고속의 제트에서 기저압력은 유체역학 및 실용적 공학 적용의 관점으로 매우 중요한 분야중의 하나로 다루어져 왔다. 현재까지 비압축성 유동의 기저압력 특성들은 비교적 상세하게 알려져 있다. 하지만 천음속 혹은 초음속에서의 기저압력은 압축성 효과 및 충격파 발생으로 인해 매우 다르게 나타난다. 본 연구에서는 이러한 천음속 혹은 초음속에서의 기저압력특성에 관한 이해를 위해 선행된 실험 연구 결과를 바탕으로 수치해석적 연구를 수행하였다. 간단한 오리피스를 사용하여 기저 압력 조절하는 것에 주안점을 두었다. 기저 압력에 영향을 미치는 유동변수의 적용으로 여러 형태의 초음속 제트 플룸을 분석하였다. 선행된 실험결과를 모사하여 수치해석 기법의 타당성을 조사하였으며, 계산된 기저압력과 오리피스의 유출계수에 관하여 논의하였다.
하천관리는 직접유출과 기저유출로 구성된 하천유량의 특성을 이해하는 것으로부터 시작된다. 따라서 직접유출과 기저유출의 특성은 직접적으로 하천유량의 변동성으로 전달된다. 이러한 점을 고려했을 때 전략적인 하천관리를 위해서는 직접유출/기저유출과 하천유량의 관계를 분석하는 것이 필요하다. 이를 대해 본 연구의 목적은 하천유량의 변동성과 기저유출비(Baseflow Index, BFI)의 관계를 분석하고, 이러한 관계를 일관성 있게 나타낼 수 있는 하천유량 변동성 지표(Streamflow Variability Index, SVI)를 제시하는 것이다. 본 목적을 달성하기 위해 국내 총 91개 유량관측소를 대상으로 유황계수, R-B Index(Richards-Baker Flashiness Index), 변동계수(Coefficient of Variation), Q5:Q95 ratio 등의 SVI를 적용하였다. 이와 더불어, BFI를 산정하기 위하여 기저유출 분리 모형인 WHAT, PART, HYSEP, BFLOW를 사용하였다. 연구결과는 BFI값이 증가 할수록 SVI의 값은 감소하는 경향을 나타냈다. 다양한 SVI 가운데 BFI에 대한 R-B Index의 평균 결정계수가 0.66로 가장 큰 값을 나타냈으며, 특히 WHAT 모델의 Local Minimum Method(LMM)과의 결정계수가 0.82로 가장 밀접한 관계를 나타냈다. 변동계수 또한 평균 결정계수 값이 0.60으로 높은 값을 보였다. 그 외 유황계수와 Q5:Q95의 평균 결정계수는 각각 0.04와 0.07로 매우 낮은 값을 보였다. 결론적으로 다양한 SVI 가운데 R-B Index가 여러 기저유출 방법으로 산정된 BFI 값들에 대하여 가장 일관성 있는 결과를 보였다. 본 연구의 결과는 하천의 생태적 기능 유지와 치수안정성을 확보를 고려한 하천관리에 기여할 것이다.
강변여과는 지표수와 지하수가 각기 갖는 장점과 제약점을 상호 보완하여 수질이 양호한 상수원수를 대량 확보하기 위한 실제적 대안이다. 자연적인 여과작용에 의해 수질이 개선되는 효과가 있어 경제적이고 안정적으로 확보할 수 있지만, 장기간 취수는 지하수위의 저하를 가져 올 수 있으므로 유역의 수문분석을 통한 기저유출량 산정에 관한 연구가 필요하다. 대상지역으로는 현재 강변여과를 개발중인 창원시 대산정수장 취수장 지역이며, 대상지역의 기저유출량을 산정하기 위해 대상지역 상류에 위치한 낙동강 본포교의 낙동강 유량을 기초로 기저유출량을 산정하여 지하수 함양율을 평가하였다. 수문곡선 분리는 여러 방법 중 다른 방법보다 상대적으로 간편하고 실무에서 많이 사용되는 방법인 수평직선분리법을 사용하여 적정 취수 가능량을 산정하기 위한 최소 기저유출량을 산정하고자 한다. 이에 따라, 보유 자료 중 연 평균 최저 유출량을 보인 2008년 가을 갈수기의 시작(2008년 10월)부터 2009년 가을 갈수기의 시작(2009년 10월)까지의 자료를 분석했다. 본포교 유량 자료는 8일부터 10일 간격으로 측정되고 있기 때문에 결측치는 최인접 두 지점 사이의 선형보간법으로 보완했다. 다소 많은 양의 결측치에 대한 보정과 해당 유역의 연간 유출 특성을 파악하기 위해서 이동평균(moving average)을 적용했으며, 적용 결과 관측 주기에 해당하는 10일 이동평균 유출수문곡선이 가장 적합한 것으로 나타났다. 10일 이동평균에 의한 유출수문곡선에 의하면 상승부의 기점은 2009년 6월 12일로 나타났으며 유출량은 47.87cms로 나타났다. 따라서 총 기저유출량은 상승부 기점의 유출량으로 111일 동안 발생하는 것을 알 수 있었으며 그 총량은 약 45,900만$m^3$으로 나타났다. 본 연구에서의 결과 본포교를 유역출구로 하는 이 유역에는 임의 유출이 생기는 호우사상 시, 기저유출량은 총 유출량의 6.38%를 최소한 기대할 수 있음을 알 수 있다.
실사 영상에 가상 객체를 합성하기 위해서는 실사 영상 촬영 당시의 카메라 정보가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 카메라 정보를 구하기 위하여 가상현실 분야에서 사용하고 있는 캘리브레이션 프리 정합 (Calibration-Free Registration) 기술을 기반으로 한 반자동 정합 기술을 제안하였다. 가상 현실은 실시간 응용인데 반하여 본 논문에서 제안하는 반자동 정합 기술은 합성 컨텐츠 저작을 위한 오프라인 응용에 적합한 방법으로 캘리브레이션 프리 정합기술의 합성 결과는 사용자의 입력정보와 밀접한 관계가 있다. 캘리브레이션 프리 정합기술은 두가지 사용자 입력을 필요로 한다. 첫번째 입력은 어파인공간 (Affine space)의 기저 (Basis vector)를 위한 특징점 정보이고, 두번째 입력 정보는 가상객체의 영상 투영점 입력이다. 본 논문에서는 이 두가지 사용자 입력중 기저를 위한 특징점 정보입력을 사용자가 쉽게, 정확한 정보를 입력할 수 있게하기 위하여, 사용자가 특징점을 개략적으로 입력하게 하고, 주변 영역에서 코너점 검출을 수행하여 사용자 입력을 수정하여 받아들리는 방법을 제안하였다. 실험결과 제안한 방법을 사용하여 구한 카메라 정보로 만족할 만한 합성 영상을 얻을 수 있었다.
이 논문에서 우리는 집합의 두 점 사이의 관계를 소개하고, '가깝다'와 '충분히 가깝다'의 위상적인 개념을 다양하게 정의할 수 있음을 보인다. 또한 직관주의 논리와 관계가 있는 De Morgan frame을 소개하고 pre-order에 의하여 정의된 동치관계로 만들어진 동치류들의 집합을 기저로 생성된 위상 공간이 extremally disconnected 임을 보인다.
본 논문은 지문을 이용하여 방사형 기저함수 신경회로망(RBFNN: Radial Basis Function Neural Network)을 기반으로 지문을 식별하고 확인할 수 있는 방법을 제시한다. 지문 데이터로는 공인데이터인 FVC2002의 지문 데이터를 사용하였다. 지문 이미지의 개선을 위해 여러 단계의 전처리를 한 후 특징점을 추출하여 데이터베이스를 구축하였다. 이렇게 구축된 데이터베이스를 방사형 기저함수 신경회로망을 통해 학습을 시키고 지문의 패턴을 분류하여 지문의 대상자와 일치하는 패턴의 지문들을 선정한다. 선정된 지문들과 입력된 지문의 특징점을 이용하여 지문의 대상자를 식별한다.
점확산 함수(point spread function; PSF)의 정확한 추정은 복원결과가 원 영상에 얼마나 근접할 수 있는가를 결정한다는 점에서 영상처리의 중요한 연구 주제중의 하나가 된다. 본 논문에서는 PSF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하고, 이를 영상복원에 적용한 후 이를 기반으로 디지털 자동초점시스템을 제안한다. 초점불안전 열화시스템을 구현하기 위한 과정은 두 단계로 구성되어 있는데, 즉 입력 영상에서 에지분류를 통한 PSF 추정과, 이를 이용한 영상복원이다. 보다 구체적으로, 입력 영상에 특정 에지가 있는 임의의 크기의 블록을 선정해부면, 그 블록으로부터 자동으로 에지방향이 기저영상을 이용해서 구해지며 확산원의 크기를 추정하여 1차원 단위 계단응답과 영역을 구하여 평균한 후, 2차원 등방성 PSF를 추정한다. 마지막으로 추정된 PSF를 사용하여 복원을 수행함으로써 초점이 맞는 영상을 구한다.
본 논문에서는 HOG 특징을 이용한 다항식 방사형 기저함수 신경회로망 기반 숫자 인식 시스템의 설계를 제안한다. 제안한 숫자 인식 시스템은 HOG 특징을 이용하여 숫자를 입력 데이터로 사용하기 위해 특징을 계산한다. 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망은 고차원 데이터의 입-출력 형태를 갖는 클래스를 분류하는데 용이하며, 활성함수의 중심점 및 분포상수는 Fuzzy C-Means(FCM) 알고리즘에 의해 초기 값을 설정한다. 또한 제안한 분류기의 최적화를 위해 Particle Swarm Optimization(PSO)를 사용하여 최적화된 분류기의 성능을 비교한다. 숫자 인식을 위하여 공인 데이터베이스인 MNIST handwritten digit database를 사용하여 분류기의 성능을 평가하고 분석한다.
본 논문에서는 다시점 동영상을 이용한 기저선(baseline)상의 가상시점 영상 생성과 기저선상 외의 가상시점 영상 생성을 위한 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 가상 시점을 생성하기 위하여 영상의 깊이(depth)정보와 고정된 카메라의 기하학적 특성을 이용한 3차원 워핑(warping) 방법을 적용한다. 영상의 실제 3차원 좌표는 영상의 깊이 정보와 카메라의 기하학적 특성을 이용하여 산출되고, 산출된 3차원 좌표는 임의 위치의 가상 카메라에 투영(projection)되어 2차원의 가상 시점 영상이 생성된다. 제안한 방법에 의해 생성된 기저선상의 중간시점 영상은 기존의 방법으로 생성된 중간시점 영상보다 PSNR이 0.5dB 이상 향상된 결과를 나타내었고, 기저선상 외의 가상 시점 영상에서 나타나는 많은 미처리 영역을 보다 효과적으로 처리하여 가상시점 영상을 생성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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