본 논문에서는 고속 이동 컨테이너 화물을 효율적으로 검색하기 위한 스테레오 방사선 영상 기반 3차원 형상화 연구에 관하여 기술하였다. 스테레오 방사선 영상은 X-선 발생장치, 선형 방사선 센서 그리고 이동 스테이지로 구성한 일련의 장치로부터 실물을 대상으로 획득하였다. 두 개의 방사선 센서는 검색 대상체의 정류된 X-선 영상을 얻도록 설계 및 제작되었다. 스테레오 X-선 영상을 이용하여 두 영상간의 대응점을 찾는 매칭 알고리즘을 구현하고, 대상체의 실제 3차원 형상을 복원과정을 연구하였다. 대상체는 컨테이너 화물을 모사하기 위해 평형 철재 상자 내부에 넣은 다음 시험하였다. 3가지 대상체에 대해 스캔시험과 3차원 복원과정을 차례로 진행하였으며, 방사선 영상의 정보부족으로 인한 한계를 극복하기 위해 에지정보를 기반으로한 영상복원을 시도하였다. 시험결과는 제안한 기술이 컨테이너 화물 검색에서 보다 효율적인 정보를 제공할 수 있음을 확인시켜 주었다.
직접 구동용 브러시 없는 직류전동기(BRUSHLESS direct drive motor : BLDD motor)의 강인한 위치제어를 위해 신경망을 사용하여 접근하는 새로운 제어방식이 소개된다. 전향 신경망이 추가된 선형 2차 제어기는 AC서보의 객체지향 방법을 사용함으로서 대략적으로 선형화 되어지는 강인한 BLDD 모터 시스템을 얻기 위해 사용된다. 구동 상태의 온-라인 위상에서 학습되는 이 신경망은 전향신호와 오차 역 전파법(Back-Propagation Method)에 의해 구성된다. 총 노드의 수가 8개이기 때문에 이 시스템은 일반적인 마이크로 프로세서에 의해 쉽게 실현될 수 있다. 일반적인 작동중, 입출력 응답은 표본화되어지고 가중치는 매개변수 또는 부하 토크의 능한 변이를 적용하기 위해 각 표본주기에서 오차 역 전파법에 의해 학습된다. 그리고, 상태공간에서 시스템 분석은 상태 궤환 이득을 얻기 위해 체계적으로 실행했다. 또한, 강인성은 전반적인 시스템응답에 영향력을 주지 않고 얻어진다.
본 논문에서는 조합된 텍스쳐와 칼라 정보로부터 다변수의 선형 구별 알고리즘을 사용하여 영상분할에 대한 새로운 방법론의 개발을 제시한다. 그 칼라 텍스쳐는 칼라 영상의 공간과 색깔의 밴드로부터 한 화소가 갖는 3X3의 마스크에서 Haralick 과 Pressman의 텍스쳐 특성들을 계산했다. 모두 9X28개의 텍스쳐 특성들 중에서 학습을 기반으로 크게 식별자(classifier)에 영향을 주는 특성들을 도출하였으며 결과적으로 뽑혀진 10개의 특성이 한 영상을 4부분으로 분할하는데 사용되어졌다. 이 방법론의 결과로 얻어진 영상은 고전적인 칼라와 텍스쳐 분할 방법론의 상자식별자(Box Classifier)와 Maximum Likelihood 식별기들과 비교했다. 이것은 Fastred-Lightgreen으로 염색된 전립선암이 조직에서 얻은 영상을 통해 비교를 했을 경우에 잘 나타난다. 학습 데이터를 통해 나타난 이 새로운 방법론은 97.5%의 정확한 식별성으로 또한 검증된 최상의 방법론중의 하나이다. 이 결과들이 더 많은 영상에 사용된다면, 이 방법론은 칼라와 텍스쳐가 분할에 관련됨으로써 보다 정확한 영상을 분할하기 위한 효율적인 도구가 될 것이다.
본 논문에서는 Alamouti의 시공간블록부호화를 적용한 다중화 시스템에서 선형 검출기 (zero forcing 또는 minimum mean square error)의 특성을 유도하고 이를 이용하여 수신기의 복잡도를 줄일 수 있는 방안을 제시한다. MMSE 검출기를 적응형으로 설계할 경우 계산해야 하는 가중치 벡터들의 수는 공간 다중화하여 전송한 심볼들의 수만큼 필요하지만 유도한 특성을 이용하면 STBC블록들의 수로 줄어든다. 적응형 알고리즘으로 RLS 알고리즘을 적용해 보았고 복잡도를 50%이상 줄일 수 있었다. 또한 V-Blast검출방법의 복잡도를 줄이기 위해 제안된 정렬QR분해 검출기를 본 시스템에 적용할 때 동일한 특성이 유니타리 행렬 Q와 상위삼각행렬 R에 나타나는 것을 확인하였고, 이 경우에도 성능의 저하 없이 복잡도를 50%까지 줄일 수 있었다.
서비스 기능 체이닝(SFC: Service function chaining)은 다수의 서비스 기능들을 순차적으로 구성하는 기술이다. 서비스 기능 체이닝에서는 확장성과 fault-tolerant를 위해 다수의 서비스 기능 인스턴스가 필요하며, 네트워크에 인입된 플로우는 다수의 서비스 기능 인스턴스로 적절하게 분배되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 각 서비스 기능인스턴스들의 자원을 고려하면서 종단 간 지연시간(latency)을 최소화 할 수 있는 플로우 분배 문제를 정의한다. 또한 GT-ITM 토폴로지 생성 툴을 사용하여 보다 현실적인 네트워크 토폴로지 상에서 시뮬레이션을 수행하고, 그 결과 최적의 플로우 분배 기법이 전체 지연시간을 줄일 수 있음을 확인하였다.
컴퓨터 시뮬레이션 실험을 이용한 제반 연구의 효율성을 높이기 위한 통계적 실험 계획법으로서 최적 실험법과 라틴 하이퍼큐브 계획법에 대하여 연구하여 최적 라틴 하이퍼큐브 계획법을 제시하였다. 또한 전산 실험 자료의 분석을 위하여, 공간적 예측모형을 택하여 자료로부터의 모수추정과 이 모형에 적합한 예측방법 및 최적 실험 계획법 등이 고려되었다. 최적 라틴 하이퍼큐브 실험계획법을 구성하기 위한 2단계 (2점 교환법 및 뉴톤방법) 알고리즘과 그것에 의한 결과를 제시하였고, 나아가 축차적(최적) 라틴 하이퍼큐브 계획법의 구축을 위한 한 방법을 제시하였다. 이와같은 접근법은 주요인 그림과 축차적인 계획 및 분석을 이용하여 집적회로 계획의 최적화 문제로 응용되어 결국 품질향상에 도움이 되도록 하는 실예를 통하여 그 실제적 적용성이 예증되었다.
본 논문에서는 주시각과 초점을 동시에 제어할 수 있는 수평이동방식 입체카메라를 설계/제작하고, 이를 자동으로 제어하기 위한 시차정보 추출 알고리즘을 제안하였다. 먼저 수평이동방식 입체카메라의 기하학적 구조를 분석하여 주시각과 초점 제어량 사이의 선형관계를 도출하였으며, 이를 근거로 주시각과 초점이 동시 제어되는 입체카메라를 설계/제작하였다. 그리고, 1차원 Cepstrum 필터를 이용한 시차정보 추출 알고리즘을 적용하여, 주시각과 초점이 동시에 자동 제어되는 입체카메라 시스템을 구현하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 시차 추출시간 및 에러율에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 입체카메라 시스템은 제어시간 및 에러율을 크게 줄여 자연스럽고 선명한 입체영상을 획득할 수 있게 하였으며, 입체카메라 조작을 단순화시킴으로서 사용자의 편리성을 추구하였다.
본 논문은 노이즈가 비 정규 분포를 따르는 수중 환경에서 비 선형 필터 기법에 따른 Mass-Damper-Spring (MBK) 시스템 위치추정에 관한 연구 내용이다. 최근 위치 추정에 사용되는 필터는 확장 칼만 필터 (EKF: Extended Kalman Filter) 와 파티클 필터(Particle Filter)가 주목 받고 있다. EKF는 가우시안 잡음 (Gaussian Noise) 이 존재하는 비선형 시스템에서 정확도가 높은 알고리즘으로 널리 사용되고 있지만, 수중 환경과 같이 비 가우시안 잡음이 존재하는 경우 사용에 많은 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 상태예측을 기반으로 둔 EKF와 비교하여, 통계적 발생 가능성 인자 (Maximum Likelihood) 에 기반한 분포 재해석 기법을 이용한 개선된 ODPF (One-Dimension Particle Filter)를 제안한다. 모의 실험을 통하여 non-Gaussian noise가 존재하는 수중 환경에서 EKF와 제안한 Particle filter를 사용한 위치 추정 결과를 비교 분석하였으며, 계산 용량 및 통계 샘플이 충분한 경우 ODPF가 EKF 대비 정확한 위치 추정 결과를 제공하는 것을 확인하였다.
Vector Random Decrement(VRD) 기법은 상시하중을 받는 선형의 구조물에서 동적응답의 장시간기록을 자유진동신호로 전환시키는 효과적인 알고리즘으로 발전되어 왔으며, 이에 따른 VRD함수는 실측한 자유감쇄응답과 거의 동일하게 모우드변수에 대한 정보를 갖는다. 본 연구에서는 모우드형상비의 개념을 동특성 평가과정인 Ibrahim Time Domain (ITD) 알고리즘에 적용하여 VRD 기법을 개선하였다. 제안된 기법에서는 이동시간의 보정과정에서 VRD 함수가 변환되지 않기 때문에 벡터 트리거조건에 적용된 최대 이동시간 영역의 정보가 VRD 함수에 누락 없이 포함되고 입력하중의 영향은 평균과정에서 소거된다. 제안된 기법에 의한 모우드변수의 추정결과를 일반적인 Random Decrement(RD) 기법과 비교하였으며, VRD 기법의 적용성을 모의 예제해석과 상시하중이 재하된 보의 실내실험으로 검증하였다.
이 논문은 피하산란의 정도가 다를 것으로 예상되는 얼굴의 6개의 부위를 촬영하여 각각의 산란특성을 추출하고 렌더링에 반영하여 얼굴의 사실감 있는 표현이 가능한 방법을 제안한다. 각 부위별 산란이미지는 프로젝터로부터 피부에 입사된 단위광선이 내부 산란을 거쳐 밖으로 드러나는 모양을 여러 노출로 촬영하여 HDR 이미지로 합성하고, 비선형 최소제곱합의 해법 중 Sequential Quadratic Programming을 이용하여 광선의 입사지점을 지나는 단면이 이루는 곡선에 '가우스 함수의 선형결합'을 적합한다. 가우스 함수는 산란곡선을 잘 근사하면서 필터로서 적용이 쉬운 장점을 가진다. 우리는 최소제곱합의 해가 지역 해에 빠지는 않도록 유전알고리듬을 이용해 초기 값을 설정한다. 근사된 식의 각 가우스 항은 얼굴에 입사되는 복사조도를 렌더링한 텍스처에 가우스 필터로 적용되어 피하산란효과를 표현. 이 논문에서는 최대 12회의 가우스 필터링을 효율적으로 처리하기 위해 쿠다의 병렬처리능력를 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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