본 논문에서는 물체의 3차원 모델을 복원하기 위하여 거리영상 카메라에서 획득한 다시점 3차원 거리영상을 온라인으로 정합(registration)하는 기술을 제안한다. 3차원 모델 복원을 위하여 거리영상 카메라를 복원하고자하는 물체 주위로 이동하여 연속된 다시점 거리영상과 사진영상을 획득하고 물체와 배경을 분리한다. 분리된 다시점 거리영상의 정합을 위하여 이미 등록된 거리영상의 변환정보 그리고 두 거리영상 사이의 기하정보를 이용하여 정합을 초기화한다. 위 과정을 통해 서로 인접한 거리영상에서 영상 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반(projection-based) 정합을 실시한다. 기하정합이 완료되면 사진영상 간의 대응점을 추적하여 정합을 정제(refinement)하는 과정을 거치는데 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 대응점 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 영상 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상을 정제하였다. 정합과 정제의 결과를 통해 추정된 변환 행렬과 정합된 대응점들 사이의 거리를 계산하여 정합 결과를 검증하고 거리영상의 사용 여부를 결정한다. 만약 정합이 실패하더라도 경우에도 거리영상을 실시간으로 계속 획득하고 정합을 다시 시도한다. 위와 같은 과정을 반복하여 충분한 거리 영상을 획득하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 실험 결과들을 통해 제안한 방법이 3차원 모델을 성공적으로 복원할 수 있음을 확인 할 수 있었고 오차 분석을 통해 모델 복원의 정확도를 검증하였다.
태아심박의 모니터링은 태아의 안녕을 평가하기 위해 중요한 정보이다. 비관혈적인 태아심전도는 산모의 복부 신호로부터 추출될 수 있다. 따라서 산모 복부의 혼합 신호로부터 태아심전도를 추출하기 위해 많은 유망한 신호처리 방법들이 개발되어 왔다. 그러나 비관혈적인 태아심전도는 안정적인 신호 측정법이 부족하고 신호처리 방법의 어려움으로 여전히 임상에서 널리 적용되지 못하고 있다. 태아심전도를 추출하는 신호처리 결과는 가우시안 백색잡음에 의해 신호대잡음비가 낮아질 수 있다. 본 논문에서는 태아심전도에서 시간에 따라 변하는 백색잡음 신호를 제거하여 신호대잡음비를 높이기 위한 방법으로 시변 칼만 평활기를 제안하였고 그 가능성을 확인하였다. Wiener 과정을 시스템 모델로 설정하고 백색잡음 크기에 따라 공분산 행렬을 수정하였으며, 이를 통해 칼만 이득을 변화시켜 평활화 정도를 가변시킬 수 있도록 설계하였다. 5채널 태아심전도 모델을 이용하여 백색잡음의 크기에 따른 최적 공분산 행렬 값을 구하였고, 모의실험을 통해 제안된 방법의 가능성을 확인할 수 있었다.
중층 연승어구의 수중형상과 낚시의 심도는 어획성능을 좌우하는 중요한 요소하다. 또한 매조업시마다 얻어지는 낚시별 어획어종, 크기등과 같은 조획 데이터의 체계적인 관리와 분석도 향후 조업을 위한 지표로서 고려되어야 한다. 본 연구에서는 유향$.$유속에 따른 어구의 수중 형상을 시뮬레이션하여 해석하였고, 해석의 정확성을 검증하기 위해서 모형실험을 실시하였다. 또한 시뮬레이션에서 얻어진 각 낚시별 심도 정보를 활용하여, 낚시별로 사용한 미끼와 어획된 어종의 자료를 처리할 수 있는 데이터베이스 시스템을 구축하였다. 본 연구에서 얻어진 결과를 요약하면 디음과 같다. 1. 영각과 단축률이 일정할 때, 유속이 증가함에 따라 낚시의 심도는 유속에 비례해서 감소하였다. 2. 단축률과 유속이 일정할 때, 영각이 증가함에 따라 낚시의 심도는 영각에 비례해서 감소하였다. 3. 영각과 유속이 일정할 때, 단축률이 증가함에 따라 낚시의 심도는 단축률에 비례해서 감소하였다. 4 시뮬레이션에 의한 수중 형상과 모형어구의 수중 형상을 비교한 결과, 오차는 $ {\pm}3%$ 이내로 나타나 실험결과에 대한 시뮬레이션의 결과가 잘 일치함을 나타내었다. 5 본 연구에서 시뮬레이션에서 얻어진 낚시 심도정보를 활용한 조획률 데이터베이스 시스템은 여러 파라미터들 예를 들어 미끼, 낚시 섬도 등에 따라서 어획어의 종류와 크기를 분석할 수 있어서, 현장의 조획 데이터의 관리 및 분석에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 연구에서는 천연 자외선 차단크림을 제조하기 위해 shea butter, 올리브 유화왁스, 녹차추출물 등을 원료로 유화과정을 수행하였다. 유화과정의 최적화는 CCD-RSM을 이용하여 진행하였으며, 반응치로는 유화액의 7 days 경과 후 평균액적크기(MDS), 유화안정도지수(ESI), 300 nm에서의 자외선 흡광도 등을 설정하였다. 실험에 사용된 독립변수로는 유화제의 첨가량, 녹차추출물의 첨가량 및 유화시간을 설정하였다. CCD-RSM에 의해 최적화과정을 수행한 결과 자외선 차단크림 O/W 유화공정의 최적조건은 유화제의 첨가량(3.70 wt.%), 녹차추출물의 첨가량(2.47 wt.%) 및 유화시간(15.4 min)이었으며, 이때 예측된 반응치는 7 days 경과 후 유화액의 MDS (1173.8 nm), ESI (99.56%), 그리고 300 nm에서의 자외선 흡광도(2.47)로 나타났다. 이 조건에서의 실제실험 결과 오차율은 3.0 ± 1.5%로 낮게 나타나 본 연구에서 적용된 CCD-RSM 최적화 과정이 비교적 높은 유의수준으로 나타난 것으로 판단된다.
프로젝트 초기단계에서 산정된 공사비는 발주자의 중요한 의사결정에 영향을 미치므로 그 중요성이 강조되고 있지만, 정보의 부족으로 인하여 주로 견적전문가의 경험과 지식에 의존하여 진행된다. 이것은 현재 문제와 가장 유사한 과거 사례를 선택하여 사용하는 사례기반추론으로 발전되었다. 사례기반추론 모델의 예측 성능은 속성 가중치의 산정 결과에 많은 영향을 받으므로, 정확한 속성 가중치의 산정이 요구된다. 기존의 연구는 수학적 방법 또는 전문가의 주관적 판단을 이용하는 방법을 사용한다. 본 연구는 기존 연구의 문제점을 보완하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 사례기반추론 공사비 예측 모델을 제안한다. 공사비 예측 모델은 최근이웃 조회 방법의 과정에 의해 추출한 사례의 공사비 정보를 이용하여 예측 대상의 공사비를 산정한다. 검증 결과 AACE에서 정의한 견적시기별 예측 정확도와 표준화 회귀계수 동일가중치를 사용한 방법보다 높은 오차율을 나타내었다. 따라서 본 연구는 유전자 알고리즘을 도입하여 예측 성능을 향상시키고, 사례기반추론 방법을 사용하여 사용자가 이해하기 용이한 해결책 도출과정을 제시하였다는데 그 의미가 있다.
종래의 정보시스템 아키텍쳐 설계는 설계자 개인의 경험을 바탕으로 진행되어 정보시스템의 적절한 자원 배분 활용과 성능 향상에 한계로 작용되어 오고 있다. 개인 경험에 의존한 아키텍쳐 설계는 설계자 경험의 다양성, 관련 업무 및 환경에서의 지식수준, 개인의 성향에 따른 아키텍쳐 품질수준에 많은 차이가 발생한다. 이러한 문제점은 결국 고비용의 하드웨어 자원 낭비라는 결과를 초래한다. 업무 현장에서는 아키텍쳐의 성능 모니터링, 병목구간 발견 및 정보시스템 운영 프로세스 상의 문제점을 발견하고 대응할 목적으로 사후적 모니터링 Tool 들이 다양하게 개발되어 운영되고 있다. 그러나 아키텍쳐 설계 초기에 사전적으로 예측하여 대응하기 위한 시뮬레이션 툴이나 모델들은 거의 없으며, 있더라도 제한적인 모델에서만 적용 가능하다. 이러한 문제점들을 개선하고자 정보시스템 아키텍쳐 설계를 위한 시뮬레이션 모델을 우선 파이롯 형태로 개발, 실험을 통하여 타당성을 검증한다. 실험의 결과 오차율이 허용범위 이내에서 발생되면 시뮬레이션 모델이 현실 세계의 정보시스템 아키텍쳐 특성을 잘 반영하고 있다고 할 수 있다. 향후에 본 개발 모델이 다양하게 활용 가능한 수준으로 개발된다면 그동안 수식계산에 의존해 오던 방식을 벗어나 정확한 성능산정이 가능할 것이고 잘못된 아키텍쳐 설계로 인한 유휴자원의 발생 및 예산낭비를 예방할 수 있다.
레이저와 카메라를 이용한 레일 마모도 측정 시스템은 정확한 마모도 측정을 위하여 레일에 조사된 레이저의 영역을 왜곡 없이 획득하고 이를 레일 단면과 정밀하게 일치시키는 과정이 매우 중요하다. 그러나 기존의 레일 마모도 측정 시스템은 빗물 등의 레일 위에 이물질이 있을 경우와 온도와 같은 측정 환경에 민감하게 반응하는 레이저의 특성으로 인하여 오차가 발생할 수 있으며 특히 외부에서 유입되는 태양광, 등과 같이 레일에 조사된 레이저와 같은 파장을 가지는 빛의 간섭에 의하여 레일에 조사된 레이저 영역 추출에 한계를 가진다. 또한, 2차원 상의 좌표 값으로 표현되는 추출된 레이저 영역을 레일단면에 맵핑시키는 과정에서 발생하는 기하학적 왜곡과 변형으로 측정 정밀도에 대한 한계가 발생하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 레일 마모도 측정을 위하여 카메라로부터 입력되는 1메가급 해상도의 영상을 초당 480 프레임의 속도로 실시간 처리할 수 있는 DSP와 FPGA가 탑재된 고성능 영상처리보드를 개발하고 이를 기반으로 각 프레임에 대한 2D 영상 데이터를 3차원 상의 데이터로 맵핑함으로써 정밀한 레일 마모도 측정 방법을 제안하고자 한다. 획득한 영상으로부터 레일에 조사된 레이저의 영역을 정확하게 추출하기 위하여 웨이브렛 기반의 영상 알고리즘을 적용하고 2차원 상의 좌표값으로 표현된 레이저 영역을 카메라 모델과 투시 변환을 이용하여 레일의 단면에 정확하게 위치시킴으로서 ${\pm}0.5mm$ 이하의 오차범위를 가지는 고정밀 레일 마모도 측정 시스템을 개발하였다.
초음파 추출공정을 이용하여 밀싹으로부터 유효성분을 추출하고, 중심합성계획모델을 이용하여 추출공정을 최적화하였다. 중심합성계획모델의 반응치로는 추출수율과 플라보노이드성분 함량을 설정하고, 독립변수인 추출시간, 주정/초순수 부피비, 초음파 조사세기에 따른 주효과도와 교호효과도를 해석하였다. 추출수율의 경우 주정/초순수의 부피비와 초음파 조사세기가 상대적으로 큰 영향을 미쳤으며, 플라보노이드성분 함량의 경우에는 추출시간의 영향이 가장 크게 나타났다. 추출수율과 플라보노이드성분 함량을 모두 고려한 결과 최적조건은 추출시간(17.00 min), 주정/초순수의 부피비(50.25 vol%), 초음파 조사세기(551.70 W)이며, 이때 예측 추출수율은 28.43 wt%, 예측 플라보노이드성분 함량은 $29.99{\mu}g\;QE/mL\;dw$을 얻을 수 있었다. 실험을 통해 유효성분 추출수율(28.73 wt%), 플라보노이드성분 함량 ($29.65{\mu}g\;QE/mL\;dw$)의 실험값을 얻을 수 있었으며, 이를 예측값과 비교했을 때 오차율은 각각 1.05, 1.13%이다.
해저에서 지진 및 산사태 등에 기인하는 수심변화는 자유수면의 변동을 유발한다. 이러한 자유수면의 변동은 해안으로 전파하고 천수현상에 의해 파고가 상승하면서 큰 피해를 야기한다. 지진해일의 생성 및 전파과정을 모의하기 위해 다양한 수치해석모형이 개발된 바 있다. 대부분의 지진해일모형은 해저 지반의 움직임이 수면에 즉시적이고 동일하게 전달된다는 가정하에 초기수면을 결정한다. 하지만, 이 접근 방법은 시간적 및 공간적 차이를 지니고 발생하는 해저지진의 특성을 고려하지 못하며, 이는 그대로 해석오차에 반영된다. 본 연구에서는 Hammack(1973)의 해석해를 응용하여 수심이 시간차를 가지고 변할 때 이로 인한 초기 자유수면의 변동과 이렇게 변화된 수면의 전파 특성을 모의하고 그 결과를 검토하였다. 이는 다양한 유형의 지반운동과 자유수면 형성과의 인과관계 및 상승된 자유수면의 이동속도 등의 관계규명에 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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