장어통발의 P.P깔때기 살과 대나무 깔때기 살의 탄성을 측정하고 측면 구멍을 막은 통발과 원형의 유수저항, 침강시간 및 미끼의 냄새확산 등을 관찰한 다음 해상어획 시험을 행한 결과는 다음과 같다. 1. P.P 깔때기 살의 탄성은 대나무 살보다 훨씬 작고, 하중이 증가할수록 탄성회복도는 감소하였다. 2. 플라스틱 장어통발의 유수저항 R(kg)는 유속 V(m/sec)에 따라 다음 관계식으로 나타낼 수 있다. R=0.36V 상(2.01) 3. 장어통발의 침강시간은 측면 구멍을 막은 경우 수면상에서의 완전 침수까지 1~2초 정도 원형보다 지연되나 그 후의 침강속도는 거의 차이가 없었다. 4. 통발 내의 미끼 수용액은 측면 구멍을 많이 막을수록 원형보다 입구쪽으로 집중되어 확산되었다. 5. 측면 구멍을 일부 막은 통발과 원형을 가지고 어획시험을 한 결과 통발당 평균 어획미수나 평균어획량의 어획성능에 있어서 뻘로 된 어장에서는 차이가 없는 것 같다.
지금까지 마이크로웨이브 영상은 주로 파수영역의 해석에 의해 2차원 푸리에 역변환으로 물체의 영상을 재현하였다. 본 논문에서는 공간영역에서 코히어런트 단층촬영 방법으로 영상을 제한할 수 있는 새로운 식을 유도하고 X-ray 단층촬영에 널리 이용되고 있는 filtered-backprojection 알고리듬을 적용하여 line 및 원통 도체에 대한 영상을 수치계산에 의해 재현하였다. 제시된 공간영역의 해석은 기존의 파수영역의 문제점인 interpolation 및 원점에 대칭인 도체의 영상재현시 나타나는 영상의 artifact을 완전히 해결할 수 있음은 물론, 보다 좋은 영상의 질을 얻을 수 있었다. 또한 파수영역의 해석과는 달리, 모멘트 방법을 적용하여 좁은 주파수 대역폭으로도 초고해상도를 얻을 수 있는 가능성을 line 물체의 영상을 통해 보였다.
최근 방위 산업에서는 전시상황에서 병사의 전투력 및 생존성 증대를 위하여 지하 공간, 좁은 통로등에서 적에게 노출되지 않으며 정찰임무를 수행할 수 있는 소형 생체 모방 로봇의 수요가 늘어나고 있다. 특히 소형생체 모방 로봇에 사용 가능한 생체모방 영상 센서에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 그중 복안영상센서는 작은 크기, 적은 수차, 넓은 화각 등의 장점을 갖으며, 복안영상센서를 통해 출력된 복안 영상을 이용해 깊이 추정, HDR 등을 구현 하여 다양한 임무에서 활용 가능하다. 다만 복안영상은 작은 렌즈 크기와 렌즈의 구조로 인하여 영상의 품질이 저하되는 현상이 발생한다. 특히 복안영상으로 출력된 각 Sub-Aperture 이미지를 융합 시 이미지 품질이 많이 저하된다. 본 논문은 이미지 융합 시 이미지의 품질이 저하되는 문제를 극복하기 위하여 여러 이미지 개선 기능과 생성 신경망의 한 종류인 ESRGAN를 사용하여 복안영상 품질 향상 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 이미지 전처리부, 이미지 융합부, 이미지 개선 부로 구성된다. 제안한 알고리즘을 복안 영상에 적용하면 영상 품질을 높힐 수 있어, 복안 영상을 이용한 다양한 연구에 활용될 수 있다.
본 논문은 다양한 영상 획득 과정에서 발생하는 에일리어싱 성분과 잡음을 동시에 제거하기 위하여 공간-주파수 분석 기반사전 학습(dictionary learning)을 사용한 방향 적응적 영상 개선 알고리듬을 제안한다. 제안된 기술은 i) 학습된 사전과 결합된 웨이블릿-푸리에 변환을 이용하여 에일리어싱 및 잡음 영역을 검출하는 단계와, ii) 검출된 영역에서 방향 적응적 계수 축소기법을 이용하여 에일리어싱을 제거하는 동시에 잡음을 억제하는 단계로 구성된다. 제안한 방법은 공간-주파수 성분을 동시에 분석하여 특정 위치와 특정 주파수 성분을 선택적으로 제거하기 때문에, 검출된 영역에서 에지 성분을 보존하면서 에일리어싱 제거와 잡음 억제를 가능하게 한다. 실험 결과를 근거로 제안된 방법은 기존 알고리듬들과 비교할 때 주요 고주파 성분들의 억제 및 아티펙트 발생을 최소화하며 에일리어싱과 잡음을 제거함으로써 디지털 영상의 리샘플링, 초고해상도 영상 생성, 로봇비전 등과 같은 다양한 영상 획득 장치에 적용될 수 있다.
탄성파 탐사 자료 획득 시 자료의 일부가 손실되는 문제가 발생할 수 있으며 이를 위해 자료 보간이 필수적으로 수행된다. 최근 기계학습 기반 탄성파 자료 보간법 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 영상처리 분야에서 이미지 초해상화에 활용되고 있는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반 알고리즘과 GAN (Generative Adversarial Network) 기반 알고리즘이 탄성파 탐사 자료 보간법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 손실된 탄성파 탐사 자료를 높은 정확도로 복구하는 보간법을 찾기 위해 CNN 기반 알고리즘인 U-Net과 GAN 기반 알고리즘인 cWGAN (conditional Wasserstein Generative Adversarial Network)을 탄성파 탐사 자료 보간 모델로 사용하여 성능 평가 및 결과 비교를 진행하였다. 이때 예측 과정을 Case I과 Case II로 나누어 모델 학습 및 성능 평가를 진행하였다. Case I에서는 규칙적으로 50% 트레이스가 손실된 자료만을 사용하여 모델을 학습하였고, 생성된 모델을 규칙/불규칙 및 샘플링 비율의 조합으로 구성된 총 6가지 테스트 자료 세트에 적용하여 모델 성능을 평가하였다. Case II에서는 6가지 테스트 자료와 동일한 형식으로 샘플링된 자료를 이용하여 해당 자료별 모델을 생성하였고, 이를 Case I과 동일한 테스트 자료 세트에 적용하여 결과를 비교하였다. 결과적으로 cWGAN이 U-Net에 비해 높은 정확도의 예측 성능을 보였으며, 정량적 평가지수인 PSNR과 SSIM에서도 cWGAN이 높은 값이 나타나는 것을 확인하였다. 하지만 cWGAN의 경우 예측 결과에서 추가적인 잡음이 생성되었으며, 잡음을 제거하고 정확도를 개선하기 위해 앙상블 작업을 수행하였다. Case II에서 생성된 cWGAN 모델들을 이용하여 앙상블을 수행한 결과, 성공적으로 잡음이 제거되었으며 PSNR과 SSIM 또한 기존의 개별 모델 보다 향상된 결과를 나타내었다.
최근 지구 온도 상승에 따라 전 세계적으로 기후변화가 가속화되고 있으며, 한반도 주변 해역의 해수 온도 상승으로 태풍의 강도가 점점 더 증가하고 있다. 태풍 강도의 증가는 바람에 의한 피해뿐만 아니라 폭풍해일에 의한 연안 지역의 피해도 증가시킬 것으로 예상된다. 이에 따라 본 연구에서는 증가하고 있는 폭풍해일의 피해에 대응하기 위해 방재를 목적으로 폭풍해일 저감 방법에 관한 연구를 수행하였다. 태풍에 의해 해상에서 발생한 폭풍해일은 태풍의 이동 경로상에 위치한 구조물에 의해 영향을 받을 것으로 예상할 수 있으며, 미국에서는 동부 해안과 멕시코만의 해안을 따라 위치한 barrier island에 의한 폭풍해일의 영향을 연구한 사례가 있다. 본 연구는 이러한 부분에 착안하여 태풍의 경로상에 위치한 제주도에 의해 한반도 남해안 지역의 폭풍해일이 직간접적으로 영향을 받을 수 있다고 생각하여 관련 연구를 수행하였다. 제주도가 폭풍해일에 미치는 영향을 분석하기 위해 수치해석 모델을 사용하여 다양한 상황에 대해 시뮬레이션을 수행하였다. 제주도를 활용한 결과는 초대형 태풍에 대응하는 신형 방재구조물 연구에 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
1986년 8월 1일부터 8월 30일까지 완도, 목포, 흑산도 항로와 흑산도에서 제주항 항로상에서 해상이 잔잔한 날을 택하여 실습선 부산403호의 순항시와 표박시의 주기관과 각 갑판의 선수미선상에서의 주요장소에서의 진동과 소음준위를 측정하고 진동분석을 통하여 진동변위, 속도, 가속도를 비교·고찰한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 진동과 소음압준위. 1) 주갑판상에서 진동과 소음준위가 가장 높은 곳은 주기관의 수직상면이고 가장 낮은 곳은 소음은 선교수직하, 진동은 선수부창고의 수직하면에서이다. 2) 주기관 cylinder head, 기관실 좌측, 축계관상부에서 순항시의 진동준위는 80, 67, 65dB이고, 소음준위는 각각 104, 87, 86dB이다. 3) 선교를 통과하는 수직선상의 진동준위는 최저갑판에서 60dB로 가장 높고, 선교갑판에서 55dB로 가장 낮으며, 소음준위는 compass deck에서 75dB로 가장 높고, 최저갑판에서 53dB로 가장 낮다. 4) 노천갑판에서 진동과 소음준위는 모두 보우트갑판에서 각각 65, 84dB로 가장 높고, 진동준위는 교실 위에서 51dB, 소음준위는 선수누갑판에서 57dB로 가장 낮다. 5)최저갑판의 진동과 소음준위는 모두 기관실에서 가장 높아 각각 65dB, 85dB이고, 선수부창고에서 가장 낮아 각각 54dB, 52dB이다. 진동준위와 소음준위를 비교하면 기관실을 중심으로 하여 선수쪽에서 진동준위가 높고, 선미쪽에서는 소음준위가 높다. 2. 진동분석 1) 진동변위는 주기관 cylinder head에서 100μm로 가장 크고, compass deck에서는 3μm로 가장 작다. 또 진동속도는 주기관 cylinder head에서 11mm/sec로 가장 빠르고, compass deck에서 0.07mm/sec로 가장 느리며, 이들은 모두 100Hz 이상에서는 급격한 감쇄를 보였다. 2) 진동가속도는 주기관 cylinder head에서 중심주파수 1KHz, 1.1mm/sec 상(2) 로 가장 빠르고 compass deck에서 30Hz, 0.05mm/sec 상(2) 로 가장 느리다.
1986년 8월 1일부터 8월 30일까지 완도, 목포, 흑산도 항로와 흑산도에서 제주항 항로상에서 해상이 잔잔한 날을 택하여 실습선 부산403호의 순항시와 표박시의 주기관과 각 갑판의 선수미선상에서의 주요장소에서의 진동과 소음준위를 측정하고 진동분석을 통하여 진동변위, 속도, 가속도를 비교.고찰한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 진동과 소음압준위. 1) 주갑판상에서 진동과 소음준위가 가장 높은 곳은 주기관의 수직상면이고 가장 낮은 곳은 소음은 선교수직하, 진동은 선수부창고의 수직하면에서이다. 2) 주기관 cylinder head, 기관실 좌측, 축계관상부에서 순항시의 진동준위는 80, 67, 65dB이고, 소음준위는 각각 104, 87, 86dB이다. 3) 선교를 통과하는 수직선상의 진동준위는 최저갑판에서 60dB로 가장 높고, 선교갑판에서 55dB로 가장 낮으며, 소음준위는 compass deck에서 75dB로 가장 높고, 최저갑판에서 53dB로 가장 낮다. 4) 노천갑판에서 진동과 소음준위는 모두 보우트갑판에서 각각 65, 84dB로 가장 높고, 진동준위는 교실 위에서 51dB, 소음준위는 선수누갑판에서 57dB로 가장 낮다. 5)최저갑판의 진동과 소음준위는 모두 기관실에서 가장 높아 각각 65dB, 85dB이고, 선수부창고에서 가장 낮아 각각 54dB, 52dB이다. 진동준위와 소음준위를 비교하면 기관실을 중심으로 하여 선수쪽에서 진동준위가 높고, 선미쪽에서는 소음준위가 높다. 2. 진동분석 1) 진동변위는 주기관 cylinder head에서 100$\mu$m로 가장 크고, compass deck에서는 3$\mu$m로 가장 작다. 또 진동속도는 주기관 cylinder head에서 11mm/sec로 가장 빠르고, compass deck에서 0.07mm/sec로 가장 느리며, 이들은 모두 100Hz 이상에서는 급격한 감쇄를 보였다. 2) 진동가속도는 주기관 cylinder head에서 중심주파수 1KHz, 1.1mm/sec 상(2) 로 가장 빠르고 compass deck에서 30Hz, 0.05mm/sec 상(2) 로 가장 느리다.
본 연구는 10만 개 이상의 움직이는 파티클 각각이 발광원으로서 존재할 때 라이팅을 위한 실시간 렌더링 알고리즘을 제안한다. 각 라이트의 영향 범위를 동적으로 파악하기 위해 2개의 3D 텍스처를 사용하며 첫 번째 텍스처는 라이트 색상 두 번째 텍스처는 라이트 방향 정보를 가진다. 각 프레임마다 두 단계를 거친다. 첫 단계는 Compute shader 기반으로 3D 텍스처 초기화 및 렌더링에 필요한 파티클 정보를 갱신하는 단계이다. 이때 파티클 위치를 3D 텍스처의 샘플링 좌표로 변환 후 이 좌표를 기반으로 첫 번째 3D 텍스처엔 해당 복셀에 대해 영향을 미치는 파티클 라이트들의 색상 총합을, 그리고 두 번째 3D 텍스처에 해당 복셀에서 파티클 라이트들로 향하는 방향벡터들의 총합을 갱신한다. 두 번째 단계는 일반 렌더링 파이프라인을 기반으로 동작한다. 먼저 렌더링 될 폴리곤 위치를 기반으로 첫 번째 단계에서 갱신된 3D 텍스처의 정확한 샘플링 좌표를 계산한다. 샘플링 좌표는 3D 텍스쳐의 크기와 게임 월드의 크기가 1:1로 대응하므로 픽셀의 월드좌표를 그대로 샘플링 좌표로 사용한다. 샘플링한 픽셀의 색상과 라이트의 방향벡터를 기반으로 라이팅 처리를 수행한다. 3D 텍스처가 실제 게임 월드와 1:1로 대응하며 최소 단위를 1m로 가정하는데 1m보다 작은 영역의 경우 해상도 제한에 의한 계단 현상 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 개선하기 위한 텍스처 샘플링 시 보간 및 슈퍼 샘플링을 수행한다. 한 프레임을 렌더링하는데 소요된 시간을 측정한 결과 파티클이 라이트의 개수가 262144개일 때 Forward Lighting 파이프라인에서 146ms, deferred Lighting 파이프라인에서 46ms 가 소요되었으며, 파티클 라이트의 개수가 1024576개일 때 Forward Lighting 파이프라인에서 214ms, Deferred Lighting 파이프라인에서 104ms 가 소요되었다.
마그네트론 스퍼터링 방법을 사용하여 광기록 매체인 GST 박막과 보호층인 $ZnS-SiO_2$ 박막 또는 $Al_2O_3$ 박막을 c-Si 기판위에 증착한 뒤 in-situ 타원계를 사용하여 상변화 광기록층인 GST 시료의 타원상수 온도의존성을 실시간으로 측정한 결과 $300^{\circ}C$ 이상의 온도에서 GST의 고온 타원상수는 가열 환경 및 보호층의 종류에 따라 큰 차이를 보여주었다. 가열 환경 및 보호층의 종류에 따라 GST의 고온 타원상수가 달라지는 원인인 $1{\sim}2$시간의 긴 승온시간을 줄이기 위해 Phase-change Random Access Memory(PRAM) 기록기를 사용하였고 수십 ns 이내의 짧은 시간 내에 순간적으로 GST 시료를 가열 및 냉각하였다. GST층이 손상되지 않고 결정화 및 고온 열처리가 되는 PRAM 기록기의 기록모드와 레이저출력 최적조건을 찾았으며 다층박막 구조에서 조사되는 레이저 에너지가 광기록층인 GST에 흡수되는 양과 이웃하는 층으로 전파되는 양을 열확산방정식으로 나타내고 이를 수치해석적으로 풀어 레이저출력과 GST 박막의 최고 온도와의 관계를 구하였다. 지름이 1um 정도인 레이저스폿을 대략 $0.7{\times}1.0mm^2$의 면적내에 촘촘히 기록한 다음 고온 열처리된 GST 시료의 분광타원데이터를 500 um의 빔 크기를 가지는 마이크로스폿 분광타원계를 사용하여 구하고 그 복소굴절률을 결정하였다. In-site 타원계를 사용할 때에 가열 환경 보호층 물질의 영향을 크게 받은 GST의 고온 복소굴절률은 PRAM 기록기를 사용하였을 때에는 가열환경이나 보호층의 종류에 무관하게 안정된 값을 보여주었다 Atomic Force Microscope(AFM)과 Scanning Electron Microscopy(SEM)을 통해 관찰한 GST 다층박막시료의 고온 열처리 전후 표면미시거칠기 변화도 PRAM 기록기를 사용할 때에는 in-situ 타원계를 사용할 때보다 1/10 정도의 크기를 보여주어 PRAM 기록기와 분광타원계를 사용하여 결정한 GST의 고온광학물성의 신뢰성을 확인하여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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