• 제목/요약/키워드: Arbitrary feature

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CFD based simulations of flutter characteristics of ideal thin plates with and without central slot

  • Zhu, Zhi-Wen;Chen, Zheng-Qing;Gu, Ming
    • Wind and Structures
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    • 제12권1호
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    • pp.1-19
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    • 2009
  • In this paper, the airflow around an ideal thin plate (hereafter referred to as ITP) with various ratios of central slot is simulated by using the finite-difference-method (FDM)-based Arbitrary-Lagrangian-Eulerian descriptions for the rigid oscillating body. The numerical procedure employs the second-order projection scheme to decouple the governing equations, and the multigrid algorithm with three levels to improve the computational efficiency in evaluating of the pressure equation. The present CFD method is validated through comparing the computed flutter derivatives of the ITP without slot to Theodorsen analytical solutions. Then, the unsteady aerodynamics of the ITP with and without central slot is investigated. It is found that even a smaller ratio of central slot of the ITP has notable effects on pressure distributions of the downstream section, and the pressure distributions on the downstream section will further be significantly affected by the slot ratio and the reduced wind speeds. Continuous increase of $A_2^*$ with the increase of central slot may be the key feature of the slotted ITP. Finally, flutter analyses based on the flutter derivatives of the slotted ITP are performed, and moreover, flutter instabilities of a scaled sectional model of a twin-deck bridge with various ratios of deck slot are investigated. The results confirm that the central slot is effective to improve bridge flutter stabilities, and that the flutter critical wind speeds increase with the increase of slot ratio.

비대칭 구조를 갖는 두 협조 로봇의 하이브리드 위치/힘 제어에 관한 연구 (A study on the hybrid position/force control of two cooperating arms with asymmetric kinematic structures)

  • 여희주;서일홍;홍석규;김창호
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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    • pp.743-746
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    • 1996
  • A hybrid control scheme to regulate the force and position by dual arms is proposed, where two arms are treated as one arm in a kinematic viewpoint. Our approach is different from other hybrid control approaches which consider robot dynamics, in the sense that we employ a purely kinematic based approach for hybrid control, with regard to the nature of position-controlled industrial robots. The proposed scheme is applied to sawing task. In the sawing task, the trajectory of the saw grasped by dual arms is planned in an offline fashion. When the trajectory of the saw is planned to follow a line in a horizontal plane, 3 position parameters are to be controlled(i.e, two translational positions and one rotational position). And a certain level of contact force has to be controlled along the vertical direction(i.e., minus z-direction) not to loose the contact with the object to be sawn. Typical feature of sawing task is that the contact position where the force control is to be performed is continuously changing. Therefore, the kinematic mapping between the force controlled position and the joint actuators has to be updated continuously. The effectiveness of the proposed control scheme is experimentally demonstrated. The proposed hybrid control scheme can be applied to arbitrary dual arm systems, regardless of their kinematic structure and the number of actuated joints.

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독립성분해석을 이용한 Saliency map 모델 구현 (Implementation of saliency map model using independent component analysis)

  • 손준일;이민호;신장규
    • 센서학회지
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    • 제10권5호
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    • pp.286-291
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    • 2001
  • 논문에서는 임의의 시각계에서 인간과 유사한 시각 응시점을 선택하기 위한 Saliency map 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 영상의 에지 정보를 시각 응시점 결정을 위한 특징 기저로 이용한다. 자연 정지 흑백 영상에서 상호 독립적인 에지 성분들을 찾는데 가장 좋은 방법이라고 알려진 독립성분해석 방법을 이용한다. 인간 시각계에서 시각 수용체의 비균일 분포를 고려하기 위해 카메라와 같은 시각 센서로 받은 영상을 직접 이용하는 대신에 입력 영상으로 다중 해상도를 갖는 계층 영상을 이용한다. 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션으로부터 제안한 Saliency map을 이용하여 주어진 임의의 이미지에 대한 시각 응시점을 구한다.

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집적 영상의 복원과 통계적 패턴분석을 이용한 왜곡에 강인한 3차원 물체 인식 (Three-dimensional Distortion-tolerant Object Recognition using Computational Integral Imaging and Statistical Pattern Analysis)

  • 염석원;이동수;손정영;김신환
    • 한국통신학회논문지
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    • 제34권10B호
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    • pp.1111-1116
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    • 2009
  • 본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 이용하여 왜곡에 강인한 물체를 인식하는 방법을 연구한다. 해당 화소들의 확률적 특성인 평균과 표준편차를 이용하여 3차원 공간에서 물체를 복원하고 거리를 추정한다. 표적인식은 Fisher 선형판별법(linear discriminant analysis, LDA)과 주성분 분석법(principal component analysis, PCA) 기술을 결합한 통계적 분류기(statistical classifier)로 수행한다. Fisher 선형판별법은 클래스 간의 판별력을 최대로 하고 주성분 분석법은 Fisher 선형판별법을 수행하기 위한 차원축소를 실행한다. 주성분 분석법은 차원축소 후 복원된 벡터와 원 벡터의 오차를 최소화하는 기술로 알려져 있다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 면외(out-of-plane) 회전된 표적을 본 논문에서 제안한 방법으로 분류한다.

이산 웨이브렛 변환을 이용한 유효 음성 추출에 관한 연구 (A Study on Extracting Valid Speech Sounds by the Discrete Wavelet Transform)

  • 김진옥;황대준;백한욱;정진현
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제9B권2호
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    • pp.231-236
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    • 2002
  • 유효한 무성음이 시스템 노이즈와 합성됐을 경우 유효한 무성음 추출에 많은 어려움이 있으나 본 논문에서는 유효한 무성음 추출에 있어 이산 웨이브렛 변환을 이용한 신호 해석 내용을 기반으로 주파수와 그 위치를 블록별로 머징 규칙으로 유효 여부를 결정하기 때문에 노이즈가 많은 환경에서도 유효한 무성음 추출이 가능하다. 머징 알고리즘은 음성만으로도 처리 매개변수를 결정할 수 있고 시스템 잡음에 대하여서도 독립적이기 때문에 유효한 음성을 추출하는데 매우 효과적이다. 실험 결과를 통하여 유효한 음성 추출 처리 과정에서 보다 향상된 결과를 보이고 있으며 특히 고주파 노이즈에 대한 강한 적응력을 제시하고 시스템 구현에도 용이한 시스템 튜닝을 가능케 한다.

CFD-FSI simulation of vortex-induced vibrations of a circular cylinder with low mass-damping

  • Borna, Amir;Habashi, Wagdi G.;McClure, Ghyslaine;Nadarajah, Siva K.
    • Wind and Structures
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    • 제16권5호
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    • pp.411-431
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    • 2013
  • A computational study of vortex-induced transverse vibrations of a cylinder with low mass-damping is presented. An Arbitrary Lagrangian-Eulerian (ALE) formulation of the Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes equations (URANS), along with the Spalart-Allmaras (SA) one-equation turbulence model, are coupled conservatively with rigid body motion equations of the cylinder mounted on elastic supports in order to study the amplitude and frequency response of a freely vibrating cylinder, its flow-induced motion, Vortex Street, near-wake flow structure, and unsteady loading in a moderate range of Reynolds numbers. The time accurate response of the cylinder from rest to its limit cycle is studied to explore the effects of Reynolds number on the start of large displacements, motion amplitude, and frequency. The computational results are compared with published physical experiments and numerical studies. The maximum amplitudes of displacements computed for various Reynolds numbers are smaller than the experimental values; however, the overall agreement of the results is quite satisfactory, and the upper branch of the limit-cycle displacement amplitude vs. reduced velocity response is captured, a feature that was missed by other studies. Vortex shedding modes, lock-in phenomena, frequency response, and phase angles are also in agreement with experiments.

SAR 영상 자동정합을 위한 영상정합기법의 비교연구 (Comparison of Image Matching Method for Automatic Matching of High Resolution SAR Imagery)

  • 백상호;홍승환;유수홍;손홍규
    • 대한토목학회논문집
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    • 제34권5호
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    • pp.1639-1644
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    • 2014
  • SAR 센서는 마이크로파를 이용한 능동센서로 기상조건에 상관없이 영상을 취득할 수 있다는 장점이 있어, 국토관리 및 재해 모니터링 등에 활발히 활용되고 있다. 주기적으로 취득되는 SAR 영상을 효과적으로 활용하기 위해서는 자동화된 영상 정합기법이 필요하지만 영상의 촬영 시간 및 기하에 따라 다른 양상의 기하조건을 가진 취득됨에 따라 충분한 정합 정확도를 기대하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 기울기 속성을 추가한 MI (Mutual Information) 기법과 FMT (Fourier-Mellin Transform)기법, SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 기법을 임의의 변위와 회전 공차를 적용하고, 해상도를 변화시킨 TerraSAR-X 영상에 적용하여 그 결과를 비교하였다. 비교 결과, MI 기법의 경우엔 서로 상이한 기하에서 촬영된 영상에 적용하였을 때에도 일정 크기의 영상소가 다수 분포할 경우 0~2 픽셀 수준의 정확도를 지닐 수 있는 반면, FMT 기법의 경우에는 같은 사물에 대해서도 그 영상소 값이 서로 상이하여 정합 오차가 수십에서 수백 픽셀로 나타났다. 또한 SIFT 기법의 경우에도 영상 정합을 위한 공액점의 정확도가 0~17 % 수준으로 매우 낮아 서로 상이한 기하조건으로 취득된 SAR 영상에 적용이 어려울 것으로 나타났다.

Adaptable Center Detection of a Laser Line with a Normalization Approach using Hessian-matrix Eigenvalues

  • Xu, Guan;Sun, Lina;Li, Xiaotao;Su, Jian;Hao, Zhaobing;Lu, Xue
    • Journal of the Optical Society of Korea
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    • 제18권4호
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    • pp.317-329
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    • 2014
  • In vision measurement systems based on structured light, the key point of detection precision is to determine accurately the central position of the projected laser line in the image. The purpose of this research is to extract laser line centers based on a decision function generated to distinguish the real centers from candidate points with a high recognition rate. First, preprocessing of an image adopting a difference image method is conducted to realize image segmentation of the laser line. Second, the feature points in an integral pixel level are selected as the initiating light line centers by the eigenvalues of the Hessian matrix. Third, according to the light intensity distribution of a laser line obeying a Gaussian distribution in transverse section and a constant distribution in longitudinal section, a normalized model of Hessian matrix eigenvalues for the candidate centers of the laser line is presented to balance reasonably the two eigenvalues that indicate the variation tendencies of the second-order partial derivatives of the Gaussian function and constant function, respectively. The proposed model integrates a Gaussian recognition function and a sinusoidal recognition function. The Gaussian recognition function estimates the characteristic that one eigenvalue approaches zero, and enhances the sensitivity of the decision function to that characteristic, which corresponds to the longitudinal direction of the laser line. The sinusoidal recognition function evaluates the feature that the other eigenvalue is negative with a large absolute value, making the decision function more sensitive to that feature, which is related to the transverse direction of the laser line. In the proposed model the decision function is weighted for higher values to the real centers synthetically, considering the properties in the longitudinal and transverse directions of the laser line. Moreover, this method provides a decision value from 0 to 1 for arbitrary candidate centers, which yields a normalized measure for different laser lines in different images. The normalized results of pixels close to 1 are determined to be the real centers by progressive scanning of the image columns. Finally, the zero point of a second-order Taylor expansion in the eigenvector's direction is employed to refine further the extraction results of the central points at the subpixel level. The experimental results show that the method based on this normalization model accurately extracts the coordinates of laser line centers and obtains a higher recognition rate in two group experiments.

시간유한요소법을 이용한 분포형 구동기의 형상최적화에 관한 연구 (A Study on Shape Optimization of Distributed Actuators using Time Domain Finite Element Method)

  • 석진영;김유단
    • 한국항공우주학회지
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    • 제33권9호
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    • pp.56-65
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    • 2005
  • 시간유한요소법은 시간영역을 고정시키고 행렬 미분방정식 형태의 공간전파 관계식을 풂으로써 시간과 공간에 대한 동적 해석을 수행하는 방법이다. 이 방법은 공간이산화 유한요소법이나 시/공간 동시이산화 유한요소법에 비해 공간에 관한 자유도가 발생하는 것이 두드러진 특징으로, 이를 이용하여 분포형 구동기의 공간에 따른 특성을 최적화하는 데에 효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 임의의 초기조건을 반영할 수 있도록 구성된 상태변수 벡터를 이용하여 구조물을 시간영역에서 이산화하고, 공간영역에서 전파관계식 및 경계조건을 이용하여 공간전파 관계식을 형성하였다. 이 때 구동기의 공간에 따른 형상 분포는 설계되어야 할 변수의 함수이고, 시간반응은 형상함수를 이용하여 이산화 하였다. 포텐셜 에너지 및 운동에너지를 구조물의 변위제어에 적절한 최적의 성능지수로 설정하고, 이를 최소화하도록 미지의 함수인 구동기의 분포형상을 구하였다. 일반적으로 구조물은 임의의 초기조건에서 외란을 받게 되나, 본 연구에서는 구현가능한 제어법칙을 이용하여 최종시간에서 안정화(rest) 조건을 만족한다고 가정하였다. 구동기 분포형상 최적화를 위해 상태/준상태 방정식을 유도하였다. 서브행렬 재형상화와 시/공간 경계조건을 통해 상태변수와 준상태변수에 대한 Ricatti 미분방정식을 유도하였다. 이를 통해 구동기 분포형상 최적화를 구현하였으며, 수치 시뮬레이션을 통해 적절한 구동기의 분포형상 최적화를 수행할 수 있음을 보였다.

3차원 뇌 자기공명 영상의 비지도 학습 기반 비강체 정합 네트워크 (Unsupervised Non-rigid Registration Network for 3D Brain MR images)

  • 오동건;김보형;이정진;신영길
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.64-74
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    • 2019
  • 비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.