경계면이 존재하는 해양에서의 수중 음파 전달 모델링 시 일반적으로 평평한 경계면을 가정하고 Rayleigh가 제안했던 반사계수를 이용해 반사파를 계산할 수 있다. 하지만 해수면이나 해저면과 같은 실제 해양의 경계면은 불규칙적인 거칠기를 가진다. 이러한 경계면에서의 반사 손실은 실험식이나 산란 이론에 기반한 간섭 반사 계수를 계산하여 구할 수 있다. 본 논문에서는 섭동 이론, Kirchhoff 근사법, 작은 가지 근사법과 같은 산란 이론을 이용하여 유체-유체 경계면에 대한 간섭 반사 계수를 각각 유도한다. 이를 이용하여 임의의 거칠기를 가지는 해수면과 해저면에 대한 각 산란 이론의 간섭 반사계수를 계산하며, 이 결과를 Rayleigh 반사 계수와 비교하여 경계면의 거칠기에 따른 반사 손실을 분석한다. 또한, 섭동 이론과 Kirchhoff 근사법의 결과를 일반적으로 적용 범위가 넓은 작은 기울기 근사법의 결과와 비교하여 각 이론의 유효범위에 대해 고찰한다.
병력감축 등 국방 및 안보환경의 변화에 따라 육군의 경계시스템에도 변화가 시급한 상황이다. 또한 경계작전의 특성상 인간의 실수가 번번이 발생하고 있으며 이러한 실수가 전체 경계작전의 실패로 귀결되는 상황은 경계시스템의 인공지능 도입이 필요한 것에 대한 중요한 이유이다. 본 연구의 목적은 합성곱 신경망 방법을 활용하여 군사용 CCTV에 적합한 인공지능 영상인식 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구에서 개발한 시스템의 주요 특징은 먼저, 군사용 CCTV의 특징상 상대적으로 작은 객체를 인식해야하는 상황에 적합한 학습데이터를 활용한 것이다. 둘째, 학습용 데이터 셋에 대해 데이터 증강 알고리즘을 활용하여 군사용에 보다 적합하도록 유도한 것이다. 셋째, 군사용 영상의 위장, 악천후 등 상황을 고려하여 영상의 잡음을 개선하는 알고리즘을 적용하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템의 성능 평가결과 객체의 인식능력이 기존 방법에 비해 우수함을 확인하였다.
기존 홍채 인식 시스템의 접안식 영상 획득상 불편한 사항을 해결하고 인식의 정확도를 높이기 위해서는 원격으로 영상을 획득할 수 있어야 하며, 홍채의 경계선을 정확하게 검출할 수 있어야 한다. 또한 기존 홍채 영역 검출 방법의 문제점인 홍채를 원으로 가정하는 방식을 개선할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 조명에 의한 glint 정보와 intensity gradient를 이용하여 홍채의 경계를 산출하였으며, 아울러 스테레오스코픽 카메라를 이용하여 홍채 경계의 3차원 좌표를 획득함으로써, 카메라를 기준으로 하는 홍채의 주시각을 찾아 홍채의 원형 변환에 활용하도록 하였다.
An improved robust hybrid control law is proposed. This law used the separated bounding function and the stiffness bound. It satisfied the performance though we don't know precise information of contact environments. It guarantees the practical stability in sense of Lyapunov. Simulation was performed to validate this law using a four-axis SCARA type robot manipulator.
본 논문에서는 영상의 다양한 특징 정보 중에서 모양 특징을 이용한 영상 검색 시스템 을 제안한다. 모양 특징을 추출하기 위한 과정은 Chain Code를 이용 경계면의 좌표와 깊이를 구하는 과정, 경계면에 대한 무게 중심 추출 과정 그리고 영역의 넓이를 구하는 과정으로 구성되고, 무게 중심으로부터 경계면 가지 거리의 합, 표준 편차, 장축/단축 비율 등을 특징 정보로 이용한다. 각 질의 영상들의 특징 정보와 데이터베이스에 저장된 영상들의 특징 정보들을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보영상들이 검색된다. 실험 대상으로는 170개의 폐곡선을 이루는 이진 도형 영상에 대한 검색 실험을 실시하였으며, 실험 결과 평균 Recall/Precision이 0.65/0.81을 보임으로써 제안된 방법이 유용함을 보였다.
본 논문에서는 영상을 구성하는 객체들이 가지고있는 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 형태 특징을 추출하기 위한 과정은 입력 영상에 Chain Code를 이용 경계면의 좌표와 길이를 구하는 과정, 경계면에 대한 무게 중심 추출과정으로 구성되고, 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장축/단축 비율 그리고 히스토그램 등을 특징 정보로 이용한다. 영상을 이루는 객체의 회전이나, 이동 등으로 인한 변화에 둔감하게 하고 형태 특징 중심으로 영상을 검색하도록 설계하였다. 실험 대상으로는 170개의 폐곡선을 이루는 이진 도형 영상에 대한 검색 실험을 실시하였다.
본 연구는 굽힘 하중하에서 탄성평판 구조 해석을 위한 경계적분방법 구성을 주목적으로 하고 체계적인 모듈화시스템 개발의 첫 이론 부분을 확립하였다. 굽힘 문제에서의 4개의 고유변수인 처짐, 기울기, 굽힘모우멘트, 상당 전단력의 항으로 경계적분방정식을 구성하였다. 물리적인 의미를 갖는 두 새로운 핵함수 도입으로 구성된 이들 적분방정식은 경계요소 구성시 나타나는 특이거동의 문제점을 간단한 두 탄성해에 의해 정규화 시켰으며 수치 적분 과정도 Cauchy 주치 적분 수렴성에서의 특별취급과는 달리 효율적으로 일반화시켰다. 경계적분식의 수치해석방법을 서술하였으며 집중하중하의 비대칭문제의 근사수치해를 도시하였다.
본 논문은 한국어 TTS(Text-To-Speech)에서 운율 경계를 추정하는 문제를 클래스 분류문제로 보고 CRF(Conditional Random Fields)를 적용하여 운율 경계를 추정하였다. 우리는 품사와 운율 경계로 구성된 말뭉치를 사용하여 품사, 어휘, 단어의 길이, 문장에서의 단어 위치와 같은 다양한 속성의 언어적 자질을 추출하여 CRF를 훈련시켰으며, 자질들을 서로 조합하여 최고의 성능을 보이는 자질 집합을 골랐다 또한 가우스 평활 (Gaussian Smoothing)을 적용하여 데이터의 희소성 문제를 줄였다. 실험 결과에서 본 방법이 기존의 방법보다 성능이 좋을 뿐만 아니라 운율 경계를 추정하기 위한 자질을 독립시켰기 때문에 다른 시스템과의 호환성도 높다는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 자동차내 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재 한다. 이러한 이유는 본 연구는 잡음 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화시키는 차감법을 제안한다. 이 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하 여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 적용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.
극심한 고온 및 고압 환경에 노출되기 쉬운 항공우주 구조물에서 발생하는 기계적 삭마 현상을 해석하기 위하여 영역/경계 분할법을 적용한 삭마 해석 모델을 제안하였다. 영역 및 경계는 상변화 현상에 의한 비선형 거동을 하는 삭마 부영역과 선형 거동을 하는 선형 열탄성 부영역, 공유면, 경계 공유면으로 분할하였다. 삭마 재료 내부의 열분해 반응은 엔탈피 방법을 이용하였으며, 표면 침식 반응은 공기역학적 전단 응력과 삭마 재료의 전단 강도를 기반으로 매칭 기법을 이용하였다. 화학적 및 열적 삭마는 고려하지 않았으며, 간단한 수치 해석을 통해서 기본적인 기계적 삭마 특성을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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