디지털 워터마킹 기술은 디지털 콘텐츠의 불법 복제를 방지하기 위해 디지털 데이터에 사람이 감지할 수 없는 정보를 은닉한다. 본 논문에서는 3차원 메쉬 모델(mesh model)에 대한 적응형 워터마킹 방법을 제안한다 본 논문에서 제안한 방법에서는 서로 이웃하는 꼭지점 좌표들 사이의 공간적 상관성에 따라 워터마크를 삽입하며, 이는 사람의 눈에 잘 감지되지 않는 지역에 워터마크를 강하게 삽입하고 그렇지 않은 지역에는 약하게 삽입하는 적응형 워터마킹 기술이다., 우선, 3차원 메쉬 모델을 운행(traversing)하여 삼각형 스트립(triangle strip)을 생성하고, 모든 꼭지점 좌표를 구 좌표계(spherical coordinate system)로 변환시킨다. 그리고, 3차원 모델의 지역적 외관을 결정하는 꼭지점 좌표 값들의 변화량을 계산한 후, 워터마크 신호를 계산한 변화량의 크기에 따라 유연하게 꼭지점 좌표 값에 삽입시킨다. 본 논문에서 제안한 워터마크 방법이 워터마크 신호의 비지각성(imperceptibility)을 크게 개선시킬 수 있음을 실험을 통해 검증했으며, 제안한 방법의 강인성 (robustness)에 대한 BER (bit error rate) 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 격자 부호화 3차원 직교 주파수분할다중화 시스템을 제시하고 성능을 분석한다. 여기서는 격자 부호화를 위한 3차원 신호성상도에 대한 집합분할 기법도 제시한다. 부호율이 R = 1/3과 2/3인 회귀 체계적 컨볼루션 부호와 3차원 8진 성상도를 이용하여 격자 부호화된 제안된 시스템은 부호화되지 않은 직교 주파수분할다중화 시스템에 비하여 최대 7.8 dB까지 오류성능이 향상될 수 있음을 이론적으로 계산하였다. 또한 컴퓨터 모의실험을 통하여 제시된 이론적 분석과 거의 일치하는 결과를 도출함으로써 이론적 분석이 정확한 것을 확인하였다. 따라서 제안된 격자 부호화 3차원 직교 주파수분할다중화 시스템은 대역폭의 증가 없이 고품질 디지털 전송을 달성할 수 있는 효과적인 방법인 것으로 사료된다.
공력학적 성능을 평가하는 대형 유동 시험장치에서 시험체 입구로 들어가는 유체의 압력, 온도, 유량등은 시험체의 성능 계산에 필수적인 항목이므로, 이 값들을 정확하게 측정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 벨마우스와 레이크를 사용하여 보정 유량 범위가 5 ~ 8 kg/s인 대용량 유량을 계측하는 방법을 연구하였다. 벨마우스는 ISO Standard를 따라 0.5% 정확도를 만족할 수 있도록 설계하였고, 레이크는 등면적으로 배치하도록 설계하였다. 총 9 회의 서로 다른 조건의 시험을 분석한 결과 레이크 레이놀즈 수와 유량값의 비가 1차 함수 관계에 있음을 확인하였고, 이 관계식을 이용하여 레이크의 유량값을 벨마우스의 값을 기준으로 최대 -0.507%, 평균 -0.000274% 오차율로 보정할 수 있었다.
본 논문은 음악의 코러스(chorus) 구간을 자동으로 추출하는 기법 및 시스템에 대하여 다루었다. 코러스 구간을 자동으로 추출하는 음악 요약 기술은 방대한 음악 데이터베이스에서 특정 음악 검색을 용이하게 할 수 있으며, 온라인 스트리밍 서비스에서 샘플 음악을 생성할 때 사용될 수 있다. 이를 구현하기 위해, 기존의 알고리즘들은 2차원 유사도 행렬, 확률모델, 신경망모델, 템포 특징 벡터, 클러스터링 기법 등을 적절히 활용하여 개발되었다. 본 논문에서는 음악의 오디오 핑거프린트를 추출한 후 곡 내의 오디오 핑거프린트 구간 쌍의 비트에러율을 통해 음악 요약을 추출한다. 다만, 음악 검색 솔루션에서 사용된 오디오 핑거프린트가 데이터베이스에 이미 존재할 경우에는 이를 바로 로딩한 후 비트에러율을 계산하여 음악 요약을 추출할 수 있다. 이런 방법은 이미 만들어진 데이터베이스를 변형 없이 그대로 사용할 수 있음으로써 음악 데이터베이스를 활용한 다양한 알고리즘과 솔루션의 가능성을 보여주었다. 또한, 음악의 코러스를 추출하는데 있어서 기존 방식보다 매우 뛰어난 성능을 보임을 알 수 있었다.
반도체 소자 면적의 축소에 따라 중성자의 소프트 에러율은 집적회로 설계시 큰 문제점으로 대두되고 있다. 고전류 중성자 빔에 의한 가속 실험에서, 래치-업 현상은 소프트 에러 발생율의 정확한 예측을 방해하는 요소로 작용하고 있다. 본 연구는 SRAM 소자의 SER 가속 실험시 발생하는 래치-업에 대한 효과를 분석하였다. 2차원 소자 시뮬레이터를 이용한 시뮬레이션 환경하에서의 결과 깊은 p-well 구조의 기판이 이중 또는 삼중 well 구조에 비하여 양호한 래치-업 방지 효과를 나타내었다. 또한 접지에 대한 $V_{DD}$ 전력선까지의 거리를 최소화하는 것이 효과적인 설계 기법으로 평가되었다.
In this study, an algorithm applying deep learning to the truss structures was proposed. Deep learning is a method of raising the accuracy of machine learning by creating a neural networks in a computer. Neural networks consist of input layers, hidden layers and output layers. Numerous studies have focused on the introduction of neural networks and performed under limited examples and conditions, but this study focused on two- and three-dimensional truss structures to prove the effectiveness of algorithms. and the training phase was divided into training model based on the dataset size and epochs. At these case, a specific data value was selected and the error rate was shown by comparing the actual data value with the predicted value, and the error rate decreases as the data set and the number of hidden layers increases. In consequence, it showed that it is possible to predict the result quickly and accurately without using a numerical analysis program when applying the deep learning technique to the field of structural analysis.
본 연구에서는 PIV를 이용하여 측정한 평균유속장의 실험결과에 근거하여 10의 종횡비를 갖는 3차원 순수사각형제트의 거동을 고찰하였다. 장축상의 횡분포에서 안장형 분포가 관찰되었다. 점원개념으로부터 유도된 이론적인 중심선유속의 식은 측정된 중심선유속과 잘 일치하였으며 원류핵영역, 2차원영역, 그리고 축대칭영역의 분할을 제시하였다. 이러한 이론적인 중심선유속의 감소에 의해 분할된 2차원영역의 범위가 천이영역에 비해 상대적으로 작게 관찰되었다. 작은 종횡비를 갖는 사각형제트의 거동이나 실제 해양의 깊은 수심에서 다공확산관을 통해 방류되는 하 폐수의 거동을 예측하기 위한 2차원모형의 적용은 2차원영역을 지난 천이영역과 축대칭영역에서 중대한 오차를 야기할 수 있다. 2차원영역에서 가우스 상수가 보존되는 경향을 보였으며 2차원영역의 끝 지점에서 확장률이 감소함을 알 수 있었다. 중심선유속으로 무차원화 된 중심선 난류 강도는 초기에 급격히 증가하였고 높은 레이놀즈수에서 상대적으로 높은 난류강도를 보여주었다.
이중 링 add/drop 필터와 all-pass 지연 필터로 구성된 이차원 optical code division multiple access (OCDMA) 인코더/디코더를 제안하고, 설계 예시 및 수치해석을 통하여 실현 가능성을 확인하였다. 제안된 OCDMA 인코더/디코더의 칩 면적은 지연 도파로를 사용하는 기존 OCDMA 인코더/디코더에 비하여 1/3 정도로 줄어든다. 제안된 소자의 성능을 모델링하기 위하여 고속 푸리에 변환(fast Fourier transform, FFT) 및 전달 행렬 기법을 사용하였다. 정확한 코드로 디코딩된 펄스의 중심에서 자기상관 피크 값은 어긋난 파장 호핑 코드 및 스펙트럼 위상 코드로 디코딩된 경우의 최대 교차상관 레벨에 비하여 3배 이상으로 관측되었다. 이를 통하여 forward error correction (FEC) 한계에 해당하는 10-3 이하의 비트 에러 오율을 얻을 수 있음을 알 수 있다.
In genetic association studies with high-dimensional genomic data, multiple group testing procedures are often required in order to identify disease/trait-related genes or genetic regions, where multiple genetic sites or variants are located within the same gene or genetic region. However, statistical testing procedures based on an individual test suffer from multiple testing issues such as the control of family-wise error rate and dependent tests. Moreover, detecting only a few of genes associated with a phenotype outcome among tens of thousands of genes is of main interest in genetic association studies. In this reason regularization procedures, where a phenotype outcome regresses on all genomic markers and then regression coefficients are estimated based on a penalized likelihood, have been considered as a good alternative approach to analysis of high-dimensional genomic data. But, selection performance of regularization procedures has been rarely compared with that of statistical group testing procedures. In this article, we performed extensive simulation studies where commonly used group testing procedures such as principal component analysis, Hotelling's $T^2$ test, and permutation test are compared with group lasso (least absolute selection and shrinkage operator) in terms of true positive selection. Also, we applied all methods considered in simulation studies to identify genes associated with ovarian cancer from over 20,000 genetic sites generated from Illumina Infinium HumanMethylation27K Beadchip. We found a big discrepancy of selected genes between multiple group testing procedures and group lasso.
This paper is concerned with the development and evaluation of the camera calibration method for a real-time head tracking system. Tracking of head movements is important in the design of an eye-controlled human/computer interface and the area of virtual environment. We proposed a video-based head tracking system. A camera was mounted on the subject's head and it took the front view containing eight 3-dimensional reference points(passive retr0-reflecting markers) fixed at the known position(computer monitor). The reference points were captured by image processing board. These points were used to calculate the position (3-dimensional) and orientation of the camera. A suitable camera calibration method for providing accurate extrinsic camera parameters was proposed. The method has three steps. In the first step, the image center was calibrated using the method of varying focal length. In the second step, the focal length and the scale factor were calibrated from the Direct Linear Transformation (DLT) matrix obtained from the known position and orientation of the camera. In the third step, the position and orientation of the camera was calculated from the DLT matrix, using the calibrated intrinsic camera parameters. Experimental results showed that the average error of camera positions (3- dimensional) is about $0.53^{\circ}C$, the angular errors of camera orientations are less than $0.55^{\circ}C$and the data aquisition rate is about 10Hz. The results of this study can be applied to the tracking of head movements related to the eye-controlled human/computer interface and the virtual environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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