본 논문은 저고도로 비행하는 초소형 무인기에 대한 탐지 및 분류에 대한 기술로써, 단순히 초소형 무인기를 탐지만 하는 것이 아니라 탐지된 무인기의 종류 및 모델까지 인식하는 심화학습 기반 탐지 및 분류 기법을 제안한다. 무인기의 소리 특성으로 MFCC를 사용하였고 탐지 및 분류를 위해 CNN를 사용하였다. 무인기들은 각각 CNN을 통해 구분할 수 있는 MFCC 특성을 가짐을 입증하였고, 또한 총 4가지의 무인기에 대한 dataset을 대상으로 분류를 한 결과 time-related sequence를 가지는 MFCC라 하더라도 RNN 대신 CNN를 사용하면 탐지 및 분류 능력을 갖추면서도 연산량을 줄일 수 있음을 검증하였다. 따라서 본 논문은 간단하면서도 효과적인 초소형 무인기 탐지 및 분류 방법을 제시한다.
영상복원법 중에는 복원하고자 하는 원 영상의 화소밝기분포가 부분적으로 평탄하다는 가정을 한 부가적인 Gibbs 사전정보를 포함하는 방법이 있다. 이 경우 Gibbs 사전정보를 표현하기 위해 원 영상의 화소밝기를 나타내는 실변수 뿐 아니라 경계를 정의하는 이진변수를 포함하는 에너지 함수를 정의하게 된다. 그러나, 이러한 실변수와 이진변수의 복합형태가 존재할 경우 이들을 동시에 추정하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 deterministic annealing 방법의 응용을 고찰하기로 한다. Deterministic annealing 방법은 다른 방법과 달리 실수 값을 취하는 변수 및 이진변수가 복합형태로 존재하는 문제를 다루는데 있어서 매우 원리적이고 효율적인 방법을 제공한다. 이 방법에서는 복합형태를 취하는 원 함수에 근접하도록 하는 일련의 함수들을 정의하게 되는데, 이때 새로운 일련의 함수들은 실변수만을 취하도록 변환된다. 일련의 함수 중 개개의 함수는 조종파라미터(냉각시 온도에 해당)에 의해 지정된다. 고온에서의 에너지 함수는 저온에서의 에너지와 유사하나 좀더 완만한 형태를 취하게 된다. 따라서, 온도를 서서히 낮추면서 고온에서의 에너지 함수를 저온에서의 에너지 함수로 변환시켜 감으로써 에너지 함수를 최소화하는 작업이 용이해 진다. 이것이 연속방법의 핵심이다. 본 논문에서는 이러한 연속방법을 Bayesian 영상복원 모델에 적용하여 그 성능을 실험을 통해 검증한다.
이 연구는 결혼, 출산, 취업 시기와 순서에 기초하여 한국 여성의 생애과정의 유형적 특성을 분석하고 있다. 또한 생애 유형의 변화와 집단간 차이에 유의하면서 결혼코호트와 여성의 가족ㆍ개인 특성에 따라 생애 유형의 차이를 설명하고 있다. 분석에 활용한 자료는 2002년 한국여성개발원이 조사한 '제4차 여성 취업실태조사'이다. 초혼 경험이 있는 기혼 여성의 생애는 크게 다섯 유형으로 구분되었다. 결혼과 출산기간에도 쉬지 않고 계속 일한 여성(일ㆍ가족역할 중복형, 13.7%), 결혼 전에 일하였지만 출산/육아기간 동안 일을 그만두고 공백기 이후 다시 일자리로 돌아온 여성(M형, 18.6%), 결혼과 출산 직후 일을 그만 둔 여성(잠재 M형, 26.9%), 결혼 전에 일한 경험이 없지만 결혼/육아 이후 일자리를 처음 가진 여성(양육 후 입직형, 23.5%), 마지막으로 전혀 일한 경험이 없는 여성(17.3%)이다. 각 생애유형의 상대적 구성은 결혼코호트에 따라 유의한 차이가 존재하였다 최근의 결혼코호트일수록 M형(잠재 M형 포함)이 지배적인 생애 유형이 되고 있다. 양육 후 처음 일을 하거나, 전혀 일한 경험이 없는 기혼여성의 비율은 최근 결혼코호트일수록 작아지고 있다. 또한 1990년 이후 결혼한 여성에서 일가족 중복형의 생애 패턴이 증가하는 경향이 확인된다. 동일 코호트 내에서 살펴보면, 생애 유형은 여성의 교육수준 성장기 일하는 여성의 역할 모델의 존재(어머니의 취업), 남편과 여성의 성역할태도, 가구의 주 생업에 따라 유의미한 차이가 나타났다. 마지막으로 여성의 생애유형별 일과 가족역할의 의미를 조망하고 있다.
적층된 박벽 복합재료 보의 자유 진동에 관한 연구를 수행하였다. 박벽 C형강 복합재료의 동적 거동에 적용 가능한 일반적인 해석 모델을 개발하였다. 이 모델은 classical lamination theory를 기초로 두고 있으며, 임의의 적층 상태의 구성 즉, 대칭뿐만 아니라 비대칭의 적층 상태, 그리고 다양한 경계조건에 따른 휨과 비틀림 형상의 연계(coupling)을 설명하였다. 변위를 기반으로 한 일차원 유한 요소 모델은 박벽 복합재료 보의 고유 진동수와 그에 대응하는 진동 모드를 예측하기 위해 개발되었다. 운동방정식은 Hamiton의 원리로부터 유도되었으며, 수치적인 결과는 박벽 복합재 보에서 복합재료의 진동수와 모드 형상에 대해 적층각, 계수비, 그리고 경계조건의 영향을 얻을 수 있었다.
많은 컴파일러는 속도를 높이기 위해서 최적화를 수행한다. 최적화의 결과로 프로그램의 구문이 변경된다. 단일 스레드 소프트웨어에서는 변경된 구문이 영향을 받지 않지만 멀티스레드 소프트웨어에서는 변경된 구문 때문에 예상하지 못한 실행 결과가 발생할 수 있다. 멀티 스레드자바 소프트웨어는 스레드들 간에 메모리를 통한 상호작용을 자바 메모리 모델을 통해서 명세 한다. 자바 메모리 모델은 자바언어의 표준 메모리 모델이다. 하지만 현재까지 나와 있는 어떠한 자바 모델 체킹 도구도 자바 메모리 모델을 지원하지 않는다. 본 논문에서는 자바 메모리 모델을 지원하는 모델 체킹 도구를 개발하기 위해서 자바 메모리 모델을 지원하는 시물레이터를 많은 모델 체킹 도구에서 사용되는 SMT 기반으로 구현했다. SMT 기반 메모리 모델 시뮬레이터는 기존의 메모리 모델 시뮬레이터에서 몇분이 걸리는 계산 결과를 1초 이내에 계산하였다. 또한 이를 통해 기존 소프트웨어 모델 체킹에서 표현할 수 없는 실행 결과를 빠르게 표현할 수 있다.
본 논문에서는 좌-우향은닉 마코프 모델 (Left-Right Hidden Markov Model)에서 상태결정을 갖는 음성향상방법을 제안하였다. 은닉 마코프 모델에 기초를 둔 음질향상 방법은 성능은 우수하나, 모든 상태에 대해서 음질향상 알고리즘을 계산하므로, 계산량이 많고, 메모리가 많이 필요하여 실시간 처리에 부적절하다. 좌-우향 은닉 마코프 모델은 마코프 모델을 좌측에서 우측으로의 전이만 허용하는 모델로 단순화시켜 현재 상태에서 현재 상태나 다음 상태로 전이될 수 있는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는, 좌-우향 은닉 마코프 모델에서 유사도비 테스트 (Log-Likelihood Ratio Test)를 이용하여 현재 음성의 상태를 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 현재 음성의 상태를 알고 있다면, 현재 상태에 대해서만 음질향상 알고리즘을 계산하므로, 계산량이 줄어든다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음질 향상 시간과 신호 대 잡음비를 비교하였다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 음질향상의 결과는 약 0.2∼0.4 dB 정도 떨어졌지만, 계산량을 많이 줄일 수 있었다.
대규모의 데이터를 다루는 여러 시스템에서 데이터를 다수의 병렬 디스크에 분산시켜 저장한 후 질의 처리시 동시에 여러 개의 디스크를 접근함으로써 입출력 성능의 향상을 위한 많은 노력들이 행해져 왔다. 대부분 이전 연구들은 데이터 공간을 이루는 각 차원이 겹치지 않는 여러개의 구간으로 나누어져 전체 데이터 공간이 그리드 형태로 분할되어 있다는 가정하에 각 차원의 구간 번호로 결정되는 그리드 셀에 대해서 효과적으로 디스크 번호를 할당하는 알고리즘 개발에 집중되었다. 하지만, 그들은 데이터 공간을 그리드 형태로 분할하는 방법이 전체 디클러스터링 알고리즘 성능에 미치는 영향을 간과하였다. 본 논문에서 우리는 효과적인 그리드 분할을 통하여 매핑 함수를 이용하는 디클러스터링 알고리즘의 성능을 향상 시켰다. 이를 위하여 영역 질의 크기가 주어졌을 때 겹치는 그리드 셀의 수를 예측하는 모델을 제시하였으며 이를 이용하여 가능한 그리드 분할 방법들 중에서 질의 크기를 감소시키는 분할 방법을 선택하였다. 일반적으로, 다차원 데이터에 대해서는 이진 분할을 하지만 본 논문에서는 더 작은 수의 차원을 선택해서 여러 번 분할함으로써 질의를 만족하는 그리드 셀의 수를 감소시켰다. 다양한 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제시한 예측 모델은 질의 크기와 차원에 관계없이 0.5% 이내의 에러율을 보이는 것으로 나타났다. 또한 효과적인 그리드 분할을 통하여 다차원 데이터에 대해서 가장 성능이 좋은 것으로 소개되고 있는 Kronecker sequence 매핑 함수를 이용하는 디클러스터링 알고리즘의 성능을 최대 23배까지 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
수축대는 큰 부재를 공사기간 중 일정기각 동안 몇 개의 부분으로 나누어 부재내의 인장 응력을 유발시키지 않으면서 상당량의 건조수축이 발생하도록 하여 건조수축으로 인한 응력을 감소시키는 역할을 하는 일시적인 조인트이다. 본 연구에서는 시공단계와 크리프에 의한 응력완화 효과를 고려한 건조수축응력해석 방법을 바탕으로 수축대의 효과를 해석할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 해석방법을 10층 규모의 예제 구조물에 적용하여 얻은 결과는 다음과 같다. 수축대의 응력감소효과는 수축대가 설치된 층에만 적용되며 다른 층 슬래브에는 오히려 건조수축응력을 다소 증가시키게 된다. 수축대의 메움시기 변화에 따른 건조수축응력 감소효과는 콘크리트모델의 건조수축변형량의 시간에 따른 변화와 유사한 양상을 보이고 있으며 수축대를 메우기 전에 발생한 건조수축변형량이 많을수록 수축대의 응력감소효과가 증가한다.
이 논문은 공간 사진을 이용한 u-GIS 콘텐츠를 생성할 수 있도록 하는 GeoPhoto 콘텐츠 마크업 언어를 제안하고 있다. 제안된 GeoPhoto 콘텐츠 마크업 언어는 상이한 여러 플랫폼에서 개인 맞춤형 공간 사진 영상 정보를 표출 및 활용할 수 있는 콘텐츠를 지원하기 위한 GeoPhoto 콘텐츠 모델과 마크업 언어를 포함하고 있다. GeoPhoto 콘텐츠 언어는 다양한 공간 사진 콘텐츠를 제작할 수 있도록 GeoPhoto, CubicPhoto, SequenceGeoPhoto 타입을 기반으로 현재 많이 사용되고 있는 다양한 지리 정보, 위치 정보, 사진 정보등의 정보를 융합하여 표현하는 기능을 지원한다. 또한, 사진과 관련한 다양한 콘텐츠 모텔을 제공 할 수 있도록 다양한 GeoPhoto 콘텐츠 모텔과 이 콘텐츠들 사이의 연산들을 설정할 수 있도록 지원한다. 이 논문은 GeoPhoto 콘텐츠를 표현하기 위한 연산으로서 Annotation 연산과 Enlargement 연산, Overlay 연산들을 제안하고 있다.
한 대의 자동차에는 많은 용접자들이 분포하므로 각 로보트에 할당되는 용접점의 수가 커지는데, 전체 공정에서 용접 작업이 차지하는 시간을 줄이기 위해서 용접 순서를 적절하게 계획할 필요성이 있다. 본 논문에서는 점 용접용 로보트의 효과적인 교시를 위한 오프라인 프로그래밍 방법을 제안한다. 이는 용접 로보트와 작업 대상물과의 충돌을 고려하여, 충돌 회피를 보장하며 최단 거리를 갖는 용접 순서를 계획하는데에 고전적인 TSP 알고리듬을 변형하여 적용한 것으로서 자동차 용접 작업에 응용한다. 또한 작업을 계획아는데에 필요한 모델 데이터로 기존의 일반적인 CAD 시스템과 그의 데이터를 이용할 수 있도록 하므로써, 데이터 베이스의 구축을 한층 용이하고 또 정교하게 할 수 있다록 한다. 자동차 생산 공정의 한 예에 본 교시 방식을 적용하므로써, 이의 효율성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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