본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 기저영상을 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심 좌표를 계산하여 중심 이동하는 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 또한 기저영상은 얼굴의 특징으로 주요성분분석과 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 각각 이용하여 추출하였다. 이는 2차와 고차의 통계성을 각각 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 2가지 방법을 각각 64*64 픽셀의 48개(12명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 또한 제안된 중심이동의 독립성분분석이 중심이동의 주요성분분석보다 더욱 우수한 인식성능이 있음도 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정함을 알 수 있었다.
불규칙 해상에서의 선체의 횡동요운동을 해석하기 위하여 통계적 부분선형화 방법을 사용하였다. 선형 1자유도계인 횡동요 운동 모델에 2차의 비선형 감쇠항과 3차 및 5차, 7차, 9차, 11차의 비선형 복원모멘트를 추가하였으며 불규칙 기진모멘트는 가우스 백색잡음으로 가정하였다. 이 해석 결과를 등가선형화 방법으로 구한결과와 비교한 결과 부분선형화 방법이 반드시 더 정확한 결과를 주는 것은 아니란 점을 확인하였다.
축하중을 받는 상태에서 지진이나 바람 등 횡방향 하중에 의하여 발생되는 철근 콘크리트 장주의 기하학적 비선형성은 일반적으로 $P-{\Delta}$ 방법 등의 2차 구조해석으로 고려되고 있다. 2차 구조해석은 복잡한 해석과정이 컴퓨터 프로그램에 의하여 극복된다 하더라도 고도의 공학적 판단이 요구되는 입력정보가 필요하기 때문에 실무 설계에서는 널리 사용되고 있지는 않다. 2차 구조해석의 대용으로 건설부 콘크리트 표준시방서와 미국 시방서에서는 상대적으로 해석과정이 간단한 모멘트확대법을 채택하고 있으나, 경우에 따라 너무 안전측의 설계결과를 가져온다고 알려져 있다. 본 연구에서는 실험치와 비교함으로써 시방서에 규정된 모멘트 확대법의 정확도를 수치적으로 검토하고 정확도를 높일 수 있는 대안을 제시한다.
본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 고유벡터를 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심좌표를 계산하는 것으로 이는 영상의 중심이동에 따른 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 고유벡터는 얼굴의 특징인 기저영상으로 주요성분분석을 이용하여 추출하였다. 이는 2차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 각각 320*243 픽셀의 60개(15명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 45개의 시험영상에서 평균적으로 약 1.6배 정도의 우수한 인식률과 약 3.9배 정도의 정확한 분류가 가능함을 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean 이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 분류함을 알 수 있다.
Boltzmann 방정식의 비선형 해법으로서 cumulant 모멘트 방법을 연구하였으며, Maxwell 분자모형 단원자분자 기체계의 정상충격파 문제에 대하여 적용하였다. 모멘트 방정식의 해는 Maxwell-Ikenberry-Truesdell(MIT) 반복법을 사용하였다. 원래의 MIT 반복법은 초기값을 평형분포함수로부터 구하지만, 본 연구에서는 반복계산의 초기값을 Mott-Smith의 두방식(bimodal)함수로부터 구하였다. 모멘트 계산은 2차 반복단계까지 수행하였으며, 강한 충격파에 대한 밀도, 온도, stress, heat flux 등의 윤곽과 충격파의 두께, 그리고 마하수 1.4 미만의 약한 충격파의 두께를 계산하였다. 1차 반복계산에서 충격파 윤곽에 대한 간단한 형태의 해석적 표현을 얻었으며, 이로부터 도출한 약한 충격파 두께에 대한 극한법칙은 Navier-Stokes 이론과 정확히 일치한다. 2차 반복계산에 의한 결과는 강한 충격파의 윤곽곡선 및 충격파 두께가 Monte Carlo 문헌값과 정량적으로 일치함을 보인다.
제2계 2차모멘트법인 점적합 포물체 근사법의 역과정의 연산을 구하여 신뢰성설계에 적용할 수 있도록 하였으며, 파괴점을 구하기 위한 신뢰성조건법을 연산과정을 수정하여 한계상태함수가 비선형인 경우에도 문제마다 식을 새로 수립하는 번거로움을 피하도록 하였다. SOSM/RC 조합방법을 이용하면 결과적인 파괴확률은 목표파괴확률에 부합하며 넓은 범위의 하중비에 대해 거의 일정한 부분안전계수를 얻을 수 있다.
본 연구에서는 유역의 배수구조를 설명할 수 있는 폭 함수 기반의 Clark 모형을 제안하였다. 시간-면적곡선으로는 지표면과 하천에 대하여 개별적인 동수역학적 특성을 적용한 재조정된 폭 함수를 이용하였다. 선형저수지 추적의 경우 기존의 Clark 모형과 같이 차분화된 형태가 아니라 해석식을 적용하여 수행하였다. 본 연구에서 고려한 주요한 매개변수들로는 지표면평균이송속도 및 하천평균이송속도와 저류상수를 들 수 있다. 실제 매개변수의 추정 과정에는 전역최적화 기법 중의 하나인 SCE-UA 기법을 적용하였다. 또한 Clark 모형으로부터 유도된 순간단위도의 형상은 원점에 대한 1차모멘트와 면적중심에 대한 2, 3차 모멘트로 구분하여 평가하였다. 관측 수문사상의 통계모멘트들과 본 연구에서 추정된 통계모멘트들의 상관계수는 1차모멘트의 경우 0.995, 2차모멘트는 0.993, 3차모멘트는 0.983로 산정되었다. 평균과 분산에 대해서는 추정값과 관측값이 대체로 일치하는 경향을 보여주었다. 그러나 추정된 3차모멘트에 대한 결과는 다소 과대 평가되는 경향을 나타내었다. 제안된 Clark 모형은 순간단위도의 형상을 평균과 분산만을 고려하여 적용한 방법보다 수문곡선의 왜곡 및 첨두좌표의 모의와 관련된 한계점을 개선하였다. 이러한 결과로부터 본 연구에서 제시한 방법론은 배수경로의 이질성과 동적매개변수들의 영향을 적절하게 반영할 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 고려한 모멘트들의 변동성은 주로 저류상수의 영향이 크게 나타나고 있으며, 지표면평균이송속도보다는 하천평균이송속도가 크게 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 이로부터 저류상수와 하천평균이송속도가 Clark 모형으로부터 유도되는 순간단위도의 형상을 결정하는데 지배적인 역할을 하는 것으로 확인되었다. 따라서 두 매개변수는 모형의 적용 과정에서 중요하게 고려되어야 할 것으로 판단된다.
불규칙 해상에서의 선체의 횡동요운동을 해석하기 위하여 등가선형화방법을 사용 하였다. 일자 유도 선형 횡동요운동 모델에다가 2차의 비선형 감쇠항과 3차 및 5차의 비선형 복원 모멘트를 추가 하였으며 불규칙 기진 모멘트는 가우스 백색잡음으로 가정 하였다. 등가선형화 방법을 사용하여 예측한 응답의 통계적 특성을Simulation 결과와 비교 하였다.
최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 영상 특징 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 다단계 영상 검색 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 2단계로 이루어진다. 1단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장하여 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대 분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대 분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다. 모양 정보를 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants: IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 상표 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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