최근 근접 치료에서 방사선 차폐막을 사용하여 선량 분포를 변조하여 선량을 전달하는 정적 및 동적 변조 근접 치료 방법이 개발됨에 따라 새로운 방향성 빔 세기 변조 근접 치료에 적합한 역방향 치료 계획 및 치료 계획 최적화 알고리즘에서 선량 계산에 필요한 파라미터 및 데이터의 양이 증가하고 있다. 세기 변조 근접 치료는 방사선의 정확한 선량 전달이 가능하지만, 파라미터와 데이터의 양이 증가하기 때문에 선량 계산에 필요한 경과 시간이 증가한다. 본 연구에서는 선량 계산 경과 시간의 증가를 줄이기 위해 그래픽 카드 기반의 CUDA 가속 선량 계산 알고리즘을 구축하였다. 계산 과정의 가속화 방법은 관심 체적의 시스템 행렬 계산 및 선량 계산의 병렬화를 이용하여 진행하였다. 개발된 알고리즘은 모두 인텔(3.7GHz, 6코어) CPU와 단일 NVIDIA GTX 1080ti 그래픽 카드가 장착된 동일한 컴퓨팅 환경에서 수행하였으며, 선량 계산 시간은 디스크에서 데이터를 불러오고 전처리를 위한 작업 등의 추가 적으로 필요한 시간은 제외하고 선량 계산 시간만 측정하여 평가하였다. 그 결과 가속화된 알고리즘은 CPU로만 계산할 때보다 선량 계산 시간이 약 30배 단축된 것으로 나타났다. 가속화된 선량 계산 알고리즘은 적응방사선치료와 같이 매일 변화되는 어플리케이터의 움직임을 고려하여 새로운 치료 계획을 수립해야 하는 경우나 동적 변조 근접 치료와 같이 선량 계산에 변화되는 파라미터를 고려해야 하는 경우 치료 계획 수립 속도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 정적 측지기준계를 채택하고 있는 우리나라에서 GPS 정밀단독측위 해석 결과에 정적 측지기준계의 기준시점으로부터 지진이나 지각변동에 의해 발생한 위치의 변동량을 보정함으로써 위치정확도를 향상시키기 위한 기준시점 조정모델을 개발하였다. 이를 위하여 우리나라 GPS상시관측소 중 14개소를 선정하여 2000년부터 2011년까지 약 10년간의 일별 GPS데이터에 대하여 GIPSY-OASIS II를 이용한 정밀단독측위 해석을 실시하고 이로부터 GPS상시관측소의 지각변동량을 결정하였다. 이로부터 SOPAC에서 채택하고 있는 지각변동모델식의 파라미터를 계산함으로써 기준시점 조정모델을 구하였다. 본 연구에서 구하여진 기준시점 조정모델을 적용한 결과 GPS상시관측소의 위치는 약 12mm의 정확도로 결정할 수 있었으며, 일반 측량점의 위치는 약 16mm의 정확도로 결정할 수 있다. 향후 보다 많은 GPS상시관측소의 데이터 처리를 통하여 기준시점 조정모델을 결정할 경우 지진이나 지각변동에 의하여 변동된 측량점의 위치를 실용적인 정확도 범위 내에서 GPS 정밀단독측위에 의하여 정적 측지계 기준의 좌표로 추정할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 잡음환경에서의 음성인식을 위하여 잡음의 확률적 특성과 음성모델을 이용하는 확률적 스펙트럼 차감법을 제안한다. 기존의 스펙트럼 차감법은 음성이 존재하지 않는 구간에서 추정한 잡음을 잡음음성에서 차감하여 잡음을 제거함로, 추정한 잡음의 형태가 음성인식기에 입력되는 잡음음성에 포함된 잡음과 상이한 특성을 나타낼 경우에는 효과적인 잡음의 제거가 불가능하다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 여러 가지 형태를 가지는 잡음의 원형을 사용하여, 잡음음성에서 잡음을 제거하는 방법을 사용하였다. 잡음의 확률적인 특성을 여러 개의 잡음원형으로 나타내므로, 스펙트럼 차감법은 입력음성에 대해서 확률적으로 수행되어 잡음이 제거된 다중의 스펙트럼을 출력하게 되고, 인식시에는 조용한 환경의 음성으로 학습된 음성모델에 따른 최적의 스펙트럼을 이용하여 인식을 수행한다. 또한 정적인 파라미터와 동적인 특징파라미터를 동시에 고려하여 잡음을 영향을 최소화하므로 보다 효과적인 잡음처리가 가능하다. 제안한 방법의 타당성을 실험적으로 검증하기 위해서, 잡음환경의 음성인식에 적용하였다. SNR 10 dB인 50개의 고립단어에 대한 실험결과, 잡음처리를 하지 않았을 경우 72.75%, 스펙트럼 차감법은 80.25%, 제안한 방법을 사용하였을 경우는 86.25%의 인식률을 얻음으로써, 효과적인 잡음처리 방법임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 면역 시스템에 기반한 자율분산로봇 시스템의 협조 제어 및 군행동 전략의 결정 방법을 제안한다. 면역 시스템은 생체의 자기보호 및 유지시스템이다. 면역 시스템의 유용한 성질은 동적으로 변하는 환경에서 최적의 군행동을 결정하는 문제에 적용 가능하다. 면역 시스템을 자율분산로봇 시스템에 적용하기 위하여 로봇은 B-세포로 환경조건은 항원으로 행동 전략은 항체로 제어파라미터는 T-세포로 각각 모델링 하였다, 환경(항원)변화가 감지되면 각 로봇은 적절한 행동전략(항체)을취한다. 이행동전략은 다른 로봇과의 통신에 의하여 자극 또는 억제을 받는다.(면역 네트워크) 최정적으로 많은 자극을 받은 전략이 군행동 전략으로 채택된다. 이 제어방법은 클론선택과 면역네트워크 가설에 기반을 둔것으로서 최적의 군행동 전략을 결정하는데 이용된다. 또한 제어 파라미터로서 T-세포 모델을 추가함으로서 동적인 환경에서 로봇의 적응능력이 향상되었다.
비보존력(non-conservative force)을 받는 외팔기둥의 동적 안정성 거동특성을 조사하기 위하여, 전단변형 및 감쇠효과가 고려된 Hamilton의 원리를 적용하고 무차원화 된 운동방정식 및 유한요소 정식화 과정을 제시한다. 유도된 행렬운동방정식을 이용하여 외팔보(Beck's column)의 고유치해석에 의한 정적좌굴(divergence) 및 동적 좌굴하중(flutter load)을 산정하고 $Newmark-{\beta}$법에 의해서 시간응답해석을 실시한다. 이러한 해석법을 이용한 매개변수연구를 통하여 전단변형 및 회전관성효과, 비보존력의 방향파라미터에 대한 임계하중의 영향, 그리고 내적 및 외적 감쇠하중의 영향이 비보존력계의 동적 안정성에 미치는 영향을 분석한다.
본 연구에서는 교육용으로 제작된 NXT 장비에 설치된 Light 센서, Ultrasonic센서, Sound센서를 이용하여 각 거리(10~60cm)에서 5cm 간격으로 각 센서 데이터를 취득하였다. 데이터 취득은 NI(National Instrument)에서 제공하는 LabVIEW Software를 사용하여 각 거리마다 100개의 셈플 데이터를 취득하였다. 취득한 데이터는 제안한 모델의 입력 데이터로 사용하여 실제거리와 모델 출력과의 정확도를 평가 하였다. 본 연구에서 제안한 모델은 지능형 모델 중 퍼지추론 기반의 최적 다항식 RBF 뉴럴네트워크(Radial Basis Function Neural Network; RBFNN)를 설계한다. 제안된 RBFNN은 기존 RBF 뉴럴네트워크를 기반으로 한 구조로, 퍼지추론 메커니즘의 기능적 모듈 동작 특성을 갖도록 정규화 부분을 추가하고, 은닉층과 출력층 사이의 연결가중치를 기존 상수항에서 선형식(first order)으로 확장한 형태이다. 또한 최적의 알고리즘인 PSO(Paticle Swarm Optimization)와 DE(Differential Evolution)을 이용하여 제안된 모델의 파라미터들을 동정하여 성능을 비교, 분석 하였다.
사람의 의도를 인지하기 위해 감정을 시각적으로 인식하는 연구는 전통적으로 감정을 드러내는 얼굴 표정을 인식하는 데 집중해 왔다. 최근에는 감정을 드러내는 신체 언어 즉 신체 행동과 자세를 통해 감정을 나타내는 방법에서 감정 인식의 새로운 가능성을 찾고 있다. 본 연구는 신경생리학의 시각계 처리 방법을 적용한 신경모델을 구축하여 행동에서 기본 감정 의도를 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 시각 피질의 정보 처리 모델에 따라 생물학적 체계의 신경모델 검출기를 구축하여 신체 행동의 정적 자세에서 6가지 주요 기본 감정을 판별한다. 파라미터 변화에 강건한 제안 모델의 성능은 신체행동 자세 집합을 대상으로 사람 관측자와의 평가 결과를 비교 평가하여 가능성을 제시한다.
본 논문에서는 교통 정보의 수집, 처리를 위하여 다중 차선 상의 차량 및 노측 제어기간 무선 통신에 사용되는 차량 중재 방법들의 실시간 교통량 변화에 따른 통신 신뢰도를 분석하고 이에 따른 최적 파라미터를 추출하여 적용하는 동적 중재 알고리즘을 제안하였다. 랜덤 지연 계수법 및 퍼시스트 기법에 의한 중재 방법을 분석의 대상으로 하여 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 제안된 알고리즘을 평가한 결과 정적인 방법에 비해 향상된 신뢰도를 얻을 수 있었다. 이 알고리즘은 트랜스폰더와 제어기간의 통신으로 이루어지는 여러 시스템에 응용 가능하다.
본 논문은 무선 환경에서의 향상된 경계 결정 기반의 Diffie-Hellman(DH) 키 일치 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜에서는 경계 결정을 통해 두 사용자간에 주고받는 메시지의 무결성과 안정성을 보장한다. 본 논문은 종래의 경계 결정 기반의 DH 키 일치 프로토콜의 비효율적이고 불안정적인 측면을 보완하여 교환되어야 할 메시지 수와 관리해야 할 파라미터 수를 줄였으며 2(7682(k/64)-64) 개의 XOR 연산을 절감하였다. 또한 DH 공개 정보의 안전한 재사용을 가능하게 함으로써 사용자의 개입을 감소시킬 수 있다.
유한요소기법을 적용하여 열하중을 받는 원통형 복합적층 패널의 좌굴후 거동해석 및 진동 특성을 연구하였다. 열적 대변형을 고려하기 위해 층별변위장이론을 바탕으로 한 von-Karman 비선형 변위-변형률 관계식을 적용하였다. 원통형 패널의 스냅핑 현상을 해석하기 위해서 원통형 호길이법이 사용되었다. 원통형 패널의 두께비, shallowness angle 그리고 경계조건 등 여러 가지 구조 파라미터에 따라 열적 스냅핑과 진동 특성을 고찰하였다. 열적 스냅핑 특성이 정적인 변형뿐만 아니라 진동 모드 형상 및 순서를 변화시키고 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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