주변이 Kinney의 정의에 따른 부분 고정도를 가지고 지지된 직4각형 평판이 부분 분포하중을 받고 있을 때의 안정해석을 유한 요소법으로 수행하였다. 수치해석에서 고려한 변수는 평판의 변장비 (=λ)와 부분 분포하중 작용폭 (=γ) 및 부분 고정도 (=f) 값이다. 여기서 특히 f=0.0 은 주변이 단순지지를 표시하고 f=1.0은 고정지지를 뜻하는데 수치해석에서는 f=0.0, 0.2, …, 1.0으로 변화시켰다. 유한 요소법으로 산정한 판의 좌굴계수 변화는 각각의 변장비에 대하여 나머지 두 개의 매개변수를 변랑으로 하는 대수 함수식으로 표시하였다. 제안한 대수식으로 추정한 임계하중치와 유한 요소법으로 산정한 임계하중치 간의 상관계수는 모든 변장비에 대하여 거의 단위치 (ρ=1.0)에 가까웁다. 따라서 제안한 대수 함수식은 구조 설계자들의 판 설계 및 안정 검토시에 유익한 자료로 이용될 수 있다.
영상분할이란 영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 것을 말한다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 gradient 기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 gradient 함수 기반의 영상분할은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 영상에서는 그 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 Active Contour 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로 영상 내의 진화곡선에 의존하는 에너지 함수인 Mumford-Shah Functional을 이용한 방법을 제안한다. 이 방법은 영상 내의 Active Contour를 진화시켜 Mumford-Shah 함수의 에너지를 최소화시키는 Level Set 함수를 찾고 Level Set 함수에 의해 얻어진 부분영상에서 히스토그램을 이용한 임계치(thresholding) 방식을 사용하는 보다 효과적인 객체추출 모델이다.
임계노즐(critical nozzle)은 유동을 유로 최소단면부에서 초크시켜, 질량유량을 계측하기 위한 일종의 유체기구로, 최근 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 압축성 기체역학의 관계식에 의하면, 임계노즐을 통하는 기체유동의 이론적인 질량유량은 노즐 목의 직경, 노즐 상류의 온도와 압력 그리고 기체의 비열비 등의 함수로 주어진다 그러나 실제 유동에서는 점성과 열전달 등의 초과로 인하여, 이론적 질량 유량과 실제유량의 비 즉 유출계수(discharge coefficient)의 값은 1.0으로 되지 않는다.
MRI 나 CT 스캔에 의해 생성된 볼륨 데이터는 일반적으로 설러 샘플 지점에서의 이산적인 수치 데이터 일뿐 데이터 상호간의 함수적 연속성은 제공되지 않고 있다. 이러한 데이터로부터 우리가 원하는 임계값(threshold)에 의한 등가면(isosurface)을 렌더링하는 방법은 보통 Marching Cube에서처럼 많은 다각형을 생성해서 렌더링 하는 방법에 의존해 왔다. 그러나 원하는 등가면을 직접 표현할 수 있는 함수가 존재할 경우 많은 양의 다각형을 추출하고 보관해야 하는 시공간적 부담이 없게 된다. 본 논문에서는 각 Cube별로 정의되는 Tri-linear Interpolation 함수를 기반으로 하여 Interval Method 에 의한 등가면 렌더링 알고리즘을 제안한다.
본 연구에서는 천연가스 유량 측정에서 2차 표준으로 사용되는 소닉노즐 뱅크 -12개 노즐 패키지로 구성-의 임계유동함수 계산 시간을 1초 이하로 단축하고자 하였다. 이를 위해 AGA 8-dc 상태방정식을 적용한 헬름홀츠 자유에너지를 유도하고 이로부터 적분 항이 없는 열역학 상태량 식을 도출하여 CFF 계산에 적용하였다. 그 결과 CFF 계산 시간이 기존 6.7초/12개에서 0.6초/12개로 크게 감소하는 것을 확인할 수 있었고 이 계산 시간은 가스 성분 수와 거의 무관함도 알 수 있었다. 또한 본 계산 결과의 정확도를 확인하기 위해 기존 CFF 국제비교연구의 결과와 비교한 결과 차이가 없음도 확인하였다.
임계면법을 적용하여 횡등방성 암석의 강도이방성을 해석하는 방법을 제안하였다. 암석의 파괴는 Hoek-Brown 파괴기준을 따르는 것으로 가정하였다. Hoek-Brown의 경험적 파괴기준식에 대응되는 Mohr 포착선식을 이용하고 강도상수인 m과 s를 방향에 따른 스칼라 함수로 정의하여 이방성 파괴함수를 구성하였다. 이방성 파괴함수를 최대고 하는 임계면의 방향을 찾기 위하여 직접 최적화기법의 하나인 공액구배법을 적용하였다. 횡등방성 안석에 대한 기존 이방성 강도모델이 대부분 삼축압축실험과 동일한 응력조건에서만 적용할 수 있는데 반하여 이 연구에서 제안된 방법은 일반적인 3차원 응력조건에도 쉽게 적용할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 삼축압축실험의 모사를 통하여 얻어진 삼축압축강도와 파괴면의 경사에 분석을 통하여 제안된 방법의 적합성을 검토하였다.
영상분할에 있어서 최적의 임계치를 구하는 것은 영상을 구성하고 있는 픽셀들을 의미있는 집단으로 나누는 거와 같으며 이를 위하여 퍼지화 정도를 측정하여 최소의 퍼지화 정도를 갖는 임계치를 최적의 임계치로 설정한다. 일반적으로 소속도는 하나의 픽셀과 그 픽셀이 속한 영역의 관계로 표현될 수 있는데 소속도 계산을 위한 엔트로피로 샤논(Shannon)함수를 사용한다[1]. Liang-Kai Huang에 의하여 제안된 알고리즘은 그 수렴속도 면에 있어서 많은 문제점을 갖고 있다[2]. 본 논문에서는 이런 수렴속도를 좀더 개선하기 위하여 SPOI(Simplified Fixed Point Iteration)를 제안하고 여러 가지 실험영상을 사용하여 졔안된 논문의 우수성을 보이고자 한다. 실험결과 적절한 임계치를 구하면서도 기존의 논문보다 속도면에서 상당히 우수한 특성을 보이고 있다.
본 연구는 이미지 디노이징을 위한 새로운 공간 적응적 웨이블릿 임계화를 제안하였다. 웨이블릿 임계화를 이용한 디노이징은 최상의 기저함수와 임계치를 구하는 연구에 집중되어왔으나 이미지의 통계적 특성의 변화에 효과적으로 적용되는 방법은 아직 충분하지 않은 상태이다. 제안된 방법에 의한 실험 결과는 Wiener필터링 방법과 Level dependent 임계치 방법보다 좋은 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 심전도를 분석함에 있어 임계값과 변화량 및 웨이브렛 변환을 이용하여 R파 검출 알고리즘을 설계하였다. 웨이브렛 함수를 이용하여 입력되는 심전도 데이터를 저주파 대역과 고주파 대역으로 각각 j=-9 레벨까지 분할하고, 분할의 j=-9 레벨에서의 저주파 신호인 A9를 제거함으로써 기저선 변동을 제거하였다. 기저선 변동이 제거된 신호에서 심전도 신호의 임계값에 의한 방법과 변화량의 임계값에 의한 방법 그리고 웨이브렛 변환 중 j=-1 레벨에서의 고주파 신호인 Dl의 임계값에 의한 방법을 사용하여 R파를 검출하였다. 알고리즘 검증을 위하여 CSE 데이터베이스와 MIT/BIH 데이터베이스의 일부를 사용하였다.
본 논문은 저대비에 의한 영상 정보의 불확실성이 화소가 가지고 있는 명암도의 모호성과 애매성에 근거한다는 점에서 퍼지 변환 함수를 적용하여 영상 향상을 기하고자 한다. 명암도 분포가 한쪽으로 치우친 저대비 영상의 문제를 해결하고자 k-means 알고리즘을 사용하여 물체와 배경을 구분할 수 있는 자동 임계점을 찾고 이를 기준으로 영상의 밝은 부분과 어두운 부분의 대비 향상을 가져올 수 있도록 퍼지 변환 함수를 적용한다. 퍼지 변환 함수는 영상 향상을 위해 3단계-입력 영상을 퍼지 영역으로 변환시키는 퍼지화 단계와 대비를 향상시키는 대비 강화 단계 그리고 퍼지 영역을 다시 영상 영역으로 변환시키는 비퍼지화 단계로 제시된다. 향상된 영상의 성능을 평가하고자 퍼지성 지수와 엔트로피 지수를 제시하여 이를 히스토그램 균등화 기법과 비교하고 실험결과로 성능의 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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