하천의 수공 구조물은 홍수 시 작용하는 유수력에 대한 안정성을 확보해야 한다. 본 연구에서는 최근 개발된 친환경 식생호안블록인 중공블록을 하상에 설치할 경우 흐름에 미치는 영향을 연구하였다. 중공블록을 설치한 개수로에 대한 수리모형 실험을 실시하여 흐름저항과 경계층 특성에 대한 중공블록의 영향을 평가하였다. 흐름저항 특성 인자인 Manning의 조도계수와 Darcy-Weisbach의 마찰손실계수는 일정한 유량과 하상경사의 경우 수심에 큰 영향을 받고 이들은 서로 비례관계에 있음을 확인하였다. 그러나 마찰손실계수가 증가하더라도 어느 한계점 이상이 되면 조도계수는 일정한 값으로 수렴한다. 개수로의 경계층의 높이는 하천의 흐름특성과 구조특성을 반영하는 것으로 수심, 유속, 에너지경사, 경계면의 상대조도, Reynolds수, Froude수 등의 함수로 나타낼 수 있다. 중공블록이 설치된 개수로의 조도계수는 일반하천의 경우와 비교하여 큰 값을 나타내고 있어 중공블록이 흐름저항을 크게 증가시키는 것으로 판단된다.
한정된 네트워크 대역폭을 가진 현재의 인터넷에서 영상의 품질을 향상시키기 위해 영상의 비트율을 높이는 것은 비용 등 여러 가지 문제로 인해 현실적으로 많은 어려움이 있다. 따라서 비록 충분하지 못한 비트율의 영상을 전송받더라도 전송받은 영상의 화질을 높이는 연구가 다양한 방법으로 진행되고 있다. 영상의 화질을 향상시키는 많은 방법 중 후처리 기법은 이러한 잡음을 효과적으로 제거 할 수 있으면서 동영상 압축 표준 복호기를 수정할 필요가 없기 때문에 좋은 해결책이 된다. 동영상의 압축 과정에서 낮은 비트율로 인해 발생하는 화질 열화 현상 중에 쉽게 완화 할 수 있고, 영상의 질이 비용 대비 높은 효율로 좋아지는 대표적인 현상이 블록화 현상이다. 일반적으로 블록화 현상은 영상의 고주파대역에서 나타나므로 본 논문에서 영상의 고주파 성분과 블록화 현상을 구분하기 위해 Sobel 마스크를 사용한다. 구분된 블록화 현상이 발생한 매크로블록의 양쪽 경계면에 4-tap 저주파 통과 필터를 사용하여 블록화 현상을 효과적으로 완화할 수 있다. 개선된 영상의 화질 평가 기법으로 신호처리 분야에서 많이 사용되는 객관적인 지표인 PSNR에 의한 평가와 함께 실제 인간의 시각을 기준으로 주관적이고 감성적인 관찰에 의한 평가를 함께 수행한다.
최근 하천사업에는 자연친화적인 설계기법이 도입되고 있으며 호안공법도 과거 제방보호 기능만을 가진 단순한 호안에서 식생을 활용한 다양한 종류의 호안공법이 개발되어서 각종 하천공사에 도입되고 있다. 그러나 호안공법을 도입할 때 공법에 따른 선택기준이나 구체적인 설계기준이 현재 사용되고 있는 지침에 제시 되어있지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 호안 재료의 적합성에 대한 객관적이고 정량적인 판단기준인 수리학적 특성인자를 파악해보고자 수리모형실험을 수행하였다. 실험은 길이 15m, 폭 0.8m, 높이 0.8m의 수로를 이용하였다. 사용한 호안재료는 흙, 실제모형의 1/50의 축척으로 제작한 호안블록모형과 실제 식생으로서 잔디를 이용하였다. 수로의 상류구간에 대리석을 이용하여 6m의 안정화구간을 만들었고, 실험은 동일한 수위에 유량을 변화시키면서 유속을 계측하였다. 계측 내용을 분석한 결과 식생과 무식생을 비교했을 때 하상에서 식생높이(약 9cm) 범위에서 식생이 최대 97% 유속저감효과를 나타났으며, 식생과 블록을 비교한 결과도 하상에서 식생높이(약 9cm) 범위에서 식생이 최대 97% 유속저감효과를 나타낸 것을 확인할 수 있었다. 이는 호안재료가 식생일 때 유속저감효과가 크게 나타남을 알 수 있었고 향후 다양한 식생형태에 대한 실험이 필요할 것으로 보이며, 본 연구가 호안공법에 도입되는 다양한 식생의 수리적인 특성인자를 규명하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
가로변 이면지역에 위치한 노후된 공동주택은 주도로의 교통소음의 피해를 받는다. 이면지역의 소음은 가로면 건물의 높이와 주도로와의 이격거리, 그리고 도로변 건물간의 이격거리 및 도로변 건물간의 높이차이에 의하여 영향을 받는다. 본 연구는 한 도시 내의 15개의 블록을 선정하여 가로변 건물배치형태를 1)블록에 단일건물이 배치된형태, 2)블록에 다수의 건물이 하나의 축으로 연속하여 배치된 형태로 분류하였으며, 가로변과 이면지역에서 도로교통소음을 동시에 측정하여 가로변의 건물 배치형식에 따른 이면지역소음의 상관성을 분석하였다. 분석결과, 이면지역으로 전달된 도로교통소음은 가로변에 배치된 건물의 높이, 건물과 건물간의 이격된 거리, 인접한 건물의 높이차에 영향을 받으며 건물의 너비에 의한 소음도의 감소는 나타나지 않았다. 가로변에 위치한 건물의 높이가 4 m(단층)인 경우 이면지역의 소음도는 12 dB(A)감소하였으며 높이가 4 m 증가할 때마다 2 dB(A)씩 감소하는 것으로 나타났다. 또한 인접한 두 건물의 높이차가 4 m 증가할 때마다 이면지역의 소음도는 1 dB(A)씩 증가하였으며, 인접한 두 건물의 이격된 거리가 0.5 m 증가할 때마다 이면지역의 소음도는 1 dB(A)씩 증가하는 것으로 나타났다.
블록체인은 암호화폐의 거래가 활발해짐에 따라 다양한 분야에서 접목시키려는 노력이 계속해서 이어지고 있다. 블록체인은 한번 기록된 사실에 대해서는 수정 및 삭제가 불가능하다는 특징이 있다. 이러한 특징으로 인해 특히 투표나 소유권 증명과 같은 어떠한 사실을 기록하고 증명하는 분야에서의 활용이 주목받고 있다. 본 논문에서는 블록체인의 유형 중 하나인 프라이빗 블록체인을 활용하여 거래 과정에 참여하고자 하는 이용자들을 부동산 중개인, 건물 소유주, 매입인(임대인)으로 구분하여 이용자별 역할을 부여한다. 또한, 기관이 참여하여 신뢰성을 높이는 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통해 허위 매물, 사기 계약 등과 관련된 부동산 사기 피해를 방지하고 신뢰성 높이는 부동산 거래 시스템을 제시할 뿐만 아니라 향후 블록체인 활용 방안 모색에 있어 기여하고자 한다.
본 논문에서는 Local Binary Pattern 히스토그램의 템플릿 매칭을 이용한 얼굴 표정 인식에서 인식률을 높이는 방법을 제안한다. 이 방법에서, 주어진 얼굴 영상은 작은 크기의 블록으로 분할되고 각 블록에서 구해진 LBP 히스토그램은 블록 특징으로 사용된다. 입력 영상에서의 블록 특징과 모델의 해당블록 특징 사이에서 블록 상이도가 계산된다. 주어진 영상과 모델 영상 사이의 영상 상이도는 블록 상이도의 가중 합으로 계산된다. 기존의 방법들에서는 직관에 따른 블록 가중치를 사용하는데 본 논문에서는 블록 가중치를 트레이닝 샘플들로부터 최적화를 통해서 구하는 방법을 제안하고 있다. 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수함을 보인다.
본 연구는 보강 조적벽체의 지진거동에 대한 실험적 연구로써, 기둥의 보강, 조적벽체의 보강, 횡하중 높이에 대한 역학적 특성을 분석하였다. 시험체는 구멍이 있는 콘크리트 블록으로 만들었고, 전단 스팬비, 횡하중 높이의 영향, 보강기둥 및 벽체 철근 보강비에 대한 구조적 특성을 파악할 수 있도록 하였다. 벽체의 횡력에 대한 하중점의 벽체 높이의 0.67, 1.08 및 1.1배로 하였다. 수평방향의 철근비는 0, 0.08, 0.18, 수직 방향의 철근비는 0.18, 0.36, 0.64로 하였다.
본 논문에서는 계산량의 증가가 없이 MPEG 코덱 에 사용되 어 블로킹 현상 등 복원 영상에서 의 화질 열화를 개선하는 새로운 방법들을 제안한다. 먼저 움직임 탐색 및 보상 과정에 2단계 MAD 움직임 탐색 방법을 제안하여 탐색 계산량을 줄이고 블록의 경계 부분의 화소의 왜곡을 줄였다. 또한 줄어든 계산량을 이용하여 블록 경계 너머의 화소를 탐색에 이용하는 중첩 2단계 MAD움직임 탐색 방법을 제안하였다. 인트라 블록에 대한 DCT/양자화 과정에서는 먼저 복원된 블록의 인접 화소들을 이용하여 적응적으로 양자화 함으로써 블록간 화소의 연속성을 높이는 1차원 DCT 추정 양자화 방법과 화소타 추정 양자화 방법을 제안하였다. 모의 실험 결과 제안한 방법은 일반적인 MPEG에 비해 블로킹 현상을 줄여서 개선된 복원 화질을 보였다
VVC(Versatile Video Coding)는 YUV 입력 영상에 대하여 Luma 성분과 Chroma 성분에 대하여 각각 다른 최적의 방법으로 블록분할 후 해당 블록에 대해서 화면 내 예측 또는 화면 간 예측을 수행하고, 예측영상과 원본영상의 차이를 변환, 양자화하여 압축한다. 이 과정에서 복원영상에는 블록화 노이즈, 링잉 노이즈, 블러링 노이즈 발생한다. 본 논문에서는 인코더에서 원본영상과 복원영상의 잔차신호에 대한 MAE(Mean Absolute Error)를 추가정보로 전송하여 이 추가정보와 복원영상을 이용하여 Deep Learning 기반의 신경망 네트워크로 영상의 품질을 높이는 방법을 제안한다. 복원영상의 노이즈를 감소시키기 위하여 영상을 $32{\times}32$블록의 임의로 분할하고, DenseNet기반의 UNet 구조로 네트워크를 구성하였다.
본 논문에서는 블록의 속성과 질감특징을 이용하여 효과적인 블록 분류 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저 명암도 문서영상을 이진화한 후, 평활화 기법을 적용하여 블록의 위치정보와 본 논문에서 사용할 특징 중에 하나인 각 블록의 내부에 있는 작은 블록들의 최대 높이 값을 구하였다. 이 위치정보들을 이용하여 문서영상을 각 블록으로 분할한다. 이 블록의 명암도 블록영상에서 문서의 속성이 잘 반영된 (0,1) 방향의 공간 명암도 의존 행렬을 구하여 7가지 질감특징을 구하였다. 먼저 블록의 속성을 최소거리 규칙(Nearest Neighbor Rule)에 입력하여 문자와 비문자 영역으로, 상세분류를 위하여 7가지 질감특징을 이용하여 큰 문자, 작은 문자, 표, 그래픽 및 사진 등으로 구분함으로써 문서인식을 위한 구조 해석뿐만 아니라 다양한 응용 분야에 효과적으로 이용될 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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