본 논문은 Rayleigh 플랫 페이딩 채널에서 MISO 빔포밍 시스템의 효율적인 양자화된 동 이득 전송 코드북 인덱스 탐색 기법을 제안한다. 코드북의 사이즈가 선형적으로 증가함에 따라 비트 오율 성능은 증가하지만, 최적의 가중치 벡터를 찾는 시간은 지수적으로 증가한다. 따라서 본 논문에서 새로운 간단한 메트릭을 이용하여 2개에서 5개의 후보 벡터들만 찾아내는 빠른 탐색 기법을 제안한다. 후보 벡터들에는 기존의 정확한 탐색 기법을 적용하여 최적의 벡터를 찾아낸다. 제안하는 기법은 전반적인 탐색 시간을 줄이면서도 비트 오율에는 거의 영향을 주지 않는다. 더욱이 코드북의 사이즈가 증가함에 따라 탐색 시간도 기존의 기법에 비해 매우 감소된다.
본 연구는 터널식 소수력 발전소의 타당성 검토 기법에 관한 것으로 개발 후보지의 유량지속곡선을 작성하기 위해서 Weibull분포의 누적밀도함수와 Thiessen법을 채택하였고, 터널식 소수력 발전소의 성능예측 모델과 건설비 산정 모델이 개발되었다. 또한 한강 수계에 산재한 8개소의 개발후보지를 선정, 실측하여 이들을 대상으로 성능 특성 및 경제적 타당성을 분석하였다. 분석 결과, 터널식 소수력 발전소의 경우 발전단가를 가장 낮게 하여 주는 최적 설계유량은 유량지속곡선상의 시간비가 20%에서 30%사이에 해당하는 유량이라는 것이 밝혀졌다. 또한 개발 후보지의 설계유량, 유효낙차, 설비용량, 년평균 가동율, 년간 전기 생산량 등과 같은 초기설계제원이 산정되었다.
본 논문은 복합 영상을 위한 내용기반 영상 검색의 효율을 극대화하기 위한 방법을 제안하였다. 영상 검색을 효율적으로 수행하기 위해서는 영상 검색의 후보를 축소와 함께 최적의 특징을 선택하는 것이 필요하다 한가지 영상 특징 패턴에 기반 한 검색 시스템으로는 다양한 종류의 복합 영상에 대한 검색과정에서 영상 도메인이 변화할 경우 검색 효과를 극대화할 수가 없다. 본 논문에서는 검색 영상 도메인이 변하면 질의 영상 특성에 따라 최적의 특징 패턴을 시스템 스스로 선택하는 적응적 자가 특징 선택 기법 통하여 복합 영상의 검색 효율을 극대화하였다. 제안된 방안에서는 검색 효율을 개별적인 특징들에 비해 3% 향상시킬 수 있었으며 다중 SOFM신경망을 통하여 검색 후보를 축소하였다
본 논문은 RSU 통신 범위 밖에서 요청 차량에게 콘텐츠를 전달하기 위해 최적의 릴레이 후보를 찾는 알고리즘으로 더 효율적인 릴레이 방안을 제시한다. 최근 차량 네트워크에서 사용자의 콘텐츠 이용의 불편함을 줄이기 위하여 지연 시간과 트래픽을 감소시키기 위해 사전 캐싱을 사용하기 위한 연구가 되어오고 있다. 따라서, 주변에 있는 차량을 이용하여 콘텐츠를 릴레이 하는 방안으로 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 RSU 통신 범위 밖에서 요청 차량에게 콘텐츠를 전달하기 위해 최적의 릴레이 후보를 찾는 알고리즘을 기반으로 추가적인 릴레이를 하여 콘텐츠를 전달하는 방안을 제시한다. 시뮬레이션은 NS-3 로 진행되었으며 성능 결과에서 제안 방안을 통해 릴레이 양은 증가하고, 딜레이는 감소하였다.
정보처리기술을 활용한 칼라 감성 시뮬레이션이 상품개발 지원시스템으로서 개발, 활용되기 시작하고 있다. 칼라배색 등을 결정하기 위한 시뮬레이션 시스템에서는 감성평가실험을 통해 구축한 데이터베이스를 이용하여 배색후보들을 제시하는 것이 일반적이다. 그러나 이들 방법에서는 시스템 이용자(디자이너나 사용자)의 취향이나 선호도, 혹은 이용자 상호간의 감성적차이(gap) 등을 고려하여 최종 배색후보를 결정해 가는 과정까지는 지원하고 있지 않다. 이와 같은 점에 주목하여 본 연구에서는 시스템이 초기 배색 후보군을 생성한 다음, 디자이너가 다양한 배색 시뮬레이션을 함으로써 목적으로 하는 최종 배색후보를 결정해 가는 과정을 지원하는 칼라배색시뮬레이터를 제안하였다. 이 시뮬레이터는 디자이너가 시스템과의 커뮤니케이션에 의해 디자이너의 취향과 선호도에 맞는 배색을 탐색할 뿐만 아니라 검색자가 최적이라고 판단하기 용이한 환경을 제공함으로써 시스템이 검색자의 판단을 지원하는 디자인지원시스템의 성격을 가진다. 칼라 배색시뮬레이터는 디자이너의 사고과정을 모델화 한 이중매핑 모델(Dual Mapping Model)에 기초로 두고 구성되었으며, 칼라컨셉설정$\longrightarrow$배색후보군 생성$\longrightarrow$배색 시뮬레이션$\longrightarrow$최종배색 후보의 순위결정 등의 4단계에 걸친 조작으로 칼라 디자인과정을 지원하게 된다.
본 연구에서 부산대표도서관 건립의 입지후보지로 선정된 4곳의 입지후보지에 대하여 각각 비용편익분석과 순현재가치, 내부수익률의 방법을 활용하여 경제적 타당성을 분석하였다. 편익을 분석하기 위해 조건부가치측정법(CVM)을 활용하였으며, 지불의사금액(WTP)을 도출하기 위해 사전조사와 본조사로 구성된 두 차례의 설문조사를 수행하였다. 사전조사를 통해 각 후보지별 최적제시금액을 설계하였으며, 이를 토대로 각 5가지 유형의 제시금액을 설정하고, 본조사를 통해 각 후보지에 대한 지불의사금액(WTP)을 도출하였다. 분석 결과, 4곳 모두 부산대표도서관 건립을 위한 경제적 타당성이 있는 것으로 나타났으며, 그 중 편익-비용 비율이 가장 높은 곳은 부산시민공원 후보지임을 확인하였다.
본 연구는 건기에 1일 50ton 규모의 지하수 양수를 목적으로 하는 소규모 인공함양(Artificial Recharge) 지하저수지 설치를 위한 적지선정 기법을 모색한다. 먼저 수리모델 실험결과 다양한 인자에 부응하는 적지 후보지 형상을 정의하고, 주입과 양수모델링 실험을 수행하여 적합한 양수효율을 산정하였다. 다음으로는 최적 후보지 선정을 위하여 각종 지형공간정보를 처리하여 GIS(Geographic Information System) DB를 구축하였다. 구체적으로 설명하면, 5m 격자의 DEM(Digital Elevation Model)으로부터 유역분할 영상을 생성하여 적지의 최소단위로 정의하며 경사도를 이용하여 일정기간의 대수층 저류 기간을 확보하기 위한 적정 수두구배를 결정한다. 최종적으로 유역 분할 영상과 경사도, 정사영상 및 DEM 자료 등을 종합 이용하여 최적 형상에 준하는 영역을 인공함양의 최종 후보지로 선정한다.
didates.본 논문은 절차 중심 소프트웨어를 객체 지향 소프트웨어로 재/역공학하기 위한 다단계 절차중 첫 절차인 객체 추출 절차에 대하여 기술한다. 사용한 객체 추출 방법은 전처리, 기본 분할 및 결합, 정제 결합, 결정 및 통합의 다섯 단계로 이루어진다 : 1) 전처리 과정에서는 객체 추출을 위한 FTV(Function, Type, Variable) 그래프를 생성/분할 및 클러스터링하고, 2) 기본 분할 및 결합 단계에서는 다중 객체 추출을 위한 그래프를 생성하고 생성된 그래프의 정적 객체를 추출하며, 3) 정제 결합 단계에서는 동적 객체를 추출하며, 4) 결정 단계에서는 영역 모델링과 다중 객체 후보군과의 유사도를 측정하여 영역 전문가가 하나의 최적합 후보를 선택할 수 있는 측정 결과를 제시하며, 5) 통합 단계에서는 전처리 과정에서 분리된 그래프가 여러 개 존재할 경우 각각의 처리된 그래프를 통합한다. 본 논문에서는 클러스터링 순서가 고정된 결정론적 방법을 사용하였으며, 가능한 경우의 수에 따른 다중 객체 후보, 객관적이고 의미가 있는 객체 추출 방법으로의 정제와 결정, 영역 모델링을 통한 의미적 관점에 기초한 방법 등을 사용한다. 이러한 방법을 사용함으로써 전문가는 객체 추출 단계에서 좀더 다양하고 객관적인 선택을 할 수 있다.Abstract This paper presents an object extraction process, which is the first phase of a methodology to transform procedural software to object-oriented software. The process consists of five steps: the preliminary, basic clustering & inclusion, refinement, decision and integration. In the preliminary step, FTV(Function, Type, Variable) graph for object extraction is created, divided and clustered. In the clustering & inclusion step, multiple graphs for static object candidate groups are generated. In the refinement step, each graph is refined to determine dynamic object candidate groups. In the decision step, the best candidate group is determined based on the highest similarity to class group modeled from domain engineering. In the final step, the best group is integrated with the domain model. The paper presents a new clustering method based on static clustering steps, possible object candidate grouping cases based on abstraction concept, a new refinement algorithm, a similarity algorithm for multiple n object and m classes, etc. This process provides reengineering experts an comprehensive and integrated environment to select the best or optimal object candidates.
본 논문에서는 문자 인식에서 두 단계의 식별과정을 통하여 인식률을 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다. 한글 문자인식에서의 어려움은 인식대상 클래스가 많고 유사문자가 많은 반면, 여러 폰트의 글자를 하나의 글자를 하나의 클래스로 할 경우에는 그 문자의 분산이 더욱 커지게 되는 점이다. 따라서 본 연구에서는 문자의 분포를 고려하여 거리를 계산하는 Bayes에 의한 식별 함수를 1단계 인식과정에서 사용하여 1위 후보문자를 인식하였다. 2단계에서는 미리 준비된 1위 후부문자의 유사문자세트의 최적선형변환 공간에서 상세분류를 행하였다. 결과적으로 1단계의 Bayes거리반에 의한 인식률(91.1%)보다도, 또한 처음부터 모든 클래스에 대하여 최적선형변환에 의한 인식률(87.9%)보다 좋은 결과(92.9%)를 얻게되었다. 이로서 1단계의 대규모 문자세트에 대한 대분류에서는 문자의 분포를 고려하는 Bayes에 의한 인식이 유효하고, 2단계의 최적선형변환에 의한 인식은 소수의 유사문자들에 대한 변별력을 높이는데 유효함을 입증하였다.
본 연구에서는 X-선 영상을 이용한 비산란 그리드의 검사 자동화 시스템에서, 결함후보 ROI에 대한 판단정확도를 향상시킬 수 있는 최적영상 획득을 위한 임계치결정 기법을 제안한다. 주파수 도메인에서 영상히스토그램을 분석 및 재구성한 후 최적임계치의 결정에 필요한 요소를 추출하며, 재구성 히스토그램으로부터 영상패턴을 판단하여 각 유형에 따른 최적 임계치를 결정한다. 50개의 영상에 적용한 실험 결과 제안된 방법은 4.8/5.0의 성능 (Inter-class correlation, ICC: 0.985, 95% CI, p-value<0.05)을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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