본 논문에서는 시공간 적응적 기반영역 (Adaptive Spatio-Temporal Support Region : ASTSR)을 바탕으로 하는 일반화된 Auto-Regressive(AT)모델을 제안한다. 시공간 적응적 기반 영역은 영상 내 경계선의 특성과 동영상에서의 시간적 불연속 (temporal discontinuity) 개념을 이용하여 구성되어질 수 있다. 설정된 시공간 적응적 기반영역은 기존의 AR 모델에 적용되어지는 직사각형 형태의 기반영역에 비하여 보다 정상상태(stationarity)의 특성을 가지며 이로 인해 더 정확한 모델 파라미터들을 추출해 낼 수 있을 뿐 아니라 데이터의 처리량에서도 큰 이득을 얻을 수 있다. 제안된 방법은 손상된 동영상 데이터를 복원(motion picture restoration)하는 측면에 응용되어 실험되어졌으며 기존의 모델과 비교하여 우수한 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 다양한 변화에서 얼굴을 효과적으로 검출할 수 있는 방법론을 제안한다. 우리는 복잡한 배경에서 보다 효과적으로 얼굴 영역을 검출하기 위해 영역 분할 알고리즘인 JSEG를 이용하여 영역을 분할을 하게 된다. 그리고 조명 변화에 따른 간섭이 비교적 작은 YCrCb 칼라 모델을 이용하여 분할된 영역에서 후보 얼굴 영역을 찾는다. 마지막으로 보다 정확한 결과를 위하여 검출된 얼굴 후보 영역에서 눈과 눈썹을 검출하고 눈과 눈썹의 기하학적 정보를 이용해서 최종 얼굴 영역을 결정한다. 영역 분할을 이용함으로써 복잡한 배경과 다양한 조명 변화를 지닌 환경에서 다양한 얼굴 영상들을 실험한 결과 높은 정확도를 보여주었다.
본 연구는 최근 증가하고 있는 온라인 콘텐츠 유통 사업자들의 비즈니스 모델을 탐색하기 위하여 최근 빠르게 성장하고 있는 미국의 넷플릭스와 훌루를 분석하였다. STOF 분석 틀을 도입, 두 사업자의 외부 환경, 서비스 영역, 조직 영역, 재무 영역을 분석하여 본 결과, 초기 비즈니스 모델은 분명하게 차별화되고 있는 것으로 나타났다. 넷플릭스는 저렴한 비용으로 온, 오프라인 통합 서비스를 제공하고 콘텐츠 추천 서비스를 제공함으로써 성장할 수 있었던 반면, 훌루는 유료 방송과의 경쟁에 직면하여 수용자 락인을 목적으로 무료 서비스를 시작함으로써 광고 없이 TV 콘텐츠를 시청하고자 하는 수용자를 끌어들일 수 있었다. 그러나 시간이 지날수록 두 사업자의 비즈니스 모델은 동질화되어 가는 것으로 나타났다. 특히 시장의 경쟁 심화와 서비스 영역의 동질화가 이에 영향을 미친 것으로 분석된다. 또한 경쟁 심화라는 외부 환경적 요인은 콘텐츠 소싱 비용의 증가 및 수익률 감소로 직결되고 있는 것으로 나타났다. 이는 콘텐츠 및 수용자 가치를 창출할 수 있는 차별적인 비즈니스 모델의 구축이 필요함을 시사한다.
광적응(Luminance Adaptation; LA) 효과는 영상의 배경 밝기에 따른 왜곡에 대한 시각 인지 민감도가 달라지는 특성을 의미한다. 기존 영상 화질 측정(Image Quality Assessment; IQA) 방법들은 베버의 법칙(Weber' s law) 모델을 이용하여 LA 효과를 IQA 방법에 반영해왔다. 그러나, 이러한 IQA 방법들에 있어서 베버의 법칙 기반 LA 효과 모델은 다음 두 가지 이유로 부정확하게 동작한다: (i) 전통적인 베버의 법칙 모델은 실제 광도(luminance)에 대한 인지 민감도 응답값을 정확히 반영할 수 없다는 것이 밝혀졌다, (ii) 대부분 IQA 방법들은 픽셀 강도 영역에서 계산되지만, 베버의 법칙과 같은 LA 효과 모델들은 광도 영역에서 개발되었다. 따라서 광도와 픽셀 강도간 비선형 관계로 인해 IQA 방법에 반영된 베버의 법칙 기반 LA 효과 모델들은 부정확하게 동작한다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서 처음으로 픽셀 강도 영역에서의 LA 모델을 이론적으로 유도한다. 본 논문에서 제안하는 픽셀 강도 영역에서의 LA 효과 모델은 감마 교정 함수(Gamma correction function)와 광도 영역에서의 LA 효과 모델인 제곱-법칙(power-law) 모델을 기반으로 하는 테일러 급수 확장 근사화를 통해 유도된다. 제안하는 픽셀 강도 영역 LA 효과 모델의 효과를 검증하기 위해, 제안하는 LA 효과 모델을 PSNR 에 도입하여 광범위한 실험을 수행한다. 실험 결과, 제안하는 LA 효과 모델 기반 PSNR 은 PSNR 및 베버의 법칙 기반 PSNR 대비 괄목할 만한 주관적 화질 예측 성능 향상을 보였다.
본 연구에서는 이중압축램프의 초음속 유동에서 발생하는 충격파 경계층 상호작용을 EDISON_CFD로 해석하기로 한다. 이중압축램프에선 역압력 구배로 인하여 경계층이 박리가 일어나게 되고 박리된 경계층이 다시 이중압축램프에 부착되어 생겨난 박리영역을 관찰할 수 있다. 박리영역의 앞뒤로 유동의 방향이 바뀌게 되면서 압축 팬(compression fan)과 재부착 팬(reattachment fan)이 충격파를 발생시키고 이중압축램프전방의 충격파와 만나서 복잡한 유동 구조를 가지게 됨을 확인하였다. 이와 같은 층류에서 난류, 박리와 재부착의 영역에서의 해석하기 위해선 해석자의 난류모델이 중요하다. $15^{\circ}-30^{\circ}$, $15^{\circ}-45^{\circ}$의 두 종류의 이중압축램프를 $k-{\omega}$ SST 난류 모델과 ${\gamma}-Re_{\theta}$ 천이 모델로 계산을 EDISON_CFD로 수행하였다. 난류 모델의 차이를 표면마찰계수, 압력계수, 마하수로 비교하여 차이점을 분석하였다.
선박의 충돌회피 방법을 제시하는 관점에 있어, 두 선박의 조우각도에 따른 속력이 충분히 고려되어야 할 것이다. 하지만 선박의 충돌회피를 위해 새롭게 연구된 근접상황 선박충돌회피지원 모델의 Safe-Guard Ring 설정은 본선과 상대선박의 속력비가 약 1.7 이하로 제한되어 있으므로 제한된 범위 이외의 경우에서 충돌 위험이 존재 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 두 선박이 조우하는 각도 및 속력을 고려한 Safe-Guard Ring 설정을 연구함으로써 안전한 충돌회피 조종을 위한 선박충돌회피모델을 제시하고자 한다.
시간 및 주파수 영역에서 각각 학습한 모델 간에 성능 차이가 발생할 경우, 앙상블을 수행하더라도 개별 모델 간의 성능 불균형으로 인하여 앙상블의 성능이 오히려 저하되는 현상을 확인할 수 있었다. 따라서, 본 논문은 시간 영역과 주파수 영역에서 특징을 추출하고, 이들을 융합한 단계적 학습 방법을 통해 파이프라인 누출 감지의 정확성을 높이기 위한 누출판별 기법을 제안한다. 이 방법은 두 단계의 학습 과정으로 이루어지며, 먼저, 단계 1에서는 시간 영역과 주파수 영역에서 독립적으로 모델 학습을 수행하여 도메인별로 주어진 데이터로부터 중요한 특징들을 효과적으로 추출하도록 하였다. 단계 2에서는 사전학습 완료된 각 모델로부터 해당 분류기를 제거한 후, 두 도메인의 특징들을 서로 융합하고 새로운 분류기를 추가하여 재학습을 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 전이학습 기반 특징융합 기법은 시간 및 주파수 영역에서 추출된 특징들을 융합하여 모델 학습을 수행함으로써, 두 영역의 특징이 상호 보완적으로 작용하여 모델이 다양한 정보를 활용함으로 인해 99.88%의 높은 정확도를 달성하여 파이프 누수 감지에 있어 우수한 성능을 입증하였다.
스타일 변환 모델은 이미지 전체나 이미지 내에서 사용자가 지정한 영역을 대상으로 스타일을 변환시킨다. 이런 방식은 이미지 내의 다수의 객체에 대해 스타일 변환을 시행할 때 일일이 영역을 지정해 줘야 한다는 불편함과 결과물의 전체 해상도가 떨어진다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 한계들을 극복하기 위해 객체탐지 모델과 스타일변환 모델을 연동한 객체스타일변환모델을 제안하고 모델 간 연동방법에 대해 자세히 서술한다. 객체탐지모델인 Mask R-CNN 을 통해 필요한 객체를 탐지하고 탐지한 객체의 특징맵들을 스타일변환 모델인 zi2zi 의 입력 값으로 전달하여 이미지 내의 필요한 객체들만 스타일변환이 이루어지도록 모델이 동작한다. 이러한 모델은 기존에 있는 두 모델을 재사용함으로써 모델을 처음부터 새로 설계할 필요가 없다는 장점이 있으며, 공개된 다양한 모델들을 서로 융합하여 사용할 수 있는 방법을 제시하는데 도움을 줄 것이다.
In this study, the performance prediction programs for centrifugal pumps are developed. To estimate the losses in the centrifugal pump impellers, two-zone model and TEIS(two elements in series) model are applied to the program. The basic concept of two zone model considers the primary zone that is an isentropic core flow and the secondary zone that is non-isentropic region at the impeller exit. The flows through two different zones mixed out at the impeller exit and the mixing process occurs with an increase in entropy, a decrease in total pressure. The level of the core flow diffusion in a impeller was calculated using TEIS(two elements in series) model. The effects of various parameters which are used in this program on the prediction of head and efficiency are discussed. The correlation curves to select the effectiveness of the primitive TEIS model were suggested according to the specific speed of the centrifugal pumps.
In this study, the performance prediction programs for centrifugal pumps are developed. To estimate the losses in the centrifugal pump impellers, a two-zone model and TEIS(two elements in series) model are applied to the program. The basic concept of a two zone model considers the primary zone that is an isentropic core flow and the secondary zone that has a non-isentropic region at the impeller exit. The flow goes through two different zones and is mixed out at the impeller exit and the mixing process occurs with an increase in entropy, a decrease in total pressure. The level of the core flow diffusion in an impeller was calculated using TEIS(two elements in series) model. The effects of various parameters which are used in this program on the prediction of head and efficiency are discussed. The correlation curves used to select the effectiveness of the primitive TEIS model were suggested according to the specific speed of the centrifugal pumps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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