1993년 남극 하계 기간 동안 남쉐틀랜드 대륙주변부에서 한국해양연구원의 종합연구선 온누리호를 이용하여 탄성파 탐사를 실시하였으며 약 800 km의 탄성파자료를 획득하였다. 탄성파 자료에서 음의 반사계수를 보이며 상대적으로 강한 진폭을 갖는 BSR이 해저면 700 ms에서 발견되었으며 이는 가스수화물의 기저면으로 간주된다. BSR 경계면에서의 물성을 밝히기 위하여 AVO 분석을 수행하였다. 탄성파 자료에 대하여 실진폭 회수, surface consistence amplitude 보정, 입사각 변환 등을 수행하고, 각각의 CDP 자료에 대하여 AVO 절편 및 AVO 기울기를 구하였다. AVO 절편의 단면도는 BSR 경계면에서 극성이 음이고 강한 반사도를 보이며 중합단면도보다 BSR 경계면의 연속성이 뚜렷하였다. AVO 분석자료를 P-G 도면으로 표시한 결과, BSR이 뚜렷한 곳의 하부에는 가스로 채워졌음을 시사한다.
본 연구는 2개의 라인 레이저를 이용하여 3차원 형상을 획득하는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 방법은 532 nm와 630 nm 파장의 레이저를 이용하여 2-라인 레이저를 생성하고 이를 대상객체에 조사하여 반사되는 빛을 영상센서로 획득하는 것을 통해 3차원 점 데이터를 연산한다. 이를 위해 레이저와 카메라 간의 위치를 결정하고 각 레이저의 평면 방정식 계수를 추정하며 삼각법을 통해 이미지 공간의 라인을 3차원 공간의 점으로 변환한다. 제안하는 시스템은 2개의 라인 레이저와 데이터 정합을 위한 스태핑 모터 제어부와 영상을 획득하고 레이저의 라인을 추출하는 영상처리부, 그리고 추출된 라인으로부터 3차원 점 데이터를 처리하고 3D 모델을 생성하는 3D 모델링부로 나뉜다. 제안하는 방법은 기존 단일 레이저 스캐닝 방식과 비교하여 가려짐으로 인해 발생하는 데이터 소실문제를 해결할 수 있다.
도로의 결빙, 적설, 젖음 등 기상상황 및 표면 상태에 의한 안전사고 발생은 지속적으로 발생하고 있는 상황이다. 이는 운전자 본인의 부주의 및 안전 운전의식 부족 등 개인의 역량에 기인하는 부문도 있지만, 도로관리 주체(정부 및 공공 등)의 도로 상태 정보제공 미흡으로 인한 경우도 있어 이와 관련된 연구의 필요성이 대두되고 있는 추세이다. 본 연구는 카메라(Stereo camera)의 영상 정보를 수집하여, 편광계수 및 웨이블릿 변환(Wavelet transform) 등을 통해 기존의 단일 차원 분류알고리즘과 달리 다차원 분석이 가능한 SVM 분류기법을 활용하여 노면상태 판별 알고리즘을 개발하였으며, 실제 도로상에서 4개의 상태(마른노면, 젖은노면, 적설노면, 결빙노면)에 대한 검지 인식 성공률을 실험 및 분석하였다.
Offshore structures are exposed to low- and high-frequency responses due to environmental loads, and fatigue damage models are used to calculate the fatigue damage from these. In this study, we tried to optimize the main parameters used in fatigue damage calculation to derive a new fatigue damage model. A total of 162 bi-modal spectra using the elliptic equation were defined to describe the response of offshore structures. To calculate the fatigue damage from the spectra, time series were generated from the spectra using the inverse Fourier transform, and the rain-flow counting method was applied. The considered optimization variables were the size of the frequency increments, ratio of the time increment, and number of repetitions of the time series. In order to obtain optimized values, the fatigue damage was calculated using the parameter values proposed in previous work, and the fatigue damage was calculated by increasing or decreasing the proposed values. The results were compared, and the error rate was checked. Based on the test results, new values were found for the size of the frequency increment and number of time series iterations. As a validation, the fatigue damage of an actual tension spectrum found using the new proposed values and fatigue damage found using the previously proposed method were compared. In conclusion, we propose a new optimized calculation process that is faster and more accurate than the existed method.
본 논문에서는 디지탈 감산 기법을 이용한 양면 혈관 조영술 영상에서의 대응점 결정을 위하여 조영제 말단 추적 알고리즘을 사용하였고, 이 대응점 정보로부터 혈관의 3차원 영상을 재구성하는 과정을 확립하였으며, 개를 이용한 실험 결과도 포함되어 있다. 저자들에 의해 개발된 본 방법의 정확성을 입증하기 위해 사각에서 잡은 혈관 조영상과 계산을 통해 재구성된 영상을 비교하여 좋은 결과를 얻었다. 본 논문에서는 3가지의 새로운 알고리즘을 개발, 또는 응용하였는바, 첫째는, 순차적인 영상에서 조영제의 말단은 어느 투영면에서도 동일한 형태를 갖게 되므로, 상호 상관 계수의 접합법을 이용하여 조영제 말단을 추적해 가는 알고리즘이고, 둘째는, 기준좌표계에서 시선좌표계로의 전환을 4×4행렬 하나로 표시한 단순화 투시 변환 행렬의 구성이며, 셋째는, 조영제 말단 추적법이 적용될 수 없는 작은 혈관 영상에서의 대응점 확립을 위한 보조알고리즘의 적용이 그것이다. 또한 본 방법은 3차원 공간상에서의 조영제 말단 이동거리에 대한 정보로부터 혈류속도의 측정에도 이용될 수 있다.
본 논문은 DC 영상을 이용하여 기하학적 변환에 강인하며 고속처리가 가능한 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 JPEG 및 MPEG 영상압축 기술에 널리 사용되는 $8{\times}8$ 블록 DCT를 기반으로 하며, DC 성분만으로 구성된 DC 영상에 DWT 수행 후 웨이블릿 계수에 워터마크를 삽입한다. DC 성분을 이용한 워터마크 삽입으로 야기될 수 있는 화질 열화를 극복하기 위하여 DWT의 서브밴드 마다 워터마크 삽입 강도와 삽입량을 차별화한다. 제안하는 알고리즘은 $8{\times}8$ 블록 DCT 영역의 부분적인 복호화(즉, DC 영상)를 수행함으로써 실시간 워터마크 삽입 및 추출을 위한 고속처리가 가능하다. 실험결과로부터 제안한 워터마킹 방법이 기존의 DC 성분을 이용한 알고리즘과 비교하여 82%의 계산시간을 단축하였으며 다양한 기하학적 공격과 JPEG 압축 등의 기타 공격에 강인한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 캐리 전파가 없어 고속연산이 가능한 잉여수계를 이용하여 생산자동화 시스템에서 실시간 물체인식을 위한 디지털 뉴런프로세서의 구현방법을 제안하였다. 설계된 디지털 뉴런프로세서는 잉여수계를 이용한 MAC 연산기와 혼합계수 변환을 이용한 시그모이드 함수 연산부로 구성되며, 설계된 회로는 C언어 및 VHDL로 기술하였고 Compass 툴로 합성하였다. 최종적으로, LG 0.8${\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 Full Custom방식으로 설계를 수행하였다. 실험결과, 가장 나쁜 경로일 경우, 약 19nsec의 지연속도와 0.6ns의 연산속도를 보였고, 기존의 실수 연산기에 비하여 약 1/2배정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다. 본 논문에서 설계한 디지털 뉴런프로세서는 실시간 처리를 요하는 생산자동화 시스템의 물체인식 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
시퀀스 매칭은 시계열 데이터베이스로부터 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 데이터 시퀀스들을 검색하는 연산이다. 기존의 대부분의 연구에서는 효과적인 시퀀스 매칭을 위하여 다차원 인덱스를 사용하며, 데이터 시퀀스를 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform: DFT)한 후, 단순히 앞의 두 개 내지 세 개의 DFT 계수만을 구성 속성 (organizing attributes)으로 사용함으로써 고차원의 경우 발생하는 차원 저주(dimensionality curse) 문제를 해결한다. 본 논문에서는 기존의 단순한 기법이 가지는 성능 상의 문제점들을 지적하고, 이러한 문제점들을 해결하는 최적의 다차원 인덱스 구성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대상이 되는 시계열 데이터베이스의 특성을 사전에 분석함으로써 변별력이 뛰어난 요소들을 다차원 인덱스의 구성 속성으로 선정하며, 비용 모델(cost model)을 기반으로 한 시퀀스 매칭 비용의 추정을 통하여 다차원 인덱스에 참여하는 최적의 구성 속성의 수를 결정한다. 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 실험을 통한기존 기법과의 성능 비교를 수행하였다 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법에 비교하여 매우 큰 성능 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System)의 재분석 자료를 이용하여 지능형 뉴로-퍼지 알고리즘 RBFNNs(Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 기반 호우특보 판별 모델을 개발한다. 기존의 호우예측 시스템들의 예측능력은 일반적으로 기상데이터의 가공 기법의 영향을 받는다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 기상데이터의 전처리를 통한 호우예측 방법을 소개한다. 기상 데이터 전처리 기법은 KLAPS 데이터를 기반으로 지점별 변환, 누적강수량 생성, 시계열 데이터 가공, 호우특보 추출 방식에 의하여 설계된다. 최종적으로, 향후 t(t=1,2,3) 시간 후 6시간 동안 누적강수량에 대해 예측하고 호우특보를 결정하기 위한 정보를 제공한다. 또한 다항식의 형태, 규칙의 개수, 퍼지화 계수와 같은 제안된 모델의 중요 파라미터는 최적화 기법인 차분 진화(Differential Evolution; DE)를 이용하여 최적화한다.
본 논문은 H.264 동영상 부호화를 위한 적응적인 양자화 행렬 선택방법을 제안한다. 기존의 H.264 양자화 방법은 각 프레임에 동일한 양자화 행렬을 적용하기 때문에 영상의 지역적 특성을 고려하지 못해 코딩 효율이 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 개선하고자 프레임 전체에 동일한 양자화 행렬을 적용하는 대신 매크로블록 단위로 블록이 가지는 방향성을 이용해 적응적으로 양자화 행렬을 적용하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 블록의 방향성을 공간적으로 인접 블록의 인트라 예측모드 특성을 이용하여 결정한다. 방향성이 존재하는 블록에 대해서는 제안한 방식의 가중치 양자화 행렬을 적용하고, 방향성이 존재하지 않는 블록에 대해서는 기존의 양자화 행렬을 적용한다. 가중치 양자화 행렬은 인트라 예측모드에 따라 블록의 변환 계수의 통계적인 분포를 기반으로 설계되었기 때문에, 예측모드의 특성에 적합하게 양자화된다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 BD rate 측면에서 기존 방법 대비 약 2% 정도의 부호화 효율이 상승됨을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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