본 연구에서는 가변 입구 안내익이 있는 다단 축류압축기의 성능예측을 위하여 3차원 전산해석, 전산해석 결과를 이용한 단 축적법, 그리고 스케일 된 단 축적법의 3가지 해석 기법을 적용하였다. 이 방법들을 적용하여 구한 압축기 탈설계점 성능특성은 성능시험 결과와 비교하여 분석하였으며, 가변 입구 안내익 적용시의 성능해석을 수행하여 가변 효과를 살펴보았다. 성능해석은 상용 전산 유동해석 프로그램인 FLUENT $6.3^{TM}$ 과 NASA의 압축기 해석 코드를 이용하여 해석을 수행하였다.
본 논문에서는 최종 변이영상의 정확도를 높이기 위해 영상의 특징점을 이용한 적응적 가변 정합창 방법과 교차 일치성 검사의 신뢰도를 높이는 방법을 제안한다. 제안한 적응적 가변 정합창 방법은 색상정보를 이용하여 영상을 분할하고 분할된 각 영상의 특징점을 찾아 그 특징점들의 유무에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 가변시키는 방법이다. 또한 제안한 알고리즘을 GPU를 기반으로 구현하여 연산속도가 평균 128배 빨라졌다. GPU는 NVIDIA의 GeForce GTX296를 사용하였고, CUDA를 기반으로 프로그래밍 하였다.
방사선을 이용한 치료기인 의료용 선형가속기에 부착하여 선량분포 조절에 사용하는 가변형 쐐기필터(virtual wedge)의 선량분포 특성를 분석하고 쐐기각의 자료를 비교하여 가변형 쐐기필터 적용에서 오는 선량분포의 변화를 알아보고자 하였다. 기준전리함인 단일채널 PTW-UNIDOS과 3차원 선량계측시스템인 RFA-7 그리고 실험적으로 구성된 다중채널 검출기의 특성실험을 통하여 선량분포도 및 쐐기각을 구하고 이를 이용하여 실험적 검출시스템의 측정인자를 보정하였다. 가변형 쐐기필터의 쐐기각은 15$^{\circ}$, 30$^{\circ}$, 45$^{\circ}$ 에서 고정형 쐐기필터에 비교하여 1$^{\circ}$ 이내로 안정하였고, 60$^{\circ}$ 경우는 6 MV에서 1.2$^{\circ}$, 10WV 에서 2.2$^{\circ}$ 의 변화를 보였다. 측정에너지 영역 6, 10 MV 의료용 광자선을 적용하여 선량백분율과 빔평탄도 측정결과 검출기의 신뢰도가 평균 $\pm$2.1 % 이내였다. 고정형 쐐기필터를 이용한 쐐기각 변화율방법 적용시 방사선치료 과정에서 나타나는 선량오차 및 정상조직의 피폭을 줄이고 장비의 과도한 부하를 감소시키며 가변형 쐐기필터의 다양한 치료방법의 적용을 모색할 수 있었다. 가변형 쐐기필터 이용과 측정된 선량분포의 특성 분석으로 기존 고정형 쐐기필터 이용방법 및 기능을 보완하였고 실험적으로 구성된 계측시스템 측정장비의 대체방법 보정으로 가변형 쐐기필터의 다양한 치료방법적용과 보조물 사용에 따른 정확성과 효율을 높이는데 유용하리라 사료된다.
기존의 지오펜스는 사용자의 관심 지역에 대한 가상의 영역을 설정하면, 설정된 영역에 대한 진/출입 상황인식 서비스만 제공한다. 최근 차세대 기술로서 주목받고 있는 커넥티드 카(Connected Cars)에 지오펜스 기술을 적용하면 추가적인 인프라 구축 비용 없이 응용 서비스가 가능하지만, 이를 위해선 기존 지오펜스의 기능을 확대하여 개선해야 한다. 본 논문에서는 커넥티드 카 기술을 지원하기 위해서 사전 연구된 모바일 3차원 지오펜스 시스템을 기반으로, 차량과 차량에 적용된 지오펜스 영역이 상황인식에 따라 반경이 변경되는 가변적인 모바일 지오펜스를 제안하고 구현한다. 제안된 가변적 모바일 지오펜스는 가변요인 분석에 의해 가변 결정 알고리즘을 적용한 후, 자신과 주변의 상황인식에 따라 지오펜스의 영역이 변경되는 것을 실험으로 나타낸다. 향후에는 본 논문에서 제안된 가변적인 지오펜스가 커넥티드 카 기술뿐만 아니라 안전하고 효율적인 차량 운행을 돕는 V2X(Vehicle to Everything)의 응용 기술로 활용될 것으로 전망한다.
본 항공기에 스테레오 카메라를 장착하여 영상 기반의 비행 객체 탐지 및 탐지된 객체의 3차원 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 구름 사이에 존재할 수 있는 원거리의 작은 객체를 탐지하기 위한 방법으로 PCT 기반의 Saliency Map을 생성하여 이용하였으며, 이렇게 탐지된 객체는 좌우 스테레오 영상에서 매칭을 수행하여 스테레오 시차(Disparity)를 추출하였다. 정확한 Disparity를 추출하기 위하여 비용집적(Cost Aggregation) 영역을 탐지 객체에 맞추어 가변되도록 가변 영역으로 사용하였으며, 본 논문에서는 Saliency Map에서 객체의 존재 영역으로 검출된 결과를 사용하였다. 좀 더 정밀한 Disparity를 추출하기 위하여 Sub-pixel interpolation 기법을 사용하여 Sub-pixel 레벨의 실수형 Disparity를 추출하였다. 또한 이에 카메라 파라미터를 적용하여 실제 탐지된 비행 객체의 3차원 공간 좌표를 생성하여 객체의 공간위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 향후 자율비행체의 영상기반 객체 탐지 및 충돌방지 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 5.8GHz ISM 대역(5.725GHz~5.825GHz)의 저가 3차원 빔 조향을 위한 단일급전 마이크로스트립 기생 배열 안테나를 설계 및 제작하였다. 안테나는 단일 급전 능동소자와 가변 리액턴스 부하를 갖는 4개의 기생소자로 구성된다. 제작된 안테나의 빔 조향 범위는 가변 리액턴스 부하의 조절에 의해 방위각 ${\Phi}=0^{\circ}$, ${\Phi}=45^{\circ}$, ${\Phi}=90^{\circ}$, ${\Phi}=135^{\circ}$에서 ${\pm}28^{\circ}$의 3차원 빔 조향을 이룰 수 있었다. 빔 조향 범위 내에서 안테나의 최대이득은 7.23dBi~9.36dBi를 가지고, -10dB 이하 반사손실대역폭은 빔 조향각도에 상관없이 항상 5.8GHz ISM 대역을 포함하였다.
An enhancement of the probabilistic data association filter is presented for tracking a single maneuvering target in clutter environment. The use of the variable dimensional structure leads the probabilistic data association filter to adjust to real motion of a target. The detection of the maneuver for the model switching is performed by the acceleration estimates taken from a bias estimator of the two stage Kalman filter. The proposed algorithm needs low computational power since it is implemented with a single filtering procedure. A simple Monte Carlo simulation was performed to compare the performance of the proposed algorithm and the IMMPDA filter.
물체의 3차원 모델을 음영처리하기 위해서는 물체 표면의 각 점에서 법선 벡터를 계산해야 한다. 복섹 기반의 볼륨 데이터는 표면에 대한 기하학적 정보가 없기 때문에 이웃 점들의 상대적인 위치나 데이터 값의 차이로부터 법선 벡터를 추정할 수 밖에 없다. 기존에 고안된 법선 벡터추정 연산자는크기가 고정되어 있기 때문에 제한된 영역에서만 법선 벡터를 정확하게 계산하고 나머지 영역에서는 오류를 유발한다. 이 논문에서는 표면을 구성하는 점들의 공간적 배치나 그 점들의 데이터값에 따라 크기가 변하는 가변 중심 편차 연산자와 이를 이용한 법선 벡터 추정 방법을 제안한다. 이 연산자를 사용하면 기존연산자들보다 정확하게 법선 벡터를 추정할 수 있으며, 동일한 화질인 경우 계산 시간이 상당히 단축된다.
In this paper, a tracking algorithm for a maneuvering single target in the presence of multiple data from multiple sensors is investigated. Allowing individual sensors to function by themselves, the estimates from individual sensors on the same target are fused for the purpose of improving the state estimate. The filtering method adopted in the local sensors is the variable dimensional filter with input estimatio technique, which consists of a constant velocity model and a constant acceleration model. A posteriori probability for the maneuvering hypothesis is newly derived. It is shown that the relation function of the a posteriori probability is a function of only the covariance of the fused estimates. Simulation results are provided.
This study provides how the Dimension Reduction (DR) method as an efficient technique for reliability analysis can acquire its increased efficiency when it is applied to highly nonlinear problems. In the highly nonlinear engineering systems, 4N+1 (N: number of random variables) sampling is generally recognized to be appropriate. However, there exists uncertainty concerning the standard for judgment of non-linearity of the system as well as possibility of diverse degrees of non-linearity according to each of the random variables. In this regard, this study judged the linearity individually on each random variable after 2N+1 sampling. If high non-linearity appeared, 2 additional sampling was administered on each random variable to apply the DR method. The applications of the proposed sampling to the examples produced the constant results with increased efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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