본 연구는 손의 형상을 복잡한 배경환경에서 손 영역을 안정적으로 검출, 인식하여 윈도우 플레이어의 기능을 제어하는 시스템을 제안하였다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색을 지닌 손 영역이 정확히 추출되며 손 형상을 인식하는데 있어서 수행속도가 빠르고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서 제안한 방법을 윈도우 플레이어 제어에 적용한 결과 안정적으로 제어 할 수 있었다.
이중 밀도 이산 웨이브렛 변환은 정밀하게 표본화되는 이산 웨이브렛 변환에 중요한 특징을 추가하여 그 성능을 개선한 것이다. 우선적으로 이 변환은 하나의 스케일링 함수와 두 개의 웨이브렛 함수로 구성된다. 즉, 3개 채널로 분해가 되며 두 웨이브렛 함수는 주파수 대역을 1/2씩 분할하도록 설계되었다. 따라서 입력 데이터보다 더 많은 양의 부대역 데이터들을 생성하면서도 완전재생을 만족한다. 또한 근사적으로 이동 불변의 특징을 만족하도록 설계되었다. 그러나 웨이브렛들이 모든 방향성을 반영하지 못하는 제약성을 갖는다. 즉, 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환이 기존의 웨이브렛 변환보다 우수하지만, 다양한 방향성의 부족으로 그에 대한 처리가 제약받는다. 본 논문에서 제안된 방법은 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환에 quincunx 표본화를 결합하여 각각의 장점을 얻도록 하였다. 특히, quincunx 표본화는 더 많은 방향성을 생성할 수 있다. 결과적으로 제안된 방법이 다양한 각도의 회전된 부영상을 생성할 수 있기 때문에 영상처리 영역에서 향상된 성능을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 두 단백질의 구조적 유사성을 기반으로 한 단백질 비교를 위해서 전처리 기법으로서의 주성분분석기법을 소개한다. 기존의 백본 및 알파탄소 간의 거리행렬(distance matrix), 2차 구조 비교기법, 구역(segment)단위의 비교 기법과 같은 단백질 비교 기법들은 위치이동(translation)와 회전(rotation)에 불변한(invariant) 차이를 구하기 위하여 거리행렬을 이용하였다. 그리고, 난 다음 이들의 최적화 과정을 거쳤다. 그러나, 본 논문에서 제시하는 전처리 기법으로서의 주성분분석기법은 단백질 구조를 전체적인 구조 관점에서 위치를 정렬시킨 후에 단백질 간의 구조를 비교하는 방식이다. 단백질의 구조의 방향성(Orientation)을 맞춘 다음에는 다양한 단백질 표현으로 구를 비교할 수 있다. 본 논문에서는 두 단백질의 구조의 유사성을 측정하기 위한 간결한 단백질 표현(representation)으로 3 차원 에지 히스토그램을 사용하였다. 이 기법은 방향성을 정렬하기 위하여 기존의 방법에서 사용되었던 반복적인 거리계산을 통한 최적화하는 과정을 없앰으로써 단백질 구조 비교 시간을 단축할 수 있는 새로운 단백질 구조 비교 패러다임을 가능하게 한다. 따라서, 이 패러다임을 통하여 적절한 단백질 구조 방향성 정렬과 단백질 구조 표현을 이용한 단백질 구조 비교 검색 시스템은 많은 양의 단백질 구조 정보로부터 원하는 형태의 단백질 구조를 빠른 시간에 검색할 수 있는 장점을 가질 수 있다.
본 논문에서는 사이즈 펑션을 이용하여 윤곽선으로 표현된 물체의 특징을 추출할 때 발생하는 에러를 줄이기 위해 방향에 따라 가중값을 달리하는 새로운 표본화 알고리즘을 제안했다. 특히 회전, 이동, 크기 변환과 같은 변환에 대해서 불변성을 갖도록 설계했다. 특징값은 물체의 윤곽선을 사이즈 펑션 처리를 통해서 만들어진 행렬이고 이들간의 거리를 측정 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법이 효과적임을 보였다. 실험 결과 기존의 표본화 방법보다 제안한 표본화 방법을 사용했을 때 원본과 변형된 이미지 사이의 유클리디언 거리가 회전에 대해서 약 57% 크기변형에 대해서는 약 91% 개선되었다.
50년대에 급속한 경제성장을 이룩한 서독은 수출증대를 위하여 대량생산제품의 개발을 통한 국제경쟁력 강화를 꾀하였다. 여기에서 디자인이 제품의 질적 요소로서 그리고 판매증진의 요소로서 이해됨으로써, 제품개발을 위한 디자인의 개발이 강하게 요구되고, 또한 디자이너 양성을 위한 대학의 필요성이 대두되었다. 이러한 사회적 요구에 힘입어, 울름 조형대학은 '53년 8월 그 문을 열게 되었다. 설립초기에서부터 이 대학이 가장 중요하게 내세운 것은 바우하우스의 계승이었다. 그러나 초대 학장 막스 빌의 현대예술 중심적 디자인 관과 바우하우스 교수법을 그대로 답습하는 기초교육과정은 - 과학적으로 객관화된 디자인을“정치적”으로 정립하고자 - 바우하우스 이념을 계승하여 새로운 사회건설을 지향하는 젊은 강사들과 대립되는 것이었다. '55년 토마스 말도나도가 학장직을 대행하면서부터, 과학과목들의 도입과 더불어 바우하우스 계승의 길이 새롭게 모색되기 시작하였다. 그러나 디자인의 과학화 과정에서 과학기술을 맹신적으로 따르는 기술교조주의라는 문제에 즉면 하게 되고, 디자인에서의 과학기술을 사회적으로 재정립하기 위한 방향이 모색된다. 이로부터 인본주의적 인공환경의 건설을 지향하는 사회적 디자인, 즉“환경디자인 Umweltgestaltung”개념이 개발되고, 이의 과학적 방법론이 연구되었다. 결국,“환경디자인”은 울름 조형대학이 궁극적으로 추구한 불변의 이상향이 되었고, 이의 실천을 위한 기본 방법은“유닛시스템디자인Unit System Design(Baukasten-Systemdesign)”이었다. 이와 같이 울름 조형대학은 바우하우스의 계승이라는 대 명제 하에 인본 적으로 객관화된 과학적 디자인 개발에 일관된 노력을 기울였다. 그러나 여기에서 나타난 - 후기산업사회의 인간 중심적 발전을 목적으로 새로이 정립된 - 인본주의라는“정치성”으로 인하여, 결국 '68년 9월 30일 그 문을 닫게 되었다.
게이트는 사람의 걷는 방법 혹은 그 특성을 나타내는 용어로써, 최근 컴퓨터 비젼 기술을 이용하여 개개인을 분별하기 위한 게이트 특징 정보를 추출하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 영상을 기반으로 추출한 게이트 정보는 카메라의 시점에 종속적인 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위한 노력으로 3차원 정보를 획득하려는 연구가 진행되고 있으나 이는 카메라와 사람간의 거리, 카메라 파라미터 등 부가적인 정보를 필요로 한다. 본 논문에서는 영상내의 정보만을 이용하여, 카메라 시점에 종속적인 게이트 인식의 단점을 해결할 수 있는 방안을 제안한다. 먼저 실루엣 영상으로부터 걷는 방향을 찾아내고, 간단한 연산을 통해 평면 호모그래피를 추정한다. 추정된 호모그래피를 이용하여 측면 시점의 영상으로 재구성하면, 시점 변화에 비종속적인 게이트 정보를 추출할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 평가하기 위하여 실추엣 영상의 폭과 높이 변화를 비교하였다 실험을 통해 제안한 방법을 적용할 경우, 그렇지 않은 경우에 비하여 특징 변화가 적음을 확인하였고, 특히 보폭 통의 게이트 특징 정보가 일정한 값을 유지함을 볼 수 있었다.
본(本) 논문(論文)에서는 콘크리트의 점진적(漸進的) 인장파괴현상(引張破壞現象)을 해석(解析)할 수 있는 증분형(增分形)이며, 진로종속적(進路從屬的)이고, 텐서적으로 불변성(不變性)인 비선형구성(非線型構成)모델이 제안(提案)되었다. 전(全) 변형도(變形度)는 탄성성분(彈性成分)과 비탄성성분(非彈性成分)의 합(合)으로 표시(表示)된다. 콘크리트내부(內部)에는 미세균열(微細龜裂)의 근원(根源)이 되는 약(弱)한 면(面)들이 모든 방향(方向)으로 좌우(左右)하며, 이 약(弱)한 면(面)에서의 법선응력(法線應力)은 법선변형도(法線變形度)의 함수라고 가정된다. 이와 같은 근본개념(根本槪念)아래 가상(假想)일의 원리(原理)로부터 콘크리트의 접선강도(接線剛度)가 유도된다. 본(本) 이론(理論)은 비비례하중(非比例荷重)이나 주응력(主應力)의 방향(方向)이 변(變)하는 경우 등의 일반적(一般的)인 하중상태(荷重狀態)에 적용할 수 있으며, 이것이 본(本) 모델의 주요(主要)한 목적이 될 수 있다. 본(本) 이론(理論)을 변형연화현상(變形軟化現象)을 보이는 직접인장실험자료(直接引張實驗資料)와 비교한 결과 좋은 일치를 얻었다.
본 논문은 최근 소개된 curvelet 변환 구성을 사용하여 하잇브리드 다초점 이미지 융합 기법을 다룬다. 하잇브리화는 MS 융합 규칙을 새로운 "복제" 방법과 결합시킴으로써 얻어진다. 제안된 기법은 MS 규칙을 사용하여 각 분해 레벨 이미지의 스펙트럼내에 m개의 가장 두드러진 항들만을 융합시킨다. 이 기법은 이미지의 어떠한 스케일과 방향, 이동에서 변환 집합의 MSC에 충실하여 m-항 융합으로 합성이 이루어진다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 Xydeas 와 Petrovic이 제안한 경계선에 민감한 객관적 품질 척도를 적용하였다. 실험 결과는 제안한 기법이 잉여, 쉬프트-불변 Dual-Tree 복소수 웨이블릿 변환에 대한 대안으로서의 가능성을 보여주었다. 특히, 50%의 m-항 융합은 어떤 시각적인 품질 저하를 갖지 않는 결과를 주는 것이 확인되었다.
3 차원 정보로부터 정확한 에지를 추출하고 푸리 변환하여 물체를 인식할 수 있는 고 효율의 물체 인식방법을 제안하였다. 물체의 윤곽은 인식에 유용한 많은 정보를 포함하고 있지만, 정확한 윤곽정보를 얻기가 어려우며, 정확한 윤곽정보를 얻었다고 하더라도 물체의 크기나 방향 마다 윤곽이 달라지기 때문에 물체 인식에 획기적 대안으로 활용되지 못하고 있다. 제안한 물체 인식 알고리즘은 1) 레이저 스캔 디바이스를 사용하여 얻는 3 차원 물체정보로부터 정밀한 물체 윤곽을 획득하고 2) 크기 및 회전 불변한 푸리에 표시 자를 이용하여 윤곽을 표현함으로써, 필요 데이터 베이스의 크기를 대폭 줄인다. 이렇게 얻어진 물체에 대한 푸리에 표식자 정보는 미리 준비된 푸리에 표식자 데이터 베이스로부터 최적 정합되는 물체를 찾아 인식한다. 이 알고리즘은 MPEG7 Part B의 방대한 영상 데이터 베이스를 대상으로 실험하였으며, 그에 대한 결과를 논문에 포함시켰다.
본 연구는 부산 기장지역에 분포하는 백악기 흑운모 화강암에 대한 사례연구를 통하여 DFN(discrete fracture network) 유동해석 기반의 REV(representative elementary volume) 크기 및 삼차원 수리전도텐서 추정을 위한 워크플로우를 제시하였다. 연구지역을 대표하는 이차원 DFN에 대하여 절리텐서의 일차불변량을 이용하여 절리의 빈도 및 길이가 보정되었다. 현장수압시험을 수행하여 선형의 등가유로관으로 취급된 현장의 절리에 대한 유효수리간극이 추정되었다. 연구지역의 이차원 DFN 블록에 대한 REV의 크기는 블록 크기에 따른 지향적 블록수리전도도의 변화를 분석하여 20 m × 20 m으로 결정하였다. 연구지역의 이차원 DFN에 대하여 산정된 지향적 블록수리전도도는 현장의 수리적 거동과 관련하여 강한 이방성을 지시한다. 다양한 방향으로의 이차원 DFN에서 산정된 지향적 블록수리전도도를 바탕으로 연구지역의 절리성 암반에 대한 삼차원 수리전도텐서가 추정되었다. 삼차원 수리전도텐서의 주성분 방향은 현장에서 구분된 주 절리군의 방향과 일치한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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