선박 경계영역 이론에 의한 선박 사이의 실시간 가중치를 갖는 타원형 범퍼의 겹치는 면적을 계산하기 위한 연구이다. 실시간 타원형 범퍼의 겹치는 면적은 선박의 항해사들이 느끼는 인지 위험 평가에 중요한 도구로 사용할 수 있다. 본 연구에서는 선박 사이의 충돌을 사전에 위험을 어떻게 느끼는 지를 계산을 통해서 다양한 각도에서 충돌인지 위험을 확인하기 위한 기술에 대해서 설명하였다.
선박 경계영역 이론에 의한 선박 사이의 실시간 범퍼면적을 갖는 타원형 범퍼가 서로 접하는 순간을 계산하기 위한 연구이다. 실시간 타원형 범퍼가 겹치는 순간을 인지하여 관제사들이 선박의 충돌위기를 느끼는 인지 위험 평가에 중요한 도구로 사용할 수 있다. 본 연구에서는 선박 사이의 충돌위기를 사전에 느끼는 선박 범퍼의 접촉을 컴퓨터 프로그램을 이용하여 다양한 각도에서 충돌위기를 미리 인지하여 선박 관제에 도움을 주기 위한 연구이다.
최근 위치기반서비스의 확장을 위해 GPS 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest) 정보를 결합한 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)이 주목받고 있다. 기존 연구의 경우 GPS 궤적과 POI의 면적정보(polygon)가 겹치는 경우를 찾아내어 시맨틱 궤적을 생성하였다. 하지만 구글 지도, 네이버 지도, OpenStreetMap 등과 같은 공개된 지리 정보 시스템에서는 POI의 면적정보를 제공하지 않기 때문에 기존 방법으로는 시맨틱궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 GPS 위치정보와 POI의 좌표값(points)만을 이용하여 시맨틱 궤적을 생성할 수 있는 기법을 제안한다.
본 논문에서는 입력 영상에 대한 촬영 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 조명 기준영역을 이용하여 입력영상의 촬영 장면에 가장 근접한 조명 색도를 추정한다. 기존의 방법은 일정한 수의 기준조명 정보를 이용한다. 입력 영상으로부터 화소의 색도분포 정보와 기준 조명에 대한 미리 준비된 색도 집합을 대조하여 겹치는 면적이 가장 큰 기준 조명을 해당 입력 영상에 대한 장면 조명으로 간주한다. 겹치는 면적을 계산하는 과정에서 각 기준 조명에 대한 가중치를 가우시안 분포 형태로 적용하였으나, 분산 값에 대하여 명확한 기준을 제시하지 못하였다. 제안한 방법은 주어진 기준조명으로부터 독립적인 기준색도 영역을 추출하고, 입력영상의 모든 화소에 대하여 RGB 칼라좌표계의 r-g 색도 평면에서의 특징치를 계산한 다음, 독립적인 색도영역과 입력영상으로부터의 특징치를 이용하여 유사도를 평가한다. 유사도가 가장 높게 나타나는 조명을 해당 영상의 조명 색도 성분으로 추정하였다. 데이터베이스의 영상과 기준조명 색도를 이용한 성능평가에서 제안한 방법은 기존의 기본 방법에 비하여 평균 60% 정도의 개선을 보였고, 기존의 가우시안 분산 값이 0.1인 경우에 비하여 53% 내외의 개선 성능을 보였다.
본 연구에서는 X-ray장치(Drgem사 TS-CSP)와 foot phantom(SFT-1556)을 이용하여 발꿈치뼈 후전 축방향 촬영에서 X-ray 튜브의 각도를 30°, 35°, 40°, 45°, 50°로 변화를 주어 각 각도에 해당하는 영상을 흭득한 뒤 정량적 평가와 정성적 평가로 나누어 영상을 평가하였다. 블라인드 테스트에서는 40°에서 4.34점으로 가장 높았으며 Image J 프로그램을 이용한 면적 계산에서는 각도가 50°에서 1750으로 가장 큰 값으로 나타났다. 또한 겹치는 부위를 제외한 면적 평가에서는 X-ray 튜브가 40°일 때 가장 큰 값을 보였다. 그러므로 발꿈치뼈를 관찰하기 위한 촬영법으로는 X-ray tube 각도가 40°일 때가 적합하다는 결과를 얻었다.
유채(Brassica napus L.)는 식용유 생산을 목적으로 재배되며, 1975년에는 26.8천ha가 재배되어 연간 생산량이 34.7천톤이 생산되었으나, 외국으로부터 값싼 식용유의 대량수입으로 재배면적이 급격하게 감소되었다. 그러나 최근에 지방자치단체를 중심으로 경관용 재배면적이 증가하고 있고, 건강에 대한 관심이 높아짐에 따라 국내산 non-GM 식용유 생산을 목적으로 유채 재배면적이 급격하게 증가하고 있다. 유채의 대량생산을 위해서는 논 재배가 필수적이나 유채와 벼의 이모작 재배 시기가 겹치는 문제점이 발생하고 있어 조생종 유채의 품종개발과 함께 봄 파종이 가능한 유채의 품종 육성에 대한 요구가 매우 높다. 따라서 본 연구에서는 국내 보유 유채를 포함하는 십자화과(Cruciferae) 유전자원의 특성 평가를 통해 극조숙 유채 품종 육성을 조기에 육성하기 위해 실시하였다. 농촌진흥청 국립유전자원센터에서 분양받은 유전자원 146계통을 파종 재배하면서 핵형분석과 외부형질을 기준으로 정확한 종을 동정하였고, 각 유전자원의 생육 및 개화특성을 조사하였다. 유전자원들을 세포분석기를 이용하여 핵형을 분석한 결과, 전체 146개의 유전자원 중 유채(B. napus L.) 128계통, 갓(B. juncea Sinsk) 6계통, 배추(B. campestris Makino) 9계통, 미분류 3계통 등으로 조사되었다. 유전자원을 가을 파종(10월 22일)하였을 때 개화가 가장 빠른 계통(IT 279089)이 파종 후 137일 이후인 3월7일부터 개화가 시작되었고, 가장 늦은 계통(IT 279198)은 191일 후인 4월 30일에 개화가 시작되었다. 봄 파종(2월 4일)하였을 때 개화가 가장 빠른 계통(IT 279089)이 파종 후 79일 이후인 4월 23일부터 개화가 시작되었고 IT 279092 등 29계통은 추대와 개화가 되지 않았다. 위와 같은 연구결과를 토대로 개화시기가 빠른 유전자원을 육종을 위한 인공교배 시화분친이나 종자친으로 이용하면 지방산 품질이 좋고 극조숙성인 유채 품종의 개발이 가능할 것으로 생각된다.
최근의 급속한 도시화로 인한 불투수면적의 증가는 첨두유량의 증가, 홍수도달시간의 단축을 야기해 도시유역의 홍수 피해를 증가시키고 있다. 특히 하천 홍수위 상승에 의한 외수피해와 순간적인 집중호우에 의해 도로 노면수의 배수불량에서 기인하는 내수피해가 겹치는 경우 도시유역의 홍수피해는 더욱 가중된다. 이러한 도시홍수의 피해를 방지하기 위해서는 구조적 또는 비구조적인 대책수립이 필요하다. 구조적 대책의 경우 효과적이나 예산과 공기 등의 문제가 있으며, 중추적인 해결책이 되지 않으므로 도시홍수예보 시스템의 개발이 필요하다. 일반적으로 홍수예보에는 유출해석모형이 활용되고 있다. 유출해석모형 중 SWMM 모형은 맨홀 및 우수관망의 고려가 가능하여 하천과 우수관로가 연계된 도시 유출특성의 모의가 가능하여 도시홍수예보에 적합한 모형이다. 그러나 SWMM은 소배수유역의 분할 및 계산시간의 제약으로 대체적으로 유역면적이 $100km^2$ 내에 적용되는 한계를 가지고 있다. 따라서 본류 및 지류하천과 우수관로가 연계되는 $100km^2$ 이상인 도시유역의 홍수예보를 위해서는 우수관망 해석 및 하천흐름해석의 연계가 필요하다. 본 연구에서는 중규모 유역의 도시홍수예보를 위해 SWMM과 HEC-RAS 모형을 연계하는 방안을 제시하였다. 중랑천 유역을 대상으로 SWMM 모형을 이용하여 소유역의 지표 및 관망유출과 지류하천의 유출 분석을 수행하였고, 중랑천 본 류구간에 대해서는 HEC-RAS 모형을 구축하여 하천의 부정류 해석을 수행하였다. 또한, SWMM으로 계산된 배수구역별 유출해석 결과를 HEC-RAS의 지류유입량으로 활용하여 본류의 지류유입 영향을 고려하도록 하였으며, 원할한 연계를 위해 SWMM과 HEC-RAS를 연계한 시스템을 구축하였다. 결과적으로 SWMM과 HEC-RAS를 연계시스템 통한 모의유량이 관측유량과 유사한 결과를 보였으며, 도시홍수예보를 위한 SWMM과 HEC-RAS의 연계는 복잡한 도시유역의 홍수관리에 활용성이 클 것으로 판단된다.
본 논문은 얼굴을 관심 영역(ROI)으로 사용하는 자동 초점(AF, Auto Focusing) 시스템을 위 한 얼굴 검출 기능(Face Detection)의 얼굴 추적 향상 방법에 관한 것이다. 피부색을 바탕으로 얼굴을 검출하는 기존의 얼굴 검출 기능에서는 얼굴을 추적하기 위하여 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역에 대하여 현재 프레임의 스킨 픽셀 비율을 사용한다. 이 방법은 동영상에서 얼굴 영역의 안정성은 뛰어나지만, 얼굴 추적 성능은 다소 떨어진다. 따라서 얼굴 추적 성능을 향상 시키기 위하여, 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역과 현재 프레임에 검출된 얼굴 영역의 겹침을 조사하여 겹치는 영역의 면적을 이용하여 얼굴을 추적하는 방법을 제안하였다. 검증을 위하여 FPGA 보드와 모바일 폰 카메라용 CIS를 이용하여 실시간으로 얼굴 검출을 촬영하였고, 검출된 얼굴의 이동 궤적을 이용하여 성능을 검증하였다.
가장 많이 쓰이는 FR4 이층 기판을 사용하여 3 dB 커플러를 설계하고 제작하였다. 커플러 일부의 겹치는 면적을 키워서 커플링을 증가시키고 대역폭을 증가시키는 구조를 제안하였다. 설계를 위한 주요 파라미터 값들을 여러 조건에 따라 도시하였고, 시뮬레이션과 측정을 통해 검증하였다. 제작된 커플러의 크기는 $30{\times}14mm^2$이고, 중심 주파수 2.5 GHz 에서 0.6 dB의 삽입 손실과 $90.5^{\circ}$의 위상차를 측정으로부터 얻었다. 측정된 삽입 손실 $3.6{\pm}0.5dB$에 대한 주파수 범위는 1.72 GHz에서 3.08 GHz이다. 제안한 커플러는 기존의 랭 커플러와 유사한 성능을 보였고, 와이어 본딩 공정이 필요 없어 추가 비용이 들지 않고 도선의 폭과 간격이 넓어서 제작이 용이하다.
자연적인 가뭄의 발생특성을 이해하는 데 있어서는 서로 다른 유형의 가뭄 사이의 시공간적 관계를 해석하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 가뭄 지속시간과 3차원(즉, 위도, 경도 및 시간)의 공간 범위가 겹치는 것을 고려하여 기상 및 수문학적 가뭄사상을 정의하고 전이특성을 해석하였다. 이는 시공간적 가뭄 특성인자(지속기간, 면적, 심도, 중심)를 기반으로 하여 가뭄의 공간적 재현특성과 더불어 시간이라는 연속적인 개념을 결합한다는 것을 의미한다. 이처럼 개발된 시공간적 가뭄전이 특성을 고려한 가뭄지도는 향후 국지적으로 빈번히 발생하는 수문학적 가뭄의 발생 원인을 발견하고, 가뭄에 대한 효율적인 대응방안을 마련하는 데 활용도가 매우 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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