본 논문에서는 영역기반의 스테레오 정합을 사용하여 영상의 변이를 추정하는 방법에 대해 기술한다. 영역기반의 변이 추정은 분할된 영역단위로 변이값을 계산하는데 스테레오 정합 단계의 정합오류뿐만 아니라 정합된 영역의 유형을 고려하지 않고 일률적인 방법으로 변이를 계산하기 때문에 부정확한 변이를 추정하게 되는 문제점을 가진다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 정합된 영역의 유형을 고려하여 변이를 추정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스테레오 정합 수행 후 정합영역의 유형을 분석하여 유사정합, 비유사정합, 오정합, 비정합 영역으로 분류한 다음 분류된 정합영역별로 적절한 변이 추정 방법을 적용한다. 이 방법은 정합오류로 인한 잘못된 변이 추정을 최소화하며 정상적인 정합영역에 대해서도 변이의 정확도를 향상시킨다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 장면에 대해 실험을 하였으며 실험결과 다양한 영상에서 정확도가 향상된 변이도를 얻을 수 있었다.
우리나라는 국토에서 산림이 차지하는 비율이 매우 높기 때문에 산불은 방재에 있어서 중요한 요소로 취급된다. 산불 피해 면적 산정은 향후 복원계획을 수립함에 있어서 예산 수립이나 물량 산출에 기초가 되는 중요한 자료이므로 정확하게 산정되어야 한다. 우리나라에서는 산불이 발생되면 GPS를 이용하여 피해 면적을 조사하고 있다. 그러나 실제 산불 피해 면적을 산정하는 데 있어서는 여러 가지 문제로 인하여 신속하고 정확한 산정이 잘 이루어지지 않고 있다. 우리나라의 산불 담당 기관인 산림청은 전국을 대상으로 하여 충분한 수의 산림 헬리콥터를 운용하고 있다. 따라서 산불 피해가 발생한 후에 산림 헬리콥터를 이용하여 피해지역을 디지털 카메라로 사진 촬영하는 것이 가능할 것이다. 본 연구에서는, 공중에서 디지털 카메라로 스냅 촬영한 산불 피해 지역 사진을 이용하여 그 피해 조사를 수행할 수 있도록, 여러 가지 처리 방법을 비교 고찰함으로써 적합한 방안을 정립하였다. 본 연구의 결과는 향후에 디지털 사진을 이용한 산불 피해 조사 시스템 개발에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
스핀 영상은 3차원 표면의 특징을 효과적으로 표현하기 때문에 3차원 얼굴에서 특징점을 검출하는데 많이 이용된다. 하지만 기존의 스핀 영상은 표면의 법선 벡터 방향에 따라 매우 다른 스핀 영상이 만들어지는 단점이 있다. 또한 해당 영역 내에 존재하는 모든 점을 2차원으로 변환하여 고려하기 때문에 3차원 표면 특징이 모호해질 수 있다. 본 논문에서는 검색 영역을 분할한 스핀 영상을 이용하는 3차원 얼굴 특징점 검출 방법을 제안하였다. 기준점으로부터 떨어진 각도에 따라 검색범위를 분할하여 분할된 영역 내 점들에 대해 스핀 영상을 구성하여 방향에 따른 특징 추출을 극대화했다. 법선 벡터 평탄화를 이용하여 표면 법선 벡터 방향에 대한 잡음 민감성을 줄여 정확한 형태의 스핀 영상을 얻도록 했다. 실험을 통해 제안한 방법으로 찾은 특징점과 실측 특징점과의 거리차를 비교하여 기존방법에 비해 약 34% 향상된 정확도를 얻음을 확인했다.
수동측거소나는 잠수함 플랫폼의 좌/우현에 각각 3개의 부배열로 구성된 수동소나의 한 종류로서 표적을 탐지하고 방위와 거리를 산출하는 특성을 갖는다. 방위와 거리 산출에는 물리적인 부배열 위치로 인하여 발생되는 시간지연과 삼각측량 기법이 활용된다. 이러한 기법에는 부배열의 정확한 위치정보가 요구되며 부배열의 위치정보가 부정확할 경우 방위와 거리정확도 성능이 저하되는 한계가 있다. 특히 하나의 시간지연을 사용하는 방위보다 두 개의 시간지연 값을 사용하는 거리 정확도 성능에 미치는 영향이 더 크다. 이를 개선하기 위하여 부배열의 위치 오차 추정 및 오차보상에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 최적화 탐색 기법인 유전자 알고리즘을 바탕으로 부배열 위치오차를 추정하며, 위치오차로 인한 시간지연 오차 값을 보상하여 거리정확도 성능 개선 방법을 제시하고자 한다. 또한 해상시험 데이터를 이용하여 제시한 알고리즘과 성능을 검증하고자 한다.
GIS 분야에서 다루는 공간 데이터는 대부분 2차원의 데이터이다. 현실 공간에 존재하는 3차원 객체의 2차원 정보만을 취하거나 혹은 2차원 공간으로 투영하는 등의 방법으로 데이터를 저장한다. 이러한 방법은 정보의 손실로 인한 데이터 활용범위가 축소되고, 현실 공간을 정확하게 반영하지 못하는 문제가 있다. 최근 3차원 공간 데이터를 저장, 관리 가능한 DBMS가 개발되고, 3차원 데이터에 대한 관심과 요구가 높아지고 있다. 하지만 이들은 단순히 3차원 공간의 데이터를 저장만 가능할 뿐 공간 데이터베이스 관리 시스템의 핵심이라 할 수 있는 공간 질의가 불가능하다. 또한 이에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 3차원 공간 모델을 이용하여 공간 데이터베이스 표준에서 정의하고 있는 공간 관계 연산을 설계하였다. 공간 데이터 모델로는 OGC에서 제시한 GML3에서 정의하는 모델을 사용하였고, 공간 관계 연산에 대한 설계 도구로는 공간 관계를 연산하는데 가장 좋은 방법으로 알려진 Point-Set Topology 기반의 DE-9IM을 이용하였다.
Pulsation is an inherent phenomenon in reciprocating compressors. It interacts with piping to cause vibrations and performance problems. Indiscriminately connecting to a compressor can be dangerous and cost money in the form of broken equipment and piping, poor performance, inaccurate metering, unwanted vibration, and sometimes noise. Piping connected to a compressor can materially affect the performance and response. To minimize these detrimental effects, reciprocating compressor system should be equipped by pulsation suppression system. This study discusses pressure pulsation phenomena occurred in a reciprocating compressor system. An experiment applied air compressor unit, as pulsating pressure generator, has been done. The compressor was connected sequentially to a snubber model and pressure tank. Sensor probes were placed on the inlet and outlet pipes of snubber. Compressor was driven by a motor controlled by a frequency regulator. The experiment was conducted by adjusting the regulator at 40Hz. General information about an internal gas flow can be achieved by numerical analysis approach. Information of the velocity, pressure and turbulence kinetic energy distribution are presented in this paper. Based on this result, the design improvement might be done.
모의 사격 시스템은 군사 훈련에 드는 많은 비용과 시간을 줄일 수 있음은 물론이고 사고의 위험을 배제할 수 있다. 특히 레이저를 이용한 모의 사격 시스템은 실탄을 사용한 훈련과 거의 유사한 환경을 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 레이저빔을 인식하기 위한 효과적인 영상처리기법의 개발이 필요하다. 본 연구에서 제안하는 방법은 인접한 두 영상에서 차 영상을 구하고 이 차 영상에서 빔을 배경과 구분하기 위해서 쓰레쉬홀딩 방법을 적용하였다. 이때 쓰레쉬홀드 값은 배경을 이루는 점들의 밝기 분포가 정규분포를 이룬다는 가정 하에 결정한다. 이 결과에 잡음제거와 영역분리 과정을 거쳐서 빔의 영역을 정한다. 이 영상처리 방법의 계산 복잡도는 영상의 크기와 잡음제거를 위해 사용한 마스크의 크기를 곱한 값에 비례한다. 실험에서 제안한 방법은 93.3%의 정확도를 보였다. 또한 부정확한 결과가 나오는 경우에도 항상 빔을 포함하여 영역을 잡는 것을 확인할 수 있었다.
줄넘기는 줄을 돌리는 손동작과 뛰어오르는 동작이 결합된 운동으로 정확한 카운트를 위해서는 두 동작을 함께 고려해야 한다. 이전의 연구들에서는 단순 반복적인 운동인 윗몸일으키기, 팔굽혀펴기, 아령 운동과 함께 치부하여 하나의 동작만을 체크하여 카운트 하였다. 이것은 실제 줄넘기 동작과는 차이가 있으며 두 동작 중 하나의 동작만을 하고 있다면 확인해내지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 6축 가속도 자이로 센서를 이용하여 두 동작을 모두 확인하고 카운트하는 방법을 제안한다. 가속도 센서를 이용하여 뛰어오르는 동작을 확인하며 자이로 센서를 이용하여 손동작을 확인한다. 이때 확인되는 값의 파형을 이용하여 줄넘기 횟수를 카운트하게 된다. 제안하는 방법은 실제 실험을 통하여 카운트 방법의 성능을 확인할 수 있다.
건설공정관리는 주어진 공기 내에 공사를 완료하기 위해 투입되는 자원과 요소작업들의 종합적인 계획을 말한다. 이중 공사기간의 산정은 사업초기 신뢰할만한 근거에 의해 결정되어야 한다. 그러나 실제 현장에서는 담당자의 직관적 판단, 과거 유사 프로젝트의 공기 참고 등의 부정확한 방법으로 개별 작업기간이 결정되고 있다. 이러한 기존 방식의 개선을 위한 선행연구로 본 연구는 TBM공법 $({\phi}2.6m,\;{\phi}3.0m,\;{\phi}3.5m,\;{\phi}5.0m,\;{\phi}8.0m)$ 운영을 위한 건설사업의 초기단계에서 활용할 수 있는 표준모델을 제시하여 신속하게 전체 개략공기를 추정할 수 있는 공기를 산정하여 제시하였다. 따라서 본 연구에서 TBM 구경별로 분석하여 제시한 총 공사기간은 향후 TBM 공사를 수행할 때, 기본계획단계와 기본설계단계에서 공사계약, 공사비 산정, 공정계획을 수립하고 관리하는데 유용한 자료가 될 것으로 확신한다.
일반적으로 감시영상에서 움직이는 물체들은 배경빼기 혹은 프레임 차를 이용하여 추출된다. 하지만 객체에 의해서 만들어지는 그림자는 심각한 탐지의 오류를 야기시킬 수 있다. 특히, 도로 상에 설치된 감시카메라로부터 획득된 영상으로부터 차량 정보를 분석할 때, 차량에 의해서 생성되는 그림자로 인하여 차량의 모양을 왜곡시켜 부정확한 결과를 만든다. 때문에 그림자의 제거는 감시 영상 내에서의 정확한 객체 추출을 위해서 반드시 필요하다. 본 논문은 도로감시영상 내에서 움직이는 차량의 차종판별 성능을 향상시키기 위한 움직이는 객체 내에 만들어지는 그림자를 제거한다. 제거된 객체의 영역은 소실점을 이용하여 3차원 객체로 피팅(Fitting)한 후 측정된 데이터를 감독 학습하여 원하는 차종 판별결과를 얻는데 사용한다. 실험은 3가지 기계학습 방법{IBL, C4.5, NN(Neural Network)}을 이용하여 그림자의 제거가 차종의 판별성능에 미치는 결과의 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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