본 연구는 자연성 정도를 달리한 산악조망경관에 있어 각 공간별 형태적 특성이 지니고 있는 이미지 및 시각 선호도를 구명하여 차후 공원관리 및 설계시 기초자료를 제공하기 위해 한라산 성판악 등산로 상에서 촬영한 사진자료를 평가매체로 하여 자연도에 따른 이미지와 선호도를 조사분석 하였으며 그 결과는 다음과 같다. 선호도 평가치는 자연성 정도 및 포장의 재료특성 등의 영향으로 정상부로 향할수록 크게 상승한 것으로 나타났다. 등산로 변 이미지 평가는 아름답고 매력 있으며, 깨끗한 이미지가 주류를 이루고 있었다. 인자분석 결과 4개의 인자군은 각각 ${\ulcorner}$경관매력도인자${\lrcorner}$, ${\ulcorner}$공간스케일인자${\lrcorner}$, ${\ulcorner}$자연성인자${\lrcorner}$, ${\ulcorner}$지형지세 인자${\lrcorner}$라고 명명 분류되었으며 전체 변량중 이들 인자군의 설명력은 57.6%이었다. 자연도와 명명 인자별 관계에서 각 공간별 인자점수의 평균치 변화 결과 자연도가 증가하면 할수록 경관매력도차원의 인자점수 값이 낮아지는 경향을 보여 미적 인 감각과 시설물의 수에 상관성이 있을 것이란 판단이 가능할 수 있을 것으로 생각된다. 또한 시각선호도 모형 분석 결과 경관매력도차원의 인자가 시각 선호도에 가장 큰 영향을 미친 것으로 나타났다.
공학적 설계에 있어 많은 문제들은 몇 가지 목적함수들을 동시에 최소화하여야 할 필요가 있을 경우가 있다. 선박설계에 있어, 종래에는 자재비 경감과 재화중량 증가를 위해 최소중량설계가 구조 설계의 주된 목적이었으나, 값싼 노동력을 내세운 후발 조선국과의 치열한 국제 경쟁을 극복하기 위해서는 보다 경제성 있는 선박 건조 기술 개발이 선행되어야 할 것이다. 이에 따라 본 연구에서는 다목적함수 최적화기법을 이용한 선체 구조의 보다 합리적인 설계 방안에 대한 연구를 수행하여 실제 건조된 유조선을 대상으로 중량, 건조비 등의 경제성을 비교 평가하였다. 다목적 함수로는 유조선의 중량과 건조비로 하였으며 최적화 기법으로는 확률론적 탐색법인 ES(Evolution Strategies)를 이용하였다. 건조비 모델은 상대 건조비 개념을 도입하였고, 종강도 부재는 선급규정에 의해, 횡강도 및 횡격벽 부재는 직접해석법인 일반화된 경사처짐법을 사용하여 설계에 적용하였다. 다목적함수 최적화 결과로부터 도출된 Pareto 최적 설계점들에 대하여, 요구운임률을 각각 산정함으로써 이들 최적 설계점들 중에서 가장 경제성이 뛰어난 선박 설계 방안을 제시하였다.
일반적으로 보에 의해서 탄성 지지된 등방성 판은 슬래브교(Slab Bridge)나 거더교(Slab on Girder Bridge)와 같은 교량의 상부구조를 형성하게 된다. 그러나 이러한 탄성 지지된 등방성 판에 대한 해석은 주로 고정 지지된 경계 조건만을 이용하여 이루어 졌으며, 근래에 제시된 해석방법에서도 판 경계의 처짐 형상을 가정하거나 하중 위치를 고정한 상태에서 정해를 유도하므로 탄성지점인 보와 판의 상호관계를 정확하게 묘사하지 못하고 있다. 또한 유한 요소법을 이용한 해석은 정확한 결과를 얻을 수 있는 반면, 많은 해석시간을 요하는 문제점을 안고 있다. 따라서,. 본 연구에서는 조화해석법을 적용하여 보와 등방성 판의 매크로 요소(Macro Element)의 변위 함수를 구성하고, 이를 판의 탄성 지점에서의 평형방정식을 이용해 계산함으로써 단시간 내에 전체 시스템의 응답을 결정할 수 있는 해석법을 개발하고 이를 프로그램화하였다. 또한, 본 해석법의 타당성을 검증하기 위해서 다양한 하중 조건과 판의 형상비, 탄성 지점 조건 등을 가진 교량 바닥판에 대한 해석을 수행하였으며, 해석법의 단순성 과 해석시간의 단축으로 교량 바닥판과 거더에 대한 매개변수 분석 등에 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 마코프 이항 회귀 모형의 시차가 알려져 있거나 그렇지 않은 경우일 때, t-링크 함수를 갖는 종단적 마코프 이항 회귀 모형을 제시한다. 일반적으로, 이항 회귀 모형에서는 로직 모형이나 프로빗 모형이 주로 사용된다. t-링크 함수는 t 분포가 자유도가 커질수록 정규분포로 근사하기 때문에 프로빗 모형을 대신 더 많은 유연성을 위해 사용될 수 있다. 게다가 마코프 회귀모형은 종단 자료에 대해 사용될 수 있다. 우리는 마코프 회귀 모형의 시차를 결정하기 위해 베이지안 방법을 제시하고자 한다. 특히, 각 모델의 차수에 대해 알고 있는 경우에는 DIC를 기준으로 모델 비교를 실시하였다. 모델의 차수에 대해 모르는 경우에는 가능한 모델들의 사후 확률을 이용하였다. 복잡한 베이지안 계산을 해결하기 위하여 Albert와 Chib (1993), Kuo와 Mallick (1998)과 Erkanli 등 (2001)의 방법을 이용하여 모델을 재설정하였다. 제안하는 방법은 시뮬레이션 데이터와 Somer 등 (1984)에 의해 조사된 인도네시아 어린이 종단 데이터에 적용했다. 마코프 이항 회귀모형의 순서에 대해서 아는 경우와 모르는 경우를 각각 가정하여 최적의 모델을 알아보기 위해 MCMC 방법을 사용하였다. 또한, 매트로폴리스 해스팅 알고리즘의 수렴성을 점검하기 위해 Gelman과 Rubin의 진단을 이용했다.
고해상도 위성영상의 등장과 공간분해능의 발전은 위성영상을 활용한 다양한 연구들을 가능하게 하였다. 그 중에서도 고해상도 위성영상을 이용한 표적 탐지 기술은 광범위한 지역의 차량, 항공기, 선박 등의 탐지를 가능하게 하여 교통류 모델링, 군사적 목적의 감시 정찰을 효과적으로 수행하게 한다. 최근 다양한 국가에서 여러 위성을 발사함에 따라 위성영상 선택의 폭이 증가하였으나 고해상도 위성영상을 이용한 공간해상도 비교 연구는 많지 않으며 더욱이 표적 탐지에 미치는 공간 해상도의 영향에 관한 연구는 국내외로 매우 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 PSO 기반의 표적 탐지 연구를 바탕으로 공간해상도가 항공기 및 선박 표적 탐지에 미치는 영향을 분석하였다. 원영상에 대한 재배열 보간 기법을 통해 0.5m, 1m, 2m, 4m의 다양한 공간해상도의 시뮬레이션 영상을 생성하고 이때 최근린보간, 양선형보간, 3차회선보간과 같이 다양한 재배열 보간 기법을 적용하였다. 표적 탐지 정확도는 공간해상도 뿐만 아니라 보간 기법에 따라 비교 분석되었다. 연구 결과 0.5m의 고해상도 영상에서 그리고 최근린보간 기법을 이용한 재배열 영상에서 더 높은 표적 탐지 정확도를 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 50% 이상의 표적 탐지 정확도를 얻기 위해서는 항공기의 경우 2m, 선박의 경우 4m 이상의 영상이 필요하며 항공기의 형태적 특이성은 더 높은 공간 해상력을 필요로 함을 확인하였다. 본 연구는 항공기 및 선박 표적 탐지에 적합한 적정 공간분해능을 제안하고 위성 센서 설계의 기준을 제시하는데 큰 기여를 할 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 데이터마이닝 기법을 이용하여 지역 기업과 구직자로부터 취업과 관련된 지식을 도출하는 것이다. 이를 위해서 1단계로 전라북도에 본사를 두고 있는 지역 기업들을 선별하였다. 그리고 동일 지역 내에 소재한 고등학교, 2년제 전문대학, 그리고 4년제 종합대학교의 졸업반 학생들을 구직자로 선택하였다. 표본 집단을 선택한 후에는, 기초자료 수집을 위해서 560개 지역 기업과 14개 학교를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문결과 지역 기업으로부터는 173개, 구직자로 부터는 551개의 설문응답 결과를 회수하였다. 2단계 데이터마이닝 과정에서는 관련규칙을 추출하기 위하여 C5.0 알고리즘을 적용하였다. 3단계에서는 규칙들의 효율적인 관리를 위하여 텍스트 형태의 추론규칙을 데이터베이스 테이블 형태로 변환하였다. 그리고 4단계에서는 지식을 시각화하기 위하여 비주얼베이직 (VB) 프로그래밍 언어/도구를 사용하였다. 그리고 마지막 단계에서 도출한 지식을 이용하여 지방자치단체의 장기적 인적자원개발 전략 수립을 지원하기 위한 규칙추론을 실시하였다. 그 결과, 인적자원개발 담당자와 구직자들의 업무와 경력개발을 위한 전략 설계에 도움이 되는 정보를 제공할 수 있었다.
본 연구는 우리 나라 대표적인 산악형 국립공원이라 할 수 있는 덕유산 국립공원의 개발지역을 대상으로 하여 개발전과 개발후로 나누어 S.D Scale 측정에 의한 공간의 이미지 구조를 인자분석, 알고리즘을 통하여 밝히며, 시각적 선호요인 분석을 실시하여 공간의 선호도 결정요인 추출과 각 요인 상호간의 상대적 중요성을 설명한다. 이 결과를 요약하면 다음과 같다. 덕유산 국립공원의 공간 이미지를 함축하는 변인(變因)은 종합평가차원, 공간적차원, 친근감차원, 자연성차원, 호감성차원, 물리적차원 등 6개의 인자군(因子群)으로 분석되었다. 이러한 변인들은 덕유산 국립공원의 공간 이미지를 나타내고 있으며, 인자수 제어방법에 의하여 전체변량은 45.46%와 45.45%로 나타났다. 국립공원 개발에 따른 경관관리를 위한 계량적 접근의 기능적차원에 반영되어야 할 주요 척도적 요소라고 생각된다. 각 지점별 공간 이미지의 차이에 따라 시각적 선호도를 결정짓는 변수가 달라지며 동일지점에서도 공간이미지의 주된 변수적 기능을 수행하는 변인의 차이에 의하여 선호도 결정 요인의 차이가 인정된다 할 수 있다.
본 논문에서는 0.13㎛ 이하의 deep sub-micron 공정처럼 누설 전류가 심한 공정을 이용하여 멀티미디어 SoC를 설계할 때, 가장 전력 소모가 높은 움직임 추정 기법의 전력 소모를 줄이기 위한 저전력 움직임 추정기의 아키텍쳐를 제안하였다. 제안하는 아키텍쳐는 기존의 동적 전력 소모만을 고려한 구조와는 달리 정적 전력 소모까지 고려하여 누설 전류가 심한 공정에 적합한 구조로, 효율적인 전력 관리가 필수적인 동영상 전화기 등의 각종 휴대용 정보기기 단말기에 적합한 형태이다. 제안하는 아키텍쳐는 하드웨어 구현이 용이한 전역 탐색 기법 (full search)을 기본으로 하며 동적 전력 소모를 줄이기 위하여 조기 은퇴(early break-off) 기법을 도입하였다. 또한 정적 전력 소모를 줄이기 위하여 전원선 잡음을 고려한 메가블록 전원 차단 기법을 사용하였다. 제안된 아키텍쳐를 멀티미디어 SoC에 적용하였을 때의 효용성을 검증하기 위해 시스템 수준의 제어 흐름과 저전력 제어 기법을 개발하였으며, 이를 바탕으로 시스템 수준에서의 소모 전력을 계산하였다. 모의실험 결과 0.13㎛ 공정에서 전력 소모가 50% 정도로 감소함을 확인할 수 있었다. 선폭의 감소와 칩 내부 발열량의 증가로 인한 누설 전류의 증가를 고려할 때, 기존의 동적 전력 소모만을 고려한 구조는 전력 감소 효율이 점점 나빠짐에 반하여 제안하는 움직임 추정기 아키텍쳐는 안정적인 전력 감소 효율을 보여주었다.
이 논문에서 우리는 블록화 현상과 DCT 계수의 양자화 에러를 최소화 하면서 영상을 복호하는 새로운 기술을 제안한다. 영상의 복호화 과정에서 영상의 DCT 계수는 양자화 된 DCT 계수와 양자화 행렬의 곱으로 구해지게 되고, 양자화 간격의 절반 크기의 에러가 유도 될 수 있다. 이때 역 양자화 과정에서 원 영상의 DCT 계수는 알 수 없으며, 만약 DCT 계수를 양자화 간격 절반 크기 내로 대응 시킨다면 무한개의 해답이 존재하게 된다. 이 논문에서 우리는 하나의 해답을 구하기 위한 단서로, 양자화 에러는 양자화 간격의 절반 크기 내로 제한되어 있으며, 적어도 블록 경계면에서의 불연속성으로 나타나는 고주파 성분은 원 영상에 존재하지 않는다는 사실을 이용하게 된다. 이 두 가지 조건으로 우리는 역 양자화기의 정규화 과정을 거치게 된다. 정규화 된 역 양자화기는 역 양자화 과정에서 얻어지는 DCT 계수를 항상 양자화 에러, 즉 양자화 간격의 절반 크기 범위 내로 대응 시키게 된다. 논문에서 제안된 기술은 JPEG, MPEG-1, H.263+의 영상 압축 표준과 비교하였으며, 비교과정은 시각적인 효과로 기존의 일반적인 방법으로 영상을 복호할 때보다 블록화 현상이 감소한다는 것을 보여주게 되고 또한 원 영상과의 Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Blockiness Measure (BM)에 대한 수치적인 비교 결과를 보여주게 된다.
본 논문에서는 얼굴 영역 수술용 네비게이션을 위한 스테레오 비전과 CT 영상을 이용하여 환자-영상 간 정합(Image to patient registration) 알고리즘의 성능을 평가한다. 환자 영상 간 정합은 스테레오 비전 영상의 특징점 추출과 이를 통한 3차원 좌표 계산, 3차원 좌표와 3차원 CT 영상과의 정합 과정을 거친다. 스테레오 비전 영상에서 3가지 얼굴 특징점 추출 방법과 3가지 정합 방법을 사용하여 생성될 수 있는 5가지 조합 중 정합 정확도가 가장 높은 방법을 평가한다. 또한 머리의 회전에 따라 환자 영상 간 정합의 정확도를 비교한다. 실험을 통해 머리의 회전 각도가 약 20도의 범위 내에서 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching을 사용한 정합의 정확도가 가장 높았으며, 각도가 20도 이상일 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 사용하였을 때 정합 정확도가 높았다. 이 결과를 통해 회전각도가 20도 범위 내에서는 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching 방법을 사용하고, 20도 이상의 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 이용하는 것이 정합의 오차를 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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