본 논문은 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문에 연동될 곡률 측정 알고리즘을 소개한다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용하여 자동시각 굴절력 곡률계에 연동될 각막 곡률 측정 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에서는 광학계로부터 도출된 링 모양 광원의 화상을 처리하기 위해서 새로운 방법을 사용하는 대신에 굴절력 측정을 위해서 6개의 점으로 구성된 화상을 처리하는 방식으로 변형 적용시킨다. 이 때 링의 띠를 6개의 덩어리점으로 변형하는 과정만을 제외하면 굴절력 화상을 처리하는 방식과 같게 된다. 이는 알고리즘의 간결화와 측정 시간을 줄이는 효과를 얻게 된다. 그리하여 본 각막 곡률 측정 알고리즘은 정한 측정 값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.
대전의 도시 소하천, 관평천 유역을 연구대상지역으로 강우시의 유량 및 수질 변화 특성을 파악하기 위한 원격 제어실시간 자동 모니터링 시스템을 설치하여 자료를 확보하고 이 시스템을 이용하여 확보된 강우시 연속측정 자료를 이용하여 도시유역 모델인 SWMM (Storm Water Management Model) 모델을 보정하는 데 사용하였다. 실시간 자동 모니터링 시스템은 강우량계, 초음파 수위계, 자동수질측정장치, 자동취수장치, 데이터 로거 및 전송장치 등으로 구성되었으며 원격으로 제어할 수 있도록 설계되었다. 강우시 유량은 초음파 수위계와 사각 위어 공식을 이용하여 지속적으로 측정이 가능하도록 설계되었으며 정확도는 수동측정을 병행하여 확인하였다. 수질센서로 측정할 수 없는 항목은 자동채수기에 의해 일정시간 간격으로 시료를 채취한 후 실험실로 이송하여 분석하여 자료를 확보하였다. 위에서 실측된 유량 및 수질 연속 자료를 이용하여 연구대상지역에 대해 SWMM 모델을 구축하였다. SWMM 모델의 보정과 검증 결과 유량은 매우 양호한 수준으로 예측하고 있으나 BOD, COD, SS, TN, TP 등의 예측은 강우 특성에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 SWMM에 나타난 바와 같은 특정 유역에 고정된 형태의 오염물질 축적과 유출현상을 나타내는 경험식이 강우 및 선행강우 특성을 반영하여 수정될 필요가 있다는 것을 시사하고 있다. 본 연구에서 제안된 빗물 자동모니터링 및 모델링 시스템은 향후 강우에 따른 하천 수질관리를 위한 유역단위의 빗물 수량 수질 관리시설의 설계 및 운영에 중요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 부스터펌프 자동제어시스템의 성능평가를 위한 시험방법에 관한 것이다. 본 논문에서 제안하는 시험방법은 펌프 자체의 성능평가에만 의존했던 기존의 방법과 달리 펌프와 펌프를 제어하기 위한 자동제어장치까지 포함한 전체 시스템에 대한 성능평가를 할 수 있도록 한다. 본 시험방법은 부스터펌프 자동제어시스템을 설치하고, 토출 측에 전자제어밸브를 설치하여 이를 제어함으로써 물의 사용량 즉, 유량에 변화를 주게 된다. 이때 토출압력을 일정하게 유지하도록 설정된 자동제어시스템은 펌프를 제어하여 물을 토출 측으로 공급하게 되며 이를 통해 토출압력의 변화를 측정하는 방법이다. 이러한 시험방법에 있어서 정상상태특성시험, 가속 특성시험, 응답특성시험을 수행한다. 결과적으로 본 논문의 시험방법을 통해 전체 시스템에 대한 성능평가가 가능하며, 모든 시험과정을 자동화 할 수 있고 다양한 운전환경에 대한 유량변화를 짧은 시간 내에 적용하여 시험에 소요되는 시간을 단축할 수 있다.
자동통번역의 성능을 평가하는데 가장 잘 알려진 자동평가 기술은 BLEU이다. 그러나 BLEU로는 자동통번역 결과의 어느 부분이 강점이고 약점인지를 파악할 수 없다. 본 논문에서는 자동통번역 시스템의 언어 현상별 자동평가 방법을 소개하고자 한다. 언어 현상별 자동평가 방법은 BLEU가 제시하지 못하는 언어 현상별 자동평가가 가능하며 개발자로 하여금 해당 자동통번역 시스템의 언어 현상별 강점과 약점을 직관적으로 파악할 수 있도록 한다. 언어 현상별 정확도 측정은 Google 과 Naver Papago 를 대상으로 실시하였다. 정확률이 40%이하를 약점이라고 간주할 때, Google 영한 자동번역기의 약점은 스타일(32.50%)번역이었으며, Google 영한 자동통역기의 약점은 음성(30.00%)인식, 담화(30.00%)처리였다. Google 한영 자동번역기 약점은 구문(34.00%)분석, 모호성(27.50%)해소, 스타일(20.00%)번역이었으며, Google 한영 자동통역기 약점은 담화(30.00%)처리였다. Papago 영한 자동번역기는 대부분 정확률이 55% 이상이었으며 Papago 영한 자동통역기의 약점은 담화(30.00%)처리였다. 또한 Papago 한영 자동번역기의 약점은 구문(38.00%)분석, 모호성(32.50%)해소, 스타일(20.00%)번역이었으며, Google 한영 자동통역기 약점은 담화(20.00%)처리였다. 언어 현상별 자동평가의 궁극적인 목표는 자동통번역기의 다양한 약점을 찾아내어 약점과 관련된 targeted corpus 를 반자동 수집 및 구축하고 재학습을 하여 자동통번역기의 성능을 점증적으로 향상시키는 것이다.
현재 하천의 유량측정을 위해 국내외에서 설치, 운영되고 있는 자동유량측정시설은 대부분 초음파유속계를 이용한 실시간 하천유량측정시스템이다. 이러한 초음파유속계는 도플러 방식 초음파유속계(ADVM)와 이동 시간차 방식 초음파유속계(UVM)로 구분되는데, 한강대교 등에 적용된 ADVM 방식에 비해 UVM 방식은 초음파 도달거리의 특성으로 인해 대부분 중소규모의 하천에 적용되어왔다. 이러한 UVM 방식을 하폭이 넓고 홍수시 수위변화가 심한 대규모하천에 적용하기 위해서는 여러 회선을 다층으로 구성하여 설치할 필요가 있는데, 한강의 여주지점은 16개의 회선을 5개의 층으로 구성하여 측정의 정확도를 높이고 홍수시 수위상승시에도 다양한 회선으로 유속을 측정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 여주지점에 설치되어 운영 중에 있는 이동 시간차 방식 자동유량측정시설의 운영결과를 검토하고 측정치에 대한 검증을 위해 2008년 1월부터 12월까지의 유량측정결과를 검토하였다. 평 저수시는 유속계와 ADCP 이동보트를 이용한 연속측정결과와 비교하였으며 홍수시에는 봉부자 측정결과와 비교하였다. 기존 실측은 2008년 2월부터 12월까지 저수위 및 중 고수위에 걸쳐 실시하였으며, 프라이스유속계 22회, 이동식 ADCP 6회 그리고 부자를 이용한 방법 6회등, 총 34회가 이루어졌으며, 비교 결과 수위 1.5m 이하의 저 평수기에 평균 5.5%의 오차를 보였으며, 홍수시 검증측정유량과의 비교결과 7.6%의 오차를 보였다.
본 논문은 자연어 형태의 한국어 텍스트 부터 주제를 대표할 수 있는 색인어를 자동으로 추출하는 실험적인 구문 . 통계적 자동색인 시스템을 구현하였다. 구문 . 통계적 자동색인 시스템은 형태소 분석과 단어 가증 기법을 이용하여 단일어와 명사구를 동시에 선택하는 자동색인 시스템을 말한다. 시스템의 성능을 측정하기 위하여, 300개의 우리말 학술 및 학위논문 초록에서 선택된 단일 . 복합어 색인어를 수작업 색인과 비교하였다. 이와 같은 실험 결과를 가지고 아직 미흡한 연구상태인 우리말 자동색인 개발에 있어서 필요한 기초자료를 제시하였다.
안테나의 다양한 응용과 더불어 안테나 제작에 필요한 안테나 특성 측정에 관한 관심이 증대됨으로 안테나 측정 시스템의 정밀도가 더욱 필요하게 되었다. 안테나 측정시 사용자의 수동작을 기반으로 하는 기존의 시스템은 사용자의 위치 보정 작업에 기반을 함으로 오차를 유발한다. 따라서 안테나 특성의 자동 측정 시스템 도입이 필요하다. 본 논문에서는 안테나 자동 측정 시스템을 위한 안테나 추출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 안테나 측정 시스템에서 안테나에 대한 영상 정보 획득하고 획득된 영상 정보로부터 안테나 객체를 추출하여 안테나의 기울어짐과 위치 파라메터를 추출한다. 추출된 파라메터는 위치 및 기울어짐 각도를 보정하는데 사용되며 안테나의 자동 측정을 위해 사용된다. 제안한 알고리즘은 다양한 안테나 중 패치 안테나를 중심으로 적용되며 패치 안테나 객체가 효율적으로 추출되고 왜곡 보정을 위한 각도도 측정됨을 보여준다.
현대 사회의 많은 사람은 수없이 많은 다이어트를 시도하고 그중 많은 사람은 다이어트에 흥미를 느끼지 못해 다이어트에 실패한다. 본 논문에서는 성공적인 다이어트를 위해 경쟁 심리를 이용한 자동 측정 체중 관리 시스템의 개발 내용에 관해 기술한다. 이 시스템은 사용자 구분이 가능한 체중계와 사용자 체중 데이터를 실시간 자동으로 받을 수 있는 애플리케이션, 그리고 모든 사용자의 체중 정보를 활용하여 경쟁 심리를 유발하기 위해 매칭이 가능한 서버로 구성된다. 본 시스템은 사용자들에게 적합한 매칭을 해주고, 서로 다이어트 방법과 식단을 공유할 수 있도록 함으로써 효과적인 다이어트를 할 수 있게 한다.
본 논문은 $24{\mu}m$ 이하의 미세 폭 및 $30{\mu}m$ 이하의 피치와 같이 미세 패턴을 가진 칩 온 필름(chip-on-film, COF)에 발생한 결함들을 자동으로 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 개발된 검출시스템은 미세 패턴의 COF에서 발생한 개방 (open), 단락 (hard short), mouse bite 및 near short (soft short)과 같은 다양한 결함들을 자동으로 빠르게 검출할 수 있는 기술이 적용되어 있다. 본 논문에서 제안하는 결함 검사 기술의 기본 원리는 미세 패턴내의 결함으로 인해 발생한 저항의 미세 변화를 고주파 공진기 (resonator)를 이용하여 측정 주파수에서 증폭시키고 증폭된 결함 신호와 결함이 없는 경우의 신호와의 전압차를 읽어서 0이 아니면 결함이 있음을 판단한다. 제안된 시스템은 미세 패턴 COF 검사 과정에서 결함들을 신속히 측정할 수 있으므로 불필요한 COF 복사를 위해 소요되는 경비를 줄일 수 있으리라 기대한다.
일반적으로 안과 의사들과 안경사 등을 포함하는 시각 관련 전문가들은 시력 피검자에 대한 굴절력 측정시 약 30% 이상의 오류율을 가진다고 한다. 이는 검사를 행하는 전문가의 비 숙련도에 기인한다기보다는 그만큼 시각 관련 측정이 유동적이고 민감해서 정확한 측정값을 얻어내는 것이 어렵다는 것을 말해주는 것이다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용한 자동 시각 굴절력 측정 시스템을 개발하였다. 본 시스템에서는 광학계로부터 도출된 영상으로부터 첫째로 형태학적 필터링 처리를 행한다. 이 과정은 처리가 어려운 원 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주는 역할을 하게 된다. 둘째는 일차 처리된 영상에 가해주는 그레이 수준 한계 기법을 통한 신호 강조 기법으로서 이는 영상의 그레이 값 분포가 다양함으로 인해서 발생되는 오차를 줄이기 위해서 사용된다. 그리하여 본 시스템은 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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