본 논문에서는 여러 기관이 함께 투입되어 구조 및 진압 활동을 하는 특수재난현장의 소방대원은 각종 위험환경에 장시간 노출된 상태로 할동을 하고 있으며 또한 진압 및 구조 활동을 하는 동안 부지중에 팀에서 이탈하여 고립되는 경우가 발생되며 이로 인해 인명 피해가 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 진압 및 구조 현장의 영상 및 각종 환경 정보 수집과 대원간의 위치정보를 수집하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 현재 연구단계에서 수집된 정보는 각기 보관하여 처리되고 있음으로 종합적인 데이터를 통해 신속하고 지능적인 의사결정지원시스템이 필요한 상황이다. 재난 환경 정보와 대원의 안전 정보 및 대원의 위치등 수집된 정보를 기반으로 신속하게 의사결정을 내림으로 안정된 구조 및 진압 활동을 지원할 뿐 아니라 불의의 사고로부터 소방 대원의 생명을 보호할 수 있는 의사결정지원시스템을 개발하고자 한다.
본 논문에서는 파티클 효과 응용에 대해서 나타낸다. 파티클 효과는 연기, 화염, 불꽃, 특수 효과를 이용하여 이러한 입자들을 표현하여 현실 세계에서 보다 더 현실감을 나타낼 수 있도록 한다. 본 연구에서는 이러한 파티클 효과를 적용함으로써 계절에 관계없이, 장소에 관계없이 콘텐츠를 제작하여 필요한 영상 분야나, 비디오 시각화 등 다양한 분야에서 사용될 수 있음을 나타내었고, 보다 많은 영역에서 특수 효과를 쉽게 연출 할 수 있음을 나타내었다. 따라서 실생활에서 다양한 파티클 효과를 재현함으로써 현실세계에서도 이러한 시뮬레이션을 구현 할 수 있음을 나타낸다. 또한 다양한 영역에서 콘텐츠로서 효과적으로 사용될 수 있다고 본다.
지식기반 영상검색은 영상이 갖는 다양한 데이터에서 추출되어진 특징값을 지식으로 하여 질의 영상에 대한 검색 결과영상을 찾아주는 방법이다. 본 연구에서 사용한 영상자료는 자동차 전조등 영상으로 전조등 영상에 대한 입력 자료는 차량마다 다양한 패턴을 갖는 영상과 문자, 숫자 및 특수문자이다. 영상에서의 정보는 화소값들의 분포상태나 통계적 분석 및 패턴의 상태 등인데, 전조등 영상에서는 이러한 정보가 영상 검색을 위한 지식 데이터로 사용된다. 영상데이터에서 추출된 다양한 정보를 다중 지식 기반으로 하여 본 논문에서는 교통사고나 기타 차량사건의 발생 시 활용할 수 있는 영상검색 시스템을 구축하였으며, 전조등 영상의 검색에 효율적으로 적용한 다중 지식기반 검색방법을 제안하였다. 다중지식 구축을 위한 특징함수는 컬러 영상에서와 그레이레벨 영상에서 각각 필요한 성분들을 추출하여 구성하였으며, 한 개나 두 개 정도의 특징값을 사용한 기존의 방법과 달리 복합적인 특징값의 사용을 통한 다중 지식 기반의 검색방법이 컬러정보나 패턴에 대한 유사성을 높여서 용의차량의 전조등 영상 검색 효율성을 향상시켰다. 소프트웨어의 제작을 위해 비쥬얼 베이직과 크리스탈리포트 그리고 MS 액세스 데이터베이스를 사용하였다. 검색 효율성 및 특성 함수의 구성을 효과적으로 발전시키면 검색시스템은 용의 차량의 추적 및 교통사고에서 효율적인 과학수사에 일조할 것으로 기대한다.
본 논문은 중국의 Mobil Device Platform 기반 영상콘텐츠 Application에 대해 분석하였으며 향후 발전 방안에 대해 연구하였다. 조사에 따르면 2019년 현재 중국의 인터넷 서비스 가입자와 앱 사용자는 전체 인구의 78%를 기록하였다. 독자적으로 Mobil Device Platform을 개발하여 영상콘텐츠 Application 서비스를 제공하고 있으며, 2013년부터 현재까지 동영상 앱 사용자 수가 6억 4천만 명으로 집계되었다. 이중 65%의 사용자는 두 개 이상의 영상콘텐츠 앱을 설치해 사용하는 것으로 나타났다. 중국의 TikTok, Kuai Shou, MeiPai 등 영상콘텐츠 앱은 조작이 간편한 User Interface와 사용자가 손쉽게 영상콘텐츠를 직접 제작 가능하도록 촬영, 편집, 특수효과 등의 기능을 제공함으로서 10대, 20대, 30대 뿐만 아니라 40대 이상의 사용자까지도 끌어들이고 있다. 영상콘텐츠 제작기능 제공은 미국의 유명 동영상 플랫폼 You Tube와는 다른 차별화 된 특징이라 할 수 있다. 동영상 플랫폼 시장에서 핵심 경쟁력은 콘텐츠 창작에 달려있다. VR, AR 등의 영상공학을 융합한 영상콘텐츠는 동영상 플랫폼 시장을 더욱 활성화 시킬 전망이다.
The demand for research on materials with excellent cryogenic strength and ductility has been increasing, particularly for applications such as liquid hydrogen (20 K) storage tanks. To effectively utilize liquid hydrogen, a system capable of maintaining and operating at 20 K is essential. Therefore, preliminary research and verification of the cooling system are crucial. In this study, a heat transfer analysis was conducted on a cooling system to meet the cryogenic environment requirements for cryogenic hydrogen chamber, which are conducted at liquid helium temperatures (4 K). The cooling mechanism in a helium cooling system was examined using numerical analysis. The numerical cooling trends were compared with experimentally obtained cooling results. The good agreement between numerical and experimental results suggests that the numerical approach developed in this study is applicable over a wide range of cryogenic systems.
건설 기술과 해석 도구의 발전으로 인해 최근에는 점점 더 많은 사장교가 설계되고 건설되었다. 케이블은 사장교의 주요한 하중을 전달하는 부재이며 일반적으로 전체 교량 시스템의 상태를 반영하는 데 가장 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 원거리에 위치한 사장재 케이블의 장력을 추정하기 위하여 영상기반 방법을 적용하였다. 영상기반 방법을 이용하여 케이블의 응답을 측정하기 위해서는 케이블에 특이점 또는 타겟의 설치가 필요하다. 그러나 측정하고자 하는 지점의 위치에 따라 케이블에 특이점이 존재하지 않을 수 있으며 또한 케이블에 타겟의 설치가 어려울 수 있는 한계가 존재한다. 따라서 기존의 영상기반 방법의 한계를 극복하여 케이블 응답을 측정하는 방법이 필요하다. 이 연구에서는 케이블 형태의 특징을 이용하여 케이블 응답을 측정하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 획득된 이미지에서 케이블 형태를 추출하였으며 추출된 케이블 형태의 중심을 산정하여 케이블 응답을 측정하였다. 측정된 응답을 이용하여 진동모드에 대한 고유진동수들을 추출하였으며 진동법에 적용하여 장력을 추정하였다. 영상기반 방법의 신뢰성을 확인하기 위해 공용 중인 화태대교에서 케이블 이미지를 상시진동 조건에서 획득하였다. 영상기반 방법을 이용하여 진동법에 적용하여 추정된 장력은 가속도 센서를 이용하여 추정된 장력과 1% 이내의 오차로 이 연구에서 제시된 방법의 신뢰성을 확인할 수 있었다.
전기 임피던스 단층촬영법(electrical impedance tomography, EIT)은 미지의 내부 저항률 분포를 갖는 물체 주위에 특수하게 제작된 전극을 여러 개 배치하고 적절하게 설계된 전류를 주입하여 이에 따른 인가전압을 물체 경계에서 측정한 후 이를 근거로 EIT의 영상복원 알고리즘에서 물체 내부의 미지의 저항률 분포를 재구성하는 기술이다. 전기 임피던스 단층촬영법의 영상복원 과정은 비선형 방정식으로 기술되며, 그 해석적인 해를 구하기가 매우 어려우므로 수치적인 방법으로 근사해를 구한다. 본 논문에서는 EIT 영상복원 방법으로 동시 인자변환 확률적 근사화(simultaneous perturbation stochastic approximation, SPSA) 방법을 제안한다. SPSA 방법을 이용한 EIT 영상복원의 성능을 컴퓨터시뮬레이션을 통해 살펴보고 기존의 mNR 방법에 의해 얻어진 결과와 비교 분석하도록 한다.
영상에 포함된 잡음은 영상의 화질 및 압축효율을 저하시킨다. 이러한 잡음을 영상의 에지 성분을 보존하면서 제거하기 위해 다양한 비정적(nonstationary) 영상 모델에 근거한 잡음제거 알고리듬이 제안되었다. 하지만, 기존의 비정적 영상 모델에서는 연산량의 부담을 덜기 위해 각 화소들 사이에 상관관계(correlation)가 없다고 가정하여 영상의 미세한 정보들이 필터링에 의하여 훼손된다. 본 논문에서는 영상의 비정적 상관관계를 고려하면서도 계산적으로 효율적인 적응적 잡음제거 알고리듬을 제안한다. 이를 위해 영상신호는 비정적 평균을 가지며, 각기 다른 형태의 정적(stationary) 상관관계를 가지는 부분 영상으로 분리된다고 가정된다. 제안된 영상 모델에서 유도되는 공분산(covariance) 행렬의 특수한 구조를 이용하여 계산적으로 효율적인 FFT에 기반한 적응적 선형최소자승오차 필터를 유도한다. 제안된 영상 모델의 정당성과 알고리듬의 효율성을 실험적으로 확인한다.
기존의 많은 장면 전환 검출 알고리즘은 점진적 장면 전환을 검출하기보다는 급격한 장면 전환 검출에 중점이 맞추어졌다. 일반적으로 점진적 장면 전환 검출에 중점을 둔 알고리즘은 많은 연산량을 필요로 한다. 또한 장면 전환 검출에 오류 요소인 플래쉬 라이트, 카메라 움직임 및 특수효과 등의 다양한 오류 요소를 고려하지 못하는 경우가 많다. 또한 기존의 많은 방법들은 히스토그램 기반의 알고리즘을 제시하였지만 좋은 성능에 비해 처리속도에서 취약하다. 본 논문에서는 저장된 동영상으로 부터 수직과 수평 블록의 시간적 슬라이스 영상과 슬라이스 영상 내 매크로 블록에 해당되는 정보를 이용한 빠르고 정확한 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 슬라이스 영상으로부터 시, 공간 상관관계의 히스토그램을 구성하고, 이를 그래프 컷 분할 알고리즘에 적용하였다. 처리속도 향상을 위해 영상 전체가 아닌 각각 영상 내 수직, 수평 방향의 중심 부분의 해당되는 위치의 블록에서만 시공간 정보를 추출하여 히스토그램을 구성하였다. 또한 카메라, 물체의 움직임 및 특수효과 변화 등을 효과적으로 검출할 수 있도록 매크로 블록의 움직임과 형태 정보를 이용하여 상당한 변별력 향상을 보였다.
테마파크, 홍보관, 과학관 등의 다면 영상시스템에서 초기 설치 시 빔 프로젝터들간의 하드웨어적 특성 및 설치 후 시간이 경과함에 따라 발생되는 영상의 열화 현상이 발생한다. 본 연구에서는 영상관의 품질과 유지보수의 어려움을 해결하기 위해 10비트 High-depth 및 고해상도 $360^{\circ}$ 프로젝션 영상 분석 기술을 연구하였다. 그 목적은 경제적 손실을 최소화하고, 영상의 품질을 효율적으로 지원할 수 있는 특수영상관 캘리브레이션 시스템 개발을 목표로 한다. 이를 위해 영상 분석 기술의 방법을 제안하였고, 영상 분석 기술에 대한 세부 기능과 평가방법 등을 설명하였다. 평가방법은 평가 항목별로 제시하였고, 실험 방법과 목표치에 대한 추정 값을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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