본 논문은 타이어에 각인된 타이어 분류 코드인(DOT(Department of Transportation) 코드 인식 처리를 위해 타이어 문자를 영상 처리한 후 신명망을 이용하여 인식 시스템을 구축한 것이다. 타이어에 각인된 문자부분을 영상 처리시, 타이어 표면에 각인된 문자가 조명에 민감한 반응을 보일 뿐아니라 난반사로 인한 문자 경계선이 왜곡되는 현상과 인접한 두 개의 문자가 한 레이블을 갖는 현상이 발생된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 고려한 타이어 영상 처리 알고리즘을 제안하여 실헝을 통해 유효성을 증명하였다. 또한 타이어분류 코드인DOT 코드를 효율적으로 인식하기 위해 인식기를 다중 연결한 MCBP(Multi-Chained BackPropogation)망을 제안하였다. MCBP망에서는 타이어 개별 문자영역에 대한 X, Y축 투영 값을 추출하여 문자 영역 분류를 위한 특징 값과 가로, 세로 7$\times$8 정규화를 이용한 개별 문자의 특징을 추출하여 인식 처리한다. 본 논문에서는 MCBP망에 의해 인식된 결과와 DOT 코드 데이터 베이스를 비교 처리하는 후처리를 통해서 오인식율을 3% 줄였다. 학습 및 인식 결과는 단일 역전파망에 비해 학습시간에서는 60%의 개선과 효과를 얻었으며, 인식율은 90%에서 95%로 향상었다. 또한 후처리까지 포함하면 전체 인식율을 98%까지 증가되는 높은 인식율을 얻을 수 있었다.
탄성파동방정식에서는 변위가 수직 및 수평방향으로 정의된다. 실제 탐사에서는 수직변위와 수평변위를 모두 측정할 수 있기 때문에 이를 이용하여 방향성을 갖는 변위벡터를 구성할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 변위벡터의 크기를 목적함수로 이용하는 주파수 영역 탄성파 파형역산 기법을 제안하고자 한다. 변위벡터 목적함수는 주파수 영역 파형역산 알고리듬에 적용할 경우 기존의 역전파 알고리듬과 동일한 방식으로 역산을 수행할 수 있다. 변위벡터 목적함수를 이용하여 Marmousi 모델과 SEG/EAGE 암염 모델의 합성탄성파 자료를 역산한 결과, 기존의 역산기법에 비해 RMS 오차가 안정적으로 감소하였다. 특히, Marmousi 모델의 밀도와 SEG/EAGE 암염 모델의 암염 하부의 저속도층을 실제 모델에 더 가깝게 구현할 수 있었다. 변위벡터의 크기를 목적함수로 사용할 경우 경사방향이 수치적으로 불안정한 형태로 정의되므로 이를 안정화시키기 위한 추가적인 연구가 필요할 것이다. 또한 본 논문에서 제안한 변위벡터 목적함수를 이용한 파형역산을 수행하기 위해서는 다성분 탐사자료 획득이 필수적이므로 육상탐사에서의 다성분 탐사나 해저면 다성분탐사(OBC, Ocean Bottom Cable) 등의 연구와 병행되어야 할 것이다.
초음파, 내시경 등의 NTSC 영상을 PC를 통해 획득하고, 고해상도의 YGA 모니터에 표시할 경우 주사변환 과정을 거치면서 치명적인 영상의 왜곡(tear-drop)이 나타난다. 본 연구에서는 이러한 왜곡을 해소하는 여러 가찌 방법을 살펴보고 실시간으로 왜곡을 보정할 수 있는 하드웨어를 PC상에서 구현하였다. 하드웨어 시스템은 De-Interlace 전용의 소자와 PCI bridge 등을 이용함으로써 고화질의 영상표현과 실시간의 영상전송이 가능하다 구현된 시스템에서 영상의 질은 눈에 띄게 향상되었으며, PC 기반의 시스템으로 구성함으로써 영상의 저장, 전송 및 텍스트의 기록 등 다양한 기능을 쉽게 구현할 수 있었다.
이 연구는 웹 기반 협동작업 시스템에서 지능적인 에이전트들을 이용하여 원격 회의의 소집을 자동화함으로써 여러 참여자들에게 보다 편리한 형태의 협동작업 환경을 지원해 주는 시스템에 대한 것이다 회의 일정을 잡는 작업을 자동화하는 것은 각 개인의 공적인 일정 뿐만 아니라 개인의 사정과 선호도 등에 대한 세심한 배려를 요구한다. 그러므로, 회의 소집 자동화는 신뢰성과 병렬성을 높이기 위해서 각 개인의 일정을 병렬적으로 별도 관리하는 작업을 지원하는 분산 처리 작업이 요구된다. 이 논문에서는 회의 소집에 들이는 시간과 노력을 최소로 줄여주는 다중 에이전트 시스템의 설계와 구현에 대하여 자세하게 소개한다. 이 시스템은 서버-를라이언트 모델에 기반하며, 서버 측에서는 스케줄 에이전트, 협상 에이전트, 개인정보 관리 에이전트, 그룹 정보 관리 에이전트, 세션관리 에이전트와 조정 에이전트가 활동한다. 클라이언트 측에서는 인터페이스 에이전트, 미디어 에이전트와 협동 에이전트가 활동한다. 이들 에이전트들은 통신은 표준화된 지식 표현 언어를 이용하여 통신하므로 분산 협동 처리를 위한 에이전트들 간의 통신에 있어 가장 큰 문제점인 이형질성을 극복할 수 있도록 해준다. 본 시스템의 회의소집 지원 에이전트들은 전진연결 알고리즘으로 추론하고 역전파 네트워크 알고리즘으로 학습하여 가장 많은 사람이 참여할 수 있는 날짜를 제안해줌으로써 회의 소집자가 회의 소집에 들이는 노력을 최소로 줄일 수 있게 해 준다.
본 연구에서는 정선 신예미 광산 철광석을 대상으로 볼밀에 의한 분쇄 및 단체분리 특성을 파악하고자 하였다. 자력 선별을 통해 얻은 세 가지 품위의 시료에 대해, 볼밀 단일 입도 분쇄실험 및 비선형 계획법을 이용한 역산법으로 물질수지방정식을 구성하는 분쇄 함수 인자를 도출하였다. 그 결과 철광석 품위의 증가에 따라 분쇄율은 감소하였으며, 입도 민감도는 감소하였다. 이는 철광석 내의 자철석 입자가 미소 균열의 전파를 지연하는 효과에 기인하는 것으로 판단된다. 분쇄 분포 관찰 결과, 품위가 증가할수록 압축 및 충격 파괴가 주된 파분쇄 메커니즘으로 나타났으며, 이는 입자 내부 자철석 입자의 응력 분산 효과에 기인하는 것으로 판단된다. 분석 결과 단체분리도는 품위 증가 및 입도 감소에 따라 증가하였다. 분쇄함수와 입도-단체분리도 관계를 이용, 분쇄진행에 따른 단체분리도 변화를 예측할 수 있는 모델을 수립하였으며, 본 연구를 통해 도출한 분쇄함수들에 실제 운전 조건에 따른 스케일업 인자 적용 시, 실제 광산 공정에서의 분쇄시간에 따른 입도 및 단체분리도를 예측할 수 있을 것으로 판단된다.
전력수요의 예측은 예측기간에 따라 중장기 전력수요 예측과 단기 부하 예측으로 구분할 수 있다. 기존의 단기 부하예측은 주로 역전파 알고리즘(back propagation algorithm)다층퍼셉트론을 이용하여 예측을 하였으나 이는 학습시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라 학습도중에 지역최소점(local minima)에 빠져 학습이 계속되지 못한다는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 역전파 알고리즘의 문제점을 해결할 수 있는 방법으로 Radial Basis 함수(Radial Basis Function)를 이용하여 동적 단기부하 예측 모형을 제안한다. Radial Basis 함수는 하나의 은닉층(hidden layer)을 갖고 있으며, 전방향(feed-forward)학습을 한다는 특징이 있다. 본 논문에서 제안한 단기 부하 예측모형은 학습을 하기 위하여 시간대별 부하량을 클러스터링 하고, 이 클러스터의 중심값을 Radial Basis 함수의 은닉층으로 하여 학습을 한 다음 예측하고자 하는 패턴을 한 단위로 하여 시단대별로 예측하였다. 기존의 연구에서의 클러스터링 방법으로는 통계학의 K-Means 방법이나 Kohonen의 LVQ(Learning Vector Quantization)을 주로 이용하였으나 본 논문에서는 패턴의 분류에 있어서 다른 알고리즘보다 편차가 작은 Pal, et. al.의 GLVQ(Generalized LVQ) 알고리즘을 이용하였다. 본 논문에서 이용한 데이타는 1995년 3월 1일-3일, 6월 1일-3일, 7월 1일-3일, 9월 1일-3일, 11월 1일-3일의 72시간 데이타를 입력하여 월별 4일의 24시간의 예측시간으로 예측하였다. 실험결과 월별 1일과 3일까지의 학습데이타로 1시간 후의 부하량을 24시간동안 예측한 결과 1.3795%의 평균 오차율로 예측하였다.
멀티미디어 환경의 급속한 발전에 의해 영상처리 기술은 인간의 인체와 관련하여 얼굴인식, 제스처 인식에 관한 응용과 더불어 스포츠 관련분야로 깊숙히 정착하고 있다. 그러나 입력영상으로부터 움직이고 있는 선수들의 동작을 추출 및 추적하는 일은 컴퓨터비전 연구의 난 문제 중의 하나로 알려져 있다. 이러한 축구경기의 TV 중계에 있어서 하이라이트 장면의 자동추출(자동색인)은 그 경기의 가장 집약적인 표현이며, 축구경기 전체를 한 눈에 파악할 수 있도록 해주는 요약(summary)이자 intensive actions이고 경기의 진수이다. 따라서 축구경기와 같이 비교적 기 시간(대체로 1시간 30분) 동안 다수의 선수(양 팀 합해서 22명)들이 서로 복잡하게 뒤얽히면서 진행하는 경기의 하이라이트 장면을 효과적으로 포착하여 표현해 줄 수 있다면 TV를 통해서 경기를 관람하는 시청자들에게는 경기의 진행상황을 한 눈에 효과적으로 파악할 수 있게 해주어 흥미진진한 경기관람을 할 수 있게 해주고, 경기의 진행자들(감독, 코치, 선수 등)에게는 고차원적이고 과학적인 정보를 효과적으로 제공함으로써 한층 진보된 경기기법을 개발하고 과학적인 경기전략을 세울 수 있게 해준다. 본 논문은 이상과 같이 팀 스포츠(Team Spots)의 일종인 축구경기 하이라이트 장면의 자동색인을 위해 뉴럴네트워크 기법을 이용하여 그룹 포메이션(Group Formation) 중의 공격패턴 자동분류 기법을 개발하고 이를 검증하였다. 본 연구에서는 축구경기장 내의 빈번하게 변화하는 장면들을 자동으로 분할하여 대표 프레임을 선정하고, 대표 프레임 상에서 선수들의 위치정보와 공의 위치정보 등을 기초로 하여 경기 중에 이루어지는 선수들의 그룹 포메이션을 추적하여 그룹행동(group behavior)을 분석하고, 뉴럴네트워크의 BP(Back-Propagation) 알고리즘을 사용하여 축구경기 공격패턴을 자동으로 인식 및 분류함으로써 축구경기 하이라이트 장면의 자동추출을 위한 기반을 마련하였다. 본 연구의 실험에는 '98 프랑스 월드컵 축구경기의 다양한 공격패턴에 대한 비디오 영상에서 각각 좌측공격 60개, 우측공격 74개, 중앙공격 72개, 코너킥 39개, 프리킥 52개의 총 297개의 데이터를 추출하여 사용하였다. 실험과는 좌측공격 91.7%, 우측공격 100%, 중앙공격 87.5%, 코너킥 97.4%, 프리킥 75%로서 매우 양호한 인식율을 보였다.
최근 IT 서비스 발달과 함께 고장제어, 고장의 원인분석 등의 복잡한 문제에 대하여 적합한 해결책을 제시할 수 있는 효과적인 진단시스템의 필요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 진단 시스템분야에서의 시스템의 성능을 향상시키고, 최적의 진단을 수행하고자 사례기반추론과 인공신경망을 혼합한 지능형 진단 시스템을 제안 한다. 사례기반추론은 과거의 사례(경험)를 통해 현재의 제시된 문제를 해결하는 추론방식으로, 지식 획득이 덜 복잡하고, 정형화되기 어려운 규칙이나 문제영역이 불분명한 분야를 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 사례기반추론만을 이용해 추론된 사례는 증상에 대해 다수의 원인을 추론하게 된다. 이때 추론된 증상에 따른 다수의 원인은 동일한 가중치를 가져 불필요한 원인까지 진단해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 인공신경망의 오류역전파 학습 알고리즘을 이용하여 증상에 대한 원인들의 쌍을 학습 시킨 후 각각의 증상에 대한 원인의 가중치를 구해 제시된 증상에 대해 가장 발생 가능성이 높은 원인을 찾아내어, 보다 명확하고 신뢰성 있는 진단을 하는 데 그 목적이 있다.
형태 인식에서 유익한 특징정보의 선정 및 추출이 대단히 중요한 역할을 한다. 본 논문은 유익한 특징정보의 선정과 신경망의 학습을 동시에 수행할 수 있는 알고리 즘을 기술한다. 알고리즘은 근본적으로 반복적으로 수행되는 세 단계로 구성되어 있는데, 이들은 학습, 연결자 제거, 그리고 입력 신경세포 제거이다. 초기 학습을 실행한후, 먼저 적은 절대값을 갖는 연결자들이 제거 된다. 그런 후, 내부 계층 신경 세포들과 은 숫자의 결자들을 갖는 입력 신경세포들이 제거된다. 이 과정은 제거된 입력 신경세포들에 상응하는 특징정보들을 제외시키는 것과 동일하다. 만약, 에러값이 증가 하면, 연결자 제거 및 입력 신경세포 제거 과정의 반복으로 구성된 신경망의 재학습을 실행한다. 그 결과, 알고리즘은 다른 공간계로의 변환없이 특징정보 추출 공간내에서 중요한 특징들을 선정하게 된다. 또한, 즉징정보 선정인 형태 분류 관점에서의 성능과 긴밀하게 연결되어 수행되므로, 선정 된 특징정보들은 형태 분류에 가장 좋은 정보를 제공한다. 이 알고리즘은 불필요 또는 그다지 중요하지 않은 정보의 추출로 인한 경제 적 손실을 피할수 있게 한다. 더구나, 마지막에 얻어진 신경망은 인식 성능에 저해 요인이 될 수있는 불필요한 파라미터들, 즉 가중 연결자 및 바이어스를 포함하지 않는다. 응용결과,, 본 알고리즘은 가장 좋은 정보를 갖는 특징들만을 남기며, 성능 저하를 일으 키지 않으면서도 특징 벡터의 차원을 현저하게 줄였다.
Edification in Daesoonjinrihoe is not only a phenomenon that occurs following the differences of religious experience or spiritual development among the community members, which enables the members to share teaching and learning experiences with one another, but also an issue determined as one of the major activities of the religious order and a plan for achieving the purpose of the religious order-Podeokchenha(Wordly Propagation), Gujechansaeng (Salvation of all mankind) and Jisangcheonguk Geonseol(Building of earthly paradise). The purpose of this article is to clarify its concept and provide an example of edification, through considering the historical model for edification to help the cultivators with their work of edification. The archetype of edification of Daesoonjinrihoe was formed and gradually developed in phases by Sangje, Kang Jeungsan, the Supreme God(姜甑山, 1871-1909), Doju, Jo Jeongsan(趙鼎山, 1895-1958) and Dojeon, Park Wudang(朴牛堂, 1917-1995), by the three of whom the Religious Authority was succeeded. Sangje descended to the human world and preached to people to live by the rule of Haewon Sangsaeng(Resolution of grievances for the mutual beneficences of all life) and set an example of abolishing the old customs, living in mutual beneficences and having respect for human being. Doju, in revering the last will of Sangje, established the religious order by setting its creed, rituals and activities, which formed most contents of the archetype of edification. Dojeon set up a religious faith system by firmly establishing the Religious Authority and performed the True Law in accordance with Sangje's program of heaven to educate the cultivators to achieve the goal of self-cultivation following the last will of Doju. Through this, a perfect method to reach the state of Dotong(The Truly Unified State of Dao) is fulfilled. In this way, the archetype of edification was formed in the process of succession of Religious Authority. In conclusion, edification in Daesoonjinrihoe contributes to a 'systematic conveyance and understanding' through the historical archetype of edification, and it can be described as a concept that becomes a model to put into practice the 'True Law' of teachings given by two Sangjes for Dotong. Therefore, edification of Daesoonjinrihoe is drawing attention of its development as an important activity that realizes the ultimate value of the religious order because it solves the problems of immorality(absence of Dao), disorder and disregard of human value generated from the other side of this material civilization, with the truth of Haewon Sangsaeng, and has a function of rebuilding and leading the individuals and the society to the Truly Unified State of Dao through performing of the True Law.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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