본 논문에서는 척추침생검 시뮬레이터에서 사용의 햅틱 디바이스인 PHANToM(sup)TM을 이용하여 사실적인 힘을 구현하는 방법을 보여준다. PHANToM(sup)TM은 툴의 끝부분에서 좌표축 방향으로만 힘을 낼 수 있는 단점이 있으며, 시스템의 구동장치의한계로 인하여 딱딱한 물체에 닿을 때 불안정한 특성을 보인다. 또한 좁은 영역 안에서 복잡한 조직들로 인한 급격한 강도 변화도 시스템의 불안정을 초래한다. 모사되는 힘은 두가지 성분으로 나뉜다. 하나는 바늘이 삽입될 때 바늘의 길이 방향으로 느껴지는 힘으로 생체 조직의 모델을 통해 값이 구해진다. 다른 하나는 바늘이 피부를 뚫고 지나간 이후에 바늘이 초기 삽입 방양을 유지 시켜주는 회전방향 힘으로 피봇을 이용하여 구현하였다. 불안정성 문제와 바늘이 튀어나오는 문제는 램핑 필터와 시간변수를 이용하여 제거하였다. 침생검 과정은 생체조직의 탄성 변형뿐 아니라 파괴가 일어나는 변형이므로 사실적인 힘을 구현하기 위해서 실험 데이터를 이용하여 삽입 깊이에 따라 탄성 계수와 마찰 상수가 변하는 모델을 제안하였다.
무정형 SiC 박막을 수평형 CVD반응기로부터 SiH$_{4}$ 및 H$_{2}$를 반응기체로 하여 실리콘 웨이퍼위에 증착시켜 제조하였다. 박막 성장 속도는 상압에서 650.deg.C와 850.deg.C범위에서 측정되었다. 반응기체의 유량은 1000sccm으로 고정하였으며 SiH$_{4}$와 CH$_{4}$의 유량을 변화시켰다. 증착 반응속도식으로 표면 반응이 율속단계인 Eley-Rideal 모델과 SiH$_{4}$와 CH$_{4}$의 종도에 m차로 비례하는 두가지 속도식을 가정하였다. 증착시간에 따른 SiC 박막두께의 측정으로부터 얻은 증착 반응 속도로부터 회귀 분석법에 의하여 두가지 반응속도식의 반응속도 상수를 구하였다. 얻어진 반응속도식에 의해서 계산된 값과 실험치를 비교한 결과 0.15차의 반응속도식이 Eley-Rideal반응기구보다 약산 더 잘 맞음을 알 수 있으나 두 모델 다 약간씩 실험결과와 차이가 나고 있다. 이것은 본 실험의 증착 조건의 율속단계가 확산 단계와 표면 반응 단계의 전이영역 즉 본 실험의 증착조건에서 확산속도와 표면 반응속도가 비슷하기 때문으로 생각된다. 또한 Eley-Rideal 반응기구에서 부터 얻어진 SiH$_{4}$ 및 CH$_{4}$의 흡착평형상수 $K_{s}$ 와 $K_{c}$ 값을 비교하면 1000K이하에서는 $K_{s}$ 가 $K_{c}$ 보다 큰 값을 가지는데 이것은 Gibbs 자유에너지 최소화 방법에서 구한 결과와 일치하였다.
경계반력법은 일반적인 복합법에서 필요한 진동수영역과 시간영역의 반복 작업이 필요없는 두 단계의 시간수영역 부구조법이다. 경계반력법은 다음의 두 단계로 나누어진다: (1) 진동수영역에서 선형구간과 비선형구간 경계에서 경계반력계산, (2) 시간영역에서 경계반력을 이용한 파동방사형문제 해석. 이때 시간영역에서는 파동방사형문제를 모사하기 위해 근역지반을 모델링한다. 이 연구에서는 면진원전구조물의 비선형 SSI 해석을 위한 BRM 해석의 근역지반 모델링 범위에 따른 응답을 평가하였다. 이를 위해 등가선형 SSI 문제를 이용하여 매개변수해석을 수행하였다. BRM 응답의 정확성을 평가하기 위해 BRM 응답은 재래의 SSI 해석의 응답과 비교하였다. 수치해석결과 BRM 해석을 위한 근역지반 모델링 범위는 기초의 크기뿐만 아니라 지반조건의 영향을 받았다. 마지막으로, BRM 해석을 면진원전구조물의 비선형 SSI 해석에 적용하므로 BRM의 정확성과 효율성을 입증하였다.
본 논문은 영상에 포함된 얼굴을 보다 빠르고 강건하게 검출하기 위해서 이질적 템플릿 매칭의 결과들을 융합하여 얼굴을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 광범위한 조명 환경과 인종을 포괄하는 피부색 모델을 이용해 피부 영역을 검출한다. 그리고 영역 라벨링과 필터링으로 매칭에 필요한 검색 범위를 줄인 후, 피부색과 에지를 이용한 템플릿 매칭을 검출된 영역에 적용한다. 이들 매칭 결과가 융합되어 두 매칭 결과를 동시에 최적으로 만족하는 얼굴이 검출된다. 실험 결과는 제안된 방법이 단일 템플릿을 적용할 때보다 얼굴색과 유사한 배경에서 얼굴을 강건하게 검출하며, 얼굴 후보 영역으로 검색 범위를 줄여 검출 시간을 줄였음을 보여준다. 또한 전역 누산기를 사용하여 템플릿 매칭의 과도한 공간 요구의 문제점을 해결할 수 있었다.
전구영역 수치모델을 이용하여 순압 로스비-하우어비츠 파동의 안정성을 조사하였다. 본 연구에서 조사한 로스비-하우어비츠 파동은 강체 회전하는 동서 기본류와 유한한 진폭을 가지는 구면조화 파동으로 구성된다. 로스비-하우어비츠 파동은 강체 회전하는 동서 평균류의 강도에 따라 정상 또는 비정상의 구조로 나타난다. 수치 실험을 통해 임의의 다른 두 시간에서 섭동장의 진폭을 비교하여 파동의 안정성뿐만 아니라 성장률을 결정하였다. 로스비-하우어비츠 파동의 불안정 모드는 다양한 동서 파수 성분이 결합된 형태로 나타났다. 파동의 속도가 느린 지역에서 와도 섭동장은 불연속적인 형태를 보이는데, 이는 모델의 수평 해상도와 관계가 없는 것으로 밝혀졌다. 푸리에-유한 요소 모델에서 더 이른 적분 시간에 불안정 모드가 나타났는데, 이는 구면조화 스펙트럴 모델 대비 더 낮은 수치 정확도를 가지기 때문인 것으로 보인다. 모델의 전체적인 정확도를 고려하여, 불안정 모드가 구면 조화 파동을 전체적으로 지배하기 시작하는 시간을 추정하였다.
DCT(Discrete Cosine Transform) 변환은 MPEG과 JPEG 표준에 의하여 영상이나 비디오 영상을 압축하는데 사용되어져 왔다. 본 연구에서는 이상적인 경계가 관련된 특성을 유도하고, 실시간 처리를 위하여 모델에 바탕을 둔 DCT 영역에서의 불연속 경계 평가 방법을 제안한다. 이 방법은 방향 검증과 위치 정렬 등의 평가로 구성된다. 두 가지의 평가 방법에 의하여 경계의 다양한 방향과위치를 알 수 있으며, DCT 계수들을 표준화된 형식으로 정렬시킬 수 있고, 표준화된 DCT 계수에서 이상적인 계단 경계의 특성과 비교하여 경계의 크기를 산출할 수 있다. DCT 계수가 8x8의 블록 단위로 이루어져 있어 경계의 표현이 조밀하지는 않지만 처리 시간이 빠르고 잡음에 강한 특성을 가지고 있어 다양한 실시간 응용분야에 사용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 아음속 영역에서 유도무기의 일반적 형상인 세장형 몸체를 갖는 서로 다른 선두부 형상의 두 모델을 이용하여 받음각에 다른 세장형 모델 윗면의 압력 분포를 측정하였다. 아음속 영역에서 서로 다른 선두부 형상을 갖는 두 모델의 받음각에 따른 공력실험 결과로 특정 받음각에서의 측력 및 요잉모멘트가 최대가 되는 것을 확인하였으며 비대칭 정상상태와 비대칭 비정상상태의 경계를 알 수 있었다. 또한 시간에 따른 측력, 항력 및 요잉모멘트의 결과로 같은 받음각이라도 선두부의 형상에 따라 안정성이 다른 결과를 보였다. 받음각에 따른 세장형 몸체 표면 압력 분포를 측정한 결과 받음각이 증가할수록 표면압력 분포는 비대칭적으로 형성됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 원격작업용 제스처 명령의 인식을 위해 컴퓨터 시각 센서와 HMM을 이용한 알고리즘을 사용하였다. 스테레오 정합을 이용한 자동 손영역의 추출은 원격작업용 제스처 추적의 자동 초기 영역 설정을 위해 제안하였다. 이는 좌, 우 두 카메라의 시각치를 이용하였으며, 손의 상대적인 거리정보를 이용하게 된다. 손영역의 추적은 일반적인 흑백 영상에서도 배경이나 잡음에 구애받지 않도록 에지값의 양의 시간차(PDOE : positive difference of edges) 영상이 사용되었으며, 제스처 명령 모델로는 실제 원자력 발전소 내 원격작업용으로 정의된 K/K(KNU/KAERI) 제스처 명령을 이용하였다. 이산 HMM을 이용한 복합 제스처 인식모델은 전명령어(pre-oeders)와 기본 명령여(basic-orders), 후명령어(post-orders)의 세 부분에 대한 각각의 명령 모델로 구성되며, 각 명령 모델의 조합과 연동에 의해서 복합적인 명령의 인식을 수행하도옥 하였다. 최종 제스처 인식 결과는 2개 이상의 명령이 복합된 연속명령에 대해 97% 이상의 안정된 인식율을 나타내었다.
스마트 팜 관리의 활용 효율성을 높이기 위해서는 작물 및 환경 변화에 대한 사전 검사를 실시간으로 평가하기 위한 모델링 기법이 필요하다. 시설 온실 내부의 CO2와 같은 필수 환경 요소는 다양한 상관 변수가 밀접하게 결합 된 시간 영역에서 신뢰할 수 있는 추정 모델을 확립하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 입력 영역과 출력 변수를 CO2와 같은 시간 관점에서 인접 영역에 분포된 환경 정보를 이용하여 시간 복잡도를 줄이기 위한 인공 신경망을 개발하기 위해 수행되었다. 스마트 팜을 계측하기 위한 센서 모듈을 통해 환경 요소를 지속적으로 측정하였다. 실험기간의 평균 데이터로 예측하는 모델링 1, 전일 데이터로 예측하는 모델링 2을 구성하여 CO2 환경인자의 상호관계를 예측하였다. 전일의 데이터 학습으로 예측하는 모델링 2가 60일 평균값으로 예측한 모델링 1에 비해 성능이 우수하였다. 30일 이전까지는 대부분 0.70~0.88사이의 결정계수를 보였으며 모델링 2가 약0.05정도 높게 나타났다. 하지만 30일 이후에는 두 가지 모델링 모두 결정 계수 값이 0.50 이하로 낮은 값을 보였다. 모델링 접근법에 따라 결정 요인의 값을 비교하고 분석 한 결과 인접한 시간대의 데이터는 고정 신경망 모델을 사용하는 대신 예측이 필요한 지점에서 상대적으로 높은 성능을 나타냈다.
지르칼로이-4와 장주기 고연소도용으로 개발된 신피복관인 Zirlo에 대해 LOCA 사고시 피복관이 노출되는 온도영역에서 대기압 조건에서 산화실험을 수행하였다. 온도범위는 $700{\;}-{\;}1200^{\circ}C$이다. 산화시간, 온도 에 따른 산화속도 모델이 제시되었다. 지르칼로이-4는 $1000^{\circ}C$이하의 대가압 수증기에서 3차 법칙을 따르는 반면에, Zirlo는 지속적으로 2차 법칙을 따르는 것으로 나타났다. $1000^{\circ}C$ 이상에선 Zirlo의 내부식성이 더 높게 평가되었다. 두 합금의 산화거동차이를 분석하기 위해 산화된 시편을 광학현미경으로 비교하였다. $1000^{\circ}C$ 이상 고온에서 Zirlo의 금 속내 $\alpha$상의 성장률이 지르칼로이-4에 비해 더 빨라, $\alpha$상이 더 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 피복관 표면에 이미 존재하는 산화막은 지르칼로이-4와 Zirlo 모두 일정시간 동안 보호성을 유지하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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