본 논문에서는 의료기관의 검사코드인 LOCAL 코드(Local Code)를 LOINC 코드(Local Laboratory Result Code)와 매핑하기 위한 알고리즘을 구현하고, 이를 기반으로, LOCAL 코드의 매핑 및 입력을 지원하는 새로운 시스템을 제안한다. 이를 위해, 먼저, LOCAL 코드를 변환하여 LOINC의 여섯 가지 속성을 추출한 대응 코드로 생성한다. 추출한 대응코드는 LOINC 코드와 매핑하는 키 값이 된다. 대응코드와 LOINC 코드의 매핑은 각 속성을 우선순위에 따라 비교하는 과정을 포함하며, 매핑 결과 수에 따라 자동 매핑되거나, 상 하위 개념을 조합 또는 System 코드를 재검색하는 결과 최소화 단계를 수행한다. 본 연구에서는 매핑 알고리즘을 기반으로 LOINC 코드로 매핑 하고, 새로운 LOCAL 코드를 LOINC 코드로 입력할 수 있는 새로운 시스템을 구축하였다. 본 연구의 목표는 LOINC를 활용하여 방대한 진단검사 결과데이터를 표준화하고, 이를 통해 의료 기관 간 EMR을 실현하고 구축하는 기반요소를 마련하는데 있다. 본 연구를 통해, 국내 의료기관 간 검사 결과의 통합과 호환이 가능하게 할 것이며, 검사코드의 표준화를 위한 기반요소를 마련할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 시범지역의 CCTV 제원정보를 전수조사 하여 CCTV 위치, 주감시방향, 감시거리, 최대감시거리, Tele mode 화각, Wide mode 화각 등 CCTV 정보를 표출하기 위한 기본요소를 DB화 하였다. 조사된 CCTV제원 정보를 기초로 하여 공간정보 기반으로 도식화, 시각화 할 수 있는 자동 매핑 알고리즘 제안하였다. 알고리즘을 적용한 결과, 일부 연구지역의 CCTV 위치가 약 11% 중복된 것으로 분석되었고, CCTV 12대 가운데 중복된 CCTV는 총 5대로 도출되었다. 향후, 제시한 알고리즘을 기반으로 CCTV제원 정보를 지도에 표출하여 CCTV 위치 재설계 및 감시방향 변경 등 보다 과학적인 근거자료로 활용이 가능할 것이다.
본 논문에서는 카메라에서 입력되는 영상에서 객체의 특징 자동 추출하고 모바일 기기로 전송하여 인체의 움직임을 표현하는 시스템을 제안한다. 제안시스템은 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적한다. 추출된 특징은 객체의 각 연결점의 위치정보로 사용되며 특징을 중심으로 블록매칭 알고리즘을 적용하여 특징의 위치정보를 추적하고 모바일기기로 정보를 전송한다. 모바일 기기에서는 전송된 조인트 정보를 이용하여 인체의 움직임을 재현한다. 제안방법을 실험 동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.
HSDPA, WiBro, 모바일 디바이스 등의 정보통신 기술의 발전으로 사용자가 컴퓨터나 네트워크를 의식하지 않고 언제 어디서나 네트워크에 접속할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 구현이 가능해졌다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 위치에 따른 특정 정보를 제공하는 위치 기반 서비스(Location Based Service, LBS)의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 관성 측정 장치(Inertial Measurement Unit, IMU)의 오차 보정을 위한 필터 및 알고리즘을 소개하고 실내 측위 보정을 위한 매핑 알고리즘을 제안한다. 제안하는 매핑 알고리즘은 지도를 자동으로 인식하여 교차로, 복도, 목적지로 분류하고 현재 위치를 인식하여 잘못된 매핑이 일어나지 않게 하고 사용자의 움직임 이벤트 발생 시 위치 검색의 효율을 높인다. 또한 유동적인 매핑계수를 두어 이동거리와 방향에 대한 오차 보정을 지속적으로 수행한다.
본 논문은 gate-level timed circuits의 자동 합성과 검증에 대한 것으로, 동기 회 로는 디자인을 최적화하기 위해 합성 절차가 사용된 동안 설계서에 명시된 시간 정보에 속 한 비동기 회로의 일부로서 이 시스템은 열거된 일반적인 회로 작용과 시간의 요구 조건에 대해 설계를 해석한다. 이 설계는 영향을 미치는 상태 공간을 구하기 위해 정확하고 효과적 인 시간 해석 알고리즘을 사용해 해석할 수 있는 그래픽 표현으로 자동적으로 변환된다. 이 상태공간으로부터 합성 절차는 standard-cells과 gate-arrays와 같은 반 주문형 반도체로 매핑을 용이하게 하기 위해 기본 게이트만을 사용해 어려움을 해결하는 시간에 대한 회로 유도된다.
단층 퍼셉트론이 처음 개발되었을 때, 간단한 패턴을 인식하는 학습 기능을 가지고 있기 장점 때문에 학자들의 관심을 끌었다. 단층 퍼셉트론은 한 개의 소자를 이용해서 이진 논리를 가중치(weight)의 변경만으로 모두 표현할 수 있는 장점 때문에 영상처리, 패턴인식, 장면인식 등에 이용되어 왔다. 최근에, 역전파학습(Back-Propagation Learning)알고리즘이 이진 공간내의 매핑 문제에 적용되고 있다. 그러나, 역전파 학습알고리즘은 연속공간 내에서 긴 학습시간과 비효율적인 수행의 문제를 가지고 있다. 일반적으로 역전파 학습 알고리즘은 간단한 이진 공간에서 매핑하기 위해서 많은 반복과정을 요구한다. 역전파 학습 알고리즘에서는 은닉층의 뉴런의 수는 주어진 문제를 해결하기 위해서 우선순위(prior)를 알지 못하기 때문에 입력층과 출력층내의 뉴런의 수에 의존한다. 따라서, 3층 신경회로망의 적용에 있어 가장 중요한 문제중의 하나는 은닉층내의 필요한 뉴런수를 결정하는 것이고, 회로망 합성과 가중치 결정에 대한 적절한 방법을 찾지 못해 실제로 그 사용 영역이 한정되어 있었다. 본 논문에서는 패턴 분류를 위한 새로운 학습방법을 제시한다. 훈련입력의 기하학적인 분석에 기반을 둔 이진 신경회로망내의 은닉층내의 뉴런의 수를 자동적으로 결정할 수 있는 NETLA(Newly Expand and Truncate Learning Algorithm)라 불리우는 기하학적 학습알고리즘을 제시하고, 시뮬레이션을 통하여, 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다.
본 논문에서는 프랙탈 이론을 이용한 새로운 자동 작곡 알고리즘을 제안한다. 사용자는 L-System에서 시작 상태 및 생성 규칙들을 설정함으로써 다양한 프랙탈 형태를 정의 및 조정할 수 있다. 본 연구에서는 먼저 L-System과 확률을 이용하여 비대칭인 프랙탈 트리를 생성한다. 그리고 생성된 프랙탈 트리의 이미지를 기반으로 음악화 기법을 이용하여 음악을 생성한다. 본 논문에서는 다음 두 가지 방법을 소개한다. 첫째로, 이미지의 x축과 y축을 음의 크기와 음정으로 매핑하여 단선율 음악을 생성한다. 둘째로, 이미지의 x축과 y축을 시간과 음정으로 매핑하여 다성음악을 생성한다. 본 논문에서 제시하는 방법을 이용하여 사용자는 프랙탈의 재귀적인 특징이 반복성으로 나타나는 음악을 생성할 수 있으며, 프랙탈 트리의 모습을 음악적 구조로 갖는 음악을 생성할 수 있다.
본 연구는 WfMS라는 사용환경 하에서, 워크플로우 프로세스라는 대상 객체를 BOM(bill of material) 정보로 부터 High Level Petri net 형식으로 자동적으로 생성할 수 있는 엔진의 개발을 궁극적인 목표로 설정하고 있다. BOM은 제조되는 제품의 구조에 대한 정보를 지니고 있다. 관리 및 생산이라는 두 도메인 사이의 차이점에도 불구하고, 생산 분야의 BOM 정보의 이용방식이 관리 프로세스의 설계에도 이용될 수 잇다는 사실을 먼저 설명한다. 워크플로우 프로세스는 Petri Net의 형식으로 표시한다. 주어진 BOM으로부터 이에 대응하는 petri net을 생성할 수 있는 매핑 알고리즘을 소개한다. 이러한 이론 및 알고리즘을 기반으로 하여, 주어진 BOM 정보로부터 이에 대응하는 Petri Net 정보를 자동으로 생성시키는 프로세스 디자이너의 프로토타입을 구현하여 소개한다.
시맨틱웹의 구현 도구로써 온톨로지가 있다. 온톨로지는 지식개념의 의미적 연결을 하는데 사용된다. 영어 위키피디아를 토대로 한 영어 DBpedia 온톨로지는 스키마(owl파일 형태)와 인스턴스 모두 잘 구축이 되어있다. 그리고 영어 DBpedia의 각 Class에 한글은 레이블의 형태로 달려있다. 하지만 한글 레이블을 가지고 있지 않은 영어 DBpedia의 Class들이 절반이 넘기 때문에 한글 Class들만으로 된 스키마 구축은 의미가 있다. 한글 Class들로 만들어진 스키마가 있다면 두 한글 온톨로지 사이의 클래스 매칭 알고리즘을 위한 실험이나 한글 온톨로지 자동 증강 알고리즘의 연구 등에 유용하게 쓰일 수 있을 것이다. 본 논문에서 구축한 한글 DBpedia 온톨로지 스키마는 영문 DBpedia 온톨로지의 계층구조와 한글 클래스와 영문 클래스 사이의 매핑정보를 바탕으로 구축되었다. 그리고 기존에 제공되는 한글 DBpedia 온톨로지 클래스의 영어매핑 정보가 있는 한글 프로퍼티와 영어매핑 정보가 없는 한글 프로퍼티를 모두 한글 클래스의 프로퍼티로 입력해주었다.
최근 도로상의 비디오 영상에서 다양한 저차원 정보를 바탕으로 자동 차량 흐름 파악과 사고 탐지에 관해 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 CCTV 동영상 교통관리시스템을 이용하여 자동으로 차량의 흐름을 파악하고 이를 이용하여 교통체증과 더 나아가 사고탐지를 위한 알고리즘과 그 응용에 대해 연구하였다. 이를 위하여 우선 움직임 객체를 시공간 관계 모델링을 통해 차량의 실제 궤적과 매핑하고 이를 통해 차량의 흐름 파악에 사용하였다. 또한 시공간 관계 모델링과 차량의 실제 궤적간 매핑을 위해 TSR (Tangent Space Representation) 알고리즘을 사용하였다. 또한, 객체의 움직임 추출을 위해 먼저 차(Differece)영상을 이용하여 움직임 객체 추출을 하였고, 이를 통하여 객체의 움직임 트래킹(Tracking)을 하고 각 객체에 번호를 부여하여 동시에 여러 객체를 인식시키고 이를 저장하였다. 이를 통하여 의미적 움직임 객체를 인식하고, 차량 흐름을 파악하는 어플리케이션을 구현하였다. 본 연구를 통해 기본적인 움직임 객체에 대한 의미적인 결과를 얻을 수 있었고, 나아가 CCTV를 이용한 자동 사고 탐지에 관한 연구로 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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