발전소에 설치된 대용량 변압기의 고장사례에 절연유 온도에 따른 가스발생 형태, 가연성가스 성분비를 이용한 Rogers Ratio 법, 발생가스별 고장형태 및 원인분석 방법을 적용하여 고장원인을 진단하고 실제 확인된 고장원인을 고찰하였다. 사례 1은 저압측 탭권선이 과열로 손상된 사례로 온도에 따른 가스발생 형태 및 발생 가스별 고장 형태를 이용한 진단결과는 $300^{\circ}C$이상에서 과열이 된 것으로 진단되어 거의 일치하나 Rogers Ratio 법을 적용하면 $150^{\circ}C$ 정도에서 저온과열된 것으로 진단되어 약간의 차이를 보였다. 사례 2는 변압기 철심의 Burr 발생, 철심간 단락으로 인한 과열 및 아크가 발생된 고장으로 가스발생 패턴이 절연유 온도에 따른 가스발생 형태 및 사례 1과는 차이가 있고 특히, 내부 아크에 의해 발생되는 아세틸렌($C_2H_2$)은 계속 증가하는 반면 "Hot Metal Gas"중의 하나인 에탄($C_2H_6$)은 미량으로 특이한 가스발생형태를 보였다. Rogers Ratio 법과 발생가스별 고장 형태 및 원인분석법에 의한 진단결과는 일치하였다.
본 논문에서는 장애물 객체의 회전 벡터를 이용하여 VR 환경에서의 효율적으로 음향 처리 및 합성하는 방법을 제안한다. 현실에서 소리와 장애물이 있을 때, 소리는 장애물의 형태에 따라 퍼지면서 전파되는 형태를 보여준다. 이 같은 특징을 가상현실 환경에 유사하게 음향 처리하고자 하며 이를 위해 장애물 객체의 위치와 소리의 근원지 위치를 입력으로 소리의 전파 형태를 근사한다. 이때 모서리 부근에서 표현되는 소리의 회전을 계산하기 위해 장애물의 회전벡터(Curl vector)를 기반으로 소리의 회전을 추출하였으며, 장애물 형태를 컨볼루션(Convolution)하여 소리가 바깥 방향으로 전파되는 형태를 모델링한다. 또한, 장애물과 소리 벡터 사이의 거리, 소리 근원지와 소리 벡터 사이의 거리를 계산하여 소리의 크기를 감쇠 시켜 주며, 최종적으로 장애물 주변으로 퍼지는 벡터 모양인 외부벡터를 합성하여 장애물로부터 외부로 퍼지는 벡터의 방향을 설정한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리는 장애물과의 거리와 형태를 고려하여 퍼지는 사운드 벡터 형태를 보여주며, 소리 위치에 따라 소리 감소 패턴이 변경되고, 장애물 모양에 따라 흐름이 조절되는 결과를 보여준다. 이 같은 실험은 실제 현실에서 소리가 장애물의 모양에 따라 나타나는 소리의 변화 및 패턴을 거의 유사하게 표현할 수 있다.
하중에 민감한 케이블을 사용하는 현수교의 기하학적 형상은 하중을 저항할뿐만 아니라 시지각적 실루엣이 된다. 이 연구에서는 정력학적 도해법이 지니는 두 가지 가능성을 이용해서 힘의 흐름을 따르는 현수교의 초기 구조형태계획법을 제시한다. 첫째, 힘다각형을 이용해서 동일한 힘에 대해서 다양한 하중경로를 모색할 수 있다. 둘째, 구조형태와 힘다각형 사이에 존재하는 상반원리를 이용해서 새로 형성된 하중경로에 대응하는 구조형태를 생성할 수 있다. 먼저 현수교의 구조적 및 미학적 측면에 영향을 미치는 주요 구조형태변수를 선정한다. 이러한 변수에 대해서 구조형태와 힘다각형의 상호관계를 분석한다. 이를 토대로 현수교의 초기 구조형태계획에 대한 일련의 설계과정절차들을 개발한다. 이 연구에서 제시하는 구조형태계획법은 유사 형태저항 구조시스템의 설계대안을 생성하는데 수월하게 확장해서 사용할 수 있다. 또한 구조형태와 힘의 흐름과의 상호관계를 설명하는 교육용 도구로도 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 색상정보와 형태정보를 이용한 내용기반 영상 검색방법을 제안한다. 이미지의 한 가지 특징만을 고려한 내용 기반 이미지 검색은 두 가지 이상의 특징 정보를 이용했을 때와 비교하여 정확도가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 여러 검색 시스템에서는 색상이나 형태, 질감 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 혼합하여 검색에 이용하고 있다. 본 연구는 각 영상의 Hue값에 대한 색상정보와 CSS(Curvature Scale Space)를 이용한 형태정보를 사용한다. 각 영상들의 특징 정보와 데이터베이스에 저장된 영상들의 특징 정보들을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보영상들이 검색된다. 실험 결과 색상정보나 형태정보 한가지의 특징만을 사용한 경우 보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었다.
여기는 본 논문에서는 움직이는 물체 추적을 위한 윤곽선 및 형태 파라미터 추출을 위해 웨이블릿 변환을 이용한 능동형태모델의 계층적인 접근방법에 대해 제안한다. 능동형태 모델의 여러 단계 중 지역구조 모델링은 비정형 객체의 형태를 추출하기 위해 가장 중요한 비중을 차지한다. 제안한 알고리듬은 웨이블릿을 이용하여 계층적인 접근은 물론 지역구조 모델링단계를 웨이블릿 대역 분할을 이용하여 복잡한 환경에서의 객체를 강건하게 추적할 수 있도록 하였다. 또한 비정형객체를 실시간 비디오 추적에 이용하기 위해 웨이블릿을 이용한 계층적 움직임 추정방법을 적용하여 객체의 움직임을 예측, 보정하는 효과적인 방법을 제시하였다. 제안하는 알고리듬은 객체 추적에 대한 성능을 평가하기 위해 다양한 실험영상을 통해 우수함을 확인하였다.
인구고령화의 진전과 함께 노인들의 거주형태에 대한 사회적. 정책적 관심이 증기하고 있으며, 그에 대한 논의와 연구들 또한 많이 늘어나고 있다. 그러나 이들 연구 대부분이 횡단적 자료(단일 시점이든 여러 시점이든)와 분석에 의존함으로써 노인지 거주형태가 생애주기를 따라 변하는 모습을 충분히 보여주지 못하고 있다. 이 연구는 한국노동연구원의 제1차 및 제6차 노동패널자료를 이용해 노년기 거주형태의 유동성을 경험적으로 제시하려는 목적을 가진다. 이들 위해 거주형태의 출현율(prevalence rate)과 전이율(transition rate)을 개념적으로 구분하고 자녀동거여부에 대한 분석을 실시하였다. 두 시점에 대한 횡단폭 분석결과는 노인들의 사회인구학적 특성에 따른 자녀별거경향의 차이를 보여주더라도 생애주기에 따른 역동성을 보여주기에는 한계가 많음이 확인되었다. 두 시점 간의 거주형태 변화에 대한 패널분석에서는 다수 노인들의 거주형태가 주어진 기간 동안 안정적으로 나타났다. 그러나 거주형태의 변화를 경험하는 데에는 연령증가와 배우자 상태변화 등이 중요한 요인임이 확인되었다. 이러한 생애주기적 변화의 효과는 대부분의 계량적 연구에서 유추되는 수준이거나 질적 연구에서만 보고되어 왔던 것이다. 이 연구결과는 노년기 거주형태의 지속성을 보여주는 한편 변화 가능성과 요인을 파악함으로써 노년기 거주형태에 대한 개념적 이해론 공고히 할 것으로 기대된다. 또한 이 연구에서 제시된 방법론적 논의와 접근방식은 생애주기별 변화에 초점을 두고자 하는 다른 연구영역에서도 적용 가능할 것이라 기대된다.
이 연구에서는 2차원 삼각형 격자모양의 광결정(photonic crystal) 슬랩위에 형성된 막대형 공진기를 이용한 레이저 발진을 보고한다. 막대형 공진기란 그림 1과 같이 광결정 도파로(waveguide)를 기반으로 하여 만들어진 것으로, (a)와 같이 직선형으로 된 공진기, (b)와 같이 도파로의 진행방향에서 60도 꺾인 공진기, (c)와 같이 120도 꺾인 공진기의 세 가지 형태에 대하여 연구하였다. 이와 같은 형태의 공진기는 기본적으로 광결정 도파로와 형태가 비슷하므로, 공진 모드도 광결정 도파로의 도파모드와 비슷한 성질을 가질 것으로 추측해볼 수 있다. (중략)
모바일 통신의 수요가 증가하면서 유선상에서의 상거래 형태가 무선으로 변화하고 있다. 무선 매체를 통한 지불 형태가 다양화되고 있으며 무선 거래의 이용률도 증가하고 있는 추세이다. 그러나 무선 통신은 유선 통신에 비하여 보안적 측면에서 공격의 대상이 되기 쉽다. 따라서 본 논문에서는 무선 통신 상에서의 안전한 전자상거래를 위하여 USIM을 이용한 지불 솔루션을 제안한다. USIM은 모바일 기기에 내장되는 스마트 카드 형태의 개인 인중 정보를 저장할 수 있는 모듈로서, 추가적으로 전자화폐의 기능을 담당한다. 제안한 솔루션의 유용성을 증명하기 위하여 Java 기반의 USIM을 이용하여 J2ME 환경상에서 전자화폐 시스템을 구현하였다.
본 논문은 다중 클래스 SVM을 이용하여 손 형태를 효과적으로 인식할 수 있는 방법을 제시한다. 컴퓨터의 상호작용 연구가 활발해짐에 따라 컴퓨터가 인간의 행동을 얼마나 정확히 인식할 수 있느냐에 대한 연구는 끊임없이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 실시간으로 입력되는 손영상에 대하여 색상(Hue)과 채도(Saturation)를 이용한 컬러모델을 기반으로 조명의 영향을 줄이며 손의 영역을 추출하고, 특히, 팔영역을 포함한 손영역이 촬영된 영상에서 손목 이후 부분을 제외한 손 영역만을 추출하도록 하였다. 손 형태를 인식하기 위하여 손 영역으로부터 손의 특징을 18 개의 특징값으로 표현하였고, 이를 통해 학습된 다중 클래스 SVM을 이용하여 손 형태를 인식하였다.
형태 변환이란 컴퓨터 그래픽스의 중요한 기본 연산중의 하나로, 하나의 그림이나 물체로부터 또 다른 그림이나 물체로 그 모양이 변화하는 과정을 연속적으로 보여주는 연산이다. 일반적으로 이 연산을 두 그림 사이의 대응이 되는 점들을 지정하고 각 점들이 변화하는 과정을 표현하기 위해 필요한 중간 단계를 생성하기 위해서 복잡한 함수를 계산하는 방법을 사용하여왔다. 이러한 방법은 많은 양의 계산이 요구된다. 본 논문에서는 수학적인 계산이 아니라 자료구조를 사용한 연산(operation)을 이용하는 새로운 형태 변환 알고리즘을 제안한다. 여기서 제안하는 알고리즘은 2차원 단순 다각형을 그보다 단순한 위상을 갖는 단조 다각형으로 분할하고, 각 단조 다각형을 삼각 분할하여 얻어진 듀얼 트리를 이용하여 형태를 변환하는 알고리즘이다. 사실적인 효과를 극대화하기 위해서는 될 수 있는 한 많은 중간 단계를 생성해야 하는데, 기존의 함수 계산이 아닌 트리를 이용한 연산을 함으로써 그 과정을 단순화 할 수 있다는 것이 본 알고리즘의 가장 큰 특징이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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