세라믹 제품의 건조공정을 해석 할 수 있는 시뮬레이션 시스템을 개발하였다. 해석 시스템은 전처리 프로세서, 해석 모듈, 후처리 프로세서로 구성되어 있다. 전처리 프로세서에서는 세라믹 제품을 3차원으로 모델링하고 유한요소 메쉬를 생성하며, 해석 모듈의 입력 데이터를 만드는 과정을 수행한다. 해석 모듈에서는 유한요소 메쉬의 절점과 요소에 관한 정보, 물성치, 경계조건을 이용하여 건조공정중의 온도, 습도, 응력, 변형률 등을 해석한다. 그리고 후처리기에서는 설계자가 해석결과를 쉽게 이해할 수 있도록 해석결과 데이터를 가시화 해준다.
지금까지의 한글 문자인식 후처리 연구분야에서 미등록어와 비문맥적 오류 문제는 아직까지 잘 해결하지 못하고 있는 문제이다. 본 논문에서는 단어로서 가능한지를 결정하는 기준으로 확률적 음절 결합 정보를 사용하여 형태소 분석 기법만을 사용했을 때 발생할 수 있는 미등록어 문제를 해결하고, 통사적 기능의 어말 어휘를 고려한 문맥 결합 정보를 이용함으로써 다수의 후보 어절 가운데에서 최적의 후보 어절을 선택하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 인식기에서 내보낸 후보 음절과 학습된 혼동 음절을 조합하여 하나 이상의 후보 어절을 생성하는 모듈과 통계적 언어 정보를 이용하여 최적의 후보 어절을 선정하는 모듈로 구성되었다. 실험은 1000만 원시 코퍼스에서 추출한 음절 결합 정보와 17만 태깅된 코퍼스에서 추출한 어절 결합 정보를 사용하였으며, 실제 인식 결과에 적용한 결과 문자 단위에서는 94.1%의 인식률을 97.4%로, 어절 단위에서는 87.6%를 96.6%로 향상시켰다. 교정률과 오교정률은 각각 문자 단위에서 56%와 0.6%, 어절 단위에서 83.9%와 1.66%를 보였으며, 전체 실험 어절의 3.4%를 차지한 미등록어 중 87.5%를 올바로 인식하는 한편, 전체 오류의 20.3%인 비문맥 오류에 대해서 91.6%를 올바로 교정하는 후처리 성능을 보였다.
본 논문에서는 자율신경망 중 ART2(Adaptive Resonance Theory 2)를 이용하여 지문의 매칭알고리즘에 적용하였다. 지문의 영상을 센서로부터 입력 받아, 전 처리와 후처리 과정을 거친 후 각각의 지문에 대한 특징값을 구하고, 지문 영상을 분류 및 매칭 할 수 있도록 하였다. 다음으로 제시한 알고리즘을 바탕으로 PC(Personal Computer) 없이 독립적으로 사용 할 수 있는 실시간 임베디드 지문 인식 시스템을 구현 하였다. 실시간 임베디드 지문 인식 시스템 설계에 있어 크기와 기능면을 고려해 메인 모듈의 프로세서로 최근 신호 처리에 많이 사용되고 있는 DSP(Digital Signal Processor)를 사용 하였으며, 지문을 입력 받기 위한 센서로는 반도체 지문 센서를 사용하였다. 메인 모듈과 센서를 가지고 간단한 디스플레이 및 통신 테스트를 위해 PIC Micro-Processor를 사용해 컨트롤 보드를 제작하여 간단한 인식 테스트를 하였다. 제작한 보드를 가지고 다양한 어플리케이션이 가능하나, 본 논문에서는 하드웨어나 소프트웨어 개발에 사용 가능한 RDK(Reference Design Kit)를 최종으로 구현하였다.
이 논문에서는 SIMD처리기에서 기억장치 접근시간을 감소시키기 위한 기억장치를 제안했다. 이 기억장치는 MxN 배열내 자료들의 임의의 위치에서 일정 간격인 블록형태와 8방향 선형태인 pq개의 자료들의 동시접근을 지원한다. 기억모듈 수는 pq보다 큰 소수이고, 간격은 기억모듈 수의 배수가 아닌 양수이다. 간단하고 빠른 주소계산회로와 이동회로를 위해, 요구된 자료들에서 첫번째 자료의 기준 주소와 pq개의 주소간의 차들로 구분한 후, 주소간의 차들은 첫번째 자료요소의 기억모듈번호로부터 번호에 따라 오름차순 정렬되고 따른 기억모듈에 저장된다. 9가지 자료 이동형태를 멀티플렉싱과 회전에 의해 1가지로 감소시킨 효율적인 자료 이동 회로를 제안하였다. 제안된 충돌회피 기억장치는 이전 기억장치와 비교하여 자료 접근형태, 간격, 자료 배열의 크기에 제한, 하드웨어 비용, 속도, 복잡도면에서 개선하였다.
기존 사건 사고를 예방하기 위한 감시 시스템은 한 사람이 여러 대의 CCTV를 감시할 경우 22분 후에는 95%를 발견하지 못하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 비정상적인 상황이 발생할 경우 알림을 주는 컴퓨터 기반 지능형 영상감시 시스템에 대한 연구가 이루어지고 있지만, 소비전력 및 비용 등의 단점이 있어 실제 환경에서 활용하기에는 어려움이 있다. 이에 대한 대책으로 소형 디바이스 기반 지능형 영상감시 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 침입자 검출, 화재 검출, 배회 낙상 검출을 수행하는 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템을 구현한다. 또한, 실시간 처리를 위해 알고리즘 및 임베디드 모듈 최적화 방법을 적용한다. 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템을 라즈베리파이에 구현하였으며, 알고리즘 처리 시간은 최적화 전 라즈베리파이 0.95초, 최적화 후 라즈베리파이 0.47초로 최적화 전 후 비교 결과 50.52% 처리 시간이 감소되었다. 따라서, 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템의 실시간 구동 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 청각장애인들이 가정내에서 발생되는 소리 및 방범 등 비상상황이 발생하였을 때 상황을 다양한 센서로 감지한 후 청각장애인들에게 발생된 상황을 통보하여 청각장애로 인한 불편함을 돕는 가정용 헬스케어시스템을 구현하고자 하였다. 가정에서 발생된 신호를 센서모듈과 연동한 후 감지된 신호를 무선으로 전송하고자 지그비 통신모듈을 사용하였고 각 센서 모듈로부터 받은 데이터 처리는 PIC 16F687 마이크로프로세서를 이용하여 처리하였다. 청각장애자에게 발생된 각각의 상황을 전달하기 위해 각각의 감지된 센서마다 고유한 진동 패턴을 설정하여 진동의 느낌을 통해 청각장애인은 발생된 상황을 감지하도록 구성하였다.
오늘날 컴퓨팅 환경은 점차 복잡해지고 있으며, 복잡한 환경을 관리하기 위해 많은 노력을 하고 있다. 이러한 관리를 좀 더 효율적으로 하기 위하여 환경에 스스로 적응하는 자가 치유에 관한 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 이러한 자가 치유를 하기 위해서는 추가적으로 리소스를 더 사용하게 된다. 우리의 이전 연구에서는 이러한 자가 적응 모듈이 사용하는 리소스를 줄여 성능을 향상시키고자 스위치를 이용하여 자가 적응 컴포넌트의 동작을 조절하는 방법을 제안하였다. 그러나 이러한 방법론은 자가 적응 모듈의 동작을 제어하기 위한 추상화(abstraction) 기법을 제공하지는 않는다. 또한 자가 적응모듈을 설계할 때 개발자가 이 방법론을 적용하기 위한 코드를 직접 작성해야 한다. 본 연구에서는 이전 연구를 확장하여 1) 목표 그래프를 통해 자가 적응 모듈의 동작 단계를 분석하고 2) 기술된 단계를 이용하여 단계별 동작 스위치를 자동 생성한다. 이러한 방법론을 통하여 자가 적응을 위해 추가로 사용해야 하는 리소스의 사용을 줄일 수 있으며, 개발자가 자가 적응 모듈의 성능 개선을 위한 코드를 작성하는 수고를 덜 수 있다. 본 논문에서는 평가를 위하여 비디오 회의 시스템 내의 파일 전송 모듈의 목표 그래프를 작성하였다. 이 목표 그래프를 기반으로 자가 적응 모듈의 성능을 개선할 수 있는 동작 스위치의 템플릿 코드를 생성한다. 이러한 과정을 통해 생성된 코드를 자가 적응 모듈에 적용하여 스위치가 제대로 동작함을 확인한다. 또한 동작 스위치를 적용하기 전과 적용한 후의 동시 동작 컴포넌트 수를 비교한다. 이를 통해 목표 그래프를 기반으로 생성된 코드가 자가 적응 모듈의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
연속 음성 인식을 하는 경우에 많은 에러가 발생한다. 특히 기능어의 경우나 서술어의 경우에는 동시 조음 현상에 의한 음운 변화에 의해 빈번한 에러가 발생한다. 이러한 빈번한 에러를 수정하기 위한 방법에는 언어 모델의 개선과 음향 모델의 개선등을 통한 인식률 향상과 여러 단계의 인식과정을 두어 서로 다른 언어 모델을 적용하는 등의 방법이 있지만 모두 시간과 비용이 많이 들고 각각의 상황에 의존적인 단점이 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방법은 이것을 수정하기 위해 음성 인식기로부터 인식되어 나온 결과 문장을 정답과 비교, 학습함으로써 빈번하게 에러 패턴을 통계적 방법에 의해 학습하고 후처리 모듈을 이용하여 인식시에 발생하는 에러를 적은 비용과 시간으로 수정할 수 있도록 하는 것이다. 실험은 3000 단어급의 한국어 낭독체 연속 음성을 대상으로 하여 형태소와 의사형태소를 각각 인식단위로 하고, 언어모델로 World bigram과 Tagged word bigram을 각각 적용 실험을 하였다. 형태소, 의사 형태소일 경우 모두 언어 모델을 tagged word bigram을 사용하였을 경우 N best 후보 문장 중 적당한 단어 후보의 분포로 각각 1 best 문장에 비해 12%, 18%정도의 에러 수정하여 문장 인식률 향상에 상당한 기여를 하였다.
이 논문에서는 pq개의 PE(Processing Element)를 가진 SIMD처리기에서 기억 장치 접근시간을 감소시키기 위한 충돌회피 기억장치를 제안했다. 이 기억장치는 MxN 배열내 자료들의 임의의 위치에서 일정 간격인 블록형태와 8방향 선형태인 pd개의 자료들의 동시 접근을 지원한다. 기억모듈 수는 pq보다 큰 소수이고, 간격은 기억모듈 수의 배수가 아닌 양수이다. 간단하고 빠른 주소계산회로와 이동회로를 위해, 요구된 자료들에서 첫번째 자료의 기준 주소와 pq개의 주소간의 차들로 구분한 후, 주소간의 차들은 첫번째 자료 요소의 기억모듈번호로부터 번호에 따라 오름차순 정렬되고 빠른 기억모듈에 저장된다. 그래서 m개의 주소간의 차이들에 첫번째 자료의 기준주소 더해진 후, 첫 번째 요소의 기억모듈 번호에 의한 오른쪽 회전이 간격을 가진 9가지 서브어레이 모두이게 요구된다. 9가지 자료 이동 형태를 멀티플렉싱과 회전에 의해 1가지로 감소시킨 효율적인 자료 이동 회로를 제안하였다. 제안된 충돌회피기억 장치는 이전기억 장치와 비교하여 자료 접근형태, 간격, 자료 배열의 크기에 제한, 하드웨어 비용, 속도, 복잡도면에서 개선하였다.
영산강 하구역은 하구둑에 의해 하천의 수체가 정체되어 수질문제가 심각한 지역이다. 이를 관리하기 위해 수질변화의 예측은 필수적이며, 주로 EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code) 모델이 활용된다. EFDC 모델의 모의 결과로는 Binary 형식의 대용량 결과파일이 생성되며, 모의 결과의 공간적인 분포를 확인하기 위해서는 이미지 형태로 변환하는 후처리과정이 필요하다. 이를 위한 대표적인 후처리기로는 EFDC_Explorer가 있다. 그러나 EFDC_Explorer에서 제공되는 이미지 파일은 단순한 캡처 형식의 자료로 다른 주제도와의 중첩 기능이 지원되지 않는다. 이는 다양한 GIS자료와의 연계 분석이나 고차원적인 분석에서 제약이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 GIS에서 활용을 고려한 EFDC 모델 모의결과 후처리 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 주요 입력파일 수정 모듈과 Binary 형식의 결과 자료를 ASCII 형식으로 변환하는 모듈, GIS기반의 환경에서 활용이 가능한 레이어 형식으로 재구성하는 모듈을 개발하였으며, 재구성된 모델결과를 효율적으로 가시화할 수 있는 모듈을 개발하였다. 개발된 시스템을 통해 생성되는 결과 레이어는 다양한 주제도간의 중첩 분석이나 다양한 GIS기반의 환경에서 연계분석이 가능하여, 최종적으로 수질관리를 지원하는 자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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