금속에서의 흥미로운 광학적 특성들은 주로 표면 폴라리톤(surface polaritons: SP)의 기여에 의해 나타난다. 물질상수(유전율과 투자율)가 모두 음수인 왼손잡이 물질(left-handed materials: LHM)의 표면에서도 두 종류의 SP인 표면 전기-폴라리톤(surface electric-polariton: SEP), 또는, 표면 자기-폴라리톤(surface magnetic-polariton: SMP)이 형성되어 군속도와 위상속도가 서로 반전되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 금속물질과 LHM와 같은 메타물질(metamaterials)의 경계면에서 발생하는 SP의 전파특성을 분산관계를 통하여 분석하였다. 임의의 물질상수를 갖는 두 매질의 경계면에서 SEP와 SMP가 생성될 수 있는 일반화된 조건을 도출하였으며, 양쪽 매질을 통해 전파하는 에너지 비율의 차이에 의해 군속도와 위상속도가 반전된다는 물리적인 원인을 제안하였다. 도출된 SP 생성조건을 이용하여 금속물질과 메타물질의 경계면에서 전파하는 SEP와 SMP의 분산관계를 구하고, 주파수에 따라 다양한 SP의 전파특성이 나타날 수 있음을 보였다. SEP 및 SMP 분산관계로부터 구한 정량화 된 전파특성은 SP가 존재하기 위한 매질의 일반화된 조건과 에너지 전파 비율의 계산으로부터 얻은 결과와 일치함을 확인하였다. 특히, 두 매질 중 어느 한 매질이 LHM이 아니더라도 SP은 위상속도와 군속도가 반전되어 전파될 수 있음을 밝혀내었다.
평판 유동에서 유동을 제어하기 위하여 압전 세라믹을 이용한 액추에이터가 설계되었다. 액추에이터가 15Hz의 낮은 가진 주파수로 구동할 때, 설계된 액추에이터에 의해 발생된 유동 교란을 알아보기 위해 경계층 측정이 수행되었다. 경계층에서의 평균 유동속도와 섭동량이 액추에이터 끝단에서 $x/{\delta}^*=31.9$ 떨어진 하류위치에서 1축 열선프로브(55P14)로 측정되었다. 측정 결과, 속도가 느린 영역과 빠른 영역이 각각 액추에이터의 중심부근 및 바깥부분에서 관찰되었으며, 이것으로 서로 마주보며 회전하는 한 쌍의 유동방향 와류의 발생이 예측되었다. 섭동량은 액추에이터의 바깥부분에서 크게 나타났으며, 벽면근처에서 유동방향 속도의 스팬방향 변화에서 변곡점이 관찰되었다. 액추에이터가 낮은 주파수에서 구동하는 경우에는 경계층 불안정성이 액추에이터의 가진 주파수와 T-S 파동에 해당하는 주파수에서 함께 증폭된다.
본 연구에서는 비 균질 퇴적층으로 인한 지진파의 증폭에 대한 경계/유한요소 해석을 수행하였다. 수치해석을 위해, 비 균질 퇴적층은 8절점 등 매개 변수 유한요소 사용하여 모델링하였고, 그 주위의 균질 반무한 지반은 3절점 등매개 변수 경계요소를 사용하여 모델링하였다. 경계요소와 유한요소의 접촉면에서, 표면 력의 평형조건과 변위의 적합 조건에 의해 두 개의 요소를 결합하는 알고리듬을 개발하였다. 수치해석의 영향인자로서 SH파, P파와 SV파의 입사각, 무 차원 진동수 그리고 반무한 지반과 퇴적층사이의 전단 파 속도 비와 질량밀도 비를 고려하였다.
목적: PET과 MR 영상을 체계적으로 합성i분석하여 각각의 영상기법이 갖는 단점을 보완하고 기능을 향상시킴으로써 보다 정확하고 유용한 임상정보를 얻을 수 있다. 두 영상을 공간적으로 합성하기 위해서 머리 표피 경계점들 간의 거리를 최소화하는 알고리즘을 이용할 경우 경계점 추출의 정확성 및 견실성과 거리 계산 속도가 합성 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 PET 영상의 경계 추출과 거리 계산 방법을 개선하고 이를 이용하여 PET과 MR 영상을 3차원적으로 합성하였다. 대상 및 방법: 공간적인 합성을 위한 영상처리기법의 핵심인 경계점 추출을 위해 PET영상에서는 방출스캔 sinogram의 경계를 강조한 후 재구성한 횡단면으로부터 2 mm 간격으로 머리 표피 경계점들을 추출하였으며 MR 영상에서는 각 횡단면마다 약 2도 간격으로 경계점들을 추출하였다. 두 영상의 모든 경계점들 간의 평균 유클리디안 거리를 최소화하는 3차원 가상공간 상에서의 위치 이동과 회전 각도를 최소자승법을 이용하여 구한 후 PET영상을 역 전환하여 위치 정합을 하였다. 평균 거리의 계산 속도를 향상시키기 위하여 고정된 대상의 각 경계점을 중심으로 하여 주변 공간 정들에서의 거리를 순차적으로 계산하고 이들의 최소값을 취하는 방법으로 거리지도를 구성하였으며 최소자승법에서 경계점들 간의 위치가 변할 때마다 매번 평균거리를 다시 계산하지 않고 거리지도를 참조하여 평균 거리를 산출하는 방법을 사용하였다. 위치 정합된 두 영상의 동시 표현을 위하여 PET 영상의 화소값에 $0.4{\sim}0.7$부터 1사이의 범위로 정규화된 MR 영상의 화소 값으로 가중치를 주는 가중정규화 방법을 사용하였다. 결과: 방출스캔의 sinogram을 이용함으로써 PET영상의 경계를 견실하게 추출할 수 있었으며, 거리지도를 이용하여 거리 계산을 한 결과 계산 속도를 향상시킬 수 있었다. 정상인의 뇌영상에 대해 위치 정합을 실시한 결과 평균 거리 오차는 2mm 이하였다. 가중정규화 방법을 사용하였을 때 합성된 영상의 정성적인 식별 명확도가 향상하였다. 결론: 견실한 PET 영상 경계점 추출과 거리지도를 이용한 계산 속도의 향상을 통해 뇌 PET과 MR 영상 합성기법의 성능을 개선할 수 있었으며 이를 이용하며 개발한 영상정합 프로그램은 임상 환경에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상에 대해서 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계(cut)와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계(dissolve)를 검출하여 비디오 shot을 분할하는 기법을 제안한다. 제안하는 shot 경계 검출 기법은 기존에 잘 검출하지 못하였던 점진적 장면 변화에 의한 shot의 경계검출을 위한 알고리즘이다. 먼저 압축영역의 기법 중 DCT DC 값을 비교하는 방법을 이용하여 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출한다. 그리고 움직임 벡터(MV)의 비를 비교하는 방법을 사용하여 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계의 후보지들을 얻어내고, 선택된 후보지들 중 n번째와 n+2번째 후보지 영상으로 feded image를 만들어 n+1번째 후보지의 영상과 유사도를 비교하여 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출한다. 이와 같이 압축영역의 기법으로 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계 후보지를 검출해 내고, 검출된 shot 경계 후보지들에서 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출하는 방법을 함으로서 MPEG 비디오 영상의 복원량을 최소화하여 수행 속도를 높이면서도 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계, 두 가지 모두를 효과적으로 검출할 수 있었다.
최근 초고화질 영상, 가상현실 등 프리미엄 콘텐츠에 대한 요구가 커지면서 360° VR과 8K TV 등의 시장이 확대되고 있다. 360° VR 영상을 만드는 데에 스티칭 기술이 사용되고 있고, 8K 영상을 촬영할 수 있는 장비는 매우 제한적이기 때문에 스티칭 기술을 통해 콘텐츠를 확보하려는 노력이 이어지고 있다. 스티칭 기술은 여러 영상을 합성하여 기존 카메라의 좁은 시야각 문제를 해결하고 보다 넓은 시야각의 영상을 만드는 기술이다. 최근에는 해당 분야에 관한 연구가 진행됨에 따라 이미지를 넘어 동영상 스티칭에 대한 연구가 주로 진행되고 있다, 기존 동영상 스티칭 방식은 이미지 스티칭 방식을 프레임마다 반복하기 때문에 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 컴퓨터 비전 분야에서는 딥러닝을 활용하여 객체가 존재할 것으로 예측되는 부분에 사각형 모양의 경계 상자(Bounding box)를 생성하는 객체 탐지(Object detection) 분야에 관한 많은 연구가 이루어져 왔고 이를 기반으로 객체의 경계선을 검출하여 해당 영역만을 구분하는 객체 분할(Instance segmentation)에 대한 연구 또한 진행 중이다. 본 논문에서는 앞서 말한 스티칭 속도 문제를 해결하기 위하여 빠른 속도로 객체 분할이 가능한 YOLACT를 이용하여 스티칭 속도를 개선하는 방안을 제안한다.
본 논문에서는 물성이 균일하지 않은 반무한 고체영역의 탄성파속도 분포를 재구성하기 위한 시간영역 Gauss-Newton 전체파형 역해석 기법을 소개한다. 반무한 영역을 유한 계산영역으로 치환하기 위하여 유한영역의 경계에 수치적 파동흡수 경계조건인 perfectly-matched-layers(PMLs)를 도입하였다. 이 역해석 문제는 PML을 경계로 하는 영역에서의 탄성파동방정식을 구속조건으로 하는 최적화 문제로 성립되며, 표면에서 측정된 변위응답과 혼합유한요소법에 의해 계산된 응답간의 차이를 최소화함으로써 미지의 탄성파속도 분포를 결정한다. 이 과정에서 Gauss-Newton-Krylov 최적화 알고리즘과 정규화기법을 사용하여 탄성파속도의 분포를 반복적으로 업데이트하였다. 1차원 수치예제들을 통해 Gauss-Newton 역해석으로 부터 재구성된 탄성파속도의 분포가 목표값에 충분히 근사함을 보였으며, Fletcher Reeves 최적화 알고리즘을 사용한 기존의 역해석 결과에 비해 수렴율이 현저히 개선되고 계산 소요시간이 단축됨을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 반무한 고체영역의 표면에서 측정한 변위응답의 시간이력으로부터 유한요소망 연속기법을 이용해 탄성파 속도의 공간적 분포를 추정하는 역해석 문제를 소개한다. 반무한 영역에서의 역해석을 위해서는 해석 대상이 되는 유한영역의 경계에서 파동의 반사가 일어나지 않도록 하는 것이 중요하다. 이를 위해 유한영역의 경계면에 perfectly-matchedlayers(PMLs)라는 수치적 파동흡수층을 도입하였고, PML을 경계로 하는 유한영역에서 역해석 문제를 정의하였다. 이 문제를 탄성파동방정식을 구속조건으로 하는 최적화 문제로 표현하였으며, 라그랑주 승수법에 기초한 비구속 최적화 기법에 의해 탄성파속도의 최적 분포를 결정하였다. 해의 정확도와 수렴성을 높이기 위해 유한요소망 연속기법을 도입하여 점진적으로 밀도가 증가하는 유한요소망에 대해 연속적으로 역해석을 수행하였다. 1차원 예제들을 통해 유한요소망 연속기법을 이용한 역해석으로부터 탄성파속도의 분포를 정확히 추정할 수 있음을 확인하였으며, 측정 응답에 노이즈가 존재하는 경우에도 제안한 역해석 기법은 목표 탄성파속도 분포에 근사한 결과를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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