• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 추계학술대회논문집; 한국종합전시장, 24 Nov. 1995
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• pp.289-295
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• 1995

구조물의 동적부하에 대한 동적변형 응답을 정확히 예측하고, Over Design이나 Under Design이 아닌 합리적인 설계방안의 개발은 중요한 과제이다. 동적강도해석이나 소음 승차감과 같은 진동 및 충격에 기인하는 제반 문제를 복잡한 구조물을 대상으로 합리적으로 처리하기 위한 Dynamic Design Analysis는 높은 신뢰성의 추구와 더불어 필요불가결한 기술이 되고 있다. 동적해석 방법으로는 현재 유한요소법이 널리 사용되고 있으며 여러 종류의 범용 프로그램들이 보급되어 있는 실정이다. 그러나 특히 동적문제에 있어서는 형상이나 거동이 복잡한 구조물의 경우, 또는 차량의 차체와 같이 많은 장착물이 부착된 경우에는 유한요소법의 적용이 곤란하여, 지금까지 대처할 수 있는 유용한 방법이 없었다. 따라서 비교적 용이하고 간단하게 적용가능한 진동실험을 기초로 한 구조물의 동적 응답해석 및 설계 방안의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 진동시험으로 얻어진 부분구조물의 응답특성과 결합특성으로부터 결합 후의 응답특성을 예측할 수 있는 방법을 전달함수합성이론을 기초로하여 프로그래밍 package화 한다. 그리고 평판구조물에 대하여 진동시험과 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 개발된 방법의 타당성을 검증한다. 또한 실제 차량에서 차체만의 진동시험과 엔진의 자유진동시험에 의한 시험데이터로부터 차체와 엔진이 마운트 결합된 후의 진동특성을 예측한다. 진동시험시에 입력과 출력에 노이즈가 필연적으로 혼입되어 주파수응답함수의 크기(magnitude)와 위상(phase)을 왜곡시킨다. 특히 위상의 왜곡은 복소수연산을 하는 전달함수합성법의 결과에 중요한 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 데이타 획득시 입력과 출력의 시간지연으로 생기는 위상왜곡을 보정하는 방법을 제시하고, 그 개선 정도를 조사한다.는 소견의 확실도로서 가능성을 표현한 것이다. 예를 들면, 진동진폭 스펙트럼상에 2X 성분이 상당히 크게 나타나 정렬불량의 가능성이 0.7 정도라고 판정하는 것 등은 이러한 수치적진리치를 이용하는 방법이다. 그러나 상기의 수치적 표현만으로는 확실도를 한개의 수치로서 대표하게 하는 것은 진단의 정밀도에 문제가 있을 것으로 생각된다. 따라서 언어적진리치가 도입되어 [상당히 확실], [확실], [약간 확실] 등의 언어적인 표현을 이용하여 애매성을 표현하게 되었다. 본 논문에서는 간이진단 결과로부터 추출된 애매한 진단결과중에서 가장 가능성이 높은 이상원인을 복수로 선정하고, 여러 종류의 수치화할 수 없는 언어적(linguistic)인 정보ㄷㄹ을 if-then 형식의 퍼지추론으로 종합하는 회전기계의 이상진단을 위한 정밀진단 알고리즘을 제안하고 그 유용성을 검토한다. 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다. 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on bot

• 터널과지하공간
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• 제26권1호
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• pp.24-31
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• 2016

최근 노천광산 현장의 지형측량을 위해 고정익 무인항공기와 회전익 무인항공기를 이용한 항공사진측량 기법들이 활발하게 연구되고 있다. 고정익 무인항공기와 회전익 무인항공기는 비행고도, 비행속도, 비행시간, 탑재된 광학 카메라의 성능 등에서 다양한 차이가 있으므로 동일한 현장을 대상으로 지형측량을 수행한 후 그 결과를 비교해 볼 필요가 있다. 본 연구에서는 경상남도 양산시에 위치한 토목건설 현장을 연구지역으로 선정하고, 고정익 무인항공기인 eBee와 보급형 회전익 무인항공기인 Phantom2 Vision+를 이용하여 지형측량을 수행한 후 그 결과를 비교하였다. eBee와 Phantom2 Vision+에서 촬영된 항공사진을 각각 자료처리한 결과 약 4 cm/pixel 공간해상도의 정사영상과 수치표면모델들을 제작할 수 있었다. 7곳의 지상기준점들에 대한 고정밀 위성측정시스템 좌표 측정결과와 비교할 때 eBee와 Phantom2 Vision+의 지형측량 결과 모두 평균 제곱근 오차가 X, Y, Z 방향에서 10 cm 내외로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제37권4호
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• pp.267-277
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• 2019

사진측량과 컴퓨터비전 분야는 카메라에서 촬영된 영상에서 3차원 좌표를 결정하는 것은 동일하지만 두 분야는 카메라 렌즈왜곡 모델링 방법과 카메라 좌표계의 차이점으로 인하여 서로 간에 직접적인 호환이 어렵다. 일반적으로 드론 영상의 자료처리는 컴퓨터비전 기반의 소프트웨어를 이용하여 번들블록조정을 수행한 후 지도제작을 위해서 사진측량 기반의 소프트웨어로 도화를 수행하게 된다. 이때 카메라 렌즈왜곡의 모델을 사진측량에서 사용하는 수식으로 변환해야 하는 문제에 직면하게 된다. 이에 본 연구에서는 사진측량과 컴퓨터비전에서 사용되는 좌표계와 렌즈왜곡 모델식의 차이점에 대하여 기술하고 이를 변환하는 방법론을 제안하였다. 카메라 렌즈왜곡 모델의 변환식의 검증을 위해서 먼저 렌즈왜곡이 없는 가상의 좌표에 컴퓨터비전 기반의 렌즈왜곡 모델을 이용하여 렌즈왜곡을 부여하였다. 그리고 나서 렌즈왜곡이 부여된 사진좌표를 이용하여 사진측량 기반의 렌즈왜곡 모델을 이용하여 왜곡계수를 결정한 후 사진좌표에서 렌즈왜곡을 제거하여 원래의 왜곡이 없는 가상좌표와 비교하였다. 그 결과 평균제곱근거리가 0.5픽셀 이내로 양호한 것으로 나타났다. 또한 사진측량용 렌즈왜곡 계수를 적용하여 정밀도화 가능여부를 판단하기 위해서 에피폴라 영상을 생성하였다. 생성된 에피폴라 영상에서 y-시차의 평균제곱근오차가 계산한 결과 0.3픽셀 이내로 양호하게 나타났음을 알 수 있었다.

• 지적과 국토정보
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• 제51권1호
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• pp.23-38
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• 2021

본 논문에서는 LX-PPS 상시관측소를 이용하여 건물 옥상에 설치된 GNSS 상시관측소에 대한 정밀측위 활용 가능성을 분석하였다. 이를 위해 LX-PPS 상시관측소와 가장 인접한 지역에 위치한 국토지리정보원 상시관측소를 선정하였으며, GIPSY를 이용하여 고정밀 처리하여 좌표변동 경향을 상호 비교, 분석하였다. 그 결과 양 기관의 정밀좌표 시계열 모두 한반도 지각변동 속도와 일치하는 수평, 수직 변동경향이 나타났으며, 서로 그 크기와 방향도 매우 유사하게 나타났다. 또한 좌표시계열에서 속도를 제거한 후 두 기관의 상시관측소에서 유사한 크기의 계절신호가 관측되었으며, 이 신호는 서로 다른 지역에 위치한 상시관측소에 비해 2km 이내의 동일 지역에 매우 인접하게 설치된 상시관측소에서 진폭과 위상 모두 매우 비슷하게 나타났다. 계절신호 제거 후 국토지리정보원 좌표를 기준으로 LX-PPS 상시관측소의 좌표 오차를 산출했을 때 RMS와 표준편차는 모두 남북 1mm, 동서 2mm, 수직 5mm로 나타났다. 이와 같이 LX-PPS 상시관측소는 건물 옥상에 설치되어 있음에도 불구하고 지표면에 설치된 국토지리정보원의 상시관측소와 동일한 수준의 높은 측위 성과 달성이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제26권5호
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• pp.847-856
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• 2013

본 연구에서는 Liu 등의 학습 알고리즘과 Wu와 Zhang의 초기 가중값의 범위 설정, 그리고 Gunaseeli와 Karthikeyan의 초기 가중값에 관한 연구 결과를 이용하여 일반화 네트워크를 구할 수 있는 개선된 학습을 제안하고, 최적화된 신경망 학습률들을 이용하여 개선된 학습 과정의 학습효율등을 비교해 본다. 제시된 알고리즘을 이용한 학습에서 학습 초기에는 가장 단순한 학습 패턴과 은닉층으로부터 학습을 시작한다. 신경망 학습과정 중에 지역 최소값에 수렴되는 경우에는 가중값 범위 조정을 통하여 지역 최소값 문제를 해결하고, 지역 최소값으로부터 탈출이 용이하지 않으면 은닉노드를 점차적으로 하나씩 추가하면서 학습한다. 각 단계에서 새롭게 추가된 노드에 대한 초기 가중값의 선택은 이차계획법을 이용한 최적 처리절차를 이용한다. 최적 처리절차는 은닉층의 노드가 추가된 후의 새로운 네트워크에서 학습회수를 단순히 증가시키지 않아도 주어진 학습 허용오차를 만족시킬 수 있다. 본 연구에서 적용한 개선된 알고리즘을 이용하면서 초기 가중값들에 관한 기존 연구들을 적용하면 신경망 학습시의 수렴 정도를 높여주고 최소한의 단순 구조를 갖는 일반화 네트워크로 추정할 수 있게 된다. 이러한 학습률들을 변화시키는 모의실험을 통하여 기존의 연구 결과와의 학습 효율을 비교하고 향후 연구 방향을 제시하고자 한다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제34권4호
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• pp.283-287
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• 2014

본 연구는 다양한 사료들을 유지수준에서 섭취한 한우 암소 경산우의 에너지 대사 시험의 결과로 부터 섭취에너지 균형과 메탄배출계수를 구하였다. 오차드그라스(orchard grass) 위주의 혼합목건초 섭취 7두, 혼합목건초의 30~50% 를 볏짚으로 대체한 12두, 혼합목건초와 볏짚에 밀기울 (wheat bran) 1 kg 추가급여한 6두, 총 25 개체의 대사실험 성적을 분석하였다. 실험축은 10일간 대사틀에서 개체별로 각각의 실험사료 적응 및 7일간 분 뇨 시료채취 후, indirect respiratory chamber 1대에 교대로 수용되어 1일간 호흡대사 실험이 이루어졌다. 혼합목건초 단독 급여구와 비교하여 나머지 두 처리구의 평균 건물섭취량은 약 11%, 15% 높았으나 통계적인 유의성은 없었고, gross energy (GE) 섭취량도 차이가 없었다. 총 섭취에너지 중 메탄으로 손실된 에너지 비율인 메탄전변율(methane conversion rate, Ym)과 메탄배출계수(emission factor, kg/head/year)도 각각 0.055~0.062 (평균 0.058)와 33.6~38.6(평균 35.2) 범위로 처리간 유의성이 없었다. 본 실험에서는 혼합목건초를 볏짚으로 대체하거나 또는 밀기울 추가급여에 의한 메탄발생량 차이가 없었으나, 메탄발생량을 줄일 수 있는 것으로 알려진 양질 조사료 급여효과 연구는 축산현장의 온실가스 감축 사업 참여가 가능한 분야이기 때문에 추가 연구들을 통해 시급히 증명되어져야 된다고 판단된다.

• 비파괴검사학회지
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• 제20권3호
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• pp.213-220
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• 2000

광탄성법은 투명한 물체에 힘을 가하면 복굴절 현상이 나타나며, 편광기에 의해 등색 및 등경프린지가 나타난다. 등색프린지를 이용하여 주응력차이 또는 평면상 전단응력을 계산할 수 있으며, 등경프린지에 의해 주응력 방향을 결정할 수 있다. 재래식 광탄성법에서는 특정한 위치에서 프린지를 개별적으로 측정해야 되는 불편한 점이 있어, 디지털 영상처리에 의해 광탄성 프린지로부터 전체적인 응력장을 해석할 수 있도록 프린지이동에 의한 위상이동법이 개발되었다. 프린지 위상이동법은 원형편광기에서 검광자를 $0^{\circ}$, $45^{\circ}$, $90^{\circ}$ 및 $135^{\circ}$회전시켜 프린지가 이동된 4개의 영상을 얻고, 이들로부터 위상차이로 나타나는 프린지분포를 측정한다. 본 연구에서는 프린지 위상이동법에 관한 광학적인 이론을 이용하여 압축하중을 받는 원형디스크의 프린지분포를 위상이동법으로 측정한 후 이론 값과 비교하였다. 또한, 인장하중을 받는 에지균열판의 응력분포 해석에 프린지 위상이동법을 적용하였다. 실험결과, 프린지 위상이동법으로 측정한 결과는 유한요소 해석 결과와 잘 일치하였다. 광탄성에서 위상이동법은 등경선과 평행하거나 직교하는 선상에서 응력 분포를 용이하게 측정할 수 있으나, 일반적인 프린지 해석시 프린지 위상이동법을 적용하면 오차가 포함될 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.375-382
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• 2002

필기체 문자 인식은 온라인 필기체 문자 인식과 오프라인 필기체 문자 인식으로 나누어진다. 온라인 필기체 문자 인식은 타블렛과 같은 펜 기반의 전자식 입력 장치를 이용하여 필기의 순서와 획의 위치와 같은 동적인 필기 정보를 문자의 입력 시 획득할 수 있어 오프라인 필기체 문자 인식에 비해 큰 연구 성과를 이루었다. 그러나 오프라인 필기체 문자 인식은 온라인 필기체 문자 인식에서와 같이 동적인 정보를 입력받을 수 없고, 다양한 필기와 자소의 겹침이 심하며 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 인식의 전처리 결과에 따라 인식 성능이 크게 달라진다. 본 논문에서는 오프라인 필기체 한글 문자 인식을 위해 문자의 동적인 정보를 포함하는 획을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전처리 과정으로 먼저 Watershed 알고리즘을 이용하여 입력된 필기체 문자 영상의 향상 및 이진화를 수행한다. 이진화된 문자부를 변형된 Lu와 Wang의 세선화 알고리즘을 사용하여 세선화를 수행한 후 문자에서의 특징점을 추출하여 세그먼트 화소열을 추출하고, 최대 허용 오차법을 이용하여 벡터화한다. 벡터화의 수행으로 몇 개의 획이 하나의 세그먼트로 묶인 경우, 하나의 세그먼트 화소열은 2 또는 그 이상의 세그먼트 벡터로 분리된다. 추출된 세그먼트 벡터들을 완전한 획으로 재구성하기 위해서 오른손 필기 좌표계 시스템을 이용하여 벡터의 방향적인 성분을 인간의 필기 획의 방향에 알맞게 수정하고, 수정된 세그먼트 벡터의 방향성과 분기 정보를 이용하여 인접한 결합 가능한 세그먼트 벡터를 결합함으로써 문자 인식에 적합한 완전한 획으로 재구성한다. 실험 결과 제안된 방법이 필기체 한글 문자 인식에 적합함을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제14권2호
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• pp.50-61
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• 1995

본 논문에서는 음성 신호가 가지고 있는 중요한 특성을 유지하면서 발음 속도만을 변화시키는 시간축 변환 방법을 범용 디지탈 신호 처리 프로세서를 이용하여 실시간으로 구현하였다. 음성 신호 시간축 변환은 음성 신호의 발음 속도만을 변화시키기 때문에, 입력 신호와 변환 신호간의 시간적 차이가 발생하여 실시간 처리가 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 입력, 변환 신호간의 시간차를 해결하기 위해서, 카세트 테이프 레코더의 모터 회전 속도를 조절하는 것과 같은 물리적 시간축 변환으로, 입력 음성 신호를 느리게 또는 빠르게 변환시켜 그 신호를 실시간 시스템의 입력으로 사용하였다. 카세트 레코더의 주행 속도만을 조절하는 물리적 변환은 원 신호의 피치 정보를 왜곡시켜, 원 음성의 특성을 변화시키기 때문에, 본 연구에서는 FIR 필터를 이용한 피치 보정 기법으로 왜곡된 신호를 원신호로 복원한 후, SOLA 시간축 변환 방법을 이용하여, 복원된 신호를 카세트 레코더의 모터 속도에 맞추어 시간축으로 변환하는 시스템을 실시간으로 구현하였다. 구현된 알고리듬으로 음성 신호를 시간축으로 변환하는 실험에서, 16비트 해상도를 가진 ADSP2101 프로세서로 구현한 결과와 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 비교할 때 평균 구간 신호 대 오차비가 대략 20dB로 두 결과가 거의 유사함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.53-62
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• 2006

주성분 분석법을 사용한 물체 인식 기술은 영상의 조명 변화가 있을 때 인식률이 떨어지는 경향이 있다. 본 논문에서는 실험영상이 학습영상에 대해 조명의 차이가 있는 경우에도 데이터 베이스안의 물체인지 가려내는 새로운 PCA 분석방법을 사용한 물체 인식 기술을 제안하는데 그 목적이 있다. 그리고 개선된 k-nearest neighbor를 이용하여 물체 인식률을 향상 시켰다. 본 논문에서 제안된 물체 인식 알고리즘은 히스토그램 이퀄라이제이션과 미디언 필터를 이용하여 영상을 전처리하고 그것을 학습시켜서 물체 공간을 생성한다. 이때 히스토그램 이퀄라이제이션를 사용하여 히스토그램을 펼침으로써 조명 변화에 영향을 감소시키는 결과를 나았고, 이것은 기본적인 주성분 분석방법과 휘도치 정규화를 한 방법 등과 비교해 본 결과 조명 변화의 영향을 최소화하여 좋은 인식률을 유지할 수 있었다. 그리고 모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든다. 그런 후 테스트영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 기존의 방식으로는 거리 계산오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 k-Nearest Neighbpr 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각 각의 모델 영상들을 인식의 단위로 이용하였다.