풍력발전 단지의 설계시 풍력 자원 평가 과정은 필수적인 과정이다. 풍력 자원 평가를 위해 장기풍황(20년)자료를 이용하여야 하지만 장기간 관측하는 것은 어렵기 때문에 예정지의 1년 이상의 관측데이터로 평가를 실시하였다. 예정지의 단기 풍황탑(Met-Mast; Meteorology Mast) 자료를 주변의 장기관측 자료인 자동기상관측(AWS; Automatic Weather Station)데이터를 이용하여 수학적 보간법으로 예정지의 데이터를 장기 데이터로 변환한 것을 MCP(Measure-Correlative-Predict)기법이라 한다. 본 연구에서는 MCP기법 중 선형 회계방법을 적용하였다. 선택된 MCP 회귀 모델식에 따라 제주 북동부 구좌지역의 AWS데이터를 제주 북동부 한동 지역의 Met-mast 데이터에 적용하여 연간 에너지 생산량을 예측 하였다. 예정지의 단기 풍황을 이용하였을 때와 보정된 장기 풍황을 이용하여 때 연간 에너지 생산량을 비교하였다. 그 결과 연간 약 3.6 %의 예측오차를 보였고, 이는 연간 약 271 MW의 에너지 생산량의 차이를 의미한다. 풍력발전기의 생애주기인 20년을 비교 하였을 때 약 5,420 MW의 차이를 나타내었으며, 이는 약 9개월 정도의 에너지 생산량과 비슷한 수준이다. 결과적으로, 제안 된 선형 회귀 MCP 방법을 이용하는 것이 단기관측 자료를 통한 불확식성을 제거하는 합리적인 방법으로 판단된다.
영상처리 기법을 이용한 얼굴검출에 관한 많은 다양한 방법들이 제시되어 왔다. 일반적으로 가장 많이 쓰이는 얼굴 검출 방식은 Viola와 Jones이 제안한 Adaboost 방식이다. 이 방식은 Haar-like feature을 이용하여 얼굴영상을 선행 학습하고, 검출 성능은 학습된 DB에 의존한다. 이는 일정 거리 범위 안의 학습된 얼굴 크기에서는 얼굴 검출을 잘 수행하지만, 카메라에서 객체(얼굴)의 거리가 멀어지면 얼굴 크기가 작아져 기존에 학습한 Haar-like feature로 얼굴 검출을 하지 못하는 경우가 발생한다. 이에 본 논문에서는 생물학 기반의 선택적 주의집중 기반의 Haar-like feature 정보를 이용한 Adaboost 모델과 사용자의 시선 응시 점 정보를 이용하여, 사용자의 관심영역 확장을 통한 원거리 얼굴 검출 모델을 제안한다. 생물학적 기반의 선택적 주의 집중 모델인 돌출맵(Saliency map) 정보를 이용하여 입력 영상에 대하여 얼굴 후보 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 후보 영역 중에서 선행 학습된 Haar-like feature 정보로 Adaboost 알고리즘을 이용하여 최종 얼굴 영상을 검출한다. 그리고 사용자의 시선 응시 점 정보는 관심영역을 선택 하는데 이용된다. 피 실험자가, 카메라로부터 멀리 거리 떨어져 얼굴의 크기가 얼굴검출이 힘들더라도 사용자 시선 응시 점 영역을 선형 보간법으로 확대하여 입력영상으로 재사용함으로써 얼굴 검출 성능을 높일 수 있다. 제안된 방법이 기존의 Adaboost 방법보다 얼굴 검출 성능과 수행시간 면에서 우수함을 실험을 통해 확인하였다.
국제사회는 기후변화에 따른 이상 현상의 징후가 발생함에 따라 이의 영향 예측을 위해 많은 모델들을 개발 및 적용하고 있다. 현재 우리나라에서도 여러 분야의 기후 영향모델 활용이 증가하면서 모델의 입력자료 중 특히 기후자료의 구축 방법 및 한반도 기후의 특성 파악에 대한 연구가 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 보간을 위하여 공간통계학방법 중 IDSW(Inverse Distance Squared Weighting:거리자승역산가중)를 적용하였다. 이 방법은 미관측지점의 값을 추정하기 위하여 주변 관측지점들을 고려하며, 그 영향은 거리에 반비례함을 반영한다. 여기서 주변 관측지점 선정시 반경 100km내의 가장 인접한 순으로 최대 3개의 관측지점을 선택하게 제약을 두었다. 그 결과 한국의 기온과 강수량 모두 과거 30년 동안에 연평균 약 $0.4^{\circ}C$, 412mm 증가하는 것으로 나타났다. 또한 미래에도 2007년에 비해 2100년의 기온이 $3.96^{\circ}C$, 강수량이 319mm 증가하는 것으로 나타났다. 기후변이성의 특성은 과거 30년 동안 기온의 경우 강원도 일부지역이 높게 나타났으며 강수량의 경우 남부지역이 높게 나타났다. 변화 경향은 기온의 경우 강원도 지역이 변이성이 증가하는 경향을 보였으며, 강수량의 경우 남동부부지역이 변이성이 증가하는 경향을 보였다. 미래 30년간의 변이성 분석결과 기온은 중서부 지역에서, 강수량은 동부지역에서 높은 것으로 나타났고, 변화경향은 기온의 경우 남서부로 갈수록 변이의 정도가 증가되는 경향을 보였으며, 강수량의 경우 중서부와 남부 일부가 변이가 증가되는 경향을 보였다.
건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 항공사진측량기술을 이용하여 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 건물모델링 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 항공라이다 데이터를 이용한 대부분의 3차원 건물모델링 연구는 보간과정을 통하여 격자구조로 변환하거나 수치지도 또는 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문에서는 점 데이터의 격자구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물로 분류된 항공라이다 데이터를 옥트리 분할을 기반으로 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.
본 논문에서는 강건한 얼굴 포즈 추정과 실시간 표정제어가 가능한 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 방법 및 시스템을 제안한다. 기존의 비전 기반 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 반영하지 못하고 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있다. 그러나, 얼굴 포즈를 정확히 추정하여 반영하는 작업은 현실감 있는 얼굴 애니메이션을 위해서 중요한 이슈로 인식되고 있다. 본 연구 에서는 얼굴 포즈추정과 얼굴 표정제어가 동시에 가능한 통합 애니메이션 시스템을 제안 하였다. 제안된 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출은 비모수적 HT 컬러 모델과 템플릿 매칭을 통해 수행된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 얼굴 모션 추정을 위하여 3차원 실린더 모델을 검출된 얼굴 영역에 투영하고 광류(optical flow) 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 주요 얼굴 특징점을 검출하며 광류 알고리즘에 의하여 특징점을 추적한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수(parameters)를 계산한다. 결국 얼굴 표정 복제는 두 개의 정합과정을 통해 수행된다. 애니메이션 매개변수 3차원 얼굴 모델의 주요 특징점(제어점)의 이동은 획득된 애니메이션 매개변수를 적용하여 수행하며, 정점 주위의 부가적 정점의 위치는 RBF(Radial Basis Function) 보간법을 통해 변형한다. 실험결과 본 논문에서 제안된 비전기반 애니메이션 시스템은 비디오 영상으로부터 강건한 얼굴 포즈 추정과 얼굴의 표정변화를 잘 반영하여 현실감 있는 애니메이션을 생성함을 입증할 수 있었다.
본 논문에서는 유한요소법을 사용하여 자기부상열차용 선형 유도 전동기의 효율적인 운전곡선 도출 방법을 제안한다. 긴 시간의 동특성 해석을 위해 선형유도기 모델을 선형에서 회전형 타입으로 변환하고, 제어시 필요한 슬립 파라미터를 전자장 해석을 통하여 효과적으로 도출하였다. 견인용 선형유도전동기는 인버터에 의해 저속의 정토크 영역에서는 전압/주파수 (V/f) 일정제어를 수행하고, 고속에서의 정출력 영역에서는 전압을 고정시키고 주파수를 증가시키면서 제어한다. 따라서 논문에서는 정토크 및 정출력 영역의 운전 특성을 도출하기 위해 각 구간에서 일정한 스텝으로 슬립특성 곡선을 도출하고, 차량의 운전 상태에 따른 슬립 및 주파수를 특성곡선의 보간법에 의해 결정한다. 본 방법을 이용하면 차량의 임의의 부하상태에 따라 최적의 운전 지령을 제시할 수 있다.
본 논문은 강 뼈대 구조물의 보-기둥 접합부의 사실적인 상태를 묘사하기 위하여 부분구속 접합부(Partially Restrained (PR) connections)를 고려한 지진하중 상태하의 신뢰성 해석과 접합부 및 그들에 내재된 불확실성이 구조물의 위험도에 미치는 영향에 관한 연구이다. 신뢰성해석을 위하여 응답면기법(Response Surface Method), 유한요소법(Finite Element Method), 일차신뢰도법(First Order Reliability Method), 그리고 반복선형보간 기법(Iterative Linear Interpolation Scheme)을 효과적으로 결합한 추계유한요소법(Stochastic Finite Element Method)을 제안하였다 일반적으로 모멘트-상대회전각 곡선에 의해서 표현되는 보-기둥에 대한 부분구속 접합부(PR connections)의 거동이 본 논문에서는 네 개의 매개변수를 사용하는 리차드 모델(Four-parameter Richard Model)을 사용하여 모사하였다. 지진하중에 대하여, 부분구속 접합부에서의 재하(Loading), 제하(Unloading) 및 재재하(Reloading) 거동은 모멘트-상대회전각 곡선과 Masing법칙을 사용하여 표현하였다. 시간영역에서 지진가속도를 구조물에 작용시킴으로써 지진하중의 사실적인 재현을 도모하였다. 다양한 주요 비선형성의 원인들을 고려한 부분구속 접합부를 가지는 강 뼈대 구조물의 신뢰성해석이 지진위험도를 평가하기 위하여 수행되었다. 제안된 기법의 명확한 이해를 돕기 위하여 한 예제를 제시하였다.
본 논문에서는 지상파 클라우드 방송 시스템 (cloud transmission system)의 간섭 및 잡음 신호를 모델링하고 수신기의 비트 오율 (bit error rate) 성능을 제시한다. 지상파 클라우드 방송 시스템은 하나 이상의 동일채널간섭이 존재하는 환경에서 동작해야 하므로 negative SINR (signal-to-interference plus noise ratio) 영역에서 동작해야 한다. 지상파 클라우드 방송 시스템의 요구되는 SINR 영역에서 간섭 및 잡음을 가우시안으로 모델링할 수 있으며 모델링된 간섭 및 잡음 모델을 이용하여 비트 오율 성능을 관찰한다. 또한, 최소자승 (least square) 기반의 선형 보간된 채널 추정 값을 평균함으로써 클라우드 방송 시스템에서 향상된 채널 추정 방식을 제안한다. 전산 실험 결과는 제안한 방식을 이용하여 클라우드 방송 시스템이 negative SINR 영역에서 동작함을 보여준다.
프로젝터 기반의 가시화 시스템은 가상현실 흑은 체험형 응용에서 널리 사용된다. 그러나 스크린 재질과 반사 성질에 따라 스크린 상의 투사 밝기의 불균일성이 때때로 체험자의 체험을 방해할 수 있다. 이러한 현상은 체험자의 위치를 추적하는 시스템인 CAVE 혹은 운동판 체험 시스템의 체험자가 시스템 안에서 계속적으로 움직일 경우에는 특별히 문제가 될 수 있다. 스크린 화상 상에 밝기의 불균일성을 만드는 이유 중에 하나는 참여자의 눈의 위치로의 프로젝터와 스크린의 스펙큘라 반사이며, 이에 대한 분석은 높은 계산 복잡도가 요구된다. 그래픽 프로세서의 프로그래머블 쉐이더를 이용하여 스펙큘라 라이팅 요소를 계산하는 것과 마찬가지로, 본 연구에서는 밝기의 불균일성을 줄이기 위하여 주어진 스크린 환경 3D 모델을 가지고 수행 시간에 모든 화소의 밝기를 조정하였다. 이러한 목적을 위하여 개개의 스크린 응용에 따른 각도 기반의 밝기 보정 함수를 고안하였으며, GPU 상에서 수행과 접근을 용이하도록 하였다. 두가지 기법이 구현되었는데, 각도 기반의 접근에서 프로덕트 기반의 접근으로 변환과 구간 선형 보간 근사 기법을 구현하였다.
대수층을 취급하는데 있어서 어려운 문제중에 하나는 수문학적인 변수의 공간적인 분포를 추정하는 것이다. 이안지구 대수층의 경우 면밀한 분석을 위한 관정시험 자료가 많지 않다. 이안지구 대수층의 투수량계수의 분포를 결정하기 위하여, 수위관측지점을 투수량계수 자료로 전환하기 위해서는 이 지점을 pilot point로 정하여 수문학적인 변수의 공간분포를 추정하는 3단계의 절차를 검토하였다. 구성된 절차는 기지점의 값을 기초로 하여 변수분포의 지질통계적인 평가, 수치모델에 의하여 산정된 값과 비교, 최소화 알고리즘에 의하여 pilot point값을 보정하는 것으로 이루어 진다. 이안대수층의 변수분포를 평가 하는데 총 258개의 소구역으로 분할하고 각 소구역의 대표 투수량계수를 대상으로 Variogram을 구해본 결과 w=0.623, a=2.743을 얻었다. 이 계수를 이용하여 Kriging을 수행하고 보간된 투수량계수 분포를 가지고 수치해를 얻고 이를 관측치와 비교하여 보정하는 절차를 통해 투수량계수의 등고선을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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