3차원 모델간의 형상을 비교하는 것은 형상을 기반으로 하는 인식, 검색, 분류 등을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 모델의 이동, 회전, 스케일 변화에 영향받지 않고, 모델을 구성하는 정점들이 비균일 하고 불완전한 경우에도 강인한 3차원 형상 비교 방법을 제안한다. 먼저 입력 데이터로부터 고유 모드를 이용한 모달 모델을 구성하고 모달 스트레인 에너지를 이용하여 형상 간의 유사성을 비교한다. 제안된 방법은 고유 진동수에 따라 고유 모드들을 순서화 함으로써 형태 변형을 전역적인 것에서부터 지역적인 것으로 체계화한다. 이렇게 체계화된 형상 표현과 모달 스트레인 에너지를 이용함으로써 국부적인 형태에 치우치지 않고 전체적인 형태의 유사성을 평가하였다.
전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없거나 가려짐이 있는 군용차량을 인식할 수 있는 자동 표적인식 알고리즘을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 광역적인 형상 특징을 찾기 위해 표적의 경계선에 대해 물체의 중심을 기준으로 방사함수 (radial function)를 정의한다. 또한, 형상 정보가 집중되어 있는 표적의 윗 부분으로부터 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 두 개의 특징점과 경계선으로부터 거리함수를 정의한다. 두 개의 함수와 경계선으로부터 4개의 광역적 형상 특징과 4개의 국부적 형상 특징을 제안한다. 이 특징들은 병진, 회전 그리고 크기변화에 대해 기존의 특징 벡터들 보다 좋은 불변성을 가진다. 이 특징들을 이용하여 가려짐이 있는 표적과 가려짐이 없는 표적을 구분하여 인식하기 위한 새로운 분류 방식을 제안한다. 실험을 통해 제안한 특징들의 불변성과 인식 성능을 기존의 특징벡터들과 비교하여 제안한 표적 인식 알고리즘의 우수성을 입증한다.
하천 내에서 하상변동은 치수나 생태계에 직간접적인 영향을 끼치는 것으로 알려져 있다. 하상변동의 예측을 위한 여러 가지 모델들이 존재하지만 하상변동의 양상을 직관적으로 파악하기에는 어려움이 있다. 최근 수행된 연구결과에 따르면 하천의 수리 기하학적 형상이 부유사 농도와 유량과의 관계와 관련이 있는 것으로 밝혀졌다(Kim et al., 2018). 본 연구에서는 하상변동과 부유사의 농도를 밀접한 관련이 있다고 가정하여 수리기하(Hydraulic Geometry) 이론을 이용하여 하상변동의 경향성을 표현하여 하상변동의 경향성을 직관적으로 유추할 수 있는 기법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 하상변동을 수리기하적표현을 이용하여 해석적으로 제시하였고 수치모의를 실시하였으며 실제 자연하천에 대해 검증을 수행하였다. 수치모의는 자연에 존재할 수 있는 다양한 하천형상을 표현하기 위해 수리기하 이론에서의 수심과 폭을 나타내는 인자들을 이용하여 하천의 형상을 넓고 얕은 하천, 좁고 깊은 하천, 중간 정도의 하천으로 분류하였으며 흐름조건을 정상류와 부정류조건으로 분류하였다. 또한 하상경사와 하상재료의 입경분포를 고려하였다. 그리고 실제 하천에 대한 검증은 대한민국에 존재하는 갑천, 미호천, 남강, 임진강, 원주천, 금호강의 하상변동 자료를 이용하여 실시하였다. 하상변동의 경향성을 직관적으로 표현하기 위해 Manning 공식을 이용하여 하상전단력의 수리기하 지수를 수심, 유속, 조도계수의 수리기하지수들로 표현하였다.
지문분류 기술은 대용량 데이터베이스 기반 1:N 지문인식 시스템에서 지문의 형상에 따라 4개 또는 5개 이상의 클래스로 1차분류를 하여 지문인식의 속도 및 정확도를 개선하기 위해 필수로 사용되는 주요 기술이다. 과학수사, 범죄예방, 전자여권 시스템 등에 활용되고 있는 대규모 지문인식 시스템에서 지문분류 작업을 수행하면 데이터베이스 전체를 탐색하는데 필요한 시간을 "1/클래스의 수"로 줄일 수 있기 때문에, 지문분류 기술은 대용량 데이터베이스 시스템에서는 필수 요소이다. 본 논문에서는 지문분류와 관련된 국내외 기술을 분석하고 지문분류 기술의 발전 동향을 살펴본다.
정규분포 등의 가정이 곤란한 복잡한 밀도 분포에 대해 데이터의 선험적인 지식 없이 해석하기 위해 다수의 항목이 되고 복잡한 밀도 분포를 가진 데이터를 보다 소수의 단순한 밀도 분포가 되는 그룹으로 분류하는 방법을 나타내었고 데이터를 그룹으로 분류하는데 표본에 의한 분류와 항목에 의한 분류를 할 수 있다. 선험지식을 사용하지 않고 데이터를 분류하면 Parzen의 창함수에 의한 추정과 대수우도에 의한 평가함수를 사용하는 것으로 복잡한 형상을 가진 밀도분포도 선험지식 없이 해석이 가능하다. 표본의 밀도 분포와 항목의 밀도분포를 나타내기 위하여 다수의 밀도 분포의 합과 곱의 형으로 전개하는 방법을 보였고 제안하는 방법을 의도적으로 생성한 데이터에 적용하여 원래의 밀도분포에 따라 분류결과를 얻을 수 있었다.
Bead shape in high frequency electric resistance (HER) pipe welding gives useful information on judging current welding conditon. In most welding process, heat input is controlled by skilled operators observing color and shape of bead. In this paper, a visual monitoring system is designed to observe bead shape in HERW pipe welding process by using structured light beam and a C.I.D(Charge injection device) camera. To avoid some difficul- ties arising in extracting stable features of stripe pattern and classifying the extracted features, Kohonen neural network is used to classify such bead shapes. The experimental results show accurate classification performance of the proposed method.
석유 및 천연가스 생산에 사용되는 고정식 해양플랜트에는 자켓 구조물이 가장 많이 사용되고 있다. 생산에 사용되는 자켓 구조물은 풍하중이나 파랑하중에 의해 인명의 피해 없이 변위 및 응력에 대해 안전해야 한다. 그러나 1940년대 후반부터 사용되어 온 자켓 구조물은 피로하중, 노후화로 인해 내구성에 문제가 생기고 있다. 본 논문에서는 자켓 구조물의 안전성을 검토하기 위해 모드형상을 이용하여 자켓 구조물의 손상 위치를 탐색하는 방법을 제시한다. 제시한 손상탐지기법의 효용성을 입증하기 위해 자켓 구조물의 유한요소모델에 임의의 손상을 모사하였다. 유한요소모델의 손상 전 모드형상과 손상 후 모드형상의 모달 변형에너지의 변화를 이용하여 손상 지수를 유도하고 유도한 손상지수를 사용하여 손상이 있는 부재와 손상이 없는 부재를 분류하였다. 연구 결과 손상지수가 '0'인 부재를 제외한 나머지 부재 모두 본 연구에서 제시한 손상탐지기법으로 손상 부재를 판별할 수 있었다.
본 연구에서는 전기 도금법을 이용하여 수 마이크로미터(${\mu}m$)에서 수십 마이크로미터 크기의 수지상(dendrite) 구리분말을 제조하였다. 구리 도금욕의 종류($Cu_2P_2O_7$, $CuSO_4$, $CuCl_2$), 인가 전위(E, Volt) 및 기판에 따른 수지상(Dendrite)의 형상적인 특성이 비교되었으며, 형상에 따른 겉보기밀도와 비표면적 측정(BET)이 진행되었다. 수지상의 2차 가지길이와 주축길이의 비(ratio)를 형상의 차이로 분류한 결과 염화구리 도금욕에서 0.14 로서 가장 큰 값을 가지며 겉보기 밀도는 $1.04g/cm^3$로 가장 낮은 값을 보였다.
국내에서는 예측 불가능한 재난으로 인한 침수 피해 발생사례가 증가하였다. 따라서 침수 피해 예측이 더욱 중요해지고 있는 실정이다. 기존에는 주로 수치모형을 통한 침수예측을 하였고, 정보통신기술도 발달해왔지만 아직까지 수치모의에 많은 시간이 소요되기 때문에 침수 피해의 실시간 예측이 힘든 상황이다. 이에 국립재난안전연구원(2017)에서 침수예측을 위한 보간 모델인 SIND(Scientific Interpolation for Natural Disaster) Model을 개발하였다. 이는 보간을 이용한 모델이기 때문에 그동안 사용해왔던 물리 모형보다 간단하다. 그러나 정확한 값이 아닌 보간을 이용한 모델이기 때문에 정확도를 검토할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Mapping분야에서 사용하는 CRITIC(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) 기법을 활용하여 지도의 정확도 검토를 수행하였다. CRITIC은 형상기준, 위치기준, 면적기준을 이용하여 형상유사도를 산정하는 방법이며, 이 기법을 활용하여 국가가 제공한 침수예상도(국립해양조사원, 2010)와 SIND모델 결과 지도를 비교하였다. 형상기준은 지도의 형상을 나타내는 형상지수를 비교하고, 위치기준은 지도의 무게중심의 일치정도, 면적기준은 형상 면적을 비교하는 것이다. 지도는 총 300여개의 매칭 객체 쌍을 가지고 수행하였고, 위험도 등급은 Grade 1부터 Grade 5 까지 분류하여 나타내었다. 연구 대상지역은 ${{\bigcirc}{\bigcirc}}$시이다. 그 결과, 형상유사도는 약 200여개의 매체쌍이 0.80 이상의 값을 나타냈고, 나머지 매체 쌍은 0.75이하의 값을 나타내었다. 위험도 등급이 낮을수록 형상유사도 값은 크게 나타나고, 위험도 등급이 높을수록 형상유사도 값이 작게 나타나는 경향을 보였다. 이는 위험도 등급이 높은 곳의 경우, 해안선의 복잡한 지형형태 때문으로 판단된다. Mapping 분야에서 형상유사도 적합성 기준이 0.75이므로 결과는 60%이상이 정확하다고 판단할 수 있다. 따라서 본 연구에서 검토를 수행했던 간단한 방정식을 이용한 SIND 모델은 정확하다고 판단할 수 있다. 다만, 복잡한 지형과 현재 고려되고 있는 영향인자 외에 다양한 구조물 등을 고려한다면 형상유사도가 향상될 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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