한국타이어 동역학연구팀은 약 10여년전 처음 독립부서로 만들어져 현재 실차 시험 전문 드라이버들을 포함해서 연구인력만 약 20여명 되는 연구팀으로 발전했다. 동역학연구팀에서 수행되고 있는 업무는 성능 별로 크게 쏠림, 조종안정성, 제동, 승차감 등으로 나뉠 수 있으나 이번 기회에는 주로 조종안정성에 대한 연구활동에 대해 소개하고자 한다.
남다른 철학과 포부로 육용종계를 사육하는 충북 보은 소재 한국농원(대표 이순구) 이성욱 관리이사를 만났다. 한국농원은 2006년 계사 4동의 농장을 인수하여 계사를 확장, 현재 2만평 부지에 150m와 143m 계사 12동(수탉계사 1동) 규모로 육용종계 12만수를 사육하고 있다. 중추는 전량 외부에서 들여오며, 농장에서는 성계만 사육하고, 부화 역시 위탁을 하고 있다.
본 논문은 KRRI 전륜 조향 차량의 횡 방향 동역학 모델링에 대한 내용을 기술한다. 이 차량은 굴절버스 형태를 갖고 모든 차륜의 조항이 가능하며 트레일러와 트랙터의 후륜이 독립적으로 구동 가능한 시스템을 갖고 있다. 이 시스템의 모델링은 비선형 동역학 방정식을 유도하고 선형화 한 뒤 횡 방향 동역학 모델만을 분리해서 최종적으로 횡 방향 선형 동역학 모델을 유도하는 과정을 거친다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 선형 모델을 검증한다.
휨강성이 작은 바닥시스템인 플랫 플레이트 구조는 응력조건 뿐만 아니라 사용성조건에 의하여 구조적 성능이 결정될 수 있으며, 특히 과도한 시공 하중의 작용은 시공 중 안전성에 대한 단기적인 손상 뿐만 아니라 사용성에 관련된 장기적인 손상을 발생시킬 수 있다. 이러한 플랫 플레이트의 시공하중은 동바리지지 층 수, 시공주기, 슬래브 콘크리트의 재료적인 강성 뿐만 아니라, 동바리의 강성과 슬래브에 발생하는 균열에 의한 영향에 의하여 결정된다. 본 논문에서는 다양한 설계조건에 대한 해석연구를 통하여, 동바리-슬래브의 강성비 변화 및 콘크리트 균열에 의한 단면강성저하가 슬래브들 간의 하중 분포에 미치는 영향을 분석하고, 이러한 동바리 강성 및 슬래브 균열의 영향을 고려한 시공하중 산정법을 제안한다.
동영상은 각 프레임 사이에 시간적으로나 공간적으로 많은 양의 정보가 중복되어 있다. 이러한 중복 정보를 줄이는 표현 방법들 중에 하나로, 동영상을 커다란 하나의 영상으로 정합하여 중복 정보를 줄이는 모자이크 기법이 있다. 두 개 이상의 영상을 정합하기 위해서는 영상간의 카메라 파라미터가 필요한데, 본 논문에서는 Mellin 변환을 사용하여 카메라 파라미터를 구하였다. 이때 3차원 공간모델은 직교 투사법을 사용하였으며, 영상의 움직임 모델로는 4개의 파라미터(평행이동, 확대/축소, 회전)를 사용한 어파인 움직임 모델을 사용하였다. 이렇게 구현된 파노라마 영상은 동영상에서 움직이는 물체를 검출하거나 추적하고, 동영상을 편집하는데 응용될 수 있다. 또한 본 연구의 최종 목적인 3D 영상의 배경을 구현하는 데 좀 더 사실적인 영상을 제공할 수 있다.
고유동 콘크리트의 특성을 판정하기 위한 방법으로서 기존에 알려진 재료분리 판정 방법은 매우 복잡하고 번거로운 실험방법으로 실무 적용에 많은 어려움이 있다. 그런데, 고유동 콘크리트의 유동성 측정 방법에는 슬럼프 플로우를 주로 측정하고, 슬럼프는 변화가 작아서 배제되고 있는 실정이나, 재료분리된 양상을 살펴보면 슬럼프 플로우는 큰 반면, 슬럼프는 작은 양상을 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 고유동 콘크리트의 재료분리 저항성을 슬럼프와 슬럼프 플로우의 조합으로 간단히 평가할 수 있는지 그 가능여부를 검토하고자 하였다. 연구 결과 슬럼프 플로우에 대한 슬럼프의 비는 양호한 재료분리의 평가지표로 이용할 수 있는데, 이 값을 2.5 이하로 유지하면 실무에서의 고유동 콘크리트는 양호한 재료분리 저항성을 관리할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 내용 기반 동영상 검색을 위한 효율적이고 자동적인 특징 추출 알고리듬을 컬러 정보와 모션 정보에 대해 제안하고, 이를 동영상 검색 시스템에 적용한다. 컬러 정보의 경우 기존의 key-frame단위의 컬러 특징 추출의 한계를 극복하고, 동영상의 컬러 히스토그램 정보와 컬러의 공간분포 정보를 반영할 수 있는 컬러 특징 추출 알고리듬을 제안한다. 그리고 모션특징은 MPEG-1 동영상 내의 모션 벡터와 컬러 정보를 조합한 컬러-모션 특징을 추출하여 사용한다. 최종적으로 추출된 특징을 이용한 검색 시스템을 구현해, 제안된 알고리듬의 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 지각적 동영상 부호화 기법으로서 부 대역 부호화 기반의 시각적 민감도가 낮은 고주파 영역을 억제하는 기법을 동영상 코덱 전처리로 사용하는 것을 제안한다. 먼저 억제하기 위한 고주파 대역 설정을 위해 입력 시퀀스의 프레임들을 특정 주파수 대역으로 나눈다. 나누어진 주파수 대역 중 고주파 대역에 한에 적절한 이득 값 조절을 통하여 고주파 영역을 억제한다. 이와 같은 전처리 이후 동영상 압축 표준에 적용하여 인간의 시각적 구조의 인지 특성을 고려한 동영상 압축 효율을 얻는다. 모의 실험을 통해 제안 기법을 H.264의 전처리로 적용한 결과와 전처리 없이 적용한 결과를 비교하여 시각적 차이 없이 평균 9.56%의 데이터 감소 효과를 얻었다.
동영상 정보는 영상정보뿐만 아니라 음성정보, 문자정보 및 각종 의미있는 정보들을 포함하고 있어서 기존의 검색방법으로는 사용자가 원하는 이미지를 찾는데 어려움이 따른다. 따라서, 본 연구에서는 동영상 정보의 효율적인 활용을 위한 색인방법으로 칼라 임계값을 이용한 컷 검출 방법을 제안하였다. 이것은 frame 간의 유사도를 측정해서 이 값이 주어진 임계값보다 작을 경우, 장면의 전환이 일어나는 곳을 컷 지점으로 검출하는 것인데, 동영상의 장면에 따른 유사도가 다를 수 있기 때문에, 컷을 구성하는 프레임들간의 칼라 임계값에 변동을 주어 최적의 컷 검출율을 구하고자 했다. 초기의 칼라 임계값은 '80'을 사용했고, 이후 frame 의 유사도가 임계값보다 클 경우, 즉 장면전환이 일어나지 않았을 경우일정한 상수 값을 초기 임계값에서 감산토록 하였다. 이러한, 과정을 거쳐 추출된 frame을 가지고 원하는 이미지를 검색하게 되면 사용자의 노력 및 검색 시간이 단축되고, 동영상 정보의 관리가 용이해진다.
본 논문에서는 각 프레임으로부터 추출된 통계적 특성을 이용하여 동영상의 분할방법과 분할된 각 장면에 대한 대표프레임을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 동영상의 각 프레임에 대하여 다해상도 분석을 실시하여 저주파 부 밴드로부터 히스토그램 특징을 추출하여 급격한 장면전환을 분할하는데 이용하였으며 또한 점진적인 장면전환을 검출하기 위해서는 고주파 부 밴드로부터 계산되는 화소의 분산치를 계산하여 특징벡터로 사용하였다. 실험의 결과를 통하여 제안된 동영상의 분할방법과 대표프레임 추출에 대한 알고리즘들이 동영상 자료의 분석 및 색인을 위한 효율적인 동영상 분할을 가능하게 하며, 차후 내용기반 영상과 비디오의 색인 및 검색을 위한 전처리의 단계로 사용되어질 수 있는 매우 유용한 방법임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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