영상기반의 3자원 복원(reconstruction)에 대한 연구가 컴퓨터 성능의 발전과 다양한 영상기반의 복원 알고리즘의 연구로 인해 최근 좋은 결과를 보이고 있으나, 이는 얼굴영역과 같은 목적이 되는 영역이 각 입력영상으로부터 미리 정확하게 추출되어 있다고 가정하기 때문이다. 일반적으로 목적이 되는 영역을 추출하기 위해 차영상이 많이 이용되고 있지만 차영상은 잡음과 구멍(hole)과 같은 오 추출된 영역이 발생하기 때문에 목적이 되는 영역을 3차원으로 복원을 할 때 심각한 오류를 초래할 수 있다. 전경물체(목적이 되는 영역)을 정확하게 추출하기 위해 최근 그래프 컷(graph cut)을 이용한 방법이 다양하게 시도되고 있다. 그래프 컷은 데이터 항(data term)과 스무드 항(smooth term)으로 구성된 에너지 함수를 전역적으로 최소화하는 방법으로 여러 공학적 문제에서 좋은 결과를 보이고 있지만, 에너지 함수의 데이터 항을 설정할 때 필요한 사전정보를 자동으로 얻기가 어렵다. 스테레오 비전의 깊이 정보가 최근 전경 물체 추출을 위한 사전정보로 많이 이용되고 있고 그들의 실험환경에서는 좋은 결과를 보이지만, 3차원 얼굴 복원에서 얼굴의 대부분이 동질의 영역을 가지고 있기 때문에 깊이 정보를 구하기 어려워 정확한 사전정보를 구하기가 어렵다. 본 논문에서는 3차원 얼굴 복원을 효과적으로 하기 위한 그래프 컷 기반의 전경 물체 추출 방법을 제안한다. 에너지 함수의 데이터 항을 설정하기 위해 전경 물체에 대한 사전정보를 추출해야 하며, 이를 위해 차영상을 이용하여 대략적인 전경 물체 추출하고, 사전정보에 대한 오류를 줄이기 위해 잡음과 그림자 영역을 제거한다. 잡음과 그림자 영역을 제거하면 구멍이 발생하거나 실루엣이 손상되는 문제가 발생한다. 손상된 정보는 근접한 픽셀이 유사하지 않을 때 낮은 비용을 할당하는 에너지 함수의 스무드(smooth) 항에 의해 에지 정보를 기반으로 채워진다. 결론적으로 제안된 방법은 스무드 항과 대략적으로 설정된 데이터 항으로 구성된 에너지 함수를 그래프 컷으로 전역적으로 최소화함으로써 더욱 정확하게 목적이 되는 영역을 추출할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권6호
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pp.1045-1054
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2012
서포트벡터 기계는 분류 및 비선형 함수추정에서 유용하게 사용되고 있는 통계적 기법이다. 본 논문에서는 두 개의 입력변수와 회귀함수의 단조 관계를 이용하여 단조 서포트벡터기계를 제안하고, Kaplan-Meier의 방법에 의해서 생존함수의 추정값이 주어진 경우 제안된 방법을 이용하여 생존 함수를 평활하는 방법 또한 제안한다. 모의실험에서는 실제 생존함수를 이용하여 Kaplan-Meier의 방법에 의한 생존함수의 추정값과의 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 우수성을 보이기로 한다.
영상복원법 중에는 복원하고자 하는 원 영상의 화소밝기분포가 부분적으로 평탄하다는 가정을 한 부가적인 Gibbs 사전정보를 포함하는 방법이 있다. 이 경우 Gibbs 사전정보를 표현하기 위해 원 영상의 화소밝기를 나타내는 실변수 뿐 아니라 경계를 정의하는 이진변수를 포함하는 에너지 함수를 정의하게 된다. 그러나, 이러한 실변수와 이진변수의 복합형태가 존재할 경우 이들을 동시에 추정하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 deterministic annealing 방법의 응용을 고찰하기로 한다. Deterministic annealing 방법은 다른 방법과 달리 실수 값을 취하는 변수 및 이진변수가 복합형태로 존재하는 문제를 다루는데 있어서 매우 원리적이고 효율적인 방법을 제공한다. 이 방법에서는 복합형태를 취하는 원 함수에 근접하도록 하는 일련의 함수들을 정의하게 되는데, 이때 새로운 일련의 함수들은 실변수만을 취하도록 변환된다. 일련의 함수 중 개개의 함수는 조종파라미터(냉각시 온도에 해당)에 의해 지정된다. 고온에서의 에너지 함수는 저온에서의 에너지와 유사하나 좀더 완만한 형태를 취하게 된다. 따라서, 온도를 서서히 낮추면서 고온에서의 에너지 함수를 저온에서의 에너지 함수로 변환시켜 감으로써 에너지 함수를 최소화하는 작업이 용이해 진다. 이것이 연속방법의 핵심이다. 본 논문에서는 이러한 연속방법을 Bayesian 영상복원 모델에 적용하여 그 성능을 실험을 통해 검증한다.
변수의 어떤 값들에 대해 도함수를 가질 수 없는 함수를 최적화해야 하는 등. OR 에서는 여러 상황이 존재한다. 이것은 Convex Analysis〔12〕서 이론적인 differential calculus를 근저로 하는 Non-differentiable Optimization 또는 Non-smooth Optimization 을 취급하는 것이 된다. 이러한 종류의 미분이 가능하지 않은 최적화문제는 연속함수를 위한 종래의 최적화법으로는 그 해법자체가 갖고 있는 연속성의 한계를 극복할 수 없다. 따라서, 이러한 문제를 해결하기 위해 Demyanov〔4〕가 제시한 quasi-differental function의 정의와 이들 함수에 따른 몇가지 주요정리들을 언급하고, 그것들을 토대로 Non-differentiable optimization problem의 수치적인 방법을 수행하기 위해 일종의 modified gradient 법을 제시한다. 이를 이용해서 numerical experiment를 위한 방법을 구체화하여, unrestricted non-differentable optimization problem에 적응하여, 그 수치해 결과를 보여서 그 타당성음 검토하였다.
난류의 내부 영역의 유속은 단순한 공식으로 표현하기 매우 어려운 형태를 가지고 있다. 이 속도 분포를 기술하는 여러 가지 공식들이 제안된 바 있지만, 모든 공식들은 많은 항들을 가지거나 적분형 또는 음함수꼴을 가지고 있다. 이것은 이 식들이 적용하기 힘들거나, 매개 변수들을 추정하기 어렵다는 것을 의미한다. 이 연구에서는 매끄러운 바닥 위를 흐르는 난류 내부 영역의 유속 분포를 표현할 수 있는 간단한 형태의 새로운 공식을 제안하였다. 이 공식은 전통적인 대수 법칙에 감쇄 함수를 곱한 형태이다. 단 하나의 추가적인 매개 변수를 도입하여, 전체 내부 영역의 유속 분포를 적절하게 표현할 수 있었다. 이 공식은 벽법칙이 성립하는 바닥 근처의 유속과 대수 법칙이 성립되는 중복 영역의 유속 분포까지를 적절하게 나타낼 수 있다. 또한, 추가된 매개 변수인 감쇄 계수는 쉽게 추정할 수 있다. 이 변수는 Reynolds 수의 변화에 민감하지 않으며, 공식에 의하여 계산된 유속 분포도 또한 이 매개 변수의 변화에 대해서 민감하지 않다.
본 논문은 동적 경제급전의 최적화 문제를 풀기 위해 교환 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 첫 번째로, 발전단가 $C_i^{max}/P_i^{max}$가 비싼 발전기는 가동을 중지시키는 개념을 도입하여 총 요구량 $P_d$와 총 발전량 ${\Sigma}P_i$의 균형을 맞추었다. 다음으로 발전량을 $P_i=P_i{\pm}{\Delta}$, (${\Delta}$=1.0, 0.1, 0.01, 0.001)에 대해 $_{max}[F(P_i)-F(P_i-{\Delta})]$ > $_{min}[F(P_j+{\Delta})-F(P_j)]$, $i{\neq}j$이면 $P_i=P_i-{\Delta}$, $P_j=P_j+{\Delta}$로 발전량을 교환하는 방법을 적용하였다. 동적 경제급전 문제의 시험사례에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 기존의 휴리스틱 알고리즘 최적화 발전비용을 크기 감소시켜 경제적인 이익을 극대화 시켰다.
본 연구는 다양한 각도를 가지는 와이어코일을 사용하여 관내 단상 열전달 촉진 및 압력강하 특성 실험을 수행하였다. 작동유체는 순수 물과 에틸렌글리콜을 체적비율로 50% 혼합하여 사용하였으며, 시험부 관지름은 11mm와 13.88mm이고, 시험부 길이는 760mm를 사용하였다. 평활관과 와이어코일을 삽입한 열전달촉진관에 대한 관내 열전달계수와 마찰계수는 실험에서 측정한 온도, 유량, 압력강하 값을 기초로 구하였다. 와이어코일에 대한 거친표면해석을 수행하였으며, 그 결과를 거칠기 래이놀즈수에 대한 운동량전송 거칠기함수와 열전달 거칠기함수로 표현하였으며 이에 대한 상관식을 제시하였다. 이 상관식들은 거칠기 레이놀즈수, 코일 각도, 프란틀수의 함수로 표현하였다.
원격 측정 방법은 지표로부터 방출된 방사선의 관측으로부터 지표면의 특성을 추정하는데 기초를 두고 있으며 이 방법을 사용하여 연구되어지는 수문학적 인자에는 지표면 온도, 증발산, 토양 함수비, 강우 그리고 강설 등이 있다. 본 연구에서는 관측된 광명온도와 모의된 광명온도로부터 피복이 안된 토양의 함수비 산정에 대한 방법을 소개한다. 피복이 안된 토양에서의 초단파 방출은 함수비, 토양의 온도와 표면 조도에 의존하게 된다. 이 방법은 표면 조도의 영향을 고려하기 위한 Fresnel 반사 계수의 수정과 함께 방사선 전달 모델(radiative transfer model)에 기본을 두고 있는데 피복이 안된 매끈한 표면과 서로 다른 표면 조도를 가진 표면에 대해 분석을 실시한다. 연구의 결과는 표면 조도의 영향이 토양의 광명온도를 증가시키고 광명온도와 함수비 사이의 감소경사를 작게함을 보여주고 있다.
교통량 예측은 지방 행정의 의사결정에 매우 중요한 정보를 제공한다. 교통량 예측을 통해 교통혼잡비용을 줄이고 지역경제를 활성화 함으로써 사회적, 경제적 이익을 창출할 수 있다. 교통량은 미지의 확률적 규칙하에서 시간의 흐름에 따라 궤적을 가지며 변화하는 함수데이터의 일종이다. 본 논문에서는 세 가지 함수회귀모형을 이용하여 과거에 관측된 교통량 궤적을 기반으로 미래의 관측되지 않은 교통량 궤적을 예측하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 소개하는 세가지 방법은 전국 고속도로 영업소 중 서울, 춘천, 강릉 세 개 영업소에서 수집된 고속도로 영업소 데이터에 적용한다. 각 영업소 별로 세가지 방법의 예측오차를 비교함으로써 영업소별 최적 교통량 예측모형을 찾는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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