 인터페이스를 이해하는 것과 관련된 총체적 어려움을 측정하는 인터페이스 복잡도 IC(Interface Complexity)를 정의하였다. 제안된 척도는 클래스의 크기 및 상속성에 대하여 수학적인 증명을 하였으며, Weyuker의 9가지 공리적 성질에 대하여 이론적인 검증을 하였다. 또한, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 사용자의 질문에 자동으로 응답하는 시스템의 분석 클래스에 대하여 제안된 척도를 사용하여 복잡도를 측정하였고 기존의 복잡도 척도인 CBO와 WMC의 값을 계산하여 비교하였다. CC와 CBO, IC와 WMC의 값을 비교해 본 결과 제안된 복잡도 척도의 계산 결과 제안된 복잡도 척도의 계산 결과 값이 그 값들보다 좀 더 복잡도를 잘 표현하고 있었다. 이로써 소프트웨어 개발 주기의 초기에 클래스에 대한 복잡도를 평가해 보고, 나머지 단계에 필요한 시간과 노력을 예측함으로써 보다 비용-효과적인 객체지향 소프트웨어를 개발할 수 있는 가능성이 높아진다.
텍스트 범주화에 있어서 일반적인 문제는 문헌을 표현하는 핵심적인 용어라도 학습문헌 집합에 나타나지 않으면 이 용어는 분류자질로 선정되지 않는다는 것과 형태가 다른 동의어들은 서로 다른 자질로 사용된다는 점이다. 이 연구에서는 위키피디아를 활용하여 문헌에 나타나는 동의어들을 하나의 분류자질로 변환하고, 학습문헌 집합에 출현하지 않은 입력문헌의 용어를 가장 유사한 학습문헌의 용어로 대체함으로써 범주화 성능을 향상시키고자 하였다. 분류자질 선정 실험에서는 (1) 비학습용어 추출 시 범주 정보의 사용여부, (2) 용어의 유사도 측정 방법(위키피디아 문서의 제목과 본문, 카테고리 정보, 링크 정보), (3) 유사도 척도(단순 공기빈도, 정규화된 공기빈도) 등 세 가지 조건을 결합하여 실험을 수행하였다. 비학습용어를 유사도 임계치 이상의 최고 유사도를 갖는 학습용어로 대체하여 kNN 분류기로 분류할 경우 모든 조건 결합에서 범주화 성능이 0.35%~1.85% 향상되었다. 실험 결과 범주화 성능이 크게 향상되지는 못하였지만 위키피디아를 활용하여 분류자질을 선정하는 방법이 효과적인 것으로 확인되었다.
County는 비용과 부지소요는 최소화하면서도 증가하는 지역적 물수요에 부합되는 높은 유량에서 정수장의 성능을 최대화해야하는 필요성에 직면해있다. 개선사항을 찾아내기 위하여 시설물에 대한 상세한 성능평가가 행해졌다. 성능평가는 여과와 소독공정이 운전방식의 조정과 함께 추가시설의 건설에 의하여 개선될 수 있음을 나타내었다. Pilot test는 실험된 여러 가지 대안들 중에서 혼화, 응집, 이중 여과방식이 입자의 제거와 정수 수질에 가장 좋은 것임을 보여주었다. 소독에 대한 분석 결과는 소독방법을 교정하고 추가적인 염소접촉시간을 주는 것이 소독의 안전성을 확보함과 동시에 정수의 소독부산물 농도를 최소한으로 하고 강화되는 규제치와 부합할 수 있는 최선의 방법이 될 것이라는 것을 보이고 있다. Pilot test는 저수두 자동역세척여과지가 1차여과지(roughing filter)로서 효과적이라는 것을 보여주었다. 실험결과는 이중여과가 최종유출수의 탁도를 평균 0.1NTU이하로 감소시키며 입자의 제거율을 3 log로 증가시킴을 나타내고 있다. 정수공정 전반에서의 입자의 제거는 여러 개의 공정의 개별적 성과의 합이 아니므로 시설물들을 건설하기 전에 정수장 전체적으로 예상되는 개선정도를 수량화하기 위하여 Pilot 실험이 필요하였다. Pilot test중에 탁도보다는 입자측정이 유량, 응집제의 주입량, 및 여타 운전조건의 변화에 훨씬 민감함을 보여주었다. 이러한 점이 입자측정이 특히 저탁도 원수에서 처리공정의 성능을 나타내 주는 적절한 추가적 수질인자라는 결론을 보강하여 주었다. 물수요에 부합하기 위하여 Freedom District 정수장을 성공적으로 개선하는 데는 원수의 수질, 단위공정의 성능, 활용가능한 수리학적 수두, 현시설의 배치, 운전양태 등과 같은 기술적 사항에 대한 고려가 필요하였다. 비록 모든 사항들이 각각 일정정도의 영향을 가지고 있으나, 상기의 모든 것들이 수질에 영향을 미쳤으며 수질의 성공적인 개선은 정수장 운전의 모든 부분을 파악할 수 있는 상세한 성능평가를 통하여 가장 잘 달성될 수 있다.
인적 오류를 줄이고, 해상교통관제를 효과적으로 지원하기 위해 다중선박의 충돌 위험도를 모니터링할 수 있는 시스템을 개발하였다. 다중선박 충돌위험도 추정 알고리즘은 선박들의 항행정보로서 AIS 정보를 이용할 수 있도록 고안되었다. 선박들의 현재와 미래의 경로를 고려하기 위하여, 퍼지알고리즘을 이용하여 충돌위험도가 계산되도록 구성하였다. 고안된 새로운 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 선박운항 시뮬레이터기반 재생시뮬레이션을 수행하였다. 이를 위해, 울산항만의 해상교통관제 (VTS) 센터로부터 AIS 정보를 수집하여 데이터베이스를 구축하였다. 수집된 데이터는 약 2시간 동안 실제로 울산항만에서 운행된 25척의 선박들의 항행데이터를 포함하고 있다. 본 논문에서는 새로 개발된 선박충돌 위험도 추정알고리즘의 특정과 재생시뮬레이션 결과들에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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