비선형 정적 해석법(NSPs)은 최근 구조물의 지진해석방법으로서 그 사용성을 인정받고 있다. 비선형 정적 해석법은 직관적으로 구조물의 지진해석을 수행할 수 있는 등의 장점으로 빌딩구조물의 지진해석법으로 널리 사용되고 있지만, 기본 진동모드에 의해서 구조물의 거동이 지배되지 않는 구조물의 경우에는 그 사용성에 대한 연구가 매우 제한적이다. 이를 개선하기 위한 고차모드의 기여분을 반영할 수 있는 비선형 정적 해석법들이 제시 되었지만, 교량 구조물에 사용함에 있어서는 여전히 지진의 특성에 따라 그 사용성 및 신뢰성이 크게 변화하는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 지진의 특성을 고려할 수 있는 두가지 지수를 제시하고, 이를 이용하여 비선형정적 해석법의 적용성을 사용단계에서 알아 낼 수 있는지에 대한 연구를 진행하였다.
3차원 캐릭터 애니메이션 작업은 창의적이고 반복적인 작업이므로 사용자에게 쉽고 편리하게 사용할 수 있는 인터페이스를 제공하는 것은 작업의 효율성 측면에서 중요하다. 본 고에서는 현재 나와있는 상업용 소프트웨어들에서 제공하는 애니메이션 인터페이스 기능과 직관적으로 애니메이션 작업이 이루어지도록 인터페이스에 관해 진행되고 있는 연구들에 대한 사례를 조사하고 기술을 분석하였다.
최근 객체 추적 분야에서의 딥러닝 활용도가 증가하고 있다. 대표적인 딥러닝 기반 객체 추적 시스템은 객체 검출 알고리즘과 추적 알고리즘의 연쇄된 형태로 구성된 형태이다. 따라서 추적 시스템의 성능은 객체 검출기의 성능에 매우 의전적이라는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 검출-추적의 직관적인 구조로 구성된 시스템에서 딥러닝 기반 검출기에 대한 의존성을 낮추고 또한 추적기의 동작 속도를 증가시키는 방법을 제안한다.
인터넷이나 모바일 기기를 이용한 지도 서비스를 이용하는 사용자가 많아지고 그에 따라 다양한 형태의 서비스가 제공되고 있어 이를 위한 자료 구축의 필요성이 커지고 있다. 이종의 자료를 Conflation하여 직관적으로 사용자가 공간정보를 얻을 수 있게 하기 위해서는 자료 간에 공간 편이가 없어야 하나 다양한 원인으로 인해 공간 불일치가 발생하고 있어 이를 조정하는 것이 필요하다. 이를 위해서 도로의 교차로에서 템플릿을 형성하고 도로 후보영상과 매칭을 수행하여 자료간 조정을 수행하였다.
컴포넌트 시장의 확산으로 소프트웨어 개발 형태가 컴포넌트 기반의 소프트웨어로 새롭게 변형되었다. COM, CORBA, EJB등은 컴포넌트 아키덱쳐들이다. 그 중에서 선의 EJB를 이용하여 만들어진 애플리케이션은 확장성 있고, 트랜잭션을 보장하며 멀티유저 환경에서도 안전하다. UB 설계의 기렬 모델링 언어인 UML을 이용한 EJB 추출방법은 UML 자체가 객체의 식별을 위한 자세한 가이드 라인을 제시하지 않으므로 EJB 추출에 어려움이 있고, 직관적인 경험에 의한 추출방법은 EJB 기반의 프로젝트를 처음으로 개발하고자 하는 개발자에게는 어려움이 있다. 본 논문에서는 정보구조 모델링의 방법[1]을 이용하여 구체적인 객체 추출방법을 제시하며 추출된 객체에서 쉽게 EJB의 빈들로 매핑시킬 수 있다.
레거시 시스템을 컴포넌트화 하기 위해 시스템을 서브 시스템으로 계층화하고, 각각의 서브 시스템을 객체 기반으로 변형한 후, 래퍼(Wrapper)를 이용하여 컴포넌트화 한다. 이런 절차 중 Wrapper컴포넌트를 도출하는 방법 중 UML Component방법론을 사용, 컴포넌트 도출 중 여러 핵심타입(Core Type) 객체가 하나의 객체와 연관관계를 가지고 있는 경우 경험이나 직관을 최소화하여 의존성을 최소할 수 있는 개선된 컴포넌트 도출방법을 제안한다.
본 논문에서는 fork-join과 work stealing을 이용하여 동적 병렬처리를 수행하는 라이브러리를 구현하였다. 이 라이브러리는 병렬처리를 직관적으로 할 수 있는 함수형 프로그래밍 스타일의 파이프라인 API를 제공한다. 이를 이용한 성능 테스트에서 멀티코어를 제대로 활용하는 결과를 얻을 수 있었다. 마지막으로 blocking 작업 실행 시 병렬성 유지를 위해 추가로 개선할 수 있는 방법을 제시한다.
본 논문은 국소문맥을 사용하여 만들어진 Decision List를 통해 단어의 형태적 중의성을 제거하는 방법을 기술한다. 최초 종자 연어(Seed Collocation)로 1차 Decision List를 만들어 실험 말뭉치에 적용하고 태깅된 결과를 자가 학습하는 반복과정에 의해 Decision List의 수행능력을 향상시킨다. 이 방법은 단어의 형태적 중의성 제거에 일정 거리의 연어가 가장 큰 영향을 끼친다는 직관에 바탕을 두며 사람의 추가적인 교정을 필요로 하지 않는 비교사 방식(대량의 원시 말뭉치에 기반한)에 의해 수행한다. 학습을 통해 얻어진 Decision List는 연세대 형태소 분석기인 MORANY의 형태소 분석 결과에 적용되어 태깅시 성능을 향상시킨다. 실험 말뭉치에 있는 중의성을 가진 12개의 단어들에 본 알고리즘을 적용하여 긍정적인 결과(90.61%)를 얻었다. 은닉 마르코프 모델의 바이그램(bigram) 모델과 비교하기 위하여 '들었다' 동사만을 가지고 실험하였는데 바이그램 모델의 태깅결과(72.61%)보다 뛰어난 결과(94.25%)를 얻어서 본 모델이 형태적 중의성 해소에 유용함을 확인하였다.
본 논문은 국소문맥을 사용하여 만들어진 Decision List를 통해 단어의 형태적 중의성을 제거하는 방법을 기술한다. 최초 종자 연어(Seed Collocation)로 1차 Decision List를 만들어 실험 말뭉치에 적용하고 태깅된 결과를 자가 학습하는 반복과정에 의해 Decision List의 수행능력을 향상시킨다. 이 방법은 단어의 형태적 중의성 제거에 일정 거리의 연어가 가장 큰 영향을 끼친다는 직관에 바탕을 두며 사람의 추가적인 교정을 필요로 하지 않는 비교사 방식(대량의 원시 말뭉치에 기반한)에 의해 수행한다. 학습을 통해 얻어진 Decision List는 연세대 형태소 분석기인 MORANY의 형태소 분석 결과에 적용되어 태깅시 성능을 향상시킨다. 실험 말뭉치에 있는 중의성을 가진 12개의 단어들에 본 알고리즘을 적용하여 긍정적인 결과(90.61%)를 얻었다. 은닉 마르코프 모델의 바이그램(bigram) 모델과 비교하기 위하여 '들었다' 동사만을 가지고 실험하였는데 바이그램 모델의 태깅결과(72.61%)보다 뛰어난 결과 (94.25%)를 얻어서 본 모델이 형태적 중의성 해소에 유용함을 확인하였다.
본 논문에서는 다해상도 2차원 실루엣 영상들을 이용하여 3차원 모델간의 형상 유사성을 비교하기 위한 방법을 제안한다. 제안 시스템은 포즈 정규화 모듈, 유사성 계산 모듈, 3차원 시각화 모듈로 구성된다. 형상 비교를 위해서 먼저, 3차원 인체 장기 모델을 입력으로 받아서 정규화를 수행하고, 다해상도 깊이맵을 획득한다. 이어서 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 추출한 후, 유사도 측정을 위해 시그니쳐를 측도로 사용한다. 최종적으로 계산된 결과들은 3차원 글리프 및 컬러 코딩을 이용하여 시각화된다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 전처리 단계에서의 정규화 수행을 통하여 스케일 및 회전 변환에 불변하는 특성을 보인다. 그리고 다양한 레벨의 깊이맵을 형상 비교에 사용하여 다해상도 기반의 유사성 평가를 지원하며, 평가 계산 속도와 정확성간의 유연성을 제공한다. 또한 3차원 히스토그램. 3차윈 글리프. 컬러 코딩 시각화 기법들과 2차원 실루엣 피킹 인터페이스를 통하여 인체 장기 모델간의 정량적 형상 차이를 사용자가 직관적으로 평가할 수 있도록 한다. 본 시스템은 차후 데이터베이스를 이용한 원격 진료 시스템에서의 질병 진단, 추적 관찰. 치료계획 등에 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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