1. 시료의 흡광도는 입도가 커짐에 따라 전체 파장 영역에 걸쳐 증가하는 경향을 보였다. 가시광 영역에서는 입도 보다도 색상의 영향이 큰 것으로 나타났다. 2. 시료의 함수율과 각 파장에서의 흡광도 사이의 상관관계는 550~950nm 영역에서는 상관계수가 0.53이하로 작았으며, 물의 흡수파장대역인 1430 nm 부근에서는 0.85~0.87로 높게 나타났다. 3. 각 시료들의 반사 스펙트럼을 이용하여 세 가지 파장 영역에 대해 PLS회귀모델과 MLR 모델에 의한 함수율 예측 모델을 개발하였다. 모든 시료에서 PLS회귀모델이 MLR 회귀 모델보다 예측성능이 우수하였다. 4. PLS회귀 모델에서 전처리 효과를 분석한 결과, 시료의 입도에 따른 흡광도의 차이를 보정하기 위해 평활화, 미분, MSC, SNV 등의 전처리가 필요한 것으로 판단되었다. 5. 전체시료에 대해 함수율 예측을 위한 PLS회귀모델을 개발한 결과 400~2500nm영역에서의 개발된 모델의 예측성능은 $R^2$=0.9986, SEP=0.2166, 900~1700nm영역에서의 모델은 $R^2$=0.9985, SEP=0.2233이었으며 550~950nm 영역에서의 모델은 $R^2$=0.9838, SEP=0.7405로 나타났다. 각 시료의 종류별로 회귀모델을 개발할 경우 상기 결과보다 SEP가 더욱 작게 나타났다. 6. 이 연구 결과에 의하면 현재 시판되고 있는 실시간 분광기를 이용할 경우 시료의 입도에 무관한 온라인 함수율 측정장치의 개발이 가능할 것으로 판단된다.
내부 경쟁력 강화를 위한 E-Biz 모델과 Skill을 기반으로 B2C 판매 중개형 모델과 B2B 구매 중개형 모델을 병행하는 E-Biz 전략을 수행함. 1. 기존 사업영역에서 미래 전자상거래 사업과 내부 경쟁력을 강화 할 수 이는 기반 구축(Sikill 확보) 2. 기존 사업에 전자상거래 기술을 적용한 경쟁력 강화 3. 기존 사업영역에서 고수익의 전자상거래 사업 본격화 4. 신규 사업영역에서 전자상거래 사업 구축(중략)
본 논문에서는 bispectra를 위한 고전적 주영역 (classical principal domain)이 2계 Volterra 모델의 출력을 결정짓는데 사용되면 그 출력은 완전하지 못하게 될 것임을 지적한다. 이러한 불완전함은 DFT의 주기적 특성과 관련이 있다. 이런 이유로, 본 논문의 목적은 비선형 시스템의 응답의 추정을 향상기키는 Volterra 커널을 위한 확장된 주영역 (extended principal domain)을 제안하는데 있다. 확장된 주영역을 정의 내리기 위하여, 2차원 DFT와 Volterra 모델의 2계 요소와 정사각형 필터와의 관계를 사용하여 이산 시간 영역 Volterra 모델에서 새로운 이산 주파수 영역의 Volterra 모델을 유도하였다. 확장된 영역이 모델의 출력에 미치는 영향을 DFT의 주기성 측면에서 해석을 하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여, Volterra 모델링에서 확장된 주영역의 영향을 살펴보았다. 모의 실험 결과에 의하면, Volterra 모델의 출력을 계산하는 과정과 Volterra 모델의 계수를 추정하는데 있어서 매우 중요한 역할을 함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 최소모델영역 연산자를 MT(magnetotelluric) 2차원 역산 알고리듬에 적용하여 역산 해의 대비를 향상시키고자 하였다. 이를 위하여 creeping법에 기초한 최소자승 역산에 최소모델영역 연산자를 수치적으로 유도하여 알고리듬을 구현하였으며, 공간함수로서의 평활화 상수를 도입한 ACB (Active Constraint Balancing) 법을 동시에 적용하여 최소모델영역 연산자를 이용할 때 단점으로 지적되었던 역산 해의 안정성을 향상시켰다. 고립된 단일 이상체 모델에 대한 수치실험을 통하여 MT 역산에 있어서 최소영역 연산자의 효과를 기존의 2차 미분연산자와 비교 분석하여 MT 역산에서의 특징을 고찰하였다. 또한 다중 이상체 모델에 대한 실험을 통하여 Occam 역산과 비교하여 최소모델영역 연산자를 이용한 역산 해의 특징을 비교 분석하였으며 현장 자료에의 적용을 통하여 그 적용성을 살펴보았다.
본 논문은 연속적으로 입력되는 2차원 얼굴 영상에서 얼굴의 특징 영역들을 추출하여 3차원 얼굴 모델의 표정을 실시간으로 제어하는 방법에 관한 연구이다. 2차원 얼굴 영상에서 얼굴을 추출하기 위해 Hue, Saturation 색상 값을 사용하며, 두 가지 색상 값을 이용하여 피부색과 배경색을 분리함으로써 얼굴 영역을 추출 할 수 있다. 추출 된 얼굴에서 특징 영역인 눈 코, 입술 영역 등의 일지를 각각의 영역에 적합한 추출 방법을 이용하여 추출한 뒤, 프레임 별로 영역들의 움직임을 비교함으로써 영역의 움직임 정보를 획득 할 수 있다. 이 정보를 3차원 얼굴 모델에 적용하여 2차원 동영상에서 획득된 대상의 얼굴의 표정을 3차원 얼굴 모델에 실시간으로 표현 할 수 있도록 한다.
콘크리트는 일반적으로 수회시멘트풀과 골재로 이루어진 이상의 복합체이지만 미시적으로는 수화시멘트풀과 골재, 그리고 천이영역으로 이루어진 삼상의 복합체이다. 수화시멘트풀과 골재 사이에서 형성되는 천이영역은 국부적으로 공극률이 높으므로 콘크리트의 강성과 강도에 많은 영향을 끼친다. 본 논문에서는 이러한 천이영역의 특성을 고려하여 콘크리트의 탄성계수를 추정하기 위해 이원 삼중 내포물 모델을 제안하였다. 제안된 모델에 의한 탄성계수의 추정결과는 실험결과와 비교하여 잘 일치하였으며 제안된 모델은 실험적으로 구하기 힘든 천이영역의 특성을 구하는데 사용될 수 있다.
GaAs MESFET는 동작점에 따라 선형영역, 포화영역으로 구분된 모델을 사용함에 따라, GaAs MESFET 회로 해석을 위한 컴퓨터 시뮬레이션 시 영역의 경계점에서의 1차 및 2차 미분 불연속으로 인한 해의 발산 문제가 발생하곤 하였다. 본 논문에서는 선형영역과 포화영역을 모두 포함한 통합된 채널길이변조식을 제안하였다. 새로이 제안된 채널길이변조식을 이용하여 전류-전압 모델과 커패시턴스-전압 모델을 제안하였다. 제안된 전류-전압 모델은 Shur의 모델과 비교하였으며 제안된 커패시턴스-전압 모델은 디바이스 시뮬레이션 결과와 비교하였다. 비교된 결과로부터 제안된 모델들은 기존의 모델과 유사한 결과를 얻었으며 연속성이 개선될 것으로 기대된다.
핵분열 생성물 방출량을 계산하는 모델들에 대한 비교 분석을 위해 GAPCON-THERMAL-2 Revision 2 (GT2R2) 코드를 이용하여 Beyer-Hann , Beyer-Hann with NRC High Burnup Correction, ANS5.4와 Modified ANS5.4 핵분열 생성물 방출 모델들을, RISO-M2-2C 핵연료봉의 실험결과와 비교하였다. Beyer-Hann 모델은 실험결과보다 낮게 예측한반면 ANS5.4 모델은 실험결과 보다 높게 예측하였다. 한편 NRC High Burnup Correction을 한 Beyer-Hann 모델과 Modified ANS5.4 모델은 실험 결과와 비슷한 방출비를 예측하였다. 이러한 결과를 확인하기 위해 국부적인 핵연료 온도와 연소도를 검토한 결과 ANS5.4 모델이 Modified ANS5.4 모델보다 온도와 연소도에 따라 더 민감한 반응을 보이고 있으며, Beyer-Hann 모델은 연소도 영향이 없이 각 온도 영역에서 일정하였고, Beyer-Hann with NRC High Burnup Correction 모델은 20,000MWd/MTU 연소도 이상영역에서 연소도 영향을 보이고 있다.
본 논문은 흉부 X-선 기반으로 전역적 특성을 고려한 1차 영역 분할과 지역적 특성을 고려한 2차 영역 분할을 결합한 폐 영역 분할 방법을 제안한다. 1차 영역 분할은 랜드마크 기반의 학습 데이터를 사용하여 생성한 모델을 기반으로 일정 형태를 유지하며 경계선을 탐색하는 능동 형태 모델을 적용하였다. 2차 영역 분할은 국부 영역에 대하여 에너지를 산출하고 에너지가 최소가 되는 윤곽선을 탐색하는 국부 영역 기반 윤곽 모델을 사용하였다. 마지막으로 정확도를 평가하기 위해 5장의 영상을 전문가가 수동으로 분할한 영역과 제안한 방법을 통해 분할된 영역의 결과에 대한 다이스 계수를 계산하였으며, 유사도는 $95.33%{\pm}0.93%$로 나타났다. 효과적인 영상 분할 방법은 흉부 x-ray 영상에서 더 정확한 초기 진단과 예후 추정을 위한 컴퓨터 보조 진단 시스템의 개발에 필수적인 요소가 될 것으로 기대한다.
인간과 컴퓨터 사이의 보다 자연스러운 상호적인 인터페이스를 효과적으로 구현하기 위해서 사람의 제스처를 활용하려는 노력이 최근 들어 지속적으로 시도되고 있다. 본 논문에서는 연속적으로 입력되는 3차원의 깊이 영상을 받아들여서 손 모델을 정의하고, 정의된 손 모델을 기반으로 사람의 손 영역을 강인하게 추출하는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시된 알고리즘에서는 먼저 21개의 관절을 사용하여 손 모델을 정의한다. 본 논문에서 정의한 손 모델은 6개의 손바닥 관절을 포함하는 손바닥 모델과 15개의 손가락 관절을 포함하는 손가락 모델로 구성된다. 그런 다음, 입력되는 3차원의 깊이 영상을 적응적으로 이진화함으로써, 배경과 같은 비관심 영역들은 제외하고, 관심 영역인 사람의 손 영역만을 정확하게 추출한다. 실험 결과에서는 제시된 알고리즘이 연속적으로 입력되는 깊이 영상으로부터 배경과 같은 영역들은 제외하고 사람의 손 영역만을 기존의 알고리즘에 비해 약 2.4% 보다 강인하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 손 영역 추출 알고리즘은 제스처 인식, 가상현실 구현, 3차원 운동 게임, 수화 인식 등과 같은 컴퓨터 비전 및 영상 처리와 관련된 여러 가지의 실제적인 분야에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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