디지털 기술과 통신 기술의 발전으로 멀티미디어 컨텐츠가 급격히 증가하고 있다. 이러한 멀티미디어 컨텐츠는 다양한 유무선 서비스 환경에서 실시간 서비스가 가능해야 한다. 그러기 위해서는 멀티미디어 컨텐츠 중 가장 큰 비중을 차지하는 영상 및 오디오 컨텐츠에 대한 압축 및 전송 기술이 요구된다. 현재 여러 분야에서 영상 및 오디오에 대한 압축 표준으로는 MPEG 이 자리잡았다. 그리고 MPEG에 대한 많은 개선 노력이 있었으며 특히 테스트 모델인 TM5를 비롯한 많은 연구에서 벡터 추출이나 양자화를 이용한 방법을 중심으로 비트율을 제어하기 위한 부호화기 모델이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 연구 접근 방식과는 다르게 프레임 유형간의 거리를 이용하여 영상의 특성에 따라 보다 적합한 프레임 구조를 찾아 제안하였다. 즉 영상의 복잡도와 변화도에 따라 영상의 종류를 구분하고 각 종류별 영상에 대한 표준 MPEG 인코딩 화질을 기준으로 삼은 후, GOP구조 내에서 프레임 유형간의 거리를 조정하여 화질을 손상하지 않고 가장 적은 비트율을 보상하는 프레임구조를 실험 및 분석을 통해 찾아 제안하였다.
본 논문에서는 컬러정보를 이용하여 외부 조명의 영향에 대응하면서 얼굴 후보영역을 추출하고, 추출된 후보 영역으로부터 다채널 스킨컬러 모델로 특정 정보를 추출하는 검출 기법을 제시한다. 외부 조명에 민감한 스킨컬러 특성을 고려해 색상정보와 광도를 분리할 수 있는 Y $C_{r}$ , $C_{b}$ 색상모델을 이용하며, Green, Blue 채널의 정보를 Gaussian 확률밀도 모델로부터 $C_{b-}$$C_{g}$ 의 좁은 범위에 분포되어 있는 스킨컬러 영역 밀도를 모델링한다. 또한 얼굴영역에 Region Restricting과 임계값 반복 알고리즘을 사용하여 눈 영역 검출 과정을 보이고, 실시간 복합 얼굴 검출 시스템 조명방식에 의해 결과를 나타낸다.다.
본 논문에서는 컬러정보를 이용하여 외부 조명의 영향에 대응하면서 얼굴 후보영역을 추출하고, 추출된 후보 영역으로부터 다채널 스킨컬러 모델로 특정 정보를 추출하는 검출 기법을 제시한다. 외부 조명에 민감한 스킨컬러 특성을 고려해 색상정보와 광도를 분리할 수 있는 $YC_rC_b$ 색상모델을 이용하며, Green, Blue 채널의 정보를 Gaussian 확률밀도 모델로부터 $C_b-C_g$의 좁은 범위에 분포되어 있는 스킨컬러 영역 밀도를 모델링한다. 또한 얼굴영역에 Region Restricting과 임계값 반복 알고리즘을 사용하여 눈 영역 검출 과정을 보이고, 실시간 복합 얼굴 검출 시스템 조명방식에 의해 결과를 나타낸다.
Main objective of this study is to provide heating cost allocation method according to the amount of heating energy consumption in apartments. Heating energy consumptions are calculated by DOE-2.1A program. As a result, heat loss ratio in Ondol heating system, heating cost coefficients of apartments and its using method is presented. Maximum heating cost coefficient rate is 2.63.
Standard Building Operation Conditions(SBOC) is to describe typical conditions under which a building would operate during the coulee of a day In order to develop SBOC profiles for office building, we surveyed the operating conditions of randomly selected 20 existing office buildings in Seoul by means of enquetes, and made SBOC profiles. SBOC profiles consist of human occupancy profile, light ins usage profile, system schedule and domestic hot water profile etc. SBOC profiles will be used as input data of DOE-2 computer program to estimate DER(Design Energy Requirements) and to develop EBL (Energy Budget Level), SBOC profiles are not meant to be exact description of how a building will actually be used by its respective users. Rather they are intended to be reasonable typical project ions of how buildings might be used.
암석중에 미립(직경 0.3mm내외)으로 존재하는 조암광물의 동정 및 결정학적인 배향도를 미소부 X선 회절분석기를 이용하여 측정하였다. 실험에 사용된 표품들은 $A1_{2}SiO_{5}$ 3상디형(규선석, 남정석, 홍주석)으로서 모든 표품들은 박편상의 것을 측정대상으로 하였다 측정에 이용된 X선 회절분석기는 3(${\omega}\;{\chi}\;{\phi}$)축 회전 측각기 및 위치민감형 검출기로 구성되어 있으며 X선원으로는 $CuK_{\alpha}$를 사용하였으며 직경 $50\;\mu\textrm{m}$의 시준기를 사용하였다. 광물 동정은 3(${\omega}\;{\chi}\;{\phi}$)축 회전 측정법에 의해 시행되었으며, 박편표면에 우세하게 나타나는 광물상의 격자면을 알아보기 위해 2(${\omega}\;{\phi}$)축 회전 측정을 실시하였고 2축 회전 측정법에 의해 우세하게 나타난 회절선에 대한 격자방향의 배향도와 극분포를 확인하기 위하여 X-선 극점도 측정을 시행하였다. 3축 회전 측정결과 측정대상 광물상에 대해 동정이 가능하였으며 2축 회전 측정과 X-선 극점도 측정결과 규선석(310), 남성석(200), 홍주석(122)극이 절단면, 즉 박편표면의 법선방향으로 잘 발달하고 있음을 확인할 수 있었다. 본 측정법은 편광현미경을 사용하여 식별이 용이하지 않은 미립조암광물의 동정과 배향도를 알아보는데 유용하게 사용될 수 있는 분석기법이다.
송전전압을 배전전압으로 변성하여 고객에게 배분하는 154kV 주변압기의 경우 과거 옥외철구형 변전소에서는 주로 동을 이용한 모선을 이용하였다. 최근 부지확보의 어려움 및 빈번한 민원 발생으로 지하 또는 옥내변전소로 바뀌어 가는 추세이고 과거 동모선 방식에서 케이블을 이용한 방식이 선호되고 있다. 모선방식의 경우는 구리나 알루미늄 바의 부식문제, 습기문제, 그리고 좁은 공간에서 사용시 절연 문제 등과 관련하여 지속적인 관리가 요구되고 있으나 케이블을 사용할 경우 이러한 문제들로부터 벗어날 수 있는 이점을 가지고 있다. 그러나 케이블을 사용하여 대전류를 송전할 경우 단일 케이블의 허용전류 용량에 따른 제한으로 복수의 케이블을 병렬 연결하여 사용하여야 한다. 그러나 케이블 동상 병렬사용시 케이블 포설 방식에 따라 동상간의 불평형전류 차가 심하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 송 배전 선로의 불평형전류 현황을 알아보고, 송전선로에 있어서 상배열 변경 및 배전선의 동상 케이블 배열방법을 변경함으로써 불평형전류를 최소화 하여 최적의 계통상태 유지를 위한 방안을 찾고자 한다.
본 논문에서는 카메라-투영 시스템에서 비전에 기반을 둔 팔동작 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 인식방법은 정적인 팔동작 분류를 위하여 푸리에 변환을 사용하였다. 팔 분할은 개선된 배경 제거 방법을 사용하였다. 대부분의 인식방법들이 같은 피검자에 의해 학습과 실험이 이루어지고 상호작용 이전에 학습단계가 필요하다. 그러나 학습되지 않은 다양한 상황에 대해서도 상호작용을 위해 동작 인식이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 인식 작업 중에 검출된 불완전한 동작들을 정정하여 적용하였다. 그 결과 사용자와 독립되게 동작을 인식함으로써 새로운 사용자에게 신속하게 온라인 적용이 가능하였다.
얼굴 동작을 효과적으로 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 동작은 얼굴 표정, 얼굴 자세, 시선, 주름 같은 얼굴 특징이나 얼굴 행동 등으로 표출될 수 있다. 이러한 표출된 정보들은 얼굴 동작이 다양하고 명확하지 않아 연구 진행에 많은 어려움이 있다. 그러므로, 본 논문에서는 얼굴 동작을 묘사하는 FACS를 기반으로 하여 시각적 관찰에 의해 주요한 얼굴 동작을 표현하고, 베이지안 네트워크를 통하여 여러 정보를 분석 융합하여 얼굴 행동을 추론 할 수 있도록 하였다. 베이지안 네트워크의 하향식 추론으로 시각 정보를 선택 할 수 있고, 관측된 현상을 토대로 상향식 추론 하여 얼굴 동작의 신뢰 전파를 통하여 분류 인식한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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