토모그래피는 다중 빔을 이용하여 단면을 영상화하는 기법으로서 주로 의료진단 분야에서 인체의 단면 영상획득을 위해 응용되어지는 기법이다. 비파괴검사 분야에서도 단순한 시간영역 신호의 제시에서 탈피하여 검사자에게 영상을 제공함으로써 진단의 효율성을 높이고자 하는 추세이므로 이 기법은 많은 의미를 갖는다. 최근, 유도초음파를 이용한 평판 구조물의 진단 기법이 많은 주목을 받고 있어, 본 논문에서는 컴퓨터 기반 유도초음파 해석 기법과 토모그래피 영상화 기법을 기반으로 2차원 평판에 존재하는 결함 위치를 영상화하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 경계요소법을 이용하여 판 구조물에 존재하는 결함이 유도초음파의 전파 양상에 미치는 영향을 해석하고 그 결과를 토모그래피 영상화 기법에 적용하여 평판의 결함 위치를 판별하고자 하였다. 그 결과, 토모그래피를 위해 사용되는 센서의 개수가 결함 검출 성능에 많은 영향을 미침을 확인할 수 있다.
광산업 발전과 더불어 초정밀 가공부품이 요구되고 있다. 광산업 분야의 중요부품인 광커넥터의 페롤(ferrule) 및 광학기기용 렌즈이다. 특히, 이 렌즈는 높은 형상정밀도와 결함이 포함되지 않는 등 높은 신뢰성이 요구되는 실정이다. 이들 광소자들은 광원의 손실을 줄이기 위해서는 이들 부품의 초정밀 가공이 필수적이며 양품과 불량품을 판별하기 위해 완성단계에서 다양한 비파괴 검사가 이루어지고 있다. 공명 초음파 분광법은 물체의 형상, 탄성, 결정의 방향, 밀도 등에 의해 결정되는 공진주파수 응답 특성을 비교 분석하여 재료의 형상변화, 탄성정수 및 결함의 유 무를 검출해내는 방법이다. 따라서 현재 레이저용 프린터에 사용되는 비구면 렌즈의 질량 변화에 따라 공진크기 및 공진주파수 응답 특성을 통하여 분석하였다.
본 논문에서는 반사형 펄스와전류 탐상법을 사용하여 두께를 효과적으로 평가하기 위해 여러가지 탐촉자 모델들을 설계하고, 수치해석 방법을 사용하여 피검사체의 두께 변화에 따른 펄스와전류 신호의 특징 변화, 민감도 등을 조사하였다. 반사형 탐상에서는 센서코일이 여자코일 자계보다는 피검사체에 형성된 와전류로 인한 자계를 감지해야 하므로, 구리-페라이트로 차폐한 모델들과 페라이트만으로 차폐한 모델들에서의 펄스와전류 신호를 조사하였다. 이러한 신호들에서 두께 판별에 유용한 특성을 조사하여 신호의 피크값과 zero crossing time을 선정할 수 있었고, 이들의 두께변화에 대한 민감도를 조사하였다. 그 결과, 두 종류의 차폐 모델들에서 모두 피크값 민감도가 zero crossing time 민감도보다 효과적이라는 것을 알 수 있었고, 구리-페라이트로 차폐한 모델 보다 페라이트만으로 차폐한 모델에서의 피크값 민감도가 훨씬 더 높다는 것을 알 수 있었다.
경쟁과 협력을 인식하는 것은 일하는 공간에서 상호작용 디자인을 하는 데에 필요한 요소이다. 본 연구는 타인과의 상호작용에서 유발되는 경쟁과 협력의 사회 감성을 심장의 생리 반응 패턴으로 객관적이고 정량적으로 인식하는 방법을 개발하는 것이 목적이다. 피험자 60명은 패턴 게임으로 구성된 과제로 경쟁-협력 실험에 참여하였고 심전도를 측정하였다. 심전도로부터 시간 영역 지표인 RRI와 SDNN, pNN50, rMSSD를 추출하였고, 주파수 영역 지표인 VLF와 LF, HF, VLF/HF, LF/HF, lnVLF, lnLF, lnHF, lnVLF/lnHF를 추출하였다. 독립 표본 t검정으로 사회 감성에 따라 추출한 지표들의 통계적 유의성을 확인하였다. 통계적으로 유의한 지표들로 단계적 판별 분석을 진행하여 선정된 SDNN, VLF, lnVLF/lnHF 지표로 경쟁-협력 규칙을 정의하고 검증하였다. 검증 결과 85%의 인식 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 감성 인식 방법은 다양한 분야에 접목되어 사용자 맞춤형 서비스 제공에 활용될 수 있을 것이라 생각된다.
영어 마찰음을 발음하기 어려운 점은 잘 알려졌는데, 한국 대학생들이 마찰음을 포함하는 영어 순자음을 인지하는데도 마찬가지로 어려움을 느끼는지 알아보기 위하여 40명의 한국 대학생들을 대상으로 영어 순자음이 들어간 임시어를 4가지 다른 운율적 위치(초성, 종성, 강세 앞 모음사이, 강세 뒤 모음사이)에서 인지하는 테스트를 실행하였다. 실험 참가자들은 초성이나 강세 앞 모음사이처럼 강한 위치의 자음을 종성이나 강세 뒤 모음사이의 약한 위치보다 더 정확하게 판별하는 인지패턴을 보여주었다. 한국 학생들의 인지의 어려움은 모든 운율 위치에서 영어 목표자음의 조음방법 혼동 때문에 대부분 발생하였다. 그밖에, 조음장소와 유무성의 혼동도 일어났는데, 조음장소의 혼동은 모든 운율 위치에서 주로 [f]의 음향적 속성 때문에 일어났으며 유무성의 혼동은 운율 위치의 영향 때문에 발생하였다. 이러한 조음방법, 조음장소, 유무성의 혼동은 목표자음의 음성적 속성 그리고/또는 피실험자의 모국어 속성으로 설명되었다.
여러 품종을 소량으로 생산하는 소형 공장에서 불량품으로 인한 손실을 줄이기 위하여 부품의 양불량을 판단하는 시스템의 개발이 필요하다. 그러한 시스템은 계층형 시간적 메모리(HTM : Hierarchical Temporal Memory) 기술을 이용하여 개발할 수 있다. HTM은 인간 두뇌의 신피질(neocortex)의 동작 원리를 기계학습에 접목시킨 모델이다. HTM 기반의 기계학습 시스템을 사용하기 위해서는 훈련된 HTM 네트워크를 개발해야 하는데, 이를 위해서는 HTM 이론에 대한 지식이 필요하다. 본 연구는 이 HTM 기술을 부품의 이미지 인식에 적용하여 부품에 대한 양 불량을 판별하는 시스템에서, HTM 네트워크 개발을 지원하는 훈련시스템의 설계와 구현을 제시한다. 이 시스템은 HTM 이론에 대한 지식이 없어도 작업현장의 기술자가 HTM 네트워크를 정확히 훈련시킬 수 있으며, 부품에 대한 모든 종류의 HTM 기반의 판정시스템에 그대로 적용될 수 있다.
미세증가감수지수 검사는 감각신경성난청의 세부 병변을 감별하기 위하여 사용되는 누가현상을 판별하는 검사이다. 본 논문은 PC 기반 소프트웨어로 구현한 미세증가감수지수 검사 소프트웨어를 기술한다. 구현된 소프트웨어는 검사자의 검사 참여 유 무에 따라 수동 검사와 자동 검사의 두 가지 모드를 제공함으로써 경제적인 검사가 진행 될 수 있게 한다. 또 필요할 경우에 자동으로 차폐를 수행한다. 그리고 1dB의 순간 상승음에 대한 검사뿐만 아니라 2dB와 5dB 상승음에 대한 검사도 지원함으로써 보다 정확한 검사 결과를 얻을 수 있도록 한다.
본 연구의 목적은 대학도서관 공간 활용 현황 분석을 통해 공간 활용도를 향상시키기 위한 고려 사항들을 도출하는 것이다. 이를 위해 첫째, 대학도서관의 이용자 공간을 범주화하고 그에 따른 이용률을 분석하였으며, 둘째, 이용자 공간의 특성에 따른 주요 이용자 그룹의 선호도를 분석하였다. 셋째. 구체적인 이용자 그룹별 공간 선호 요인을 판별하고, 넷째, 분석 결과를 바탕으로 효율적인 도서관 공간을 설계하기 위한 시사점과 개선 방안을 제안하였다. 실증적인 분석을 위해 국립 J대학의 중앙도서관을 대상으로 1년간 누적된 이용자 공간 이용 데이터(98,282명, 433,769건)를 수집·정제하여 공간별, 기간별(월별, 시간별)로 이용 패턴을 파악하였다. 또한 동 기간 내 도서관 방문자 전체 데이터(2,426,553건)를 통해 도서관의 주요 이용자 그룹(학부생, 대학원생, 졸업생)을 도출, 이용자 그룹별 공간 특성에 따른 선호도를 분석하였다. 본 연구의 결과는 향후 대학도서관의 이용자 공간의 구성 및 배치를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 삼성 갤럭시 노트 및 갤럭시 탭 10.1 등 안드로이드 기반 상용 모바일 단말을 대상으로 정상 어플리케이션인 것처럼 오픈 마켓에 배포된 악성 어플리케이션에 의한 공격들이 급증하고 있다. 공격자는 정상적인 어플리케이션에 악성코드를 삽입하여 상용 모바일 단말에 대한 루팅(Rooting) 공격을 수행한 후, 단말 내 저장된 사용자의 SMS, 전화번호부 등 개인정보와 공인인증서 등과 같은 금융정보를 외부 서버로 유출시키는 공격을 수행하게 된다. 따라서 상용 모바일 단말에 대한 악성코드 감염 여부를 판별하고 루팅 공격을 탐지 및 대응하기 위한 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 기반 상용 모바일 단말에 대한 루팅 공격 기법에 대해 분석하고 이를 토대로 모니터링 데몬(Daemon)을 이용하여 상용 단말 내 공격 이벤트를 추출 및 수집하여 악성 어플리케이션으로 인한 공격에 능동적으로 대응하는 기법을 제시하였다.
본 논문에서는 사용자가 스스로 미소 훈련을 할 수 있도록 자동으로 미소를 분석하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 입력 영상으로부터 AdaBoost 알고리즘을 통해 얼굴 영역을 검출한 다음, ASM(active shape model)을 이용하여 생성된 얼굴 형태 모델을 이용하여 얼굴의 특징을 찾는다. 얼굴 특징을 찾은 다음에는 미소 분석에 필요한 입술 라인과 개별 치아 영역을 추출한다. 미소의 정도를 분석하기 위해 입술 라인과 치아와의 관계 판별이 필요한데, 이를 위해 치아 영상에 대해 2차 미분을 실행한 후, 세로축과 가로축에 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 개별적인 치아 영역을 찾는다. 입술 라인과 개별 치아 영역에 대한 분석을 통해 사용자의 미소 정도를 자동으로 분석하고 결과를 실시간으로 사용자가 직접 확인할 수 있게 해 준다. 본 논문에서 개발된 시스템은 기존에 치과 병원에서 이루어진 미소 훈련을 위한 미소 평가 결과와 8.6% 이하의 오차를 보였으며 사용자가 혼자서도 미소를 훈련하는데 활용할 수 있는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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