디지털 일안 반사식 카메라 또는 콤팩트 시스템 카메라용의 교환렌즈용 줌 광학계는 화각과 제품 사양에 따라 여러 가지 형태 가 있으므로, 하나의 AF(auto-focus)군으로만 줌 렌즈의 광각단과 망원단 2곳에서 상면이동의 보정(즉, 핀트 조정)이 불가능한 경우가 발생한다. 또한 줌 광학계의 광각단과 망원단 2곳에서의 후초점거리(back focal length, BFL)가 설정된 BFL 설계값과 일치하도록 조정하기 위해서는 적어도 2곳에서 핀트 조정을 해야 한다. 본 논문에서는 이러한 광학계에 대한 종민감도의 개념을 사용한 핀트 조정의 계산 방법에 대해 제안하고, 이 광학계에 대해 핀트 조정의 조정량 한계를 통계적 분석을 통하여 계산했다.
경피적관상동맥성형술(CPTCA)이나 스텐트삽입술 후에 발생하는 재협착을 방지하기 위한 방사선을 조사하는 방법 중에 베타 입자를 방출하는 액체 선원을 catheter풍선 내에 넣어 일정 시간 방사선 조사 시키는 방법이 있다. 조사시킬 혈관의 길이가 길어 한번의 방사선 조사가 어려울 경우 영역을 분할하여 두 번에 나누어 조사할 경우가 있다. 조사영역의 겹치는 부근의 흡수선량이 고선량이나 저선량이 되는가를 알기 위하여 두 풍선간의 접근 거리에 따른 혈관내벽의 흡수선량 분포를 알아보았다. 풍선내의 액체 선원은 Ho-l66을 이용하였고 Ho-l66의 물리적 반감기는 26.8시간이고 최대에너지 1.85 MeV, 평균에너지 0.69 MeV와 최대에너지 1.77 MeV, 평균에너지 0.65 MeV를 갖는 베타 입자를 방출한다. Ho-l66 의 방사선 흡수선량을 측정하기 위하여 GafChromic 필름(Nuclear Associates, Carle Place, NY, USA)을 이용하였고, 방사선이 조사된 필름의 optical density는 videodensitometer(Wellhofer, Schwarzen-bruck, Germany)를 이용하여 값을 읽었다. Catheter 풍선은 직경이 3 mm 이고 길이가 20 mm인 것을 이용하였다. 혈관 내벽의 최대 흡수선량을 표준화하여 겹치는 부분의 흡수선량 분포를 접근 거리에 따라 구하였다. 또한 몬테카를로 시abf레이션으로 확인하였다. 두 풍선의 겹치는 부근의 선량 분포는 풍선 중앙에서 중앙사이의 거리가 21 mm 일 때 중앙에서 20% 증가하였고, 거리가 22 mm일 때와 23 mm일 때 각각 10%와 40%의 감소를 보였다. 풍선 도자의 풍선 안에 베타입자 방출 액체 선원을 넣어 혈관내벽에 방사선 조사하는 방법은 비정거리가 짧아 혈관 내벽 부근에만 방사선을 조사시키고 그 외 중요 장기에는 영향을 덜 미치는 장점이 있다. 그러나 혈관 내벽 표면으로 부터의 거리에 따라 흡수선량이 급격히 떨어지는 분포를 이루기 때문에 두 개의 풍선이 겹치는 부근의 흡수선량은 아주 작은 접근 거리에서도 급격한 변화를 보였다. 따라서 시술 중에 겹치는 부분을 아주 적게 분할하여 정확하게 차례차례로 조사시키기 위해서는 신중한 거리 조정을 하여야 한다.
수동소나를 이용하여 표적을 탐지하는 경우, 탐지거리를 최대화하는 최적의 수심이 존재한다. 최적의 수심은 표적과 소나의 수심, 음속분포 그리고 해저지형에 따라 달라진다. 본 논문에서는 이 문제를 해저지형이 경사진 환경과 중규모 난수성 소용돌이 환경, 두 가지의 거리종속 환경에 적용하여 소나 수심에 따른 탐지거리를 구하는 수치실험을 통해 소나의 최적운용수심에 대한 연구를 수행하였다. 해저지형이 경사진 환경의 경우 동해안의 여름 음속분포를 사용하였으며, 소나의 입장에서 표적을 향할 때 수심이 깊어지는 내리막경사 보다 그 반대 지형인 오르막경사에서의 탐지거리가 상대적으로 큰 것을 수치실험을 통해 확인하였다. 난수성 소용돌이 환경의 경우, 소용돌이 외부에 있는 소나에서 내부에 있는 표적을 탐지하는 경우보다 소용돌이 내부에 있는 소나에서 외부에 있는 표적을 탐지하는 경우의 탐지거리가 길어짐을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램 데이터가 서비스되지만 사용자가 홀로그램 디스플레이 장치를 가지고 있지 않은 상황 등을 고려하여, 디지털 홀로그램으로부터 스테레오스코픽 영상 쌍을 생성하는 방법을 제안한다. 디지털 홀로그램 데이터를 영상으로 변환하는 방법은 Fresnel transform을 사용한다. 스테레오스코픽 영상 쌍의 각 영상은 주어진 디지털 홀로그램의 일부분을 사용하며, 두 영상을 위한 부분 디지털 홀로그램의 크기는 동일하도록 한다. 이 때 영상의 크기는 부분 홀로그램의 크기로 조정하고, 스테레오스코픽 영상의 시차는 두 부분 홀로그램의 중심 간 거리로 조정한다. 본 논문에서는 영상의 크기와 시차를 조정하는 방법에 대해서도 다루며, 생성된 스테레오스코픽 영상은 에너글리픽(anaglyph) 디스플레이 방식으로 구현하여 적청안경을 착용하면 거리감을 확인할 수 있도록 한다.
이 논문에서는 적응적 패럴랙스 베리어 방식에서, 시청영역을 제어할 수 있도록 사용자의 위치를 추적하는 방법을 제안한다. 얼굴자세에 강건한 양안거리 측정을 위해, 형태모델과 랜드마크 기반인 CLM으로 자세를 추정한다. 카메라와의 상관관계로, 거리와 수평위치를 거리로 변환한다. 사용자의 눈의 위치에 따라 적응적 패럴랙스 베리어의 화소간격을 조정하고, 베리어를 이동해 시청영역을 조정한다. 이 논문에서는 60cm부터 490cm의 범위에서 사용자를 추적하는 방법을 제안하고, 카메라 영상의 해상도에 따른 에러, 측정 가능 범위, fps를 측정하였다. 그 결과, 사용자를 평균 3.1642cm의 절대오차 범위내로 측정 가능하였으며, 영상의 해상도에 따라 320×240에서 약 278cm, 640×480에서 약 488cm까지, 그리고 1280×960에서 약 493cm까지를 측정할 수 있었다.
본 연구에서는 보행자-차량 충돌사고 분석을 위한 국내외 사고재현모형을 비교하였다. 충돌 후 보행자의 전도거리를 종속변수로, 차량의 충돌속도를 독립변수로 하는 모형을 비교하였으며, 수집된 총 432건의 사고 자료 중 신뢰성 있는 전도거리와 충돌속도 자료의 확보가 가능한 49건을 선정하여 절대평균백분위오차를 산출 후 비교하였다. 또한 전도거리에 영향을 새로운 변수의 도출을 위해 차량의 전면부 형상을 조사하고 이를 변수화하여 모형 구축에 반영하였다. 분석결과 차량의 범퍼높이가 다른 변수에 비해 전도거리에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 보다 폭넓고 많은 데이터 수집 및 분석을 통하여 신뢰성을 높은 모형개발이 이루어져야 할 것이다.
본 논문에서는 B-spline 곡선의 낫 제거 (knot removal)를 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법은 낫 제거 전후, 두 곡선의 형상의 차이를 측정하기 위해 하우스도르프 거리 (Hausdorff distance)를 이용한다. 먼저 Eck와 Hadenfeld의 연속 $L_{\infty}$ 근사법[1]을 이용하여 낫이 제거된 곡선을 생성한다. 수치적 최적화 (numerical optimization) 기법을 통해 생성된 곡선의 제어점 위치를 조정하여, 낫 제거 전 곡선과의 하우스도르프 거리가 최소화 되도록 한다. 본 논문에서는 다양한 형태와 차수의 곡선들(space curves)에 대한 낫 제거 실험을 통해 제안된 기법의 효율성과 우수성을 입증한다.
본 연구에서는 마이크로폰에 입사되는 음성 신호를 거리의 변동에 의해 크기와 주파수 응답특성 변화를 최소화시키는 방법에 대한 연구를 하였다. 우선 마이크로폰과 음성음원 사이의 거리를 변화시키며 거리변화에 따른 응답특성을 측정하였다. 본 연구에 사용된 마이크로폰은 일반적으로 사용되는 마이크로폰 중에 무지향성 마이크로폰과 초단일지향성 마이크로폰, 단일지향성 마이크로폰 등, 3가지 종류의 마이크로폰을 선정하였다. 측정한 이들 마이크의 주파수 응답특성 변화 결과를 기준치와 비교하여 보정치를 구하고 이를 주파수 대역별로 변화된 음성신호를 원음과 근사하게 보상하도록 하였다. 저주파대역은 근접효과에 의한 증폭현상, 그리고 거리에 의한 감쇠효과를 보정하도록 하였다. 중음대역에서는 저음대역보다 거리의 변화에 의한 주파수특성 편차가 비교적 적었지만 음성정보신호에 중요한 영향을 주는 부분이기 때문에 기준신호와 비교하여 복원하도록 하였다. 고주파대역의 음성정보의 변화는 극히 미소하여 고주파대역 조정은 큰 문제가 없이 원음에 가깝게 복원되었다.
우주 측지 기술 사이의 상대적인 위치 관계를 설명하는 벡터를 결정하기 위해서는 VLBI IVP (Very Long Baseline Interferometry Invariant Point)의 위치를 정밀하게 계산하여야 한다. 이를 위해 일반적으로 VLBI 안테나에 반사 타겟을 부착한 후 필라들로부터 경사 거리, 수평각, 수직각을 관측한다. 그 다음 단계에서는 관측값과 미지수를 연결하는 수학 모델을 이용하여 조정 계산을 수행하게 된다. 따라서 계산된 미지수는 관측값의 정밀도에 영향을 받게 된다. 이때 특히 문제가 되는 것은 반사 타켓이 일반적인 측량 정밀도를 확보하기 어려운 곳에 위치하고 있다는 점이다. 즉, 반사 타겟의 방향을 조정하여 측량 기기에 정확하게 맞출 수 없다는 것이다. 따라서 이러한 부분은 관측 오차에 또 다른 형태로 나타날 것이며 조정 계산 시 오차 모델링에 오류를 발생시킬 수도 있다. 본 연구에서는 조정 계산 후 계산된 잔차의 특성에 대한 분석을 수행하였다. 먼저 관측 타입별 통계 분석을 통해 정규성을 검정하였으며 분산에 차이가 있는 지에 대한 검정도 실시하였다. 관측 타입별로 등분산 검정을 한 경우 분산이 서로 다른 것으로 나타났다. 각 필라에 대해 관측 타입별 등분산 검정을 했을 때 경사 거리와 수평 및 수직각 사이에는 분산에 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 결합 측량으로부터 최적의 결과를 얻기 위해서는 관측 오차에 대해 보다 세분화된 모델링이 필요한 것으로 나타났다.
링크드 데이터는 다양한 영역의 데이터세트를 서로 연결할 수 있는 표준 방식의 구조화된 데이터를 가능하게 한다. 그리고 링크드 오픈 데이터(LOD)의 급속한 발전에 따라 연구자들은 시맨틱 유사도 평가와 같은 특정 문제를 해결하기 위해 LOD를 이용하고 있다. 이 논문에서는 LOD-기반 추천 시스템에서 사용될 수 있는 자원 간의 링크드 데이터 시맨틱 거리를 계산하기위한 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안된 시맨틱 거리 측정 모델은 LOD-기반 시맨틱 거리와 정보 검색 분야에서 잘 알려진 TF-IDF를 이용한 새로운 링크 가중치를 결합한 유사도 측정을 기반으로 한다. 이 논문의 접근방식의 효과성을 검증하기 위하여 DBpedia와 MovieLens의 혼합 데이터를 사용하여 LOD-기반 추천 시스템의 맥락에서 성능을 평가하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 다른 유사한 방법과 비교하여 더 높은 정확도를 나타내었다. 또한 시맨틱 거리 계산의 범위를 넓혀서 추천 시스템의 정확도 향상에 기여하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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