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.
다층퍼셉트론 혹은 전방향 신경회로망이 임의의 함수를 근사시킬 수 있다는 이론적 연구결과에 기초하여 많은 분야에 응용되고 있다. 이 다층퍼셉트론을 실제 문제에 응용하는 경우에 여러 가지 파라미터 혹은 학습 방법 등을 결정하여야 한다. 이 논문에서는 패턴인식 문제에 다층퍼셉트론을 적용하는 경우에 실제 결정하여야 할 파라미터의 결정방법과 학습 방법에 대하여 논의한다. 이 논의는 각층의 노드 수 결정 방법, 다층 퍼셉트론의 가중치 초기화, 그리고, 성능향상을 위하여 학습에 사용되는 여러 가지 오차 함수, 데이터 불균형 문제의 학습, 깊은 구조 등을 다루었다.
프로세스 구동시마다 캐시 이미지를 메모리로부터 버스트 로딩하여 초기 캐시 실패를 줄이는 방법은 프로그램의 시작으로부터 초기화 부분의 지연을 줄이고 에너지 소모를 줄이는 데 효과적이다. 하지만 로딩에 사용하기 위한 적절한 캐시 이미지는 컴파일러와 인스톨러 등 소프트웨어적인 접근 방법을 이용하여 적절한 캐시 이미지를 생성하는 과정이 필요하며, 동적인 수행 특성을 보이는 프로세스의 경우 비효율적이다. 본 논문은 이러한 손실에 주목하여, 하드웨어를 부가하여 캐시 이미지를 동적으로 생성하고 관리하는 방법을 제안하고자 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안한 방법을 사용할 경우 프로그램의 캐시 필요량에 따른 적절한 이미지 크기를 유지할 수 있어 기존의 캐시 이미지 로딩 기법을 더욱 효율적으로 개선할 수 있었다.
본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한극전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.
현재 중. 소형조선소의 소헝선박설계는 실무자의 경험에 의해 설계가 이루어지고 있다. 이러한 이유로 지금까지 소형선박설계는 정보의 생성과 교환 및 축적이 원활하지 못해 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 소형선박설계의 정보 공유와 협동설계를 위한 방법으로 최근 인터넷의 발달로 인한 분산환경에서의 동시공학개념의 접근방법을 제시하였다. 이를 위해 소형선박의 초기설계에서 기본정보의 생성을 위한 주요치수선정 프로그램을 개발하고 생성된 정보의 공유를 위해 에이전트기반 시스템개념을 적용하고자 하였다. 특히 제어에이전트의 주요기능인 Content-Based Routing 개념을 제시함으로 에이전트를 기반으로 한 설계시스템의 통합화를 보이고자 한다.
GVF 스네이크 알고리즘은 에지 에너지에 상당히 민감하여 주변 에지와 객체의 윤곽선이 포함하고 있는 에지를 구분하지 못하여 정확한 객체의 형태를 추출하기가 어렵다. 본 논문은 배경으로부터 객체의 윤곽선을 추출하기위해 GVF 스네이크 알고리즘을 적용하기전 알고리즘의 성능을 높일 수 있는 최적의 초기경계선을 설정하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 관심 영역을 분할 하기위한 화소의 형태학적 재구성을 한 후 에지추출 알고리즘을 적용하여 이것을 이진화하여 초기경계선을 설정하였다. 관심의 대상이 되는 객체의 형태에 가장 근접한 초기경계선을 설정하므로써 GVF 스네이크의 성능을 높이고 계산 시간을 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 비디오 데이터로부터 물체의 초기 움직임 영역을 자동으로 검출하는 방법을 소개한다. 제안하는 시스템은 먼저 입력 영상을 받아들인 후 인접된 영상으로부터 일정 크기의 정방향의 블록 단위로 움직임을 나타내는 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션벡터를 아웃라이어를 제거하는 강건 예측 알고리즘에 적용하여 배경에 해당하는 모션벡터와 잡음 및 움직이는 물체에 해당하는 모션벡터를 구분한다. 그런 다음, 군집화 알고리즘을 적용하여 이동하는 물체를 나타내는 모션벡터를 군집화하고, 군집화된 모션벡터에 해당하는 영역의 크기가 일정 수치 값 이상일 때 움직이는 물체가 감지되었다고 판단한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 물체의 움직임 감지 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 보다 우수함을 보인다.
발주자는 건설 프로젝트의 주요 의사결정을 초기단계에 내리게 되므로 정확한 예산을 예측하는 것이 중요하다. 그러나 건설 프로젝트의 대형화, 복잡화 그리고 건설산업계의 새로운 패러다임인 BIM(Building Information Modeling)의 등장에도 불구하고, 초기단계에서 정확한 공사비를 예측할 수 있는 표준화된 산출방법이 없어 아직까지도 대부분의 설계사무소에서는 실시설계단계에서 확정된 설계안에 따른 견적을 이용하며 초과된 비용에 대해 통합품질을 저해하는 행위를 통해 조정하고 있다. 초기단계에서 보다 정확한 공사비를 예측하므로써 발주자는 의사결정을 함에 있어 올바른 판단을 내릴 수 있으며, 이 단계에서 발생한 정보를 활용하여 이후 단계에도 유용하게 쓰일 수 있을 것이다. 본 연구에서는 발주자 의사결정 지원시스템 상에서 BIM기반으로 개략공사비를 산출할 수 있는 프로세스를 제안한다.
TRIZ는 문제분석을 통한 모순을 찾아내어 이를 해결하는 Process에 역점을 두는 방법론으로 알트슐러와 그의 동료에 의해 수십만건의 특허를 분석하는 과정에서 시대와 분야를 막론하고 동일한 유형의 문제가 반복되고, 이를 해결하는 방법도 동일함을 규명하여 이를 체계화한 방법론으로, 현재 핵심기술 개발 및 창의적 문제 해결 방법론으로 각광받고 있다. 그러나 TRIZ 역시 문제점을 가지고 있으며, 그것은 초기 과제 정의가 어렵다는 것과 효과산출을 어떻게 하면 객관화 할 수 있을 것인가 이며, 또한 도출된 아이디어를 최적화 하는 방안이다 하나의 방법론만으로는 모든 과제 해결을 위해 일괄 적용 시키는 것은 모순이며, 경영기법간의 연계를 통한 경영효과 극대화가 필요하다. 이 논문에서는 6시그마와 TRIZ 방법론 분석을 통한 각 방법론의 이해를 높이고, 이를 바탕으로 서로 방법론간의 연계의 필요성을 확인 및 방법론 간 연계를 위한 연계 프로세스 모델을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 독립적 복호화를 위한 부호화 방법을 제안한다. 제안방법은 HEVC Tile기반 부호화에서 화면간 부호화 과정의 결과인 움직임 벡터를 Tile 내부로 한정하게 한다. 이를 위하여 움직임 추정 과정의 초기 움직임 벡터와 탐색 범위를 조정하고 Merge 모드에서 고려하는 후보 중 독립적 복호화가 불가능한 모드를 선택에서 제외한다. 실험결과에서는 제안방법이 적용된 부호화기로 생성된 비트스트림에 대해서 Tile별 독립 복호화를 수행하였을 때, 영상의 깨짐없이 재생됨을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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