본 논문에서는 초분광 형광영상과 반사영상 융합을 이용한 닭의 종양인식방법을 제안하였다. 형광영상에 밴드비율을 적용하여 피부의 정상과 종양부분을 구분한다. 이를 위해 각각 부분의 확률밀도함수의 중첩된 면적을 최소화하는 방법을 사용하였다. 이 방법으로 획득한 4개의 특정영상에 분할-합병법을 적용하여 형광영상 분류결과를 얻었다. 반사영상 분석에서는 단일 밴드가 정보량에 주는 영향에 근거하여 밴드 선택 방법을 제안하였다. 학습데이터에 의해 투영 축을 선택하는 선형변환을 정의함으로써 영상분류에 효과적인 많은 특징을 확보하였다. 이에 따라 반사영상에서도 세밀한 영상의 해석이 가능하였고 특징 선택의 자동화를 실현하였다. 반사영상에서 획득한 특정영상도 분할-합병법으로 분류하였으며 형광영상의 분류결과와 융합하여 종양을 인식하였다. 모의실험을 통해 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 오인식이 낮음을 확인하였다.
본 논문에서는 인체의 전자파 해석을 위해 유한 차분 시간 영역법(FDTD: Finite-Difference Time-Domain)에 적합한 분산 모델링을 제안한다. 주파수에 따라 전기적 특성이 변하는 인체의 분산 특성을 정확하고 효율적으로 모델링을 하기 위해 상대 유전율을 2차 복소수 분수 함수식(QCRF: Quadratic Complex Rational Function)으로 표현하였다. WLSM(Weight Least Square Method) 기반의 복소수 커브 피팅법을 적용하여 인체 조직에 대한 QCRF 계수들을 추출하였으며, QCRF 분산 모델을 FDTD에 적용하는 방법을 논의하였다. 본 논문에서 제안한 QCRF 기반의 인체 분산 모델이 Gabriel의 측정 데이터와 일치하며, FDTD 적용시 Cole-Cole 분산 모델보다 계산 효율이 뛰어남을 확인하였다. 단일 주파수와 광대역 주파수 신호를 입력원으로 한 모의 실험을 통하여 QCRF 기반의 FDTD 분산 알고리즘의 검증 및 분석을 마무리하였다.
본 논문에서는 누진전력요금제도 하에서 주어진 부하에 대해 최적의 계통연계형 태양광-풍력 복합발전시스템 용량을 산정하는 기법에 대하여 논한다 일사량 및 풍속의 확률밀도함수를 이용해 복합발전시스템 발전량의 기대치를 구하고, 총수명가 분석법에 기초하여 월별 발전단가를 산정하는 기법과 함께 월사용전력량이 증가함에 따라 전력요금이 급속히 증가하는 누진전력요금구조 하에서 전체 월 전력비용을 최소로 하기 위한 설비용량산정기법에 대하여 논한다. 제안한 기법의 적용가능성을 검토하기 위하여 실제 수도권의 기상데이터를 근거로 하여 본 대학에 설치된 prototype 복합발전시스템을 이용하여 실증연구를 수행하였다.
본 논문에서는 기존의 모델 기반 추적 기법에서의 중심점 고정 문제를 해결하기 위한 비디오 프레임의 화소 정보와 골프채의 이동정보를 이용한 추적 알고리즘을 제안한다. 모델기반의 추적 기법은 골프채의 위치와 스윙 속도에 대한 정보를 4차, 6차 다항식 함수로 모델링하여 고정된 축을 중심으로 궤도를 계산해낸다. 실제 자세 교정이 필요한 골프 초심자의 경우 중심이 많이 움직이는 경우가 많으므로 중심점을 고정하여 스윙 케도를 모델링하는 모델 기반의 추적 기법을 직접 적용하기에는 어려운 문제점이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 프레임 간의 화소 정보를 이용하여 모션을 검출한 후, 검출된 모션으로부터 골프채가 평행인 두개의 직선으로 이루어져있다는 특성과 업스윙과 다운스윙 시 이동하는 골프채의 위치를 분석하여 클럽 헤드와 손의 위치를 추출해 낸다. 또한 얼굴의 중심점과 양 발을 잇는 직선의 중심을 추적함으로써 사용자의 중심점을 추적해낼 수 있다. 중심점의 이동정보에 종속되지 않는 강인함을 증명하기 위해 중심점의 이동이 큰 초심자의 데이터를 가지고 실험을 하였으며, 그 결과 실제 클럽 헤드와 손, 그리고 중심점의 궤도를 정확히 추적해 낼 수 있었다.
다중영상으로부터 투사 선분을 이용하여 3D 모델을 생성하고 각 면의 텍스쳐를 획득하는 구조 복원 기법을 제안한다 사용자는 매우 단순한 절차를 통해 정확한 3D 모델 데이터를 획득할 수 있다. 모델 파라메터 추정을 위해 내재된 비선형 최적화 방법은 사용자 지정 영상 선분과 모델의 투사 선분의 거리를 최소화하는 방법에 기반하고 있다. 모델링 기법의 기능적 주요 목표는 형상이 포함된 다중 영상으로부터 그 형상의 3차원 구조를 복원하고 각 면의 텍스쳐를 생성하는 것이다. 본 연구에서는 3D 정형체를 사용하여 사용의 편리성을 증대시킬 수 있고 정형체의 파라메터의 오차를 최소화하여 복원된 구조의 정확성을 높이는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 유한 선분에 기반한 오차 함수를 도입하여 무한 직선에 기반한 방법보다 정확한 모델링이 가능하다. 제안된 방법을 다양한 실제 영상에 적용한 실험 결과를 제시하고 다중 영상기반 모델링 도구의 개발 과정에서의 기술적인 문제점과 해결책을 기술한다.
본 논문에서는 그리드 분할과 매핑함수에 기반하여 영역질의 성능향상을 위해서 기존에 제시된 디클러스터링 방법들을 다차원 공간에 대해서 적용할 때의 문제점을 분석하고 해결법을 제시한다. 다차원 공간에 대해서 기존에 제시된 방법들을 적용할 때의 문제점은 각 차원의 분할 횟수가 적고(대부분 이진 분할이 발생함) 극히 작은 선택률에 대해서도 영역질의 각 차원의 길이가 커지기 때문에 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 다차원 공간의 다양한 그리드 분할방법에 대해서 수학적으로 성능을 예측하는 모델을 제시한다. 제시한 수학 모델을 이용하여 가능한 다양한 그리드 분할 방법들 가운데 영역질의와 겹치는 그리드 셀의 수를 감소시키는 분할 방법을 선택할 수 있으며, 이는 디클러스터링 알고리즘의 전체 성능향상으로 귀결된다. 다양한 실험결과, 본 논문에서 제시한 분할 방법을 적용할 때, 기존에 제시된 디클러스터링 알고리즘의 성능을 최대 2.7배까지 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 멀티터치 추적 및 제스처 인식을 위하여 MRF기반 입자필터와 제스처 우도 측정 방법을 제안한다. 멀티터치 추적에서 자주 발생하는 문제 중 하나는 강탈 문제이며 터치 객체 추적기가 이웃 터치 객체에게 빼앗기는 현상을 가리킨다. 강탈 문제의 원인은 입자필터의 예측 입자들이 이웃 터치 객체에 가까이 갈 경우 입자의 가중치(우도)가 낮아야 하지만 이웃 객체 영향으로 높게 계산되는 오류 때문이다. 따라서 MRF를 기반으로 이웃 객체에 가까운 입자의 가중치를 낮추는 벌점함수를 정의한다. MRF가 멀티터치를 노드로 정의하고 거리가 가까운 이웃 멀티터치들을 에지로 표현한 그래프정보이므로 이웃 멀티터치들에 대한 데이터구조로 활용되기 쉽다. 또한 MRF 그래프 정보를 바탕으로 멀티터치 제스처 분석이 가능하다. 본 논문에서는 MRF를 기반으로 다양한 제스처 우도를 정의할 수 있는 방법을 서술한다. 실험 결과에서는 제안 방법이 효과적으로 강탈 현상을 회피하고 멀티터치 제스처 우도를 정확히 측정할 수 있음을 확인할 수 있다.
적대적 환경에서 임무를 수행하는 비행체의 레이다 포착에 관련된 스텔스 기술이 주요 설계 문제로 부각되고 있다. 레이다 회피 기능을 증대시키는 방안들을 분석하기 위해서는 Maxwell 방정식을 해석하는 기법이 필요한데, 본 연구에서는 기본 수치기법으로 다학제 최적설계 연구에 적합한 CFD 기법을 이용하였다. 시간 영역 전자기장 데이터를 DFFT 알고리즘을 이용하여 주파수 영역으로 변환한 후, 근방-원방 변환에 기초한 Green 함수 관계식을 사용하여 RCS 특성을 예측하였다. 검증을 위해 완전전도 실린더 주위 TE 모드를 고려하였으며, CFD 기법을 원용한 CEM 코드의 가능성을 확인하기 위해 비행체 날개단면 주위의 전자기 산란 현상을 계산하였다.
본 논문에서는 여러 가지 와이프 장면전환 중에서 이동 경계선의 형태가 선형 라인의 모양을 가지는 수평 와이프, 수직 와이프, 반도어(Barn Doors), 그리고 이동 경계선이 원의 모양을 가지는 아이리스 라운드(Iris Round) 와이프를 강건하게 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 디지털 비디오 데이터를 입력 받아 차영상을 추출한 후 차영상에 허프변환을 적용하여 영상에 존재하는 라인과 원형의 이동 경계선을 강건하게 추출한다. 그런 다음, 평가함수를 통해 이들의 진행 방향과 형태를 효과적으로 분석하여 와이프의 발생 유무와 그 종류를 결정한다. 실험에서는 본 논문에서 제안된 와이프 검출 방법이 기존의 다른 방법에 비해 보다 정확하게 와이프를 검출한다는 것을 성능 비교를 통해 보여준다.
최근 인터넷의 정보가 폭발적으로 증가하고 있다. 사용자들은 인터넷상의 수 많은 정보중에서 자신이 원하는 정보를 찾기 원하지만 유용한 정보를 찾기란 쉬운 일이 아니다. 본 논문은 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위하여 사례기반 학습을 이용한 웹가이드인 개인형 웹 에이전트 시스템을 제안한다. 웹가이드는 인터페이스 시스템과 학습 시스템의 두 개의 부시스템으로 이루어져 있으며, 다른 웹 브라우저와 같은 작업을 수행하며 사용자를 시스템에 연결시켜 준다. 또한 인터페이스 시스템은 현재 페이지에 있는 데이터를 학습 큐에 전달한다. 학습 시스템은 학습 큐에 있는 각 페이지를 평가함수를 이용하며, 가중치는 HTML 문서의 문자로 사용된 태그를 분석하여 결정된다. 실험 결과 일바 사용자와 전문 사용자 모두 자신이 원하는 정보를 웹가이드를 이용하였을 경우가 그렇지 않았을 경우 보다 빠르게 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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