논문에서는 제스처 인식을 하기 위해 필요한 특징 값을 3차원 방향 코드로 구현한 특징 패턴을 검출하는 방법을 제안한다. 검출된 데이터 좌표끼리 직선을 만들고 직선들의 사이각의 합 연산을 이용해서 특징 변곡점을 추출한다. 추출된 변곡점끼리 직선을 생성한 후, 8방향 코드와 깊이 값을 병합시킨 24방향 코드를 맵핑 시켜준다. 맵핑된 방향 코드들을 한 패턴으로 생성한다. 생성된 패턴에서 인식에 불필요한 방향 노이즈를 제거하기 위해 특정 규칙을 적용한 필터링을 적용하여 필터링된 패턴을 추출하게 된다. '배너코드를 이용한 8방향 패턴'과 비교해서 더 효과적인 패턴이 추출됨을 확인하였다.
삼 자유도를 가진 부유물체의 동적 응답을 이론적으로 연구하였다. 평면내 방향 운동모우드에 대한 지배방정식을 선형화한 후, 그들의 조화해를 평명밖 방향 운동모우드의 방정식과 연성시켰다. 그렇게 해서 주어지는 방정식은 시간에 따라 변화하는 계수를 가진 형태로서, 평면밖 방향의 운동만을 보일 것으로 예측되는 부유물체가 평면밖 방향의 운동을 보일 수도 있음을 밝혔다. 동역학적 불안정성과 그 결과로 나타나는 평면밖 방향의 대진폭 운동을 보이고 있다. 본 결과는 주기적으로 동요하는 부유물체가 서로 연성된 운동을 하는 현상으로도 해석할 수 있다.
컴퓨터 비전 분야에서 직선은 사용자에게 기본적인 정보를 제공할 뿐만 아니라, 이를 바탕으로 다양한 분야에 응용할 수 있는 중요한 정보이다. 직선검출을 위한 여러 방법들 중에서 컴퓨터 비전 분야에 널리 사용되는 방법은 하프변환이다. 그러나 하프변환은 처리시간 비용이 높은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 개선하기 위한 방법으로 직선의 방향예측을 이용한 하프변환을 제안한다. 먼저, 영상의 각 화소의 기울기를 바탕으로 방향정보를 획득하고, 획득한 방향정보를 일정한 범위로 조정한다. 다음, 범위 조정된 방향정보의 확률질량함수를 구하고, 그것의 평균과 표준편차를 문턱치로 사용하여 영상에서 직선의 방향을 예측한다. 그리고 예측한 방향에 대하여 하프변환을 수행하여 영상에서 직선을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법들과 비교 평가에서 그 우수함을 보였다.
서울시 북동부의 서울화강암에 대한 암반 공학적 특성 중 터널과 도로 건설시 중요하게 취급되는 절리의 방향성, 절리간격, 절리밀도, 암석의 일축압축강도, 그리고 RQD 값을 수락산과 불암산지역으로 구분하여 비교, 분석하였다. 이 중 절리의 방향성, 절리간격과 절리밀도는 선조사법, 원형조사법, 그리고 면적조사법을 이용하여 야외에서 직접 측정하였다. 암석의 일축압축강도와 RQD의 측정은 시추코아의 표본이 필요하지만 이번 연구에서는 간단히 응용할 수 있는 대비공식을 이용하여 계산하였다. 측정된 대표적인 절리의 방향성은 두 지역에서 모두 3조의 방향성이 나타났으며 즉 2조의 수직정방절리와 저각으로 경사하는 1조의 판상절리로 판명되었으며 두 지역에서 서로 유사한 방향성을 갖는다. 측정된 절리밀도는 0.039-0.066/cm이었으며, 평균절리길이는 1.30-4.52m, 그리고 평균절리간격은 10.3cm에서 최대 59.6cm로 측정된 절리의 방향에 따라 변화가 심하다 또한 슈미트 해머 타격값에 근거한 절리면의 일축압축강도는 217 MPa에서 335 MPa로 매우 강한 암체였으며, 평균절리간격에 기초하여 계산된 이론적 RQD 값은 73.1-98.7%의 값을 갖는 것으로 나타났다.
대부분의 초전도 전력기기의 경우, 초전도 테이프를 솔레노이드나, 팬케�� 형태로 권선해서 사용하게 되고, 이러한 경우에는 권선을 구성하는 테이프들에 흐르는 전류에 의해 발생하는 자계는 권선내의 각각의 테이프에 임의 방향의 외부 인가자계로 작용하여 자화손실을 발생시키므로 초전도 코일에서의 교류손실을 평가하고 예측하기 위해서는 임의방향 자장에 의한 자화손실에 대한 데이터가 필요하다. 수직 자화손실에 대한 측정값으로서 임의방향 자장에 의한 자화손실을 알 수 있다면 코일의 교류손실 평가는 훨씬 쉽게 접근할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 측정된 자화손실 값들로부터 각 방향 인가자장에 의한 자화손실과 인가된 자장을 분리하여 수직방향 및 수평방향 성분에 의한 자화손실 측정값의 합과 비교하여 각도별로 두 자화손실의 차이를 살펴보았다.
지표에서 토양속으로 흐르는 물의 침수를을 동심원관형침수계를 사용하여 측정하였다. 내부관과 외부관을 비교함으로서 침투율 측정시 침투계 바깥쪽으로 흐르는 수평방향으로 흐름을 예상할수 있으며 서로 다른 초기함수조건에서 침투율을 측정, 비교함으로써 초기함수 상태의 침투율에 대한 영향을 고찰하였다. 측정치를 분석한 결과 예상한 대로 바깥쪽으로 흐르는 수평방향의 토양수분으로 인하여 외부관에서의 침투율이 내부관에서 보다 평균90% 컸으며, 또 초기 함수량이 작은 경우가 큰 경우보다 침투율이 켰다. 침수가 끝난 후 재분배시의 토양 수분 흐름은 수리지표를 검사함으로써 추정하였다.수평 및 수직방향의 수리지표는 다단 텐시오미터(multiple-depth tensiometer)를 사용하여 토양속의 공극수압을 측정하여 계산하였다 수리지표를 검사한 결과 재분배시 수평방향의 토양수분 흐름은 일정한 방향이 아니라 경우에 따라서 원관 침투계의 중심쪽으로 또는 바깥쪽으로 흘렀다. 이느 토양의 물리적 성질이 장소에 따라서 균일하지 않았음에 기인한 것이라 판단된다. 재분배시 수평 및 수직방향의 평균수리지표의 비율을 검사한 결과 시간이 경과할수록 비율이 감소 되었으며 또 깊이가 깊어질수록 감소하였다.이는 즉 시간이 지날수록 깊이가 깊어질수록 토양수분 흐름의 수평방향 성분이 감소한다는 것을 나타낸다.
본 연구는 이상음원(비명, 유리창 파손음, 경적소리 등) 발생 시, 2개의 마이크로폰에 입력되는 사운드에 대하여 음원 방향추적 장치와 연결된 카메라에 음원의 방향 정보를 전송함으로써, 카메라의 View Point를 음원 발생방향으로 이동시켜 사고현장을 더욱 신속하게 대처할 수 있는 시스템에 대한 연구이다. 일반적인 음성을 이용한 감시카메라는 단순히 소리 발생 여부만 감지하지만, 본 시스템은 이상음원 발생 지점으로 카메라의 방향 제어를 가능하게 한다. 이상음원의 검출은 기존에 수집한 DB를 기반으로 비교, 분석 과정을 통하여 이상음원을 분류한다. 음원 발생 방향은 음원 발생 시, 마이크로폰에 도달하는 음원의 시간차에 따른 음파의 위상차를 계산하여 음원 발생 방향을 판단하게 된다.
실내 환경에서 사람의 행동을 인식하는 시스템을 만들 때 사람의 의도를 파악하는 것은 중요한 정보가 될 수 있다. 사람의 시선방향은 의도를 파악하는데 있어서 깊은 관계가 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 사람의 시선 방향을 모델에 기반하여 추정하는 방법을 제안하였다. 머리 모델은 얼굴 영역과 머리카락 영역을 포함하는 두 개의 겹쳐진 타원으로 표현되고, 각 타원의 파라미터는 시선 방향을 추정하는 정보로 사용된다. 시선 방향은 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하여 8방향중 하나로 추정된다. 이미지에서 얼굴영역과 머리영역은 색상 정보에 의해 검출된다. 사무실 환경에서 시선방향을 다양하게 변화시켜 실험을 하였고, 이를 통해 성능 평가를 수행하였다.
초전도 전력기기에서는 선재를 이용하여 권선한 코일 형태로 적용되므로 코일을 구성하는 각각의 초전도 선재에서는 코일 여자시 임의 방향의 자장이 발생한다. 초전도 코일에서 발생하는 주 교류손실인 자화손실을 예측하기 위해서는 임의 방향 외부자장에 의한 초전도 선재의 자화손실을 알아야 한다. 본 논문에서는 BSCCO선재에서 측정된 임의방향 자장에 의한 자화손실과 수직방향 자장에 의한 자화손실값을 이용하여 초전도 선재에서 자화손실의 자장방향 의존성 및 임의 각도의 인가자장에 의한 자화손실 예측방법을 살펴보았다.
본 논문은 유해 트래픽을 탐지하는 보안 장비와 그에 따른 탐지 또는 차단 기법들을 분석한다. 즉 서버측의 방화벽, 침입 탐지 시스템과 웹 방화벽의 순서로 보안 장비의 배치와 클라이언트 측의 보안 시스템을 보여주고 이들의 탐지 기법들을 소개한다. 이후 이 장비들의 유해트래픽의 방향에 따른 탐지 기법들을 분석하고 유해트래픽 방향에 따라 침입을 탐지할 수 있는 탐지 기법들을 분석한다. 또한 유해 트래픽의 방향에 따라 탐지기법이 부족한 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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