드레이프는 의상의 외형을 결정하는 요인 중 하나로 섬유·패션 산업에서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 코로나 바이러스의 영향으로 비대면 거래가 활성화되고 있는 시점에서, 드레이프값을 요구하는 업체들이 많아지고 있다. 하지만 중소기업이나 영세 기업의 경우, 드레이프를 측정하는 것에 대한 시간과 비용적 부담을 느껴, 드레이프를 측정하는 데에 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구는 디지털 물성을 측정하여 생성된 3D 시뮬레이션 이미지를 통해 조건부 적대적 생성 신경망을 이용하여 입력된 소재의 물성값에 대한 드레이프 이미지 생성을 목표로 하였다. 기존 보유한 736개의 디지털 물성값을 통해, 드레이프 이미지를 생성하였으며, 이를 모델 학습에 이용하였다. 이후 생성 모델을 통해 나온 이미지 샘플에 대하여 드레이프 값을 계산하였다. 실제 드레이프 실험 값과 생성 드레이프 값 비교결과, 첨두수의 오차는 0.75개였으며, 드레이프값의 평균 오차는 7.875의 오차를 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 고정익 무인항공기의 온보드 영상처리 시스템 개발에 대하여 개발과정에 대해 기술하고, 비행실험을 통한 실험결과를 토대로 하여 성능을 검증하고자 하였다. 시스템 개발보드는 ARM 프로세서가 탑재된 영상처리용 보드에 임베디드 리눅스를 포팅하였다. 목표물 추적을 위한 영상처리 알고리즘으로는 비교적 간단한 알고리즘인 색상 기반 알고리즘을 적용하여, 지상에 있는 특정 색상의 물체를 추적하도록 하였다. 개발된 시스템의 성능검증을 위해 실험실에서 제작한 무인항공기에 탑재하여 비행실험을 수행하였으며, 실시간 성능 향상을 위해 영상처리 알고리즘 및 임베디드 리눅스의 커널에 대한 최적화 작업을 수행하였다. 비행실험 결과, 4픽셀 이내의 오차범위에서 지속적으로 목표물을 추적하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 최소제곱 추정기법과 로버스트 추정기법을 사용하여 다중 프로세서 시스템에서의 데이터 통신의 빈도를 모델링하는 방법을 제안한다. 몇 가지의 서로 다른 크기의 작은 입력 데이터들을 작업부하 프로그램에 부과하여 그때마다의 통신 빈도를 측정하고, 이 측정된 값들에 두 가지 통계적 추정기법을 순차적으로 적용함으로써 통신 빈도를 정확히 예측할 수 있는 모델을 구축하는 방법이다. 이 모델링 기법은 작업부하나 목표시스템의 구조적인 사양에 무관하게 입력 데이터의 크기에만 의존하므로 다양한 작업부하와 목표시스템에 대하여 그대로 적용할 수 있는 장점이 있다. 또한 목표시스템에서 작업부하의 알고리즘적 동적특성이 수학적인 공식으로 반영되므로 데이터 통신이외의 성능 데이터를 모델링하는 데에도 적용할 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 프로세서인 공유메모리 시스템에서 데이터 통신을 유발하는 핵심 요소인 캐시접근실패의 빈도에 대한 모델을 구하였으며, 12번의 실험 중 5번의 경우에는 $1\%$ 미만, 나머지 경우에는 $3\%$ 내외의 대단히 정확한 예측 오차율을 보였다.
본 논문에서는 시간에 따라 방향 속도와 위치가 변하는 무인자동차의 궤적 추적 제어시스템에 대해 논한다. 무인자동차는 운전자의 도움이 없어도 스스로 주위환경을 인식하여 지정된 도로를 주행할 수 있는 자동차로 올바른 주행을 위해 고려해야 할 변수가 다양하다. 무인자동차의 궤적 추적 시스템에서 인식한 정보는 이산적인 값을 가지므로 센스 간의 간격으로 인하여 비연속성 및 비선형성을 가지고 있다. 이로 인하여 목표 궤적을 정확하게 추적하는 것 어렵다. 본 논문은 차량의 운동학 모델링을 통하여 선형오차, 제약 조건, 제어 목표함수의 세 가지 조건을 갖는 무인자동차 궤적 추적시스템을 제안한다. 제안된 궤적 추적시스템을 기반으로 동적 시뮬레이션 소프트웨어-카심(Dynamic Simulation Software-CarSim)의 결합시뮬레이션을 통해 시스템의 성능을 평가하였고, 그 결과로 더욱 정밀하게 목표 궤적을 추적할 수 있음을 확인하였다.
H.264/AVC의 매크로블록 단위의 비트율 제어 방법은 부적당한 양자화 파라미터 할당으로 인해 한 프레임에 할당된 목표 비트가 일찍 고갈되곤 하는 문제가 있다. 이 경우 잔여 매크로블록들을 부호화 하기 위해 제한 범위내의 가장 큰 양자화 파라미터가 사용되고 화질 저하로 이어진다. 또한 양자화 파라미터의 할당을 위해 사용되는 헤더 비트량 예측도 이전 프레임과 현재프레임의 부호화된 매크로블록들의 헤더 비트량의 평균으로 구해진다. 따라서 실제 발생하는 헤더 비트량과 오차가 크다. 본 논문에서는 현재 프레임에서 부호화 도중 발생하는 조기 목표 비트 고갈을 막기 위해 이전 프레임들에서 음수 목표 비트를 갖는 매크로블록의 수를 이용한 적응적 양자화 파라미터 결정 방법과 정확한 양자화 파라미터 결정을 위해 향상된 헤더 비트량 예측 방법을 제시한다.
본 연구에서는 AAPM TG-119 보고서를 통해 본원에 도입된 세기조절방사선치료(IMRT)와 부피적세기조절회전치료(VMAT)의 치료 전 환자별 정도관리(patient specific QA)를 시행하고자 하였다. 본원의 치료계획장치를 이용해 각각의 치료계획을 수립하여 절대선량은 표적 및 위험장기에 전리함을 이용해 측정하였고 상대선량분포는 $DELTA^{4PT}bi$-planar diode array를 사용하여 측정하였다. 치료계획의 평가는 선량체적히스토그램을 이용하였고 선량검증은 측정값과 계산값을 비교하여 시행하였다. 치료계획평가에서 전립선의 경우에는 두 치료법 모두 표적과 위험장기의 목표선량에 도달하였으며 두경부와 Multi target의 경우, 세기조절방사선치료는 표적에서는 목표선량에 도달하지 못하였지만 부피적세기조절 회전치료는 표적과 위험장기 모두 목표선량에 도달하였다. C-shape(easy)은 두 치료법이 표적과 위험장기 모두 목표선량에 도달하였고, C-shape(hard)의 경우엔, 두 치료법이 표적에서는 목표선량에 도달하였으나 위험장기에서는 목표선량에 도달하지 못하였다. 절대선량평가에서는 세기조절방사선치료의 경우 평균오차율의 평균값이 표적에서 $1.24{\pm}2.06%$, 위험장기에서 $1.4{\pm}2.9%$였고 신뢰구간은 표적에서 3.65%, 위험장기에서 4.39%였다. 부피적세기조절회전치료는 평균오차율의 평균값이 표적에서 $2.06{\pm}0.64%$, 위험장기에서 $2.21{\pm}0.74%$ 였고 신뢰구간은 표적에서 4.09%, 위험장기에서 3.04%로 두 치료법 모두 제안된 허용기준인 표적에서 4.5%, 위험장기에서 4.7% 이내였다. 상대선량평가에서는 세기조절방사선치료의 경우 허용기준을 통과하는 감마인덱스의 평균값은 $98.3{\pm}1.5%$였고 신뢰구간은 3.78%였다. 부피적세기조절회전치료의 경우엔 평균값이 $98.2{\pm}1.1%$였고 신뢰구간은 3.95%로 두 치료법 모두 제안된 허용기준인 7.0% 이내였다. 따라서 이번 연구에서 실시한 시험을 통해 본원의 세기조절방사선치료와 부피적세기조절회전치료가 보고서에서 제안된 허용기준에 모두 부합하고 사용에 적합함을 확인할 수 있었다.
시간에 따른 하도의 수위 및 유량 변화에 영향을 많이 받는 수리구조물의 설계에 있어서 부정류 흐름 해석은 반드시 필요하다. 일반적으로 부정류 흐름 해석에는 수치모형이 많이 활용되고 있으나 수치모형의 검 보정을 위한 현장 자료의 획득이 어려운 경우가 많다. 또한 자료구축이 가능하더라도 인력과 비용이 많이 소모되며, 측정 정확도를 신뢰하기 어려운 경우가 많다. 이러한 경우 수치모형의 검 보정을 위해 부정류 수리실험을 통해 획득되는 자료를 활용하는 것이 대안이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 형태의 부정류 수문곡선을 실험에서 재현할 수 있는 유량공급장치를 개발하고자하며, 개발된 부정류 유량공급장치를 이용하여 수리실험 수로에서 재현되는 수문곡선과 목표 수문곡선을 비교 분석함으로써 재현 정확도를 정량적으로 평가하고자 한다. 본 연구에서는 유량이 급격하게 증가 또는 감소하는 사각형 형태, 첨두유량 발생 시간이 짧은 삼각형 형태 및 일반적인 홍수 수문곡선 형태의 종(bell) 형태 수문곡선을 대상으로 재현 오차 및 Root Mean Square Error (RMSE)를 분석하였다. 재현 정확도 분석 결과, 사각형 형태의 수문곡선 재현 오차는 약 59% 정도로 가장 크게 나타났으며, 삼각형 형태의 수문곡선은 단일첨두와 이중첨두 형태 모두 약 10% 정도의 재현 오차가 나타났지만 홍수 수문곡선 형태인 종 모양의 수문곡선의 재현 오차는 최대 2% 이내인 것으로 나타났다.
열차의 위치를 정확하게 추정하는 것은 열차제어를 위해 필수적이며 선로변에 시스템을 설치하지 않고 열차의 위치를 추정하기 많은 연구가 있었다. 열차는 선로 위를 움직이므로 위치 추정을 일차원적으로 검색이 가능하며 그 선로 또한 위치 정보를 미리 알 수 있다는 특징이 있다. 특히 고속열차의 경우 속도가 커서 도플러 주파수가 비교적 크며 선로 모양도 직선 혹은 반경이 큰 곡선으로 되어 있다. 본 연구에서는이를 활용하여 두 지점(기지국)에서 송신한 신호의 도플러 주파수를 이용하여 열차의 위치를 추정하는 방안에 대하여 제안한다. 직선과 곡선, 직곡선 혼합 선로 구간에 대하여 위치를 추정하는 수식을 도출한다. 일반적으로 도플러 레이더는 속도를 측정하는데 사용되나 여기에서는 속도와 위치를 모르는 상태에서 두 신호의 도플러 주파수 비율을 이용하여 위치와 속도를 순차적으로 구한다. 시뮬레이션을 통해 열차 위치 및 측정 오차 수준에 따른 추정 오차의 변화를 구한다. 제안하는 방안과 기존 방안에서의 목표 추정 오차 수준을 얻기 위한 조건과 측정 오차가 커짐에 따른 오차의 증가량을 비교함으로써 성능과 강인성 면에서 제안하는 방안의 우수성을 보인다.
본 논문에서는 계절 및 주야의 온도변화를 고려한 관측위성의 열지향오차해석을 실시한다. 관측위성은 임무수행기간 동안 다채널의 관측센서를 이용해서 지구표면의 영상을 촬영한다. 그러나 주야 및 계절별로 최대 200도의 온도환경 차이가 발생하며 이로 인해 관측센서 및 별추적기의 시선벡터가 변화되고 정해진 목표지점의 영상촬영이 어렵다. 이런 문제를 사전예측하고 대응하기 위해서 열지향오차해석을 실시한다. 우선 궤도열환경해석으로부터 도출된 성긴 온도장 정보를 상세한 구조유한요소모델에 PAT기법을 이용해 보간하여 온도변화에 따른 열변형해석을 수행하였다. PAT로 보간된 온도분포의 정확도를 검증하였으며, 열변형해석결과로부터 열지향오차를 도출하였다.
현대 전투에 있어서 적의 위치나 시설 등의 정보를 수집하는 것은 매우 필수적이다. 이를 위해 멀티콥터 등의 무인기의 개발이 활발하게 이루어져 왔으며 무인기에 장착되는 임무장비 또한 다양하게 개발되었다. 좌표지향 알고리즘이란, 임무장비가 원하는 좌표나 위치에 시선을 고정할 수 있도록 시선각을 계산하는 알고리즘을 의미한다. 비행데이터와 GPS 데이터를 수집하여, 좌표지향 알고리즘에 대하여 Matlab을 이용하여 시뮬레이션을 진행하였다. 좌표 데이터만을 이용한 시뮬레이션에서는 Pan축 각도는 평균 약 0.42°가 Tilt축은 0.003°~0.43° 상대적으로 넓은 오차와 평균적으론 약 0.15°의 오차가 나타났다. 이를 NE 방향의 거리로 환산한 결과는 N방향 오차거리는 평균 약 2.23m E방향 오차 거리는 평균 약 -1.22m의 결과를 나타났다. 실제 비행데이터를 적용한 시뮬레이션에서는 약 19m@CEP의 결과가 나타났다. 따라서 EOTS의 주 임무인 감시 및 정보수집에 있어 좌표지향 알고리즘의 자체적인 오차에 대하여 연구를 진행하였고 정량적 목표였던 500m에 30m@CEP를 만족하는 것을 확인하였고, 원하는 좌표를 지향할 수 있다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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