본 논문은 특징검출(feature detection)과 특징해석(feature description) 기법을 이용하여, 영상 매칭 (matching)과 인식(recognition)에 필요한 다양한 파라미터의 변화에 따른 인식률의 차이를 분석하기 위한 실험 내용을 다룬다. 본 논문에서는 영상의 특징분석과 매칭프로세스를 위해, Lowe의 SIFT(Scale-Invariant Transform Feature)를 이용하며, 영상에서 나타나는 특징을 검출하고 해석하여 특징 데이터베이스로 구축한다. 특징 데이터베이스는 구글 어스를 통해 획득한 위성영상으로부터 50여개 건물에 대해 구축되는데, 이는 각 건물 영상으로부터 추출된 특징 점들의 좌표와 128차원의 벡터의 값으로 이루어진 특징 해석데이터로 저장된다. 구축된 데이터베이스는 각 건물에 대한 정보가 태그의 형식으로 함께 저장되는데, 이는 카메라로부터 획득한 입력영상과의 비교를 통해 입력영상이 가리키는 지역 내에 존재하는 건물에 대한 정보를 제공하는 역할을 한다. 실험은 영상 매칭과 인식과정에서 작용하는 내-외부적 요소들을 제시하고, 각 요소의 상태변화에 따라 인식률의 차이를 비교하는 방법으로 진행되었으며, 본 연구의 최종적인 시스템은 모바일기기의 카메라를 이용하여 카메라가 촬영하고 있는 지도상의 객체를 인식하고, 해당 객체에 대한 기본적인 정보를 제공할 수 있다.
얼굴 외형은 조명의 영향을 크게 받기 때문에 조명 변화는 얼굴 인식 시스템의 성능을 저하시키는 요인 중 하나이다. 본 논문에서는 non-alpha Weberface(non-alpha WF)와 히스토그램 평활화를 결합하여 조명 변화에 강건한 얼굴 표현 방법을 제안한다. 먼저, 입력 얼굴 영상에 대해 명암 대비 조절 파라미터를 적용하지 않은 non-alpha WF를 생성한다. 이후, non-alpha WF의 히스토그램 분포를 전역적으로 균일하게 하고 명암 대비를 향상시키기 위해 히스토그램 평활화를 수행한다. 제안하는 방법을 통해 전처리된 얼굴 영상으로부터 저차원 판별 특징을 추출하기 위해 $(2D)^2PCA$를 적용한다. Extended Yale B 및 CMU PIE 얼굴 데이터베이스에 대해 실험한 결과, 제안하는 방법으로 각각 93.31%와 97.25%의 평균 인식률을 얻었다. 또한, 제안하는 방법은 기존 WF뿐만 아니라 여러 조명 처리 방법들과 비교하여 향상된 인식 성능을 보였다.
The purpose of this study is to build urban canopy model (Met Office Reading Urban Surface Exchange Scheme, MORUSES) based to Unified Model (UM) by using urban building information data in Seoul, and then to compare the improving urban canopy model simulation result with that of Seoul Automatic Weather Station (AWS) observation site data. UM-MORUSES is based on building information database in London, we performed a sensitivity experiment of UM-MOURSES model using urban building information database in Seoul. Geographic Information System (GIS) analysis of 1.5 km resolution Seoul building data is applied instead of London building information data. Frontal-area index and planar-area index of Seoul are used to calculate building height. The height of the highest building in Seoul is 40m, showing high in Yeoido-gu, Gangnam-gu and Jamsil-gu areas. The street aspect ratio is high in Gangnam-gu, and the repetition rate of buildings is lower in Eunpyeong-gu and Gangbuk-gu. UM-MORUSES model is improved to consider the building geometry parameter in Seoul. It is noticed that the Root Mean Square Error (RMSE) of wind speed is decreases from 0.8 to 0.6 m s-1 by 25 number AWS in Seoul. The surface air temperature forecast tends to underestimate in pre-improvement model, while it is improved at night time by UM-MORUSES model. This study shows that the post-improvement UM-MORUSES model can provide detailed Seoul building information data and accurate surface air temperature and wind speed in urban region.
최근 급격히 증대되고 있는 멀티미디어 데이터를 사용자에게 편하고 효과적으로 제공하는 것은 내용 기반 정보 시스템의 핵심적인 요소이다. 허밍을 이용한 음악 검색 시스템은 사용자가 찾고자 하는 음악의 선율 중 일부분을 직접 허밍으로 입력하여 데이터베이스로부터 음악을 검색할 수 있는 편리한 방법이다. 일반적인 음악 정보 검색 시스템은 고정도의 피치 검출 방법을 필요로 하고 있으나 허밍의 입력으로부터 정확한 피치 정보를 검출하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 시스템의 성능 향상을 위해 기본적인 고정도 피치 정보 추출을 위해 신뢰도가 적용된 YIN 파라미터의 이용을 제안하고, 이를 적응하여 개발한 허밍을 이용한 음악 정보 검색 시스템에 대해 소개한다. 개발된 시스템은 음고, 음장 정보 및 에너지에 가중치를 두어 연속 DP 매칭을 수행하여 시스템의 성능을 향상시켰다. 성능평가를 위해 실시한 검색 실험결과 기존의 음고 정보 추출방법 중 캡스트럼 기반 다중 피치 검출 방법에 비해 본 논문에서 제안한 신뢰도를 적용한 YIN 피치 검출방법이 1위 결과에서 9.1%, 10위 결과에서는 7.2% 성능 향상을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다. 또한 전체 시스템의 성능은 155곡을 대상으로 10위까지의 결과에서 92.8%의 성능을 나타내었다.
고무부품의 신뢰성을 확보하기 위해서는 피로수명예측 및 평가기술 개발이 중요하다 하겠다. 최근에 고무부품에 대한 고성능, 고신뢰성을 위해 설계, 해석 및 평가기술이 요구되고 있으나, 지금까지는 경험과 시행착오적인 방법으로 개발되고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 고무소재에 대해 배합조건, 기계적 특성, 열화 및 피로수명 등을 포함하는 고무소재 물성 데이터베이스를 구축하고, 고무부품의 특성해석 결과를 데이터베이스와 연계하여 고무부품의 피로해석 모델을 개발하였으며, 실제 피로시험 결과를 통하여 개발된 모델의 타당성을 검증하였다.
제품의 수명시험 전에 소요될 시험시간을 대강이라도 예측할 수 있으면 비용을 측정하여 시험을 어떻게 진행할지 판단하는데 도움이 된다. 기계부품의 경우의 신뢰도예측은 시스템의 고장 혹은 열화 메커니즘이 복잡하고 보편적인 데이터베이스가 존재하지 않기 때문에 수행이 난해하다. 본 연구는 유압 액추에이터와 공압 액추에이터에 각각 설치되는 탄성 U 형 씰을 대상으로 수명예측을 NSWC에서 제안하는 고장물리를 고려한 고장률 모형과 현장 데이터베이스를 활용하여 수행하였다. 그 결과들을 검증하기 위해 예측된 수명과 시험된 수명데이터들을 비교하였다. 본 연구는 고장률 모형에 포함된 각종 계수 값들을 결정하는 과정과 씰의 수명에 영향을 주는 인자들의 개별 민감도를 분석하고 그 미비점을 고찰하였다.
고무부품의 신뢰성을 확보하기 위해서는 피로수명예측 및 평가기술 개발이 중요하다 하겠다. 최근에 고무부품에 대한 고 성능, 고 신뢰성을 위해 설계, 해석 및 평가기술이 요구되고 있으나, 지금까지는 경험과 시행착오적인 방법으로 개발되고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 고무소재에 대해 배합조건, 기계적 특성, 열화 및 피로수명 등을 포함하는 고무소재 물성 데이터베이스를 구축하고, 고무부품의 특성해석 결과를 데이터베이스와 연계하여 고무부품의 피로해석 모델을 개발하였으며, 실제 피로시험 결과를 통하여 개발된 모델의 타당성을 검증하였다.
다양한 한국인의 표준 뇌를 완성하기 위해 영상 획득의 기준을 마련하고, 획득된 한국인의 뇌 영상 데이터들과 피검자들의 개인 정보들을 저장하고 관리하는 데이터베이스 관리 시스템의 개발이 본 연구의 목적이다. 해부학적 영상 획득을 위해 SNR과 CNR이 우수하고 영상획득시간도 줄일 수 있는 3D MP-RAGE 기법을 선택하였고, 최적의 영상 획득을 손잡이 검사, 상태-특성 불안척도 검사, A 유형 성격 검사, 자기평가 우울척도 검사, 사상체질 검사 간이정신 진단검사, 지능진단 검사, 성격요인 검사를 질문지로 수행한 후 그 결과를 저장하고 관리 할 수 있도록 하였다. 또한 본 시스템은 피검자의 영상 정보 및 개인 정보의 저장, 삽입, 삭제, 검색, 출력 기능뿐만 아니라 Access 권한 기능, ODBC와의 연결 설정도 자동으로 수행되도록 개발하였다. 개발된 시스템은 다양한 한국인의 영상 정보와 개인 정보를 저장, 관리 할 수 있기 때문에 다양한 한국인의 표준뇌를 완성하는데 큰 기여를 할 수 있을 것이다.
해저터널의 시공은 육상터널의 시공과 몇 가지 다른 부분이 존재하는데 지하수 이외에 해수가 존재하여 고수압을 받으며, 시공 중 지반보강이 육상터널보다 매우 어려운 점 등이 대표적이다. 그러므로 해저터널 시공 시 시공트러블 발생의 예방은 매우 중요하다. 본 고에서는 서해안 해저 약 60 m에 시공한 소형 슬러리 TBM의 굴진 성능을 분석하기 위하여 대상 지반의 지질학적 특성들과 기계적 특성들을 DB로 구축하였다. 구축한 DB 중 추력, 토크 및 RPM 등이 순굴진율에 주는 영향을 확인하고자 각 변수들 간의 상관분석을 실시하였다. 또한 구축된 DB로부터 비에너지와 FPI와의 상관관계를 분석하고 순 굴진율을 예측할 수 있는 경험식을 제시하였다.
기존의 확률적 지진 취약성 분석은 그 중요성에도 불구하고 시간과 노력의 과도한 소요로 인하여 내진 성능 평가에 사용되기에 많은 제약이 따라왔다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 획기적 수준의 신속성과 확장성을 갖춘 지진 취약성 분석 체계와 이를 실용화 하기위한 취약성 등고선을 개발하였다. 응답 데이터베이스를 활용하여 광범위한 구조물의 최대 응답을 즉각적으로 구하고 이를 바탕으로 구조물의 주기와 강성에 따른 한계상태확률의 변화를 한눈에 파악할 수 있는 취약성 등고선을 도출하였다. 최대응답 등고선의 도출과 비교를 통해서 최대응답의 분포는 연성도 요구치로 나타내는 것이 변위의 절대값으로 표현하는 것보다 안정적인 예측곡선을 보여 주며, 구조물의 응답특성변수인 주기와 강도비가 최대응답에 미치는 영향을 분석하는데도 유리함을 확인하였다. 연성도를 내진성능 평가의 기준으로 사용하기 위해서 내진설계기준에서 한계상태변위로서 제시되는 층간변위비와 연성도 요구치 사이의 상호 변환 관계를 정의하였다. 예제 구조물의 내진보강 전략 수립에 대한 논의를 통해서 신뢰성 이론에 기반 한 내진 보강과 설계에 취약성 등고선이 매우 유용하게 활용될 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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