높은 유틸리티 순차 패턴 탐사는 데이터 마이닝에서 중요한 연구 주제로 간주되고 있다. 이 주제에 대해 몇 개의 알고리즘들이 제안되었지만, 그것들은 높은 유틸리티 순차 패턴 탐사의 탐색 공간이 커지는 문제에 부딪히게 된다. 한 시퀀스의 더 엄격한 유틸리티 상한 값은 탐색 공간에서 초기에 유망하지 않은 패턴들을 더 가지치기할 수 있다. 본 논문에서 새로운 유틸리티 상한 값을 제안하는데, 그것은 한 시퀀스와 그 자손 시퀀스들의 최대 예상 유틸리티인 sequence expected utility (SEU)이다. 높은 유틸리티 순차 패턴들을 탐사하는데 필수적인 정보를 유지하기 위해 각 패턴에 대한 시퀀스 유틸리티 리스트를 새로운 자료구조로 사용한다. SEU를 활용하여 높은 유틸리티 순차 패턴들을 찾아내는 알고리즘인 High Sequence Utility List-Span (HSUL-Span)을 제안한다. 서로 다른 영역의 합성 데이터세트와 실제 데이터세트에 대한 실험 결과는 HSUL-Span이 상당히 적은 수의 후보 패턴들을 생성하고 실행 시간 면에서 다른 알고리즘들보다 우수한 것을 보여준다.
PID 제어기는 구조가 간단하고 구현하기가 비교적 쉽다. 그렇지만 PID 제어기는 큰 오버슈트와 과도응답이 일어날 수도 있다. PID 제어와 다른 제어 기법을 조합한 진보된 하이브리드 구조의 결과는 종종 단순한 PID 제어기의 성능을 개선하는데 사용할 수 있다. 본 논문에서 서보 전동기의 위치 제어시스템을 위한 하이브리드 제어기를 제안한다. 제안한 제어기는 PID 제어기에 병렬로 보조제어기를 접속하여 구성하였다. 보조제어기는 과도 시스템 성능을 개선하는 역할을 하고, PID 제어기는 주로 정상상태 시스템 성능을 개선하는 역할을 한다. 제어기 합성에 관해서 이러한 하이브리드 구조의 가능성 있는 장점은 보조제어기와 제어기의 구성 요소는 분리하여 설계할 수 있다. 여러 가지 제어기 구성요소에 대한 체계적인 설계 방법을 나타내었다. 제안한 하이브리드 개요는 직류 전동기 위치 서보시스템에 적용할 수 있다. 제안한 제어기의 효율성을 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통하여 입증하였다.
본 논문에서는 일곱 가지의 기본적인 감정 정보를 자동으로 파악하고 얼굴을 PDA 상에서 렌더링할 수 있는 얼굴 표정의 인식 및 합성 시스템을 제시한다. 얼굴 표정 인식을 위해서 먼저 카메라로부터 획득한 영상으로부터 얼굴 부분을 검출한다. 그리고 나서 기하학적 또는 조명으로 인한 보정을 위해 정규화 과정을 거친다. 얼굴 표정을 분류하기 위해서는 Gabor wavelets 방법을 enhanced Fisher 모델과 결합하여 사용할 때가 가장 좋은 결과를 보였다. 본 표정 분류에서는 일곱 가지 감정 가중치가 결과로 제시되고, 그러한 가중 정보는 모바일 네트웍을 통하여PDA 상으로 전송되어 얼굴 표정 애니메이션에 이용되어진다. 또한 본 논문에서는 고유한 얼굴 캐릭터를 가진 3차워 아바타를 생성하기 위하여 카툰 쉐이딩 기법을 채택하였다. 실험 결과 감정 곡선을 이용한 얼굴 표정 애니메이션은 선형 보간법 보다 감정 변화의 타이밍을 표현하는데 더 효과적인 것으로 나타났다.
본 논문은 MPEG4 SNHC의 얼굴 모델 인코딩을 구현하기 위하여 연속된 2차원 영상으로부터 얼굴영역을 검출하고, 얼굴의 특징데이터들을 추출한 후, 얼굴의 3차원 모양 및 움직임 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시한다. 얼굴 영역 검출을 위해서 영상의 거리, 피부색상, 움직임 색상정보등을 융합시킨 멀티모달합성의 방법이 사용되었다. 결정된 얼굴영역에서는 MPEG4의 FDP(Face Definition Parameter) 에서 제시된 특징점 위치중 23개의 주요 얼굴 특징점을 추출하며 추출성능을 향상시키기 위하여 GSCD(Generalized Skin Color Distribution), BWCD(Black and White Color Distribution)등의 움직임색상 변환기법과 형태연산 방법이 제시되었다. 추출된 2차원 얼팔 특징점들로부터 얼굴의 3차원 모양, 움직임 정보를 복원하기 위하여 준원근 카메라 모델을 적용하여 SVD(Singular Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 복원된 얼굴의 움직임 정보는 MPEG4 FAP(Face Animation Parameter)로 변환된 후, 인터넷상에서 확인이 가능한 가상얼굴모델에 인코딩되어 실제 얼굴파 일치하는 모습을 확인하였다.
CW Morse 신호의 인식은 톤과 스페이스를 구별하는 신호 검출 과정, 잡음 제거 등의 신호처리 과정, 톤/스페이스를 판별하는 과정, 판별된 톤과 스페이스 순열을 문자로 변환하는 과정, 변환된 문자 메시지를 반복 구문 등을 이용하여 오류정정을 수행하는 과정으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 신호의 페이딩에 효과적으로 대처하기 위하여 주파수 영역에서 피크의 형성 유무로 신호를 검출하는 방법을 제안하고 검출된 다수의 주파수 피크 성분을 합성하고 잔여 신호 성분 및 잡음을 제가하는 방법을 제시한다. 톤/스페이스의 판별에는 LMS 적응 판별법을 이용하였으며 초기치 설정 방법 및 오동작 조건을 분석하였다. 실제 수신된 CW Morse 신호를 이용한 인식 실험을 수행하였으며 제안된 방법이 신호의 페이딩이 심한 경우에도 우수한 인식 성능을 나타냄을 확인하였다.
현재 우리 산업의 가속화된 발전으로 인해 다양하고 많은 양의 오염이 만들어지기 시작하고 있다. 특히 폐수의 경우 석유, 금속 및 유기물로 오염되는 강과 바다가 늘고 있으며, 빠른 조치가 필요해 보인다. 이러한 오염에 대응하기 위해 폐수에서 분리막을 이용한 깨끗한 물의 여과가 비용적으로 유리하고 친환경적인 기술로 떠오르고 있다. 재생 자원으로 만들어진 막여과 기법들이 환경오염의 원인 중 하나인 합성고분자 분리막들을 대체하기 위해 많이 사용되고 있다. 박테리아 셀룰로오스(Bacterial Cellulose / BC)는 순수하고 뚜렷한 형태의 셀룰로오스 나노섬유(Cellulose nanofibrils / CNF)이다. CNF에서 제조된 나노페이퍼는 각기 다른 용도로 한외여과막과 나노여과막으로 사용된다. BC의 높은 결정성으로 인해 폐수 처리 막의 필수 기준인 우수한 기계적 성질을 가질 수 있다. 본 리뷰 논문에서는 염료, 오일 및 중금속 등 폐수의 오염물질들을 걸러내기 위해 사용될 수 있는 BC 기반 분리막들에 대해 논의한다.
본 연구에서는 화강암 시편을 대상으로 파쇄 유체의 점성과 주입 속도를 변화시키며 실내 수압 파쇄 실험을 수행하였고, 3D X-ray CT 촬영을 통해 파쇄 후 시편 내부를 관찰하였다. 이미지 처리에 탁월한 성능을 보이는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반 Nested U-Net 모델 구조를 활용하여 CT 이미지 내 수압 파쇄 균열 추출을 수행하였고, 복잡한 형상의 미세균열을 정교하게 추출할 수 있었다. CNN 기반 모델로 추출된 균열을 3차원으로 재구성하여 균열의 부피, 두께, 굴곡도, 균열면 거칠기를 분석하였다. 그 결과 파쇄 유체의 점성이 클수록 균열 부피와 두께가 증가하였고, 굴곡도와 균열면의 거칠기가 감소하는 경향을 보였다. 또한 균열면의 굴곡도와 거칠기 이방성이 존재함을 확인할 수 있었다. 본 연구는, CNN 기반의 균열 추출 모델을 활용해 전통적인 이미지 처리 방법보다 정교한 균열 추출을 수행하고, 이를 기반으로 수압 파쇄 균열의 정량 분석을 성공적으로 수행하였다.
OpenMP와 같은 공유 메모리 기반의 병렬 프로그램에서 발생하는 경합은 프로그래머가 의도하지 않은 비결정적인 수행 결과를 초래하므로 반드시 탐지되어야한다. 이러한 경합의 존재를 수행 중에 검증하는 기존의 기법들은 내부적 비결정성이 존재하지 않는 프로그램에 대해서만 가능하다. 하지만 이 조건을 만족하지 못한다면 경합검증을 위해서 각 임계구역마다 적어도 N! 만큼의 프로그램 수행이 필요하다. 여기서 N은 탐지 대상 프로그램이 가진 최대 병렬성을 의미한다. 본 논문에서는 프로그램 슬라이싱을 이용하여 내부적 비결정성을 가진 프로그램에 존재하는 비결정적 접근사건을 정적으로 분석하고, 이 정보를 이용하여 한번의 수행으로 실제 경합뿐만 아니라 잠재적 경합까지 탐지할 수 있는 경합 전처리기를 제안한다. 제안된 도구는 OpenMP 병렬 프로그램에서 발생할 수 있는 비결정적 접근사건들에 대해서 항상 결정적으로 감시할 수 있으므로 임계구역 가진 프로그램 모델에 적용할 수 있는 어떠한 경합탐지 프로토콜을 사용하더라도 경합 검증이 가능하다. 본 도구의 실험적 증명을 위해서 비결정성이 포함된 합성 프로그램, 공인된 벤치마크 프로그램인 OpenMP Microbenchmark, NAS Parallel Benchmark, 그리고 OpenMP 응용 프로그램을 이용하여 제안된 도구의 정확성을 보인다.
인터넷 전화, 인터넷 방송 VPN(Virtual Private Networks), 멀티미디어 서비스 등의 실시간 혹은 대역폭 요구 서비스 등의 실시간 혹은 대역폭 요구 서비스들이 늘어남에 따라 인터넷에서도 서비스 품질(QoS : Quality of Service)에 대한 요구가 중요한 문제가 되었다. 인터넷 응용 서비스의 품질을 보장하기 위하여 통합 서비스, 차등 서비스, 그리고 MIPLS(Multi-Protocol Label Switching) 등의 여러 가지 방안이 강구되고 있다. 본 논문에서는 차등 서비스(DiffServ : Diferentiated Service)를 이용한 QoS 보장 기법의 성능 해석에 대하여 기술하였다. 차등 서비스의 성능이 다양한 입력 트래픽 모델과 WFQ(Weighted Fair Queueing) 가중치에 의하여 어떻게 영향을 받는지 분석하기 위하여, 랜덤, 버스티, 자기유사 입력 트래픽 모델과 다양한 입력 파리미터에 대하여 모의실험과 성능평가를 수행하였다. 성능분석 결과, 사용된 입력 트래픽 모델에 따라 패킷 지연 rqkt과 손실 사이에 상당한 차이가 발생함을 확인할 수 있었다. 그러나, 모든 입력 트래픽 상황에서, EF(Expedited Forwarding)의 성능은 보장이 가능하고, EF와 BE(Best Effort) 클래스의 서비스가 분리가 가능한 것으로 나타났다. 다음으로 성능 합성(Performance Synthesis) 문제에 대하여 기술하였다. 차등 서비스 망에 대한 보존법칙을 유도하고, WFQ 방식에서 자원의 분배(즉, 가중치)에 따른 성능 변화와 동적 행위에 대하여 분석하였다.
최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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