영상유속분석법은 비접촉식으로 유속을 측정하는 방법으로 특히 홍수시 하천의 표면유속을 안전하게 계측할 수 있어서 경제적이고 안전한 하천유속 측정 방법 중 하나이다. STIV는 영상의 휘도 정보를 시간 방향으로 나열하여 작성된 STI(Space-Time Image)에 나타나는 패턴의 기울기를 이용하여 유속을 산정하는 방법이다. 특히 STIV(Space-Time Image Velocimetry)는 기존 입자군의 상호상관법에 기초한 입자영상유속계와 달리 표식자의 유무와 상관없이 유속을 측정할 수 있어 적용성과 안정성이 확보된다. 하지만 영상의 상태가 불량한 경우 정확한 유속 측정이 난해하며 야간에는 별도의 조명 추가 및 태풍과 같은 악기상에서는 빗방울이 카메라에 맺히거나 수면의 진동, 구조물의 진동에 의한 영상의 상태가 불량하게 되어 측정 정도가 떨어진다. 이처럼 영상을 이용한 유속 계측에 있어 다양한 연구 및 기술개발이 요구되는 시점이다. 따라서 본 연구에서는 영상을 이용한 정확한 유속측정을 위해 STIV와 인공지능을 융합하여 정확한 유속 평가를 목적으로 한다. 우선 기존 STI에 의한 기울기 추정방법을 확장하여 딥러닝(CNN)에 의한 기울기 추정방법을 도입하였다. CNN은 일반적으로 이미지의 특성을 추출하는데 유용한 방법으로서 STI의 2차원 Fourier변환 이미지를 사용하여 패턴의 기울기를 감지하도록 학습하였고 적용 결과 기울기에 대한 인식율은 매우 양호하였으며 이를 이용한 실제 관측 영상에 적용한 결과 유속에 대한 정밀도도 매우 양호하게 나타났다. 또한 딥러닝을 적용한 STIV는 노이즈(진동, 화면 불량 등)가 있는 영상에서도 안정적으로 유속을 산정할 수 있으며 전파유속계를 이용한 실제 하천의 표면유속 관측치와 비교 검토 결과 매우 양호하게 유속을 평가하고 있는 것으로 나타났다.
오차확산법은 중간조 처리에서 우수한 영상의 재현능력을 갖는 기법이다. 그러나 이의 기법은 경계재현 능력이 미약하며, 주기적인 패턴이 발생하여 영상의 화질을 저하시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 경계재현의 능력을 개선하기 위한 경계강조법과 주기적인 패턴 발생을 감소시키기 위한 적응형 임계값 변조를 적용하는 방법을 제안하였다. 경계강조를 위한 임계값을 변조는 원영상의 공간적 기울기 정보를 활용하여 수행하였고, 동시에 기울기 정보를 이용하여 청색잡음 마스크를 적응적으로 적용하는 임계값 변조로 주기적인 패턴의 발생을 감소시키도록 하였다. 적응형 임계값 변조를 적용한 실험에서 영상의 주기적인 패턴이 감소된 보다 선명한 경계강조의 중간조 영상을 얻을 수 있었으며, 객관적인 특성분석을 위한 표시오차의 RAPSD, 거리에 따른 경계상관도 및 로컬 평균 일치도의 분석에서 제안한 기법이 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 기울기하강과 동적터널링이 조합된 학습알고리즘의 다층신경망을 이용한 고신회성의 회귀분석 모델을 제안하였다. 기울기하강은 빠른 수렴속도의 최적화가 가능하도록 하기 위함이고, 동적터널링은 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 새로운 연결가중치를 설정하여 전역최적해로 수렴되도록 하기 위함이다. 또한 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 주요성분분석 기법의 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약도 동시에 해결하였다. 제안된 기법의 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 역전과 알고리즘의 신경망이나 주요성분분석에 의한 차원을 감소시키지 않은 학습패턴을 이용한 신경망보다 각각 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 또한 학습패턴의 영평균 정규화로 회귀용 신경망의 성능을 더욱 더 개선하였다.
본 논문에서는 지형의 고도와 기울기를 고려하여 사운드의 확산과 회절을 인터렉티브하게 표현할 수 있는 사운드 합성 기법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 광선 추적법(Raytracing)을 기반으로 소리의 크기를 보여줄 수 있는 사운드 강도 맵을 빠르게 계산한다. 지형의 고도와 기울기 값을 고려하여 소리의 강도 맵에 가중치를 적용하여, 결과적으로 지형의 지오메트리 분석인 큰 계산 과정을 피하고 지형을 고려한 소리의 크기를 인터렉티브하게 업데이트한다. 이 과정에서 소리의 근원지에 따른 고도 간의 격차를 계산하여 소리의 크기를 자동으로 감쇠시키며, 주변 지형의 공간 기울기를 기반으로 기울기의 차에 따라 소리의 크기를 자동으로 감쇠시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리는 실제 높낮이가 있는 현실의 지형에서 듣는 소리의 전파 및 감쇠와 유사한 형태를 보여주며, 소리의 위치에 따라서 소리 감소 패턴이 변경되고, 또한, 지형에 따라서 소리의 크기가 제어되는 결과를 보여준다.
천해에서 측정한 선박 방사소음의 거리-주파수 영역 스펙트로그램에 나타나는 줄무늬 패턴 기울기의 부호 변화 원인에 대한 분석 결과를 수록하였다. 모드 이론에 근거한 수치 모델을 이용하여 해저면 음향 특성을 변화시켜 가며 모의한 줄무늬 패턴과 분산 특성을 분석한 결과는 측정 신호에 나타나는 줄무늬 패턴 기울기의 부호 변화가 해저면의 전단성, 보다 구체적으로는 두께가 약 3±1m 정도일 것으로 예상되는 퇴적층의 하부에 존재하는 기반암의 전단성에서 기인한 특징임을 보여주었다.
Most machines lose a lot of energy due to friction. Wear due to friction also reduces performance. Therefore, it is important to reduce friction on the surface to improve energy efficiency and decrease wear. Surface texturing refers to making patterns on the surface for reducing friction. There are many surface texturing methods, such as using lasers, abrasive jet machining, and so on. Recently, mechanical manufacturing methods, such as cutting and grinding, have been highlighted. Among them, the grinding method has the advantage of making patterns in large areas quickly. Therefore, it is appropriate for surface texturing on large machines. This paper is a study on the slope change of the surface texturing pattern using grinding. Therefore, we researched the slopes of the patterns corresponding to "spindle speed and feed rate" and "curvature of workpiece surface" using a mathematical model and experiment. As a result, we made a proper mathematical model concerning our research. Therefore, using the mathematical model in this paper, we could predict the slope change of the pattern according to grinding conditions.
본 논문에서는 저가의 3상 전압형 인버터를 개발하기 위하여, 시스템에 최적화된 전력 변환 장치로 설계하고 이 때 산업 사회에서 요구하는 수명을 만족하기위해 실시간으로 전력 손실을 감시하여 전력 반도체의 수명을 보장하고, 소손 시 분석을 용이하게 하기위하여 소손 모드를 패턴 화 하였다. 전력반도체 열 손실의 이상 유무를 평균 전류 혹은 평균 손실을 이용하여 계산된 온도 상승 기울기와 방열판에서 실측된 온도 상승 기울기와 비교하여 일정 범위 내에 존재함을 확인함으로서 그 가능성을 실험을 통하여 확인하였다.
화상데이타의 효율적인 검색은 멀티미디어 데이타베이스에서 중요한 연구문제이 다. 본 논문은 국부적인 텍스쳐 패턴과 윤곽점의 기울기 성분으로 질의가 가능한 새 로운 내용기반 화상 검색방법을 제안하였다. 입력된 원화상으로부터 그레이레벨 co -occurence marix를 사용하여 추출한 텍스쳐 패턴과 이진화상으로부터 추출한 윤곽점 간 기울기 성분은 직관적인 유사도를 유지할 수 있는 감소된 차원의 내부적인 특징표 현으로 변환되고, 이러한 특징들은 내용기반 화상검색을 위한 효율적인 인덱스 구조 를 생성하는데 사용된다. 화상검색 실험결과, precision 82%, recall 87% 및 평균순 위 3.3를 보임으로써 내용기반 화상데이타 검색에 이 접근법이 유용함을 보였다.
대표적인 종단자료 분석방법인 잠재성장모형(Latent Growth Modeling)은 무조건적 모델과 조건적 모델로 구분되는데, 이중 무조건적 모델은 초기값과 기울기를 추정하여 적합도가 높은 모델을 추정해야 한다. 그렇지만 기존 잠재성장모형에는 종단자료의 형태가 단순선형함수 등 특정 함수가 아닐 경우 기울기를 추정하는 체계적인 방법론이 없었다. 본 연구에서는 뮤조건적 모델의 기울기를 추정하는데 연관규칙(Association Rule Mining)의 순차패턴(Sequential Pattern)을 사용하였다. 데이터는 한국고용정보원의 2001년~2006년에 조사한 청년 패널 데이터를 사용하였다. 제안한 방법론은 기존 단순선형함수를 가정할 때와 비교하여 적합도가 상승하는 것을 확인할 수 있었으며, 기울기 추정 과정을 시각화할 수 있는 부수적인 장점이 있었다.
본 연구에서는 근전도 신호를 이용하여 보행주기에 따른 패턴 및 특징을 시간영역과 주파수영역으로 나누어 분석하였다. 보행주기를 입각기와 유각기로 나누어 평지보행과 계단보행 실험을 실시하여 그 결과를 분석하였으며, 이때 시상면에서의 하퇴부 각도와 대퇴사두근과 대퇴이두근의 근전도 신호를 대상으로 하였다. 하퇴부의 기울기는 모든 보행에서 HS일 때 가장 큰 기울기 값을 나타내었으며, TO일 때 가장 낮은 값을 나타내었다. 시간영역에서의 근전도 분석은 모든 보행에서 보행주기에 따라 IEMG가 일정한 패턴을 보였으며, 보행 종류 및 주기 판단에 가장 용이할 것으로 판단된다. 주파수영역에서의 분석은 시간에 따른 주파수 분석이 가능한 STFT법을 사용하였으며, 기울기센서를 이용하여 보행주기를 구분하고자 하였다. 또한 STFT한 결과를 스펙트럼으로 나타내어 분석하였으며, 모든 보행에서 입각기가 유각기보다 더 높은 주파수를 가지는 것을 확인하였다. 본 연구를 통하여 근전도와 시상면에서의 하퇴부 기울기를 이용하여 보행주기 판단 및 분석의 가능성을 확인하였으며, 이를 활용하면 하지 절단환자의 보행의지를 판단하여 의족제어 및 효율적 재활에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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