본 논문에서는 중요 설계변수에 따른 계단식 보강토 옹벽의 거동 특성에 관한 연구내용을 다루었다. 이를 위해 기본적인 설계단면을 설정하고, 검증된 유한요소모델을 이용하여 상단의 이격거리 및 상${\cdot}$하단 보강재의 포설길이에 대한 매개변수연구를 실시하였다. 그 결과 이격거리가 증가함에 따라 하단의 벽체 변위와 유발 인장력은 감소하는 양상을 나타냈으나, 현 설계기준에 근거한 상단옹벽 처리기준의 차이에도 불구하고 감소폭이 적어 상단옹벽의 등가상 재하중 선정 시 주의를 요하는 것으로 나타났다. 한편 보강재 포설조건의 영향에 대한 고찰 결과 상${\cdot}$하단 포설길이가 증가함에 따라 각각 벽체변위는 감소하였으나 하단의 유발인장력의 경우 상${\cdot}$하단의 상호작용으로 인해 오히려 증가하는 양상을 보이는 것으로 분석되었다. 그 결과를 토대로 상${\cdot}$하단 보강재의 임계 길이를 산정한 결과 $D=0.25{\sim}0.5H$의 이격거리 조건에 있어 상단은 $0.6{\sim}0.7H$, 하단은 0.6H 정도로 나타났다. 또한 해석결과에 의한 유발인장력과 현 설계기준에 근거하여 산정한 유발인장력을 비교한 결과 현 설계기준은 하단 보강재 하부에서의 유발인장력을 과대평가하고 있는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 이러한 연구 결과를 토대로 현 설계기준의 타당성을 검토하였다.
최근 카메라와 디스플레이의 발전에 따라 고해상도 영상이 요구되고 있다. 하지만 깊이를 획득하는 깊이센서 장치는 색상 영상에 미치지 못하는 저해상도 깊이맵을 주로 제공한다. 이에 따라 저해상도의 깊이맵을 고해상도 깊이맵으로 상향변환이 필요하다. 하지만 대부분의 보간법들은 edge에서 blur가 발생하는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 distance transform(DT)를 이용하여 edge의 선명도를 향상시킨 고해상도 깊이맵 생성 방법을 제안한다.
코로나바이러스감염증-19와 같은 호흡기 감염병은 주로 밀집/밀폐/밀접 공간인 실내에서 일어난다. 호흡기 감염병 이상징후의 존재 여부는 발열, 기침, 재채기 및 호흡곤란 등의 초기 증상을 통해 판단되고 있으며, 이러한 초기 증상에 대한 상시 모니터링이 요구된다. 열화상 온도 스크리닝 시스템은 개인의 피부 온도 상승의 징후가 있는지 초기에 선별하는 빠르고 쉬운 비접촉 스크리닝 방법을 제공하지만, 측정 타겟, 주변 온도 등의 측정 환경과 피 측정대상과의 측정 거리에 따른 오차로 인해 정확한 온도측정이 어렵다. 그리고 국제표준 IEC 80601-2-59 에서는 내안각(Inner Canthus) 인접한 영역에 대한 안면 열화상 촬영을 권고하고 있다. 본 논문에서는 가시광 카메라 모듈과 열화상 카메라 모듈에 대해서 이미지 일치화 보정을 수행하였으며, 흑체(Blackbody)를 이용해 측정 환경에 대한 열화상 카메라 모듈 온도를 보정하였다. 표준에서 권고하는 측정 타겟을 인식하기 위해 딥러닝 기반 객체 인식 알고리즘과 내안각 인식 모델을 개발하였으며, 100명의 실험자군에 대한 데이터셋을 적용하여 인식 모델 정확도를 도출하였다. 또한 라이다 모듈을 이용한 객체 거리 측정과 선형회귀 보정 모듈을 통해 측정 거리에 따른 오차를 보정하였다. 제안한 모델의 성능 측정을 위해 모터 스테이지, 열화상 온도 스크리닝 시스템, 흑체로 구성된 실험환경을 구축하였으며, 1m에서 3.5m 사이 가변 거리에 따른 온도측정 결과 0.28℃ 이내의 오차 정확도를 확인하였다.
본 연구는 불연속면이 존재하는 암반에서 smooth blasting 이 실시되었을 때의 발파파단면의 형성기구를 밝히고, 효과적인 smooth blasting을 실시하기 위한 기술적 자료를 제공하기 위하여 수행되었다. 첫째, 불연속면의 경사와 발파공간거리에 의해서 형성되는 발파파단면의 형상을 I형(인접발파공이 직접 연결된 것), II형(단일 균열으로 연결된 것) 그리고 III형(방사상 균열에 의해서 형성된 것)으로 가정하고, 발파파단면의 요철도의 정도를 예측하는 방법을 제시하였다. 둘째 불연속면의 종류와 발파공에서 불연속면까지의 거리의 변화에 따른 발파균열의 상황을 검토하여 발파균열이 단일이나 방사상으로 되는 한계불연속거리를 결정하였다. 끝으로 불연속면의 종류, 발파공간거리 그리고 불연속면의 경사를 변화시킨 모형실험을 실시하여 파단면의 요철도를 실측하였다. 이 실측결과를 (2)식으로 계산되는 요철도의 예측치와 (3)식으로 계산되는 한계공간거리를 기준으로 대비함으로써 예측법의 타당성을 평가하였다. 실측치와 예측치를 불연속면의 종류와 경사별로 발파공간 거리를 기준으로하여 비교한 결과 overbreak + u 의 값은 예측치와 실험치가 높은 일치성을 나타내고, underbreak - u 의 값은 일치성이 다소 낮게 나타났으나 전체적으로 양호한 일치성을 나타냄으로써 파단면의 형성과 요철도의 예측법이 충분히 합리적이었음이 증명되어 불연속면을 함유하는 암반에서 Smooth Blasting 의 기구가 상당부분 밝혀졌다고 사료된다.
본 논문에서는 고해상도 위성영상의 효과적인 분류를 위한 감독분류 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 분류의 정확도 향상을 위한 훈련데이타의 효율적인 선택을 위해서 다양한 인터페이스와 통계자료를 제공한다. 또한, 다양한 위성영상 포맷의 지원과 새로운 감독분류 알고리즘의 확장을 용이하게 하기 위하여 시스템을 모듈화 하였으며, 분광 특성을 고려한 분류의 적용이 가능하다. 분류 알고리즘으로는 평행육면체 분류, 최소거리 분류, 마하라노비스 거리 분류, 최대우도 분류, 퍼지 분류의 감독분류기법을 이용하여 고해상도 위성영상의 처리를 지원한다. 본 시스템의 적용은 고해상도 IKONOS 위성영상을 입력으로 하고, 그 결과를 분석하여 봄으로써 시스템의 응용 가능성을 보여준다.
권 등(2008)은 수면보다 높은 정방형 다열기둥을 이용한 수리실험을 수행하여 수심과 이격거리에 따른 상당저항계수를 측정하였으며 이를 바탕으로 Manning 계수형태의 상당저항계수 이론식을 제안하였다. 본 연구는 수면보다 높은 원형 다열기둥을 이용한 수리실험을 수행하여 이격거리와 수심에 따른 상당저항계수를 측정하였다. 실험결과로부터 이격거리만의 함수로 가정한 항력상 호작용계수를 추정하여 이를 권 등(2008)의 이론식에 적용하여 실험결과와 비교하고 분석하였다. 정방형 다열기둥의 실험결과와 원형 다열기둥의 실험결과를 비교하여 흐름방향 이격거리가 큰 범위에서는 원형기둥의 저항계수가 정방형기둥의 저항계수보다 작게 측정되지만 흐름방향 이격거리가 감소할수록 원형기둥의 저항계수가 정방형기둥의 저항계수보다 증가하면서 원형기둥이 정방형 기둥보다 저항정도가 큰 상태가 되는 것을 알 수 있었다.
얼굴검출기술의 발전으로 인하여, 다양한 분야에 얼굴 검출을 활용한 기술이 이용되고 있다. 최근 Viola 와 Jones 의 얼굴검출 방법이 신뢰도 있는 검출률과 빠른 연산속도로 인하여 주로 이용되고 있다. 하지만 고해상도 이미지와 제한된 하드웨어를 사용하는 시스템의 경우, 실시간 처리가 어려워지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 거리 정보를 이용한 빠른 얼굴검출방법을 제안한다. 속도 개선을 위해 먼저 거리 정보를 이용하여 영상의 불필요한 부분을 제거하고, 피부색상정보를 이용하여 관심영역을 설정한다. 또 크기에 대응하기 위해 피라미드 이미지를 이용하는 방법 대신, 거리 정보를 이용하여 얼굴의 크기를 추정한다. 마지막으로 검색창 내의 거리 분산을 계산하여, 평평하거나 굴곡이 심한 영역을 제거함으로 얼굴 검출 속도를 개선하였다. 실험결과 기존 방법에 비해 더 빠른 검출속도와 유사한 검출성능을 확인할 수 있었다.
수동형 거리 추정을 위해 다양한 기법들이 논의되고 있다. 바다 속과 같은 신호대 잡음비가 낮은 환경으로 인해 기존의 기법들은 오차발생으로 인한 정확한 음원의 거리 추정이 곤란하다. 그리하여 견인 어레이상에서 부어레이를 구성하여 부어레이의 빔 형성기를 가지고 다중 음원 환경에서 원하는 방향으로 표적과의 거리를 추정한다. 이 때 탐지 방향 이외의 음원 방향의 이득을 최소화시키는 null-constraint 기법을 사용하여 보다 향상된 거리 추정 기법을 제시한다.
본 연구의 목적은 현직 초등학교 교사들의 천문학적 거리 개념을 확인하고 천문학적 거리에 대한 편차 규모와 천문학적 거리를 점점 확대 시켰을 때 정확성을 알아보기 위한 것이다. 경기도 소재 초등학교 교사 69명을 대상으로 천문학적 거리 관련 질문지를 배포하여 결과를 분석한 후 3명을 임의 추출하여 그들이 작성한 질문지를 바탕으로 인터뷰를 실시하여 그들의 천문학적 거리 개념을 분석하였다. 많은 초등학교 교사들이 지구와 달, 태양 사이의 거리를 과대 평가하였고, 항성 및 은하까지의 거리는 매우 과소평가하였으며, 천문학적 거리를 이론적(계산적) 척도와 직관적(심리적) 척도를 활용하여 추정하였다. 그들은 AU, 광년과 같은 단어를 익히 들어 잘 알고 있으나 그 의미를 정확하게 이해하지 못하는 사례도 있었으며, 지구에서 해왕성까지의 거리가 항성까지 거리 보다 더 멀다고 인식하는 사례도 있었다. 천문학적 거리를 추정할 때 상당한 변이성이 존재하며, 태양계 내에서 태양계 밖에 존재하는 천체로 거리를 늘려나갈수록 초등 교사들은 그 거리를 점점 더 과소평가하였다.
본 논문에서는 도로 네트워크 데이타베이스에서 정적 객체의 k-최근접 이웃 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안을 논의한다. 기존의 여러 기법들은 인덱스를 사용하지 못했는데, 이는 네트워크 거리가 순서화 된 거리함수가 아니며 삼각 부등식(triangular inequality) 성질 또한 만족하지 못하기 때문이다. 이러한 기존 기법들은 질의 처리 시 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 선계산된 네트워크 거리를 이용하는 또 다른 기법은 저장 공간의 오버헤드가 크다는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제점들을 동시에 해결하기 위하여 객체들 간의 네트워크 거리를 근사하여 객체들에 대한 인덱스를 구축하고, 이를 이용하여 k-최근접 이웃 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 먼저 네트워크 공간상의 객체를 유클리드 공간상으로 사상하기 위한 체계적인 방법을 제시한다. 특히, 삼각 부등식 성질을 만족시키기 위하여 평균 네트워크 거리라는 새로운 거리 개념을 제시하고, 유클리드 공간으로의 사상을 위하여 FastMap 기법을 사용한다. 다음으로, 평균 네트워크 거리와 FastMap을 사용하여 네트워크 공간상의 객체들로 인덱스를 구축하는 근사 색인 알고리즘을 제시한다. 또한, 구축한 인덱스를 사용하여 k-최근접 이웃 질의를 효과적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 실제 도로 네트워크를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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