본 연구에서는 수용가에서 에너지 절감과 최대수요전력 제어를 위하여 마이크로프로세서를 이용한 고효율 자동 전압 조정기의 제어 방법에 대하여 제안한다. 제안한 고효율 자동 전압 조정기는 트로이달 코아에 1개의 직렬 권선과 분리된 4개의 분로 권선으로 구성되어 있는 단권 변압기를 사용한다. 변압기의 전압 조정은 직렬 권선과 분로 권선의 연결 방법에 따라 감압/승압이 가능하다. 스위치는 릴레이와 트라이악을 병행하여 사용한다. 스위치의 조작 시 발생하는 권선의 여자돌입전류를 제어하기 위하여 트라이악을 이용 연결 상태를 변경하고 연결 상태 유지 시에는 릴레이를 이용함으로써 스위치 소비 전력을 최소화 한다. 제어신호는 여자 돌입 전류를 줄이기 위하여 전압 파형에 동기화 하여 제어되며 이를 위하여 소프트웨어 PLL을 사용한다. 소프트웨어 PLL은 전압 파형의 zero-cross, 전압 최고점 등의 시간을 생성한다. 권선 스위치의 제어, 소프트웨어 PLL등 자동 전압 조정기의 제어는 마이크로프로세서에 의해서 이루어진다.
본 논문에서는 딥 러닝 기반의 전-자동 심장 분할 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 딥 러닝 모델은 기존 U-Net에 residual recurrent convolutional block과 residual multi-dilated convolutional block을 삽입하여 성능을 개선한 모델이다. 모델의 성능은 테스트 데이터 세트를 전-자동 분할한 결과와 영상의학 전문가의 수동 분할 결과를 비교하여 분석하였다. CT 영상에서 평균 96.88%의 DSC, 95.60%의 precision과 97.00%의 recall 결과를 얻었다. 분할된 영상은 3차원 볼륨 렌더링 기법을 적용하여 시각화한 후 관찰하여 분석할 수 있었다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 다양한 심장 하부 구조를 분할하기에 효과적인 것을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 전문의 또는 방사선사의 임상적 보조역할을 수행할 수 있을 것으로 기대한다.
영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 개선된 SRG(Seeded Region Growing) 기법과 영역병합과정을 이용하여 고해상도 영상분할을 위한 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 QuickBird 융합영상에서 추출된 다중분광 에지정보를 이용하여 초기 시드포인트를 자동으로 추출하였다. 추출된 시드포인트에 영상의 기하학적인 정보와 분광정보를 반영할 수 있는 개선된 SRG 기법을 적용하여 초기 영상 분할을 수행하였다. 최종적으로 앞선 초기분할 결과 향상을 위해 분할된 영역의 평균분광정보를 활용하여 영역병합을 수행하여 최종분할결과를 도출하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 무감독 영상분할 평가측정치를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 고해상도 영상분할에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
본 논문에서는 복구시간의 최소화 및 효율적인 복구자원 제공을 위해 세그먼트 자동복구 기법을 이용한 네트워크 고장 복구 방안을 제안한다. 세그먼트 자동복구는 대규모 통신망을 다수개의 소규모 서브네트워크로 분할하여 각 서브네트워크에서 자동복구를 수행하는데, 그 성능은 서브네트워크의 크기와 형태에 따라서 다양한 특성을 나타낸다. 대부분의 장애를 서브네트워크 내부에서 복구할 수 있기 때문에 복구시간이 줄어들게 된다. 본 논문에서는 서브네트워크의 분할에 있어서의 특성을 분석하고, 서브네트워크의 크기와 그에 따른 자동복구 방법의 성능을 비교하고 분석한다. 링크와 노드장애가 발생하는 환경에 대한 시뮬레이션 결과에서 제안된 세그먼트 자동복구 방법이 가장 짧은 복구 시간을 나타내었다. 특히 세그먼트 자동복구의 개념을 사용하는 SLSP(Shortest Leap Shared Protection) 방법과 비교했을 경우 복구 시간과 복구 자원 면에서 모두 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 비디오의 자동분류를 지원하기 위한 기반기술로서. 변형된 $x^{2}$-테스트와 자동 임계치 결정 알고리즘을 이용한 장면전환 검출 방법을 제안하였다. 변형된 $x^{2}$-테스트는 기존의 컬러 히스토그램과 각 채널 공간(RGB)에 NTSC표준에 따른 명암도 등급을 따로 계산하여 채널의 차이 값을 보다 세분화 할 수 있으며, 두 프레임사이의 상대적인 컬러 값 차이를 강조하는 기존의 $x^{2}$-테스트를 결합하여 보다 강건한 장면전환을 검출할 수 있다. 자동 임계치 결정 알고리즘은 연속된 프레임들로부터 변형된 $x^{2}$-테스트를 이용하여 추출된 차이 값을 이용한다. 먼저, 주어진 전체 차이 값들로부터 평균과 표준편차를 구하며, 이 평균값을 만족하는 차이 값들로부터 다시 평균과 표준편차를 계산하며, 이러한 연속적인 평균값 및 표준편차의 계산으로부터 표준편차가 가장 큰 시점에서의 평균값을 기준으로 임계치를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 다양한 비디오 데이터에서 실험되었으며, 실험결과 제안된 방법은 자동 임계치 결정에 효율적이며, 신뢰할만한 장면들을 검출하였다.
농업 유역 내 수문 순환 및 비점오염원의 발생 및 거동에 대해서 유역단위로서의 많은 연구가 진행되어 왔다. 하지만 유역단위로서의 모의를 통해서는 필지 별 발생되는 농업 비점오염물질을 평가하고 대책을 세우기에는 한계가 있다. 따라서 농업 유역의 농경지를 대상으로 유역단위 모의가 아닌 필지단위 모의를 진행함으로써 농업 비점오염물질에 대한 관리를 해야 할 필요성이 있다. 그리하여 본 연구에서는 필지단위로 상세한 모의가 가능한 ArcAPEX 모형을 사용하였으며 모형 내 임계값 조정을 통한 유역 구분 시 우리나라 지형 및 농업특성 상 지형인자 추출의 어려움으로 Pre-defined Streams and Watersheds 기능을 활용하는 것이 농경지를 대상으로 정확한 필지 분할 및 필지 특성 반영이 될 것이라 판단하였다. 하지만 Pre-defined Streams and Watersheds 기능에 필요한 자료를 구축하는데 시간과 노력이 많이 소모되고 어려움이 있었다. 따라서 본 연구에서는 입력 자료 구축의 편의를 도모하고자 Subarea-Stream 자동 연결 모듈을 개발하여 그 활용성을 평가하고자 하였다. 이를 위해 지형적 특성으로 인해 집약적인 농업이 행해지고 있는 강원도 양구군에 위치한 해안면 유역의 농경지 경계와 하천 및 수로에 대한 자료를 Subarea-Stream 자동 연결 모듈에 입력하여 최종적으로 Pre-defined Streams and Watersheds 기능에 필요한 입력 자료를 변환시켜 모형에 적용하였다. 본 연구결과 Pre-defined Streams and Watersheds 기능에 필요한 입력 자료를 단시간에 편리하게 구축할 수 있었으며, 농경지를 대상으로 필지 단위로 분할이 된 것을 확인 할 수 있었다. 최종적으로 본 연구를 통해 지형인자 추출 오류로 인해 수계 추출 시 나타날 수 있는 문제점에 대한 해결을 할 수 있었으며 모형 내 Pre-defined Streams and Watersheds 입력 자료 구축 시 Subarea-Stream 자동 연결 모듈을 활용한다면 농업 유역 내 농경지에 대해서 편리하게 유역단위에서의 모의가 아닌 필지단위에서의 상세한 모의를 하는데 큰 기여를 할 것이라 판단된다.
본 논문에서는 코레일에서 운영중인 640개 기차역명의 음소기반의 음성인식을 위하여 트라이폰 단위의 음소 결정트리 구축 시 노드 분할 과정에서 사용되는 임계치의 결정에 있어 통계적 기법인 상관관계 분석과 회귀분석을 활용하여 군집화율을 추정하고 이를 이용한 평균 군집화율에 따른 임계치의 값에 의해 자동으로 결정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 유효성 검증을 위한 실험에서 기존의 일괄 적용된 Baseline 보다 1.4~2.3 %의 인식률 향상을 보였다.
본 논문에서는 Face-offsetting 기법을 적용하여 형상 내부의 중립면을 생성하고 영역을 분할한 후 육면체 요소망을 자동 생성하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법이 육면체 요소망 생성을 위한 영역 분할에 사용될 수 있음을 검증하기 위하여 2종의 모델에 대한 요소망을 생성하고, 이의 형상비와 Jacobian 값을 기존의 방법들과 비교하여 품질을 평가하였다. 이를 통하여 Face-offsetting 기법을 이용한 중립면 생성과 영역 분할이 육면체 요소망 자동 생성에 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
이 논문에서는 트루타입 폰트의 글자 외곽선 데이터를 이용하여 자동으로 한자의 획을 분리하고 획 순서를 정하는 방법을 제안한다. 트루타입 폰트에는 글자의 외곽선 정보가 벡터 형식으로 저장되어 있으며, 이러한 벡터들은 일정한 규칙으로 배열되어 있다. 이와 같은 벡터들의 배치를 이용하여 한자의 획이 될 수 있는 벡터들의 집합을 조합하여 독립적인 획을 분리해 내고, 글자를 획 별로 분리하여 본래 트루타입 폰트의 저장 형식과 동일한 파일 형식으로 저장한다. 또한 분리된 모든 획에 대하여, 획 이름을 정의하고, 정의된 획들 간의 위치와 상관관계를 이용하여, 획 사이의 우선순위를 결정하여 획 순서를 부여한다. 이 작업들은 사람의 작업 없이 순수하게 자동으로 이루어지므로, 시간과 노력을 최소화 할 수 있다. 게다가, 획 별로 분리되고 순서대로 정리된 한자들은 트루타입 폰트에 저장되어 있는 모양과 특성을 그대로 가지고 있으므로, 단순히 폰트 자체로써 사용할 수도 있을 뿐만 아니라, 한자 학습 컨텐츠로도 이용이 가능하며, 각종 애니메이션 효과 등 다양한 분야에서 융통성 있게 활용될 수 있다.
차세대정보컴퓨팅 개발사업 협의회에서 주최하고 한국어 정보처리 원천기술 연구개발 사업단에서 주관하는 2018 차세정 언어처리 경진대회가 개최되었다. "한국어 자동 띄어쓰기"와 "한국어 복합명사 분해"의 두 태스크로 진행되었고 각각 4팀, 2팀이 참가하였다. 주최 측에서 제공한 데이터만을 활용하는 closed 트랙과 각 참가팀이 추가 데이터를 활용하는 open 트랙으로 구분하여 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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