이 논문에서는 영상데이터를 여러개의 영상블록들로 나누고 이산 코사인변환 영역에서 물체의 에지에 해당하는 영상블록을 에지방향을 고려하여 적절히 분류함으로써 영상데이터를 효과적을 압축하였다. 벡터양자화에 의한 영상데이터의 압축은 높은 압축률을 실현할 수 있지만 영상내 물체의 에지부근이 손상되어 시각적인 화질이 저하되는 단점이 있다. 높은 압축률을 유지하면서도 시각적인 화질의 열화를 피하기 위하여 영상블록의 이산 코사인변환계수의 에너지 분포에 따라 에지블록을 8개의 부류로 분류하였다. 또한 이 분류과정을 통하여 얻어진 데이터를 가지고 신경회로망을 학습하여 구현한 에지블록의 분류과정과 성능을 비교하였다. 에너지분포에 의한 에지분류방법과 신경망으로 학습한 분류과정은 에지특성벡터에 의한 분류벡터양자화에 비해 더 높은 PSNR과 시각적으로 좋은 화질을 보여주었다.
본 논문에서 수지형 하천내 1차원 부정류 흐름해석을 위한 알고리즘을 개발하였다. 이 해석 알고리즘은 수지형 하천내 부정류의 흐름을 각각의 지류내 단면간에는 연속방정식과 모우멘트 방정식을 적용하고 합류점과 분류점에서는 연속방정식과 에너지방정식을 적용하여 유한차분화한후, 이에 적합한 순환방정식을 도출하여 적용하였으며, 이때 순환계수들은 합류하는 하천단면, 분류하는 하천단변, 합류점, 분류정에 따라 각각 다르게 결정토록 하였다. 이와같은 순환계수 및 순환방정식을 이용하여 수지형 하천내 흐름해석을 단일 하천내 흐름해석과 동일하게 전진법에서는 순환계수를 계산하고, 후진법에서는 순환방정식의 해를 구하는 것이 가능하도록 하였다. 이에 따라 흐름해석을 위한 컴퓨터 저장용량도 $2N{\times}2N$ 행렬로부터 $2N{\times}4$ 행렬로 줄이도록 하였고 계산시간도 상당히 절약하였으며 이때 N은 수지형 하천내 흐름특성인 유량 및 수위를 결정해야하는 절점을 나타낸다. 이와같이 제안된 알고리즘을 이용하여 수지형 하천내 부정류 흐름을 개인용 컴퓨터등을 이용하여 효율적이며 정확하게 해석할 수 있다.
수중천이신호는 복잡하고 시변, 비선형 및 짧은 지속성의 특성을 지니고 있어서 기준패턴으로 모델링하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 신호들을 프레임간의 중첩을 허용하는 일정한 짧은 신호로 잘라서 분석한다. 더빈 알고리듬을 이용하여 20차의 선형예측계수(LPC)를 프레임마다 추출하여 2층 은닉신경망회로의 입력신호로 사용한다. 추출된 선형예측계수들의 65%는 신경망구조의 학습에 이용되고 35%는 시험용 입력신호로 사용된다. 고래소리 분류에 사용된 고래 종류는 대왕고래, 들쇠고래, 귀신고래, 혹등고래, 밍크고래, 북방긴수염고래 등이다. 결과적으로 이러한 시험용의 신호들로부터 83%이상의 고래 소리 평균 분류율을 얻을 수 있었다.
유출계수(Runoff Curve Number, CN)란 강수량으로부터 대상유역의 유출량과 우수 잠재능(stormwater potential) 평가에 이용하는 수문학 변수로, 미국 자연자원 보존국(Natural Resources Conservation Service; NRCS)이 제안한 방법이다. 유출계수를 평가하기 위해서는 토지피복, 토양형, 토양 습윤 조건에 대한 정보를 조합하여 분석해야 한다. 본 연구의 목적은 미국 North Carolina의 Raleigh와 Cary시를 관통하는 Walnut Creek 유역 서부지역의 토지 피복도를 제작하여, 이 유역의 유출계수를 산정하는 것이다. 이를 위해서, 첫째 위의 불투수면 레이어와 정사항공사진을 기초자료로, ArcGIS와 Feature Analyst를 이용하여 서부 Walnut Creek 유역의 토지피복도를 제작하였다. 둘째, 제작된 토지 피복도와 본 유역의 수문학적 토양 분류체계도(Hydrologic Soil Group Map)를 중첩하여 이 유역의 유출계수도를 제작하였다.
본 연구에서는 1995년부터~2007년까지 한국시설안전공단에서 시행한 정밀안전보고서를 데이터 베이스화한 자료를 이용하여 통계적 방법으로 분석하였다. 대상교량은 총 36개소의 충격계수를 지간장별, 상부구조별, 고유진동수별로 분류하였다. 철도교 설계기준과 외국의 교량 설계시방서의 충격계수 산정식을 비교 검토하고 국가별 설계기준과 조사된 대상교량의 고유진동수와 충격계수를 분석하였다.
직접 접촉식 교환장치(이하 직접 교환기라 함)에서 액체의 유통형태의 선택은 매우 다양하며 전달계수 역시 개별적인 상황이나 충전물의 종류에 따라서 달라지므로 일률적으로 제시되지 못 하고 있다. 많은 경우 실험을 통하여 열전달 또는 물질전달계수를 측정하게 되나 개수로, 자유 낙하액체막, 액체분류와 같이 이상화가 가능한 경우, 이러한 전달계수를 구하기 위하여 이론적 또는 반실험적인 해석을 수행하기도 한다. 수많은 관련 연구결과들은 층류유동에 관한 것과 난류유동의 경우로 구분되고(예상되듯이 대부분의 직접교환기의 유통영역은 난류쪽이다), 난류 유통의 해석은 다시 표면갱신이론(surface renewal model), 와류확산계수모델(eddy diffusivity model-macroscopic), 미분형와류모델(differential eddy diffusivity model)로 대별된다. 여기서는 수많은 교환기형태의 자료정리보다 상기와 같이 대별된 액체측 유동영역별로 전달현상해석의 방법을 간단히 정리하고자 한다.
주변의 배경잡음으로부터 음성인식률을 향상시키기 위하여 적절한 음성의 특징 파라미터를 선택하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 위너필터 방법이 적용된 인간의 청각 특성을 이용한 멜 주파수 켑스트럼 계수를 사용한다. 제안한 멜 주파수 켑스트럼 계수의 특징 파라미터를 다층 퍼셉트론 네트워크에 입력하여 학습시킴으로써 화자인식을 구현한다.
본 논문은 고장 분류 시스템을 위해 진동 신호로부터 특징 벡터를 자동적으로 추출하는 효과적인 기법을 제안한다. 기존의 멜-주파수 캡스트럼 계수는 진동신호의 노이즈에 민감하여 분류 정확도를 감소시키는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 4단계 필터 뱅크로 구성된 스펙트럴 엔벨로프 캡스트럼 계수 분석을 제안하며, 4단계는 (1) 모든 진동 신호의 스펙트럴 엔벨로프를 기술하기 위한 선형 예측 코딩 알고리즘 사용 단계, (2) 일반적인 스펙트럴 모양을 얻기 위해 모든 엔벨로프의 평균화 단계, (3) 평균 엔벨로프와 그 주파수의 최대값을 찾기 위한 기울기 하강 방법 사용 단계, (4) 엔벨로프의 주파수 사이의 거리로부터 계산된 중앙값을 얻는데 사용되는 비 중첩 필터 뱅크 단계로 구성된다. 이4-단계필터뱅크는 특징벡터를 추출하기위해 캡스트럼 계수 계산에 사용된다. 마지막으로 유도전동기의 결함 형태를 구분하기 위해 이러한 특수 파라미터를 사용하는 다중 계층 서포트 벡터 머신을 사용한다. 모의실험 결과, 제안하는 방법은 약 99.65%의 분류 성능을 보이며, 동시에 기존 방법들보다 우수한 성능을 보인다.
전남 남해안 지역인 광양항 동측배후단지 연약지반에서 수행한 실내시험, 현장베인시험 및 피에조콘 관입시험 결과를 이용하여 연약지반의 공학적 특성을 규명하고, 피에조콘계수 산정을 위해 최적의 피에조콘 관입시험 심도를 결정하였다. 본 논문에서 이용한 자료는 61개의 실내시험과 226회의 현장베인시험, 피에조콘 관입시험 26개소이다. 실내시험 분석 결과 남해안의 다른 지역에 비해 비중, 함수비, 액성한계 및 소성지수 등의 물리적 특성이 높게 나타나며, 일축압축강도와 비배수전단강도의 역학적 특성은 넓은 범위로 분포하고 비교적 작은 값을 나타냈다. 소성도에 의한 흙 분류 결과 소성이 큰 무기점토(CH)와 소성이 작은 무기점토(CL)로 분류되었으며, Robertson(1990) 분류도표에 의한 흙 분류 결과 대부분 Type 3인 점성토에 해당하였다. 현장베인시험으로 구한 비배수전단강도를 기준으로 경험적 방법에 의해 피에조콘계수를 산정했다. 이를 위해 현장베인시험 측정심도와 비교되는 피에조콘 관입시험의 적정 측정심도 범위를 설정하기 위해 3가지 심도범위로 상관성을 분석한 결과 베인 길이의 5배 범위 측정값의 평균을 사용하는 것이 높은 상관성을 보여준다.
써미스터(THERMLISTOR)는 Thermally Sensitive Resistor의 약칭으로 온도변화에 대한 저항치의 변화가 극히 크게 변화하는 특징을 갖는 감온반도체이다. 이중에는 부특성 또는 NTC(Negative Temperature Coeffient) THERMISTOR와 정특성 또는 PTC(Positive Temperature Coeffient)THERMISTOR의 두종류와 NTC와 동일한 부의 온도계수이지만 어떤 온도영역에서 저항치가 급격히 감소하는 CTR로 분류한다. 이렇게 3가지 종류로 분류되는 THERMISTOR중 우리주변에서 가장 널리 보급되고 가정생활에서 실제로 흔히 볼수 있는 가전기기의 온도검출용 sensor로 많이 사용되고 있는 THERMISTOR SENSOR에 대해서만 기초지식을 알아보기로 하고 다음기회에는 응용기술에 대해서 알아보기로 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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