• 신재생에너지
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• 제20권2호
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• pp.26-34
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• 2024

Floating offshore wind turbines (FOWTs) have been developed to overcome large water depths and leverage the abundant wind resource in deep seas. However, wind-wave misalignment can occur depending on the weather conditions, and most megawatt (MW)-class turbines are horizontal-axis wind turbines subjected to yaw errors. Therefore, the power performance and dynamic response of super-large FOWTs exposed simultaneously to these external conditions must be analyzed. In this study, several scenarios combining wind-wave misalignment and yaw error were considered. The IEA 15 MW reference FOWT (v1.1.2) and OpenFAST (v3.4.1) were used to perform numerical simulations. The results show that the power performance was affected more significantly by the yaw error; therefore, the generator power reduction and variability increased significantly. However, the dynamic response was affected more significantly by the wind-wave misalignment increased; thus, the change in the platform 6-DOF and tower loads (top and base) increased significantly. These results can be facilitate improvements to the power performance and structural integrity of FOWTs during the design process.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.572-578
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• 2009

본 논문에서는 가상공간 협업 환경의 현실감을 향상시키는 초고해상도 타일드 디스플레이에 기반한 촉감 협업 시스템을 다룬다. 먼저 고해상도의 화면과 촉감 (힘)의 디스플레이를 조율하는 기법을 제안하고, 가시화 측면에서 제안 시스템을 모델링하여 성능 평가하는 기준을 제시한다. 그래픽으로 구성된 가상 환경이 힘에 대한 정보를 반환하기 위해서는 햅틱 렌더링을 처리해야 하고, 이 렌더링은 1kHz 이상의 속도로 반복되어야 한다. 또한 그래픽 환경의 고해상도 화면 출력을 위해서는 적정 수준의 프레임 율을 제공하여야한다. 하지만 시스템의 하드웨어적 성능은 제한되어 있기 때문에 두 프로세스를 안정적으로 실행하기에는 한계가 있다. 따라서 초고해상도 타일드 디스플레이에 기반한 촉감 협업 시스템의 안정적인 동작을 위해서는 자원의 효율적인 사용이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 통합 시스템의 안정성 향상을 위하여, 효율적인 고해상도 디스플레이 방법을 제안함으로서 고해상도 디스플레이의 자원 요구량을 감소시킨다. 제안된 기법은 가시화 대상 화면을 가상 물체를 기준으로 분할하여 타일드 디스플레이로 전송함으로써 분할된 그래픽들을 독립된 프레임 율로 조절할 수 있도록 한다. 각 가상 물체 별로 프레임 율을 조절할 수 있게 하면, 움직이지 않는 물체에 대해서 업데이트를 줄여 전송되는 데이터의 중복성을 효과적으로 줄일 수 있다. 마지막으로 제안된 효율적 디스플레이 방법의 성능을 평가하기 위하여 일반적인 가시화 시스템의 모델링을 제시하고, 제안된 기법과 기존의 다른 가시화 시스템들의 성능을 비교한다.

• 대한조선학회논문집
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• 제35권4호
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• pp.11-18
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• 1998

본 논문은 복합지지형 초고속 화물 시험선인 "나래"호에 장착된 물분사 추진장치에 대한 해상성능시험에 대하여 기술하였다. 물분사 추진 장치에서 제트 속도, 임펠러에 걸리는 추력 및 토오크 계측 방법에 대해 설명하였다. 해상성능시험 결과로부터 물분사 추진장치의 성능을 분석하였고, 1996년에 수행된 유사 물분사 추진장치 모형시험 결과와 비교하였다. 해상성능시험로부터 추정된 유효마력은 모형선 결과와 좋은 일치를 보여준다. 시험선의 최적 부상 높이는 0.75m로 추정되고 물분사 추진장치의 준추진효율은 15노트에서 0.315으로 추정되었다. 본 시험을 통하여 펌프의 성능, 제트 효율, 유입부 덕트와 노즐에서의 손실 등에 관한 유용한 자료를 확보하였으며, 모형시험 결과와 유사한 경향을 보여주었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.587-601
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• 2020

지역해양수치모델(ROMS)을 이용하여 동해 및 울릉도-독도 해역의 해양순환을 모의하였다. 동해 3 km 격자 수치모델과 HYCOM 9 km 격자 자료를 사용하여 울릉도 1 km 격자 수치모델, 울릉도-독도 300 m 격자 수치모델들을 서로 단방향 둥지격자화 기법으로 구축하였다. 그 과정에서 상위모델과는 다른 수심 자료 및 내·외삽 방법에 의해 나타날 수 있는 개방 경계자료의 왜곡에 대한 보정방법을 제시하였다. 구축한 시스템을 이용하여, 2018년 울릉도-독도 지역에서 수평해상도가 300 m인 초고해상도 해양순환 모의 결과를 산출하였다. 초고해상도 수치모델은 같은 조건임에도 불구하고 초기장 및 개방 경계자료에 따라 서로 다른 특징이 나타났다. 따라서 수치모델 결과를 인공위성 고도계 자료로 추정한 유속 자료 및 국립수산과학원의 수온 관측자료를 사용하여 비교 검증하였다. 검증결과 HYCOM 자료를 경계장으로 사용한 둥지격자기법 결과는 1 km 격자모델 보다 300 m 격자모델 결과에서 RMSE, Mean Bias, Pattern Correlation, Vector Correlation이 전반적으로 향상되었다. 그러나 동해 3 km 수치모델을 사용한 결과에서는 1 km 모델의 결과가 300 m 결과보다 우수하게 나타났다. 수온 수직단면도에서는 수평해상도가 고해상도일수록, 등온선의 골과 마루의 수직구조가 뚜렷해지는 경향이 나타났다. 또한 울릉도-독도 300 m 모델은 상위모델에서 재현되지 않았던 섬의 지형 효과에 따른 카르만 와열이 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.152-153
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• 2015

일반 영상의 영상확대를 위한 다양한 알고리즘이 존재한다. 하지만 IR 영상의 경우 일반영상과 다른 특성을 가지고 있기 때문에 IR 영상을 위한 영상 확대 알고리즘이 필요하다. 따라서 IR 영상이 일반영상에 비해 디테일이 없다는 특성을 고려하여 복잡한 알고리즘을 적용시키기 보다는 ADRC[1]와 같은 단순한 분류 기법을 활용하여 LR-HR 패치를 분류하고 학습된 데이터를 이용하여 영상확대 알고리즘에 적용하였다. 또한 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 학습과정에 전처리 과정을 추가하여 알고리즘 작동 시 연산량의 증가 없이 확대 영상의 선명도를 향상시키고자 하였다. 이와 같은 방법으로 영상 확대 알고리즘을 수행하였을 때 통상적인 영상확대 기법인 bi-cubic interpolation 기법보다 CPBD 수치가 평균 0.0527 만큼 높은 결과를 확인할 수 있었고 전처리 과정을 추가하였을 때 이전보다 평균 0.0119 만큼 더 선명해진 영상을 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.468-471
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• 2020

본 논문은 ESRGAN(Enhanced Super Resolution GAN)과 Semantic Soft Segmentation을 이용한 객체 분할의 성능 개선에 관한 것이다. 본 논문의 연구진이 이미 제안한 Mask R-CNN과 Semantic Soft Segmentation을 이용한 객체 분할 방법은 전반적으로 객체 분할 성능이 양호한 반면, 객체의 크기가 상대적으로 작으면 분할 성능이 저조해지는 문제점이 있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위한 것으로, Mask R-CNN을 통해 검출된 객체의 크기가 일정 기준치 이하인 경우, ESRGAN을 통해 초해상화를 수행한 후, Semantic Soft Segmentation을 수행함으로써 소형 객체의 분할 성능을 개선함에 그 목적이 있다. 제안된 방법에 따르면, 기존의 방볍에 비해 크기가 작은 객체의 분할 특성을 좀 더 효과적으로 개선할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.103-119
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• 2010

본 논문에서는 원 영상에서 특정한 국부 영역을 선택하고 선택된 국부 영역에 반복적인 위상 상관도를 수행함으로써 잡음을 가지고 있는 영상에서 정확한 부화소(subpixel) 이동량을 추정하는 방법을 제안한다. 기존의 방법은 영상 전체를 이용해 위상 상관도를 수행 한 후 포물선, sinc 같은 함수 보간을 통해 간접적으로 부화소 이동량을 추정하였다. 이 같은 추정방법은 정확하나 백색 가우시안 잡음(additive white gaussian noise)이나 에일리어싱(aliasing)과 같은 잡음이 영상에 존재하면 정확한 부화소 이동량 추정이 어렵다. 그래서 영상 전체를 이용하기 보다는 잡음이 적은 국부 영역을 선택하여 이를 이용해 위상 상관도를 수행하고 부화소 이동량을 계산할 때 기존의 함수의 보간을 사용하기 않고 반복적으로 위상 상관도를 수행함으로써 잡음에 강한 부화소 이동량을 추정 방법을 제안하였다. 또한 위상 상관도 함수의 분석을 통해 위상 상관도 반복횟수를 줄이는 방법도 제안하였다. 실험을 통해 제안한 방법과 기존의 방법으로 추정한 부화소 이동량의 오차를 비교하고 초해상도 영상을 만들어 봄으로써 제안한 방법이 잡음이 있는 조건에서 더 정확한 부화소 이동량 추정성능을 보여줌을 알 수 있었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제16권1호
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• pp.5-16
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• 2015

장대교량의 공사비에서 대형 해상기초가 차지하는 비중은 약 40% 수준이다(KICTEP, 2007). 본 연구에서는 가상의 초장대 사장교에서 대수심 대형 복합기초에 대하여 3가지 설계법(허용응력 설계, LRFD 설계, 유로코드 설계)으로 설계검토를 실시하였고, 3차원 유한요소 해석을 통하여 대구경 현장타설말뚝의 거동에 관한 연구를 수행하였다. 그 결과, 허용응력 설계에서 추정한 방법이 연암 소켓길이가 가장 길었다. LRFD와 유로코드 설계법 2에 의해 계산된 연암소켓 길이는 유사하였다. 대구경 현장타설말뚝의 연암소켓길이가 길어짐에 따라 대구경 현장타설말뚝 두부에 작용하는 축력은 작아졌으며 현장타설말뚝의 침하량도 작아졌다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.180-191
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• 2016

일반 가시광선 영상의 확대를 위한 알고리즘을 선명도가 떨어지는 적외선 영상에 적용시켰을 때 개선효과가 미흡한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 적외선 영상을 위한 영상 확대 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 적외선 영상이 가시광선 영상에 비해 디테일이 적다는 특성과 에지 영역에 대해 사람이 시각적으로 민감하다는 특성을 고려하여 ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)와 같은 단순한 분류기법을 적용시켰으며, 에지 영역에 대해서만 알고리즘을 적용시켜 연산량을 절약한다. 또한 확대 영상의 선명도 개선을 위해 합성과정에서 전처리나 후처리를 추가시키는 방법 대신 학습과정에서 전처리를 추가하여 합성과정에서 연산량 증가 없이 확대 영상의 선명도를 개선하였다. 제안 알고리즘은 크게 학습과정과 합성과정으로 나뉜다. 이와 같은 방법으로 영상 확대 알고리즘을 수행하였을 때 최신의 영상확대 기법인 A+ (Anchored neighborhood regression)기법 대비 JNB(Just Noticeable Blur)수치가 평균 0.0201만큼 높은 결과를 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권2호
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• pp.167-177
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• 2022

위성 영상 촬영 후 지상국에 전송된 영상을 이용하여 최종 위성 영상을 획득하기 위해 많은 영상 전/후 처리 과정이 수반된다. 전/후처리 과정 중 레벨 1R 영상에서 레벨 1G 영상으로 변환 시 기하 보정은 필수적으로 요구된다. 기하 보정 알고리즘에서는 보간 기법을 필연적으로 사용하게 되며, 보간 기법의 정확도에 따라서 레벨 1G 영상의 품질이 결정된다. 또한, 레벨 프로세서에서 수행되는 보간 알고리즘의 고속화 역시 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 1R에서 레벨 1G로 변환 시 기하 보정에 필요한 경량화된 심층 컨볼루션 신경망 기반 보간 기법에 대해 제안하였다. 제안한 기법은 위성 영상의 해상도를 2배 향상하며, 빠른 처리 속도를 위해 경량화된 심층 컨볼루션 신경망으로 딥러닝 네트워크를 구성하였다. 또한, panchromatic (PAN) 밴드 정보를 활용하여 multispectral (MS) 밴드의 영상 품질 개선이 가능한 피처 맵 융합 방법을 제안하였다. 제안된 보간 기술을 통해 획득한 영상은 기존의 딥러닝 기반 보간 기법에 비해 정량적인 peak signal-to-noise ratio (PSNR) 지표에서 PAN 영상은 약 0.4 dB, MS 영상은 약 4.9 dB 개선된 결과를 보여주었으며, PAN 영상 크기 기준 36,500×36,500 입력 영상의 해상도를 2배 향상된 영상 획득 시 기존 딥러닝 기반 보간 기법 대비 처리 속도가 약 1.6배 향상됨을 확인하였다.