• 한국지반공학회논문집
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• 제31권9호
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• pp.53-68
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• 2015

매설가스배관의 내진설계에서 종방향 변형률은 중요한 평가 요소이다. 일반적으로 지진파를 조화파로 단순화하며 이의 파장은 토층의 주기와 전단파 속도의 곱으로 계산하여 매설관의 응답을 계산하는 경험적 설계방법이 널리 사용되지만 이의 정확성이 평가된 사례가 없다. 본 연구에서는 1차원 지반응답해석을 수행하여 매설심도에서의 변위-시간 이력을 추출하였으며, 이를 적용한 시간이력해석을 수행하여 매설관의 응답을 평가하였다. 매설관과 지반의 상호작용은 3차원 쉘-스프링 모델을 사용하여 모사하였다. 시간이력해석으로 계산된 결과는 설계방법과 비교하여 이의 정확성을 평가하였다. 비교 결과, 파장을 예측하기 위해서는 지반응답해석을 수행해야 하는 것으로 나타났다. 토층의 고유주기는 가속도의 탁월주기를 예측하는 데에는 활용될 수 있으나 변위의 탁월주기를 예측할 수 없는 것으로 나타났다. 반면, 파장에 대한 정확한 정보가 제공될 경우, 조화파에 대하여 제시된 해석해는 정확도가 높으며 설계에 적용 가능한 것으로 나타났다. 본 연구 대상이 동시베리아 지역에 적용될 매설가스관이라 동시베리아 지역의 대표 주상도를 해석 에 사용하였지만 본 연구의 결론은 기타 모든 지역에 적용 가능하며 가스관뿐만 아니라 상수도관 등 다양한 매설관에 적용 가능하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.89-98
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• 2009

컴퓨터 비전 분야에서 영상 모자이킹 (Image Mosaicking)은 제한된 시야각의 카메라를 사용하여 획득한 여러 장의 중첩된 영역을 가지는 영상을 한 장의 영상으로 정합하여 나타내는 기법이다. 최근에는 연속된 영상에서 카메라의 기학학적인 움직임 때문에 발생하는 영상의 왜곡이나 밝기 차에 관계없이 정확한 정합을 수행하기 위해서 특징점을 기반으로 서술자를 구성하는 정합 방법이 많이 연구되고 있다. 그러나 대부분의 특징점 검출 알고리즘들은 영상의 밝기값 기반의 처리 과정을 수행하기 때문에 영상의 칼라 성분은 다르지만 밝기값이 비슷한 경우, 또는 동영상에서 시간의 흐름에 따라 광원이 변화하는 경우에는 광원의 영향에 따라 검출되는 특징점의 수와 각각의 지역 서술자의 특성이 변하여 정확한 대응점을 검출하는데 오류를 유발하게 된다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문은 영상의 칼라 정보를 이용한 특징점 기반의 영상 모자이킹 방법을 제안하였다. 디지털 칼라 카메라로부터 획득한 디지털 값을 좁은 대역을 갖는 가상의 카메라 출력값으로 변환하여 물체의 분광 반사율 기반의 값으로 유도하고 이것을 광원의 변화에 불변하는 칼라 불변 값 (Color-Invariant Value)으로 정의하였다. 제안된 칼라 불변값의 유효성을 검증하기 위해서 시뮬레이션된 광원들과 Macbeth Color-Checker를 이용하여 확인하였으며, 실험결과에서 제안한 방법과 기존의 SIFT 알고리즘을 비교를 통해 제안된 방법의 정합율의 향상을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권3호
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• pp.80-92
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• 2008

기존의 영상 부호화 표준들보다 높은 압축 성능을 얻기 위해 부호화 효율 측면에서 우수한 기술들이 가장 최근에 완성된 영상 부호화 표준인 H.264/AVC에 채택되었다. 가변 블록 단위의 움직임 예측/보상과 다양한 방향성을 통한 화면 내 예측 방법 등의 영상 부호화 기술들의 발달에도 불구하고, 이산 여현 변환은 초기 영상 부호화 표준에서부터 계속적으로 사용되고 있다. 일반적으로 실제 영상 신호가 부호화될 때 생성되는 잔여 신호의 상관 계수 값은 0.5 미만이다. 하지만, 이러한 상관 계수 값의 범위는 이산 여현 변환이 최적의 성능을 나타내는 범위가 아니며, 상관 계수의 범위가 -0.5에서 0.5일 경우 차선의 변환인 이산 정현 변환이 이산 여현 변환과 함께 영상 호화에 사용될 수가 있다. 본 논문에서는 이산 정현 변환과 H.264/AVC에서의 정수 여현 변환 중 최적의 변환을 율-왜곡 최적화 과정을 이용하여 선택적으로 사용하는 선택 변환을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 H.264/AVC의 JM 10.2와 비교하여 상대적으로 높은 비트율에서 최대 0.71 dB의 BD-PSNR 향상을 얻을 수가 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.305-314
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• 2008

도시 우수 배수 시스템에서 우수 관거는 개수로 흐름 상태로 가정하여 설계되었기 때문에 맨홀에서의 에너지 손실은 일반적으로 중요하게 고려되지 않았다. 그러나 과부하흐름에서 에너지 손실은 관거의 배수능력을 저하시켜 도심지역의 침수피해를 가중시키는 요인이 된다. 그러므로 과부하 맨홀 내에서의 수두 손실을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 맨홀에 대한 문헌조사 및 현장조사를 실시하여 실험장치 제작과 실험조건을 선정하였다. 선정된 실험조건인 인버트 형상 조건(CASE A, B, C), 단차 조건(CASE I, II, III) 및 실험 유량($1.0\;{\sim}\;5.6\;{\ell}/sec$)을 변화시키면서 실험을 실시하였다. 맨홀 직경($D_m$)과 유입관경($D_{in}$)의 비($D_m/D_{in}$)가 증가할수록 손실계수가 증가하였으며, 맨홀 수심($h_m$)과 유입관거 직경($D_{in}$)의 비($h_m/D_{in}$)가 $1.0{\sim}1.5$일 때 손실계수가 가장 크게 산정되었다. 또한, CASE A, B, C의 평균 손실계수는 각각 0.45, 0.37, 0.3으로 산정되었다. 맨홀에 U자형 인버트를 설치하면, 원형 맨홀에서 에너지 손실을 저감시킬 수 있다. 또한 산정된 맨홀에서의 손실계수는 과부하흐름을 고려한 우수 관거 설계에 활용될 수 있다고 판단된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제21권1호
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• pp.5-12
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• 2020

지진원으로부터 전파되는 진동은 거리에 따른 감쇠와 지형 혹은 지질구조에 따라 지역마다 다른 증·감폭 특성을 가진다. 지진원에서 기반암까지의 전파되는 진동은 이격거리에 따른 감쇠의 영향이 크며, 이는 감쇠식을 통해 쉽게 추정할 수 있다. 하지만 지표면에 전달되는 진동 추정은 기반암 상부에 위치한 토층 고유주기의 영향을 받기에 위치별 지질정보 파악이 중요하다. 지질정보 기반 진도 추정을 위해 지반조사 자료가 필요하며, Vs 주상도가 없을 경우 표준관입시험을 통해 대상지반의 강도 및 특성 파악에 주로 사용된다. 국토지반정보 포털시스템에서는 국내 지반에서 수행된 지반조사자료를 통합하여 관리하고 있으며, 표준관입시험 정보가 약 40만공을 구축되어 있다. 본 연구에서는 지반정보를 기반으로 체감형 진도정보 산출을 위해 권역별로 증폭계수 정량화 가능성을 검토하였다. 이때 SPT-N치를 자료를 통해 전단파 주상도를 생성하고, 대상지역에 지반응답해석을 수행하였다. 권역별 증폭계수와 지진파의 주기별 진도 분포는 해석방법 및 권역설정에 따라 큰 차이를 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.52-62
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• 2010

분산 비디오 부호화(DVC: Distributed Video Coding)는 움직임 추정과 같은 복잡한 연산을 복호기측에서 처리함으로써 경량화 된 영상 부호화를 가능하게 하는 기술로 최근 많은 연구가 진행되고 있다. 분산 비디오 부호화의 부호화 성능을 개선하기 위한 기존의 연구는 주로 우수한 보조정보(SI: Side Information) 생성 또는 채널 특성을 잘 기술할 수 있는 채널 잡음 모델링에 집중되었다. 본 논문에서는 화소영역 Wyner-Ziv(Pixel Domain WZ: PDWZ) 코덱의 성능을 개선하기 위해 부호기에서 높은 복잡도를 도입하지 않고 간단한 비트 연산을 통하여 구현될 수 있는 성능 개선 방법을 제안한다. 즉, WZ 프레임과 보조정보 간에 존재하는 높은 상관성을 이용하고, 특정 영역에 집중하여 나타나는 가상채널 잡음을 줄임으로써 부호화 성능을 개선하는 방식을 제안한다. 이를 위해, 본 논문에서는 코드할당 및 그레이코드(Gray Code)를 사용하여 통계적 중복성을 효과적으로 이용하고, 더불어 비트 인터리버를 통하여 가상 채널 잡음의 영향을 줄이는 PDWZ 코덱을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안한 방법은 최대 약 0.5 dB의 화질 개선을 제공할 수 있음을 보인다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.609-620
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• 2015

시청자들은 영상을 시청할 때 화면상 시각이 집중된 곳 주변의 정보를 영향력 있게 받아들일 가능성이 크다. 이러한 사실을 이용하여 최근 연구들은 시각 주의 모델을 영상 제작 및 평가 방법에 이용하고 있다. 본 연구에서는 실제로 사람들의 시각 주의도가 어떠한 인자에 영향을 많이 받는지, 또 시각 주의 모델은 구체적으로 어떠한 형태가 되는지를 통계적 실험 계획법을 이용하여 추정하였다. 분산 분석법을 이용하여 속도, 화면으로부터의 거리, 비초점흐림 정도가 시각 주의에 영향을 미치는 유의한 인자인 것을 확인하였고 반응 표면 계획법을 이용하여 이 세가지 인자들에 따른 시각 주의 점수 모델을 도출하였다. 이 시각 주의 점수 모델로부터 영상 각 픽셀의 시각 주의 확률을 구하였다. 본 연구의 뒷부분에서는 시각주의 확률 모델을 기존의 기울기(gradient) 기반 3차원 영상의 입체감 측정법에 적용하는 방법을 제안하였다. 화면 상에서 시선을 집중할 확률이 큰 부분에 높은 비중을 둠으로써 기존의 방법 보다 시청자가 느끼는 입체감을 더욱 정확하게 측정할 수 있도록 하였다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 주관적 평가를 실시하여 피실험자들이 느끼는 입체감과 제안된 방법으로부터 도출한 결과를 비교하였다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 높은 것을 확인하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.79-87
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• 2008

구조물의 내진 성능 평가는 구조물에 가해진 지진력에 대한 변위요구와 같은 구조물의 성능 평가를 필요로 한다. 증분동적해석(IDA)은 지진하중에 대한구조물의 성능 평가를 위해 최근에 알려진 해석 방법이다. 이 방법은 구조물의 탄성 단계에서부터 항복, 파단에 이르기까지 지반가속도의 증가 수준에 따른 구조물의 전체 거동을 파악할 수 있는 방법이다. 대부분의 구조물들은 강한 지진을 받을 경우, 비선형 거동의 변형이 예상된다. 여러 가지 비선형해석법 가운데 구조물의 내진역량을 계산하기 위한 가장 정확한 방법은 비선형 시간이력해석(NRHA)이긴 하나 많은 시간과 노력이 요구되고 있다. 따라서 구조물의 비선형 거동을 보다 간편하게 예측하기 위한 정확하고 실용적인 비선형 약산해석법에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비선형 모드중첩법(UMRHA)은 pushover곡선으로부터 구한 등가단자유도계를 비선형 시간이력해석 또는 응답스펙트럼을 이용하여 구조물의 비선형 응답을 구할 수 있는 방법이다. 직접스펙트럼해석법(DSA)은 pushover 해석으로부터 구조물의 선형 진동주기와 항복강도를 구한 다음, 반복계산 없이 비선형 응답을 직접 산정하는 약산법이다. 본 연구에서는 내진성능의 증분동적해석을 위한 비선형 약산법의 정확성과 신뢰성을 비교 검토한다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.269-282
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• 2021

증강현실과 가상현실 같은 3차원 콘텐츠 보급이 증가함에 따라 실시간 컴퓨터 애니메이션 기술의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 컴퓨터 애니메이션 제작 과정은 대부분 수작업 혹은 마커를 부착하는 모션캡쳐 방식으로 이루어져 있다. 때문에 사실적인 영상을 얻기 위해서는 숙련된 전문가에게도 매우 오랜 시간이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 모델과 센서를 기반으로 하는 애니메이션 제작 시스템과 알고리즘이 나오고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝과 Kinect 카메라 기반 FBX 형식의 애니메이션 제작 시스템에서 자연스러운 인체 움직임을 구현하는 4가지 방법에 대해 연구했다. 각 방법은 환경적 특성과 정확도를 고려하여 선택된다. 첫 번째 방법은 Kinect 카메라를 사용한다. 두 번째 방법은 Kinect 카메라와 보정 알고리즘을 사용한다. 세 번째 방법은 딥러닝 모델을 사용한다. 네 번째 방법은 딥러닝 모델과 Kinect를 사용한다. 제안 방법을 오차와 처리 속도를 실험한 결과, 네 번째 딥러닝 모델과 Kinect를 동시에 사용하는 방법이 다른 방법에 비해 가장 좋은 결과를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.127-133
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• 2021

낙상 판단을 위한 최근 발표되는 연구는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용한 낙상 동작 특징 분석과 동작 분류에 집중되어 있다. 웨어러블 센서를 기반으로 한 접근 방식은 높은 탐지율을 제공하나 사용자의 착용 불편으로 보편화 되지 못했고 최근 영상이나 이미지 기반에 딥러닝 접근방식을 이용한 낙상 감지방법이 소개 되었다. 본 논문은 2D RGB 저가 카메라에서 얻은 영상을 PoseNet을 이용해 추출한 인체 골격 키포인트(Keypoints) 정보로 머리와 어깨의 키포인트들의 위치와 위치 변화 가속도를 추정함으로써 낙상 판단의 정확도를 높이기 위한 감지 방법을 연구하였다. 특히 낙상 후 자세 특징 추출을 기반으로 Convolutional Neural Networks 중 Gated Recurrent Unit 기법을 사용하는 비전 기반 낙상 감지 솔루션을 제안한다. 인체 골격 특징 추출을 위해 공개 데이터 세트를 사용하였고, 동작분류 정확도를 높이는 기법으로 코, 좌우 눈 그리고 양쪽 귀를 포함하는 머리와 어깨를 하나의 세그먼트로 하는 특징 추출 방법을 적용해, 세그먼트의 하강 속도와 17개의 인체 골격 키포인트가 구성하는 바운딩 박스(Bounding Box)의 높이 대 폭의 비율을 융합하여 실험을 하였다. 제안한 방법은 기존 원시골격 데이터 사용 기법보다 낙상 탐지에 보다 효과적이며 실험환경에서 약 99.8%의 성공률을 보였다.