실시간영상에서 객체의 분할 및 추적은 침입자 감시와 로봇의 물체 추적, 증강현실의 객체 추적등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 입력 영상의 일부를 학습하여 배경모델로 제작한 후, 배경제거 방법을 이용하여 움직이는 객체의 분할을 통해 객체를 검출하였다. 검출된 객체의 영역을 기반으로 HSV 색상히스토그램과 파티클 필터를 이용하여 객체의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 분할 방법은 평균 배경모델을 이용한 방법보다 주변환경 변화의 영향을 적게 받으며, 움직이는 객체의 검출 성능이 더욱 우수하였다. 또한 단일 객체 및 다수의 객체가 존재하는 환경에서 추적 객체가 유사한 색상 객체와 겹치는 경우, 추적 객체의 영역 절반 이상이 가려지는 경우에도 지속적으로 추적하는 결과를 얻을 수 있었다. 2개의 비디오 영상을 사용한 실험결과는 평균 중첩율 85.9%, 추적률 96.3%의 성능을 보여준다.
해상에 누출된 기름의 거동은 크게 초기확산, 수평이동 그리고 풍화과정으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 초기확산과 수평이동을 고려하는 단기예측모델을 개발하여 경기만에 적용하였다. 누출된 기름의 초기확산과정에서는 Fay의 3단계 분류법에 근거한 경험식으로 확산반경을 추정하고, 수평이동과정에서는 바람과 $M_2$조석을 고려하여 기름의 이동을 추정 하였다. 조석 수치모델을 위해서 깊이방향으로 적분된 운동방정식을 사용하였고, 수치 계산을 위해 교차 격자체계를 채택하였다. 시간전개를 하는 방법으로 양해법과 중간시간전개법을 이용하여 그 계산결과를 서로 비교하였다. 수치해의 정확도를 검증하기 위하여 간단한 직사각형 유체영역에 먼저 수치모델을 적용한 다음, 실제 계산영역인 경기만에 적용하였다. 또한, 사고 발생시간과 누출장소, 누출된 양과 누출 지속시간, 바람의 크기와 방향을 입력하면 기름의 이동방향과 오염지역 그리고 해안선의 오염정도를 가시화할 수 있는 기능을 단기 예측모델에 포함 시켰다.
본 논문에서는 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘의 성능 향상을 위한 표적 이미지 교환 모델을 제안한다. 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘은 시퀀스의 첫 프레임에서 지정된 표적 이미지만을 사용하여 탐색 이미지 내에서 가장 유사한 부분을 찾아 객체를 추적한다. 첫 프레임의 객체와 유사도를 비교하기 때문에 추적에 한 번 실패하게 되면 오류가 축적되어 추적 객체가 아닌 부분에서 표류하게 되는 현상이 발생한다. 따라서 CNN(Convolutional Neural Network)기반의 모델을 설계하여 추적이 잘 진행되고 있는지 확인하고 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘에서 출력되는 점수를 이용하여 표적 이미지 교환 시기를 정의하였다. 제안 모델은 VOT-2018 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 정확도 0.611 견고도 22.816을 달성하였다.
온톨로지에 기반한 시맨틱 웹 서비스는 웹 서비스의 자동화된 탐색, 선택, 조합을 지원한다. 특히 시맨틱 웹 서비스 기술 표준인 OWL-S는 서비스의 의미적 기술을 제공하기 위해 만들어진 온톨로지 언어이다. 한편 OWL-S는 문법이 복잡하여 일반 사용자가 OWL-S 문서를 직접 생성하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 현재 소프트웨어 설계 및 개발을 위해서 널리 사용 중인 UML 다이어그램으로부터 OWL-S 문서를 편리하게 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 프로세스의 흐름을 기술한 순차 다이어그램 및 활동 다이어그램으로부터 OWL-S 온톨로지를 생성하기 위해서 UML 프로파일을 기반으로 하고 있다. UML 다이어그램은 XMI 파일로 추출되고 XSLT 스크립트를 통해 OWL-S 온톨로지로 변환된다. 제안한 방법은 복합 프로세스의 다양한 제어구조를 지원할 수 있는데, 이 논문에서는 다양한 종류의 UML 다이어그램을 대상으로 실험함으로써 이를 보였다.
본 논문에서는 인식 단위로서의 개개의 은닉 마코프 모델 (HMM: Hidden Markvo Model)에 대응하는 가중치를 도입하여 HMM출력 스코어는 HMM출력 확률과 HMM 가중치의 곱으로 표현된다고 가정하고 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법과 유사하게 HMM 가중치를 반복적으로 훈련하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 오인식 척도에 대해 차분 (delta) 계수를 정의하고 이를 이용하여 HMM 가중치를 반복하여 훈련하는 방법이다. 이러한 방법은 HMM 가중치의 합을 HMM 개수의 총합으로 제한함으로써 기존의 파라미터 추정 방법과 비터비 (Viterbi) 알고리즘에 큰 변화 없이 음성 인식에 효과적으로 적용될 수 있다. 제안된 방법은 기존의 분할 (segmental) 최소 분류 오류훈련 방법과 비교하여 추정하는 파라미터의 개수가 감소되었으며 훈련 모델의 최적 상태열을 이용한 경도 계산 과정이 포함되지 않음으로써 계산량을 효과적으로 단축할 수 있다. HMM가중치를 이용한 HMM기반의 음성 인식기의 성능 평가를 위해서 단독 숫자음 인식 실험을 실시하였다. 실험적 결과들은 HMM 확률 보정을 이용한 음성 인식 시스템이 베이스라인 시스템보다 음성 인식 성능이 더 우수함을 보여준다. 제안된 방법은 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법에 비하여 구현하기 간편한 반면에 더욱 우수한 음성 인식 성능 향상을 보여준다.
유전자 및 단백질간의 복잡한 상호작용에 의해 기능이 결정되는 생명정보 데이터의 특성으로 인하여 생명정보 데이터 분석을 위해서는 이질적인 데이터를 통합적으로 분석할 수 있는 통합시스템이 요구된다. 따라서 이 논문에서는 생물학 실험실 레벨에서 단백질 구조 관련 데이터를 통합할 수 있도록 XML 모델기반에 웨어하우스 미디에이터 통합시스템을 제안한다. 제안 시스템은 fact constellation 모델을 기반하여 이질적인 소스에 대한 통합 모델링을 진행하고 통합 스키마를 XML 스키마로 변환하여 유지한다. 또한 통합 데이터베이스에 포함된 소스 데이터의 변경 및 출처에 대한 추적 관리를 위해 데이터의 점진적 갱신방법과 서열에 대한 버전관리를 이용한다. 실제로 이 시스템을 단백질 구조(PDB), 서열(Swiss-Prot)과 도메인 분류데이터(CATH) 통합에 적용한 통합 모델링 과정을 보여준다.
평판형 증발부를 갖는 루프히트파이프(LHP)에 대한 정상상태 해석모델을 제시하였다. 관련문헌의 고찰에 기초하여 LHP 의 주요 부분인 증발부, 액체저장조(보상챔버), 증기이송관, 액체이송관 및 응축부에서 온도와 압력을 예측할 수 있도록 계산과정을 제시하였으며, LHP 에서 유일하게 모세관 구조물을 가지는 증발부의 해석에 중점을 두었다. 증발부에서 액체 -기체 경계면 부근에서 압력과 온도의 영향을 고려하기 위해 박막이론을 사용하였으며, 수정된 기체분자운동이론에서 응축경계면 온도를 산정하는데 있어서 독특한 방법을 도입하였다. 응축부에서는 상변화 경계면을 단순화하여 처리함으로써 응축부 형상 변화에 상대적인 융통성을 구비하도록 하였다. 본 연구의 LHP 정상상태 해석 모델은 문헌 상의 실험결과에 의해 타당성이 증명되었다. 해석모델에 의한 예측치는 실험치와 비교할 때 절대온도를 기준으로 최대 상대오차 3% 이내로서 합리적으로 잘 일치하였다.
본 논문에서는 공항 정밀접근 항공기의 안전성을 증대시키기 위한 방법으로 S/W 패킷모뎀을 이용한 PAR 관제 자동화 방안을 제안하고, DEVS 형식론을 이용하여 제안하는 시스템의 기능을 검증하였다. 기존의 PAR 관제는 음성으로 항공기를 통제함으로써 조종사의 정보 획득 능력이 떨어질 수 있다. 이를 해결하기 위하여 디지털 신호에 의한 자동 관제 시스템을 제안하고, 공항의 PAR이 추적하고 있는 항공기의 비행경로, 강하각, 거리를 조종사에게 실시간으로 전송해 주고 일반화함으로서 관제사의 숙련도와 관제 특성에 기인하는 요소를 배제할 수 있다. 제안된 시스템의 동작을 검증하기 위하여 확장된 DEVS 형식론인 C-DEVS 형식론을 사용하고, 하나의 모델로 합성된 원자 모델을 통해 시스템의 전체 상태 시퀀스를 검색하여 시스템의 안전성(Safeness)과 필연성(Liveness)을 검증할 수 있다. 제안하는 시스템의 C-DEVS 모델을 기존의 음성 관제 시스템과 비교하여 두 시스템이 동일한 상태 시퀀스를 가짐을 확인하였으며, 모든 상태를 검증함으로써 실제 상황에 적용할 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문은 병렬 삼상 부스트 컨버터에서 Interleaved PWM에 의해 발생하는 고 주파수 순환전류를 효과적으로 저감시키기 위해서, AC 입력단에 연결되는 삼상 결합 인덕터의 특성을 분석하였다. 제시된 삼상 결합 인덕터 분석은 삼상 결합 인덕터의 구조와 전압 방정식의 해석을 통하여 이루어졌다. 그리고 이것을 바탕으로 기존의 저 주파수 평균화 모델에 삼상 결합 인덕터를 추가하여, 고 주파수 순환전류와 저 주파수 순환전류를 동시에 저감시킬 수 있는 새로운 형태의 평균화 모델을 제안하였다. 새로운 평균화 모델의 영상성분을 이용하면, 삼상 결합 인덕터와 라인 인덕터의 순환전류에 대한 총 인덕턴스를 각각 구해 비교 할 수 있다. 시뮬레이션과 실험결과를 토대로 병렬 삼상 부스트 컨버터에서 사용되는 삼상 결합 인덕터의 유용성을 검증하였다.
본 연구에서는 두꺼운 복합적층판에 대한 응력해석을 할 수 있는 통합-세부 변분 모델(globallocal Variational Model)을 이용하여, 이 방법으로 섬유각도와 적 층순서가 다른 여러 유한폭을 가진 복합적층판의 층간응력해석을 수행하여 층간수직 응력의 거동을 살펴 보았다. 그리고 0, 90, 45, -45도 층들로 이루어진 준등방성 (quasiisotropic) 복합적층판에 대한 응력해석 결과로 층간수직응력의 근사해에 의한 결과와 상호 비교하며 근사해의 한계성을 검토 설명하였다. 또한, 층간분리에 큰 영향을 주는 층간수직응력을 고려한 두꺼운 복합적층판에 대한 최적의 적층방법으로 포와송 비에 대하여 대칭인 부적층판을 반복하는 적층방법을 제시하였으며, 통합-세부 변분 모델을 이용한 해로 이 적층방법에 의한 적층판의 층간수직 응력의 거동을 살펴 보았다. 그리고 이 적층방법에 의한 적층판과 다른 적층순서를 가진 적층판의 층간 수직응력을 서로 비교하여, 이 적층방법에 의한 적층판의 층간수직응력의 감소를 조사 하여 그 유용성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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