고유동 콘크리트는 국내 외 시험성능 규정을 통하여 고유동 콘크리트의 슬럼프 플로 및 500mm 도달시간에 대한 실험 방법이 제시되었다. 하지만 고유동 콘크리트의 유동성능 측정 방법인 슬럼프 플로 시험방법은 사람 개개인 마다 인식 하는 능력이 상이함에 따라 오차가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 실험방법에 대한 오차를 보다 정밀화하기 위하여 레이져 다이오드를 통한 실험값의 오차를 없애고자 한다.
동일 대상에 대한 두 영상의 등록을 위해서는 두 영상에 공통적으로 존재하는 특징점을 검출하고 검출된 특징점 간의 대응관계를 찾는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 화소의 밝기 변화를 측정할 수 있는 그레디언트 행렬의 고유치 기하평균에 기반한 새로운 특징점 검출기를 제안한다. 제안하는 특징점 검출기는 그레디언트 행렬의 두 고유치의 기하평균 크기에 비례하고 기하 평균 크기가 동일한 경유 두 고유치의 상대적인 차이에 비례하여 가변적으로 변하는 특성을 가진다. 제안한 특징점 검출기의 성능 평가를 위해 다양한 종류의 코너가 존재하는 합성 영상과 항공 영상을 기준 영상으로 사용하여 코너 검출의 위치 오차를 분석하였다. 제안한 검출기의 위치 오차는 Gaussian smoothing scale 조건하에서 대표적인 코너 검출기인 Harris detector의 위치 오차보다 작은 결과가 얻어졌다.
관로를 통과하는 유체의 양을 측정하기 위해 설치된 유량계는 주기적인 교정과 비교측정을 통하여 측정의 정확도와 신뢰성을 확보하고 있다. 이때 사용되는 기준기는 휴대용 즉 센서가 관로의 외벽에 부착되는 건식 초음파유량계이며 사용되는 측정센서의 수량에 따라 1회선, 2회선, 4회선으로 구분된다. 본 연구의 대상은 K-water에서 주로 사용하고 있는 유량계를 선정한 후 직관거리가 충분히 확보된 상태에서 실험대상 유량계가 갖는 고유오차와 유동교란인자인 2중 곡관 후단에서의 직관거리별 오차에 대한 특성실험을 실시하였다. 실험결과를 기준으로 허용오차를 만족하는 센서위치 즉, 관로외부에 부착하는 각도와 곡관 후단으로부터의 이격거리 및 최적의 회선수를 제시하여 유량측정기술 향상을 통한 수처리 공정관리 및 유수율 제고기반을 마련하였다.
본 논문에서는 통계적인 기법을 기반으로 유한 요소 모델을 개선하기 위해 수행되는 임팩트 해머 실험에서 발생할 수 있는 오차 요인을 분석하고, 오차를 줄일 수 있는 방안을 제시한다. 먼저, 이론 모델과 실험을 통해, 실험 과정과 측정된 신호를 후처리 하는 과정에서 발생할 수 있는 오차 요인을 파악한다. 실험 오차 요인으로 가진력의 지속 시간과 크기, 시편을 지지대와 연결하는 고무줄의 강성과 위치, 응답 신호를 측정하기 위해 시편에 부착하는 가속도계의 위치와 질량을 고려하고, 이에 따른 고유 모드와 고유 주파수의 변화를 살펴본다. 그리고, 디지털 신호 처리 과정에서는 말뚝 울타리 효과, 누설, 지수창 함수 사용에 의한 오차를 살펴보고, 이런 오차를 줄일 수 있는 방법을 제시한다.
공분산 행렬의 고유구조에 기초한 뎀 형성 방법은 수렴속도가 빠르고 도래각 추정 오차에 둔감한 이점을 가지고 있다 그러나 Sl (signal Plus interference) 부공간에 대한 기저(basis)를 추정하기 위해 표본 행렬을 고유분해 하는 것을 필요로 하여 그 계산이 매우 복잡하다. 본 논문에서는 표본행렬의 비 대각 요소를 이용하여 턱 공간을 추정하는 간단한 빔 형성 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 중첩된 부어레이들의 빔을 결합하여 최종 적응 출력을 얻는다. 이와 같이 부어레이를 결합하면 하나의 부어레이를 이용하는 경우에 비해 SINR (signal-to-interference-plus-noise ratio) 성능을 증가시킬 수 있다. 고유분해에 의한 방법은 원가는 신호의 도래각, 신호 수 모두에 오차가 있으면 심하게 성능이 저하되지만, 비 대각방법에서는 효율적인 도래각 추정기법을 적용하여 이러한 오차에 매우 둔감하다.
블렌드 쉐입 기반 얼굴 애니메이션을 위해 기저 모델(Expression basis)을 생성하는 방법을 크게 두 가지로 구분하면, 애니메이터가 직접 모델링을 하여 생성하는 방법과 통계적 방법에 기초하여 모델링하는 방법이 있다. 그 중 애니메이터에 의한 수동 모델링 방법으로 생성된 기저 모델은 직관적으로 표정을 인식할 수 있다는 장점으로 인해 전통적인 키프레임 제어가 가능하다. 하지만, 표정 공간(Expression Space)의 일부분만을 커버하기 때문에 모션데이터로부터의 재복원 과정에서 많은 오차를 가지게 된다. 반면, 통계적 방법을 기반으로 한 기저모델 생성 방법은 거의 모든 표정공간을 커버하는 고유 얼굴 모델(Eigen Faces)을 생성하므로 재복원 과정에서 최소의 오차를 가지지만, 시각적으로 직관적이지 않은 표정 모델을 만들어 낸다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 생성한 기저모델을 유사 고유 얼굴 모델(Quasi-Eigen Faces)로 변형하는 방법을 제시하고자 한다. 결과로 생성되는 기저 모델은 시각적으로 직관적인 얼굴 표정을 유지하면서도 통계적 방법에 의한 얼굴표정 공간의 커버 영역과 유사하도록 확장할 수 있다.
선형이나 타의 특성은 선박의 조종성능에 큰 영향을 미친다. 특히, 설계단계에서의 조종성능 추정에 주로 사용하는 추정근사식(경험식)은 대부분 IMO 조종성 기준(IMO, resolution MSC.137[76])의 적용을 받는 Lpp 100 m 이상의 대형 상선모델로부터 도출되었기 때문에, 선체가 작고 선형이 다른 어선의 조종성능을 추정하기에는 다소 오차를 발생시킬 수 있다. 이 연구에서는 상선선형과 트롤어선선형이 가지는 고유한 제원 특성을 비교하여 추정오차의 발생 유무를 확인하였고, 트롤어선선형이 가지는 고유한 선형 특성을 분석하여 어선 분야의 자율운항선박 설계에 필요한 파라메터를 마련하였다.
본 논문은 주성분 분석으로 시점 기반 고유얼굴(view-based eigenface)을 생성하고, 그에 기반한 얼굴 인식을 수행하고자 한다. 주성분 분석을 통한 고유얼굴 생성은 얼굴 인식의 어려운 문제 중 하나인 특징 선택과 추출이라는 문제를 해결해 준다. 또한 얼굴 표정이나 방향의 변화에도 인식률이 저하되는 것을 방지할 수 있다. 얼굴 영상을 특징공간(고유공간)으로 변환할 때, 원 얼굴영상의 정보를 최대한으로 나타낼 수 있는 최적의 고유치 개수 선택은 얼굴 데이터베이스의 크기와 인식 속도에 영향을 끼친다. 따라서 본 논문에서는 고유치 개수를 고유치의 누적기여율을 이용해서 구한다. 이는 64$\times$64(=4096)차원의 원 얼굴 영상을 5~7차원으로 표현 가능하게 하였다. 그리고, 각 얼굴 방향에 따라 특징공간을 분리해서 생성함으로써 얼굴 방향의 변화에 따라 오인식률을 줄였다. 축소된 차원과 분리된 특징공간은 메모리 사용과 인식속도의 향상에 기여한다. 본 논문에서 얼굴의 인식은 Mahalanobis distance와 재구성 오차율을 고려해서 이루어졌다. 실험은 개인당 세가지 다른 방향을 가지는 얼굴 영상을 이용하여 이루어졌고, 실험결과, 약 93%의 인식률을 보여주었다.
사장교 케이블 장력 산정 방법에는 직접적인 방법과 간접적인 방법이 있는데 직접적인 방법은 정확성에 문제가 있을 뿐만 아니라 제한사항도 많다. 따라서 일반적으로 케이블 장력 추정은 간접적인 방법인 고유진동수를 이용하는 진동법을 사용하고 있다. 최근 시공된 사장교의 케이블에 대해 현이론을 이용한 진동법으로 케이블 장력을 산정해 그 결과를 다중진동모드를 이용한 진동법과 비교했다. 그 결과를 요약하면, 현이론 방법의 오차는 7차이하의 진동모드에서는 2%를 초과하지 않았다. 특히, 3차와 4차 진동모드의 오차는 1%를 초과하지 않았다. 그리고 진동모드의 차수가 증가하고 케이블 단면이 클수록 오차는 증가했고, 장력이 크고 케이블 길이가 길수록 오차는 낮아짐을 알 수 있었다. 즉 7차 이하의 진동모드에서 높은 정밀도를 갖는 다는 것을 알 수 있다.
동적구조의 손상탐지에 적용되는 모드법에서 측정오차가 계산과정의 수렴특성에 미치는 영향을 조사하였다. 구조요소의 손상과 같은 구조적 변화가 발생하면 응답특성도 변화되므로, 고유진동수 또는 고유벡터의 변화를 측정하면 구조적 변화를 밝혀낼 수 있다. 시험을 통하여 얻은 측정자료가 정확한 경우 수학적 프로그래밍은 우수한 수렴특성을 보여주고 있다. 그러나 실제 측정치는 오차를 포함하며, 고유치문제의 수치적 불안정성 때문에 작은 수치오차는 실제와 전혀 다른 계산결과를 초래할 수 있다. 그러므로 응답특성은 일정한 범위 안에서 스스로 평형상태를 찾아갈 수 있도록 허용되어야 한다. 유한요소모델에 포함되는 모든 자유도에 측정센서를 부착할 수 없으므로, 가장 효과적인 소수의 자유도를 선정하여 측정자료를 얻을 수 있으며 측정된 자유도에 대한 평형방정식을 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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