본 논문은 영상의 다중 해상도 정보를 이용하여 지문영상을 개선하는 새로운 방법을 제안한다. 지문영상에서 융선 진행의 변화가 심한 특이영역에서는 화소단위의 필터링을 수행하고, 완만한 변화를 보이는 영역에서는 블록 단위의 필터링을 선택적으로 수행함에 따라, 개선영상의 품질은 향상되며, 연산 량은 감소한다. 실험에 따르면 화소단위의 필터링에 의한 개선 방법에 비하여 연산 속도는 매우 빨라졌으며, 결과영상으로부터의 특징점 인식율의 비교에 따라 개선영상의 품질이 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 방향성필터뱅크(Directional Filter Bank; DFB)에 기반하여 지문영상을 해석하여 처리하는 새로운 방법을 제안한다. 지문에서 융선의 방향성는 방향성지도를 구성하고, 이로부터 방향성 필터링을 통한 영상 향상을 행하는 등 지문 영상을 해석하는 전처리과정에서 매우 중요한 요소이다. DFB는 입력영상을 방향성대역영상으로 분해한 다음 이로부터 원영상을 완전하게 복원하는 필터이다. 본 논문에서는 DFB를 이용하여 지문영상을 여러 개의 방향성대역영상으로 분해하고, 이로부터 국부 방향성 에너지를 정의한 다음, 이를 기반으로 방향성지도의 제작, 영상분할, 특이점추출 및 영상개선의 처리과정들을 일관되게 수행하는 알고리듬을 제안한다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권1호
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pp.521-529
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2019
Interlocked armor layers of unbonded flexible risers may crush when risers are being launched. In order to predict the behavior of interlocked armor layers, they are usually simplified as rings with geometric and contact nonlinearity ignored in the open-literature. However, the equivalent thickness of the interlocked armor layer has not been addressed yet. In the present paper, a geometric coefficient ${\gamma}$ is introduced to the equivalent stiffness method, and a linear relationship between ${\gamma}$ and geometric parameters of interlocked armor layers is validated by analytical and finite element models. Radial stiffness and equivalent thickness of interlocked armor layers are compared with experiments and different equivalent methods, which show that the present method has a higher accuracy. Furthermore, hoop stress distribution of interlocked armor layer under crushing is predicted, which indicates the interlocked armor layer can be divided into two compression and two expansion zones by four symmetrically distributed singular points.
The branch of electronics that uses an organic solar cell or conductive organic polymers in order to yield electricity from sunlight is called photovoltaic. Regarding this crucial issue, an artificial intelligence-based predictor is presented to investigate the vibrational behavior of the organic solar cell. In addition, the generalized differential quadrature method (GDQM) is utilized to extract the results. The validation examination is done to confirm the credibility of the results. Then, the deep neural network with fully connected layers (DNN-FCL) is trained by means of Adam optimization on the dataset whose members are the vibration response of the design-points. By determining the optimum values for the biases along with weights of DNN-FCL, one can predict the vibrational characteristics of any organic solar cell by knowing the properties defined as the inputs of the mentioned DNN. To assess the ability of the proposed artificial intelligence-based model in prediction of the vibrational response of the organic solar cell, the authors monitored the mean squared error in different steps of the training the DNN-FCL and they observed that the convergency of the results is excellent.
큰 병변에 대한 기존 감마나이프 방사선수술은 종종 체적 또는 선량 분할 단계들로 수행된다. 체적 분할의 경우, 병변은 처방된 선량 하에서 하루 또는 이틀, 3 ~ 6개월로 분할된 다중 세션에서 조사되는 하위 체적들로 분할되곤 한다. 치료의 전체 과정 동안, 이전 단계의 치료 정보는 세션 사이의 좌표 변환을 통해 새로 장착된 정위 프레임 상의 후속 세션에 반영될 필요가 있다. 그러나 동일한 정위 공간을 제외하고 기존 감마나이프 시스템으로는 이전 선량 분포를 구현하는 것은 실제로 어렵다. 최신 감마나이프 플랫폼을 사용하여 다단계 치료를 수행할 수 있기 때문에 치료 영역이 확장되고 있다. 이 연구의 목적은 정위적 공간에 기초한 영상 정합과 새로운 감마나이프 플랫폼을 사용하여 각 단계에서 처방 선량 결정과 같은 다단계 감마나이프 방사선수술 전략을 소개하는 것이다. 일반적으로 영상 정합에서 수술적으로 내장된 기준점 또는 내부 해부학적 랜드마크들이 변환 관계를 결정하는데 사용된다. 저자는 내부 해부학적 랜드마크들을 사용하는 예로서 4개 또는 6개의 해부학적 랜드마크를 사용하는 다중 세션 간의 좌표 변환 정확도를 비교하였다. 측정된 좌표들과 계산된 좌표들 사이의 불일치를 최소화하기 위해서 PseudoInverse 또는 Singular Value Decomposition을 사용하여 두 정위 공간 사이의 변환 행렬이 결정되었다. 변환 정확도를 평가하기 위해 측정된 좌표와 변환된 좌표들 사이의 차이, 즉 ${\Delta}r$이 10개의 랜드마크들을 사용하여 계산되었다. 10개의 랜드마크들 중 4개 또는 6개의 점들을 사용하여 좌표 변환을 결정하고 나머지는 접근 방법을 평가하는데 사용되었다. 두 가지 접근 방법에서 각각의 ${\Delta}r$ 값은 0.6 ~ 2.4 mm, 0.17 ~ 0.57 mm 범위이었다. 게다가 병변 분할의 경우 한 번에 전체 병변의 치료와 동일한 효과를 제공하는 처방 선량을 결정하는 방법이 제안되었다. 동일한 정위 공간에서의 다단계 치료 전략은 전체 병변에 대한 치료를 먼저 디자인하는 것이며, 전체 치료 디자인 샷들은 각 단계 치료의 샷들로 나누어 각 단계별 샷들을 구성하고 각 단계에서 적절한 처방 선량을 결정한다. 결론적으로 저자는 다단계 치료 전략으로서 처방 선량 결정의 정확성을 확인하였고, 다중 세션 간의 좌표 변환을 결정하기 위해 적은 랜드마크들을 사용하는 것보다 가능한 많은 내부 랜드마크들을 사용하는 것이 더 나은 결과를 산출함을 보았다. 향후 제안된 다단계 치료 전략은 여러 감마나이프 센터들의 틀 없는 분할 치료에 크게 기여할 것이라 사료된다.
노후 구조물의 안전진단을 위하여 동적재하시험을 수행하고 그 결과를 유한요소모델과 같은 해석적 모델과 결합하여 기존구조물의 강성평가 및 파손부위 색출에 적용하고 있는데 측정점의 제한성과 유한요소모델의 많은 자유도가 측정데이타를 유한요소모델과 연계하는데 커다란 문제점으로 대두된다. 본 연구에서는 유한요소모델과 같이 많은 자유도를 갖는 구조계의 해석적 모델을 측정데이타와 결합하기 위하여 축약된 좌표계에서 구조계의 동강성행렬(dynamic stiffness matrix)표현방법을 제시하였다. 유한요소모델로부터 좌표계를 축약시 필연적으로 발생되는 주파수의존성(frequency dependency)을 고려하기 위하여 주파수영역에서 Chebyshev다항식으로 축약된 동강성행렬을 표시하였고 특이점에서 발생되는 악조건(ill-condition)을 극복하기 위하여 특이해분리(singular value decomposition)기법을 사용하였다. 제시된 방법의 검증을 위하여 간단한 구조계에 대하여 시뮬레이션을 수행하였으며 본 방법으로 수립된 구조계의 동적모델은 축약이전의 전체계에 대한 동적특성을 비교적 정확히 유지하고 있고 일반적으로 사용되는 정적축약 형태의 수학적 모델보다 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 방향 패턴 레이블링을 이용하여 지문 영상의 중심점을 검출하는 방법을 제안하였다. 중심점은 지문영상에서의 특이점들 중의 하나이며 대부분의 지문 인식 시스템에서 기준점으로 사용되고 있다. 중심점의 검출은 지문 인식 시스템에서 반드시 수행되어야할 중요한 단계로 전체 시스템의 성능에 큰 영향을 준다. 제안된 방법에서는 ridge의 분포로부터 얻어낸 방향 성분에 레이블링 방법과 중심점의 위치를 결정하는 알고리즘을 적용하여 중심점의 위치를 검출할 수 있었다. 모의 실험 결과 제안한 방법이 Poincare index와 Sine map 방법들에 비해 수행시간과 검출률 모두에서 좀더 나은 성능을 보임을 확인하였다. 특히 제안한 방법은 arch 형의 중심점 검출에 있어 Poincare index 방법의 낮은 검출률과 Sine map 방법의 긴 수행 시간이라는 단점들을 모두 극복하였다.
파괴역학에서 최근의 연구들은 균열체의 강도를 해석함에 있어서 균열선단 주위의 탄성 에너지 해방용, 균열확장력 그리고 응력장의 특성 등에 대한 지식을 요구하고 있다. 이런 연구들의 주안점은 에너지율, 응력장 그리고 탄성이방성체의 여러가지 경우들을 설명하는 데 있다. 철근콘크리트, 목재, 박층구조 그리고 각각의 방향으로 성질을 가지는 탄성체들은 대부분 직교이방성이다. 본 연구에서는 균열선단에 특이요소를 사용하고 균열선단 부근에서 아주 세밀한 요소를 사용하여 직교이방성 탄성체의 응력확대계수를 결정 하였다. 본 연구에서 응력확대계수를 구하기 위해 변위상관법을 사용하였으며 타 논문의 결과와 잘 일치함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 지문 영상의 개별적이고 부분적인 특성(밝기, 품질 차이 등)을 고려하여 지문의 특징량 추출을 수행함으로써 지문 입력기간의 차이에서 오는 문제점을 극복하며, 정합 과정시에는 회전 및 크기 변화, 위치 이동 등에 관계없이 균일한 성능을 보장하면서도 실시간 내에 처리가 가능한 자동 지문인식 알고리즘을 제안한다. 특히 본 방법에서는 지문의 분류 작업을 융선의 전체적인 흐름 모양과 중심점, 삼각주와 같은 특이점간의 상호 관계를 이용하여 결정하게 된다. 개발된 알고리즘을 평가하기 위해 NIST 지문 및 한국인의 연령과 직업별 인구 분포에 따라 구축된 압착 날인 지문, 그리고 회전 날인 후 수치화된 지문과 같은 다양한 영상들에 대해 제안된 방법을 적용하였으며, 전체적인 인식 성능이 타인 수락 오류율을 0%로 설정했을 때 본인 거부 오류율이 0.07%라는 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 정사투영 카메라로부터 얻어진 2차원 영상으로부터 복원된 3차원 형상과의 기하학적 관계를 분석한다 본 연구의 목적은 2차원과 3차원 관계를 기하학적으로 분석함으로서 잡음에 강인한 3차원 형상 복원에 기여하기 위함이다. 만약 3차원 형상 복원 시 특징점이 손실되지 않고 잡음이 존재하지 않는다면 3차원 형상복원은 고유치 행렬인수분해로 정확하게 얻을 수 있다. 그렇지만 실제 촬영된 피사체의 일부가 보이지 않는 오클루션 또는 낮은 해상도 등의 영향으로 인해, 피사체의 특징점 일부가 손실된 경우는 고유치 행렬인수분해의 계산적 문제가 발생되어 정확한 3차원 복원을 할 수 없게 된다. 더욱이 추출된 특징 점에 잡음이 포함될 경우는 복원된 3차원 형상 역시 그 섭동 영향을 받게 된다. 본 연구는 이러한 잡음환경에서도 손실된 특징 점을 정확히 유추하기 위해 2차원과 3차원 사이의 기하학적 특성을 분석하는데 포커스 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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