CFD data compression methods based on Full-3D and Quasi-1D supercompact multiwavelets are presented. Supercompact wavelets method provide advantageous benefit that it allows higher order accurate representation with compact support. Therefore it avoids unnecessary interaction with remotely located data across singularities such as shock. Full-3D wavelets entails appropriate cross-derivative scaling function & wavelets, hence it can allow highly accurate multi-spatial data representation. Quasi-1D method adopt 1D multiresolution by alternating the directions rather than solving huge transformation matrix in Full-3D method. Hence efficient and relatively handy data processing can be conducted. Several numerical tests show swift data processing as well as high data compression ratio for CFD simulation data.
위치 기반 서비스가 무선 인터넷의 새로운 이슈로 떠오르고 있다. 이동 객체의 패턴 마이닝은 이동 객체의 시간 패턴을 탐사함으로써 이동 객체에 위치에 기반한 유용한 서비스를 제공할 수 있게 해준다. 이동 객체는 시간에 따라 빈번하게 이동하기 때문에 패턴도 최근의 경향을 반영하기 위해 빈번하게 탐사되어야 한다. 따라서 점진적으로 시간 패턴을 탐사하는 접근법이 요구된다. 이 논문에서는 이동 객체의 시간 패턴을 탐사하는데 있어서 측정된 위치 데이터가 가질 수 있는 모호성을 제시했다. 또한 모호성을 고려한 시간 패턴 마이닝를 위해 패턴 탐사 단계에서의 모호성의 처리를 위해 모호성을 원인에 따라 세 가지 임계치를 정의하였다. 그리고 이러한 임계치를 고려한 시간 패턴 마이닝 프로시저 구조를 제시하였다.
위상한정 상관법은 특징점추출이나 고유얼굴을 사용하지 않고 얼굴을 인식할 수 있는 유용한 방법으로 정사각형 영역에 대하여 푸리에변환을 이용한다. 본 본문에서는 위상한정 상관법을 이용한 얼굴인식 방법의 성능을 향상시키기 위하여 이 기법에 보다 효과적인 정사각형 얼굴영역을 실험을 통하여 제안하고 있다. 구체적으로 세 가지 얼굴영역에 대하여 실험하였다. 첫째 머리부분과 여백을 포함하는 정사각형영역, 둘째 수평방향으로 양 귀 사이와 수직방향으로 턱끝에서 이마까지의 정사각형영역, 셋째 수평방향으로 입술 바로 밑을 지나는 선이 뺨영역과 만나는 두 점 사이, 수직방향으로 입술 바로 밑에서 이마까지의 정사각형영역이다. 실험결과 세 가지 영역 중에서 두 번째 얼굴영역이 위상한정 상관법의 임계치 설정에 가장 유리함을 보였다.
복합재료 제조 시 수지의 함침성을 높이는 것은 제조 공정속도와 제품의 품질을 향상시키는 핵심 방법이다. 수지 개선은 중요하지만, 간단한 섬유 표면 처리로도 수지의 흐름성을 개선할 수 있다. 본 연구에서는 탄소섬유 직물에 다양한 플라즈마 처리 시간을 적용함으로써 수지와 섬유 간의 함침성을 향상하게 하였다. 플라즈마 처리에 따라 변화된 섬유 내 수지의 분산을 평가하기 위해 전기저항 측정법을 사용했다. 섬유 표면처리가 수지 함침성에 미치는 영향을 실시간으로 관찰할 수 있었다. 수지에 탄소섬유 토우를 삽입할 때 토우에 스며든 수지의 양을 측정하여 수지 함침성을 객관적으로 비교하였다. 5분 동안의 플라즈마 처리로 복합재료의 인장과 압축 강도가 50% 이상 향상되었으며, 보이드 함유율을 감소시키고 소화점 임계열류량을 증가시켰다. 마지막으로 건축용 복합재료 부품으로 사용되는 일부분을 활용하여 동적 굴곡피로시험을 실시했고, 3 kN하중 백만 회에도 복합재료 부품은 파손되지 않았다.
기존의 웨이블릿 임계치를 이용한 잡음제거 방법은 기저함수가 천이 불변이 되지 않아 불연속점 주위에 의사 깁스 현상을 발생시킨다. 또 논문에서는, 이러한 의사 깁스 현상을 감소시키기 위해 웨이블릿 임치 기법으로 재생성된 웨이블릿 계수의 전변분을 준경도 강화법을 이용하여 최소화하는 방향으로 구현하였다 객관적인 평가는 비실시간상에서 실험하였고 실시간 적용여부는 주위환경의 영향을 고려하여 실시간 신호 획득 보드를 사용하여 확인하였다. 비실 시간의 경우 블록 신호를 예를 들면 기존의 강성 임계치 기법보다 SNR이 2.794dB정도 개선되었고 시각적으로도 불연속점 주위의 의사 깁스 현상이 현격히 감소됨을 확인하였다. 실시간 실험의 경우, 수행시간을 고려하여 반복 횟수를 60번으로 제한한 결과 0.49초의 수행시간이 소요되었고 불연속점 주위의 의사 깁스 현상 역시 제거됨을 확인 할 수 있었다.
다수의 사업자간에 공동키를 기반으로 서비스를 제공할 경우, 이에 사용되는 마스터키를 참여 사업자간에 적절하게 분배하여 관리할 필요가 있다. 본 논문에서는 하나의 비밀(secret)을 다수의 참가자에게 분배한 후, 비밀정보를 복원 필요시 참가자 전원 또는 참가자 집단 내에서의 특정 허가된 참가자만이 비밀을 복원할 수 있는 비밀분산법을 이용하여 마스터 키(master key)를 효율적이고 안전하게 관리할 수 있는 비밀분산 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 비밀정보의 안전한 저장과 참가자의 신원 인증을 위해 스마트카드(smart card) 매체를 이용하며, (t, t)과 (k, n)-임계치 비밀분산법을 조합하여 참가자의 소속 그룹(group) 또는 그룹 내에서의 보안권한(security level)에 따라 비밀정보를 분산 및 복원을 가능하도록 한다.
영상에서 에지검출은 영상분할 및 물체인식 등을 위한 영상처리의 전처리 과정으로 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 영상에서 에지검출을 위해 웨이블렛 기반 하에서 로컬 히스토그램 분석을 이용한 새로운 에지검출법을 제안하고자 한다. 지금까지 웨이블렛 기반 에지검출은 수직과 수평성분으로부터 기울기 벡터를 구하고 임계값은 주로 글로벌 히스토그램 임계값 처리를 통하여 구하였다. 본 논문에서는 수직과 수평성분 외에 대각선 성분을 고려하여 기울기 벡터를 구하고 일반적인 영상에 적합한 로컬 히스토그램 임계값처리를 통하여 임계값을 구하였다. 제안된 에지검출법의 성능 평가를 위해 기존의 Sobel 방법, Canny 방법, Scale Multiplication 방법 그리고 Mallat의 웨이블렛 방법 등과 비교하였다. 영상실험 결과 제안된 방법은 잡음이 많고 적음에 관계없이 에지검출이 뛰어난 반면에 Canny 방법과 Sobel 방영은 잡음이 많을수록 급격하게 성능이 떨어짐을 알 수 있었다. 그리고 제안된 방법은 Scale Multiplication 방법과 Mallat 방법보다 좋은 성능을 갖고 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 시공간 영상 해석을 이용한 미소혈관내 백혈구 운동의 검출 방법을 제안한다. 혈관벽에 부착하는 백혈구 운동은 영상내 혈관벽의 윤곽선을 따라 움직이는 것으로 시각화될 수 있다. 제안 방법에서 백혈구는 혈관벽의 윤곽선을 따라 움직인다는 구속조건을 사용하며 시공간 영상 해석방법의 사용에 의해 백혈구 운동을 검출한다. 생성된 시공간 영상은 특수한 목적의 방향 선택 필터에 의해 처리되고 후속의 분류처리가 행해진다. 이 후속의 분류처리는 단순한 임계값 및 윤곽선 처리에 의해 획득된 모든 성분중에서 백혈구 궤적 성분을 선택하고 분류한다. 실험 결과, 제안 방법은 복수개의 백혈구 흔적이 서로 교차할 때에도 백혈구 운동을 안정하게 검출할 수 있음을 보여준다.
탄성파 역산에 있어서 가장 널리 사용되는 최소자승($l^2$ norm)해는 이상치(outlier)에 매우 민감하게 반응하는 경향이 있다. 이에 반해서 $l^1$ norm을 최소화하는 해는 이상치에 강인한 면을 보이나 일반적으로 좀 더 많은 계산이 필요하다. 반복적가중의 최소자승법(Iteratively reweighted least squares [IRLS] method)을 이용하면 이러한 $l^1$ norm 문제의 근사해(approximate solution)를 효율적으로 구할 수 있다. 본 논문에서는 작은 크기의 잔여분은 $l^2$ norm으로 처리하며, 큰 크기의 잔여분은 $l^1$ norm으로 처리하는 하이브리드 $l^1/l^2$ norm 최소화를 IRLS 방법에 쉽게 적용하는 구현 기법을 소개한다. 소개된 알고리즘은 특이치(singularity)처리를 위한 임계값의 결정에 민감하게 반응하는 기존의 $l^1$ norm IRLS 방법과는 달리 임계값 결정에 상관없이 늘 강인한 역산의 특성을 보여준다.
본 연구에서는 신장 조직 영상으로부터 자동적으로 사구체 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 사구체 조직은 신장의 상태를 나타내는 많은 정보를 포함하고 있기 때문에 사구체 영역의 추출은 신장검사를 자동화하기위한 첫 번째 단계이다. 신장 조직 영상은 신장조직조각을 현미경을 통해서 CCD 카메라로 촬영함으로써 얻어진다. 특히, 사구체 영역과 타 영역과의 차이는 명확치 않아 기존 분할방법에 의해 그 배경으로부터 사구체 영역을 추출하는 일은 쉽지않다. 이에 여러 가지 모양을 갖는 사구체 영역의 경계 에지를 공통의 특징으로서 주목하였다. 우선 가우스 함수에 의한 원영상의 몽롱화 영상을 동적인 임계값으로서 사용하여 이 임계값에 의해 원영상을 2치화 한다. 다음으로 획득한 영상으로부터 일반적인 패턴처리 기법으로 사구체 영역의 경계 에지를 포함하는 모든 에지를 추출한다. 그 다음으로 사구체 영역은 폐곡선에 의해 둘러쌓인 원영상내의 영역을 추출함으로써 얻어진다. 그 결과 사구체 영역이 85%정도 정확하게 추출되어 제안 방법의 유효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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