Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제30권2호
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pp.275-283
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2006
Experiment and three dimensional numerical investigations of incompressible turbulent flow through square channels with one- and two-sided ribbed walls are performed to determine pressure drop and heat transfer. The CFX(version 5.7) software package is used for the computation. The ribbed walls have a $45^{\circ}$ inclined square rib. Uniform heat flux is maintained on whole inner heat transfer channel area. The numerical results coincide with experimental data that obtained for $7,600{\le}Re{\le}24.900$, the pitch-to-rib height ratio (p/e) of 8.0. and the rib height-to-channel hydraulic diameter ratio ($e/D_h$) of 0.0667. The results show that values of local heat transfer coefficient and friction factor in the channel with two-sided ribbed wall are higher than those in the channel with one-sided ribbed walls.
셀룰러 신경망 셀의 출력값은 각 셀의 초기 상태값에 따라서 국부적 최소점으로 안정화될 수 있으므로 출력값에 오류를 가져을 수 있다. 이에 본 논문에서는 각 셀의 초기 상태값에 관계없이 출력값이 전역적 최소점 도달하여 정확한 출력이 보장되도록 하는 어닐링 기능을 갖는 6×6 셀룰러 신경망을 설계하였다. 이 칩은 0.8㎛ CMOS 공정으로 설계하였다. 설계된 칩은 약 15,000여개의 트랜지스터로 구성되며 칩 면적은 약 2.89×2.89㎟이다. 설계된 회로를 이용한 윤곽선 추출 및 hole filling에 대한 시뮬레이션 결과에서 어닐링이 되지 않은 경우에서 출력값에 오류를 일으킬 수 있지만 어닐링 기능을 갖는 경우에는 오류가 발생하지 않는 것을 확인하였다. 시뮬레이션에서 어닐링 시간은 3μsec로 하였다.
본 논문은 연속 영상에서 윤곽선과 특징을 이용하여 주위 환경 변화에 적응가능한 다중 물체 추적 방법을 제안한다. 적응 배경 모델을 사용하여 주위 환경 변화에 적응케 했으며, 물체 분할 모델은 배경 영상과 현재 영상의 차영상에서 국부 영상의 임계값 이상의 화소를 찾아 연결한 영역을 추출한다. 특징 추출과 물체인식모델은 탐색 창 내에서 발견된 다중 물체의 데이터 연상 문제를 해결하기 우해 사용되며, 실시간 추적을 위해 칼만 필터를 사용하였다. 제안된 방법을 도로 영상에 적용한 결과 다중 차량 추적이 정확히 이루어짐을 실험을 통해 보였다.
본 논문은 Snake 모델을 이용하여 동영상에서 주위 환경 변화에 적응 가능한 다중 이동 객체 추적 시스템을 제안하였다. Snake 모델은 배경이 복잡한 영상에 대해선 객체의 윤곽선을 정확히 표현하지 못하므로 영상분할 시 초기 위치에 따라 민감하게 영향을 받는다. 제안된 시스템은 프레임간의 차(difference)영상을 이용하여 배경영상을 획득하고, 픽셀의 인접성을 조사하여 객체를 분할하고 위치 특징 값을 구하며, 분할된 특징 값들을 Snake모델의 초기 위치 값으로 부여함으로써 초기 위치 값에 민감한 Snake 모델을 개선하였다 또한 본 시스템은 복잡한 배경 영상을 단순화하고, Snake를 이루는 각 정점들을 객체의 위치로 놓이게 함으로써 탐색 공간을 줄였다. 30fps로 저장된 AVI파일을 적용함으로써 다중 이동차량 추적 시스템으로의 응용 가능함을 보였다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 색상과 에지 정보를 이용한 얼굴 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색공간에서 Cb와 Cr성분을 이용하여 피부색 분할을 한 후에 형태학적 필터링과 레이블링을 통해 얼굴 후보 영역을 분리한다. 분리된 각 후보 영역에 대해 휘도 성분 Y에서 소벨 마스크의 수직 연산자를 적용한 후에 수평 투영을 통해 나타난 최대값을 눈의 위치로 검출해낸다. 비슷하게 얼굴의 지형적인 특징과 소벨 마스크의 수평 연산자를 적용하여 계산된 수평 투영의 최대값에 따라 턱 부분을 검출한다. 실험 결과, 기존의 연구와 검출율을 비슷하면서도 턱의 위치를 검출함으로써 목 부분이 얼굴 영역에 포함되는 것을 방지할 수 있음을 볼 수 있다.
셀룰러 신경회로망(CNN)은 일반적인 신경회로망과는 다른 형태의 회로구조를 가진다. 이것은 간단한 처리요소인 셀들의 배열로 이루어져 있으며, 각 셀들은 국부적인 연결특성과 공간불변 템플릿 특성을 갖는다. 본 논문에서는 소규모의 CNN셀 블록을 사용하여 대규모의 입력영상을 블록으로 처리하는 실용적인 시다중화 영상처리 기법을 적용하였다. 그리고, C프로그램과 Matlab모델로 구현된 시뮬레이터를 사용하여 윤곽선 검출 시뮬레이션을 하였다. 또한 5$\times$5 CNN 하드웨어와 전ㆍ후 처리기를 설계하여 시험중에 있다.
본 논문은 모델기반 다중이동물체 추적을 위한 모델생성 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 배경영상에 이동물체가 초기 진입했을 때의 초기모델생성 단계와 이동물체 추적 단계에서의 모델 갱신 단계로 구분하였다. 초기모델생성 단계에서는 차영상과 클러스터링 기법을 이용하여 분할된 분할영상과 현재프레임 영상에 대한 윤곽선 영상과의 로직 AND 연산을 수행하여 초기모델을 생성하였다. 모델갱신 단계에서는 하우스돌프 거리(Hausdorff Distance)와 2D-Logarithmic 탐색 알고리즘을 이용하여 추적중인 이동물체의 형태변화에 적응할 수 있도록 매 프레임 마다 새로운 모델을 갱신하였다. 실험은 도로에서 주행하는 자동차를 대상으로 도_의 실험을 수행하였다. 그 결과 도로에서 주행하는 자동차의 진입방향과 추적 대상 수가 불규칙한 경우에도 모델생성이 98% 이상 이루어짐을 알 수 있었다.
사람의 손동작은 오랫동안 하나의 언어역할을 하는 통신 수단으로 사용되어 왔다. 이러한 손동작 중에서 가장 체계를 갖춘 수화는 청각장애인이 일반인과 일상 대화를 할 수 있도록 도와주는 주요한 통신 수단이다. 하지만 건청인들의 대부분이 습득하고 있지 않아 청각장애인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 원활하게 하기 위해 색상 정보와 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용한 실시간 수화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화상 카메라를 통해 얻어진 실시간 영상에서 YCbCr 컬러 공간에서 색차 정보에 해당하는 Cb, Cr 정보를 각각 추출한 후, 이진화한 영상과 원본 영상에서 마스크를 통한 에지를 추출한 이진화 영상에 대해 논리연산을 통해 두 손의 위치와 외곽을 추출한다. 추출된 각 정보를 조합하여 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 객체의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 객체의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 퍼지 클러스터링 기법 중의 FCM 알고리즘을 적용하여 수화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상카메라를 통해 얻어진 실시간 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 두 손 영역의 추출에 효과적이고 수화 인식에 있어서 가능성을 확인하였다.
RP(Rapid Prototyping) has been used in the various industrial applications. This paper presents the optimization techniques fur fabricated 3D model design using RP machine for the medical field. Once the original brain model data are obtained from 2D slices of MRI/CT machine, the data can be modeled as an optimal ellipse. The objective of this study includes optimization of fabrication time and surface roughness using the adaptive slicing method. It can reduce fabrication time without losing surface roughness quality by accumulating the slices with variable thickness. According to the parameter tuning and synthesis of its effect, more suitable parameter values can be obtained by enhanced 3D brain model fabrication. Therefore, accurate 3D brain model fabricated by RP machine can enable a surgeon to perform pre-operation. to make a decision for the operation sequence and to perceive the 3D positions in prototype, before delicate operation of actual surgery.
최근 TFT-LCD (Thin film transistor liquid crystal display)패널의 수요증가에 비례하여 공정상 발생하는 LCD 불량의 수도 증가하고 있다. LCD 불량은 배경화면과 미세한 밝기대비 차이를 가지는 패널상의 불균등한 영역으로서 크게 정형과 비정형으로 나누어지며 사람의 눈에 매끄럽지 않게 보여진다. 이러한 불량은 배경과의 대비 차이가 미세하여 기존의 임계수준 검출이나 윤곽선 검출로는 불량을 검출할 수 없다. 본 논문은 비정형 LCD 불량을 독립성분분석, 적응 임계수준 검출 그리고 왜도를 이용하여 검출하는 방법을 제시한다. 본 검출방법은 잡음이 심한 영상에 대해서도 대응력이 뛰어나며, 생산라인에서 성공적으로 적용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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