본 논문에서는 VCS의 지연추적과 프린지 회전 모듈의 문제로 인한 상관결과에 대해 고찰한다. VCS는 FX 형식의 상관기로서 도플러 효과에 의한 전체로부터 도달하는 신호의 지연시간과 프린지 위상을 보정하기 위해 지연추적과 프린지 회전 모듈을 채용하고 있다. 관측데이터는 상관기에서 지연추적과 프린지 회전을 통하여 위상정보도 함께 보정되는데, AIPS에서 상관기보다 장시간의 상관적분을 수행함에 따라 위상이 안정되지 않은 것을 확인하였다. 그리고 상관결과의 해석에서 Delay 값이 정상보다 수십 nsec 정도 오차가 발생하였다. 또한 프린지 회전모듈에서 프린지 초기위상을 결정하지 않아서 상관결과의 위상이 FFT segment 단위로 연결되지 않는 것도 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 지연추적 모듈과 프린지 회전 모듈의 경우 위상보정을 담당하는 모듈의 부호가 반대로 동작하는 것과 관측데이터의 초기위상을 사용하도록 수정하였다. 그리고 프린지 회전 파라미터 계산모듈에 오류가 있는 것을 발견하여 VCS의 로직을 담당하는 프로그램을 개선하였다. 이상의 문제점들에 대해서 상관처리 실험을 통하여 본 논문에서 수정 제안한 알고리즘들이 데이터 해석결과에서 정확함을 확인하여, 개발한 VCS 하드웨어 상관기가 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 시공간 정보를 이용하여 동영상에서 움직이는 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다른 영역과 구별되는 현저한 장소에 무의식적으로 집중되는 시각주의 특성을 컴퓨터 시스템에 도입한 대비 지도(contrast map)와 중요 특징점(salient point)을 적용한 것이 큰 특징이라고 할 수 있다. 대비 지도는 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(direction) 3가지의 특징 정보 중 자기와 방향성의 특징을 나타내는 자기 지도(luminance map)와 방향성 지도(directional map)를 결합하여 대비 지도를 생성한다. 또한, 사람이 시각적으로 볼 때 의미 있다고 생각하는 중요 특징점을 웨이블릿 변환을 이용하여 찾아낸다. 이렇게 생성된 대비 지도와 중요 특징점을 이용하여 대략적인 집중윈도우(AW:Attention Window)의 위치와 크기를 결정한다. 다음으로, 동영상의 가장 큰 특징인 움직임 정보를 추정하여 집중윈도우를 객체에 가장 근사하게 축소시키고, 윤곽선 정보를 이용하여 객체를 추출한다. 윤곽선을 추출하기 위해 캐니에지(canny edge)를 사용하였으며, 배경의 윤곽선 제거를 위하여 윤곽선의 차이(DE:Difference of Edge)를 이용하여 가로 후보영역과 세로 후보영역을 추출한다. 추출된 2개의 후보영역을 AND연산과 모폴로지 연산을 이용하여 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험은 카메라가 고정된 상태에서 촬영한 동영상에 대해 이루어 졌으며, 객체와 배경이 효과적으로 분리되는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 격자 형태의 지형학적 분산 개념을 이용한 유출해석 시 적절한 격자 해상도 선정을 위해 배수경로 길이의 통계학적 특성과 유역의 동수역학적 매개변수의 변화 양상을 살펴보았다. 배수경로 길이는 지리정보체계의 8방향 흐름방향 알고리즘을 이용하여 산정하였으며, 이로부터 유역의 동수역학적 매개변수를 산정하였다. 분석을 위해 사용된 지형도는 보편적으로 널리 사용되고 있는 1:5,000과 1:25,000 축적을 이용하였으며 각각 5, 10, 15, 20 m와 20, 30, 50, 100, 150, 200 m의 격자 크기를 적용하였다. 분석결과 하천망의 규모에 따라 격자 해상도별 배수 경로 길이의 통계적 특성이 변화함을 볼 수 있었으며, 이로 인해 유역의 동수역학적 매개변수 역시 변화함을 볼 수 있었다. 이러한 변화양상들을 종합적으로 판단하여 볼 때 격자 형태의 지형학적 분산 개념을 이용하여 유출해석을 수행할 경우 1:5,000 지형도의 경우 하천망이 발달된 유역은 격자 해상도 5m, 하천망의 발달이 적은 지역의 경우에는 5~20m의 격자 해상도에서 유역의 지형학적 특성과 동수역학적 특성을 적절히 표현하는 것으로 나타났으며, 1:25,000 지형도는 두 경우 모두 50 m 이하에서 이상의 특성들을 비교적 적절히 표현하는 것으로 나타났다.
Simulation model was developed to analyze drying process for tray type red pepper dryer and validated by experiments. This model could predict satisfactorily temperatures and moisture contents of red pepper and temperatures of drying air during drying. Optimize algorithm was developed to search control valiables (drying air temperature, air recycle ratio and air flow rate) of red pepper dryer based on a criterion of minimizing energy consumption under the constraint conditions that statisfied carotenoid retension of at least 210mg per 100g dry matter, the moisture content of bottom layer of 15% (d.b) and drying time of less than 35 hours. Step changes in drying air temperature and air recycle ratio were considered in the optimization. In single step in control variables, the difference of the moisture content between top layer and bottom layer was great and more fan power was required. As the drying trays were exchanged when the moisture content of bottom layer reached to 100% (d.b), fifty percent of energy was saved and the difference of moisture content was little. In double step changes in control variables, optimal conditions were found by changing the step when the moisture content of bottom layer reached to 100% (d.b) (about 19.8 hours from starting drying). Optimum air flow rate was $18.1cmm/m^2$. Optimum drying air temperature and air recycle ratio in the first step was $55.8^{\circ}C$ and 0.80, and in the second step $65.6^{\circ}C$ and 0.88, respectively. In triple step changes in control variables, the optimal conditions were found by changing the steps when the moisture content of bottom layer reached to 250% (d.b) and 150% (d.b). Optimal air temperatures were $66.2^{\circ}C$, $58.4^{\circ}C$ and $66.9^{\circ}C$, and optimal air recycle ratios were 0.778, 0.785, 0.862 at each step, respectively. Optimal air flow rate was $18.9cmm/m^2$. The best operating mode was triple step mode considering energy consumption, drying time, fan power, and quality of dried red pepper. When the triple step mode was used to dry the red pepper, the energy consumption was about 16.5%~57.2% less than that of the single step mode and the drying time was 6.6 hours shorter than that of the double step mode.
본 연구는 Bayesian method에 바탕을 둔 Gibbs sampling algorithm을 이용하여 돼지의 번식형질에 대한 산차 별 자료를 활용하여 산차의 기록에 대한 서로 다른 모델설정시의 유전모수 추정치의 변화를 통하여 종돈장에서 분석모델설정, 선발 및 육종계획 수립 시 기초자료로 활용코자 1996년부터 2006년까지 국내 N 종돈장의 요크셔종 번식능력 검정자료 9,609자료와 혈통기록 3,981두의 자료를 이용하였다. 산차에 대하여 영구환경효과로 간주하고 분석한 총 산자수의 유전력 및 영구환경효과는 각각 0.12±0.020, 10.9±1.63%로 추정되었으며, 반복력은 각각 0.22±0.012로 추정되었다. 또한 산차를 다른 형질로 간주하고 단형질로 추정한 산차 별 유전력 및 표준편차는 1산차, 2산차, 3산차, 4산차, 5산차 및 6산차에서 각각 0.11±0.032, 0.15±0.037, 0.15±0.044, 0.12±0.042, 0.07±0.046 및 0.05±0.037로 추정되었으며 산차간 유전상관은 0.99에서 -0.13으로 분포되어 산차간 간격이 커질수록 유전상관이 떨어지는 경향을 보이며, 유전력이 떨어질수록 상관도 떨어지는 것으로 조사되었다. 이러한 산차에 대한 유전상관의 변화는 선발이나 혹은 산차간 환경에 기인한다고 볼 때, 총 산자수에 대한 산차 별 유전상관이 산차가 변함에 따라 작아지거나 혹은 변하는 상황에서, 산차간 유전상관이 동일하다는 가정이 많이 달라지므로 정확한 개체의 육종가 추정을 위하여는 산차를 고려한 반복모델보다는 개체의 산차를 다른 형질로 보는 것이 타당하다고 사료된다.
본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.
오늘날 IP 네트워크에서 소모되는 에너지를 줄이기 위해 여러 곳에서 다양한 방법으로 연구되어 왔다. 본 논문은 다양한 에너지 프로파일을 갖는 IP 네트워크에서 에너지를 감소시키는 한 방법을 제안하고, 그 특성을 자세히 분석한다. 에너지 프로파일 기반 OSPF 라우팅 방식을 제안하면서, 경로 설정 시 기존 OSPF 방식의 metric과 네트워크 소자의 에너지 소모량에 가중치를 부여하여, 최대 에너지 절약 효과를 얻기 위해 다양한 경우에 대해서 분석한다. 그 결과 본 논문의 제안 방식은 IP 네트워크의 각 소자에 랜덤한 에너지 프로파일을 적용하면, 입력 라우터의 평균 입력 부하가 0.5일 때 기존의 운영 방식에 비해 67% 정도 에너지를 절약 할 수 있음을 확인한다. 그리고 본 방식의 알고리즘은 최소 에너지 소모가 되도록 라우팅하기 때문에 기존 라우팅 방식에 비해 경로의 홉 수가 다소 증가하고 있지만, 평균 홉 수 증가는 1.4홉 이내로 제한되고 있다. 그리고 본 방식이 실제 IP 네트워크 적용될 때, 에너지 절약 효과가 우수함을 나타낸다.
시간영역에서의 구조물의 해석은 직접적분법과 모드중첩법에 의하여 구해질 수 있다 그 중에서도 모드중첩법에 의한 해석방법은 몇가지 저차 진동모드를 사용하여 비교적 정확한 해를 구할 수 있기 때문에 동적해석에 널리 사용되고 있다, 그러나 비선형해석에서는 각 부재들의 상태에 따라 강성이 달라지므로 고유 진동모드를 정의할수 없거나 변화되는 강성에 따라 고유진동 모드를 지속적으로 다시 구하여야 하는 불편 있으므로 모드 중첩법을 이용한 비선형해석은 완전탄소성모델 등 극히 제한된 조건에서만 실행이 가능하였다 본논문에서는 강성행렬을 각 부재별로 분리시키고 비선형복원력과 초기선형복언력과 초기선형복원력의 차이를 하중항에 반영시킴으로써 모드중첩법을 이용하여 비선형 해석은완전탄소성모델 등 극히 제한된 조건에서만 실행이 가능하였다 본 논문에서는 강성행렬을 각 부재별로 분리시키고 비선형 복원력과 초기선형복원력의 차이를 하중항에 반영시킴으로써 모드중첩법을 이용하여 비선형해석이 가능한 방법을 제시하고자 한다. 특히 각 부재 강성을 각 부재의 상대변위의 함수로 나타냄으로써 연속적인 계산이 가능하게 하였다 본 논문에서 제시된 방법은 전단보모델에 적용하였으며 모드 개수를 변화시켜 지진하중에 의한 최대변위를 계산하여 이를 직접적분버에 의한 결과와 비교하였다.
본 연구는 두점식 선박 계류시스템의 종방향 외력에 대한 비선형 동적거동 해석을 수행하였다. 특정 입력 매개변수에 대한 카오스 운동과 한계주기궤도 등의 비선형 거동의 특성을 연구하였다. 주로 비선형복원력은 계류시스템의 강한 비선형성과 동적거동의 다양성을 제공한다. 계의 운동방정식 시뮬레이션에 사용된 수치 적분기는 4차 룽게쿠타법이다. 외력진폭과 주파수를 변화시킬 때 분기 그림과 동적불안정 현상들을 볼 수 있다. 외력의 주파수(진동수)가 0.4 rad/s인 경우 수많은 혼돈상태 점들 사이에 주기창이라 불리는 안정적인 주기해가 관측된다. 주파수가 0.7 rad/s인 경우는 외력진폭이 1.0을 초과할 때 혼돈 영역이 갑자기 증가한다. 주파수가 1.0 rad/s인 경우는 주파수가 0.4 rad/s 및 0.7 rad/s인 경우와 비교해 볼 때, 혼돈 운동이 약화된다. 아울러, 두점식 계류시스템은 각 매개변수에서 준주기 운동, 한계주기궤도, 대칭성의 깨짐과 같은 다양한 정상상태의 궤적이 관측된다.
유도분극(induced polarization; IP) 탐사는 분극 현상으로 인해 매질에서 발생하는 과전압을 측정하는 전기전자 탐사법으로 주로 금속 광상을 찾을 때 사용되었으나 장비의 발전에 힘입어 최근에는 지하수, 환경 오염, 지반 등 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있다. IP 탐사에는 충전율을 측정하는 시간영역 IP 탐사, 진동수 효과를 측정하는 진동수영역 IP 탐사, 그리고 복소수 전기비저항을 측정하는 복소 전기비저항 탐사와 광대역 IP (spectral IP; SIP) 탐사 등이 있다. 또한, 최근에는 전극 형태의 측정 방법의 단점을 보완하기 위해 전자기 유도에 기초한 IP 법도 개발되어 지속적으로 연구가 진행되고 있다. 다양한 IP 탐사법에 대한 체계적인 이해를 돕기 위해 이 논문에서는 1) 송신원 형태와 측정 자료를 기준으로 IP 탐사법을 분류하고 이들에 대한 개념 정리와 함께 2) 각 탐사법의 수치 모델링 및 역산 알고리듬 발전 과정을 자세히 기술하고 3) 마지막으로 IP 탐사의 다양한 현장 활용 사례를 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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