좋은 특징을 도출할 수 있는 신경망은 곧 대상을 잘 이해하고 있는 신경망을 의미한다. 그러나 얼굴과 같이 유사한 이미지를 분류하기 위해서는 신경망이 좀 더 구분되는 특징을 도출해야한다. 본 논문에서는 얼굴과 같이 유사도한 이미지를 분류하기 위해 오차함수에 중심확장(Center Expansion)이라는 오차를 추가한다. 중심확장은 도출된 특징이 밀집되면 클래스를 분류하는 매니폴드를 구하기 어려워져 분류 성능이 하락되는 문제를 해결하기 위해 제안한 것으로 특징이 밀집될 가능성이 높은 부분에 특징이 도출되지 않도록 강제하는 방식이다. 학습 시 활용하는 오차는 일반적으로 분류 문제를 위해 사용되는 softmax cross-entropy 오차와 각 클래스의 분산을 줄이는 오차 그리고 제안한 중심확장 오차를 조합해 구할 것이다. 본 논문에서는 제안한 중심확장 오차를 조합한 모델과 조합되지 않은 모델이 결과적으로 특징 도출과 분류에 어떠한 영향을 주었는지 알아볼 것이다. 중심확장을 조합해 학습한 모델이 어떤 영향을 주었는지 알기 위해 본 논문에서는 Labeled Faces in the Wild를 활용해 분류 실험을 진행할 것이다. Labeled Faces in the Wild을 활용해 실험한 결과 중심확장을 활용한 모델과 활용하지 않은 모델간의 성능을 차이를 확인할 수 있었다.
자기베어링이 장착된 고속 회전기계의 상용화 관점에서 볼 때, 반경방향 자기베어링의 기계적중심과 자기적 중심 간의 중심 오차를 관리하고 대응하는 것이 매우 중요하다. 중심 오차를 측정하는 기존의 방법은 부상 제어기에서 제어 명령의 불균형을 최소화하는 자기적 중심 위치를 실험적으로 찾는 것인데, 이는 조립 단계에서 사용할 수 없다. 본 논문에서는 회전축의 위치를 측정하는 변위센서와 베어링 코일에 전류를 공급하는 전원만으로 중심 오차를 추정할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 회전축의 위치와 코일 전류에 따른 자기력 모델을 기반으로 당기기 시험에서의 접촉각과 중심 오차 간의 관계를 정립하고, 시험을 통해 측정한 접촉각과 모델 기반 접촉력 각도 간의 차이를 최소화함으로써 중심 오차를 추정한다. 유한요소해석을 이용하여 방법을 수치적으로 검증하고, 실험을 통해 추정 방법의 가능성을 확 인하였다.
GPS를 이용하여 대기 수증기의 3차원 분포도를 구하기 위하여, 관측소와 GPS 위성 간 시선방향으로의 수증기에 의한 GPS 신호지연 정도를 결정할 필요가 있다. 이 때 정확성 향상을 위하여 반드시 고려해야하는 위상중심변화(phase center variations)와 조석하중에 의한 지각변위(ocean loading displacements) 등 수직방향 좌표 결정 오차를 유발하는 요인들을 소개한다. 타 연구를 통해 위상중심변화는 크게는 l0cm 이상의 오차를, 그리고 조석하중에 의한 지각변위는 한반도의 경우 최대 3-4cm 정도의 오차를 보임을 알았지만, 이들 오차가 시선방향 습윤지연 결정에 미치는 영향은 규명되지 않았다. (중략)
I. 목적 : Half beam을 이용하여 인접한 조사면 치료시, 경계부위에서 발생할 수 있는 Jaw Position에 의한 기하학적 오차는 정확한 선량전달에 문제를 일으킨다. 이에 본 저자는 QA용 필름을 이용하여 조사면 setting 방법과 조작자간의 오차를 분석하고 이를 최소화할 수 있는 방법을 찾고자 한다. II. 대상 및 방법 : 본 실험은 6MV선(CL2100C, Varian, USA)을 대상으로 하였으며, 폴리스틸렌팬톰($25{\times}25cm2$)을 SSD 100 cm으로 고정한 후, 측정용 필름(X-omat V2, Kodak, USA)을 5 cm 깊이에 위치 시켜 조사면의 중심에서 경계를 이루는 비대칭 조사면 ($0/7.5{\times}15,7.5/0{\times}15 cm$)을 쌍으로 조사하였다. 조사된 필름은 자동현상기를 이용하여 현상한 후 농도계(Densitometer, Multidata, USA)를 이용하여 중심축상에서의 농도분포를 측정하여 인접한 조사면에서의 오차를 분석하였다. 조작방법과 조작자간의 오차를 분석하기 위하여 5명의 방사선사를 대상으로 auto및 manual set-up을 실시하였고 각 방법의 평균 오차를 분석하기 위해 5회 반복하였다. III. 결과 : 필름 농도곡선을 이용하여 두 조사면이 만나는 경계에서의 오차를 분석한 결과, remote console set-up의 경우 주변 조사면에 비해 $-0.16{\pm}3.44\%$, pendant방식에서는 $+5.04{\pm}4.37\%$로 나타났고, 조작자간의 유의성이 관찰되었다. IV. 결론 : 비대칭 조사면을 이용한 근접 조사면의 치료시 pendant 방식보다 remote console 방식에서 오차가 적 게 나타나므로 Auto set-up 기능의 이용은 치료시에 조사면 경계에서의 선량 오차를 최소한으로 줄이는데 도움이 될 것으로 생각된다. 또한 manual 방식으로 set-up 시 오차의 편차가 크게 나타나므로 치료시에 세심한 주의가 필요할 것으로 사료된다.
본 논문은 넓은 시야각을 갖는 어안렌즈로 촬영 시, 발생하는 방사 왜곡을 보정하는데 있어 왜곡의 중심을 추정하는 방법을 제안한다. FOV 왜곡 보정 모델의 경우 렌즈의 왜곡중심을 별도로 추정하지 않기 때문에 영상의 중심점과 렌즈의 왜곡중심의 오차가 클수록 왜곡보정의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 이에 본 논문은 광각 렌즈에서 FOV 모델과 2D 패턴을 이용하여 렌즈의 왜곡중심 추정을 통해 보다 정밀한 왜곡 보정 방법을 제안한다. 이를 위해 FOV 모델로부터 발생하는 왜곡곡선을 직선과 비교하여 곡선과 직선의 차가 가장 적은 위치를 왜곡의 중심으로 설정한다. 이 방법을 통하여 렌즈와 센서 중심점의 오차에 의해 발생하는 왜곡 중심 추정의 정확도를 향상시킬 수 있었고 실험결과를 통하여 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 변속장치로 사용되는 유성치차장치에 있어서 특히 피치오차와 편심오차가 동시에 존재할 경우도 고려하여 내접치차, 태양치차 혹은 유성캐리어 등이 각각 고정되었을 경우의 회전호차를 해석하였다. 이러한 해석을 통하여 각 치차의 오차에 의한 태양치차 혹은 내접치차의 중심변위궤적을 컴퓨터 시뮬레이션으로 화면상 에 나타나게 하여 실제 태양치차나 내점치차의 중심변위를 측정했을 때 그 변위 궤적 만을 보고도 오차가 존재하는 치차를 진달할 수 있도록 한다. 또, FFT(Fast Fourie- r Transform)를 이용한 파워 스펙트럼 분석법을 도입하여 컴퓨터 프로그램을 작성한 후 이를 이용하여 변위신호의 주파수 분석을 수행함으로써 이 방법이 치차의 오차 진 단에 더욱 효율적임을 밝히고자 한다.
본 연구에서는 병원 등급에 따른 X선조사야와 광조사야 간의 면적 차이와 중심점 오차를 측정하여 비교함으로써 피폭을 낮추고 화질 향상을 위해 정도관리의 중요성을 인식하고자 하였다. 00광역시에 소재한 10개 병원의 디지털 일반촬영장치 12대를 대상으로 X선조사야와 광조사야의 중심점을 측정하였다. 병원 등급별로는 대학병원(university hospital) 3대, 종합병원(general hospital) 3대, 병원(hospital) 4대, 의원(clinic)에서 2대를 실시하였다. 표준화된 모눈종이 위에 투명 플라스틱판을 붙인 후 철사(0.8mm)를 이용하여 각각 다른 넓이로 팬텀을 제작하였고, 팬텀 중앙에 철사로 중심을 표시하였다. 디지털 일반촬영장치 테이블 위에 팬텀을 위치시킨 후 수직으로 각 조사야 별로 노출 시킨 후 영상을 얻었다. 모든 영상은 SSD 100cm에서 동일한 노출 조건으로 획득하였고, 의료영상저장전송시스템(PACS, picture archiving communication system)을 이용하여 조사야 및 오차 길이를 측정하고 비교하였다. 측정 데이터는 평균과 표준오차로 나타낸 후 SPSS ver. 22.0을 이용하여 분석하였다. 의원이 X선조사야와 광조사야 간에 면적차이가 가장 적었고, 그다음 대학병원, 병원, 종합병원이 가장 컸다. 중심점 오차가 가장 적은 대학병원을 기준으로 의원 간에 통계학적인 유의한 중심점 오차 차이를 보였다(p=0.024). 중심점 오차는 36개월 미만 그룹이 36개월 그룹보다 통계학적으로 유의하게 적은 오차를 보였다(0.26 vs. 0.88, p=0.036). X선조사야와 광조사야 간에 면적 차이는 의원이 가장 적었고, 중심점 오차는 대학병원이 가장 적었다. 또한, 정도관리 후 사용기간이 짧은 병원이 중심점 오차가 적은 것으로 나타나 정도관리 항목에 따른 수시정도관리 도입이 필요하였다.
본 연구 목적은 계측저항이 없는 열선유속계를 이용하여 매립지 가스의 유량을 산정할 때 가스조성에 의해 발생되는 계측오차를 최소화할 수 있는 방안을 제시하고자하였다. Rotor meter와 가스조성 밀도를 이용하여 산정한 관 중심유속을 계측저항이 없는 열선유속계를 이용하여 구한 관 중심유속을 비교함으로서 계측오차를 측정하였다. 실험결과 열선 유속계와 rotor meter를 이용한 매립지 가스유속 계측오차의 최소화 방안을 통하여 매립지 가스유량의 오차 범위를 10% 이내로 최소화 할 수 있는 것으로 조사되었다.
본 논문에서는 영구자석 동기 전동기의 센서리스 운전 시 제정수 오차와 각 편차의 관계를 중심으로, 제정수 오차의 영향을 분석하였다. 각 오차 정보를 부호 요인과 이득 요인으로 나누어, 부호 요인으로 반영되는 제정수 중 인덕턴스와 저항의 오차가 추정 각의 실제 각에 대한 편차로 반영됨을 보였다.
연속 계조도 영상을 이진 영상(하프톤 영상)으로 변환하는 하프톤 기법중 대표적인 두 방법은 순차적 디더법과 오차 확산법이 있다. 이 중에서 오차확산법은 예리한 하프톤 영상을 얻기위한 우수한 하프톤 기법으로 잘 알려져 있다. 그러나 알고리듬에 기인하는 여러 인공잡음들이 발생하므로 이를 개선하기 위한 방법으로 최적의 필터 계수를 얻기 위한 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 연속 계조도 입력 영상과 하프톤 영상사이의 양자화 오차를 영상에 적응적이며 최적으로 확산시키기 위해 양자화 오차를 초기 가능성의 퍼지 부분 집합으로 정의하였다. 이러한 퍼지 부분 집합의 중심화소에 대해 이웃한 화소의 오차 가능성을 고려한 후 FAM 규칙을 이용하여 각각 화소들의 오차 가능성을 영상에 따라 적응적으로 갱신하였으며 이를 원영상에 더하여 다시 양자화 과정을 번복하는 퍼지 이완 알고리듬을 이용한 오차 확산법을 제안하였다. 제안한 방법을 이용하여 얻은 결과를 최적 필터 계수를 구하기 위한 기존의 방법의 결과 영상과 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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