햇무리(halo) 모양 코로나질량방출(coroanl mass ejection) 현상은 1970년대 후반 처음 발견된 이후, 그 물리적 본질에 대해 많은 논쟁이 있었다. 우주 망원경 SOHO LASCO의 고분해능 관측이후, 햇무리 모양은 시선방향에 나란한 방향으로 팽창하며 진행하는 고깔모양의 자기 구조(cone-shaped magnetic flux rope)가 2차원 관측이미지에 투영된 것으로 해석하는 것이 정설이다. 우리는 이러한 해석이 사실인지 관측을 이용해 검증하고, 타당한 물리적 해석을 찾는다. 이를 위해 STEREO 우주선이 SOHO에서 관측한 태양의 측면을 관측했던 2010년부터 2012년 관측자료를 사용하고, SOHO에서 관측한 햇무리 모양의 코로나질량방출 현상의 측면 모습이 예전의 해석대로 고깔모양을 보여주는지 STEREO 우주선의 관측자료와 비교한다. 우리는 햇무리 모양이 시선방향에 상관없는 이 현상 고유의 모양임을 확인 했으며 극자외선 관측결과와 수치계산 결과와 비교하여 이 햇무리 모양은 파동 현상의 결과임을 알았다. 이는 코로나질량방출 현상과 관련한 해석에 많은 변화가 필요함을 의미한다.
본 논문에서는 변형된 구부러진 H-모양 슬롯을 이용한 소형 chipless RFID (radio frequency identification) 태그 설계 방법을 제안하였다. 제안된 변형된 구부러진 H-모양 슬롯은 두께 0.8 mm의 20 mm×50 mm 크기의 FR4 기판의 한쪽에 있는 직사각형 도체 평판에 추가하였다. 기존의 H-모양 슬롯, U-모양 슬롯, 구부러진 H-모양 슬롯을 각각 추가하였을 때와 bistatic 레이다 단면적(RCS; radar cross section)의 공진 딥(dip) 주파수를 비교하였다. H-모양 슬롯, U-모양 슬롯, 구부러진 H-모양 슬롯을 추가하였을 때 시뮬레이션 공진 딥 주파수는 각각 5.907 GHz, 4.918 GHz, 4.364 GHz이었다. 제안된 변형된 구부러진 H-모양 슬롯을 추가하였을 때 공진 딥 주파수는 3.741 GHz로 감소하였고 H-모양 슬롯과 비교하여 슬롯 길이를 36.7% 소형화할 수 있다. 실험 결과, 제작된 변형된 구부러진 H-모양 슬롯이 추가된 chipless RFID 태그의 공진 딥 주파수는 3.9 GHz로 나타났다.
동영상에서 객체의 동작 정보는 장면의 내용을 분류하고 구분하는 중요한 정보로 이용될 수 있다. 본 논문에서는 동영상에서 객체의 동작을 효과적으로 찾기 위한 모양기반 동작 검색 방법을 제안한다. 객체의 동작 정보는 동영상 프레임에서 객체 영역을 추출하여 연속된 2차원 모양 정보로 표현되고, 각각의 2차원 모양 정보는 모양 기술자를 이용하여 1차원 모양 특정값으로 변환된다. 순서에 따라 나열된 모양 기술자 시퀀스를 이용하여 개별 동작의 분할 과정 없이 문서에서 단어를 검색하듯이 동영상에서 객체의 동작을 검색할 수 있다. MPEG-7 모양 변화 기술자와의 성능 비교 실험을 통하여 제안된 방법이 객체의 동작 정보를 보다 효과적으로 표현할 수 있으며, 동작 검색 및 분석 응용에 적용할 수 있음을 보였다.
동영상에서 객체의 움직임은 동영상의 내용을 분석하는데 중요한 요소로 작용한다. 따라서 움직임 정보를 이용하여 동영상 내용을 분석하고 검색하기 위한 많은 방법들이 제안되었다. 그러나 대부분의 방법들은 객체 자체의 동작 보다는 움직임의 방향이나 경로를 분석하는 쪽으로 치중되었다. 본 논문에서는 객체의 움직임에 의한 모양 변화를 이용하여 객체의 동작을 표현하고 비교하기 위한 모양 시퀀스 기술자(descriptor)를 제안한다. 객체의 움직임 정보는 입력된 이미지 시퀀스에서 객체 영역을 추출하여 연속된 2차원 모양 정보로 표현되고, 각각의 2차원 모양 정보는 모양 기술자를 이용하여 1차원 모양 특징 값으로 변환된다. 순서에 따라 배열된 모양 기술자들을 시간 축으로 주파수 변환한 후 저주파영역의 계수를 취하여 모양 시퀀스 기술자를 얻게 된다. 실험을 통하여 제안된 방법이 객체의 동작 정보를 매우 효과적으로 표현 및 비교 가능하여 내용 기반 동영상 검색, 동작 인식 등의 인지적 관점의 움직임 분석 응용에 적용 가능함을 보였다.
본 논문은 관심 객체 분할을 위한 통계적 모양 모델에 기반한 3차원 능동 모양 모델링 기법을 제안한다. 3차원 모양 모델을 만들려면 포인트 분산 모델(PDM)의 생성이 필수적인데, 이를 위해서는 모든 학습(training) 데이터에 대응하는 특징점(landmark)을 잘 선택해야 한다. 현재까지도 3차원 데이터에서 대응하는 특징점을 선택하는 방법은 주로 수동적으로 선택하거나 2차원 기반 기법 또는 제한된 3차원 기법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 최근에 제안된 "3차원 통계적 모양 모델의 자동생성 기법"의 거리 변환(distance transform)과 사면체(tetrahedron) 알고리듬을 사용하여 3차원 통계적 모양 모델을 생성하고 2차원 능동 모양 모델의 모양 모델 학습과 그레이레벨(gray-level) 모델 학습을 개선하여 확장하고, 스케일(scale)과 그레이레벨 모델을 결합한 3차원 능동 모양 모델 알고리듬으로 관심 객체를 분할한다. 본 논문에서는 제안한 방법을 영역 기반 윤곽선 기반 기법 및 2차원 능동모양모델 기법과 그 성능을 비교하여 평가했다.
모양 데이타는 이미지가 나타내는 의미를 가장 잘 반영하는 데이타로서 이미지 검색에 중요한 정보로 사용된다 특히 구조적으로 표현된 모양 특징은 모양이 갖는 기초적 특성과 그들간의 관계 정보를 잘 나타내므로 폭넓게 연구되고 있다. 그러나 대개의 구조적 모양 특징들은 그래프나 트리와 같은 구조로 표현되므로 모양 데이타 검색에서 효율적인 검색 시간을 보장할 수 없는 문제를 지니고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 모양의 윤곽선 정보를 기반으로한 굴곡 기반 형태 그래프를 생성하고 이를 일반화한 구조로부터 모양을 클러스터링할 수 있는 키를 설계한다. 제안한 굴곡 기반 형태 그래프는 모양이 가지고 있는 윤곽선 특성과 영역의 형태적 특성을 모두 가지고 있다. 모양 검색은 단계적으로 이루어진다. 클러스터링을 통해 검색 공간을 축소하고 외부 굴곡 특징을 이용한 굴곡의 패턴 매칭을 통해 종합적인 유사도가 결정된다. 다양한 실험을 통해 굴곡 기반 형태 그래프와 클러스터링을 통해 검색 공간과 비용이 줄어드는 것을 보여준다.
인공생명 기법의 대표적인 응용분야 중 하나인 창발적인 개체의 생성에서 유전자를 표현하는 방법으로 크게 방향성 그래프와 L-system의 두 가지 방법이 사용되고 있다. 두 가지 방법 모두 각기 좋은 특성이 있지만 L-system은 사용자에 의해 내부적인 파라메터로 정의되기 때문에 전체적인 실제 모양을 구조적으로 정의하기 어렵다 본 논문에서는 이런 단점을 극복하고자 실제 모양을 표현하는데 적절한 구조적 방향성 그래프를 도입하여 개체의 유전자를 구조적으로 표현함으로써 실제 개체와 유사한 모양을 창발적으로 생성하고, 이를 클러스터 대화형 유전자 알고리즘에 적용하여 사용자가 생성하고자 하는 실제 모양의 캐릭터를 자동으로 생성하게 하였다. 실험을 통해 2차원에서의 의자모양과 꽃 모양을 생성함으로써 다양한 구조의 창발적인 캐릭터를 생성할 수 있는 가능성을 제시했다.
단어모양이 한글 시각정보처리에 미치는 효과를 알아보기 위해 명조체와 샘물체로 된 한음절 글자, 두음절 단어, 세음절 단어의 정확인식율을 비교하였다. 명조체는 자모의 모양과 크기가 글자의 고정된 사각틀에 맞게 변형되므로 단어모양이 글자의 자모조합 유형과 음절길이에 따라 크게 달라지지 않는다. 이에 반해 샘물체는 자모조합 유형에 따라 글자의 사각틀이 변형되므로 부가적인 단어변별 정보가 단어모양에 포함되며, 음절길이가 증가할 때 단어모양 정보가 명조체에 비해 더욱 두드러진다. 이처럼 서로 구별될 수 있는 명조체와 샘물체 단어의 시각적 구조는 각각 다른 근거에서 한글인식에 영향을 미칠 수 있을 것으로 예상된다. 연구결과, 명조체의 정확인식율이 샘물체보다 높았으며, 음절길이가 증가할 때 명조체와 샘물체에 상관없이 정확인식율이 향상되었다. 본 실험의 결과는 단어의 외곽모양 변이가 영어의 경우보다 한글 시각정보처리에서 상대적으로 덜 중요하다는 것을 시사한다.
편경의 기역자 모양은 하늘이 굽어 땅을 덮는다는 철학적인 의미를 가지고 있지만, 그보다는 기하학적인 구조를 통한 조율의 한 방편이었음이 가정된다. 고대 중국에서 발견된 편경은 오각형의 모양을 하고 있으나 청대에 발견된 편경은 기역자 모양을 가지고 있는 것이 이러한 가정을 뒤받침한다. 본 연구에서는 FEM 을 통한 편경의 기하학적 구조에 따른 떨기방식의 진동수를 추정하여 편경의 기역자 모양이 조율의 한 방편이었음을 제안한다.
최근, 디지털 카메라와 디지털 캠코더처럼 디지털 장비가 대중화됨에 따라, 이미지 데이터가 급증하게 되었다. 이와 함께, 이미지 검색에 대한 요구도 증가하게 되었으며, 단순한 텍스트 검색이 아닌 이미지의 특징에 기반한 검색이 요구되고 있다. 특징 기반의 검색은 색상, 질감, 모양 등과 같은 특성에 기반한 검색으로 사람이 일일이 주석을 입력하는 방식보다 자동화가 가능하며, 빠르게 인덱싱할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 모양을 이용하여 이미지를 인덱싱 하였으며, 스케치된 식물의 잎 모양의 이미지를 이용 하였다. 또한, 식물의 잎에 뻗어있는 잎맥의 모양을 이용하여 검색의 정확도를 높였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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