When an axisymmetric body moves through air the boundary layer near the stagnation region remains laminar and subsequently it goes through transition to turbulent. The experimental investigation described in this paper concerns the characteristics of wall pressure fluctuations at the initial stage of boundary layer flow including transition. Flush-mounted microphones are used to measure the wall pressure fluctuations at the transition and turbulent boundary layer region of a blunt axisymmetric body in the low noise wind tunnel. It if found from this study that the wall pressure fluctuations in the transition region is higher than that in the turbulent region.
임의의 물체가 유체 내에서 운동하거나 정지해 있을 때 유체에 의해서 운동에 방해가 되는 힘을 형상저항이라고 한다. 형상저항은 레이놀즈수에 의한 경계층의 흐름형태에 따라 변화하며, 경계층의 흐름형태는 레이놀즈수가 $10^5$보다 작은 경우 층류로, 그 이상의 경우 난류로 나타난다. 본 연구에서는 유체 내에 물체가 정지해 있을 경우 조도에 따른 형상저항의 변화를 알아보기 위해 각기 다른 조도를 가진 실린더를 모델링해 EDISON_CFD을 이용하여 전산 해석을 하였다. 실린더의 표면에 파장의 주기와 진폭, 층류와 난류 영역에서의 항력계수의 변화에 대해 검토하였다.
본 논문에서는 경계선 추적에 널리 사용되고 있는 체인코드를 개선하여 윤곽선 추적 시 시간과 메모리 효율을 개선하였다. 일반적으로 정형화된 물체는 윤곽선의 동선이 대부분 이전 검색동선과 같은 방향으로 움직인다. 기존의 8방향 체인코드에는 같은 동선에 있는 경계선이라도 픽셀하나당 한번 씩 검사를 한다. 개선된 체인코드는 확인된 경계영역에서 상하좌우, 대각선 방향으로 한 픽셀씩 더 확인하여 기존 체인코드보다 시간과 메모리 효율을 개선할 수 있다.
본 논문에서는 다시점 영상과 스테레오 매칭을 수행하여 얻은 깊이 정보를 통해 가상시점을 합성할 때 적용되는 블렌딩 기법을 제안한다. 다시점 영상에서 스테레오 매칭으로 얻을 수 있는 깊이정보는 물체와 배경의 경계부분에서 큰 오차를 갖는다. 이러한 이유로 원본 시점들의 영상을 깊이정보를 통해 특정 가상시점으로 워핑할 때 물체의 경계 부분에 배경의 화소가 일부 포함되는 문제가 발생한다. 이 문제는 워핑된 영상들을 블렌딩하여 하나로 합성 시 영상의 품질에 영향을 주는 요인이 된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 깊이정보와 함께 영상의 수퍼픽셀 분할에서 얻은 정보를 이용하여 블렌딩 대상이 되는 영상에 화소 단위로 가중치를 부여하여 해당 문제의 영향을 완화한다.
본 논문에서는 물체가 가지고 있는 다양한 형태의 직선 외형을 검출하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 직선 외형의 검출은 물체를 인식하거나 물체에 대한 필요 정보를 취득하고자 할 때 기본적으로 활용될 수 있는 핵심적인 알고리즘이다. 제안하는 알고리즘에서는 이진화된 입력 영상에 대하여 수직 프로젝션을 수행하여 관심영역을 추정한다. 이후 관심 영역 내 주요 경계점 들 간의 적합한 변위를 계산하고 이를 통하여 효율적인 직선 외형을 검출하고자 하였다.
공장 현장에서 적용할 수 있는 산업용 비전 검사시스템의 개발을 위해서는 안정적이면서도 고속 패턴 정합이 가능한 알고리즘의 개발이 요구된다. 기존의 농담정규화상관(NGC)법을 사용하는 알고리즘은 과도한 계산량과 조명의 불안정에 영향을 많이 받는 문제점이 있다 본 논문에서는 영상 피라미드와 물체경계의 에지점들을 이용하여 기존 NGC 알고리즘의 단점을 보완하고 고속 패턴정합을 수행하는 에지기반 점상관 알고리즘을 제안하고 이를 실제 영상에 적용하여 그 신뢰성을 검증한다.
본 연구에서는 3차원 비정렬 중첩격자계를 이용한 서로 겹쳐진 물체들 간의 상대운동 해석기법에 대한 연구를 수행하였다. 홀 컷팅 과정에서 격자요소를 구성하는 모든 격자점들이 다른 물체의 내부에 위치하는 물체 경계의 격자요소들을 계산에서 제외하였고, 일부분이 다른 물체의 내부에 위치하는 격자요소들은 계산영역에 포함하였다. 비정상 유동의 계산을 위해 계산에서 제외되는 비활성 격자요소들에 내삽과 외삽을 통해 적절한 유동값을 부여하여, 상대운동이 진행됨에 따라 다음 시간단계에서 새롭게 활성 격자로 분류될 때 이전 시간에서의 유동값으로 이용될 수 있도록 하였다. 해석기법을 이용하여 기존에는 해석이 불가능했던 3차원 날개의 내부에서 발사체가 사출되는 운동과 발사체의 동체에서 다수의 핀이 전개되는 운동을 해석하였다.
일반적으로 3차원 물체의 인식이나 모델링을 하기 위해서는 물체의 모양을 표현 하는 방법이 필요하다. 실루엣이미지와 같은 2차원인 경우 물체의 모양을 나타내는 경계선상의 정점 추출은 2차원 곡률함수를 이용하지만, 3차원의 경우는 물체표면의 곡률을 계산할 수 있는 3차원 곡률함수가 없기 때문에 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 2차원 곡률원리와 최소자승법을 이용하여 근사화된 3차원 물체의 표면 곡 률값과 장점을 효과적으로 구할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다.
물체가 입수시 두부에 큰 충격을 받게 되며 이 충격량은 진입하는 물체의 두부형상이나 입사각에 따라서 많은 차이를 보인다. 본 논문에서는 선수부가 평면 부분을 포함하는 형상을 갖는 물체가 임의 각도 입수시의 충격량을 계산하였다. 선수부가 납작한 부분을 포함하면 임의 각도 입수시 물체의 접수부분이 기하학적으로 복잡해진다. 3차원 물체를 여러 영역으로 분할하여 각 부분을 겹3차 B-spline으로 표시하여 곡면을 정확히 나타낼 수 있도록 하였다. 자유표면 조건은 $\phi=0$을 적용하였으며, 경계치 문제는 Green함수를 이용하여 해석하였다.
컴퓨터 비전 적용 분야에서 부분적으로 가려진 물체 인식의 필요성은 증가하고 있다. 물체를 확인하고 위치를 지정하는 데에 물체가 가려진 것은 심각한 문제를 야기한다. 이 논문은 여행자 소지 수하물에서 위험 물건을 발견하기 위하여 어닐드 홉필드 네트워크를 제안한다. 어닐드홉필드 네트워크는 하이브리드 홉필드 네트워크와 어닐링 이론에 기초한 확정적 근사방법이다. 하이브리드 홉필드 네트워크는 위험 물체의 이미지에서 발췌한 경계 점들과 코너 점들을 이용한다. 또한 어닐드 홉필드 네트워크의 런타임을 줄이기 위해 임계 온도를 조사하였다. 어닐드 홉필드 네트워크와 하이브리드 홉필드 네트워크의 성능을 비교하기 위하여 광범위한 컴퓨터 실험이 실행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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