강원도 설악산 국립공원에는 국내 최장의 토왕성 폭포가 있다. 유역면적이 $0.54km^2$에 불과하여 평소에는 폭포의 물줄기를 볼 수 없지만, 비 온 뒤에는 며칠간 하얀 물줄기의 장관을 연출한다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 CAT3.0을 이용하여 강우시 토왕성 폭포의 유출량을 분석하고 강우량에 따른 유출지속기간을 산정하여 강우의 누적량 및 지속기간에 따른 폭포의 물줄기를 볼 수 있는 기간을 추정하고자 하였다. CAT 3.0은 다양한 침투방정식중에 Rainfall Excess, Horton Eq., Green-Ampt. Eq.을 이용하여 강우시 토양특성(토양깊이, 투수계수)과 잠재증발산량과 토양수분량에 의한 실제증발산량을 산정하고 유출량을 계산하는 수문모형이다. 토왕성 폭포의 유출 특성을 분석하기 위하여 속초지점의 19년간(2010~2018) 관측자료를 이용하였으며, 토양의 깊이는 10 cm, 30 cm를 가정하여 비교하였다. 유출해석을 위하여 일단위 자료를 사용하였으며, 강우지속일수 및 누가강우량에 따른 유출을 산정하고 폭포의 물줄기가 확연히 보일 수 있는 한계유출량을 추정하였다. 폭포로부터의 유출량을 측정하는 관측지점이 없으므로, 폭포의 물줄기를 볼 수 있는 기간은 방송사 뉴스, 신문기사, SNS 등의 다양한 정보원으로부터 유추해석하였다. 이러한 분석결과로부터 강우에 의한 토왕성 폭포의 물줄기를 볼 수 있는 기간을 제시하였다.
디지털 기술의 발전으로 디자인 대상, 대상의 속성, 디자이너의 역할이 변화하고 있다. 본 논문에서는 변화된 디자인 환경의 새로운 디자인 도구로써 프로토타이핑의 역할을 재조명하고 인터랙티브 디지털 제품을 디자인하는 과정에 디자이너들이 적극적으로 활용할 수 있는 다양한 프로토타이핑 도구들을 조사 분석하였다. 관련 분야의 프로토타이핑 방법을 분석하여 프로토타입의 완성도, 디자인 프로세스, 디자인 대상과의 연계성을 중심으로 체계화하였다. 프로토타이핑 도구의 연구들에 대한 분석을 바탕으로 효과적인 프로토타이핑 도구의 활용에 대한 시사점을 도출하였다. 주요 분석 결과로 컨셉 디자인 단계에 중요한 역할을 하는 새로운 프로토타이핑 방법과 도구를 숙지해야 하며, 디자인 대상과 목표에 부합하는 다양한 프로토타이핑 방법들을 활용해야 한다는 점을 파악하였다. 그리고 구현기술에 얽매이지 않고 새로운 컨셉의 탐색에 기여할 수 있는 프로토타이핑 도구에 과한 추가적인 연구가 필요함을 알 수 있었다. 타 분야 전문가들과의 긴밀한 협업으로 프로토타이핑의 효율화를 꾀할 수 있으며 디자이너들이 주로 활용하는 기존 도구를 기반으로 하는 구현 환경을 적절히 활용하는 것이 효과적이다. 조사분석 결과는 디자이너들이 새로운 문제에 직면했을 때 적절한 프로토타이핑 도구를 선택해서 활용학 수 있는 기초로 활용될 수 있다. 또한 디자인 프로세스의 효율성 개선과 교육에 실질적인 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 최근접 이웃 규칙을 이용한 프로토타입 선택 기반 분류 학습을 제안하였다. 각 훈련 데이터가 대표하는 클래스 영역을 구(sphere)로 분할하는데 최근접 이웃 규칙을 적용시키며, 구의 내부는 동일 클래스 데이터들만 포함하도록 한다. 프로토타입은 구의 중심점이며 프로토타입의 반지름은 가장 인접한 다른 클래스 데이터와 가장 먼 동일 클래스 데이터의 중간 거리 값으로 결정한다. 그리고 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합을 선택하기 위해 집합 덮개 최적화를 이용하여 프로토타입 선택 문제를 변형시켰다. 제안하는 프로토타입 선택 방법은 클래스 별 적용이 가능한 그리디 알고리즘으로 설계되었다. 제안하는 방법은 계산 복잡도가 높지 않으며, 대규모 훈련 데이터에 대한 병렬처리의 가능성이 높다. 프로토타입 기반 분류 학습은 선택된 프로토타입 집합을 새로운 훈련 데이터 집합으로 사용하고 최근접 이웃 규칙을 적용하여 테스트 데이터의 클래스를 예측한다. 실험에서 제안하는 프로토타입 기반 분류기는 최근접 이웃 학습, 베이지안 분류 학습과 다른 프로토타입 분류기에 비해 일반화 성능이 우수하였다.
히스토그램 장면 전환 검출(histogram scene change detection) 기법은 입력 영상 내에 카메라 동작(camera operation)이 발생한 부분을 컷(cut)으로 나누는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 프레임 사이의 움직임 벡터를 측정하여 카메라 동작이 일어났는지를 판단하고, 이를 이용하여 잘못된 컷의 인식을 막는다. 카메라 동작이 발생하는 샷의 경제는 컷이 될 수 없으므로, 이외의 샷에 대해 컬러 히스토그램 교집합(color histogram intersection)을 구해서 장면 전환 여부를 판단한다. 제안된 기법은 기존의 히스토그램 장면 전환 검출 기법보다 프리시젼(Precision) 면에서 성능 향상을 보였다.
Sinusoidal구동형 무정류자 직류 전동기에 비하여 콘트롤러의 제작 비용이 저렴하고, 토-크가 상대적으로 큰 Trapezoidal 구동형 무정류자 직류 전동기의 정류각을 마이크로프로세서에 의하여, 최대 토-크가 발생할 수 있도록 최적제어하는 시스템을 설계, 제작하여 실험하였다. 실험결과 정류각을 전진 시키지 않은 경우에 비하여, 예로서 1000rpm에서 약 265%의 토-크가 발생된 것과 같이, 전 운전구간에서 토-크가 크게 향상되고, 운전범위가 확대됨을 확인할수 있었다.
유진미코토코리아는 국내 캡슐토이자판기 사업의 절대 강자이다. 지금까지 3,000여대(4대 1세트 기준)의 제품을 마트, 고속도로 휴게소, 패밀리 레스토랑 등의 고급 로케이션에 전개하며 사업을 활성화시키고 있다. 유진미코토코리아의 무엇보다 큰 경쟁력은 캡슐토이 내용상품의 품질에 있다. 판매되는 고급 만화 및 애니메이션 캐릭터의 뛰어난 품질은 높은 소비자 만족도를 자랑한다. 끊임없이 새로운 내용상품을 추가하며 소비자의 기호를 충족시키고 있기 때문에 사업성 역시 계속 확대되고 있다. 유진미코토코리아에 의해 열리는 캡슐토이자판기 사업의 전성시대, 그 중심으로 들어가 봤다.
히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 기법은 순차적으로 접근하여 모든 프레임의 히스토그램을 구하고 각 히스토그램의 차를 이용하여 장면 전환을 검출한다. 하지만, 장면 전환이 비교적 적게 나타나는 부분에서는 모든 프레임을 비교한다는 것은 비효율적이다. 본 논문에서는 모든 프레임을 순차적으로 비교하지 않고 가중치를 조절하여 장면 전환이 거의 발생하지 않는 경우는 많은 프레임을, 장면 전환이 많은 곳에서는 적은 프레임을 생략하여 히스토그램을 비교하는 방법을 제안한다. 이 방법은 생략하는 프레임 수를 조절하기 때문에 순차적으로 처리하는 것보다 빠른 처리 시간을 보일 수 있다.
여러기능들이 복합적으로 통합되고 있는 단일칩시스템을 설계하는데 있어 소프트웨어와 하드웨어를 가능한 일찍 통합하여 검증하는 것이 무엇보다 중요하다. 이러한 조기 통합검증에 필요한 것이 가상프로토타입(Virtual-Prototype) 이다. 본 고에서는 IP(Intellectual Property) 와 단일칩시스템(SoC : System-on-a-Chip) 설계 및 검증에서 가상프로토타입의 필요성과 역할 그리고 이에 관련된 기술들에 대해 정리하고, 프로세싱 코어가 있는 단일칩시스템을 SystemC로 가상프로토타이핑한 사례를 통해 그 유용성을 설명한다.
여러기능들이 복합적으로 통합되고 있는 단일칩시스템을 설계하는데 있어 소프트웨어와 하드웨어를 가능한 일찍 통합하여 검증하는 것이 무엇보다 중요하다. 이러한 조기 통합검증에 필요한 것이 가상프로토타입(Virtual-Prototype) 이다. 본 고에서는 IP(Intellectual Property) 와 단일칩시스템(SoC : System-on-a-Chip) 설계 및 검증에서 가상프로토타입의 필요성과 역할 그리고 이에 관련된 기술들에 대해 정리하고, 프로세싱 코어가 있는 단일칩시스템을 SystemC로 가상프로토타이핑한 사례를 통해 그 유용성을 설명한다.
본 논문에서는 인쇄체 우편주소 영상에서 smearing과 히스토그램 분석을 이용한 고속의 문자열 기울기 보정 및 분할 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 입력 영상을 가분할 하고, 각각의 가분할 영상에 대한 수평 히스토그램을 분석하여 기울기 측정 및 보정을 수행하였다. 문자열 분할 단계에서는, 기울기가 보정된 영상에 smearing을 수행하고, 영상에 존재하는 잡영 및 각종 바코드를 제거하고, 수평 히스토그램 분석을 통해 최종 문자열 분할 결과를 도출하였다. 제안한 방법을 사용한 실험에서 2,000 장의 테스트 영상 중 1,989장의 영상에서 정확한 문자분할 결과를 얻을 수 있었으며, 제안한 방법이 유효함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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