본 논문에서는 열화된 이미지상에서의 자동 패턴 분할을 위해 농담 정규화 정합(NGC)법과 다중 템플레이트를 이용하여 검사 이미지내의 각 문자의 정합 계수치 합을 이용한 문자나 패턴을 자동으로 분할(segmentation)하는 알고리즘을 제안한다. 전통적인 NGC를 사용하는 검사 알고리즘은 기준 패턴의 기하학적인 level 값에 의해 계산되어 지기 때문에 검사 이미지의 획득이 불완전하다면 정합의 부독율(reject rate)은 높아진다. 제안한 알고리즘은 가시화가 좋지 않은 영상 회득 시 문자부와 배경부를 효과적으로 자동으로 분류하며 이미지 영역내의 정보와 정규화 된 상관관계를 이용하여 실제 영상에 적용시켜 제안된 알고리즘의 검증을 목표로 한다.
본 논문에서는 단일 카메라와 2개의 모터를 이용하는 볼-플레이트 로봇제어장치를 설계하는 방법과 제어 오차를 줄이는 방법을 제안한다. 볼-플레이트 시스템을 설계하기 위해서는 볼의 상태 파악과 플레이트의 균형 유지가 필요하다. 볼의 상태는 캠시프트 알고리즘을 이용하여 추적하고 칼만필터로 공의 위치 오차를 보정한다. 플레이트 균형은 두 개의 모터를 움직여 제어하는데 측정 오차가 적은 DC모터를 사용하였다. 플레이트의 표면적 상태나 공의 위치 추적오류 등을 인하여 작은 오차가 여전히 남아있다. 이러한 오차는 점점 쌓이게 되며 결국은 볼의 균형유지를 방해하게 된다. 이를 해결하기 위해 적분기를 추가한 제어기를 제안한다.
본 논문은 신경외과 및 일반외과 영역에서 골 고정용 금속판으로 골 수술 및 치료를 하는 과정에서 골 고정요 금속판의 굴곡강도와 강성을 평가할 수 있는 강요평가 알고리즘을 구현하였다. 굴곡곡선의 최대 포인트 점은 0.2% 상쇄변위(offset displacement)에서 평형하게 접근 할 수 있는 포인트 P점을 최대 하중에 부여하는 굴곡 점으로 적용하였다. 실험에 사용한 플레이트(Plate)는 ${\Phi}13$와 ${\Phi}18$이며, 강도평가의 알고리즘은 플레이트 ${\Phi}13$, ${\Phi}18$, ${\Phi}13-{\Phi}18$ 비교하였으며, 플레이트에 압박하는 힘의 알고리즘을 산출한 결과 굽힘강도의 최대값이 311N, 387N, 410N, 474N로 나타났고, 변위(Displacement)에 따라 하중에 견디는 시점인 인장강도가274(N), 324(N), 382(N), 394(N)로 나타났음으로 이 시점이 금속판의 굴곡운동 값으로 결정되었다. 본 연구의 결과로 한 개의 축을 기준으로 발생하는 골 고정용 금속판의 강도 조절 문제를 평가알고리즘으로 구성함으로 해결할 수 있었고, 형태 변화에 따른 조절기능을 검증할 수 있는 시스템이 새로운 알고리즘 형성으로 가능할 것으로 예상된다.
본 연구는 LB-Deck 플레이트 합성 거더교의 최적설계에 관한 것이다. LB-Deck 플레이트 합성교의 최적화에 대한 문제는 목적함수와 제약조건식으로 이루어지고, 목적함수로는 LB-Deck 플레이트 System이 포함된 콘크리트 바닥판과 강재 거더 비용의 합으로 전체비용함수를 구성하였으며, 제약조건식은 도로교 시방 규정을 기준으로 유도하였다. 최적설계에 관한 최적화 알고리즘은 SUMT기법을 사용하였으며, 지간장이 60m로 모두 같은 1경간, 2경간 및 3경간 LB-Deck 플레이트 합성 거더교와 일반적인 철근콘크리트 강재 합성교에 대하여 1등교로 최적설계하고, 이를 수치적으로 상호 비교하였다. 이렇게 함으로써 구조해석과 단면설계 및 최적설계를 동시에 수행하고, LB-Deck 플레이트의 거푸집 역할에 의한 시공성과 프리캐스트 부재에 의한 안정성 및 최적설계에 의한 경제성을 모두 확보할 수 있도록 하였다.
스마트 기기의 생활화와 증강현실 활용 증가로 실내 위치 인식 시스템의 수요가 급증함에 따라, BLE(Bluetooth Lower Energy) 비콘 그리고 UWB(Ultra Wide Band) 등을 이용한 실내 측위 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 BLE Beacon을 기반으로 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용한 삼변측량(Trilateration) 기법을 사용하여 측위 플레이트(Plate)를 생성한다. 이에 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서의 방향, 속도, 이동거리 등의 데이터를 이용하여 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 측위 좌표를 산출하여 정확도를 보정한다. 또, BLE 비콘(Beacon)의 RSSI를 적용한 플레이트(Plate) 기법과 PDR 기법이 융합된 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘을 실제 대형 실내 경기장과 공항에 BLE 비콘을 설치, 실험하여 평균 2.2m 의 오차로 65%의 정확도가 개선됨을 검증하였다.
본 논문에서는 자동결함검출 방법으로 돌출 함몰, 점 등과 같은 작은 결항들을 검출하기 위해 모폴로지의 닫힘, 열림 방법을 이용하는 템플레이트 검사 방법을 사용하였고, 얼룩, 스크래치와 같은 큰 결함을 검출하기 위해 영상에서 격자와 같은 일정한 블록을 형성하여 각 블록을 비교하여 결함을 찾는 블록매칭 방법을 사용하였다. 또한 이 알고리즘을 적용한 결과 결함 검출에 좋은 성능이 있음을 보여준다. 제안된 알고리즘은 자체 개발한 장비에서 실제 BLU의 영상을 얻어 테스트를 하였다.
본 논문에서는 거더교 형식을 갖는 교량구조물의 격자 유한요소모델에 대한 모델개선을 위해 하이브리드 유전자 알고리즘에 기초한 유한요소 모델개선기법을 제안하였다. 하이브리드 유전자 알고리즘은 유전자 알고리즘과 심플렉스 최적화방법에 기초한 직접탐색기법으로 구성하였다. 제안된 기법에 적용할 수 있도록 고유진동수, 모드형상 및 정적 처짐에 대한 계측값과 유한요소해석 결과를 사용한 적합함수를 제시하고, 강성과 질량을 동시에 개선할 수 있도록 이들 세 가지 적합함수의 선형 조합 형태를 갖는 다중목적함수를 제시하였다. 제안된 방법은 2경간 연속 격자 유한요소모델의 수치예제와 단경간 플레이트 거더교에 대하여 검증하였다. 수치예제의 경우, 랜덤 노이즈를 고려한 계측오차의 영향을 수치해석적으로 평가하였다. 수치해석과 실험적 검증을 통해, 제안된 방법이 거더교 형식의 교량에 대한 유한요소 모델개선에 적합하고 효과적임을 검증하였다.
본 연구의 목적은 지반침하를 방지하기 위하여 지반에 매립된 파이프 및 공동의 패턴 데이터베이스를 구축하는데 있다. 이를 위하여 Open CV를 이용한 패턴 템플레이트 알고리즘을 개발하였으며, 이를 토조 GPR 탐사결과에 적용하였다. 그 결과 적절한 패턴 데이터베이스 구축이 가능하였다. 본 연구결과는 제한적인 실험결과만을 근거로 한 것이기 때문에, 향후 다양한 현장자료 및 대규모 테스트베드의 탐사결과 등이 보완되면 보다 실증적인 자료가 구축될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 키넥트와 아두이노 초음파센서를 이용하여 야구 경기 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 스트라이크 판단이 가능한 알고리즘 및 디바이스를 개발하였다. 개발된 디바이스는 야구 경기장 홈플레이트로 사용하며 스트라이크, 볼의 경우에 대해 판단하도록 하였다. 판단에는 스트라이크 존을 측정하기 위해 키넥트의 skeleton tracking 예제로 관절을 측정해 좌표를 알아내고 아두이노 초음파센서를 사용하여 스트라이크를 판단하도록 했다.
본 논문에서는 필기숫자의 형태와 FSOM을 이용한 새로운 필기숫자 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 비슷한 형태를 가지는 숫자는 같은 그룹으로 분류된다는 사실에 기초한 알고리즘으로, 필기숫자의 외접선에 의한 형태결정과 템플레이트 매칭을 이용하여 필기숫자 데이터를 여러 개의 그룹으로 분할하고 분할된 각 그룹별로 인식 알고리즘을 적용한다. 본 실험에서는 필기숫자의 데이터를 16개의 그룹으로 분류하였으며, 분류된 그룹별로 각각의 특징추출과 SOM의 단점을 보완한 FSOM을 적용하였다. 분할된 16개의 FSOM은 각 그룹별로 독립적인 학습이 가능한 특징뿐만 아니라 한 그룹씩 단계적으로 학습을 할 수 있는 장점이 있다. 제안한 알고리즘의 성능을 입증하기 위해서 Concordia 대학의 필기 숫자 데이터를 사용하여 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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