정수장 여과지 모형실험장치를 이용하여 수중입자입도분석에 의한 모래 및 이중여재 여과지에 대한 여과특성 및 효율 평가를 탁도분석과 비교하여 실시하였다. 수중입자입도분석은 여과지의 효율 평가를 위한 훌륭한 평가방법으로 탁도분석에 비해 민감도가 뛰어나 여과유출수의 탁질누출 현상을 뚜렷이 관찰할 수 있었다. 모래여과지의 경우는 여과지속시간 내내 비교적 양호한 수질을 보여, 허용수두하에서는 초기탁질누출보다는 여과말기의 수위상승에 대한 주위가 필요하다. 반면에 이중여재 여과지의 경우는 내부여과에 의한 탁질의 침투가 이루어지므로 최적운영을 위해서는 적절한 여재구성과 각 여과지별로 연속적인 수질모니터링에 의한 탁질누출제어가 요구된다. 또한 보다 안정적이고 효율적인 수질의 확보를 위해서는 여과보조제의 사용도 고려되어야 할 것이다.
본 논문은 저해상도의 깊이맵을 고해상도의 깊이맵으로 변환하는 새로운 방법인 거리 변환 기반의 양측 업샘플링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이맵의 거리변환 값에 따라 공간 도메인 가중치 함수를 조절하기 때문에 에지의 선명도를 유지하면서 깊이맵의 해상도를 증가시킨다. 이를 위해, 제안하는 방법은 거리 변환 단계, 공간 가중치 조절 단계, 영상 보간 단계를 거친다. 다양한 실험 깊이 맵을 통한 실험에서 제안하는 방법이 기존의 양측 업샘플링 방법보다 출력 깊이맵의 화질 관점에서 성능이 좋아짐을 확인했다.
지금까지 발표되어 있는 여과공정(濾過工程)의 수학적(數學的) 해석(解析)의 결과(結果)는 범용성(汎用性)이 없고 실용적(實用的)으로 이용(利用)될 수 없는 문제점(問題點)이 있었다. 그러나 여과공정(濾過工程)을 수학적(數學的)으로 표현(表現)하는 것은 장치설계상(裝置設計上) 대단히 중요하기 때문에 본논문(本論文)은 급속여과지(急速濾過池)의 여과공정(濾過工程)을 해명(解明)하기 위하여 여층내(濾層內)의 tracer study의 결과(結果)를 정리한 것이다. 따라서 여과공정(濾過工程)을 해명(解明)하기 위해서 최대(最大)의 문제점(問題點)으로 되어 있던 억류물비퇴적량(抑留物比堆積量)을 직접(直接) 파악(把握)하는 것에 의해 Kozeny-Carman 식(式)을 보정(補正)하여 실제에 활용(活用)될 수 있는 미소여층(微小濾層)의 여과지저항식(濾過紙抵抗式)을 유도(誘導)하였다. 또 조지율(阻止率)과 비퇴적량(比堆積量)과의 상관(相關) model을 제안(提案)하고 이것을 이용(利用)해서 여과방정식(濾過方程式)을 풀고 그 값을 유도(誘導)한 여과저항식(濾過抵抗式)에 대입(對入)하여 전여층(全濾層)의 여과저항(濾過抵抗)을 구(求)하고 그 결과(結果)를 도표화(圖表化)함으로서 여과저항식(濾過抵抗式)을 이론(理論)과 실용(實用) 양면(兩面)에 넓게 활용(活用)될 수 있도록 하였다.
본 논문은 자기 조직화 지도 기법을 기반으로 라이다 기반으로 생성된 깊이 맵과 컬러 이미지의 정보를 기반으로 고밀도 깊이 맵을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 깊이 맵 업샘플링 방법은 라이다에서 취득되지 않은 공간에 대한 초기 깊이 예측 단계와 초기 깊이 필터링 단계로 구성된다. 초기 깊이 예측 단계에서는 두 장의 컬러 이미지에 대해 스테레오 매칭을 수행하여 초기 깊이 값을 예측한다. 깊이 맵 필터링 단계에서는 예측된 초기 깊이 값의 오차를 감소시키고자 예측 깊이 픽셀에 대하여 주변의 실측 깊이 값을 이용하여 자기 조직화 지도 기법을 수행한다. 자기 조직화 기법 수행 시 예측 깊이 픽셀과 실측 깊이 픽셀의 거리와, 각 픽셀에 대응되는 컬러 값의 차이에 따라 가중치를 결정한다. 본 논문에서는 성능 비교를 위하여 깊이 맵 업샘플링 방법으로 널리 사용되고 있는 양방향 필터 및 k-최근접 이웃 알고리즘과 비교를 진행하였다. 제안하는 방법은 양방향 필터 방법 및 k-최근접 이웃 알고리즘 대비 MAE 관점에서 각각 약 6.4%, 8.6%이 감소하였고 RMSE 관점에서 각각 약 10.8%, 14.3%이 감소하였다.
자연정화공법에 의한 농촌 전원 독립가구 하수처리장치의 적정 설치방법을 결정하기 위하여 호기성조와 혐기성조로 구성된 소형 하수처리장치를 설계 및 시공하였다. 소형 하수처리장치에서 여재 깊이에 따른 수처리 효율을 조사한 결과 호기성조와 혐기성조 모두 여재의 깊이가 깊어질수록 수처리 효율이 증가함으로 여재의 깊이를 90 cm이상으로 하는 것이 좋을 것으로 판단된다. 소형 하수처리장치의 최적 깊이인 90 cm하에서 호기성조 대 혐기성조 비율에 따른 수처리 효율을 조사한 결과 모든 여재에서 1 : 2 및 1 : 3의 호기 혐기 비율이 1 : 1에 비해 약간 높은 경향이었다. 따라서 소형 하수처리장치에서의 최적조건은 여재의 깊이는 90 cm이었고, 호기 혐기 비율은 1 : 2의 비율이었으며, 최적 여재는 왕사와 쇄석이었으며, 최적조건하에서 수처리효율은 BOD가 $97{\sim}99%$, COD가 $87{\sim}97%$, SS가 $88{\sim}99%$, T-N이 $57{\sim}68%$ 및 T-P가 $96{\sim}99%$이었다. 따라서 이러한 조건을 자연정화공법을 이용한 하수처리장치에 적용하면 하수처리장치의 부지면적을 최대한 줄이면서 높은 하수처리효율을 유지할 수 있을 것으로 판단된다.
The filtration tests were made in cell with a low concentrated suspension. The suspension with a concentration of $C_{M}$=1.14~2.67$\cdot$$10^{-3}$ g/g consists of paper paint and water. The particles in the suspension have a particle size x<1${\mu}m$. The used depth filters consists of glass fibres, which are coated by polymer. The filtration in depth filters accorded in different mechanism, which were explained by physical models. The model which would be allows to make a promise of the filtration reaction. This filter media allows to get a high filtration time and a good separation rate. The Particle distribution is measured by a photon correlation spectroscopy(PCS). PCS measures particle sizes 0.03 ${\mu}m$${\mu}m$ in the suspension. The filtered suspension has a very low concentration Co{\le}5{\times}10_{-4}$ g/g of solid in sample. The PCS also informs us about the number of the particles in the suspension. The makes it possible to calculate the concentration of the in sample.
본 논문에서는, 피사계심도가 낮은 카메라로 획득한 영상에서 초점이 맞는 부분과 그렇지 않은 부분을 나누는 새로운 초점 정량화를 설계하고 초점 정량화에 기반한 decision map을 이용하여 획득한 영상과 위너필터링으로 복원한 영상의 정합을 통해 영상의 피사계심도를 확장하였다. 기존의 초점 정량화 방법은 고주파 성분의 크기에 따라서 초점 정량화를 수행하므로 초점이 맞지 않은 부분에 고주파 성분이 있는 경우 성능이 저하된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위하여 효과적인 대역필터를 설계하였으며 제안하는 방법이 기존에 방법에 비해서 성능이 우수함을 시뮬레이션 및 실험을 통해 입증하였다.
3차원 복원은 실세계에 존재하는 물체를 가상의 공간에 재건하고 자유로운 시점을 선택하여 물체를 관찰할 수 있게 한다. 이러한 3차원 복원 기술은 교육, 문화, 예술 등 분야를 막론하고 다양한 곳에서 사용되고 있다. 3차원 복원 시스템을 구현하기 위해 본 논문에서는 Microsoft사에서 출시된 Kinect를 이용하여 다시점 시스템을 구성해서 고품질의 3차원 객체를 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 3대의 Kinect를 객체의 전면에 수렴형으로 설치하여 색상 영상과 깊이 영상을 획득한다. 그런데 원본의 깊이 영상은 깊이 값을 가지지 않는 부분이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 이 부분을 적절한 깊이 값으로 채워 넣기 위해서 깊이 가중치를 추가한 결합형 양방향 필터를 적용한다. 또한 다시점 시스템에서 얻은 원본의 색상 영상은 서로 색상이 일치하지 않는 문제가 존재하는데 이를 그대로 이용하여 3차원 모델 정합을 하면 색상이 부자연스럽게 연결된 3차원 모델을 얻게 된다. 따라서 이러한 색상 불일치의 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 다시점 시스템에서의 3차원 기하학적 정보를 이용한 색상 보정 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용하여 획득한 3차원 모델이 원본 3차원 모델보다 색상과 형태 관점에서 자연스럽게 표현된 것을 확인할 수 있었다.
The increasing effect of urbanization has been more apparent through flooding and downstream water quality especially from heavy rainfalls. In response, stormwater runoff management solutions have focused on runoff volume reduction and treatment through infiltration. However, there are areas with low infiltration soils or are experiencing more dry days and even drought. In this study, a lab-scale infiltration system was used to compare the applicability of two types of soil as base layer in gravel-filled infiltration systems with emphasis on runoff capture and suspended solids removal. The two types of soils used were sandy soil representing a high infiltration system and clayey soil representing a low infiltration system. Findings showed that infiltration rates increased with the water depth above the gravel-soil interface indicating that the available depth for water storage affects this parameter. Runoff capture in the high infiltration system is more affected by rainfall depth and inflow rates as compared to that in the low infiltration system. Based on runoff capture and pollutant removal analysis, a media depth of at least 0.4 m for high infiltration systems and 1 m for low infiltration systems is required to capture and treat a 10-mm rainfall in Korea. A maximum infiltration rate of 200 mm/h was also found to be ideal to provide enough retention time for pollutant removal. Moreover, it was revealed that low infiltration systems are more susceptible to horizontal flows and that the length of the structure may be more critical that the depth in this condition.
요즘 들어, 3차원 콘텐츠의 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 3차원 콘텐츠의 품질은 해당 장면의 깊이 정보에 큰 영향을 받기 때문에 정확한 깊이 정보를 얻는 것이 매우 중요하다. 카메라와 객체 사이의 깊이 정보는 적외선 센서를 이용한 계산을 통해 직접 얻을 수 있다. 최근 들어, KINECT 카메라와 같이 카메라와 물체 사이의 거리를 적외선이나 광신호를 이용하여 직접 측정하는 Time-of-flight (ToF) 기술을 사용하는 깊이 측정 방법이 널리 사용되고 있다. 이러한 방법은 카메라와 객체 사이의 깊이 정보를 실시간으로 획득할 수 있다는 장점을 갖지만, 획득된 깊이맵에 잡음이 발생하고, 깊이맵의 해상도가 낮다는 단점을 갖는다. 최근 들어, 이런 문제를 해결하기 위해서 양방향 결합 업샘플링 방법 (JBU) 이나 잡음 제거 업샘플링 방법 (NAFDU) 과 같은 필터 기반의 방법이 제안되었다. 그러나 이러한 필터 기반의 업샘플링 방법은 업샘플링된 깊이맵에 색상영상의 질감이 복사되는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 고차 정규화항을 이용하여 에너지 함수를 만들고, 이를 최적화하여 깊이맵을 업샘플링 한다. 또한, 색상과 깊이맵의 경계 정보를 고려한 경계 가중치항을 추가하여 질감 복사 문제를 해결한다. 실험 결과, 제안하는 깊이맵 업샘플링 방법이 기존의 방법에 비해 깊이 정보의 품질은 유지하면서, 질감 복사 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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