본 논문은 확률적 확산 기법 및 확률모델을 이용하여 스테레오 영상간의 대응점을 추정하고, 영상의 배경으로부터 객체를 추출해 내는 연구를 다루고 있다. 스테레오 영상의 정합 및 객체 추출을 위하여 시차, 세그먼트, 라인, 및 오클루젼 필드를 Markov random field 모델로 정의하고, 확률적 에너지 최소화 방법을 이용하여 최적의 시차 필드 및 객체추출을 수행한다. 본 논문에서는 우선 이러한 다양한 필드간의 MRF 모델링 기법을 제안하고, 각 필드에 대한 에너지 함수를 정의한다. 그리고, 확률적 확산 기법을 이용하여 각 필드에 대하여 정의된 에너지 함수를 최소화함으로써, 최적의 시차필드 및 객체추출 결과를 구한다.
본 논문에서는 음성이 백색 Gaussian 잡음에 섞여 있을 때 음성의 유무를 구별하는 방법에 관해 서 연구되었다 제안된 방법은 음성과 무언이 입력신호의 에너지와 자기상관함수의 합에 의해서 구별된 다. 에너지의 threshold 치는 입력되는 잡음음성의 에너지와 자기상관함수를 비교함으로써 적응되도록 하였다. 이 방법을 시험하기 위해서 잡음이 없는 음성, 0, 10, 및 20 dB의 잡음이 섞인 음성을 사용하여 computer simulation을 하였다. SNR이 20dB일 때 구별의 오차율은 2%로 나왔다.
이 연구는 대표적인 면진장치인 납고무베어링(LRB)의 유한요소모델의 신뢰성을 향상시키기 위하여 주재료인 고무의 재료특성에 대하여 연구하였다. 고무는 일반적인 탄성재료와는 달리 대변형, 비선형특성을 가지는 초탄성 재료이다. 본 연구에서는 고무를 초탄성 재료로 가정하고 그의 재료특성을 변형률에너지함수로 표현하여 LRB의 유한요소모델을 개발하였다. 연구를 위하여 여러 변형률에너지함수 중 몇 가지를 선별하고 이를 이용하여 고무의 재료특성을 예측하였다. 변형률에너지함수를 이용하여 결정된 고무의 재료특성과 표준적인 납의 재료특성을 이용하여 LRB의 유한요소모델을 개발하고, 수평방향과 수직방향의 힘-변위 관계를 해석하였다. LRB의 유한요소모델을 통하여 해석으로 예측한 수평과 수직방향 강성을 실험결과와 비교함으로써 개발된 유한요소모델의 적합성을 검증하였다.
영상기반의 3자원 복원(reconstruction)에 대한 연구가 컴퓨터 성능의 발전과 다양한 영상기반의 복원 알고리즘의 연구로 인해 최근 좋은 결과를 보이고 있으나, 이는 얼굴영역과 같은 목적이 되는 영역이 각 입력영상으로부터 미리 정확하게 추출되어 있다고 가정하기 때문이다. 일반적으로 목적이 되는 영역을 추출하기 위해 차영상이 많이 이용되고 있지만 차영상은 잡음과 구멍(hole)과 같은 오 추출된 영역이 발생하기 때문에 목적이 되는 영역을 3차원으로 복원을 할 때 심각한 오류를 초래할 수 있다. 전경물체(목적이 되는 영역)을 정확하게 추출하기 위해 최근 그래프 컷(graph cut)을 이용한 방법이 다양하게 시도되고 있다. 그래프 컷은 데이터 항(data term)과 스무드 항(smooth term)으로 구성된 에너지 함수를 전역적으로 최소화하는 방법으로 여러 공학적 문제에서 좋은 결과를 보이고 있지만, 에너지 함수의 데이터 항을 설정할 때 필요한 사전정보를 자동으로 얻기가 어렵다. 스테레오 비전의 깊이 정보가 최근 전경 물체 추출을 위한 사전정보로 많이 이용되고 있고 그들의 실험환경에서는 좋은 결과를 보이지만, 3차원 얼굴 복원에서 얼굴의 대부분이 동질의 영역을 가지고 있기 때문에 깊이 정보를 구하기 어려워 정확한 사전정보를 구하기가 어렵다. 본 논문에서는 3차원 얼굴 복원을 효과적으로 하기 위한 그래프 컷 기반의 전경 물체 추출 방법을 제안한다. 에너지 함수의 데이터 항을 설정하기 위해 전경 물체에 대한 사전정보를 추출해야 하며, 이를 위해 차영상을 이용하여 대략적인 전경 물체 추출하고, 사전정보에 대한 오류를 줄이기 위해 잡음과 그림자 영역을 제거한다. 잡음과 그림자 영역을 제거하면 구멍이 발생하거나 실루엣이 손상되는 문제가 발생한다. 손상된 정보는 근접한 픽셀이 유사하지 않을 때 낮은 비용을 할당하는 에너지 함수의 스무드(smooth) 항에 의해 에지 정보를 기반으로 채워진다. 결론적으로 제안된 방법은 스무드 항과 대략적으로 설정된 데이터 항으로 구성된 에너지 함수를 그래프 컷으로 전역적으로 최소화함으로써 더욱 정확하게 목적이 되는 영역을 추출할 수 있다.
본 논문에서는 지진시 구조물의 진동을 줄이기 위한 방법으로 모드에너지 기반 신경망 제어 방법을 제안하였다. 모드에너지 기반 신경망 제어 방법은 신경망의 학습 과정에서 구조물의 모드 에너지를 이용하여 목적함수를 구성하며, 이 목적함수를 최소로 하는 학습을 진행한다. 제안된 제어 알고리즘의 적용성을 검증하기 위해서 능동질량감쇠기(AMD, Active Mass Damper)가 설치된 3층 구조물을 예제 모델로 선택하였으며, El Centrol지진을 이용하여 모드에너지기반 신경망제어 알고리즘을 학습시켰다. 모드에너지 기반 신경망 제어 알고리즘의 제어 성능은 학습 후 임의의 지진에 대한 하중으로 California지진을 사용하여 검증하였다. 해석 결과에서 California지진에 대한 제어 전 후의 결과와 기존의 방법인 MLP(Muli-layer Perceptron)의 결과와 비교하였다. 또한 제안된 제어 방법을 적용할 때, 지진시 구조물의 비선형 거동은 제어후 거의 보이지 않는 것을 확인 할 수 있었다.
본 연구는 거리함수에 기초한 분해분석을 활용하여 표본기간 1995년부터 2009년 한국 14개 제조업의 에너지 생산성 변화요인을 분석한다. 산출거리함수를 적용한 분해산식은 기술적 성장에 따른 생산성 성장효과를 생산요소 및 에너지 믹스와 관련된 다양한 분해요인으로 세분화하는 장점이 있으며 추정결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 한국 제조업은 90년대 후반 이후 전반적인 에너지 생산성의 향상을 보였으며 표본기간 에너지 저소비형 산업이 경험한 경제적 성과가 핵심적인 요인으로 작용하였다. 둘째 생산프론티어의 성장을 의미하는 기술적 진보에 의한 에너지 생산성 성장이 크게 표출되었으며 효율성 개선을 통한 성장여지가 존재한다. 셋째 주요 생산요소인 노동 및 자본과 관련된 분해요인은 에너지 생산성 변화에 상호 상충된 영향을 미쳤으며 에너지 믹스에 의한 생산성 성장이 확인되었다. 다음으로 본 연구는 산업별 에너지 생산성 변화와 수출성장률의 관계를 추가적으로 분석하였으며 일부 에너지 집약 산업을 제외한 대부분의 산업부문에서 수출생산 성장률과 에너지 생산성의 성장 간 양(+)의 상관관계를 확인하였다.
단백질-리간드 결합 예측은 새로운 신약 선도 물질을 발견하고 최적화 하는데 있어서 중요한 도구로 널리 사용되고 있다. 결합의 정확도는 일반적으로 각 결합 계산에서 사용되는 평가 함수(scoring function)에 따라 결정된다. 평가 함수는 그 함수가 가지고 있는 기력 가정에 따라 force-field based, empirical, knowledge-based의 세 가지로 분류할 수 있다. 이 중에서 force-field based 함수는 물리적인 상호작용을 가장 구체적으로 기술한다. 그러나 현재 제시된 대부분의 force-field based 함수들은 분산력과 정전기적인 힘 등의 에너지만을 고려할 뿐 엔트로피의 영향을 포함하지 않는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 force-field based 평가 함수를 이용하는 경우 기존의 도킹 프로그램이 생성해 내는 구조 정보를 활용하여, 엔트로피를 고려할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 이 방법을 DOCK 평가 함수에 적용시켰을 때 decoy discrimination에서 향상된 결과를 얻어낼 수 있음을 보였다. 이는 더 정확한 도킹 계산이 가능함을 의미한다.
방사선 측정기로 사용되는 원통형 전리함의 위치별 반응 함수를 좁은 방사선장에서 측정하였다. 광자선 에너지 4MV, 6MV, 15MV, 전리함 내경 0.5cm~3.05cm 인 전리함들에 대하여 방사선면의 크기를 0.2$\times$20$\textrm{cm}^2$로 하여 물속 10cm 깊이에서 전리함 반응함수를 측정하였다. 좁은 방사선면의 선량분포 profile 을 EGS4(Electron Gamma Shower 4) 몬테카를로 시뮬레이션 코드를 이용하여 계산하였고, 이 결과를 측정된 전리함의 반응 함수 값에서 되겹말림 (deconvolution) 기법으로 제거하여 순수하게 $\delta$함수 모양의 방사선장으로부터 측정된 반응함수로 보정하였다. 전리함 반응함수는 보정전에는 에너지에 따라 다르게 나타났으나 EGS4 계산으로 얻어진 선량분포 프로파일 (profile)을 보정한 결과 전리함 반응 함수는 에너지와 무관한 것으로 나타났다.
무인항공기를 비롯한 다수의 이동로봇은 제한된 연료로 임무를 수행하므로 장시간 운용시 효율을 극대화 하기위해 에너지를 고려한 경로계획이 요구된다. 본 연구에서는 3차원 환경에서 쿼드콥터 무인항공기 비행에 따른 소모 에너지를 근사화하여 기존 D⁎ Lite 알고리즘의 비용함수에 적용하였다. 산업현장과 유사한 3차원 환경에서 시뮬레이션을 수행한 결과 에너지를 비용함수로 하고 휴리스틱 계산을 3 단순화 하였을 때 경로 생성 효율이 높았으며, 최단경로와 약 3.2% 이내의 차이를 갖는 경로를 최대 19.3배 빠르게 도출했다.
3차원 영상 제작을 위해서는 장면의 색상 영상과 함께 깊이 정보가 필요하다. 일반적으로 깊이를 측정하는 TOF 카메라에 의해 획득된 깊이 영상은 컬러 영상에 비해 매우 작은 해상도의 영상을 갖게 되는 문제가 있다. 따라서 색상 영상과 함께 3차원 영상 제작에 깊이 영상을 사용하기 위해서는 저해상도 깊이 영상의 업샘플링 방법이 필요하다. 특히 컬러 영상에서 사물 간의 경계에 해당하는 부분에서 색상 차이를 인지하지 못하여 깊이 맵을 부적절하게 처리하게 되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 색상 영상에서 경계부분에 해당하는 영역을 이용하여 저해상도 깊이 영상을 업샘플링 하는 방법을 제안한다. 깊이 영상을 업샘플링 할 때 중요하게 다루어야 할 경계 부분을, 고해상도 색상 영상과 저해상도 깊이 영상을 이용하여 찾아낸다. 색상 경계 부분을 고려하여 깊이 영상 업샘플링을 위한 에너지 함수를 MRF를 이용하여 모델링하고, 신뢰 확산(belief propagation)방법을 이용하여 에너지 함수 최적화를 수행한다. 제안한 방법은 기존의 다른 에너지 함수나 필터 기반 업샘플링 방법보다 우수한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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