이미지 영상 상관법(DIC)은 대상물의 변위, 변형을 측정하기 위해 잘 확립된 방법이라 할 수 있다. 스테레오 카메라를 이용한 3차원 DIC 시스템은 기계산업 분야에서 재료의 변형 등을 측정하기 위해서 개발된 방법이다. 3차원 DIC 시스템을 지반 및 구조물의 변위측정 등을 위해 적용하는 부분에서의 문제는 대상물의 면적이 매우 크다는 것이 중요한 해결사항이다. DIC 알고리즘에는 대상 영역(FOV)에 대한 스케일링 기능이 있지만, 단일 카메라 시스템으로는 높은 정밀도의 시스템을 구현할 수 없다. 본 연구에서는 설정 대상물 면적(30m×20m)에서 0.5mm의 z변위 정밀도로 측정 할 수 있는 3차원 DIC 시스템의 스테레오 비전 조건을 실험을 통하여 제시하였다.
본 연구는 자연재해에 대한 공중의 위험특성과 위험인식이 위험 심각성에 어떠한 영향을 미치는지를 규명하고자 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 자연재해 위험평가 차원에서 일반 공중이 인식하는 자연재해의 심각성을 분류한 결과, 지변재해, 풍수해, 한해로 분류되었고, 자연재해 중 태풍을 가장 심각한 자연재해로 인식하였다. 자연재해 대한 위험특성은 '친근하지 않은', '과학에 의해 알려지지 않은', '발견할 수 없는' 등이 비교적 높은 평균을 보여 자연재해를 미지의 위험영역으로 인식하는 경향이 강하였다. 둘째, 공중이 인식하는 자연재해 위험특성과 위험인식 간의 상관관계를 살펴본 결과, 유의한 상관이 있는 것으로 나타났다. 셋째, 자연재해에 대한 위험특성이 위험평가 차원의 심각성에 미치는 영향을 살펴본 결과, 위험특성은 위험평가 차원의 심각성에 정적 영향을 미쳤고, 자연재해 중에서도 호우나 태풍, 홍수와 같은 풍수해를 지변재해나 한해보다 심각한 것으로 인식하였다. 넷째, 공중의 자연재해에 대한 위험인식이 위험평가 차원의 심각성에 미치는 영향을 살펴본 결과, 자연재해에 대한 위험인식은 자연재해의 심각성에 정적 영향을 미쳤고, 자연재해 심각성 중에서도 풍수해를 가장 심각하게 인식하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 합성곱 신경망(CNN)에 기반한 프레임 동기 기법을 제안한다. 기존의 프레임 동기 기법은 프리앰블과 수신 신호 사이의 상관을 통해 수신 신호와 프리앰블이 일치하는 지점을 찾는다. 제안하는 기법은 1차원 벡터로 이루어진 상관기 출력 신호를 2차원 행렬로 재구성하며, 이 2차원 행렬을 합성곱 신경망에 입력하고 합성곱 신경망은 프레임 도착 지점을 추정한다. 구체적으로 가산 백색 가우스 잡음(AWGN) 환경에서 무작위로 도착하는 수신 신호를 생성하여 학습 데이터를 만들고, 이 학습 데이터로 합성곱 신경망을 학습시킨다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존의 동기 기법과 제안하는 기법의 프레임 동기 오류 확률을 다양한 신호 대 잡음 비(SNR)에서 비교한다. 모의실험 결과는 제안하는 합성곱 신경망을 이용한 프레임 동기 기법이 기존 기법 대비 약 2dB 우수함을 보인다.
최근 하천의 유지유량을 결정함에 있어서 어류의 서식환경을 고려하여 최적의 유량규모를 제시하는 연구결과가 국내 여러 연구자에 의해서 제시되고 있다. 하천에서의 어류 서식처를 고려한 유지유량의 결정방법은 미국에서 제시된 유지유량증분 방법론(Instream Flow Incremental Methodology)에 근본을 두고 있으며 대부분의 방법이 어류 서식처에 대한 수리모의를 위해서 1차원 수리모형을 이용하여 왔다. 특히 어류 서식처에 대한 1차원 수리모의를 위하여 물리적 서식처 모의시스템(PHABSIM)이 가장 보편적으로 적용되고 있으며 모의 결과로 제시되는 어류 서식처의 가중가용면적(Weighted Usable Area)을 토대로 하여 최적 유량의 규모를 제시하게 된다. 따라서 본 연구에서는 어류 서식처를 고려한 하천유지유량 산정함에 있어서 최적유량 결정에 중요한 지표로 사용되는 가중가용면적(WUA)을 산정함에 있어서 일반적으로 사용되어 온 1차원 수리모형인 PHABSIM을 이용한 결과와 함께 최근 개발되어 수리학 분야에서 폭넓게 적용되고 있는 2차원 수리모형을 이용하여 산정된 결과를 비교하여 제시하고자 한다. 본 연구에서는 2차원 수리해석을 위해서 River2D를 이용하였으며 한강수계의 주요 지천을 선정하여 2가지의 서로 다른 수리모의 결과를 비교하였다. 대상 어종은 어류상 조사 결과, 각 지천의 우점종인 피라미를 선정하였으며 수리해석에 의한 어류의 서식처 모의를 위하여 필요한 서식처 적합도 지수 Habitat Suitability Criteria)는 낙동강 수계에서 작성된 결과를 이용하였다. 각 1차원 및 2차원 수리해석에 의해서 산정된 가중가용면적에 대한 상관분석을 실시하였으며 유지유량 증분방법론(Instream Flow Incremental Methodology)의 개념에 입각하여 최적의 유량 값을 산정하였다. 각 지점에서의 가중가용면적-유량 관계를 모의하고 대상 어종의 성장 단계별(산란기, 성어기) 가중가용면적(WUA)을 산정하여 비교.분석하였으며 분석결과 가중가용면적(WUA)값의 분포가 성어기, 산란기에서 선형(linear)으로 잘 표현되었다.
인간이 외부세계를 지각하는데 70%이상을 의존하고 시각을 통한 지각경험은 3차원 입체 영상기술의 발전으로 실재감 재현의 주축이 되고 있으며 다양한 연구 분야의 접목을 통해 발전하고 있다. 3차원 입체지각 기술은 양안시차의 지각요인의 원리를 경험적 지각요인과 결합하여 실재감을 재현하는 기술로, 인간이 지닌 시각의 생리적 특징을 메카니즘으로 한 것이다. 하지만 인간의 지각요인은 생리적인 요인으로만 설명하기엔 부족함이 많다. 대상을 지각하는데 있어 일정하게 지각하는 것이 아니라 인간의 심리적인 요인이나 물리적인 상태에 따라 다양하게 인지된다는 특성이 있기 때문이다. 따라서 시지각 요인간의 상관관계가 3차원 입체지각에 영향을 미치는지를 프로토타입을 제작하여 검증하고자 한다. 특히 3차원 입체를 지각하는 경험적, 생리적 요인과 형태를 지각하는 물리적, 심리적 요인을 중심으로, 게슈탈트의 집단화 및 단순화 현상과 3차원 입체지각 간의 관계를 실험을 통해 살펴볼 것이다. 본 연구를 통해 3차원 입체의 지각특성을 을 일부 파악하고 이는 실재감 재현을 위한 3차원 입체 콘텐츠제작에 기초연구가 될 것으로 본다.
We studied how linear and nonlinear heart rate dynamics differ between normal fetuses and uncomplicated small-forgestational age (SGA) fetuses, aged 32-40 weeks' gestation. We analyzed each fetal heart rate time series for 20 min and quantified the complexity (nonlinear dynamics) of each fetal heart rate (FHR) time series by approximate entropy (ApEn) and correlation dimension (CD). The linear dynamics were analyzed by canonical correlation analysis (CCA). The ApEn and CD of the uncomplicated SGA fetuses were significantly lower than that of the normal fetuses in all three gestational periods (32-34, 35-37, 38-40 weeks). Canonical correlation ensemble in SGA fetuses is slightly higher than normal ones in all three gestational periods, especially at 35-37 weeks. Irregularity and complexity of the heart rate dynamics of SGA fetuses are lower than that of normal ones. Also, canonical ensemble in SGA fetuses is higher than in normal ones, suggesting that the FHR control system has multiple complex interactions. Along with the clear difference between the two groups' non-linear chaotic dynamics in FHR patterns, we clarified the hidden subtle differences in linearity (e.g. canonical ensemble). The decrease in non-linear dynamics may contribute to the increase in linear dynamics. The present statistical methodology can be readily and routinely utilized in Obstetrics and Gynecologic fields.
본 연구에서는 카오스 특성을 보이는 수문시계열에 대한 잡음의 영향을 검토하기 위하여 카오스 특성을 보이는 자료로 알려져 있는 Lorenz 시계열과 미국 Great Salt Lake의 용적 자료계열을 이용하였다. 잡음의 영향을 고려하기 위한 방법으로 잡음의 비율을 증가시키면서 끌개, 상관차원, Close Returns Plot의 변화 특성을 살펴보면서 카오스의 특성이 어떻게 변화하는지를 검토하였다. 또한 Close Returns Plot의 점들의 도수에 의해 표현되는 Close Returns Histogram의 상대도수에 대하여 $X^2$ 검정을 수행하였다. 그 결과, Lorenz 시계열과 GSL 용적 자료계열 모두 잡음의 비율이 증가함에 따라 카오스 특성이 사라지고 선형 추계학적인 과정의 자료로 변화됨을 확인하였다. 또한 단순 이동평균 방법에 의하여 Lorenz 시계열과 GSL 용적 자료계열에 대한 잡음의 제거 효과가 있는지에 대하여 검토한 결과 단순 이동평균 방법으로 자료의 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었고, 카오스 특성을 보이는 실측 수문시계열에 적용성이 있음을 확인할 수 있었다.
뇌에서 얻은 시계열 신호들은 대부분 불규칙하고 복잡한 파형을 가지고 있으며, 1980년대 중반까지만 해도 이러한 신호들은 확률론 과정(stochastic process)으로 발생된 '소음'(noise)으로 여겨졌다. 하지만 최근 들어 뇌에 관한 연구가 활발히 진행되었고 EEG를 이용한 생체신호의 비선형분석에 관한 연구가 진행되면서 뇌에서 발생되는 신호는 의미 있는 신호로 분석되어지고 있다. 이에 비선형 분석방법인 상관차원을 이용하여 라벤더 향기 전과 향기 후의 뇌파의 변화를 분석하고, 주파수 대역별로 delta파, theta파, alpha파, beta파로 나누어서 라벤더 향이 뇌에 미치는 영향을 분석한다. 즉, 뇌에서 발생되는 신호의 특징을 찾기 위해 다른 향보다 강하게 반응하는 라벤더 향을 후각자극으로 제시하여 EEG를 측정한 후, 16채널에 대한 상관차원을 구하고 라벤더 향이 뇌에 미치는 영향을 분석한다.
본 연구에서는 지하채광 발파에 따른 암반광주에서의 변위 및 진동을 측정하는 방법을 통해 디지털 이미지 영상상관 기법(DIC)이라는 기술의 적용성을 시험하였다. 디지털 이미지 영상상관 기법은 고속 사진촬영 기술과 접목하면 구조물 또는 대상물의 전면변화 속성을 2차원 또는 3차원 좌표로 변환할 수 있는 우수한 광학영상 처리능력을 제공한다. 이렇게 측정된 좌표들은 구조물이나 대상물의 변위, 변형률, 속도 등을 계산하는 데 사용된다. 이 기술은 과학 및 공학 분야에서 널리 사용되고 있으며, 그 밖의 많은 분야로도 적용성을 확장해 나가고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 DIC 시스템과 기존의 진동계측기를 사용하여 발파로 발생된 변위와 진동을 측정함으로써 그 성능을 서로 비교하였다. 현장시험 결과, 두 방법은 비슷한 결과를 보였다. 이로부터 DIC 시스템을 이용한 발파 진동 및 변위 측정에 대한 적용성을 확인할 수 있었다.
기체-고체 유동층 시스템에서 유동화 흐름영역을 결정할 수 있는 방법들에 대하여 고찰하였다. 기체-고체 시스템의 흐름영역 해석을 위한 상태변수로 상승관내에서의 압력요동을 측정하여 유동화 흐름영역을 해석하였으며, 차압변환기로부터 얻은 압력요동의 자료를 기존의 방법인 평균 및 표준편차를 사용하여 해석하였을 뿐만 아니라, 상관차원이나 Kolmogorov 엔트로피와 같은 chaos 해석 방법을 이용하여 기체-액체 유동층에서 흐름영역을 고찰하였다. 그 결과, 기체-고체 유동층에서 유동화 영역은 평균과 표준편차와 같은 통계적 방법에 의해 결정할 수 있었을 뿐만 아니라, 상관차원과 Kolmogorov 엔트로피와 같은 Chaos 해석방법으로도 유동화영역을 구별할 수 있는 특성으로 사용할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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