폴리에틸렌(Polyethylene) 배관은 가요성이 좋고 부식이 되지 않는 등의 장점으로 가스배관 뿐만 아니라 원자력 발전소의 배수관, 석유화학 및 정유사 공정배관 등으로 그 사용범위가 점차 확대되고 있다. 그러나 폴리에틸렌 배관의 연결부를 직접적으로 검사할 수 있는 검사방법이 개발되지 않아서 사용범위를 확대하는데 제한을 받고 있다. 폴리에틸렌 배관의 연결방법은 전기융착 방법과 버트융착 방법으로 구분할 수 있는데 이 중에서 가장 많이 사용하는 방법은 버트융착이다. 버트융착은 배관과 배관을 열판에 맞닿게 하고 일정한 온도 및 압력을 가한 후 열판을 제거하고 용융된 배관의 말단부를 서로 연결하는 방법으로서 별도의 연결구가 필요하지 않아 가장 많이 사용하고 있는 연결방법이다. 버트융착 시에 열판으로부터 열이 용융된 후 압력을 가하면 용융부는 비드를 형성하는 부분과 연결부를 형성하는 부분으로 분리되고 냉각과정을 거쳐 버트융착부가 된다. 본 연구는 연결부를 형성하는 부분에서 열판으로부터 열이 전파되어 용융된 거리를 측정하고 이 결과를 연결부에 대한 건전성 평가 방법 중의 하나로 제시하고자 한다. 외경 225mm, 두께 20.5mm의 중밀도 폴리에틸렌 가스용 1호관의 초음파 속도를 측정한 결과 2,200m/s 였다. 열용융 거리를 측정하기 위하여 열판으로부터 열이 전파되어 폴리에틸렌을 가열하는 시간을 0%~130%까지 변화시켜 시험편을 제작하였다. 또한 정상적인 가열시간(100%의 가열)을 제공하고 스크레핑 처리를 하지 않은 시험편과 토양을 삽입한 시험편 그리고 자갈을 삽입한 시험편과 비닐류를 삽입한 시험편을 제작하였다. 총 20개의 시험편에 대한 열용융 거리를 측정하기 위하여 3.5MHz 및 5.0MHz 센서를 이용하였으며 1개의 시험편에 대하여 총 3곳에서 초음파 탐상을 실시하였다. 열용융 신호를 명확하게 구분하기 위하여 모든 탐상 결과에 대하여 동일한 post image processing을 수행하였고 이미지 레벨, contrast, sharpen 및 threshold를 적용하였으며 결과 탐상은 가장 직관적으로 파악할 수 있는 gray scale로 표현하였다. 탐상 결과 가열시간이 짧은 시험편일수록 융착이 이루어지지 않아 멀티플 에코가 반사되는 영역이 증가하였으며 이 부분을 최대한 배제할 수 있는 위치에서 데이터를 획득하였다. 정상적인 가열시간의 80%인 168초의 시간을 가한 시험편부터 열용융 거리에 대한 반사신호가 뚜렷이 구분되었으며 이 시험편부터 거리 측정을 실시하였다. 가열시간이 정상가열시간의 7%인 15초의 가열시간을 가한 시험편부터 더 낮은 가열시간을 가한 시험편의 경우 융착이 이루어지지 않아서 3곳 모두 데이터 영상을 획득할 수 없었다. 위 실험 결과로 위상배열초음파를 통해 폴리에틸렌 배관 버트융착부에서 열이 용융되어 전파된 거리 측정이 가능함을 확인하였으며 또한 열이 용융되어 전파된 거리 측정을 통해 정상적인 융착과 불완전 융착을 구분할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 Needle-punched C/SiC 복합재료 해석을 위한 효율적인 멀티스케일 해석기법을 소개한다. 기존 Needle-punching으로 인해 복잡한 미소구조를 갖는 NP 복합재료는 기존의 제안된 복합재료 멀티스케일 기법으로 물성을 계산하는 것은 한계가 있어 왔다. 이를 극복하기 위해 micro-CT 이미지 촬영을 통해 NP 복합재료의 미소구조를 면밀히 파악할 수 있었고, 이미지 프로세싱을 바탕으로 실제구조와 직접적으로 대응할 수 있는 3D high fidelity 모델을 구축하였다. 또한 유한요소해석에 맞춰 요소크기를 조절할 수 있는 sub-region processing 소개를 바탕으로 효율적인 유한요소해석을 수행하였다. NP 복합재료의 미소구조 거동뿐만 아니라, macro-scale 구조해석의 적용을 위해 subcell 모델링을 제안하였다. Needle-punching에 의한 Z축 NP 섬유의 규칙적인 간격을 이용하여 모델링을 수행할 수 있었다. 제안한 두 종류의 모델은 균질화 기법을 이용하여 등가거동 및 등가물성을 파악하였으며, 추가적인 실험 결과와의 비교를 통해 검증을 수행하였다.
본 연구의 목적은 체크패턴의 폭과 색채조합에 따른 넥타이의 감성이미지를 알아보는 데 있었다. 본 연구에 사용된 실험도구는 체크문양의 폭(소: 0.2cm, 중: 1cm, 대: 2cm), 색조조합(유사: 하양+밝은, 반대: 하양+어두운), 색상조합(WR: 하양+빨강, WB: 하양+파랑, WG: 하양+회색)으로 만든 총 18개의 사진 자극물과 체크넥타이의 감성이미지를 평가하기 위해 의미미분척도를 사용하였다. 피험자는 경남에 거주하는 여대생 216명을 대상으로, 조사는 2009년 9월에 실시되었다. 자료분석은 SPSS프로그램을 사용하여 변량분석과 Duncan-test를 실시하였다. 그 연구결과는 다음과 같다. 체크패턴의 폭과 색채조합에 따른 넥타이의 감성이미지를 요인분석한결과 매력성, 젊음, 현시성, 품위성, 온유성의 5가지 차원으로 도출되었다. 폭은 현시성 차원에서, 색조조합은 매력성, 현시성, 품위성, 온유성 차원에서 독립적인 영향을 미쳤으며, 이 두 변인 간에는 서로 상호작용하여 매력성 차원에 유의적인 영향을 미쳤다. 색상조합은 감성이미지의 모든 차원에서 독립적인 영향을 나타내었다. 또한 색상조합은 폭과 상호작용하여 매력성, 젊음, 현시성, 품위성 차원에 유의적인 영향을 미쳤고, 색조조합과 상호작용하여서도 매력성, 젊음, 현시성 차원에 두드러진 단서로 작용하였다.
AUDIT(Alcohol Use Disorders Identification Test)에서 정상 음주자, 위험 음주자 및 알코올 사용 장애자로 분류하여 뇌 백질 영역의 ROI(Region Of Interest)에 대한 FA 측정값을 분석하였다. TBSS(Tract-Based Spatial Statics) 도구를 사용하여 ROI의 FA 값을 추출하였다. TBSS라는 도구는 뇌 회백질보다는 백질에 대한 FA값과 MD 값의 민감도가 더 높고 뇌 신경섬유의 비등방도를 정량적으로 도출해 낼 수 있는 장점이 있고 백질에 더 특화된 프로그램이라 할 수 있다. 특히 양쪽 맥락총 평균 차이가 높았고 정상 음주자에서는 FA의 평균값이 0.2831과 0.2872로 나타났으며, 알코올 사용 장애자의 경우 0.1972와 0.1936로 나타났다. 즉, AUDIT 척도에서 점수가 높을수록 뇌 백질의 계측한 모든 ROI 영역에서 FA 값이 더 낮게 측정되는 것을 알 수 있었으며 뇌 백질에 신경 섬유로의 손상에 대한 미세구조 변화를 확인할 수 있었다. AUDIT 척도를 사용하여 DTI의 FA 값에 대한 지침을 제시할 수 있으며 혈액학적 인자의 가이드인 처럼 FA 값을 산정한다면 알코올 사용 장애자의 선별 및 진단에 유용한 검사법이라 사료 된다.
본 논문에서는 변형된 하우스더프 거리 (MDH: Modified Hausdorff Distance)를 이용한 눈 개폐 감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴 검출과 눈 개폐 감지로 크게 구분된다. 얼굴 영역의 검출을 위하여 고정 크기의 영역 내에서 픽셀 값을 이용하는 지역 구조특성의 MCT (Modified Census Transform)특징기반 방법을 사용하였다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD를 이용하여 눈의 위치 및 개폐를 판단한다. 얼굴 검출의 처리절차는 먼저, 오프라인에서 다양한 얼굴 영상에 대해 MCT 이미지를 생성하고, 이를 기반으로 PCA를 이용하여 기준이 되는 특징벡터들을 추출한다. 다음으로, 온라인에서는 입력되는 실험 영상 내에서 새롭게 추출된 특징벡터들과 기준이 되는 특징 벡터들 간의 유클리드 거리를 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 순서로 진행된다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD 기반의 눈 영역 검출과 템플릿 매칭을 수행하여 눈의 개폐를 감지한다. 제안하는 방법의 성능 검증을 위하여 그레이 스케일 영상 (30FPS, $320{\times}180$)을 입력으로 실험을 수행한 결과, 눈 계폐 검출율에서 평균 94.04%의 정확도를 달성하였다.
최근에 등장한 프랙탈 영상 압축 알고리즘은 소프트웨어적인 측면에서는 많이 연구되고 있으나, 하드웨어 구현을 위한 연구는 드물다. 그러나 , 프랙탈 영상 압축 기법이 동영상 처리를 위해 사용될 경우 소프트웨어적으로는 실시간 처리의 어려움이 있어 고속의 전용 하드웨어가 필요하다. 그러나 , 아직 복호기의 구체적인 하드웨어의 설계 예는 드물다. 본 연구에서는 $256{\times}256$의 크기의 흑백 영상의 실시간 처리가 가능한 quadtree 방식의 프랙탈 영상 압축 복호기를 전용 하드웨어로 설계하였으며, 이를 위한 저전력 기법을 제안한다. 제안한 두 가지 방법 중 첫번째는 영상의 복원 후 발생하는 블록 현상을 제거하기 위한 post-processing 방법을 하드웨어 측면에서 최적화하는 것이다. 이 방식은 기존의 소프트웨어에서 사용하던 승산기가 필요한 가중 평균 방식보다 하드웨어를 적게 소모하여 비용을 줄이며, 속도는 69%정도의 향상이 있다. 두번째 방식은 데이터 패스 내부의 곱셈기를 입력 벡터의 통계적 특성을 이용하여 소비 전력이 적도록 설계하는 것이다. 이 방식으로 설계할 경우 8 bits 이하의 크기의 곱셈기에서 저전력에 유리하다고 알려진 어레이(array) 형태의 곱셈기에 비해 약 28%정도 소비 전력을 줄일 수 있었다. 위 두 가지 전력 절감 방식을 사용하여 동작 전압 3.3V, 1 poly 3 metal, $0.6{\mu}m$ CMOS 공정으로 복호기의 코어 부분을 칩으로 제작하였다.
전자 토모그래피의 첫 단계인 2차원 투시영상의 획득 과정에서 발생하는 잡음 중 영상형식과 입사빔 값의 영향이 토모그램에 미치는 영향을 모델링 시뮬레이션을 통해 평가하였다. 사용된 두 가지의 모델은 타원체의 흡수계수 차이가 매우 적은 원래의 3D head phantom 모델과, 흡수계수의 차이가 40% 이상인 수정된 3D head phantom 모델이다. 흡수계수의 차이가 매우 적은 모델에서 8-bit 영상형식을 사용한 토모그램 결과가 매우 큰 잡음들로 인해 심하게 왜곡되어 나타났으며, 흡수계수의 차이가 큰 모델에서는 영상 형식의 차이가 큰 영향을 주지 않았다. 비어의 법칙을 무시하고 투과빔 값을 그대로 사용한 경우는 흡수계수의 차이가 매우 적은 경우 토모그램은 심각하게 왜곡되었다. 흡수계수가 큰 경우에도 z축 방향을 따라 바깥쪽에 잡음이 심하게 나타났다. 비어의 법칙에 따라 입사빔 값을 취하더라도 잘못된 값을 넣게 되면 흡수계수의 차이가 매우 적을 경우 다소 왜곡된 토모그램을 얻었으며, 흡수계수의 차이가 큰 경우에도 심한 잡음을 유발하는 것으로 확인되었다. 따라서 구별이 힘든 내부 구조를 3차원적으로 재구성하는 토모그래피 본래의 특성을 최대한 살리기 위해서는 정화한 입사빔 값을 비어의 법칙에 따라 취하되, 가능한 한 16-bit 영상 형식으로 처리하여야 영상의 왜곡이나 작위적인 결과를 만들지 않고 토모그램의 분해능을 저하시키는 잡음도 감소시킬 수 있다.
얼굴 표정은 사람의 감정을 전달하는 핵심 메커니즘으로 이를 적절하게 활용할 경우 Robotics의 HRI(Human Robot Interface)와 같은 Human Computer Interaction에서 큰 역할을 수행할 수 있다. 이는 HCI(Human Computing Interface)에서 사용자의 감정 상태에 대응되는 다양한 반응을 유도할 수 있으며, 이를 통해 사람의 감정을 통해 로봇과 같은 서비스 에이전트가 사용자에게 제공할 적절한 서비스를 추론할 수 있도록 하는 핵심요소가 된다. 본 논문에서는 얼굴표정에서의 감정표현을 인식하기 위한 방법으로 FACS(Facial Action Coding System)와 AAM(Active Appearance Model)을 이용한 특징 추출과 Bayesian Network 기반 표정 추론 기법이 융합된 얼굴표정 인식 시스템의 개발에 대한 내용을 제시한다.
HD 블랙박스에 포함되는 GPS 위치정보 저장방법은 특정한 표준을 가지지 않고 제조사마다 고유한 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 GPS 위치정보를 저장하기 위한 저장 공간의 한계성을 극복하고 이에 따른 화질저화를 유발하는 문제점을 해결하기 위하여, 숨겨진 필수영역을 이용한 HDTV 비디오 콘텐츠에 포함된 위치정보 은닉방법을 제안한다. HDTV 비디오 콘텐츠는 압축을 위하여 프레임 하단에 8-라인의 Border Extender가 반드시 필요하게 된다. 이는 현 위치정보를 은닉하는 공간으로 사용되며 화질열화를 방지하기 위하여 그레이스케일 블록 형태의 이미지로 삽입하였다. 제안 방법은 실제 HD블랙박스를 사용하여 확인되었으며, 기존의 부가영역을 사용한 ASCII 코드의 형식보다 해석이 어려우며 편집 재 압축할 경우 위치정보가 사라지는 보안효과가 있다. 따라서 제안방법은 페이스 북이나 유튜브 등과 같은 위치기반 동영상 서비스에도 적합하다.
색채는 중요한 시각적 요소로서 도시 이미지와 사람들의 인식 형성에 중요한 영향을 미친다. 도시환경에서 색채를 정량적으로 분석하는 작업은 복잡한 과정을 필요로 하여 과거에는 실행하기가 어려웠다. 그러나 최근 머신 러닝 기술의 급속한 발전으로 관광객이 공유한 사진을 이용하여 도시 색채를 분석하는 것이 가능해졌다. 본 연구는 중국의 인기 관광지인 대리시를 사례로 선정하여 관광객이 공유한 대리시의 사진을 수집하였으며, 머신 러닝 기술을 결합하여 대규모 도시 색채를 측정하는 방법을 탐색하였다. 구체적으로는 먼저 DeepLabv3+ 모델을 사용하여 ADE20k 데이터 셋을 기반으로 관광객이 공유한 사진의 의미 분할을 수행하여 사진에서 인공 요소를 분리했다. 다음으로 K-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 대리시의 인공 요소의 주요 색상을 추출하고, 이러한 색상 간의 상관관계를 분석하기 위해 인접 매트릭스를 구축했다. 연구 결과에 따르면 대리시의 인공 요소의 주요 색상은 주황-회색이 가장 높은 비율을 차지한다. 또한, 회색 계열의 색상이 다른 색상과 자주 조합되어 사용되는 경향이 있다. 분석에 따르면 대리시의 인공 요소의 색채 특성은 지역의 민족 문화와 불교 문화의 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구는 색채 분석을 위한 새로운 접근 방법을 제공하며, 연구 결과는 대리시가 관광객의 기대에 부합하는 도시 색채 이미지를 형성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 향후 대리시의 색채 계획을 위한 참고 자료를 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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