최근 딥러닝을 이용한 SAR 영상의 목표물을 인식하는 알고리즘이 괄목할만한 성능을 보여주었다. 이러한 알고리즘들은 포즈 각도 정보를 무시한 채 목표물의 종류를 추정하는 것에만 초점을 맞춘다. 포즈 각도 추정 알고리즘은 단지 SAR 영상 목표물 인식 알고리즘의 전처리 과정으로 연구되었다. 하지만 감시 시스템에서, 목표물이 향하고 있는 방향을 추정하는 것 또한 중요하다. 먼저, 포즈 각도 추정을 통하여 적의 전술 배치를 계획을 추정할 수 있다. 또한 목표물이 아군 쪽을 바라보면 큰 위협이 되는데, 포즈 각도 추정을 통하여 이러한 정보를 알 수 있다. 따라서 본 논문은 목표물이 향하고 방향을 추정할 수 있는 콘볼루션 네트워크를 고안하였다. 네트워크를 학습시키기 위하여 SAR 영상의 목표물의 포즈 각도를 양자화하여 포즈 각도 label 을 구성하였다. 또한 이러한 포즈 각도 추정을 정제하는 알고리즘을 고안하였고 이는 보다 정확한 포즈 각도 추정을 가능하게 하였다. 그 결과, 제안된 네트워크는 포즈 각도 추정에 높은 정확도를 보여준다.
패턴 인식의 성능 향상을 위해 효율적인 특징 선택을 해주는 것은 중요한 과정 중 하나이다. 본 연구에서는 최근에 제시되었던 특징 선택 방법들 중 대표적인 4 가지의 방법을 선택하여 성능을 비교 분석하였다. 데이터의 특징을 줄여주는 기능과 적은 수의 특징으로 더 좋은 패턴 인식 성능을 보여주는 기능의 수행 능력을 중심으로 평가하였으며, 각기 다른 형태의 데이터에 대해 각 방법들이 보이는 성능도 관찰하였다. 이를 토대로 각 방법의 장단점과 특징에 대해 생각해 본다.
2007년 일본 사진업계는 안정적인 경기 회복의 기조를 보이는 가운데 경제지표에서 보면 소비지출은 오를 것으로 전망되지만 디지털화가 가속화되는 가운데 사진소비 수준은 감소 경향이 계속되어 어려울 것으로 전망되었다. 디지털카메라는 일안리플렉스(DSLR)의 보급과 함께 디지털 서비스에 있어서도 디지털카메라 프린트의 신장으로 은염사진 프린트 영역의 회복이 기대되지만, 은염카메라의 각 기종은 대폭적인 감소 추세가 계속될 것으로 보인다. 스틸필름의 수요 수준도 각 타입 모두 합쳐 30% 이상 감소가 예측되고, 컬러 DP 전체 수요도 2자리수 대의 감소가 예상되는 등, 마이너스 성장의 범위를 벗어나지 않을 전망이다. 따라서 사진시장의 활성화를 위해 무엇보다 디지털 비즈니스의 확대가 큰 과제로 떠오르고 있다.
본 연구는 교각의 국부 세굴심 추정 공식들의 정확성과 적용성을 분석하고, 현장 상황에 적합한 공식을 선정하기 위한 연구이다. 이를 위해 비교적 널리 알려진 26개의 세굴심 추정 공식들을 선정하였다. 이들 선정된 공식들을 미 지질조사국에서 작성한 교각 세굴 데이터베이스(BSDMS)에 수록된 493개 교각 세굴 측정값들 중에 246개의 측정값들에 적용하여 각 공식들의 우열을 검토하였다. 각 공식들을 이용하여 계산한 세굴심과 측정 세굴심을 비교하여 각 자료별 불일치율을 계산하였다. 계산된 불일치율을 통계 처리하여 불일치율의 기하 평균과 기하 표준편차를 구하여, 각 공식의 우수성과 적용성을 검토하였다. 또한, 각 공식들을 구성하는 주요 변수들을 분석하고, 각 변수의 변화에 따라 세굴심 추정치가 어떻게 변화하는가를 분석하였다. 분석 결과, 모든 공식들의 불일치율의 기하 평균이 1보다 상당히 큰 것을 보여주고 있다. 즉, 모든 공식들이 실측치보다 세굴심을 과대 추정한다는 의미이다. 정확성의 면에서 보면 불일치율의 기하 평균이 1에 가깝고 기하 표준편차가 작은 공식들이 우수한 공식들이다. 이런 점에서 CSU (HEC-18) 공식, Chitale 공식과 Larras 공식, Hancu 공식 등이 차례로 우수한 공식으로 들 수 있다. 연구 결과는 또한 기존의 여러 연구에서 좋은 결과를 보인 Froeclich 공식이 세굴심을 대체적으로 과소 추정하는 경향이 있음을 보여 주었다.
Piecewise Integrated Composite(PIC) 보는 구간 조합 복합재 보로 구간 마다 적층 각도 및 순서를 다르게 적용하여 보의 강성과 강도를 향상시킬 수 있는 복합재료 보의 새로운 개념이다. 본 연구에서는 보의 거동을 고려하기 어려운 2차원 학습 데이터를 대신하여 3차원 학습 데이터가 적용된 머신 러닝 모델을 이용한 PIC 보가 제안되었다. 학습 데이터 및 훈련 데이터 셋(Training Data Set)은 지정된 참조 요소에서 3축 특성 값(Stress Triaxiality Factor)을 추출하여 세 가지 하중 유형(인장, 압축 그리고 전단)으로 분류되어 구성되었고, 이에 따른 하이퍼파라미터(Hyperparameter)가 제안되었다. 이를 통하여 예측된 PIC 보로 유한 요소 해석이 진행되었고 3차원 학습 데이터로 예측된 모델이 처짐 변형량이 감소된 것이 확인되었다. 이를 통해 3차원 학습 데이터를 이용하는 것이 경쟁력있는 것으로 판단되었고 처짐 변형량의 감소로 타당성이 검증되었다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.169-172
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2001
본 논문에서는 회전된 문서에서의 회전각 검출과 문서에 포함된 그림, 글자, 표, 직선과 같은 구성요소를 자동으로 분석하고 분류하는 방법을 제안한다. 본 연구는 입력영상을 획득하는 과정에서 발생되는 회전각에 의해 발생되는 오류를 최소화하기 위한 회전각 검출단계, 각 구성요소 검출에 불필요한 배경제거 단계, 각 구성요소의 특성을 통한 구성요소 분류단계로 이루어진다. 제안한 문서 인식 시스템의 성능 평가를 위해서 다양 한 문서에 제안한 방법을 적용하고, 성공적인 결과를 보인다.
프리캐스트 프리스트레스트 콘크리트 보의 크기와 자중은 그 운송과 조립에 드는 비용을 결정한다. 본 연구에서는 단면 최적화에 의하여 휨 응력의 구속을 받는 단면의 크기와 초기 긴장력의 크기 등을 결정하여 부재의 자중을 최소화하여 운송 및 시공의 편리성을 극대화하려한다. 프리캐스트 부재는 각 시공단계별 강도, 처짐, 그리고 부재 상, 하단에서 응력검토가 필요하다. 각 단계별 응력 제한치를 만족하는 최소자중 프리캐스트 U형보를 최적설계에 의하여 제안하였다. 최적설계에 의해 제안된 U형보는 기존의 직사각형 단면보다 39~50%까지의 자중감축이 가능할 것으로 예상된다. 본 연구에서 두 개의 대표적인 실물크기 U형보를 실험하였다. 이 실험에서 U형보는 설계하중과 공칭강도를 상회하는 휨강도에서 종국 파괴되었다.
H형강 보는 기둥 사이에 설치되어 건물의 각 층 바닥인 슬래브를 지지하기 위해 널리 사용되고 있다. 그러나, H형강 보의 경우 접합부가 고정단이면서 등분포하중 작용시 양 단부에 발생하는 휨 모멘트는 중앙부에 발생하는 모멘트에 비해 약 2배가량 크다. 보는 최대 모멘트에 의해 설계가 이루어지기 때문에 보 춤이 커지게 되고, 이로 인하여 각 층의 가용 공간이 줄어드는 문제점이 있다. 이를 개선하기 위해, 최대 휨 모멘트가 발생하는 H형강 보 양 단부만을 별도로 보강하면, 보 중앙부에서 발생하는 휨 모멘트로 보를 설계할 수 있다. 따라서, 단부 보강한 철골보(Eco-girder)의 구조적 성능을 분석하기 위해, 단부 보강 강판의 용도, 철근 보강, 하중전달방법 등을 변수로 하여 4개의 실험체를 제작하여 구조성능실험을 수행하였다.
황등 화강암, Berea 사암, 정선 대리암, 홍천 편마암, 풍암 셰일 및 음성 사질 셰일의 여섯 종류의 암석에 대하여 직접전단시험, 기울임시험 그리고 당김시험을 이용하여 기본마찰각을 측정하고, 암종에 따른 기본마찰각의 특성, 시험방법의 정확성을 비교, 검토하여 기본마찰각 측정에 가장 정확하고 효율적인 시험방법을 제시하였다. 기본마찰각은 직접전단시험을 이용하면 정확하게 측정되지만, 비싼 장비와 복잡한 시험절차가 필요하다. 국제암반역학회에서 표준시험법으로 제안한 기울임시험은 직접전단시험에서 측정된 기본마찰각과 유사한 값을 제시하나, 동일한 암석으로 제작된 3개의 시료에서 측정된 기본마찰각은 최대 7° 이상의 오차를 보이고, 1개의 시료에서 5회 측정된 미끄러짐 각 또한 시료에 따라서 증가하거나, 감소하거나, 유사한 값을 보이는 등 일정한 패턴을 보이지 않고 변할 뿐만 아니라, 편마암에서는 최대 12°의 오차를 보여 시험의 신뢰성에 상당한 의문이 든다. 간단한 시험장비와 비교적 낮은 수직응력하에서 실시되는 당김시험은 직접전단시험에서 구한 기본마찰각과 매우 유사한 값을 제공하고, 측정된 값들이 일관성을 보이고 시험절차 또한 매우 간단하여 기본마찰각 측정에 가장 유용한 시험 방법으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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