본 논문에서는 경계요소법의 평면 접촉해석에 사용될 수 있는 효율적인 접촉면 검출 알고리즘을 제시하였다. 접촉면 검출 알고리즘을 경계요소법에 적용하기 위하여, 경계요소법이 가지는 자료구조를 분석하였다. 경계요소법의 특징 중 하나인 모퉁이 문제를 고려하여 전역검색, 지역검색, 접촉관계식 설정의 3단계로 접촉면 검출기법을 구현하였다. 전역검색은 접촉 주요소, 부요소 개념을 도입하였으며, 지역검색에 있어서는 공간분할기법인 사지트리를 이용하였다. 접촉관계식의 설정을 위하여 요소수준에서 절점의 접촉여부를 검토하고 최종계의 방정식에 구속조건을 할당하도록 하였다. 제시된 알고리즘을 이용한 프로그램의 정확성과 효율성을 입증하기 위하여 수치해석을 실시하여 결과를 비교하였다.
본 연구는 시각 동기 위상 측정 정보를 이용하여 전력계통에 나타나는 여러 가지 동요 현상을 검출하기 위한 기초 연구로써, 시계열 데이터 분석 분야로 분류된다. 제시한 방법은 비선형 동특성에 해석 기반으로 접근하여 전력계통에 나타날 수 있는 여러 동요 현상을 범용적으로 검출해 낼 수 있다. 비선형 동요 현상의 신호적 패턴을 수학적으로 기본 순시치 파형으로부터 피크치 샘플링을 통해 전개하여 계통 요소간 간섭으로 인한 원하지 않는 진동 모드를 검출하고자 한다. 계통의 변화로 진동 모드가 나타날 때, 2차원 평면에 실효치로 환산한 시계열 전압 데이터와 선형화된 플로퀘트 상수(Floquet multiplier)를 맵핑하여 도시하고, 정상상태 지점으로부터 거리를 계산하여 최대 리아프노프 지수 계산을 통해 계통이 불안정하게 되는 시간을 시계열 데이터 분석으로 추정하는 것이 본 방법의 핵심이다. 이러한 접근으로 제시한 비선형 동요 검출 알고리즘을 적용하여 디지털 필터 적용 또는 주파수 영역 해석과 같은 오프라인 Study와 달리 온라인으로 신속하게 계통의 현재 상태를 알 수 있게 된다.
본 논문의 목적은 자율주행을 위하여 카메라와 라이다를 이용하여 객체를 검출하고 각 센서에서 검출된 객체를 late fusion 방식으로 융합을 하여 성능을 향상하는 것을 목적으로 한다. 카메라를 이용한 객체 검출은 one-stage 검출인 YOLOv3을, 검출된 객체의 거리 추정은 perspective matrix를, 라이다의 객체 검출은 K-means 군집화 기반 객체 검출을 각각 이용하였다. 카메라와 라이다 calibration은 PnP-RANSAC을 이용하여 회전, 변환 행렬을 구하였다. 센서 융합은 라이다에서 검출된 객체를 이미지 평면에 옮겨 Intersection over union(IoU)을 계산하고, 카메라에서 검출된 객체를 월드 좌표에 옮겨 거리, 각도를 계산하여 IoU, 거리 그리고 각도 세 가지 속성을 로지스틱 회귀를 이용하여 융합을 하였다. 융합을 통하여 각 센서에서 검출되지 않은 객체를 보완해주어 성능이 약 5% 증가하였다.
최근, 플렉서블 광전자소자 제작 기술의 눈부신 발전으로, 기존의 평면형 이미지 센서가 가지고 있는 여러가지 한계를 극복하기 위해 곡면형 이미지 센서 제작에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 리소그래피, 물질 성장, 도포, 에칭 등의 대부분의 반도체 공정은 평면 기판에 기반한 공정 방법으로 곡면 구조의 이미지 센서를 제작하기에는 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 곡면형 이미지 센서의 제작을 위해 곡면 구조 위에서의 직접적인 공정 대신 평면 기판에서 단결정 실리콘을 이용해 전사 인쇄가 가능하고 수축이 가능한 초박막 구조의 이미지 센서를 제작한 후 이를 떼어내는 방식을 이용하였다. 이온 주입 및 건식 식각 공정을 통해 평면 SOI (Silicon on Insulator) 기판 위에 단일 광다이오드 배열 형태의 소자를 제작한 후 수 차례의 폴리이미드 층 도포 및 스퍼터링을 통한 금속 배선 공정을 통해 초박막 형태의 광 검출기를 완성한다. 이후 습식 식각 및 폴리디메틸실록산(PDMS) 스탬프를 이용한 전사 인쇄 공정을 통해 기판으로부터 디바이스를 분리하여 변형 가능한 형태의 이미지 센서를 얻을 수 있다. 이러한 박막형 이미지 센서는 유연한 재질로 인해 수축 및 팽창, 구부림과 같은 구조적 변형이 가능하게 되어 겹눈 구조 카메라, 튜너블 카메라 등과 같이 기존 방식의 반도체 공정으로는 구현할 수 없었던 다양한 이미징 시스템 개발에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
움직임에 의해 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 방법은 매우 어렵다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상전체에 일률적으로 정칙화를 행함으로써 윤곽부분에서는 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음증폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 훼손된 영상에 전처리를 하여 방향성을 검출한 다음 평면영역과 윤곽영역의 방향특성에 따라 적응적으로 처리하는 복원방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 시각적으로 중요한 해상도를 향상시킴으로써 윤곽부분 복원에 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며 ISNR과 MSE 면에서도 우수하였다.
연삭가공은 숫돌의 입자가 마멸,파쇄,탈락,생성의 과정을 반복하면서 가공하는 것으로 연삭과정은 사용하는 연삭숫돌의 종류, 드레싱조건,연삭조건 등의 인자에 영행을 받는다. 더욱이 연삭숫돌의 연삭성능은 연삭가공시간의 경과에 따라 변화한다. 이때 요구되는 가공능률과 가공정밀도를 일정하게 유지하기 위해서는 연삭과정을 자동감시하고 이상상태를 진단하는 기술의 확립이 필수적이다. 본 연구에서는 AE를 이용하여 평면연삭에 있어서 연삭숫돌의 종류별(WA계 비트리파이드 및 레지노이드결하ㅂ제연삭숫돌 36종류) 및 연삭조건을 변화시켰을때의 연삭저항 및 AE 신호의 변화등을 In-process 검출하여 연삭가공상태의 자동감시 및 자동이상진단시스템을 위한 AE의 적용 가능성을 검토하였다.
본 논문에서는 이동 가능한 로봇이 취득한 이진 평면도(binary floor map)의 필터링 알고리즘을 제안한다. 로봇청소기와 같은 가사로봇은 실내를 이동이면서 위치를 0 과 1 의 이진 코드로 기록함으로써 이진 실내 평면도를 생성하는데, 로봇의 위치센서 오류와 각종 장애물 등으로 인하여 이진 영상에 왜곡이 발생한다. 먼저 실내 평면도와 발생하는 왜곡의 특징을 분석하여 이를 효과적으로 검출하는 이진 패턴을 정의한다. 패턴에 기반한 모폴로지 변환(morphological transform)을 반복적으로 수행함으로써, 이진 실내 평면도의 왜곡을 줄이고 실제 평면도에 근사하도록 화질을 개선한다.
본 논문에서는 드론의 비행 장소와 온도 및 습도에 영향을 받지 않는 적외선 기반 깊이 카메라로부터 얻어진 깊이영상을 분석하여 지면 영역을 찾고 AGL(Above Ground Level) 단위의 고도를 측정하는 방법을 제안한다. Decimation filter 와 Median filter 를 적용하여 잡음 및 빈 데이터들을 제거한 깊이영상으로부터 RANSAC (RANdom Sample Consensus) 기반 평면 모델 추정 방법을 이용하여 지면 영역과 이에 대한 평면의 방정식을 유추하고 현재 위치와의 거리를 계산한다. 성능 평가를 위해 Lidar 센서와 비교한 결과, 제안 방법이 지면에 위치한 장애물에 영향을 더 적게 받으며, 자세 정보와 독립적으로 고도를 측정할 수 있었다.
본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로노면에 표시된 방향지시기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력영상에서 역원근변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 매핑 한 평면 영상에서 BOF 특징정보 기반의 신경망 인식기를 통해 검출한다. 입력영상에서 역원근변환과 특징정보의 검출 및 인식은 높은 계산량 때문에 실시간 처리가 어려운 점이 있다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력영역의 도로노면 방향지시기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI영역의 Gray 색상에서 역원근변환을 수행한다. 그리고 각 도로기호 영역들을 실시간 검출 및 인식하기 위해 인식코자 하는 영역 극소 특징벡터를 추출하고 이를 근소화시킨 클래스로 군집화하여 BOF를 생성한 후 이를 활용한 신경망을 통해 검출한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시기호 검출 연구에 적용한 결과, 약 89% 이상 비교적 정확한 검출률을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출률을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 안전운전지원시스템을 위한 보다 정확한 도로정보 제공시스템에 적용 가능함을 보인다.
환경방사선 측정에 이용되는 휴대형 고순도 게르마늄검출기에 대한 스펙트럼-조사선량율 변환연산자를 원판형선원의 공간분포함수와 검출기의 평면에 대한 측정효율식을 적용하여 이론적으로 유도했다. 이와 같이 구한 변환연산자와 휴대형 고순도 게르마늄검출기를 이용해 한국에너지연구소내에서 방사선 조사선량율을 측정했다. 측정한 조사선량율을 이미 알려진 3'${\phi}\;{\times}$3'NaI(Tl) 섬광검출기에 대한 변환연산자를 적용해 NaI(Tl)검출기로 측정한 조사선량율과 가압형 이온전리함으로 측정한 값과 비교했다. 고순도 게르마늄 검출기로 얻은 결과는 NaI(Tl) 검출기와 가압형 이온전리함으로 얻은 값보다 약 17-29% 낮음을 보여주었다. 이 차이는 다른 문헌에서 보인 차이와 거의 같았다. 본 논문에서 제시한 스펙트럼-조사선량율 변환연산자는 탁상용 계산기로 쉽게 계산할 수 있으며 환경방사선의 측정에 사용되는 여러 검출기에 대해서도 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있고 지각에서 방출되는 각 핵종별로 조사선량율을 구할 수 있는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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