본 논문에서는 연속적으로 입력되는 영상에서 이동물체에 대한 정보를 추출하고 카메라의 시계(field of view)를 변경시키는 서보기기를 제어하여, 이동물체가 항상 영상의 중심에 위치하도록 하는 작업을 실시간에 수행하는 시스템에 대하여 기술한다. 영상은 방대한 양의 2차원적인 신로이므로 주어진 영상 잔체에 필요한 연산(operation)을 수행하는 것은 방대한 계산시간을 필요로 한다. 특히, 메모리에서 화소들의 값을 처리기로 로딩(loading)하는데 소요되는 시간은 영상의 크기에 비례하여 기하급수적으로 증가한다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제를 해소하고 이동물체에 대한 추적을 실시간에 수행하기 위하여 영상공간 및 시간공간을 선별적으로 탐색하는 방안에 초점을 맞춘다. 영상공간 및 시간공간을 선별적으로 탐색하면서 이동물체를 추적하기 위하여 본 논문에서는 물체가 카메라의 시계에 진입하는 것과 진입방향을 감지하는 방법, 진입방향에 따라 이동물체를 효과적으로 탐색하는 방법, 물체의 이동속도와 중심을 산출하는 방법, 서보기기의 성능과 물체의 속도 및 처리시간을 고려하여 소보기기를 제어하는 방법, 그리고 변화하는 속도의 물체를 추적하기 위하여 영상간의 시간간격(${\Delta}$t)을 적당히 조절하는 방법에 대해서 기술한다.
본 논문에서는 가장 최근의 동영상 표준인 H.264에서 가변 블록 움직임 예측 시 인접한 블록과의 상관성을 분석하여 병합 절차를 추가함으로써 매크로블록의 최종 모드를 결정하는 시간을 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. H.264에서는 매크로블록의 모드를 결정하기 위하여 총 7가지 모드를 사용하여 움직임 예측은 실시함으로써 부호화 효율을 극대화시킨 반면 이러한 움직임 예측이 부호화기의 복잡도를 높이는 주요 요인으로 현재 커다란 단점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 $8{\times}8$ 움직임 예측이 끝난 후 인접한 두 블록 사이의 거리론 임계값(Threshold)과 비교하여 다음 모드의 움직임 예측의 실시 여부를 먼저 절정함으로써 필요한 움직임 예측에 소비되는 시간을 단축시켰다. 여기서 실험 조건으로 명시하고 있는 것은 대표적인 단일모드 중에서 수행 성능이 가장 좋은 $8{\times}8$ 모드를 기본모드로 사용하고 병합 시 $16{\times}16$ 모드 쪽으로 상향식(bottom-up) 방법의 병합을 수행해 나아간다 모의실험을 통해 수행 성능과 전체 부호화 시간 측면을 본 논문에서 제안한 방법과 4가지 모드인 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8$ 모드를 모두 사용한 경우, $8{\times}8$ 단일모드를 사용한 경우를 비교하였다. 실험 결과 $8{\times}8$ 단일모드보다 수행 성능이 향상되었으며, 시간 단축 면에서 제안한 방법이 4가지 모드인 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8$ 모드를 모두 사용한 경우와 $8{\times}8$ 단일모드를 사용한 경우보다 계산 시간이 감소하였음을 확인하였다.행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다. 답이 없는 문제, 문제 만들기, 일반화가 가능한 문제 등으로 보고, 수학적 창의성 중 특히 확산적 사고에 초점을 맞추어 개방형 문제가 확산적 사고의 요소인 유창성, 독창성, 유연성 등에 각각 어떤 영향을 미치는지 20주의 프로그램을 개발, 진행하여 그 효과를 검증하고자 한다. 개방형 문
본 연구에서는 설마천 유역에서 관측된 여러 강우-유출사상을 분석하여, 각 사상마다 GIUH의 특성속도를 추정하고, 이를 분석하여 그 변동특성을 살펴보았다. 특히, 본 연구에서는 강우의 특성에 따른 특성속도의 변화에 초점을 맞추어 분석하였다. 설마천 유역의 순간단위도는 HEC-1모형을 이용하여 유도하였으며, 이렇게 유도된 순간 단위도의 첨두유량과 첨두시간을 GIUH의 그것과 비교함으로서 특성속도가 계산될 수 있도록 하였다. 각 강우사상별 특성속도는 GcIUH 및 강우의 여러 특성과 비교분석하였다. 이 과정을 통하여 얻은 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) GIUH의 특성속도는 GcIUH의 그것보다 변동정도가 크고 아울러 약간 크게 산정되었으나 그 경향은 유사한 것으로 파악되었다. (2) 총유효우량(또는, 평균유효우량)이 GIUH의 특성속도를 상대적으로 잘 설명함을 파악할 수 있었다. 이는 회귀분석의 결과로 나타나는데 그 결정계수가 0.6 전후로 크게 나타났다. (3) 반대로 강우의 지속 기간이나 최대강우강도는 GIUH의 특성속도를 결정하는데 큰 영향을 끼치지 못하고 있음을 파악하였다. 회귀분석 결과 결정계수는 최대 0.3을 넘지 않았다. (4) 본 연구에서 분석한 강우사상들의 경우 GIUH의 특성속도의 분포가 평균 0.402m/s 표준편차0.173 m/s인 정규분포를 따르는 것으로 나타났으며, 주로 0.4∼0.5 m/s 사이에 대부분의 값이 위치하는 것으로 나타났다. 그 변동계수는 0.43정도로 유출의 경우(대략 1.0 정도)에 비해 훨씬 적은 변동특성을 나타냄을 확인할 수 있었다.
수공구조물의 설계, 수자원 관리계획의 수립, 재해영향 검토 등을 수행할 때, 재현기간에 따른 확률개념의 강우량, 홍수량, 저수량 등을 산정하여 사용하게 되며, 보통 대상지역의 장기 수문관측 자료를 이용하여 수문사상의 확률분포를 산정한 후 재현기간을 연장하여 원하는 설계빈도에 해당하는 양을 추정하게 된다. 미계측지역 또는 관측자료의 보유기간이 짧은 지역의 경우는 지역빈도 분석 결과를 이용하게 된다. 지역빈도해석을 위해서는 강우자료들의 동질성을 파악하는 것이 가장 기본적인 과정이 되며 이를 위해 통계학적인 범주화분석이 선행되어야 한다. 지점 빈도분석의 수문학적 동질성 판별을 위해 L-moment 방법, K-means 방법에 의한 군집분석 등이 주로 사용되며 관측소 위치좌표를 이용한 공간보간법을 적용하여 시각화하고 있다. 강수량은 시공간적으로 변하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 이러한 점에서 본 연구를 통해 강수지점의 공간적인 좌표 및 강수량의 양적인 범주화에 초점을 맞춘 기존 지역빈도분석의 범주화 과정에 덧붙여 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소들을 결정하고 이를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하고자 한다. 즉, 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 이를 이용한 군집화 해석 모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 분석 과정에 있어서 시간속성의 정량화 및 일반화는 순환통계기법을 사용하였으며, 극치강수량과 발생시점의 속성자료는 각각의 평균과 표준편차를 이용하였다. K-means 알고리즘을 이용해 결합자료를 군집화 하고, L-moment 방법으로 지역화 결과에 대한 검증을 수행하였다. 속성 결합 자료의 군집화 효과는 모의데이터 실험을 통해 확인하였으며, 우리 나라의 58개 기상관측소 자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 예비해석 단계에서 100회의 군집분석을 통해 평균적인 centroid를 산정하고, 해당 값을 본 해석의 초기 centroid로 지정하여, 변동적인 클러스터링 경향을 안정화시켜 해석이 반복됨에 따라 군집화 결과가 달라지는 오류를 방지하였다. 또한 K-means 방법으로 계산된 군집별 공간거리 합의 크기에 따라 군집번호를 부여함으로써 군집의 번호순서대로 물리적인 연관성이 인접하도록 설정하였으며, 군집간의 경계선을 추출할 때 발생할 수 있는 오류를 방지하였다. 지역빈도분석 결과는 3차원 Spline 기법으로 도시하였다.
엑스선유방촬영술은 다양한 유방질환 중 석회화 병변을 진단하는데 가장 효과적인 방법이다. 환자의 의료피폭 저감과 진단에 필요한 최적의 영상을 얻기 위해서는 성능유지를 지속적으로 관리해야 한다. 엑스선유방촬영술에서 엑스선을 발생시키는 양극의 경사각도는 중심선을 기준으로 하기 때문에 조사야 내의 위치에 따라 엑스선관의 유효초점이 미세하게 달라질 수 있어 공간분해능의 차이가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 디지털 엑스선유방촬영장치에서 검출기 위치에 따른 LSF를 측정하여 MTF를 계산함으로써 공간분해능 변화에 대해서 연구하였다. 와이어 직경에 대한 변화에서 $50{\mu}m$ 직경의 와이어의 경우 가장 높은 공간주파수 값을 나타냈으며 검출기의 픽셀보다 작은 직경을 갖는 와이어를 사용해야 검출기의 공간주파수에 따른 응답을 바르게 구할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 조사야 내의 검출기의 위치에 따라서 공간주파수는 중심부분의 와이어가 나머지 와이어보다 우수한 MTF 특성을 보였으나, 그 차이는 미소하게 나타났다. 또한 중앙부분에서 반치폭 또는 유효초첨이 가장 작게 나타났으며 중앙에서 벗어날수록 반치폭이 증가하여 공간분해능이 낮아진 것으로 나타났다.
Hyperion, AVIRIS 등의 초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 넓은 파장대의 영상을 좁은 폭의 많은 밴드로 취득하기 때문에 다양한 분야의 연구에 이용되고 있다. 하지만 밴드별로 취득하는 파장대가 짧고 밴드수가 많아 계산량이 증가하며, 밴드간의 높은 상관관계 및 노이즈 밴드가 발생하는 한계가 존재한다. 이런 한계로 인해 기존에 알려진 분석기법의 적용결과가 제대로 도출되지 않는 경우도 발생한다. 따라서 초분광 영상을 사용할 경우, 노이즈가 포함된 밴드를 제거한 후 영상분석을 하는 것이 보다 정확하고 효율적이다. 본 연구에서는 초분광 영상(Hyperspectral Image)의 전처리 과정 중 노이즈 밴드 제거에 초점을 맞추었으며, 이를 위해 프랙탈 차원을 이용하였다. 프랙탈 차원 측정방법 중 대표적인 곡면차원 측정 방법인 삼각기둥 표면적 기법을 이용하였다. 각 밴드별 프랙탈 차원을 측정하고, 이를 정규화 하기 위해 Continuum Removal 기법을 적용한 뒤 경향을 살펴보았다. 경험적으로 구한 임계값을 통해 상대적으로 정보량이 적은 35개 밴드를 노이즈 밴드로 판단하여 제거하였다. 실험 영상으로는 EO-1 위성에서 취득되는 Hyperion 초분광 영상을 사용하였다. 실험 결과 프랙탈 차원 및 Continuum Removal 기법을 통해 Hyperion 초분광 영상의 노이즈 밴드를 추출하여 제거할 수 있음을 확인하였다.
지금까지 연구된 패스워드 기반 인증 키 공유 프로토콜에 대한 제안은 대부분이 증명 가능한 안전성 논의에 초점이 맞추어져 있었다. 하지만 모바일(mobile) 환경과 같은 실제적인 환경에서는 안전성만큼이나 효율성은 매우 중요한 논의사항이다. 본 논문에서는 랜덤 오라클(random oracle) 모델에서 안전성이 증명된 $PAK^{[1]}$의 효율성에 대해 논의한다. PAK을 구성하는데 쓰이는 4개의 해쉬 함수 $H_i, (1\leq i\leq 4)$ 가운데 패스워드의 증명자를 생성하는 첫 번째 해쉬 함수는 PAK의 효율성에 가장 중요한 영향을 미친다. [1]에서 제시된 $H_1$의 구성에 대한 두 가지 방법을 분석하고, 위수 q인 또 다른 생성원을 사용하는 $H_{1q}$ 방법이 효율성에 장점을 가짐을 보인다. [2]에서 제안과는 다르게, 패스워드에 대한 해쉬 함수 출력 값을 타원곡선 위의 점 또는 XTR 부분군의 원소로 변환시키는 부가적인 절차를 요구하지 않는 PAK2-EC와 PAK2-XTR을 제시한다. 마지막으로, PAK2 프로토콜을 SPEKE, AMP 그리고 SRP와 같은 패스워드 기반 인증 키 공유 프로토콜들과 계산량을 비교한다.
본 연구는 Thoracic cage Rando Phantom을 이용하여 가슴우리 구성하는 뼈중에서 복장의 선예한 영상을 얻고자 영상의 검사방법을 연구하였다. 엑스선관 초점에서 팬톰거리는 80Cm에서 엑스선관 각도에는 수직으로 팬톰의 자세는 우측 및 좌측의 후전사방향과 우측 및 좌측 전후 사방향 자세로 20°, 25°, 30° 변경하여 검사하였다. 획득한 영상을 방사선사가 주관적으로 영상평가 하였으며, 평가 데이터를 SPSS ver. 3.0으로 분석하였다. ImageJ Program을 이용하여 신호대잡음비(SNR)를 계산하였다. 그 결과 Cronbach Alpha 값이 0.789로 유의하게 높았다. 신호대잡음비(SNR)의 결과는 갈비과 정확한 복장뼈의 영상을 얻고자 할 때는 엎드린 자세에서는 검사 시 우측 후전사방향 20°에서 6.038으로 높았으며 바로누운자세에서는 좌측 전후사 방향 25° 검사 시 에서 7.860으로 높았다. 결론으로 복장뼈의 선예한 영상을 얻고자 엑스선 촬영기법으로 엎드려서 촬영할 경우에는 환자자세를 우측후전사방향 20°에서 또한 바로누운자세에서 촬영 할 경우에는 좌측전후사방향 25°에서 촬영기법을 이용한다면 선예한 영상을 얻을 수 있으리라 사료된다.
압전 HIFU 트랜스듀서는 바이오 의료분야에 적용되고 있는 새로운 기술로 발생한 초음파 에너지를 열로 변환하여 사용하는 디바이스이다. 최근 HIFU 디바이스는 7 MHz 이상의 고 작동 주파수를 갖는 디바이스를 개발하는 추세이다. 본 논문에서는 유한요소법을 이용해 10MHz 작동주파수를 갖는 HIFU 트랜스듀서에 의해 발생된 tissue에서의 음압 및 온도분포를 계산하고, 압력의 focusing 특성 등을 분석하였다. HIFU의 형상변수로는 압전소재 두께, 렌즈 형상, 물 높이, 필름의 두께 등을 고려하였다. 그 결과, 디바이스의 발생 음압은 렌즈의 HL/RL 비가 증가함에 따라 증가하다 일정한 값에 도달하는 경향을 보이고 있다. 그러나 디바이스의 focusing 면적은 렌즈의 HL/RL 비가 증가함에 급격하게 감소하는 특성을 보이고 있다. 최적 형상을 갖는 HIFU 디바이스의 경우, 최대 음압 및 온도는 각각 19 MPa 및 65도 정도로 분석되었다. 또한 축방향 및 이와 수직한 방향에서 -3 d B 초점 거리는 각각 2.3 mm 및 0.23 mm 정도인 것으로 나타났다
오늘날 IT 조직들은 시장확보와 재정이득 측면에서 비전을 가지고 프로젝트를 수행한다. QCD관점에서 그 수god능력을 향상시켜 나가는 것이 비전을 실현하는 목표이다. 따라서 조직들은 이러한 목표를 달성하기 위해 프로세스 개선을 통해 QCD관점의 목표를 달성하고자 많은 노력을 하고 있는 실정이다. TBM, Ford, GE와 같은 대형 회사들도 컴퓨터에 의한 업무개선 효과보다는 IT를 이용한 비즈니스 프로세스 리엔지니어링을 통해 80퍼센트 이상의 성과를 거두고 있다. 그러나, 목표달성을 위해서는 프로젝트를 수행한 데이터를 수집하고 분석하여 관리해야 하지만 소프트웨어의 비가시성 특성으로 인한 정량적인 측정이 어려운 것이 사실이며 이로 인해 프로세스 변경으로 인한 효과와 효율을 가시적인 확인하기 힘들고 효과적인 프로세스 개선전략을 도출하기 어렵다. 본 논문에서는 조직의 외부적인 효과와 내부적인 효율(품질, 납기일, 공정, 재사용)에 초점을 맞추어 프로젝트 성능을 측정하고 분석한다. 측정된 프로젝트 성능 점수를 기반으로 프로젝트 성능의 최적화를 위한 OT(Opportunity Tree) 모델을 설계하였다. 설계 과정으로서 먼저 프로젝트에서 공통적인 요소(Meta data)를 도출하여 정량적 GQM(Goal-Question-Metric) 설문서에 의해서 분석한다. 정량적 GQM 설문서로부터 얻은 데이터를 가지고, 프로젝트 성능 모델을 설계하고 조직의 영역별 성능 점수를 계산한다. 계산된 영역별 성능 점수와 모든 스테이크 홀더들(조직의 최고 경영자(CEO), 중간 관리자, 개발자, 투자가, 고객)로부터 받아낸 비전 가중치를 통합하여 보정된 값을 구한다. 이를 통해 개선을 위한 경로(Route for Improvement)를 제시하고 최적화된 개선 방법을 제공한다. 기존 소프트웨어 프로세스 개선 방법은 '프로세스 구분'에큰 뛰어난 효과를 보였으나, 프로세스를 프로젝트에 대응시켜서 전략을 수립하고 조직적으로 관리하는 구조적 기능이 미비하였다. 이러한 문제점에 대하여 본 논문에서 제시한 OT 모델은 해결책을 제시해 주고 있다. OT 모델의 효과는 조직의 목표에 맞게 최적화된 개선 방법을 제공하는 것이고, 제공된 방법을 사용하여 수행할 경우 프로젝트를 개선할 때 생기는 리스크를 감소시킬 수 있다는 점이다. 또한, 정성적인 설문서를 통해 모든 스테이크 홀더들에게 중요도를 입력받아 계산되었으므로, 개선 방법에 대한 만족도를 높여 줄 수 있다. OT 활용에 의해서 품질, 납기, 공정, 재사용을 조정하여 시장 확장과 재무성과를 최적화시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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