목적: 일반적인 바늘구멍 조준기를 사용한 SPECT 시스템은 피사체를 확대시킬 수 있다는 장점이 있어 설치류와 같은 소동물 영상을 얻기에 적합하다. 그러나 몇 가지 기하학적 오차는 영상의 해상도를 크게 저하시킬 수 있으므로 이를 보정해주는 기법이 필요하다. 본 연구에서는 바늘구멍 조준기를 장착한 삼중 헤드 SPECT 시스템에서 간단한 기하학적 보정기법을 개발하고 이를 모형과 몇몇 설치류 영상에 대해 적용하여 기하학적 보정 효과를 검증하였다. 대상 및 방법: Trionix사의 TRIAD XLT9 SPECT시스템에 1.0 mm의 입구를 갖는 바늘구멍 조준기를 장착하고 실험하였다. 회전각도에 의존하는 기하학적 오차를 측정하기 위해 중앙에 위치시킨 점선원의 영상을 얻었다. 무게중심을 구하는 방법으로 점선원의 중심 위치를 찾아주었고 이 중심 위치를 이용하여 기하학적 오차를 보정하였다. 또한 입력해준 회전 반경과 실제 회전 반경의 차이를 보정하기 위해 종축 방향으로 서로 떨어져 있는 두 개의 점선원 영상을 얻었다. 기하학적 오차의 보정 기법을 검증하기 위해 점선원을 보정 전, 후에 각각 재구성하여 이를 비교하였다. 또한 열소반점 초소형 모형 및 몇몇 설치류 영상에 대해 SPECT 영상을 얻어 보정 효과를 검증하였다. 결과: 보정 전 기울어진 도넛 모양으로 보이던 점선원의 재구성 영상이 보정 후 완벽한 구 모양으로 얻어졌고 축방향의 해상도 역시 개선되었다. 열소반점 모형과 설치류 영상에서도 매우 높은 해상도의 영상을 얻을 수 있었다. 결론: 기하학적 오차에 의한 영상 왜곡 및 해상도의 저하 현상이 이 연구에서 개발된 하나 또는 두 개의 점선원을 이용한 간단한 보정 기법에 의해 크게 보정되었다.
크라우드소싱(crowdsourcing) 공간 데이터 활용 연구가 활발히 진행되고 있으나 데이터 품질의 불확실성으로 인한 문제점이 제기되고 있다. 특히 드론 영상 데이터셋에 품질이 낮은 데이터가 포함될 경우, 출력되는 공간 정보의 품질이 저하될 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 크라우드소싱된 영상의 기하학적 품질을 자동으로 검증하는 방법론을 제안하였다. 주요 품질 요소로는 영상의 공간해상도, 해상도 변화량, 매칭점 재투영 오차, 번들 조정 결과 등을 입력변수로 활용하였다. 공간 정보 생성에 적합한 영상을 분류하기 위해 학습 및 검증 데이터를 구축하고, radial basis function (RBF) 기반의 support vector machine (SVM) 모델로 학습을 진행하였다. 학습된 SVM 모델의 분류 정확도는 99.1%를 기록하였다. 품질 검증 모델 효과를 확인하기 위해 학습 및 검증에 사용하지 않은 드론 영상에 대하여 해당 모델을 적용하기 전후의 영상 데이터셋으로 각각 정사영상을 생성하고 비교하였다. 그 결과 모델 적용을 통하여 정사영상에 포함될 수 있는 다양한 왜곡을 줄이고 객체 식별력을 증대시키는 것을 확인하였다. 제안된 품질 검증 방법론은 다양한 품질의 크라우드소싱 데이터를 입력으로 받아 양질의 정보만을 자동 선별하게 함으로써 공간정보 생성에서의 활용 가능성을 증대시킬 것으로 기대한다.
본 연구에서는 골조의 안정과 구조적인 거동에 영향을 미치는 2차 효과에 의한 기하학적 비선형 문제, 세장비가 작은 부재 단면의 소성, 보-기둥 접합부의 상태, 그리고 부재 내부에 발생되어 있는 기하학적 초기결함을 고려한 복합적인 비선형 해석프로그램을 개발하여, 철골조 구조물의 거동을 근사적으로 예측하고자 한다. 그리고, 각 비선형 해석의 신뢰성을 검증하고, 상호관계를 파악되기 위해서 각 해석에 따른 좌굴하중과 거동을 비교 검토한다.
하천 내에서 하상변동은 치수나 생태계에 직간접적인 영향을 끼치는 것으로 알려져 있다. 하상변동의 예측을 위한 여러 가지 모델들이 존재하지만 하상변동의 양상을 직관적으로 파악하기에는 어려움이 있다. 최근 수행된 연구결과에 따르면 하천의 수리 기하학적 형상이 부유사 농도와 유량과의 관계와 관련이 있는 것으로 밝혀졌다(Kim et al., 2018). 본 연구에서는 하상변동과 부유사의 농도를 밀접한 관련이 있다고 가정하여 수리기하(Hydraulic Geometry) 이론을 이용하여 하상변동의 경향성을 표현하여 하상변동의 경향성을 직관적으로 유추할 수 있는 기법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 하상변동을 수리기하적표현을 이용하여 해석적으로 제시하였고 수치모의를 실시하였으며 실제 자연하천에 대해 검증을 수행하였다. 수치모의는 자연에 존재할 수 있는 다양한 하천형상을 표현하기 위해 수리기하 이론에서의 수심과 폭을 나타내는 인자들을 이용하여 하천의 형상을 넓고 얕은 하천, 좁고 깊은 하천, 중간 정도의 하천으로 분류하였으며 흐름조건을 정상류와 부정류조건으로 분류하였다. 또한 하상경사와 하상재료의 입경분포를 고려하였다. 그리고 실제 하천에 대한 검증은 대한민국에 존재하는 갑천, 미호천, 남강, 임진강, 원주천, 금호강의 하상변동 자료를 이용하여 실시하였다. 하상변동의 경향성을 직관적으로 표현하기 위해 Manning 공식을 이용하여 하상전단력의 수리기하 지수를 수심, 유속, 조도계수의 수리기하지수들로 표현하였다.
본 논문에서는 F-투영법과 기하학적인 성장기준을 적용하여 웨이블렛 신경망의 적응적인 구조를 설계할수 있는 알고리즘을 제안한다. 기하학적인 성장기준은 지역오차를 고려한 예측 오차기준과 준직교성을 보장하는 웨이블렛 신경망의 노드를 추가하기 위한 각도기준으로 구성되어 있다. 이러한 성장기준을 웨이블렛 신경망을 설계자 의도에 부합하도록 구성할 수 있는 방법론을 제시할 수 있다. 제안한 웨이블렛 신경망의 적응구조 설계 알고리즘을 1차원과 2차원 함수 근사화 문제에 적용하여 rsm사한 능력의 우수성을 검증하였다.
CCD 카메라 스캐너에 의한 지상사진의 스캐닝에 있어서 발생하는 기하학적 왜곡을 외부표정요소를 이용하여 수치적으로 보정하는 기법을 제시하였다. 먼저 CCD 카메라 스캐너의 외부표정요소를 구한 후, 이를 이용하여 수치화상의 전 화소에 대응하는 사진좌표를 구하였다. 얻어진 사진좌표와 수치화상 데이터 값으로부터, 거리의 역에 따른 가중평균법을 적용하여 X 및 Y좌표 0.05mm 마다의 스캐닝 왜곡이 보정된 화상을 작성할 수 있었다. 검사점의 보정화상좌표와 실측사진좌표를 비교하여 스캐닝 기하학적 왜곡 보정화상 작성기법의 유효성을 검증할 수 있었다.
본 논문은 기하학적 개념에 기반한 암묵신호분리를 이용하여 동시통화문제를 제어하는 음향반향제거기에 관한 것이다. 음향반향제거기는 동시통화 구간에서 성능이 저하되거나 발산하게 된다. 따라서 혼합된 마이크 입력신호로부터 근단화자신호를 분리해서 동시통화상태를 검출하기 위하여 암묵신호분리기술을 이용한다. 암묵신호분리는 미지의 입력신호들로부터 기하학적 개념에 기반하여 변형과 회전의 두 단계를 거쳐 근단화자신호를 추정해낸다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이 음향반향제거기의 성능을 검증하였다. 동시통화 구간에서는 반향제거필터의 계수가 발산하는 것을 방지하기 위하여 계수 갱신작업을 중지하도록 하였다. 시뮬레이션 결과, 이 방법을 사용한 음향반향제거기는 암묵신호분리의 빠른 수렴속도로 인해 동시통화의 유무에 상관없이 안전하게 동작함을 확인하였다.
직물 복합재료는 높은 비강성과 비강도를 가지며 일방향 복합재료에 비해 면외 방향 특성과 충격 및 층간분리에 대한 특성이 우수하여 항공우주 구조물의 주재료로 적용되고 있다. 본 논문에서는 2차원 평직 복합재료의 반복단위격자에 대한 기하학적 모델을 정의하고 유효강성을 예측하였다. 반복단위격자의 기하학적 형상은 다양한 프리폼 제작변수에 의해 결정될 수 있으며, Naik의 모델을 바탕으로 섬유다발간의 간극을 추가적으로 고려하는 수정된 기하학적 모델을 제시하였다. 평직 복합재료의 유효 강성은 반복단위격자에 대한 섬유다발 이산화 기법과 등변형률 가정 기반의 응력 평균화 기법을 사용하여 예측되었다. 또한 섬유다발간의 간극의 크기에 따른 강성의 변화를 평가하였으며, 기존 모델과 시편 시험 데이터와의 비교를 통해 강성 예측 결과를 검증하였다.
전통적인 경로 계획기는 로봇의 최적 경로를 찾기 위해 광대한 기하학적 검색을 수행한다. 완전성이 있는 경로계획기는 만약 해가 존재하면 반드시 찾아야 한다. 때문에 많은 검색 시간을 소요하여 해를 찾든지, 아니면 해가 없는 경우에는 없다고 증명을 하여야 함으로 역시 많은 시간을 소요한다. 그러나 인간의 경우는 대부분의 경우에 충돌 회피 경로가 있는지 없는지 빨리 파악할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 극단적으로 어려운 문제들을 제외하고는 무둔 경우의 수를 나열하지 않고도 쉽게 해를 찾는다. 본 연구의 목표는 이러한 인간의 사고 능력을 알고리즘화하여, 이동로봇의 운동 경로를 보다 빠르게 찾거나, 아니면 컴퓨터의 계산자원을 낭비하지 않고 일찍이 포기하게 한다. 다각형 환경과 다각형 로봇에 대한 경로계획에, 정량적인 형상 추론과 광대한 기하학적 검색을 결합한 새로운 경로 계획 방법을 제시한다. 제시되어진 알고리즘은 울타리 검증을 통해 해가 없는지를 먼저 검색하고, 만약에 해가 있으면, 정량적인 추론을 통해서 해를 찾고, 그래서 해가 존재하지만 해를 찾을 수 없으면, 완전 검색 알고리즘으로 해를 찾게 된다. 본 연구의 기여는 여러 개의 능률적인 기하학적 검사를 통해, 많은 계산량의 완전 알고리즘을 가능하면 사용하지 않고 해를 찾거나 해가 없음 증명하여, 운동 계획기의 평균 계산량을 최소화한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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