산업분야에서 자동화 시스템은 제품의 설계, 생산 공정의 제어, 장애 처리, 품질검사 등과 관련된 처리 과정을 자동으로 수행할 수 있도록 하여 생산성을 향상시킨다. 이러한 자동화 시스템에서 감시 및 제어에 대한 처리 과정을 기술하는 언어를 흐름 제어 언어라 한다. 현재 사용되고 있는 흐름 제어 언어는 문자 기반의 IL, ST와 그래픽 기반의 FBD, SFC, LD가 있다. 일반적으로 감시 제어 시스템에서 사용되는 소프트웨어는 사용할 수 있는 흐름 제어 언어를 2종류 이하로 제한하고 있고, 동일한 시스템 환경에서는 언어의 혼용을 통한 통합 시뮬레이션이 불가능하다. 본 논문에서는 흐름 제어 언어의 특성을 분석하고 기존 시스템 환경에서 언어 작성 및 처리 과정에 대하여 분석하고, 언어의 통합 처리를 위하여 고급언어 형태의 ST를 확장한 EST 언어를 제안하였다. 이러한 연구를 기초로 그래픽 언어인 FBD, LD, SFC를 통합 처리하여 EST로 변환하는 그래픽 언어 편집기와 EST를 저급언어인 교로 변환하는 EST-IL변환기를 구현하였다. 이러한 편집기 및 변환기를 통한 교 기반의 시스템 구현 및 실험 결과는 흐름 제어 언어의 통합 처리 방안을 제시한 것이다.
하천에서의 동수역학적 유동해석을 위하여 2차원 천수방정식을 기본방정식으로 하고 이를 불연속구간함수와 upwinding weighting을 도입한 감쇠형 Galerkin 방법에 의하여 해석하는 RIV-FEM2를 개발하였다. RIV-FEM2는 전처리, 주처리, 후처리 과정으로 구성되었으며, 전처리와 주처리 과정은 Fortran-77으로, 후처리 과정은 turbo-Pascal에 의하여 각각 처리할 수 있도록 개발하였다. 2차원의 만곡부, 교량부, 축소부를 가진 대칭수로부등의 경우와 실제 하천에 대하여 본 모형을 적용한 결과 유속분포, 수면형 및 질량 유출입량 보존등의 면에서 안정성과 효율성이 우수하게 나타나 본 모형의 적용성을 입증할 수 있었다. 본 모형은 실제 하천의 이수 및 치수관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 여러 옷감 조각들을 이용하여 가상의 3차원 인체 모델에 옷을 입히기 위한 의복 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 본 논문에서 의상 제작 과정에 사용한 방법은 2차원 옷감 조각을 디자인하는 과정과 옷감 조각을 재봉하고 여기에 제약점을 정하여 3차원 인체 모델에 의상을 입히는 과정으로 구성된다. 제안된 시스템은 3차원 인체 모델 파일과 2차원 재단 패턴 파일을 읽어 들인 다음 질량-스프링 모델에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3D 모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 및 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 Octree 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄이는 방법을 이용하여 사실적인 영상을 생성할 수 있었고, 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.
기존의 비디오 워터마킹 알고리즘은 실시간 처리가 대부분 불가능하였는데, 가장 큰 이유는 압축에 강인한 알고리즘을 개발하 기 위해 삽입과 추출과정이 계산량이 많은 주파수 공간에서 이루어지기 때문이다 보통 기존의 방법들은 비디오 압축처리 중에 워터마크를 삽입하는 과정을 첨가하여 실시간 처리를 지원토록 해왔다. 그러나, 본 논문에서는 공간영역과 주파수영역에서 모두 처리하는 과정을 거치도록 하여 실시간 처리가 가능한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저 워터마크를 퓨리에 주파수 영역에서 변환하여 생성한 후, 이를 공간영역으로 역변환 한 후. 공간 영역에서 비디오에 직접 삽입한다. 이 과정은 계산량이 딴이 소비되는 주파수 영역에서의 작업을 따로 실행하지 않아 실시간 처리가 가능해진다. 또한 이 방법은 비디오 스트림에도 적용 가능하며 MPEG압축과 기하학적 변화등의 다양한 공격에도 매우 강인한 결과를 보여준다.
최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.
우리가 간단히 사용하는 언어는 실제적으로 아주 복잡한 진행과정을 가지고 있다. 사전상의 각 어휘는 대화상황에서 상호 작용하는 초기단계의 역할을 하며, 표현은 과거나 현재에 행해지는 대화상황 및 대화참여자의 발화 과정에서 생기는 일종의 일체감을 표시한다. 의사 소통을 한다는 것은 단어나 문장에 대한 다양한 의미와 각각의 개념에서 지시되는 표현을 수단으로 발생하는 대화상의 연관성을 의미한다. 이러한 모든 것은 의사소통에 있어 의미의 다양성과 관련을 맺고있다. 우리는 표현을 통하여 매우 복잡하고 다양한 양상들을 볼 수 있다. 대화내용에 따라 똑같은 표현들이 서로 다르게 이해될 수 있기 때문이다. 언어는 단지 사람이 행하는 언어처리의 일부만을 보여줄 뿐이다 언어를 처리하는데 있어서 문제가 되는 것은 매우 복잡하고 구성적인 진행과정이다. 청자는 의사소통이 진행되는 과정에서 활자와 함께 주어진 정보를 처리함으로써 상황을 내적 형상화하게 된다. 따라서 청자는 표현의 의미를 이해하려고 노력하며, 다양한 방법을 동원한 지식을 사용한다. 의사소통에 있어서 통사적$\cdot$의미적인 지식, 문맥에 맞는 대화지식 혹은 일반 지식을 대화상황에 맞게 적용하는 것이 그 예라 할 수 있다. 지시적 언어의 표현은 사전적으로 고정된 단어의 의미를 규정하거나 또는 이와 같은 단어의 의미에 정확하고 적절한 지시사를 규정하는 근거가 된다. 인칭$\cdot$장소$\cdot$시간을 지시하는 언어 Personal-, Lokal-, Temporaldeixis는 언어 시스템을 형성하게 되는데, 활자와 청자는 이러한 표현을 인칭$\cdot$장소$\cdot$시간으로 형상화하면서 의사소통을 한다. 따라서 자연어의 처리과정에 나타나는 다양한 표현들에 대한 심리학 및 언어학의 강력한 연구가 요구된다.에 기대어 텍스트, 문장, 어휘영역 등이 투입되어 적용되었으며, 이에 상응되게 구체적인 몇몇 방안들이 제시되었다. 학습자들이 텍스트를 읽고 중심내용을 찾아내며, 단락을 구획하고 또한 체계를 파악하는데 있어서 어휘연습은 외국어 교수법 측면에서도 매우 관여적이며 시의적절한 과제라 생각된다. Sd 2) PL - Sn - pS: (1) PL[VPL - Sa] - Sn - pS (2) PL[VPL - pS] - Sn - pS (3) PL(VPL - Sa - pS) - Sn - pS 3) PL[VPL - pS) - Sn -Sa $\cdot$ 3가 동사 관용구: (1) PL[VPL - pS] - Sn - Sd - Sa (2) PL[VPL - pS] - Sn - Sa - pS (3) PL[VPL - Sa] - Sn - Sd - pS 이러한 분류가 보여주듯이, 독일어에는 1가, 2가, 3가의 관용구가 있으며, 구조 외적으로 동일한 통사적 결합가를 갖는다 하더라도 구조 내적 성분구조가 다르다는 것을 알 수 있다. 우리는 이 글이 외국어로서의 독일어를 배우는 이들에게 독일어의 관용구를 보다 올바르게 이해할 수 있는 방법론적인 토대를 제공함은 물론, (관용어) 사전에서 외국인 학습자를 고려하여 관용구를 알기 쉽게 기술하는 데 도움을 줄 수 있기를 바란다.되기 시작하면서 남황해 분지는 구조역전의 현상이 일어났으며, 동시에 발해 분지는 인리형 분지로 발달하게 되었다. 따라서, 올리고세 동안 발해 분지에서는 퇴적작용이, 남황해 분지에서는 심한 구조역전에 의한 분지변형이 동시에 일어났다 올리고세 이후 현재까지, 남황해 분지와 발해 분지들은 간헐적인 해침과 함께 광역적 침강을 유지하면서 안정된 대륙 및 대륙붕 지역으로 전이되었다.
장흥 보림사는 신라 경덕왕 18년(759)에 원표(元表)대사에 의해 화엄종찰로 개창되었으나 체징(體澄)이 헌안왕 2년(858)에 가지산사로 이석함으로서 선종사찰의 중심 도량으로서 지위를 확보하게 되었으며, 조선시대에 들어와 대단히 번창하였던 사찰이다. 이 연구는 1995년 장흥 보림사의 사천왕상에서 발굴된 복장불서 가운데 보물 제745-9호로 지정된 "월인석보(月印釋譜)"(권25)를 대상으로 서지학의 관점에서 지류문화재의 보수 및 보존처리 과정을 다룬 연구 논문이다. 연구 결과는 다음과 같다. 보존처리 전 형태적 특징을 보면, 책의 크기는 가로 22cm, 세로 32.3cm, 책의 두께는 2.8cm, 오침안정버법(五針眼訂法)의 선장(線裝)형태를 유지하고 있으며, 총 142장(3~144장)이 발견되었다. 책의 상태는 사천왕상에 빗물이 스며듦으로서 책의 일부분이 규칙적으로 얼룩져 있을 뿐만 아니라 앞부분과 뒷부분의 장은 부식으로 인한 손상이 심한 상태며, 중앙부분은 비교적 양호한 상태를 유지하고 있음이 확인되었다. 보존처리 과정은 1) 제1차 세척과정, 2) 판본 보완 및 보수 과정, 3) 제2차 세척 및 보존처리 과정, 4) 재단 및 제책과정, 서투 및 표갑의 제작 등으로 나누어 실행하였다. 보존처리 후 책의 외형은 가로 22.5cm, 세로 32.7cm, 두께 3.2cm로 가로 0.5cm, 세로 0.4cm, 두께 0.4cm 등의 외형적 변화가 발생하였으며, 장수(張數)는 총 151장으로 표지를 포함하여 9장의 매수가 증가하였다.
본 연구는 국내 중력 자료의 통합을 위한 정밀도 분석을 위해 지난 2008년부터 현재까지 진행 중인 통합기준점 사업으로 인해 측정된 중력 자료를 기반으로 국내 중력 자료의 정밀도를 분석하였다. 연구에 사용된 중력 자료는 전국에 설치된 통합기준점 805점과 수준점 1424점이 이용되었으며, 이는 일정한 처리 과정을 거쳐 정밀도 분석이 수행되었다. 분석된 자료는 부분적으로 약간의 편차를 가졌으며 각 기기별, 노선별, 일정에 따른 대동소이한 차이를 나타내었다. 본 연구의 자료 처리 과정에 있어 국내 중력 자료의 다양한 문제점과 처리 과정에서의 어려움을 발견하고 이러한 문제점을 분석하였다.
본 논문에서는 프레임간 압축 영상의 열화 과정의 모델과, 동영상에 존재하는 블록화 현상을 제거하는 방법을 제안한다 BDCT기반으로 압축된 정지영상은 DCT계수를 양자화 하는 과정이 블록별로 처리되기 때문에, 블록 경계에 불연속이 발생한다. 동영상의 경우 블록 경계에서 불연속이 발생 할 뿐만 아니라 움직임 보상과정이 합쳐진 혼성 구조로 되어 있어서 블록 내부에서도 불연속이 존재하게 된다. 블록 영계만을 생각한 기존의 처리방법은 동영상의 처리에 있어 적합하지 못하다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 블록화 현상 제거를 위해, 양방향 움직임 보상과 반화소 정밀도를 이용한 새로운 평활화 제약조건을 구성하고 차분 영역에서의 정규화 방법을 이용한 알고리듬을 제안한다.
G.723.1은 저 전송률 환경에서 고음질을 제공하여 주고 있으나 CELP형 부호화기가 갖는 합성에 의한 분석(analysis by synthesis) 방식의 구조로 인해 많은 처리 시간과 계산량을 요구하게 된다. 본 논문에서는 G.723.1에 대해 skipping 기법을 이용하여 피치 검색과정이 계산량을 줄여 부호화기의 전체 처리 시간을 감소시키는 방법을 제안하였다. 예측 피치를 찾기 위한 개회로 피치 예측(open loop pitch estimation) 과정에서 계산량을 줄이기 위해 skipping 기법을 사용하였다. 피치 예측 과정시 상관관계를 파형은 양과 음의 파형이 교대로 나타나는 특징을 가지고 있기 때문에 계산시 음의 파형을 생략하는 방법을 사용하였다. 실제 음성시료에 대해 제안한 피치 검색법을 적용하였을 때 부호화시 평균 처리시간은 약 10%정도 감소하였으며 기존 G.723.1과 제안한 방법을 적용한 G.723.1의 음질 비교를 위하여 MOS 평가를 했을 때 기존의 방법이 평균 3.76인데 비해 제안한 방법의 평균 MOS는 3.73으로 주관적인 음질 저하는 거의 나타나지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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