유한요소법을 이용한 전자기장의 3차원 모델링은 전자기장의 연속조건을 수치해가 만족하지 못함으로 인해서 발생하는 벡터 기생해(vector parasite)의 문제점을 가지고 있다. 이 연구에서는 벡터 기생해로 인한 오차를 줄이기 위해, 기저함수가 크기와 방향을 가지는 벡터요소를 도입하였다. 유한요소 행렬식은 complex BCG법을 적용하여 계산시간과 기억용량을 줄이고자 하였으며, 반복적인 해의 수렴속도 향상을 위해서 Point Jacobi법을 적용하였다. 개발된 알고리듬을 수직 전기 쌍극자 송신원을 이용한 층서구조 모형에 적용하여 이를 층서구조의 해와 비교함으로써 수치 모델링 알고리듬의 타당성을 검증하였으며, 이 과정에서 기존의 유한요소법에서 발생하는 벡터 기생해의 문제점이 벡터요소를 이용하는 경우에는 나타나지 않는 것을 확인하였다. 개발된 3차원 전자탐사 모델링 기법의 고주파수 영역으로의 적용성을 고찰하기 위하여, 100MHz의 수직 자기 쌍극자 송신원을 이용한 모델링을 유전율 이상층이 존재하는 층서구조 모형에 적용하여, 이를 층서구조 해와 비교하여 알고리듬의 타당성을 확인하였다. 검증된 3차원 전자탐사 모델링 기법을 유전율 이상체에 적용하여 이상체 주변에서의 전기장의 반응을 공간적으로 살펴보았다 이 연구에서 개발된 벡터요소를 사용한 3차원 고주파 전자탐사 모델링 기법은 기존의 전기전도도 이상체 뿐만 아니라 유전율 이상체에 대한 모델링을 가능하게 하여, 고주파 전자탐사법의 새로운 적용 및 해석의 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 H.264 동영상 표준 부호화 방식을 위한 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 고속 움직임 추정 기법은 움직임 벡터가 국부적으로 일정한 상관관계를 유지하고 있다는 특성을 이용하여 각 블록의 움직임 추정 시 부호화된 인접 블록의 움직임 벡터 값으로부터 주어진 탐색 영역 내에서 수평, 수직 방향 각각 독립적으로 불필요한 탐색 영역을 제거하여 축소된 비대칭 가변 크기 탐색 영역을 결정한다. 또한, 예측된 탐색 영역제약 조건을 이용하여 가변 단계 탐색 방식을 취하는 것을 특징으로 한다. 실험 결과를 통해 제안된 방식에 의해 움직임 추정 탐색 지점이 전영역 탐색 방식(Full Search)에 비해 평균 $98\%$ 이상 절감되었으며, PSNR과 비트율은 평균적으로 전영역 탐색 방식과 등일 수준인 것을 결과로부터 확인 할 수 있었다.
이 논문에서는 자력 변화율 텐서를 이용하여 자기 쌍극자의 위치 정보를 파악하는 알고리즘에 대하여 기술하였다. 수직으로 자화된 자기 쌍극자에 의한 자력 변화율 텐서에서 출발하여 자기 쌍극자의 위치 벡터를 유도하였다. 그러나 이 경우 자기 쌍극자의 모멘트에 대한 정보가 주어지지 않았으므로 자기 쌍극자의 위치 벡터가 불완전하게 유도된다. 이를 극복하기 위하여 여러 측정점에서 측정된 자력 변화율 텐서값이 있다고 가정하고 이를 이용하여 자동으로 자기 쌍극자의 위치를 찾아내는 알고리즘을 제안하였다. 시추공에서 자력 변화율 텐서가 측정되었다고 가정한 합성 모델 실험에서 자력 변화율 텐서와 자기 쌍극자 자동 탐지 알고리즘을 이용하여 자기 쌍극자의 위치를 정확하게 찾을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 화상의 에지를 보존하면 가법성 백색잡음제거를 수행하는 적응 위너 필터를 제안한다. 학습용의 복수의 화상을 준비하여 각 화상을 블록으로 분할하여 블록내부의 에지의 성질에 의해 평탄, 수직, 수평, 대각선 방향(45도, 135도)의 5개의 클래스로 분류한다. 그리고, 클래스마다 공분산 행렬을 구하여 위너 필터를 설계한다. 잡음제거에 의한 블록의 클래스 분류는 각 클래스의 공분산 행렬의 고유 벡터를 이용하여 이루어진다. 각 클래스의 고유 벡터와 노이즈가 부가된 관측화상의 블록과의 내적을 구하여 얻어진 내적 값을 근거로 입력 블록을 적절한 클래스로 분류한다. 클래스 분류 후, 입력 블록의 클래스에 대응한 위너 필터로 교체하는 것으로 에지를 보존한 고정밀도의 화상 복원이 가능하였다. 또한 여러 가지 시뮬레이션을 행하여 제안 방법의 유용성도 확인하였다.
구조물의 비선형 거동을 추적 조사하는 비선형 유한요소 해석에서 하중증분을 사용하는 Newton-Raphson방법은 임계점 근처에서는 수렴이 안되는 단점을 갖고 있으므로 구조물의 거동이 심한 비선형 경로(nonlinear path)를 포함하고 있는 구조물의 거동을 조사하기 위해서는 Newton-Raphson 방법의 부가적인 수정이 필요하다. Newton-Raphson 방법의 수정보완 방법으로 Riks에 의해 제안된 구속조건식을 사용하여 반복계산하는 arc-length method로써 접선강성벡터에서 수직인 방향으로 접근하는 방법(normal arc-length method)과 접선강성벡터가 원호를 그리며 비선형 경로에 접근해 가는 방법(cylindrical arc-length method)을 사용하였으며 또한 각 단계에서 비선형의 정도에 따라 arc-length를 조절하는 자동하중 증분법을 사용하였다. 비선형 수치해석의 예로 경사진 외팔보, 단순 아치구조, 쉘 구조 및 편심 보강평판의 비선형 거동을 추적 조사하였다.
본 논문에서는 차량의 식별마크 분류 및 차량번호판 인식을 통한 차량인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 입력 차량영상으로 부터 잡음제거, 세선화 과정 등 전처리 과정들을 수행하고 명암값 변화 빈도 분포를 사용하여 차량식별마크와 번호판 영역을 추출하였다. 또한 추출된 후보 영역으로부터 차량 식별마크와 번호판 영역의 구조적 특성 정보를 사용하여 차량 식별마크, 번호판의 문자 및 숫자를 분류하였으며, 하이브리드 패턴벡터 및 수직수평 패턴벡터를 사용하여 식별마크, 문자 및 숫자를 인식하여 차량 정보 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 차량의 식별마크가 차량의 종류에 따라 독립적인 특성, 식별마크와 번호판 영역에서는 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 특성 및 수평 및 수직빈도수 분포가 식별마크 및 번호판 이외의 영역과 뚜렷이 구별된다는 특성들을 이용하였다. 제안한 방법의 성능을 확인하기 위하여 다양한 환경에서 촬영된 350여개의 영상에 대하여 차량인식 실험을 수행하였고 제안한 방법이 차량번호판의 크기와 위치에 무관하고 잡음의 영향에 덜 민감하였을 뿐만 아니라 불규칙적인 외부환경에서도 인식율이 개선되었다. 또한 식별마크와 번호판 인식의 실시간 처리가 가능하여 실제 주차장이나 도시화도로등에 적용이 가능하다.
정방형 발열체를 갖는 수직채널내부의 공기유동을 고찰하고자 레이저를 광원으로하는 가시화 실험을 행하였다. 영상처리시스템은 퍼스널컴퓨터의 내부에 장착할 수 있는 범용의 이미지보오드로 구성하였고 광원으로서는 아르곤-이온레이저와 원통형렌즈를 이용하여 시이트라이트를 만들어 이를 대상 유동장에 조사하고 유동장의 영상을 기록하였다. 전유동장의 순시속도벡터는 2차원 PIV시스템에 의하여 구하였고 채택된 동일입자추적기법은 계조치상호상관법이다. 발열체의 발열량은 5W로 균일하며 유입유속은 0.3m/sec으로 일정하게 하였다. 가시화를 통한 PIV계측 결과는 운동에너지와 난류운동에너지의 분포 등에서 유동패턴을 잘 나타내었다.
본 논문에서는 레벨셋 방법을 이용하여, 소음을 차단하기 위한 음향 구조물의 형상 최적 설계를 수행하였다. 음향 결정 구조에서는 음향이 흩어져 있는 결정 구조에 의해서 굴절되기 때문에 결정 모양을 조정함으로써, 음향 거동을 제어 할 수 있다. 형상 최적 설계의 목적은 특정한 각도와 각속도로 입사되는 입사파에 대해서 음향 투과율(acoustic transmittance)이 최소가 되도록 음향 결정의 형상(inclusion shape)을 결정하는 것이다. 음향 압력(acoustic pressure)은 주기성을 갖는 음향 결정에 대해서 헬몰츠(Helmoltz)형태의 지배 방정식을 풀어서 얻을 수 있다. 본 연구에서는 음향 구조물로 결정이 수평 방향으로는 주기적으로 무한히 분포하고 수직방향으로는 유한한 층간 구조를 가지고 있는 소음 방어벽 (Noise barrier)을 고려한다. 결정의 위치는 고정되어 있고, 결정의 형상을 설계 변수로서 음파의 거동을 제어할 수 있도록 하였다. 주기적 구조물을 고려하기 때문에 결정의 좌와 우에 Bloch 이론을 적용해 주기적 경계조건을 부과하였고, 소음 방어벽 위와 아래에는 임피던스 행렬(impedance matrix)를 이용하여, 무한 균질 영역과 소음 방어벽사이의 음파 투과를 모사하였다. 복잡한 형상 변화를 표현하기 위해 임시적 경계를 이용한 레벨셋 방법을 사용하였다. 설계 민감도 해석을 통해 목적함수가 감소하는 방향으로 경계에서의 수직 벡터를 계산하고, 이를 헤밀턴-자코비(Hamilton-Jacob) 방정식에 대입하여, 최적의 형상을 나타내는 레벨셋 함수를 구하였다.
본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.
압축 상태에서 비디오 구조화 및 분류를 하기 위해서는 먼저 압축된 비디오에서 장면전환을 검출해서 비디오를 샷(shot)으로 분리하고 샷내 움직임 정보에 따라 샷을 특징화해야 한다. 장면전환을 검출하는 방법에는 DC 영상의 분산값 이나 복원영상의 에지 픽셀의 분포를 이용한 방법, P-픽쳐의 인트라 블록의 개수를 이용한 방법 등이 있으며 움직임에 따른 샷의 특징 분류는 움직임 벡터의 각 성분들의 평균값을 이용하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 움직임 벡터를 이용한 샷 움직임 분류 방법은 움직임 벡터 자체가 블록의 국부적(local) 움직임을 나타내는 것이므로 글로벌(global)한 카메라 동작을 예측하기 위해서는 많은 제약이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 것을 보완하기 위해서 MPEG으로 압축된 비디오에서 인트라 프레임을 부분적으로 복호화 하고 빠른 1차원적인 연산을 통해 수평 및 수직 방향으로 평균 밝기 값의 변화 방향을 추정하여 좀더 정확히 샷내 카메라의 움직임을 분류하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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