하천은 육지 표면에서 일정한 물길을 따라 흐르는 물줄기를 의미하며, 하천 매핑 작업은 하천유역의 지형 변화 연구 및 하천 유역의 홍수 모니터링 연구 등에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 하천의 수위변화로 인한 유역 내 지표면의 수위 및 유량의 불균일성 등으로 인하여, 기존의 지반조사 기술은 하천 매핑 작업에 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 각각의 다른 파라미터를 사용하여 영상분류 기법 중의 하나인 ISODATA(Iterative Self_Organizing Data Analysis) 분류기법을 적용하여 RapidEye 영상으로부터 하천을 추출하는 방법을 제시하였다. 우선, RapidEye 영상으로부터 NIR(Near InfraRed) 밴드 영상과 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 영상을 생성한 뒤, 이를 각각의 파라미터로 설정한다. 생성된 각각의 영상에 ISODATA 기법을 적용한 뒤, 후처리 과정을 통하여 각각의 영상으로부터 하천을 추출하도록 한다. 각각의 영상에서 추출한 하천의 경계선 또한 Sobel 에지 추출 기법을 통하여 추출된다. 점검 점들을 이용하여 정확도 검증을 수행한 결과, NIR 밴드로부터 추출한 하천의 정확도가 NDVI 영상으로부터 추출한 하천의 정확도보다 더 높다는 것을 알 수 있다.
본 연구는 고체 추진기관의 각종 밀봉 부에 많이 사용되는 O-링의 설계시 고려되는 각종 형상인자의 변화에 따른 O-링의 거동과 응력 상태를 분석하여 설계 최적조건을 찾기 위한 내용을 다루고 있다. 조립 부의 내외경과 조립 공차, 챔퍼길이와 각도, 조립 홈의 외경, 깊이, 폭, 구성반경, O-링의 내경과 선 직경 등의 설계 변수에 의한 조립부 형상과 재료의 물성치, 유한요소 선택 및 요소 분할, 경계조건, 하중조건, 접촉부 정의 등을 MSC/PATRAN3의 $PCL^{[1]}$/로 프로그래밍 하여 설계변수에 의한 결과 분석을 손쉽게 수행할 수 있도록 시도하였다 고무의 Hyperelastic 물성치는 문헌상의 자료$자료^{[2]}$에 제시된 Ogden 상수를 사용하였으며 추후에는 인장시험, 순수전단시험, 이 축 인장시험을 통해 실험적으로 측정$^{[3]}$ 하여 적용할 예정이다. 고무의 대변형, 대 변형률을 고려한 비선형 응력해석은 MSC/PATRAN3의 Advanced FEA 모듈과 ABAQUS 5.5를 사용하였다. 본 연구에서의 해석결과를 설계변수들의 영향을 비교 분석하는데 사용하였으나 그 정확도가 입증된 상태는 아니며 추후 실제 조립 및 수압시험을 통해 평가할 예정이다.
충격하중을 받는 재료의 거동에 관한 연구는 공학의 넓은 분야에 깊은 관계를 가지고 있다. 특히 동적하중을 받는 경계조건 하에서 사용되는 구조물을 정밀하게 설계 제작하는 필요성이 고조됨에 따라 여러 재료들의 고변형률 속도로 변형될 경우에 대한 역학적인 성질이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 구조물의 건전성과 신뢰성을 향상시키기 위해서는 구조물이 실제적으로 받는 여러 조건의 하중하에서의 실험적으로 정밀하게 획득된 정확하고, 완벽한 재료 물성치가 필요하다. (중략)
선형탄성이론을 기초로 한 구조해석의 경우 사용하중상태에서의 변형과 응력은 만족할 만한 결과를 나타내지만, 항복후의 처짐과 파괴시의 극한하중 산정의 정확한 해석이 불가능하다. 평판의 극한해석시, 상한계 이론을 바탕으로 한 항복선 이론이 널리 사용되고 있으나 이론적으로 평판의 강도를 과대평가하게 된다. 그러므로, 임의의 하중조건과 경계조건에 대한 비선형 거동과 극한내하력을 산정할 수 있는 해석기법이 필요하다. 평판의 정확한 극한하중을 위해 p-Version 유한요소법을 제안하며, p-Version의 해석치를 범용 구조해석 프로그램인 ADINA의 결과와 문헌의 이론치와 비교하였다.
지문영상에서 신뢰할 만한 특징을 추출하기 위한 세선화 알고리즘은 전처리 과정에 있어서 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서 제안하는 세선화 알고리즘은 2치화된 지문영상의 연결성을 파괴하지 않고, 중심선에 가장 관접한 골격선을 최소 1화소 두께로 만들 수 있는 강건한 병렬 세선화 알고리즘을 제안하는 것이다. 제안한 기법은 3개의 부반복에 의해 반복 수행되며, 첫 번째 부반복은 내부점에 의해 최외각 경계 화소만을 제거하는 것이며, 두 번째 부반복은 2화소 두께의 골격선을 찾아 한쪽 골격선만을 추출한다. 세 번째 부반복은 골격선에 여분으로 존재하는 2화소 두께의 화소를 제거한다. 따라서 제안하는 세선화 방법은 회전과 잡음에 강건하며 균형 잡힌 중심선을 만들어낸다. 세선화 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 이전에 발표된 알고리즘들과 비교 분석하였다.
본 논문에서는 박막의 삼차원 형상을 신속하게 획득하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 기존의 반사광 측정 장치에 기반한 박막 측정 장비들은 170포인트에 대한 두께를 측정하는데 약 30분 이상의 시간이 요구되므로 박막의 전체적인 형상 정보를 신속하게 파악하는데 적합하지 않다. 제안하는 방법은 Canny 경계검출기를 이용하여 간섭무늬 영상으로부터 등고선을 검출하는 영상 분석법을 기반으로 한다. 검출된 등고선에 대한 절대적인 두께를 측정하고 Borgefors 거리변환 알고리즘을 이용한 보간 처리를 통해 등고선으로부터 높이 맵 정보를 추출한다. 추출된 높이 맵은 DirectX를 사용하여 높이 맵 지형처리 기법으로 삼차원 형상화 된다. 제안된 방법은 적은 수를 가지는 등고선에 대한 높이 정보만을 실측하게 되므로 약 5분의 수행시간으로 박막의 전반적인 삼차원두께 패턴 정보를 얻을 수 있다.
부분적으로 가려진 물체의 인식은 공장자동화를 위한 실제 문제를 해결하는 비젼 응용 분야에서 중요한 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 부분적으로 가려진 2차원 물체의 인식 문제를 해결하는 한 기법에 대하여 서술한다. 이러한 기법은 3단계로 구성된다. 즉, 1) 경계점 추적, 2) 선형선소의 추출, 3) 정합확률에 의한 정합벡타의 결정으로 구성된다. 80개의 모델을 포함하고 있는 20개의 영상화면에서 시험해 본 결과는 평균적으로 95%의 인식율을 나타내었다.
본 논문에서는 인지무선통신에서 중요한 기술 중 하나인 스펙트럼 센싱의 Hidden node의 문제나 셀룰라 시스템에서 셀 경계에서 CPE(Customer Premises equipments)의 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio)로 인한 센싱 성능 저하를 해결하기 위해 CPE들의 협력 릴레이 기법을 사용한 협력 스펙트럼 센싱을 제안하고 검출확률 성능을 분석한다. 송신단과 수신단 사이의 릴레이(Relay) 적용된 협력 스펙트럼 센싱은 가상의 공간 다이버시티이득(Spatial Diversity Gain)을 얻을 수 있어 센싱 성능이 향상된다. 협력 통신 기법 중 다중안테나를 적용한 AF(Amplify and Forward) 고정형 중계기를 사용하여 다이버시티이득을 얻는 시스템 모델을 제안하고, 검출 성능 향상을 분석한다.
양돈 업계에서 돼지의 무게는 돼지의 건강이나 성장 상태, 출하 여부, 사육 환경, 사료 배급을 결정하는 주요 요인 중 하나이며, 따라서 돼지의 무게를 측정하는 것은 돼지의 생산성 측면에서 중요한 문제이다. Top-view 카메라에서 획득한 영상으로부터 돼지의 픽셀 수를 이용하여 돼지의 무게를 추정하고자 할 때, 정확한 픽셀 수 측정에 영향을 주는 돼지의 자세를 결정할 필요가 있으며, 픽셀 수 측정에 영향을 주는 머리부분을 제거할 필요가 있다. 본 논문에서는 빠른 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 자세를 빠르게 결정하고, 딥러닝 기반의 빠른 객체탐지 기법인 YOLO를 이용하여 돼지 머리 위치를 파악한 후, 경량화된 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 획득하고 머리를 제거하는 방법을 제안한다. 즉, 빠른 영상처리 기법으로 이진화된 돼지의 영상 데이터에서 돼지의 몸통 중심점으로부터 돼지의 외곽선까지의 길이를 비교하여 돼지의 자세를 결정한다. 또한, 돼지의 머리 위치를 탐지하기 위하여 YOLO를 이용하여 영상 데이터 내의 돼지의 머리, 몸통, 엉덩이의 위치를 학습시킨 후, 곧은 자세의 돼지 머리 위치를 획득하고 머리 바깥 영역을 제거한다. 마지막으로 Convex-hull을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 추정한 후, 머리를 제거한다. 실험 결과, 0.98의 정확도와 250.00fps의 수행속도로 돼지의 자세를 결정하였으며, 0.96의 정확도와 48.97fps의 수행속도로 돼지의 머리탐지 및 제거가 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 개발된 선미부에 수직날개를 부착한 선박의 조파저항성능을 예측할 수 있는 수치해석기법의 검증에 관한 것이다. 수치해석기법은 비점성 유동장 해석기법인 랜킨소오스 패널법과 와류격자법을 사용하여 개발하였으며, 자유수면 경계조건의 비선형성은 반복해법을 사용하여 만족시켰고, 선박의 트림과 침하량을 구하는 알고리즘을 포함하고 있다. 수치해석을 위한 선체표면의 패널을 생성하기 위하여 패널절단법을 사용하였다. 4000TEU 컨테이너 운반선을 대상 선박으로 하여 선미부 6개소의 서로 다른 위치에 수직날개를 부착하여 수치해석을 수행하였으며, 수치해석기법의 타당성을 검증하기 위하여 상용 점성 유동장 해석 프로그램인 FLUENT를 사용하여 선체 주위의 점성 유동장을 계산하였고, 모형시험을 수행하여 얻은 실험 결과를 수치해석 결과와 서로 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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