최근에 자동차 사고발생 빈도수가 높은 정면충돌사고와 추돌사고에 대해 사회적 관심도 높아지면서 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 자동차 충돌사고에서 재구성을 위한 유효충돌속도와 인체상해발생정도의 관계를 과학적으로 분석하여 관련 모형식을 제시하였으며, 인체상해가 가능한 자동차 실차실험의 한계가 명확하므로 이를 대신하여 각종 충돌실험자료와 인체실험자료 등을 심층 분석하고자 하였다. 그 결과로 정면 및 추돌사고의 경우에는 유효 충돌속도가 7 km/h 이하에서는 상해가 발생하지 않는 임계치를 나타냈으며, 충돌속도와 소성변형량 정도를 통해 상해정도가 유효충돌속도에 선형적으로 비례하는 모형식을 제시하였다. 따라서 본 연구를 통하여 새롭게 제시된 유효충돌속도와 상해발생정도의 추정모형은 사고재구성에서 최소한의 공학적 판단기준으로 활용 가능하여 법적 분쟁시 유익한 정보를 제공할 것으로 사료된다.
정상인의 골반 정면 영상을 계측하여 성별과 나이에 따라 골반의 형태적 차이가 있는지 알아보고, 나이에 따라 골반의 변위가 발생하는지 남녀 구분하여 분석하였다. 정상인 총 382명(남성 194명, 여성 188명)을 대상으로 골반정면 단순촬영을 시행하여 PACS 영상에서 최대골반너비(MPB), 엉덩뼈너비(SB), 위골반공가로지름(TD), 넙다리뼈머리사이거리(DFH)를 측정하여 골반계측을 시행하였다. 성별에 따른 골반 계측 차이는 평균비교분석, 나이와 계측치의 관계는 상관분석을 하였다. 골반의 변위는 ANOVA test를 시행하였다. 최대골반너비는 성별에 따른 차이는 없었으나, 남성 엉덩뼈너비의 평균은 97.76 mm이었고, 여성은 102.00 mm으로 여성에서 엉덩뼈너비가 유의하게 큰 것으로 나타났다. 위골반공가로지름의 평균은 남성 138.00 mm, 여성 149.79 mm이었고, 넙다리뼈머리사이거리는 남성 141.94 mm, 여성 150.39 mm로 나타났고, 위골반공가로지름과 넙다리뼈머리사이거리는 여성에서 유의하게 더 큰 것으로 나타났다. 나이와 골반계측에서는 넙다리뼈머리 사이거리가 남성(r = -0.280)과 여성(r = -0.207)에서 각각 음의 상관관계가 있었다. 나이에 따른 골반 변위는 남성 50대에서 변위가 크게 나타났고, 여성은 60대, 70대에서 변위가 크게 나타났다. 엉덩뼈너비와 위골반공가로지름, 넙다리뼈머리사이거리는 남성보다 여성에서 더 크게 나타났고, 골반의 크기가 큰 사람은 최대골반너비와 엉덩뼈너비, 위골반공가로지름, 넙다리뼈머리사이거리도 컸다. 나이가 많을수록 변위가 크게 나타났고, 이는 노화의 과정이라고 판단된다.
목적: 본 연구에서는 축 안정화 디자인이 상이한 두 토릭소프트콘택트렌즈의 회전축과 회전량이 자세와 응시방향에 따라 달라지는 지를 알아보았다. 방법: 20~30대 52안을 대상으로, Lo-Torque$^{TM}$디자인 및 ASD 디자인(accelerated stabilized design) 토릭소프트콘택트렌즈를 피팅한 후 정면을 포함한 5가지 응시방향과 누운 자세에서의 회전량을 측정하였다. 결과: 정자세에서 정면 및 수직방향 응시 시 Lo-Torque$^{TM}$ 디자인 렌즈는 코쪽, ASD 디자인 렌즈는 귀쪽으로 회전하는 비율이 높은 것으로 나타났다. 수평방향 응시시에는 두 렌즈 모두 응시방향과 반대로 축회전이 일어났다. 위쪽을 응시할 때의 회전량이 가장 작았으며 코쪽을 응시할 때의 회전량이 가장 많았다. $5^{\circ}$ 이내의 회전량을 보인 경우는 정면과 수직방향을 응시할 때의 Lo-Torque$^{TM}$ 디자인 렌즈에서 더 많았으며, 수평방향 응시 시에는 ASD 디자인 렌즈에서 더 많았다. 또한, 누운 직후에는 Lo-Torque$^{TM}$ 디자인 렌즈의 회전량이 더 적었으나 1분 후에는 ASD 디자인 렌즈의 회전량이 더 적었다. 결론: 본 연구에서는 토릭소프트콘택트렌즈 착용 후 응시방향 및 자세에 의해 유발되는 축회전이 축 안정화 디자인에 따라 달라짐을 확인하였다.
본 논문은 인위적으로 생성된 가상 학습 데이터와 융합 분류기를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 특징공간에서의 최근접 특징 선택 방법과 연결주의 모델에 기반한 서로 다른 형태의 분류기를 융합하여 통합효과를 얻도록 하였다. 두 분류기는 모두 학습 데이터의 공간적인 분포에 따라 생성된 가상 학습데이터를 이용하여 학습되고 이용된다. 첫째로, 특징 공간에서의 각 정보(Angular Infnrmation) 를 이용하는 최근접특징각(the Nearest Feature Angle : NFA)을 이용하여 저장된 학습데이터와 가장 근접한 것을 찾고, 둘째로, 질의(Query) 얼굴 특징 정보를 정면얼굴 영상의 특징정보로 투영하여 얻은 정보에 기반한 분류기의 결과를 이용한다. 정면영상 특징정보로의 투영은 다층 신경망을 이용하여 정면 회상망(Frontal Recall Network)을 구현하였고, 이것을 여러 개 묶어 앙상블 네트웍으로 구성한 Ensemble 회상망(Ensemble Recall Network)을 사용하여 일반화 성능을 향상시켰다. 끝으로, 각 분류기의 결과에 따라 융합 분류기가 최종 결과를 선택하도록 하였다. 제안된 알고리즘을 6 종류의 서고 다른 학습/시험데이터 군에 적용하여 평균 96.33%의 인식률을 얻었다. 이것은 특징라인에 기반한 방법(the Nearest Feature Line) 평균 에러율의 61.2% 이며, 단일 분류기를 사용한 경우 보다 안정된 견과를 얻고 있다.
서울 태종 헌릉 신도비는 조선시대 제3대 임금인 태종 이방원의 생애와 업적을 영원히 기리기 위해 1424년(세종 4년)에 세운 것이다. 신도비는 임진왜란(壬辰倭亂) 때 병화(兵禍)로 인해 훼손되었으나 보수하지 못하여 1695년(숙종 21년)에 구비 옆에 신비를 조성하여 제작시기를 달리하는 2개의 신도비가 위치하고 있다. 구비는 담회색의 중립질 흑운모화강암(귀부)과 유백색의 결정질석회암(비신, 이수)으로 구성되어 있다. 구비의 귀부는 괴상 탈락이 심각하여 원래의 모습을 확인하기 어려운 실정이며 비신에는 균열이 수직상으로 발달하고 표면에 박리박락으로 인해 일부 비문의 확인이 어려운 상태이다. 비파괴 기법을 이용한 전체적인 훼손율을 살펴볼 때, 정면이 88.0%, 후면이 37.9%로 정면에서 높은 훼손율을 나타냈으며, 특히 비신의 경우 물리적 훼손과 표면변색이 복합적으로 발생한 상태로 비신의 정면 하부에 훼손이 심각하다. 구비의 우측에 재건된 신비는 구비와 동일한 암석 구성을 확인하였으며 두 비석을 대상으로 초음파속도를 이용하여 풍화도지수를 산출한 결과, 구비의 귀부는 0.10, 비신은 0.74로 산출되었다. 이는 임재왜란 시 화재로 인한 열 충격 및 타격으로 의한 물리적 충격으로 급격히 열화된 상태에서 오랜 시간 보호각 없이 방치되어 자연풍화가 가속화된 것으로 판단된다.
차량 내부에는 조명 변화, 부분적인 가림 및 운전자의 상태 변화와 같은 제한되지 않은 조건들이 존재한다. 본 논문에서는 비 제약적인 차량 환경에서의 운전자 얼굴 인증 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 차량 내부 및 외부의 조명 변화에 따라 발생하는 얼굴 이미지의 변화를 최소화하기 위해서 근적외선(NIR) 카메라를 사용한다. 특히 정면에서의 강한 빛에 노출된 얼굴 이미지를 처리하기 위해서, 학습 이미지의 평균과 분산을 사용하여 정상적인 얼굴 이미지로부터 빛에 과다하게 노출된 이미지로 변환하여 사용한다. 따라서 정상적인 조명에서의 얼굴 분류기와 강한 정면광에서의 얼굴 분류기를 각각 동시에 만들어진다. 제안하는 얼굴 분류기는 얼굴 랜드마크를 추출하고 각 랜드마크의 신뢰도 점수를 합산하여 얼굴을 최종적으로 식별한다. 특히 각 랜드마크를 인식하여 부분적인 얼굴 가림에 강하기 때문에 안경이나 선글라스를 착용하는 상황에서도 높은 성능 향상이 가능하다. 즉 가려지지 않은 남은 랜드마크의 점수를 사용하여 운전자를 인식할 수 있다. 또한 등록 운전자와 미등록 운전자 간의 관계를 고려한 새로운 인식 거부 방법과 새로운 평가 방법을 논문에서 제안한다. 자체 취득한 데이터 셋, 공인된 PolyU 및 ORL 데이터 셋으로 실험한 결과 제안한 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.
RGB/NIR CMOS 센서를 사용하여 가시광에서의 정면 시야각과 가시광(RGB) 및 근적외선(near-infrared, NIR)에서의 측면 시야각을 갖는 캡슐 내시경용 개선된 반사굴절식 전방위 광학계(modified catadioptric omnidirectional optical system, MCOOS)를 설계한다. 전방 시야각 내의 영상은 반사굴절식 전방위 광학계(catadioptric omnidirectional optical system, COOS)의 부경 뒤에 배치된 3개의 추가된 렌즈와 COOS의 결상 렌즈계로 구성된 MCOOS의 전방 결상 렌즈계로 결상한다. 측면 영상은 COOS로부터 얻어진다. 이 센서에 대한 가시광과 근적외선에서의 나이퀴스트 주파수는 각각 90 lp/mm와 180 lp/mm이다. 설계 사양에서 전장길이, F-수, 전방과 측면 반화각은 각각 12 mm, 3.5, 70°, 50°-120°로 결정하였다. MCOOS의 COOS에 대한 변조전달함수 0.3에서의 공간주파수, 초점심도, 가시광과 근적외선 영역에서의 공차에 따른 누적 확률은 각각 154 lp/mm, -0.051-+0.052 mm, 99%이다. MCOOS의 정면 결상광학계의 변조전달함수 0.3에서의 공간주파수, 초점 심도, 가시광 영역에서 공차에 따른 누적 확률은 각각 170 lp/mm, -0.035-0.051 mm, 99.9%이다.
본 논문은 인간이 양귀로 3차원 공간상의 음의 위치를 파악하는 원리를 이용하여 만들어진 입체음향을 청취자의 안귀에 가장 효과적으로 재생시킴으로써 완벽한 입체음향을 재현하는 장치로 3차원 게임, 가상현실 시뮬레이터, 놀이공원에서 사용될 수 있는 A/V용 입체음향 재생기 구현 기법이다. 본 개발 품은 전방 30도에 스피커를 배치하는 기존 제품에 비해 안정된 정면 음상 정위와 후면 음상 정위가 가능하고, 청취자의 머리 움직임에 따른 입체음향 효과의 저하를 막을 수 있으며, 인지적 특성을 고려한 역 필터링으로 과도한 신호처리로 인한 음질 저하를 개선할 수 있고, 다중 사용자에게 동일한 음질을 골고루 전달할 수 있어 카 오디오나 영화관에서도 사용되어질 수 있다.
본 논문에서는 가상현실 환경에서 인체 모델의 애니메이션을 위하여 얼굴의 표정 변화에 영향을 주는 해부학에 기반한 18개의 근육군쌍을 바탕으로 하여 얼굴 표정 애니메이션을 위한 근육의 움직임을 조합할 수 있도록 하였다. 개인의 이미지에 맞춰 메쉬를 변형하여 표준 모델을 만든 다음, 사실감을 높이기 위해 개인 얼굴의 정면과 측면 2 장의 이미지를 이용하여 메쉬에 매핑하였다. 얼굴의 표정 생성을 애니메이션 할 수 있는 원동력이 되는 근육 모델은 Waters의 근육 모델을 수정하여 사용하였다.
밀링은 회전공구를 사용하여 금속을 제거하는 효율적인 방법으로, 특히 수직밀링은 고능률절삭의 이점 때문에 널리 사용되는 금속절삭 가공방법중의 하나이다. 그러나 밀링커터는 단속절삭 공구로서 절삭 날의 단속절삭작용에 의한 변동절삭력과, 여러 날의 동시가공에 의한 절삭력의 교란 때문에 가공능률, 가공정밀도, 기계와 공구의 수명향상에 문제가 되어 왔다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 기계설계자들은 절삭력의 교란에 의하여 일어나는 진동을 줄이기 위하여 기계구조의 강성을 증가시켰으나 이석은 고비용을 필요로 하게 되므로 공구 형상을 개선하여 안정된 절삭을 시도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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