2차원 음향방출 위치표정에서 전통적인 방법으로 문턱 전압값을 설정하여 도달시간차를 측정함으로써 2개의 쌍곡선을 형성하는 데는 해당 구조물에서 직접 측정한 속도를 이용하게 된다. 복합재료 적층판과 같은 이방성 재료에서는 섬유의 배열방향에 따라 탄성계수가 변하므로 속도가 섬유의 방향성에 의존하게 된다. 따라서 임의의 위치에서 발생한 탄성파의 도달시간차 측정에 의한 위치표정의 오차가 커지며, 위치표정의 과정이 복잡해지는 것을 피할 수 없다. 본 연구에서는 전통적인 음향방출 위치표정에서 쌍곡선의 2중 교점의 오차를 정정하기 위해 사용되어야 하는 제 4의 센서를 사용하지만 속도변화에 기인하는 위치표정의 오차를 줄일 수 있는 방법으로 수치해석에 의해 비선형방정식을 풀어내는 위치표정 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안된 방법이 전통적인 방법에 비해 이방성 판에서의 2차원 위치 표정을 보다 간단하게 수행하고, 정확도를 향상할 수 있는 방법임을 실험적으로 입증하였다.
음향방출 신호를 이용하여 목재 섬유판(fiberboards)의 위치표정의 유용성 유무를 실험적으로 검증하였다 위치표정의 정확도를 향상하기 위해 신호처리 방법중의 하나인 웨이블릿 변환 디노이징 기법을 활용하여 저주파수인 대칭모드(굽힘파)를 활용하고, 고주파수인 비대칭모드(팽창파)를 제거하여 신호를 재구성함으로써 섬유관의 위치표정시 문턱값 통과방법을 사용할 때 발생하는 도달시간차를 최소화 할 수 있음을 확인하였다. 디노이징 기법을 활용한 섬유판의 위치 표정과 굽힘강도에 대한 사상총수를 기초로 하여 목재 구조물 및 문화재의 건전성을 평가 할 수 있을 것으로 기대된다.
모바일매핑시스템은 차량에 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), CCD 등을 탑재하고 대상에 관한 위치 및 영상 정보를 취득하는 효율적인 시스템이다. 모바일매핑시스템은 현재 도로 시설물 관리, 지도 갱신 등 다양한 분야에 활용되고 있으며 앞으로 그 활용도가 더욱 증가할 것으로 보인다. 항공사진측량과 같은 기존의 일반적인 사진측량의 경우, 영상 외부표정요소를 구하기 위해서는 지상기준점이 필요하다. 이러한 기준점들은 자료취득 전후에 현장측량을 통해 좌표가 결정되는데 일반적으로 많은 비용과 시간이 소요되고, 사실 영상을 취득할 도로를 따라 필요한 만큼 충분히 많은 기준점을 설치한다는 것도 거의 불가능하다. 하지만 모바일매핑 시스텔의 경우 GPS/INS를 이용해 영상촬영당시의 카메라의 위치 및 자세, 즉 외부표정요소를 직접적으로 구할 수 있어 시간과 비용 면에서 훨씬 효율적이다. 즉 외부표정요소를 결정하기 위해 영상표정기법은 지상기준점이 필요한 반면, 직접위치참조기법은 GPS/INS를 이용해 직접 외부표정요소를 구할 수 있다. 본 논문에서는 영상표정 기법과 직접위치참조기법에서 산출되는 영상외부표정요소를 이용해 지상점의 위치정확도에 대해 비교 분석해 보았다.
본 논문에서는 애니메이션 캐릭터의 표정 연출의 효율성을 높이기 위해 정서 상태의 변화에 따라 다양하고 주어진 상황에 부합하는 표정을 쉽게 구현할 수 있는 표정생성 프로그램을 제안하고자 한다. 이를 위해 우선, Russell의 내적 정서 상태의 차원 모형을 근거로 쾌-불쾌, 각성-비각성의 내적 정서 상태 정보를 포함한 9가지 표정을 정의하였다. 그리고 각각의 표정에 대해 본 연구에서 제안한 표정생성 프로그램을 이용하여 두 차원의 중앙에 위치하는 무표정 자극을 8가지의 가능한 표정 변화 방향으로 이동시킴으로써 정서 차원에서의 미묘한 위치 변화에 따라서도 다양한 표정 생성이 구현될 수 있음을 확인하였다. 향후 이러한 프로그램은 복잡한 정서를 가진 표정을 쉽고 다양하게 구현할 수 있는 표정 자동생성 시스템 설계의 기초적 프로그램으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 사람의 감정, 건강상태, 정신상태등 다양한 정보를 포함하고 있는 웃음, 슬픔, 졸림, 놀람, 윙크, 무표정 등의 표정을 인식하기 위한 표정의 특징이 되는 얼굴의 국부적 요소인 눈과 입을 검출하여 표정의 특징을 추출한다. 표정 특징의 추출을 위한 전체적인 알고리즘 과정으로는 입력영상으로부터 칼라 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출하여 얼굴에서 특징점의 위치 정보를 이용하여 국부적 요소인 특징점 눈과 입을 추출한다. 이러한 특징점 추출 과정에서는 에지, 이진화, 모폴로지, 레이블링 등의 전처리 알고리즘을 적용한다. 레이블 영역의 크기를 이용하여 얼굴에서 눈, 눈썹, 코, 입 등의 1차 특징점을 추출하고 누적 히스토그램 값과 구조적인 위치 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확한 눈과 입을 추출한다. 표정 변화에 대한 표정의 특징을 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점 눈과 입의 눈과 입의 크기와 면적, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 등 기하학적 정보를 이용하여 6가지 표정에 대한 표정의 특징을 추출한다.
사용하는 탄성파의 파장과 두께가 비슷하거나 보다 얇은 박판 구조에서 음향방출(acoustic emission, AE) 신호의 위치표정 정확도의 향상을 위해 새로운 신호처리 방법인 웨이블릿 변환 디노이징(wavelet transform de-noising) 기법을 도입하였다. 탐지된 AE 신호에 대하여 웨이블릿 변환과 역변환을 수행하여 상대적으로 저주파수이고 큰 진폭을 갖는 굽힘파 성분(flexural component)은 활용하고, 고주파수이고 작은 진폭의 팽창파 성분(extensional component)은 필터링하여 제거한 다음 신호를 재구성하는 디노이징 처리를 거침으로써 박판에서의 위치표정 시 발생하는 도달시간차 측정오차를 최소화할 수 있음을 확인하였다. 따라서 웨이블릿 디노이징 처리를 도입함으로써 위치표정의 정확도가 게인(gain)이나 문턱값의 설정, 판의 두께, 센서간거리, 발생원과 센서의 상대적인 위치에 무관하고 전통적인 문턱값 통과 방법에 비하여 월등하게 향상되었다. 또한 상대적으로 매우 큰 진폭을 가지는 굽힘파 성분을 활용하므로 실제적인 박판 구조물에서의 위치표정에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
이방성 복합재료 적층판에서는 섬유의 배열방향에 따라 탄성계수가 변하므로 속도가 섬유의 방향성에 의존하게 된다. 등방성 속도를 기준으로 도달 시간차를 측정하는 전통적인 2차원 음향방출 위치표정 방법을 그대로 적용할 경우 위치표정의 오차가 매우 커지며, 그 과정이 복잡해지는 것을 피할 수 없다. 본 연구에서는 위치표정의 대상이 되는 관심영역(ROI)를 마치 유한요소법에서 사용하는 메쉬(mesh)처럼 적절한 크기의 정사각형 요소로 나눈 뒤, 각각을 가상의 AE 발생원으로 간주하였으며, 모든 요소에 대해 이방성을 고려한 속도를 기준으로 각 센서와의 도달시간차를 구하였다. 실험적인 검증을 위하여 알루미늄 박판 및 복합재료 적층판에 대해 $0^{\circ}$ 부터 $90^{\circ}$까지의 속도를 측정하고 위치표정을 실시함으로써 이방성 적층복합재로 이루어진 실제 구조물에서의 실시간 활용가능성을 확인하였다.
구조물의 안전성평가와 관련하여 비파괴평가 방법 중에서 음향방출 (acoustic emission, AE)기법에 의한 비파괴적 결함 발생 검출 기법은 다른 기법에 비해 비교적 새로운 평가기술로서 구조물의 이상 유무를 조기에 진단하고 주기적으로 감시할 수 있는 온-라인 모니터링에 적합하다. 그러나 한편, 국내에서는 아직까지 이에 대한 체계적인 연구가 미비한 실정이며, 대부분 값비싼 외국 시스템을 도입하여 사용하고 있는 실정이다 뿐 만 아니라 기존의 음향방출 시스템은 장치의 특성상 시스템이 매우 복잡하고 가격이 고가인 관계로 다양한 산업분야에서 실제 현장에 적용하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 기존의 음향방출 시스템이 가지고 있던 불필요한 낭비적인 요소들을 제거하고 실제 산업현장에 부합하는 위치표정 시스템을 개발하고자 하였다. 한편, 기존의 AE 시스템들은 위치표정을 위한 신호분석이 난해할 뿐만 아니라 박판 구조물의 경우는 위치표정이 매우 어렵다. 본 연구에서는 시간-주파수 해석에 널리 사용되고 있는 웨이블릿 기법을 이용하여 보다 정확한 위치표정을 진단하는 기법을 수행하였다.
표정은 인간의 감정을 전달할 수 있는 중요한 수단으로 표정 인식은 감정상태를 알아낼 수 있는 효과적인 방법중 하나이다. 일반적인 표정 인식 시스템은 얼굴 표정을 표현하는 특징점을 찾고, 물리적인 해석 없이 특징을 추출한다. 하지만 특징점 추출은 많은 시간이 소요될 뿐 아니라 특징점의 정확한 위치를 추정하기 어렵다. 그리고 표정 인식 시스템을 실시간 임베디드 시스템에서 구현하기 위해서는 알고리즘을 간략화하고 자원 사용량을 줄일 필요가 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 격자점 위치에서 얻어진 가버 웨이블릿(Gabor wavelet) 특징 기반 표정 공간을 설정하고, 각 표정 공간에서 얻어진 주성분을 신경망 분류기를 이용하여 얼굴 표정을 분류한다. 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 화남, 행복, 평온, 슬픔 그리고 놀람의 5가지 표정이 인식 가능하며, 다양한 실험에서 평균 10.25ms의 수행시간, 그리고 87%~93%의 인식 성능을 보였다.
본 연구에서는 선박 용접구조물의 피로균열 발생 여부와 균열의 진전 상황을 실시간으로 모니터링하기 위한 기초 연구단계로서 선박의 전형적인 용접형태인 필렛용접부(fillet welded joint)의 피로시험에 대한 음향방출(Acoustic Emission, AE)기법의 적용성을 검토하였다. 필렛용접부의 피로시험에서 균열의 발생과 진전, 위치를 검출하기 위하여 AE 카운트(ring down count)와 위치표정(source location)등을 이용하였다. 시험결과 용접 토우(toe)부의 표면균열(surface crack)이 관통균열(through crack)로 발전하기 전까지의 AE 신호는 비교적 미약하게 나타났으나 균열의 발생시점과 위치를 카운트-위치표정으로 어느 정도 추정 가능함을 확인하였다. 표면균열이 브라켓의 두께방향으로 관통한 시점에서는 AE 카운트의 양이 급격히 증가하였으며 카운트-위치표정, 이벤트(event)-위치표정으로 균열의 위치와 발생시점을 명확하게 확인할 수 있었다. 또한 AE 위치표정과 클러스터(cluster) 기능을 이용하여 균열발생 위치 이외의 영역에서 검출된 신호는 잡음에 기인한 것으로 추정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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