콘크리트 비파괴 검사를 위하여 배면공동모형과 교량공동모형에 대하여 시간영역 탐사와 주파수영역 탐사를 실시하였다. 시간영역 탐사는 초동주시 역산법을 이용하여 토모그래피를 작성하여 공동의 여부를 해석하였다. 주파수영역 탐사는 시간영역 기록을 푸리에 변환에 의한 주파수영역에서의 최대 주파수를 분석하여 해석하였다.
시간영역 필터와 공간영역 필터를 연결한 움직임 적응적 동영상 잡음 제거기법을 제안한다. 움직임 적응적 시간영역 필터에서는 전처리 공간영역 필터를 활용하여 잡음에 강인한 움직임 검출을 수행하고, 움직임의 양에 따라 적응적으로 필터링 강도를 조절한다. 동영상에 내재된 시간적 연관성을 충분히 활용하기 위해, 잡음이 있는 입력 영상은 시간영역 필터에 의해 처음으로 처리된다. 따라서 시간적 연관성이 큰 동영상에서, 영상의 세밀한 부분을 잘 보존하며 잡음을 제거할 수 있다. 움직임 검출을 위해 사용되는 전처리 공간영역 필터와는 다르게, 후처리 공간영역 필터는 시간영역 필터의 강도와 전처리 공간영역 필터에서 얻어진 공간영역 자기유사성 탐색 결과를 바탕으로 공간영역 필터링을 수행한다.
이동 분산 실시간 시스템(MDRTS:Mobile Distributed Real-time Systems)은 분산 네트워크 상에서 협력 동작하며 특정 시간 내에 요구하는 정보를 제공하는 이동 시스템이다. MDRTS는 시간, 이동성, 분산성 등을 표현하기 때문에 명세 복잡도가 높고, MDRTS의 성공적인 동작을 보장하기 위해 보다 정확하고 효율적인 시스템의 설계가 중요하다. 특히 시스템의 분산성과 이동성에 의해 발생하는 다양한 종류의 제약 사항을 표현한 수 있는 정형기법이 필요하다. 본 논문에서는 MDRTS을 명세하기 위해 PATM(Probabilistic Abstract Timed Machine)[1]을 확장하여 정의한 DATM(Distributed Abstract Timed Machine)에 대해 기술한다. DATM은 PATM에서 표현하기 힘들었던 이동하는 기계의 분산 정보를 명세할 수 있도록 하였고, 시간, 거리, 확률, 보안에 대한 제약 사항을 명세할 수 있도륵 정의하였다. MDRTS가 가진 제약사항들은 영역을 정의하여 표현하였다. 영역의 종류에는 시간영역, 거리영역, 확률영역, 보안영역이 있다. 각 영역의 속성에 시간적인 제약을 표현할 수 있으며, 시간과 공간 논리를 사용하여 모델링하였다.
본 논문에서는 시간영역 유한차분법의 단점인 긴 계산 시간을 단축시키기 위하여 신호처리 기법을 사용하였다. 시간영역 유한차분법과 함께 신호처리 기법을 사용하여 주파수 특성을 해석할 때 신호처리기법을 사용하지 않은 일반적인 시간영역 유한차분법으로 해석한 결과와 동일한 결과를 매우 짧은 시간에 구할 수 있었다. 신호처리 기법을 사용하진 않은 일반적인 시간영역 유한차분법으로 마이크로스트림 구조의 저역통과 필터의 주파수 특성을 해석하였을 때 약 900분의 계산 시간이 필요하였으나 신호처리 기법을 이용한 시간영역 유한차분법을 사용하면 약 140분으로 계산 시간을 단축시킬 수 있었다. 회로를 해석한 결과와 측정한 결과가 넓은 주파수 대역에서 거의 일치하는 것을 보였다.
전자 탐사는 신호원의 파형에 따라 주파수 영역과 시간 영역법으로 나누어진다. 주파수 영역과 시간 영역은 수학적으로 Fourier 변환 관계에 있으므로, 주파수 영역 자료를 Fourier 변환하여 시간 영역 자료를 얻어낼 수 있다. 즉, 시간 영역 전자 탐사의 모델링 자료는 주파수 영역에서 수행한 모델링 자료의 적절한 변환을 통해 얻어질 수 있다. 따라서 주파수-시간 영역 변환은 전자 탐사에서 매우 중요한 부분이다. 분산 전개법(DEM)은 신속하고 효과적인 주파수-시간 영역 변환 기법 중의 하나이다. 분산 전개법에서는 전자기장은 분산 함수와 분산 시간의 급수로 전개하며, 분산 시간은 주어진 주파수 자료에 의해 결정된다. 특히 적정 분산 시간의 설정은 분산 전개법의 정확성을 결정하는 주요 요소이다. 이 연구에서는 급수 전개에 의해 얻어진 주파수 영역 자료의 오차를 최소화하는 방법을 사용하여 적정 분산 시간의 설정 방법을 개발하였다. 반무한 공간 및 2층 구조 모델에 대하여 이 방법을 적용한 결과, 분산 전개법은 상당히 넓은 시간 대역에서 정확한 결과를 나타냄을 확인하였다.
주행중인 차량의 동적 거동에 대한 응답을 해석하기 위하여 시간영역에서 뿐만 아니라 주파수 영역에서의 해석이 필요하다. 주파수 영역에서의 해석을 위하여 시간영역에서의 값을 FFT를 이용하여 주파수 영역으로 변화하는 방법이 일반적으로 사용되어 왔다. 본 연구에서는 최대 엔트로피 방법을 이용하여 기존의 FFT 방법보다 차량의 과도응답특성을 시간영역 및 주파수 영역에서 편리하게 해석할 수 있는 방법을 제시하고 있다.
유한길이의 다중 송수신 쌍극자에 의한 수평다층구조의 시간영역 전자기장을 계산하기 위한 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 시간영역 반응은 주파수영역에서 계산된 값에 빠른 역푸리에변환(inverse fast Fourier transform: FFT)을 적용하여 효율적으로 얻을 수 있다. 먼저 대수영역에서 등간격으로 한 decade 당 10개의 주파수영역 반응을 구한 후 FFT를 적용시키기 위해 3차 스플라인 사이채움(cubic spline interpolation)을 실시한다. 이 때 위상의 경우에는 스플라인 사이채움 이전에 위상곡선을 연속적으로 만들어 주는 과정이 추가된다. 스플라인 사이채움된 자료들은 송신전류파형과 곱말기(convolution)를 한 후 FFT를 통해 시간영역 자료로 만들어진다. 이 논문에서는 step-off 파형만 고려하였다. 개발된 시간영역 프로그램은 해석해와 해양 탄화수소 저류층 모델에 대한 반응을 이용하여 검증하였으며, 그 결과는 충분히 정확함을 확인 할 수 있었다.
얼굴 인식의 전처리 단계로써 얼굴의 특징 영역인 눈, 코, 입을 추출하는 방법들이 최근 다양하게 연구되고 있다. 얼굴 영상의 특징 영역을 추출 하는 방법에는 일반적으로 특징 점을 이용한 방법과 에지 정보를 이용한 방법이 있다. 특징 점을 이용한 방법은 높은 정확도를 보이는 반면 느린 수행시간을 보이는 문제점이 있으며, 에지 정보를 이용한 방법은 빠른 수행시간을 보이지만 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정확도와 수행시간을 동시에 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 빠른 수행 시간을 위해 에지 정보와 에지의 방향성 정보를 이용하여 대략적으로 영역을 추출하여, 잡음에 의해 발생된 에지나 빛에 의해 추출되지 못한 에지에서 생긴 눈 추출의 오류는 추출된 영역의 가로, 세로 비율과 각 영역의 공간 정보를 이용하여 해결한다. 실험 결과에서 85%의 정확도와 평균 0.3초의 수행시간을 보였으며, 에지 정보를 이용한 방법의 문제점인 정확도와 특징 점을 이용한 방법의 문제점인 수행시간을 동시에 향상시킨 결과를 보였다.
구조물의 동적해석은 크게 시간영역과 주파수영역해석으로 나눌 수 있다. 시간영역해석은 직접적분법과 모드중첩법 등을 사용하며 주파수영역해석은 DFT법을 적용하고 있다. 일반적으로 DFT법은 주기함수에 대한 응답을 산정할 경우 효과적인 해석방법이지만 비주기함수인 경우 정확한 해석결과를 얻을 수 없어 주기를 크게 하거나 응답을 수정하여 해의 정확성을 향상시키고 있다. 따라서 본 연구는 비주기함수인 이동하중을 받는 구조물에 대해 시간영역과 주파수영역에서 동적응답을 산정하였다. 그 결과 구조물의 자유진동주기를 크게 하거나 응답을 수정하여 DFT법을 적용한다면 주파수영역에서도 충분히 정확한 해석결과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 영역분할법을 이용한 2차원 유한차분시간영역법을 제안하였다. 영역분할법은 전체 해석구조를 분할하여 해석하는 수치해석방법으로 본 논문에서는 영역분할법 중 Schur complement 방법을 적용한 유한차분 시간영역법을 구현하고 시뮬레이션 모델로 2차원 해석구조를 설정하고 사각형의 도체에 입사하는 전자파의 산란특성을 해석하였다. 2차원 해석구조를 4개의 영역과 8개의 영역으로 각각 나누어 전자파특성을 계산하였고, 제안한 해석방법의 유효함을 입증하기 위해 일반적인 전체영역에 대한 2차원 유한차분 시간영역법의 해석결과와 비교하여 잘 일치하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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