• 한국해양공학회지
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• 제29권3호
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• pp.207-216
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• 2015

Amanifold is one of the essential subsea oil and gas production components to simplify the subsea production layout. It collects the production fluid from a couple of wellheads, transfers it to onshore or offshore storage platforms, and even accommodates water and gas injection flowlines. This paper presents the basic design procedure for a manifold frame structure with novel structural verification using in-house unity check codes. Loads and load cases for the design of an SIL 3 class-manifold are established from a survey of relevant industrial codes. The basic design of the manifold frame is developed based on simple load considerations such as the self weights of the manifold frame and pipeline system. In-house software with Eurocode 3 embedded, called INHA-SOLVER, makes it possible to carry out code checks on the yield and buckling unities. This paper finally proves that the new design of the manifold frame structure is effective to resist a permanent and environment load, and the in-house code is also adaptively combined with the commercial finite element code Nastran.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.342-347
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• 2008

사람의 얼굴은 강체(rigid object)가 아니기 때문에 얼굴을 추적하거나 인식하기는 쉽지 않다. 또한 시스템에 미리 학습되어 있지 않은 임의의 얼굴의 경우 지속적으로 얼굴의 변화를 추적하고 인식하기는 어렵다. 본 논문에서는 시스템에 저장되어 있는 얼굴들에 대해 비선형적 매니폴드 모델을 구축하고 각 모델을 선형적으로 결합함으로써 비디오 기반의 영상으로부터 시스템이 알지 못하는 임의의 얼굴에 대해 추적하고 인식하는 방법을 제안한다. 입력된 임의의 얼굴은 얼굴 포즈나 표정 혹은 주위 환경 등에 따라 시스템에 저장되어 있는 서로 다른 얼굴들과 서로 다른 유사성을 갖는다. 따라서 입력 얼굴과 시스템에 저장되어 있는 얼굴들과의 확률적인 접근을 통해 유사성을 추정할 수 있고 추정된 유사성을 이용하여 입력 얼굴에 대한 새로운 비선형적 매니폴드 모델을 구축한다. 또한 추정된 모델은 매 프레임마다 입력 얼굴에 따라 실시간으로 갱신된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실험 결과를 통하여 효율적으로 임의의 얼굴에 대해 추적하고 인식할 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.385-394
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• 2009

사람의 얼굴은 강체(Rigid object)가 아니기 때문에 얼굴을 추적하거나 인식하는 일은 쉽지 않다. 특히 얼굴의 포즈나 주변 조명의 변화에 따른 입력 영상의 차이는 얼굴 인식을 어렵게 하는 주된 원인이다. 본 논문에서는 비디오 영상으로부터 얼굴을 추적하고 인식할 때 발생하는 이 두 가지의 문제를 해결하기 위한 프레임웍과 전처리 방법을 제안한다. 얼굴 포즈의 변화에도 효과적으로 얼굴을 추적 및 인식하기 위해 먼저 학습 영상으로부터 주성분 분석법(Principal Component Analysis)을 이용하여 각 얼굴 포즈마다 하나의 독립된 가우시안 분포를 추정하고 이를 이용하여 각 사람마다 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 구성한다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 상태를 가진 얼굴 영상을 처리하기 위해 먼저 입력된 얼굴 영상을 SSR(Single Scale Retinex) 모델을 이용하여 반사율(Reflectance)과 조도(Illuminance)로 분해한다. 반사율은 사전 정의된 범위 안에서 히스토그램 평활화를 수행함으로써 재조정되고 조도는 조명의 변화를 포함하고 있지 않은 영상들으로부터 학습된 매니폴드 모델로 다시 근사된다. 이 두 특징을 결합함으로써 실내 환경이나 실외 환경에서 촬영된 영상에서 효율적으로 얼굴을 추적 및 인식한다. 비디오 기반의 영상으로부터 보다 효율적으로 얼굴을 추적하기 위해 본 논문에서는 구성된 모델의 가중치를 각 프레임마다 이전 프레임의 추적 결과에 의해 EM 알고리즘을 이용하여 갱신함으로써 비디오 영상내의 연속적으로 변화하는 얼굴 포즈를 추정하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 실내에서의 다양한 조명환경과 실외의 여러 장소에서 획득한 실험 영상을 이용하여 기존에 연구되어 온 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 한국가스학회지
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• 제24권2호
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• pp.9-14
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• 2020

이 논문은 대형버스의 화재에 관련된 고장사례를 고찰한 논문이다. 첫번째 사례는, 엔진룸 상단에 부착된 흡음재가 노후되어 떨어지면서 엔진쪽에 화재를 발생시킨 것으로 확인되었다. 두번째 사례는, 컴프레서의 부하로 인해 전기적인 단락에 의해 화재가 발생한 것으로 확인되었다. 세번째 사례는, 머플러 상단에 부착된 흡음재가 떨어져 배기매니폴드와 연결되어 있는 머플러 상단에서 점화되어 화재가 발생된 것으로 확인되었다. 네번째 사례는, 운전석 우측 크래쉬 보디부의 졍션 박스내에서 전기전인 쇼트가 발생하여 화재가 발생된 것으로 확인되었다. 따라서, 대형버스의 화재는 흡음재의 노후, 전기적인 단락에 의해 화재가 발생하였을 경우 피해가 크고 대단히 위험하므로 철저하게 관리하여 화재 발생이 없도록 하여야 한다.