교통량, 속도, 밀도의 3가지 교통류 지표 중 밀도는 혼잡을 잘 나타내는 지표이다. 밀도를 측정하는 방안은 직접적으로 수집하는 방안과 수집자료를 활용하여 간접적으로 수집하는 방안이 있다. 직접적인 측정법은 대상구간의 교통류를 항공기나 고층건물에서 촬영하여 밀도를 직접적으로 구하는 것이나, 기상과 도로조건 및 비용상의 문제로 인하여 광범위한 사용에는 한계가 있다. 밀도를 간접적으로 측정할 수 있는 방안은 지점검지기를 이용하여 속도와 교통량을 측정하여 q=${\mu}k$식을 이용하여 밀도를 추정하는 방법이다. 하지만 이 역시 지점의 밀도값을 추정할 수 있을 뿐 구간의 밀도값을 대표할 수는 없다. 본 논문에서는 두 개의 지점검지기를 이용하여 밀도를 측정할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한 순간밀도, 평균밀도, 측정간격이라는 개념을 정리하고 Paramics API 기능을 활용하여 자료를 생성한 후 측정간격이 밀도정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 밀도측정장비의 탑재를 위한 지수평활화 등의 프로세스가 포함된 밀도측정알고리즘도 제시하였다.
전기비저항 모니터링은 지하 매질의 시간적 변화를 파악하기 위한 효과적인 물리탐사법이다. 전기비저항 모니터링은 최근 정교한 자동측정 장비와 통신기술의 발달에 힘입어 지하의 시공간적 물성변화의 탐지를 위하여 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 지하 매질의 의미있는 시공간적 변화대를 효과적으로 해석할 수 있는 4차원 역산 알고리듬을 개발하였다. 4차원 역산의 문제점인 시간축을 따른 지나친 평활화 제한 문제를 극복하기 위하여 자료오차에 대한 시공간 모델제한을 일정하게 유지하도록 라그랑지 곱수를 자동으로 조정하였다. 또한 강조 모델제한자를 도입하여 보다 선명하게 지하의 시공간 변화대를 영상화하고자 하였다. 시간경과 모델에 대한 수치자료에 대하여 개발된 4차원 역산을 수행하여 개발된 역산 알고리듬의 타당성을 검토하였다.
홀드형 디스플레이 시스템이 개발되면서 화질의 개선을 위해 프레임율 증가 변환 기법이 고려되고 있다. 프레임율 증가 변환 기법은 두 인접 프레임들로부터 하나 이상의 사이 프레임을 보간하여 시간적 해상도를 향상시킨다. 본 논문에서는 회전을 고려하여 양방향 움직임 예측 방법을 적용한 새로운 프레임율 증가 변환 기법을 제안한다. 먼저 각 블록의 정확한 움직임 벡터를 얻기 위해 두 인접 프레임들로부터 양방향 움직임 예측 방법을 수행한다. 초기 움직임 벡터가 정해지면, 움직임 벡터 필드의 연속성과 정확하지 못한 움직임 벡터의 제거를 위해 움직임 벡터 필드에 메디안 필터를 적용한다. 벡터 메디안 필터를 거친 움직임 벡터들은 회전을 고려한 정밀 움직임 보정을 통해 정밀한 움직임 벡터로 갱신된다. 회전요소를 가진 최종 움직임 벡터가 구해지면, 중첩된 블록 이동 보상 방법을 적용하여 중간 프레임을 생성할 수 있다. 실험결과, 제안하는 알고리즘은 이전 방법에 비해 주관적 및 객관적으로 더 좋은 성능을 보였다.
건설프로젝트는 일정한 기간 동안 주어진 목표를 수행하기 위한 작업들의 모임이라 정의할 수 있으며, 이를 위해서는 필요한 자원의 효율적 계획 및 관리가 필요하고, 이때 자원배당 및 자원평준화 기법이 활용된다. 하지만 자원제약이 있는 자원배당과 공기 제한이 있는 자원평준화 방법은 하나의 프로젝트에 개별적으로 적용되고 있어 전체 프로젝트의 공기와 효율적 자원이용 측면에서 적정화하기는 어렵다. 따라서 본 연구는 자원 평준화 방법의 Minimum Moment Algorithm 개념을 확대$\cdot$적용하여 적정 자원이용 및 공사기간을 산출하고자 한다. 이때 자원 활용의 상태를 나타내는 5가지 지표가 사용되며, 이들간의 중요도를 파악하기 위해 공정전문가를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 마지막으로 가상 프로젝트의 적용을 통해 본 모형의 적용 가능성을 검증하고자 하였다.
에너지 절감형 서버 클러스터 환경에서는 서버 전원 모드가 부하상황에 따라 제어된다. 다시 말하면 현재 부하를 처리하는 데 필요한 대수의 서버들만 ON하고 나머지 서버들은 OFF한다. 이 알고리즘은 정상적인 상황에서는 잘 동작하지만 부하가 급증 또는 급감하는 비정상적인 상황에서는 QoS를 보장할 수 없다. 왜냐하면 서버가 OFF에서 ON으로 바뀌는 데 필요한 지연시간 때문에 ON 서버 대수를 당장 증가시킬 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 정상적인 상황뿐만 아니라 비정상적인 상황에서도 QoS를 향상시키는 새로운 소비 전력 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 예측 알고리즘은 기존 시계열 분석에 기반한 예측과 추세를 반영한 예측 조정의 두 부분으로 구성된다. 15대의 서버 클러스터를 이용하여 실험이 수행되었고, 4가지 유형의 기존의 시계열 예측 모델과 본 논문에서 제안하는 4가지 유형의 수정된 모델에 대해 성능을 비교하였다. 실험 결과 4가지 유형 중 추세조정 지수평활법(ESTA)과 본 논문에서 제안된 ESTA(MESTA)가 표준화된 QoS 및 단위전력당 좋은 응답수 측면에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 또한 본 논문에서 제안한 MESTA 알고리즘이 기존의 ESTA 알고리즘에 비해 가상 부하패턴과 실제 부하패턴에 대해 QoS가 7.5%, 3.3% 각각 향상됨을 보여주었다.
수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)을 컴퓨터를 이용하여 자동으로 생성할 때 입체영상매칭(stereo matching) 연산은 많은 수행시간이 소요된다. 매칭연산은 일반적으로 상관계수(correlation)에 의한 방법이 사용되고 있으며, 매칭점 분포가 균등한 지역기반방식(area-based method)이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 지형을 식별하여 매칭연산에서 검색영역(search area)과 기준윈도우(mask window)의 크기를 조정하여 효율적인 매칭을 수행하는 방안을 제시하였다. 영상을 분할하기 위하여 경계보호평활화 필터(edge-preserving smoothing filter)를 사용하여 전처리를 수행하였으며, 필터를 거친 영상에 대해서 영역성장 알고리듬을 적용하였다. 분할된 영역은 MRF(Markov Random Field) 모델에 의한 식별과정을 통하여 산악, 평야, 수계지역으로 식별된다. 영상매칭은 예비시차(predicted parallex) 계산과 상세매칭(fine matching)의 두 단계를 거치며, 예비시차를 이용하여 상세매칭단계에서 검색영역의 위치를 결정한다. 검색영역과 기준윈도우의 크기는 화소에 대한 지형식별정보에 의해 결정된다. 주변화소와 시차가 유사한 평야지역과 수계지역의 검색영역을 축소함으로서 매칭연산시간을 단축시켰다. 대전-금산지역의 $10km{\times}10km(1024{\times}1024)$ 영상을 4개 사용하여 실험한 결과 지형식별정보를 이용하지 않았을 경우보다 영상매칭 수행시간이 $25%{\times}35%$정도 단축시킬 수 있음을 보였다.
많은 경우의 예측 비디오 압축 표준에서는, BMA에 의해 매크로 블록당 하나의 움직임 벡터가 계산되는 방식인 BMC방식이 널리 사용되고 있다. 그러나 BMC에 의해 예측된 움직임 벡터 필드는 블록당 하나의 움직임 벡터를 사용하기 때문에 불연속적이며, 불연속적인 움직임 벡터 필드로 인해 블록화 현상을 나타낸다. 따라서 이를 제거하는 효과적인 방법은 움직임 벡터 필드를 평활화(smoothing)하는 방법일 것이다. 최적 평활화 과정은 비디오 시퀀스의 움직임 종류에 따라 다를 것이다. 본 논문에서는 움직임 벡터를 평활화하는 몇 개의 방법들을 고려할 것이다. 어떠한 방법이든 BMA로 구한 움직임 벡터는 더 이상 최적화된 움직임 벡터가 아닐 것이므로, BFD(displaced frame difference)의 놈(norm)을 최소화하는 최적 움직임 벡터를 찾아야 한다. 본 논문에서는 conjugate gradient 알고리즘을 사용하여 DFD의 놈을 최소화하는 최적움직임 벡터를 찾는 통합 알고리즘을 제안한다. 이 통합 알고리즘은 ATMC(affine transform based motion compensation), BTMC(bilinear transform based motion compensation), 그리고 본 논문에서 제안하는 FMC(filtered motion compensation)의 세가지 방식에 대하여 적용되고 BMC에 대비해서 평가되어 졌다.
본 논문에서는 Loran 신호를 이용하여 원거리통신망 및 전력 분배망과 같은 국가 기반 산업에 대한 망동기를 이루고자 할 때에 Loran 수신기에서 수신한 신호에 대한 위상 동기를 잃어 버렸을 때 이를 보상하기 위한 방안에 대해서 논한다. Loran 수신기에서 위상 동기를 잃었을 때에는 수신기 내에 있는 오실레이터가 자유구동을 하게되고, 따라서 이를 기준으로 출력되는 타이밍 동기신호의 성능이 크게 떨어지게 되며, 이때에 ITU G.811 표준에서 요구하는 PRC에 대한 1 us 이하의 요구 성능을 만족시킬 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 Loran 수신기가 위상 동기를 잃었을 때 이를 보상하기 위해 보상 알고리즘을 사용하여 위상 점프를 보상하는 방법에 대해 제안했으며, 이에 대해 실측한 데이터에 대한 MTIE 성능을 분석하였다. 성능 분석 결과 제안된 방법을 사용하면 1시간 간격으로 동기를 잃었을 경우에 30 분 평균 이하의 스무딩 값을 사용할 경우 대략 0.6 us 이하의 MTIE 값을 보여서 산업체 표준에서 요구하는 1 us 이내의 PRC 성능을 충분히 만족시킬 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 쾌속조형시스템의 요구사항에 부합되는 Semi-fragile 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 쾌속조형시스템은 높은 정밀도를 요구하기 때문에 원본에 시각적인 변화를 주거나 왜곡을 할 경우, 출력물인 시제품에 큰 영향을 미친다. 따라서 이동, 회전, 신축과 같은 기하학적 변환이나 메쉬의 순서를 변경하는 변환, 파일 포맷 변환은 모델의 기본 형태를 변화시키지 않기 때문에 많이 사용되지만, 모델의 기본 형태를 변환시키는 데시메이션, 평활화 등은 사용하지 않는다. 제안된 알고리즘은 쾌속조형시스템의 이러한 제약을 고려하여 기하학적인 변환이나 메쉬 순서정렬, 파일 포맷 변환에는 강인하지만 그 외 변환에는 취약한 Semi-fragile 워터마킹 알고리즘이다. 제안한 워터마킹 알고리즘은 워터마크 정보의 삽입 전후 모델의 형태가 변하지 않으며, 쾌속조형시스템과 같은 고정밀도를 요구하는 기계공학 분야에서 데이터의 무결성 인증목적으로 사용할 수 있으며, 정보은닉 용도로도 사용할 수 있다.
조영 증강된 CT 영상의 화소값은 조영제에 의해 이산적으로 변한다. 또한 간의 중간부분에서는 간과 유사한 농도값을 갖는 췌장 때문에 간의 분할이 어렵다. 본 논문에서는 조영증강된 CT영상의 화소값의 이산적인 변화와 간과 겹치는 췌장을 제거하기 위하여 부분 히스토램 문턱치 알고리즘을 사용한 간 분할법을 제안한다. 히스토그램 변환 후 간 구조의 농도 값의 범위를 찾기 위한 적응 다봉성 분할과 췌장 제거를 위한 부분 히스토그램 문턱치 알고리즘을 수행한다. 다음으로, 간 이외의 불필요한 대상을 제거하고 경계를 매끈하게 하기 위해 모폴러지 필터링을 수행한다. 제안된 방법을 평가하기 위해 8명의 환자로부터 획득된 CT 영상중 중간부분에서 4개씩 총 32단면을 선택하였다. 부분 히스토그램 문턱치 알고리즘을 사용한 자동 분할법 II와 수동 분할법의 정규화된 평균 면적의 평균은 0.1671과 0.1711이었으며, 이 두 방법은 아주 적은 차이를 보인다. 또, 자동 분할법 II와 수동 분할법의 평균 면적 오차율은 6.8339 % 이다. 이 실험 결과로부터 제안된 자동 간분할 법은 의사에 의해 시행된 수동 분할법과 매우 유사한 수행능력을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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