본 논문에서는 유방암 초음파 이미지를 학습한 multi-modal 구조를 이용하여 유방암을 판별하는 인공지능을 제안한다. 학습된 인공지능은 유방암을 판별과 동시에, 설명 가능한 인공지능 기법과 ROI를 함께 사용하여 종양의 위치를 나타내준다. 시각적으로 판단 근거를 제시하기 때문에 인공지능의 판단 신뢰도는 더 높아진다.
본 연구에서는 이미지 분석기법으로부터 측정된 표면섬유과 가와바타 측정법에 의해 측정된 직물의 표면특성과 주관적 거칠기, 따뜻함간의 관계를 고찰하였다. 시료로는 춘추용 수트직물로 사용되는 평직과 능직의 소모직물 32종을 사용하였다. 표면섬유의 분석을 위해서 이미지 분석장치로부터 촬영된 직물 표면 이미지로부터 단위길이의 직물안에 들어가는 표면섬유의 총길이(Fiber Aggregate Length)가 측정되었다. 직물의 주관적 평가를 위해 일관성 테스트와 평가능력 향상 훈련을 마친 20명 패널을 대상으로 기준직물을 제시한 9 의미미분척도를 사용하여 직물의 거칠기와 따뜻함에 대해 평가하였다. 직물의 표면섬유와 주관적인 거칠기, 따뜻함간의 상관성이 분석되었고, 직물의 표면 특성, 표면섬유로부터 직물의 감각을 판별하는 판별식을 도출하였다.
가스절연변압기(GITr)는 우수한 절연내력과 높은 신뢰성을 장점으로 가지고 있지만, 제작과 운전 단계에서 절연 결함이 발생할 수 있고 이러한 결함들은 가스절연변압기 사고의 원인이 될 수 있다. 따라서 결함에 대한 상시 진단 및 원인 분석이 반드시 선행되어야 하며 이와 같은 진단 분석 기법의 하나로 내부 절연결함의 위치 판별에 대한 연구의 필요성이 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 일반적으로 부분 방전의 위치 판별을 위한 time delay 측정법 중 하나인 Cross-correlation 방법과 함께 제안한 Threshold-Initial peak detection 방법을 적용하여 위치 데이터를 취득하고 신뢰구간 이내의 데이터만 사용하여 부분 방전 위치 판별 한 결과, 더욱 정확한 위치 판별이 가능하였다.
본 논문에서는 수동형 위치 판별 시스템의 대표적인 음원위치 판별 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 무선 센서 네트워크에 최적화 되어있으며, 일반적인 무선 센서 네트워크에서 사용되는 노드와 마이크만 요구되며 추가적인 장비를 필요로 하지 않는다. 제안하는 시스템은 동일한 노드에 분산된 알고리즘을 이용하여 각 노드는 이벤트 발생시에 동적으로 추정 Grid를 생성한 후 이 Grid를 이용하여 추정치를 산정하고 이를 종합하여 최종적으로 2차원 평면에서의 음원의 위치를 판별한다. 제안하는 시스템의 위치판별 알고리즘은 Range-free방식으로 생성된 Grid를 각 노드가 음파를 감지한 시각을 바탕으로 영역별로 근사한다. 시스템은 실제 MicaZ 노드에 구현되었으며 제한된 하드웨어와 자원만을 바탕으로 높은 복잡도를 지니는 음원탐지시스템을 구축하였다.
최근 모바일 기기와 근거리 무선 통신 기술 등의 발달로 기존 중앙 집중 처리 시스템의 한계를 개선하기 위해 모바일 P2P 네트워크에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 모바일 P2P네트워크에서 피어는 배터리, 메모리, 저장 공간 등과 같은 제한적인 요소들을 가진다. 모바일 P2P 네트워크에서 안전한 콘텐츠 공유를 위해서는 피어의 신뢰성이 판별되어야 한다. 본 논문에서는 제한된 모바일 P2P 네트워크에서 신뢰도를 판별하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 피어의 평가 정보를 이용하여 직접적으로 피어가 평가한 값과 다른 피어가 평가한 간접적인 평가 값을 이용하여 피어의 신뢰성을 판별한다. 피어가 가지는 평가 정보로 최근 갱신 시간을 활용한다. 피어 평가 정보의 최근 갱신 시간을 비교하여 평가 정보 공유 시 중복되는 평가 정보를 감소시킨다. 성능 평가를 통해 제안된 기법이 메시지 수를 감소시키며 신뢰성에 대한 정확도를 향상 시키는 것을 입증한다.
인버터 구동 영구자석 동기전동기에서 고정자 권선과 인버터 스위치에 고장이 존재할 때 동작 중 실시간으로 고장을 검출하고 고장의 유형을 판별할 수 있는 진단 기법이 제시된다. 제안된 기법은 q축 전류의 2차 고조파를 실시간으로 관찰함으로써 이루어지며 고장이 없는 정상 조건에서의 고조파 데이터와 비교를 통해서 고장을 판별한다. 임의의 정상 동작 조건에서의 고조파 데이터는 선형 보간법을 이용해 구해진다. 고장 검출 시 진단 알고리즘은 고장 유형 판별모드로 전환되어 상전류의 파형 분석을 통해 고장의 유형을 판별한다. 제안된 고장 검출 기법의 타당성을 입증하기 위해 내부 권선 단락이 가능한 전동기가 제작되었으며 전체 시스템과 고조파 분석 및 고장 검출 알고리즘이 DSP TMS320F28335에 의해 구현된다. 제안된 방법은 부가적인 진단 장비를 요구하지 않으며 정상상태 조건이 만족된다면 동작 중 실시간으로 고장을 검출할 수 있다.
기존의 컴퓨팅 패러다임에서 개발자들은 잘 정의되고 고정된 실행 환경을 가정하고 소프트웨어를 설계하였다. 그러나 실제 실행 환경은 복잡하기 때문에 발생되는 상황들을 완벽하게 분석하는 것은 불가능하다. 그로 인해서 원하는 입력 값만을 가정하고 구현한 소프트웨어는 실행 중에 실패(failure)가 발생되기 쉽다. 이에 대한 해결책으로 자기적응형 소프트웨어(self-adaptive software)는 예상하지 못한 상황에 대해서 적응하여 실행 중의 실패가 발생되는 것을 막을 수 있다. 이를 위해 자기적응형 소프트웨어는 우선 적응의 필요성을 판별하기 위해서 실행 중에 외부 상황을 평가해야 한다. 기존의 연구들은 외부 상황의 문제를 판별하기 위한 추상화(abstraction) 기법을 제공하지 않는다. 따라서 외부 환경이 복잡해짐에 따라서 문제 자체를 판별하는 데에 한계가 발생된다. 그리고 판별 가능한 외부 상황 문제의 확장성을 지원하지 못한다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 기법으로 목표(goal) 기반의 외부 상황 평가 기법을 제안한다.
위치 기반 서비스에 대한 활용이 증가되면서 도로 네트워크 환경에서 차량의 이동 궤적을 통해 밀집구역을 발견하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 기존 연구들은 특정 도로 세그먼트에 포함된 차량 수를 고려하여 밀집 구역을 발견하였다. 하지만 실제적인 도로 환경에서는 도로마다 다른 길이나 도로의 폭이 다르기 때문에 차량 수만으로 도로가 밀리는 구간을 발견하기에는 문제가 있다. 또한 기존 밀집 구역 발견 연구들은 도로 내 방향성을 고려하지 않는 밀집 구간을 발견한다. 따라서 본 논문에서는 기존 밀집도 기반 클러스터링 연구와는 달리 도로 내 차량 및 도로 환경을 고려하여 도로 혼잡 구간을 판별하는 기법을 제안한다. 제안하는 혼잡 구간 판별 기법은 도로 네트워크를 거리와 폭이 다른 세그먼트로 분할하여 방향성이 존재하는 각 도로 내에 차량의 속도 및 객체 포화도에 따른 혼잡 세그먼트를 추출하고, 이를 통해 혼잡 구간을 판별하는 클러스터를 수행한다. 성능 평가 결과를 통해 제안하는 기법은 혼잡 구역을 클러스터링하여 방향 별 혼잡 구간을 파악할 수 있음을 확인하였다.
2008년도에 발사 예정인 통신해양기상위성은 자동 영상기반 항법을 수행할 예정이다. 자동 영상기반 항법을 위해서는 랜드마크 칩과 영상간의 정합을 수행하는 랜드마크 검출도 자동 수행되어야 한다. 그러기 위해서는 자동 정합의 문제점인 오정합에 대한 해결책이 필요하다. 이런 문제를 해결하기 위해서 우리는 강인추정기법 중 하나인 Random Sample Consensus (RANSAC)를 통한 자동 오정합 판별을 제안한다. 우리는 RANSAC을 이용한 자동 오정합 판별을 실험하기 위해서 GOES-9의 영상과 해안선 데이터베이스에서 추출한 30개의 랜드마크 칩을 이용하여 정합을 수행하였다. 정합수행 후에 RANSAC 추정 기법으로 오정합을 판별해 내었으며, RANSAC에 오차 임계값으로 2.5 픽셀을 설정했을 때, 모든 오정합을 판별할 수 있었다.
월드 와이드 웹의 정보 검색에서 산출되어지는 수많은 정보를 효율적으로 검색하기 위해서 자연어 정보처리가 필수적이다. 이 논문은 텍스트에서 숫자의 의미 파악을 위한 판별기법을 제안한 것이다. 숫자 의미 판별기법은 챠트 파싱 기법과 함께 문맥자유 문법을 활용하여 숫자 스트링과 연관된 접사를 해석하였으며, N-그램 기반의 단어에 의거하여 조직화된 의미 파악을 하도록 설계되었다. 그리고 POS 태거를 사용하여 트라이그램 단어의 제한조건이 자동 인식되도록 시스템을 구성하여, 점진적으로 효율적인 숫자의 의미 파악을 하도록 하였다. 이 논문에서 제안한 숫자 해석 시스템을 실험한 결과, 빈도수 비례 방법은 86.3%의 정확률을 나타냈고 조건수 비례 방법은 82.8%의 정확률을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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