최근 컴퓨터의 급속한 보급과 영상처리기술의 발달로 금석학 분야는 인문학의 범주를 뛰어넘어 문화 정보 공유의 중요한 위치로 자리매김하게 되었다. 본 연구는 국내에서 처음 시도 되는 것으로, 수천년 정신문화 산물의 정보자료인 탁본을 영상으로 입력하여 디지털 데이터로 전환하고, 이를 공간 영역에서 종합 분석함으로 탁본영상 고유의 특성을 파악하고자 하였다. 탁본 원영상은 흑백의 두 영역으로 분할되는 완벽한 이진영상이나, 탁본뜨기 수작업과정을 거치면서 관측영상에는 영역간 색도의 혼재가 발생하고 얼룩무늬와 문양이 전체 영상에 분포한다. 이와같은 영상으로부터 필요한 문자나 문양의 정보를 추출하기 위한 전단계로 영상에 관한 종합적인 분석 작업을 하였다. 분석 기법으로는 공간분석법을 사용하였다. 역사적으로 유명한 대표적인 탁본을 위시하여 40여개의 탁본영상 샘플을 무작위로 선택하였고, 공간분석을 통해 색도분포특성과 영역간 색도 중복 및 영역형성 양상과 특성을 찾아내었다.
한의학은 우수한 진단 능력을 보유하고 있음에도 불구하고 임상의의 직관에 머물러 있었던데 비해 서양의학은 다양한 진단 기기 개발로 인해 시장 성숙도 및 선호도에서 발전을 거듭하는 결과를 가져왔다. 본 논문에서는 한방의 직관적 진단법을 시각화, 객관화하기 위해 4진 방법 중 안면 망진 기법을 기기로 구현하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 우선적으로 찰색에 필요한 영역을 자동으로 분할하기 위한 방법을 개발하여 질병 진단에 필요한 진단 데이터를 시각화, 정량화, 계량화하기 위한 작업을 행하고자 한다. 또한 얼굴 안면의 색상 보정을 위해 화이트 밸런스 촬영으로 이미지를 분석하고 얼굴영역을 추출하며, 이목구비와 명당 영역을 추출하여 찰색에 필요한 영역을 분할해 내고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
최근 종이 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인 상의 전자 문서 환경에 맞게 구축되고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 교정 부호와 텍스트 간의 정확한 영역 인식이 중요하며 이를 위해 교정 부호의 특성과 텍스트 영역의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화 하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.
코 내부의 복잡한 기하학적 형상으로 인해 nasal airway의 분리는 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 velocimetry of nasal airflow 와 코 수술 계획을 위하여 3차원 공간에서 nasal airway를 interactive semiautomatic으로 분리하고 시각화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 ROI(Region-Of-Interest)와 multi-seed 3d region growing(MS3RG)기법을 적용하여 비강을 분리하며 볼륨렌더링 기법을 이용하여 분리된 영역을 3차원 공간에서 직관적으로 확인 할 수 있다. 또한 분리된 3차원 비강 모델은 유동흐름 실험을 위하여 3차원 프린터를 통해 실제 모형으로 제작 가능하다. 그리하여 CT dataset(512*512*175)을 가지고 매뉴얼 세그멘테이션에서 5시간 정도 걸리던 작업을 반자동 세그멘테이션 방법을 이용할 경우 최대 3분 이내에 분리 작업을 완료할 수 있으며 수치해석 실험 및 물리 실험에 이용할 수 있다.
대부분의 제품 생산 시에는 시제품을 제작하여 이에 대한 성능 심사를 통해 미비한 부분을 보완하기 위한 재설계 작업과정을 필요로 한다. 설계 작업에 가장 중요한 부분인 특정 설계 변수에 대한 민감도의 파악은 설계 작업의 핵심적인 역할을 하고 있다. 대개의 경우 진동설계를 위한 설계변수로 구조물의 단위면적, 길이, 재료의 성질과 같은 물리적인 변수를 많이 활용하고 있으며 이러한 변수들에 대한 민감도 해석 기법들은 이미 많은 연구를 통해 실용화되고 있다. 그러나 이러한 변수만으로는 주어진 조건을 만족하도록 설계하기가 어려운 경우가 있다. 이런 경우는 부가구조물을 첨가하여 저진동 설계조건을 만족하는 구조물을 제작하는 것이 보편적이다. 한편, 구조물의 최적화 과정에서 고유진동수를 고려해야 하는 경우가 많다. 저주파 영역의 문제에서는 첫번째 고유진동수가 구조물의 진동량에 관계되는 중요한 요인이 되고, 또한 공진에 의한 문제가 발생했을 경우에는 고유진동수를 옮겨서 공진을 회피할 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 에어컨 실외기의 진동을 저감하고 그로 인한 구조기인 소음을 저감하기 위하여 음압 레벨을 바탕으로 정한 관심 주파수 영역에 고유진동수가 존재하지 않도록 부가구조물을 최적화하였다. 최적화에 필요한 민감도는 신뢰성 있는 유한요소 모델을 구성하는 것이 쉽지 않으므로 실험으로 구한 주파수 응답함수를 이용하였다.
본 논문에서는 3차원 공동 작업 공간에서 다중 무인항공기의 협동 작업을 위한 확장 충돌 지도 기반 무 충돌 비행 계획 기법을 제안한다. 먼저 무인항공기는 회전과 같은 3차원 움직임을 고려해 구로 모델링하였다. 공동 작업 영역에 진입 후 진출할 때까지 무인 항공기는 직선 경로를 따라 이동하고 모든 무인 항공기의 우선순위는 미리 정해져 있다고 가정한다. 가정에 따라 3차원에서 정의된 구와 구 사이의 충돌 검출 문제를 2차원에서 정의된 원과 직선 사이의 충돌 검출 문제로 축소할 수 있다. 원과 직선 사이의 충돌영역은 계산의 편의성과 안전성을 위해 충돌사각형으로 근사화 하였다. 이렇게 정의된 충돌사각형을 이용하여 무인 항공기들 간의 충돌을 회피할 수 있도록 각 무인 항공기의 공동 작업 공간 진입 시간을 조율한다. 이와 같은 방법으로 모든 무인 항공기는 공동 작업 공간에 진입해서 진출할 때까지 서로 간에 충돌 없이 이동 할 수 있게 된다. 제안된 무충돌 비행 계획의 효율성을 증명하기 위해 12대의 무인 항공기를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
지하광산의 갱내 굴착 과정에서 폭약을 사용하여 발파하는 경우, 최외곽공의 폭력을 조절하여 외부 암반의 손상도 감소와 원활한 파단면을 형성하는 작업은 종업자의 안전 및 작업능률을 향상시키는 결과를 가져올 수 있다. 본 연구는 2차원의 동적파괴과정해석기법인 DFPA-2D 코드를 사용하여 단일 장약공에서 발파 시, 장약공의 직경과 디커플링 지수에 따라 생성되는 균열손상범위를 수치해석적으로 확인하였고 Sweden의 발파손상영역 경험식을 이용하여 암반손상범위를 예측하고 DFPA 해석결과와 비교하였다. 추가로 DFPA코드를 지하채광발파의 최외곽공 발파균열예측에 적용하여 파단면형성 및 발파손상발생 메커니즘에 대하여 검토하였다.
병원의 각종 측정 장비에서 출력되는 결과지나 의사들이 작성한 기록지를 스캔하여 이미지형태로 저장하는 이미징 시스템 개발이 크게 요구되고 있다. 본 논문에서는 신경망과 그래픽 기법을 사용하여 대학병원 심전도실에서 사용되는 여섯 종류의 심전도 출력지를 이미지 형태로 저장하고 검색하는 이미징 시스템의 설계와 구현에 대해 논하였다. 구현된 시스템은 여섯 종류의 심전도 출력지를 분류하고, 분류된 각 출력지에 인쇄된 중요한 측정 데이터를 인식하여 데이터베이스에 저장한다. 심전도 출력지의 분류는 각 샘플 서식들의 평균 히스토그램을 구한 다음 새로운 출력지가 들어올 때 평균 히스토그램과의 거리가 가장 가까운 출력지로 분류하는 nearest-neighbor 방법을 사용하였다. 출력지에 인쇄된 데이터의 인식을 위해 먼저 XML로 작성한 출력지별 추출 정보를 기반으로 스캔한 이미지의 영역 분할 작업을 수행한다. 분할된 영역들은 신경망을 이용해 문자 인식을 하고, 인식된 문자들이 데이터베이스의 해당 속성값으로 저장된다. 스캔한 출력지는 의사들이 주석을 붙이거나 조건 검색을 위해 이미지 형태로 저장된다.
모든 암 세포는 체세포 변이를 동반한다. 따라서 암 유전체 변이 분석에 의하여 암을 발생시키는 유전자 및 진단/치료법을 찾아낼 수 있다. 본 연구에서는 차세대 시퀀싱 데이터를 이용하여 암 특이적 단이 반복 변이(copy number variation, CNV) 유형을 밝히는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방식은 암 환자의 정상 세포와 암세포로부터 얻어진 정상 유전체와 암 유전체를 동시 분석하여 각각 CNV 후보 영역을 추출하며, 통계적 유의성 분석을 통하여 암 특이적 CNV 후보 영역을 선별하고, 다음 후처리 과정에서 참조 표준 서열(reference sequence)에 존재하는 오류 영역 보정 작업을 수행하여 정확한 암 특이적 CNV 영역을 추출해 낸다. 또한 다수의 대용량 유전체 데이터 동시 분석을 위하여 맵리듀스(MapReduce) 기법을 기반으로 하는 병렬 수행 알고리즘을 제안한다.
MODROC 기법이 대표적인 일반화된 기계-셀 형성 기법은 부품 생산비용, 부품가공시간, 공정순서, 로트 크기 등을 고려하여, 기계-셀을 형성함에 있어, 보다 현실적인 접근을 추구한 것이다. 그러나, 수리적 문제 해결의 한계로 인해 현실 접근성이 제한되며, 신경망을 이용한 기존의 기법들 역시 수리적 제한환경을 설정한 것이어서 현실적인 응용가능성이 떨어지고 있다. 본 논문에서는 공정순서와 공장배치를 고려하여 기계-셀의 효율적인 형성을 꾀하였다. 신경망 모델인 자기조직화 형성기법을 응용하였으며, 공장 작업영역과 기계-셀의 위치가 주어짐에 따라 공정순서를 고려하여 물류의 이동을 최소화하는 기계-셀의 형성 방법을 꾀하였다. 본 기계-셀 형성 방법은 기존의 방식에 비해 짧은 시간에 기계-셀을 형성할 수 있으며, 그에 따른 부품군의 형성은 공정을 고려하여 총 물류량을 감소시키는 방향으로 결정되는 장점을 갖고 있다. 또한, 다변화되는 환경에 대한 적응성과 예외적 요소(exceptional element)에 대한 셀 형성 및 처리가 매우 유연하게 나타내어 진다. 본 연구에서는 공정 간에 기계의 중복이 있는 경우의 기계-셀 형성 문제에 대해 제한된 기법을 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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