최근 해안, 도서, 산간지방 등의 개발로 장대교량의 수요가 증가되고 재료 및 설계 시공기술의 지속적 발전으로 인하여 현수교나 사장교 등 장지간을 가지는 교량의 건설이 증가하고 있다. 장대교량은 사장재 또는 주 케이블 및 행어로 주형을 지지하는 고차 부정정구조물로 다양한 형태의 설계가 가능하고 구조물의 외관이 뛰어나기 때문에 현재 많은 교량에 적용되고 있다. 케이블지지교량은 시공 중 그리고 공용상태에서 케이블의 장력을 지속적으로 측정함으로써 교량의 건전성을 파악할 수 있다. 케이블의 장력을 추정하는 기법으로 로드셀 및 유압잭 등을 이용하여 케이블의 응력을 직접 측정하는 방법과 케이블의 형상조건과 계측된 동적 특성을 활용하여 장력을 구하는 진동법이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 디지털 영상처리를 이용한 행어케이블의 동특성 추정 방법을 제시하였으며 사용의 편의성과 경제성을 고려하여 원거리에 있는 행어케이블을 측정하기 위한 센서로 휴대용 디지털 캠코더를 사용하였다. 디지털 영상처리를 이용하는 방법은 digital image correlation(DIC) 기법을 사용하였으며 변형이 없는 이미지와 변형이 있는 이미지 사이의 기하학적인 왜곡을 보정하는 이미지 변환함수(ITF)를 사용하여 단위픽셀이하를 계산하였다. 또한 영상계측시스템의 흔들림을 추가적인 센서의 설치 없이 한 영상내의 고정된 물체를 이용하여 보정함으로써 행어케이블의 동적응답 및 모드별 고유진동수의 해상도를 향상시켰다.
배아란 동물이나 식물과 같은 다세포 생물의 초기 단계를 의미한다. 배아의 단계에서 다세포 생물의 기초적인 체제가 결정되기 때문에 배아는 개체발생의 기구를 연구하는 중요한 연구대상이 된다. 생물학자들은 배아 연구를 위해 대용량의 배아 이미지 데이터를 소유하고 있으며, 이러한 대용량 데이터 중 원하는 이미지를 효율적으로 검색하기 위해서는 데이터 구조화가 필요하다. 데이터베이스 구조화를 위해 주로 사용되는 방법으로 계층적 클러스터링이 있다. 그러나 기존의 계층적 클러스터링 방법은 데이터베이스를 트리 형태로 구조화 하는 과정에서 클러스터의 크기와 클러스터 내의 객체 수를 동시에 고려하지 못하기 때문에 결과 클러스터링 트리가 경사 트리일 가능성이 매우 높다. 경사 트리인 경우 사용자가 원하는 이미지를 검색하기 위해 트리를 순회할 때 많은 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 대용량의 배아 이미지 데이터를 경사 되지 않으며 균형 상태에 가까운 트리 형태로 구조화하기 위한 방안을 제시한다. 제안하는 방안은 데이터베이스 내에 저장된 배아 이미지를 그래프로 변환하고 반복적으로 그래프 분할 알고리즘을 적용하여 클러스터를 생성한다. 이 때 클러스터의 크기와 클러스터 내의 객체 수를 동시에 고려하여 특정 클러스터의 크기가 지나치게 커지거나 객체 수가 많아지는 것을 방지한다. 실험을 통해서 제안하는 방안의 우수성을 규명하고 시각화 툴을 제공하여 사용자가 원하는 배아 이미지를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는다.
최근 국내의 각종 시설들에서 경관과 여름철 물놀이를 위한 바닥분수 설치가 선호되어, 그 수가 연간 50% 이상 급증하고 있다. 본 연구는, 정량적 미생물학적 위해성 평가 방법으로, 아동이 바닥분수에서 물놀이를 하는 동안 Legionella spp.에 의한 감염 위해도가 어느 정도인지 정량 하였다. 용수 중 Legionella균의 농도를 $10^{-1}-10^6$ CFU/L로 상정하고, 공기 중으로 에어로졸과 함께 비산하게 되는 Legionella균의 농도와 노출시간, 호흡률의 분포, 폐까지 도달하는 에어로졸의 비율을 곱하여 아동들의 노출량을 산정하고, Legionella pneumophila의 위해도를 도출하는 것으로 알려진 지수함수 모델에 따라, 감염 위해도로 변환하였다. 최고 위험군은 뛰어다니면서 물놀이를 하는 신체가 큰, 혹은 연령이 높은 아동이었으며, 이들이 $10^4$ CFU/L 이상의 Legionella균이 존재하는 분수 용수를 1회 이상 이용 시 0.05 이상의 위해도가 발생하였다. 이 결과에 따르면, $10^3$ CFU/L 미만의 Legionella균 농도를 공중이용시설의 모든 배관용수에 대하여 허용하는 현행 질병관리본부의 레지오넬라증 관리지침은 타당한 것으로 판정된다. 그러나, 이 기준은 건강한 성인 대상으로는 적합하나 아동의 면역력이 낮은 점을 감안하지 않았으므로, 아동에게 적합한 감염위해도 모델을 연구하여, 보다 철저한 관리 기준을 적용할 필요성이 있다.
본 논문은 스테가노그래피 알고리즘에 대한 블라인드 스테그분석 기법을 제안한다. 제안하는 스테그분석기법은 두 가지 형태의 특징 벡터를 추출한다. 첫 번째로, 영상에 정보를 은닉한 후 웨이블릿 부대역의 히스토그램 특성이 변한다는 것을 관찰하고 히스토그램의 위치 변화를 특징으로 이용한다. 두 번째로, 웨이블릿 특성 함수의 통계적 모멘트를 특징으로 이용한다. 첫번째 형태의 특징은 영상을 3-레벨 웨이블릿 변환하여 9개의 고주파 부대역에서 각각 하나의 특징을 추출하여 총 9개의 특징 벡터 얻는다. 두 번째 형태의 특징은 각 부대역별로 3차 모멘트까지 추출하여 39개의 특징 벡터를 얻는다. 총 48개의 특징 벡터를 교사학습을 이용하여 학습한 후 스테고 영상과 커버 영상을 분류한다. 다층 퍼셉트론 신경망 분류기를 이용하여 두 가지 형태의 특징을 입력으로 하여 삽입 데이터의 존재유무를 판별한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위하여 CorelDraw 데이터베이스 영상이 사용되었고 LSB 방법과 SS방법, blind SS방법, F5방법으로 다양한 삽입률의 스테고 영상을 생성하여 실험한다. 민감도와 특이도, 에러율, ROC 커브 면적 등을 이용하여 제안 방법이 기존의 스테그분석 방법보다 삽입 정보 유무를 검출하는데 효과적임을 보여준다.
본 연구의 목적은 광역 네트워크로 연결된 다수의 봇을 활용한 방식이 아닌 단일 네트워크에서 정보의 최신성을 보장하기 위해 데이터베이스 서버를 사용하지 않고 실시간으로 웹에 접속하여 정보를 불러오는 방식을 사용한 검색 시스템을 설계하는 것이다. 연구의 방법은 크레페 시스템에서 신속하고 정확한 인물과 키워드 검색을 할 수 있는 시스템을 설계하고 분석한다. 크레페 서버는 본문 태그 매칭 변환 과정은 사용자가 정보를 등록할 경우 글자체, 글자 크기, 색상등과 같이 사용자마다 여러 스타일이 적용되어 그 자체가 정보가 되기 때문에 모든 정보를 그대로 저장하게 된다. 크레페 서버는 본문 태그 매칭 문제점이 발생되지 않는다. 그러나 크레페 검색 시스템을 실행할 때에는 사용자들의 스타일 및 특성을 정형화할 수 없다. 이러한 문제점을 html_img_parser 함수와 Go언어의 html 파서 패키지를 사용하면 해결할 수 있다. 특정 사이트를 대상으로 하는 웹 크롤러 설계가 아닌 범용 웹 크롤러에 큐와 다중 스레드를 적용하여 다양한 웹 사이트를 빠르고 효율적으로 탐색, 수집한 빅 데이터를 다양한 응용 분야에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 제한된 인력과 비용을 활용하여 습지 지대에서의 일관되고 적절한 수위자료를 획득하기 위한 방안 수립을 목표로 하였다. 이를 위해 기존의 수위관측소 설치 기준에 입각한 상 하류간의 유기적인 상관관계를 파악하여 관측소간의 최적의 수위관측망의 선정 기술을 개발함으로서 유역을 대표할 수 있는 일관된 수위자료 획득에 중점을 두었다. 우선 기존에 습지 유역을 포함한 충주댐 유역을 대상으로 하천을 중심으로 설치되어 있는 수위관측소 현황을 파악한 후, 유출 특성을 나타내는 대표단위도를 산정한 후 확률밀도함수로 변환하였으며, 대상 유역내에서 엔트로피 이론에 의한 정보 전달량을 산정하였다. 마지막으로 각 관측소 간의 공간적인 상관관계를 분석하고, 정보 전달량과 각 관측소의 상관관계를 고려해 수위관측망을 최적화하였다. 즉, 정보 전달량으로 수위관측소의 개수에 따른 조합을 고려하되, 수위관측소간의 상관분석을 적용하여 수위관측소 설치위치와 개수에 대하여 최적화된 수위관측망을 제시할 수 있었다.
스펙트럴 모델링 합성 (Spectral Modeling Synthesis, SMS)은 뮤지컬 사운드 모델링을 위한 강력한 툴로써 사용되어 왔다. 이 기술은 사운드를 결정적 (deterministic) 성분과 통계적 (stochastic) 성분의 조합으로 간주한다. Deterministic 성분은 크기 (amplitude), 주파수 (frequency), 위상 (phase) 함수에 따른 사인파의 연속으로 표현되는 반면, stochastic 성분은 백색 잡음 (white noise)으로 자극된 시간 변화 필터로서 동작하는 크기 스펙트럼 엔블로프 (spectrum envelop)의 연속으로 표현된다. 이러한 표현들은 원음의 모든 지각적인 특징들을 활용해 합성된 사운드를 구현 가능케 한다. 하지만, 고래 소리와 같은 복잡한 사운드에 대해 기존의 SMS를 사용할 때 연속적인 프로임에 있는 부분 주파수가 다른 경우 결정적 성분에서 상당한 위상 변화가 발생한다. 왜냐하면 기존의 SMS는 사운드의 결정적 성분을 합성하기 위해서 계산된 위상을 이용하기 때문이다. 그 결과 기존의 SMS는 높은 주파수 영역에서 원래 스펙트럼과 합성된 스펙트럼 사이에서 좋은 스펙트럼 매칭을 제공하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 수정된 SMS를 제안한다. 제안하는 SMS는 결정적 성분을 합성하기 위해 원래 주파수 정보를 이용할 뿐만 아니라 주파수 영역에서 복잡한 잔재 (residual) 스펙트럼을 계산함으로써 원음과 합성음 사이에서 좋은 스펙트럼 매칭을 제공한다. 다양한 고래 소리 합성을 모의 실험한 결과, 제안된 방법은 시간 및 주파수 영역에서 기존의 SMS와 유사한 성능을 보였다. 하지만, 제안된 방법은 기존의 SMS보다 스펙트럼 매칭에서 더 좋은 성능을 보였다.
4.7T의 고자장 자기공명 영상(Magnetic Resonance imaging : MRI) 장치에서 Tailored RF 경사자계반향(Tailored RF Gradient-Echo : TRGE)기법을 이용하여 phantom 영상과 고양이 뇌의 정맥혈관 영상을 얻었다. 증류수에 MgCl$_2$를 섞어 T1을 짧게한 지름 6cm의 원통형 phantom으로 TRGE기법에 대한 검증을 먼저 하였다. 이후 halothane으로 전신 마취된 몸무게 3.0~4.0kg의 고양이 뇌로부터 얻은 시단면(sagittal slice) 영상에서 Dorsal sagittal sinus, Straight sinus, Vein of corpus callosum과 Internal cerebral vein등의 혈관이 강조되어 나타남을 고양이 뇌의 해부학적 그림과 비교해 보였다. Tailored RF 파형은 ASPECT 3000 computer(스위스 BRUKER사 제품)의 PASCAL 언어를 이용하여 제작하였다. 사각형의 절편모양(slice profile)과 원하는 절편의 두께(slice thickness)에 선택절편내에서 절편방향으로 위상분포가 최대 2$\pi$가 되는 bi-linear ramp 모양을 갖는 절편함수를 공간상에서 Fourier 변환시켜 Tailored RF를 만들었다. TR/TE=205/10 msec, 절편두께 TH=7mm, 화소배열수(matrix size)=256$\times$256, 평면해상도(in-plane resolution)=0.62$\times$0.31mm$^2$, 관심영역 크기(field of view : FOV)=8cm의 영상조건으로 자기공명 TRGE 영상을 얻었다.
흐름수역(水域)에서 연직상향으로 방류되는 평면부력(平面浮力)?의 거동이 연속방정식(連續方程式), 운동량방정식(運動量方程式) 및 추적물수송식(追跡物輸送式)의 기본방정식을 수치적(數値的)으로 풀음으로서 해석(解析)된다. 난류확산(亂流擴散)에는 Prandtl의 혼합거리이론(混合距離理論)을 도입한 난류수송모형(亂流輸送模型)이 이용된다. 수치해과정(數値解過程)은 기본방정식을 유함수(流凾數)(stream function)식(式)과 골도수송(滑度輸送)(vorticity transport)식을(式) 이용하여 변환(變換)한 후, ?방류속도(放流速度), ?방류구폭(放流口幅) 등(等)으로 표현되는 변수(變數)와 흐름을 지배(支配)하는 무차원매개변수(無次元媒介變數)를 도입하여 무차원화(無次元化)하고 successive under-relaxation을 이용하여 Gauss-Seidal 반복법(反復法)으로 해를(解) 구(求)하는 것이다. 수치실험(數値實驗)은 방류(放流)Froude수(數)가 4~32, 방류속도(放流速度)와 가로흐름속도와의 비로(比) 정의되는 속도비가 8~15 의 범위의 흐름영역(領域)에서 수행되었다. 부력(浮力)?으로 인한 주변(周邊)흐름수역(水域)의 속도변화(速度變化), 온도상승(溫度上昇)범위, 흐름상태 및 골도(滑度)가 조사되었으며, ?의 경로에 대한 속도비와 방류밀도Froude 수의 영향이 또한 조사되었다. ?중심선의 속도, 온도변화, 국부밀도(局部密度)Froude 수(數)의 변화가 계산되며 퍼짐율(spreading rate)과 확산비(擴散比)(dispersion ratio)가 방류밀도(放流密度)Froude 수, 국부밀도(局部密度)Froude 수(數) 및 속도비(速度比)의 항(項)으로 해석되었다. 또한 속도와 온도분포를 상사(相似)(similarity)로 나타낼 수 있음이 밝혀졌으며, Gaussian 분포(分布)를 이용한 적분형해석(積分型解析)(integral type analysis)이 가능한 것으로 사료된다.
연속 계조 영상을 이진 영상으로 변환하는 방법을 해프토닝이라 한다. 이와 같은 해프토닝 방법 중 오차확산법은 연속 계조 영상을 이진 영상으로 표현할 때 우수한 화질을 보이지만 에지 영역에서는 에지 정보가 흐려지는 특성이 있다. 이를 개선하기 위해 원영상의 국부적인 공간 정보를 이용하여 에지를 강조하는 방법을 제안한다 제안 방법은 인간의 시각이 한 점을 인식하지 않고 국부 평균을 인식함을 고려하여 한 화소와 인접 화소의 평균을 이용한 비율 값을 국부 평균에 가중치로 적용하고 에지 강조 정보량(EEI : Edge enhancement information)을 구한다. 이때 국부 평균에 적용되는 가중치는 원 화소와 3$\times$3 블록의 평균과의 차이 값과 공간 활성도(LAM : Local activity measure)의 비율을 이용하여 계산된다 공간 활성도는 국부 공간의 변화량을 표현하는 척도로 3$\times$3 블록의 평균과 블록의 화소의 차이 값의 제곱의 합으로 구한다 EEI를 양자화기 입력에 더하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안 방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수로 평가했으며 제안 방법을 영상에 적용한 결과 이진 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이며 미세한 에지도 잘 보존되었다. 또한 눈에 거슬리는 규칙적 패턴도 줄어 개선된 화질을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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