최근 국내에서 큰 규모의 지진이 발생하게 되면서 내진설계의 중요성이 크게 증가하였다. 내진설계기준에서는 중요구조물 또는 특수구조물에 대해서는 동적시간이력해석을 수행하도록 규정하고 있다. 이러한 중요 또는 특수 구조물의 내진해석 및 설계에 있어 합리적 설계 입력 지진파를 결정하는 것은 해석 및 설계의 신뢰도를 확보하는데 매우 중요한 요소이다. 내진설계기준에서 합리적 설계 지진파는 해당 지역(단층)의 특성을 반영하면서 동시에 내진 성능 수준별 설계응답스펙트럼을 만족해야 한다. 이러한 요구조건은 해당 지역(단층)에서 계측됐던 실 지진파를 설계응답스펙트럼에 상응하게 수정하여 부분적으로 만족시킬 수 있다. 본 연구에서는 하모닉웨이브릿변환(Harmonic Wavelet Transform)을 이용하여 실 계측 지진파를 기반으로 설계응답스펙트럼에 상응하게 지진파시간이력 수정·생성 하는 방법을 제안하였다. 제안한 기법의 적용성 검토를 위해 경주(2016년)와 포항(2017년)에서 발생했던 각 규모 5.8과 5.4의 지진에 제안된 기법을 적용하여 설계응답스펙트럼에 상응한 지진파시간이력을 수정·생성 하였다
록볼트는 숏크리트와 함께 지하구조물의 주지보재로써 중요한 역할을 수행한다. 따라서 록볼트에 발생된 공동결함은 지하구조물의 안정성에 영향을 줄 수 있다. 최근 록볼트 건전도 평가를 위한 비파괴 검사 방법들 중 피에조 디스크 엘리먼트와 음향방출센서를 사용하는 유도초음파의 투과법과 반사법이 우수한 결과를 보여 주었다. 하지만 피에조 디스크 엘리먼트에서 발생되는 파는 현장에 적용하기에 부족한 에너지의 크기를 가진다. 또한 투과법의 경우 현장에서 록볼트 시공시 피에조 디스크 엘리먼트를 철근 끝단에 설치하여 시공하여야 한다. 본 연구의 목적은 충분한 에너지를 발생시킬 수 있는 유도초음파의 반사법을 개발하고 이를 현장에 시공된 록볼트의 건전도를 경가에 적용하는 것이다. 본 연구는 실내실험과 현장실험으로 수행되었다. 충분한 에너지를 갖는 유도초음파를 록볼트 두부에 자국정을 대고 해머로 타격하여 발생시켰으며, 이를 음향방출센서로 수신하였다. 측정된 신호의 분석을 위해 웨이브렛 변환을 이용하였다. 웨이브렛 변환의 최고점으로부터 에너지 속도를 산정하여 록볼트의 건전도를 평가하였다. 유도초음파의 에너지 속도는 실내에 설치된 록볼트 실험체와 현장에 시공된 록볼트의 결함비율이 증가함에 따라 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 해머 타격방법이 현장에서 록볼트 건전도 평가에 유용한 방법이 될 수 있음을 보여 준다.
대부분의 기후변화 연구에서 Global Circulation Model (GCM)을 수문 모형에 입력하여 수자원 영향 분석을 실시해오고 있다. 국외를 중심으로 기존 GCM보다 해상도가 높은 Regional Climate Model(RCM)을 이용한 분석이 일부 시행되고 있으나, 국내에서는 자료에 가용 여부 및 적용성의 검토가 아직 미비한 실정이다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 27 km의 해상도를 갖는 기상청 RegCM3 RCM에서 도출된 기후변화 SRES 시나리오 자료에 대한 적합성을 평가 하기 위해서 국내 주요지점에 근접한 격자자료를 RCM으로부터 추출하였다. 이에 대한 수문학적 통계 특성치 분석, Wavelet Transform 분석, EOF 분석 등을 실시하여 실측 강수자료와 비교 검토하였다. RegCM3로부터 유도된 기후변화 시나리오는 수문학적 저빈도 특성을 비교적 잘 모의하는 것으로 나타났으며, 이에 대한 시공간적 특성 또한 실측자료와 대체적으로 유사한 거동을 보여주었다. 그러나 일부 시공간적으로 왜곡되어 발생하는 지역을 발견할 수 있었으며, 또한 RCM으로부터 유도된 기상자료는 실측치에 비해 상대적으로 자료의 변동성(분산)이 약하게 나타나는 경향이 있었다. 이러한 관점에서 이들 자료를 수자원분야에 활용하기 위해서는 실측치를 바탕으로 이들 편의에 대한 보정(bias correction)이 고려되어야 할 것으로 사료된다.
최근 화상 회의, 화상 전화, 모바일 환경에서의 화상 통신, 얼굴 인식을 이용한 보안 시스템 등의 상업화에 힘입어 비디오에서의 얼굴 검출 및 추적 기술은 눈부신 발전을 이룩하였다. 또한, 얼굴 요소 검출은 요소 그 자체뿐 아니라 정화한 얼굴 영역 검출을 위한 필수 단계로서 중요한 연구 주제가 되고 있다. 그러나 영상에 나타난 복잡한 배경과 카메라 조작 및 조명에 의한 색상 왜곡 그리고 다양한 조명 조건 둥은 얼굴 검출 및 추적, 요소 검출에 있어 여전히 큰 장애가 되고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 실시간 화상 통신을 위한 새로운 얼굴 영역 검출 및 추적 알고리즘과 검출된 얼굴 영역에서 효과적으로 눈 영역을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 얼굴 검출 알고리즘은 복잡한 배경과 다양한 조명 조건에 관계없이 얼굴을 검출하고 추적하기 위해 웨이블릿 변환된 세 종류의 부 영역을 이용하여 얼굴 형판을 생성하고 웨이블릿 변환된 입력 영상과의 유사도를 측정하여 얼굴을 검출한다. 특히 다양한 조명 조건을 극복하기 위해 최소-최대 정규화와 히스토그램 평활화를 혼합 적용하여 매우 밝거나, 매우 어두운 영상에서의 얼굴 오 검출 및 놓침을 줄일 수 있었으며 세 가지 크기의 얼굴 형판을 이용함으로써 입력 영상에 존재하는 다양한 크기의 얼굴도 검출할 수 있었다. 또한 효과적인 얼굴 추적 알고리즘을 통해 다음 프레임에서의 얼굴 위치를 예측하고 예측된 얼굴 위치를 중심으로 탐색 영역을 정해 형판 정합을 수행함으로써 얼굴 검출률을 높이면서 수행 시간도 단축시킬 수 있었다. 수직, 수평방향 투영을 이용한 합리적인 눈 검출 알고리즘은 어두운 조명이나 부정확한 얼굴 영역에서도 만족스러운 결과를 보여주었다.26$이었으며, 점차 감소, 다시 증가하여 담금 10일에는 $3.42{\sim}3.69$이었다. 시험구별로는 KKR이 가장 낮았다. 총산은 담금 1일에 $0.29{\sim}0.82%$였으며 담금 6일에 $1.75{\sim}2.53%$로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performance
영상/비디오 컨텐츠의 사용이 급증함에 따라 유료 및 비밀유지를 필요로 하는 영상데이터에 대한 보안문제가 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 영상데이터를 숨기기 위한 영상 암호화 방식을 제안하였다. 이 방법은 웨이블릿 영역에서 양자화과정을 마친 영상 데이터를 대상으로 한다. 본 논문은 영상의 전체데이터가 아닌 부분데이터를 암호화하는 방식을 사용하는데, 세 가지 형태의 부분데이터 추출방식을 사용하였다. 먼저, 웨이블릿 변환이 원영상을 주파수 대역으로 재편성함을 이용하여 영상정보 중 특정 주파수를 숨김으로서 전체 영상을 인식할 수 없도록 하였다. 각 화소를 나타내는 데이터에서도 모든 데이터를 사용하지 않고 MSB만을 선택하여 암호화 대상에 포함시켰다. 마지막으로 특정 부대역의 화소들을 무작위로 선택하였으며, 이 때 선형귀환 시프트 레지스터(Linear Feedback Shift Register, LFSR)를 사용하였다. LFSR의 초기값과 출력비트의 선택에 있어서 암호화키의 일부분을 사용함으로써 암호화 강도를 더욱 높였다. 제안한 방법을 소프트웨어로 구현하여 약 500개의 영상을 대상으로 실험한 결과 원영상 데이터의 약 1/1000의 데이터 양을 암호화함으로써 원영상을 인식할 수 없을 정도의 암호화효과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 제안한 방법은 작은 양의 암호화로 효과적으로 영상을 숨기는 방법임을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 부대역의 선택과 LFSR 출력 중 사용비트의 양에 따른 여러 방식을 제안하였으며, 이들의 암호화 수행시간과 암호화효과 사이에 상보적인 관계가 있음을 보여, 적용분야에 따라 선택적으로 사용할 수 있음을 보였다. 또한 본 논문의 방식들은 응용계층에서 수행되는 것으로, 현재 유·무선 통합 네트워크의 중요한 문제로 대두되고 있는 끝과 끝 (end-to-end)의 보안에 대한 좋은 해결방법으로 사용될 수 있으리라 기대된다.
In the working population, muscle fatigue and musculoskeletal discomfort are common, which, in the case of insufficient recovery may lead to musculoskeletal pain. Workers suffering from musculoskeletal pains need to be rehabilitated for recovery. Isokinetic testing has been used in physical strengthening, rehabilitation and post-operative orthopedic surgery. Frequency analysis of electromyography (EMG) signals using the mean frequency (MNF) has been widely used to characterize muscle fatigue. During isokinetic contractions, EMG signals present strong nonstationarities. Hilbert-Haung transform (HHT) and autoregressive (AR) model have been known more suitable than Fourier or wavelet transform for nonstationary signals. Moreover, several analyses have been performed within each active phase during isokinetic contractions. Thus, the aims of this study were i) to determine which one was better suitable for the analysis of MNF between HHT and AR model during repetitive maximum isokinetic extensions and ii) to investigate whether the analysis could be repeated for sequential fixed epoch lengths. Seven healthy volunteers (five males and two females) performed isokinetic knee extensions at $60^{\circ}/s$ and $240^{\circ}/s$ until 50% of the maximum peak torque was reached. Surface EMG signals were recorded from the rectus femoris of the right thigh. An algorithm detecting the onset and offset of EMG signals was applied to extract each active phase of the muscle. Following the results, slopes from the least-square error linear regression of MNF values showed that muscle fatigue of all subjects occurred. The AR model is better suited than HHT for estimating MNF from nonstationary EMG signals during isokinetic knee extensions. Moreover, the linear regression can be extracted from MNF values calculated by sequential fixed epoch lengths (p> 0.0I).
본 논문에서는 광대역 레이다 측정 신호를 이용하여 5기종의 스케일 모델에 대해 표적 구분 실험을 수행하였다. 대역폭의 크기에 따른 표적 구분 성능을 비교하기 위해 2 GHz(2~4 GHz), 4 GHz(2~6 GHz), 그리고 6 GHz(2~8 GHz)의 대역폭을 이용하였고, 시간-주파수 영역 해석법인 STFT와 CWT를 이용하여 각 표적에 대한 특성벡터를 추출하였다. 여기서 추출된 특성 벡터들은 multi-layerd perceptron(MLP) 신경망 구분기의 입력으로 사용되어 표적 구분 성능을 비교한 결과, 사용하는 주파수 대역폭이 넓을수록 표적 구분 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
손상이 발생할 경우 복합재료의 기계적 물성치는 급격한 저하를 유발한다 특히, 조류충돌, 우박, 지상 이착륙 상황에서의 타이어 조각이나 돌조각 등과 같은 작은 질량에 의한 고속충격은 구조물과 서브시스템에 심각한 손상을 유발한다. 이런 복합재 적층판에서의 손상은 기존의 전통적인 방법으로 감지하기가 어려우며, 단일 감지 기술만을 이용하여 믿을 만한 손상평가 결과를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 고분자 압전필름 센서를 이용하여 복합 적층판에서의 충격에 의한 손상의 개시 시점 및 확장을 탐지하였다. 획득한 센서신호는 시간-주파수 분석법인 웨이블릿 변환과 단시간 푸리에 변환을 적용하였으며, 초음파 C-scan과 전자현미경을 이용하여 시편에서의 손상 확장을 검사하였다 이 연구에서는 다양한 감지기술, 특히 고분자 압전 필름센서를 이용하여 복합재 적층판에서의 고속충격 손상 특성을 확인하였다.
PACS를 구현할 때 가장 어려운 점은 데이터 총량이 방대하다는 것이다. 이러한 이유로 PACS에서는 대용량의 기억장치를 필요로 하고, 동시에 빠른 전송시간이 요구된다. 따라서 PACS에 저장하는 의료영상은 압축이 필요하다. Ingrid Daubechies와 Stephane Mallat 등에 의해 발표된 웨이브릿 변환은 푸리어 변환과 같이 기저 함수들의 집합으로 신호를 분해하는 방법이다. 본 논문에서는 실험 의료영상을 DWT 방법으로 압축하여 효용성을 평가하였다. 실험 결과 $512{\times}512{\times}2^8$ 크기의 입력영상을 4 레벨 DWT 후 저주파영역에 남아 있는 신호를 디스플레이 하는 것이 효율적임을 알 수 있었다. 4 레벨 DWT에 의한 영상의 압축비는 1:16로서 높은 압축비를 가지고 있었으며, 압축결과 압축비는 좋았으나 블록화 현상에 의해 영상에 계단현상이 나타나는 문제점이 있었다.
본 논문에서는 밴포드 법칙과 컬러의 차이를 이용한 영상 접합 조작 검출 방법을 제안하고자 한다. 조작이 의심되는 영상에 대하여 먼저 컬러 변환을 시행한 후, 이산 웨이블릿 변환 및 이산 코사인 변환을 수행한다. 이상적인 밴포드 분포와 의심되는 영상에 대한 밴포드 분포의 차이를 특징으로 추출한다. 아울러 컬러 성분에 대한 밴포드 분포의 차이를 특징으로 사용한다. 본 논문의 방법은 13개의 특징만으로 우수한 접합 영상 검출 성능을 보인다. 추출된 특징 벡터를 SVM(support vector machine) 분류기를 이용하여 학습한 후 영상의 접합 여부를 판별한다. 본 논문의 방법은 기존의 방법보다 적은 수의 특징으로 높은 영상 접합 조작 결과를 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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