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스펙트럼해석법에 의한 교량의 지진해석 및 설계방법의 적용 (Application of Seismic Analysis and Design Method on the Bridges by Spectral Analysis Method)

  • 김운학;유영화;신현목
    • 한국지진공학회논문집
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    • 제1권2호
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    • pp.17-29
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    • 1997
  • 교량의 내진설계에 있어서 일반적인 중.소지간의 교량에 적용하도록 규정법 단일모드 스펙트럼 해석법은 비교적 작은 규모의 단순교량에 적용되는 있는 간단한 내진설계방법에며 국내외를 통틀어 가장 많이 사용되는 방법이다. 그러나 최근에 들어서부터 구조형상이 복잡해지고 지간이 길고 교각고가 높은, 규모가 큰 비정형 교량이 많이 시공되고 있으며 이러한 경우에는 교량의 안전과 경제적, 효율적인 설계를 위해서 반드시 다중모드 스펙트럼 해석법이나 입력지진파에 의한 시간이력해석에 의해서 검토되는 것이 바람직하다.다중모드 스펙트럼 해석법의 경우에는 교량의 형식, 경간의 수, 교각의 강성, 인접교각과의 상대적 강성 및 상부구조의 지지조건 등에 따라서 같은 유형의 교량이라 하더라도 진동응답은 각기 다르기 때문에 일률적인 규칙을 적용하는데에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 도로교량에 대한 효율적인 내진설계가 이루어지기 위해서, 교량이 진동응답 및 특성을 파악할 수 있는 3차원 동적해석 프로그램을 작성하여 내진해석이 용이하게 이루어질 수 있도록 하였으며, 후처리 프로그램을 사용하므로써 동적해석프로그램에 의한 결과를 곧바로 내진설계에 반영할 수 있도록 하였으며, 후처리 프로그램을 사용하므로써 동적해석프로그램에 의한 결과를 곧바로 내진설계에 반영할 수 있도록 하였다. 또한 교량의 형식, 규모, 지지조건 등의 변화에 따른 동적 해석결과로부터 적절하고 효율적인 내진설계의 기준을 제시하였다.

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폐쇄회로 카메라에서 운동에너지를 이용한 모션인식과 의상색상 및 얼굴인식을 통한 특정인 추적 알고리즘 (A Tracking Algorithm to Certain People Using Recognition of Face and Cloth Color and Motion Analysis with Moving Energy in CCTV)

  • 이인정
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제15B권3호
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    • pp.197-204
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    • 2008
  • 특정인을 추적하는 기술은 인간처럼 행동하는 로봇기술에서 가장 많이 등장하는 기술이다. 이 기술은 세 가지 영역에서 접근하고 있는데 첫 째가 특정인의 의상 색상이고 두 번째가 특정인의 얼굴과 그 표정이며 세 번째가 특정인의 제스처나 머리의 움직임이다. 그러나 로봇은 센서를 통해 색상이나 제스처를 감지할 수 있기 때문에 폐쇄회로 카메라를 통해 획득한 영상만으로 특정인을 추적하는 것과는 다르다. 폐쇄회로 카메라에서 가장 큰 문제점은 시스템 속도인데 입력된 영상에서 다시 계산에 의해 특정인을 추적하기위해서는 계산수를 줄여야한다. 시스템 속도를 높이기 위해 색상 추적은 통계치를 사용하는 것이 좋고 얼굴인식은 고유 얼굴을 사용하는 것이 바람직하다. 색상과 얼굴인식만으로는 추적에 어려움이 있기 때문에 모션 분석이 필요하다. 기존의 모션 분석이 주어진 영상의 전체 영역에서 형상을 바탕으로 이루어지기 때문에 속도가 느리고 인식률도 떨어진다. 본 논문에서는 얼굴 인식 시 찾아진 얼굴영역에 대한 모션분석을 계산속도가 빠른 운동에너지를 써서 인식률과 인식 속도를 높였다. 본 논문이 제안한 알고리즘과 Girondel, V. 등이 제시한 방법을 같은 동영상에서 실험한 결과 동일한 인식률을 얻었으며 인식속도는 제안한 알고리즘이 더 빨랐으며 LDA를 사용할 경우 속도는 비슷하나 인식률은 더 나은 결과를 얻었으며 특정인을 찾는 것은 제안한 알고리즘이 더 효과적이었다.

ART2 기반 RBF 네트워크를 이용한 콘크리트 슬래브 표면의 균열 추출 및 인식 (Extraction and Recognition of Concrete Slab Surface Cracks using ART2-based RBF Network)

  • 김광백
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제10권8호
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    • pp.1068-1077
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    • 2007
  • 본 논문에서는 콘크리트 표면 품질이 좋은 영상뿐만 아니라, 기존의 영상처리 기법에서 다루지 않았던 표면 품질이 좋지 않은 영상에 대해서도 효율적으로 균열을 추출하고, 추출된 균열의 특징인 길이, 방향, 폭을 자동으로 계산한 후, ART2 기반 RBF 네트워크를 적용하여 균열의 방향성($-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향, 횡방향, 종방향)을 인식하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 콘크리트 균열 추출 및 분석 알고리즘은 Roberts 연산자를 이용하여 균열을 강조하고, 강조된 균열을 Multiple 연산을 이용하여 균열과 배경간의 밝기 차이를 크게 한 후, 개선된 적응 이진화 기법을 이용하여 균열의 후보 영역을 추출한다. 추출된 균열 후보 영역을 형상 분석과 위치 및 방향 분석을 이용하여 3차례에 걸쳐 잡음을 제거하고, 잡음 제거 과정에서 잡음으로 분류된 균열을 복원하여 균열의 특징을 분석한다. 그리고 ART2 기반 RBF 네트워크를 균열의 방향성($-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향, 횡방향, 종방향)에 적용하여 인식한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 입력층과 중간층으로의 학습은 ART2을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습은 Delta 학습 방법을 적용한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 균열의 검출 성능이 개선되었고 잡음으로 분류된 균열도 효율적으로 복원되었다. 또한 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크가 균열의 방향성 인식에 효율적임을 확인할 수 있었다.

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딥러닝 기반의 연기 확산거리 예측을 위한 알고리즘 개발 기초연구 (Fundamental Study on Algorithm Development for Prediction of Smoke Spread Distance Based on Deep Learning)

  • 김별;황광일
    • 해양환경안전학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.22-28
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    • 2021
  • 본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.

유한요소법을 이용한 환자별 교정시스템 구축의 기초 알고리즘 개발과 적용 (Finite Element Method Modeling for Individual Malocclusions: Development and Application of the Basic Algorithm)

  • 신정욱;남동석;김태우;이성재
    • 대한치과교정학회지
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    • 제27권5호
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    • pp.815-824
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    • 1997
  • 본 연구는 최근 많은 연구가 행해지고 있는 유한요소를 이용한 교정시스템 구축에 있어서 정상교합자가 아닌 부정교합 환자별 유한요소 모델 구축을 위한 기초 알고리즘 개발에 그 목표가 있다. 기존에는 유한요소 분석을 위해서 한 환자의 치열을 유한요소 모델로 재현하고자 할 때, 전처리 과정에 대부분의 시간을 소요해야만 했다. 본 연구에서는 이 전처리과정을 자동화할 수 있는 기초 알고리즘을 마련하여, 향후 이 방면의 연구를 용이하도록 하였다. 이를 위하여 임의로 선택된 부정교합 환자의 상하악 모형을 이용하여 치아의 삼차원적인 위치를 계측할 수 있는 표준화된 방법을 제시하였으며, 또한 본 연구를 통하여 개발된 프로그램을 이용하여 유한요소의 전처리 과정을 자동화할 수 있는 기초를 마련하였다. 본 연구는 아래와 같은 단계를 거쳐 수행하였다. 1. 상,하악 중절치에서 제2대구치까지 14개의 치아 형상을 상,하악 각각 구축하여 개별 파일로 저장한다. 2. 이 치아에 standard bracket을 치관의 FA point와 bracket slot의 중앙이 일치되도록 부착한다. 3. 대상 환자의 석고 모형을 제작한다. 4. 석고 모형에서 본 연구를 위해 제작된 기구들로 치아의 crown inclination, angulation, 그리고 교합면에서 치관첨까지의 수직거리를 계측한다. 5. 표준화하여 촬영한 석고 모형의 사진을 이용하여 화상처리기법으로 치아의 치열궁 형태를 파악한다. 또한 사진상에서 치아의 수평적 위치 및 회전량을 측정한다. 6. 계측된 crown inclination, angulation, 수직거리, 그리고 치열궁의 형태 및 치아의 회전정 도 등을 회전행열을 이용하여 만든 프로그램에 입력한다. 이 프로그램은 유한요소 전처리 과정에 필요한 치아의 배열상태를 담고 있는 데이터를 결과 파일로 제공하는데, 이 결과 파일은 일반적인 상용 유한요소 프로그램에서도 사용 가능하다. 7. 개개의 치아 파일은 이 결과 파일에 따라 삼차원적인 위치로 배열되어 선택한 특정 환자의 유한요소 모델을 완성하게 된다. 상기와 같은 여러 단계를 거친 후 임의로 선택한 부정교합자의 상,하악 유한요소 모델 구축을 위한 기초 자료를 구축할 수가 있었으며, 개개인 환자의 모형에서 얻은 정보로 유한요소 모델로 재현하기 위한 전처리과정의 기초 알고리즘을 마련하였다.

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