본 논문에서는 교차로 주변 고정된 위치에 있는 노변기지국과 자동차통신단말, 그리고 스마트폰 앱의 긴밀한 상호 연동을 통해 교차로에서의 안전성을 제고하고 이동 효율성을 향상하기 위한 사이버-물리 교차로 시스템(CPIS)을 소개한다. CPIS에서 자동으로 보행자/운전자 모드를 결정하고, GPS 수신기로부터 위치와 속도 정보를 수집하며, 보행자와 운전자에게 CPIS 서비스 인터페이스를 제공하는 스마트폰 앱인 Smartphone Agent (SA)를 제안한다. SA의 보행자 모드에서 스마트폰의 배터리 소모를 최적화하고 CPIS 서비스들을 효과적으로 제공하기 위한 연결성 관리 기법으로 적응적 위치 갱신 및 핸드오버 제어 알고리듬을 제안한다. CPIS 시작품 제작에 필요한 임베디드 시스템 기반의 노변기지국과 자동차통신단말, 그리고 안드로이드 앱 SA를 실제로 개발한다. 부산대학교 캠퍼스 주변에서 다양한 교통수단을 활용하여 이동하면서 수집한 데이터를 기반으로 본 논문에서 제안하는 SA의 연결성 관리 기법들이 우수한 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 가변 탕색 영역을 가진 부분 정합 방법을 적용한 새로운 움식임 추정 방법을 제안한다. 거친 움직임을 추정할 때에 탐색 영역을 고정하지 않고 인접 영상간의 차이(FD; frame difference)에 대한 선호 대 잡음 비(PSNR; peak signal-to-noise ratio)를 사용하여 탕색 영역의 크기를 조정한다. 육각형 정합 벙법은 영상 비틀림에서 미세 보정을 위한 방법 중의 하나인데, 이것은 최적의 영상 화질 개선을 가져오지만 계산량이 많은 것이 단점 이다. 제안된 부분 정합 방법은 육각형 정합 방법에 대하여 영상 화질면에서는 구분할 수 없을 정도이면서도 계산량은 약 50% 이하로 줄었다. 움직임 추정 및 보상 방법의 성능은 어파인 변환과 쌍선형 변환, 그리고 제안한 움직임 추정 알고리듬을 함께 사용하여 계산량, 전송해야 될 비트량, 복원 영상의 화질의 3가지 점을 동시에 고려하여 이전의 방법과 비교하였다. 제안된 방법을 사용하여 복원된 영상의 화질은 기존의 블럭 정합 방법과 비교할 때 월등히 우수하고, 육각형 정합 방법과 비교될 만하였다. 또한 계산량과 부호화에 사용된 비트의 양은 블럭 정합 방법과 이미 개발된 육각형 정합 방법같은 영상 비틀림 방법들보다 싱대적으로 많이 감소하였다.
디지털 영상물에 대한 저작권을 보호하기 위해 저작권자의 고유한 영상을 기존 디지털 영상에 삽입하는 것을 워터 마크(watermark)라고 부른다. 삽입된 워터 마크가 효과적으로 사용되기 위해서는 영상의 다양한 왜곡이나 변형이 가해지는 경우에도 삽입된 워터 마크가 쉽게 추출될 수 있도록 그 강도를 강하게 삽입하여야 하며, 동시에 일반 사용자들은 워터 마크가 삽입된 영상의 왜곡을 식별할 수 없을 정도로 그 강도를 약하게 삽입하여야 한다. 비가시성을 유지한 채 가능한 한 강한 워터마크를 삽입하는 것은 워터마크를 적용하는 데 매우 중요한 문제이다. 대부분의 워터 마크 알고리듬에서는 모든 영상에 동일한 강도로 워터 마크를 삽입하며, 그 값은 원영상과 워터 마크가 삽입된 영상간의 물리적인 차이에 근거하여 계산된다 인간의 경우 자극을 탐지할 수 있는 확률은 주변 자극과의 절대적인 물리적 자기차이 이외에 주변 영상의 평균 밝기나 대비 등 여러 요소에 의해 변화된다. 이에 따르면 디지털 영상에 삽입된 워터 마크의 탐지도 영상의 특징에 따라서 변화될 수 있다. 본 연구에서는 영상의 평균 밝기나 대비와 같은 영상의 특징에 의해서 탐지될 수 있는 워터 마크의 강도가 달라질 수 있는 지를 살펴보기 위해서 원영상으로부터 세 수준의 밝기와 세 수준의 대비를 갖는 기본 영상들을 만든 후, 기본 영상에서 탐지될 수 있는 워터 마크의 강도가 변화되는 지를 살펴보았다. 연구 결과 영상의 밝기가 자아질수록, 대비가 커질수록 지각될 수 있는 워터 마크의 강도는 더 커지는 것으로 나타났다. 또한 회귀분석을 통해 영상의 밝기와 대비에 근거하여 삽입될 워터 마크의 강도를 결정할 수 있는 회귀식을 만들어 내었다. 이 회귀식이 실제 알고리듬에 적용되기 위해서는 여러 요인들을 고려할 필요가 있지만, 궁극적으로 이식은 주어진 영상의 통계 치에 근거하여 워터 마크 강도를 적응적으로 변화시킬 수 있는 알고리듬을 개발하는 데 유용하게 사용될 수 있을 것이다. 환자는 교정 치료 시작 전에 측두하악관절의 이상 유무를 MRI로 확인(screening)할 것이 권장된다. 측두하악관절 장애가 있는 경우 교정 치료 후에도 재발의 경향이 크고 측두하악관절에 대한 계속적인 관찰이 필요하므로 감별진단이 필수적이다.이지 않았는데 이는 다른 연구 결과와 유사한 결과이다.고 사료된다. 6. 치료전에는 차이가 없던 남,여군 사이에 치료후에 차이가 나타나는 것은 치료 효과에 관계없이 남여에 따른 성장양상의 차이가 그대로 표현된 것으로 사료된다. 연구는 거대 편도를 가진 기능성 III급 부정 교합자의 구개 편도 절제술 전후의 인두강, 설골, 두부 위치의 변화 양상에 대해 알아보기 위해 단국 대학교 부속 치과 병원 교정과에 내원한 남녀 환자 42명을 대상으로 연구하여 다음과 같은 결론을 얻었다. $55.19\%$로 첨가량이 증가하면서 두 항목 모두 크게 감소하는 결과를 보였다. 색도를 분석한 결과 L값, a값, b값 모두 표고버섯 분말 함량이 증가하면서 감소하였고, 모든 처리구에서 기존 무첨가구와 극히 현저한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 시료별 관능검사 결과에서 색 (color), 먹을때의 느낌 (chewiness)과 단맛(sweetness)의 경우 무첨가구와 모든 처리구가 유의적인 차이를 보였으며, 향미 (flavor)와 전반적인 기호도(overall acceptability)에서 당화액과 추출액의 혼합비가 7:3인 시료구만이 무첨가구와 유의적인 차이를 보이지 않았다. 이러한 결과로 보아 표고버섯 추출액을 당화액에 첨가하여 조청을 제조할 경우 적정 첨가 수준으로 당화액과 추출액의 비가 3:7의 범위를 넘지 않아야 버섯의 장점을 살리면서 기존 조청의 특성을 변화시키지 않는 제품을 제조할 수 있을 것으로 보인다.mic acid의 생성량(生成量)은 0.78 mole이다.한 경우도 비교적 많이 먹고 있었다(24.3%). 남 여 대학생간에도 통계적 유의성(p<0.05)이 인정되었다.
국내에서 노멀전기검층은 지반조사, 지하수 환경조사, 지열조사, 지질조사, 광물자원 평가 등의 다양한 분야에서 널리 이용되고 있다. 노멀전기검층은 지표 전기비저항탐사법과는 달리 완전공간에 대한 자료를 취득하기 때문에 지표부근에 수위가 위치하는 시추공에서 자료를 취득하는 경우, 수위 및 지표에 대한 영향을 고려해야 한다. 이 연구는 노멀전기검층 존데, 전류리턴전극, 기준점전위전극, 시추공내 지하수위 등을 포함하는 실제 물리검층 환경과 동일한 조건에서 노멀전기검층을 시물레이션하여 지표 및 지하수 수위가 노멀전기검층에 미치는 영향을 분석하였다. 수치 모델링은 2차원 목표지향 자기적응 고차 hp 유한요소법(2D goal-oriented high-order self-adaptive hp finite element method)을 이용하였다(여기서 h는 요소의 크기, p는 노드에서의 근사 차수). 이 알고리듬을 이용하여 측정한 겉보기비저항의 오차가 1%보다 작도록 계산할 수 있는 최적 hp 격자를 구성함으로써 매우 정밀한 결과를 얻었다. 수치실험결과, 지표부근에서 취득한 노멀전기검층 자료는 기준점전위전극이 시추공에 가까울수록 자료의 왜곡이 증가하며 장노멀전기검층에서의 왜곡이 단노멀전기검층에서 보다 심함을 알 수 있었다.
다 모델 음성인식기는 잡음환경에서 매우 우수한 성능을 보이는 것으로 평가되고 있다. 그러나 지금까지 다 모델 기반인식기의 성능시험에는 잡음에 대한 적응을 고려하지 않은 일반적인 전처리 방식이 주로 활용하였다. 본 논문에서는 보다 정확한 다 모델 기반인식기에 대한 성능 평가를 위해서 잡음에 대한 강인성이 충분히 고려된 전처리 방식을 채택하였다. 채택된 전처리 알고리듬은 ETSI (European Telecommunications Standards Institute)에서 DSR (Distributed Speech Recognition) 잡음환경을 위해서 제안된 AFE (Advanced Front-End) 방식이며 성능비교를 위해서 DSR 환경에서 좋은 성능을 나타낸 것으로 알려진 MTR (Multi-Style Training)을 사용하였다. 또한, 본 논문에서는 다 모델 기반인식기의 구조를 개선하여 인식성능의 향상을 이루고자 하였다. 기존의 방식과 달리 잡음음성과 가장 가까운 N개의 기준 HMM을 사용하여 기준 HMM의 선택시에 발생할 수 있는 오류 및 잡음신호의 변이에 대한 대비를 하도록 하였으며 각각의 기준 HMM을 훈련을 위해서 다수의 SNR 값을 이용함으로서 구축된 음향모델의 강인성을 높일 수 있도록 하였다. Aurora 2 데이터베이스에 대한 인식실험결과 개선된 다 모델기반인식기는 기존의 방식에 비해서 보다 향상된 인식성능을 보임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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