본 논문에서는 3차원 비선형 슬러싱 유동에 대한 수치해법을 개발하였다. 탱크내에서 과도한 슬러싱 유동이 일어나는 경우에는 슬러싱 유동에 의해 유기되는 유체 충격력에 의해 탱크 내부 부재나 탱크 자체의 손상을 야기할 수 있다. 비선형 슬러싱 유동을 포텐셜 유동 이론에 근거한 자유표면파 문제로 정식화하고, 엄밀한 비선형 자유표면 경계조건을 적용하여 수치적으로 해석하였다. 안정된 수치 해법 개발을 위해 해밀톤 원리에 근거한 변분법을 사용하였으며 얻어진 변분식에 유한 요소법을 적용하여 해석하였다. 비선형 자유표면 유동은 시간영역에서의 초기치 문제로 해석하였으며 자유표면의 위치는 매 계산 시간 간격마다 반복계산에 의해 결정되었다. 수치 해석 결과로는 탱크내에 위치한 파이프에 비선형 슬러싱 유동에 의해 야기되는 유체 충격력을 구하였다.
본 논문에서는 Eulerian 좌표축에서 온도 경계층과 혼합된 비정상 경계층 유 동을 효과적으로 다룰 수 있는 좌표변환 방법과 수치해석 방법을 도입하였다. 이전 의 수치적 방법들은 축차적이며, 뒷정체점 부근의 경계층 두께가 시간과 더불어 지수 적으로 증가하므로, 격자점의 수를 경계층 두께의 증가에 따라 상당히 늘려 주어야 된 다. 그러나 여기에서는, 격자점의 수를 무리하게 늘릴 필요가 없으며 일반적인 비선 형 차분방정식을 정확도를 떨어뜨리지 않고 선형화시킴으로써 비축차적인 수치해들이 허용된다. 이런 선형화 방법은 Beam & Warming에 의해 최초로 압축성 Navier-Stokes 방정식에 사용되었고, Orlandi & Ferziger, Kim & Chang에 의해 경계층 유동에 확장되 었다.또한 뒷정체점 부근에서 경계층 두께의 증가로 인한, 격자점 증가의 필요를 피하기 위하여, 몇 가지 서로 다른 종류의 변환변수들을 시간과 공간에 따라 선별적으 로 사용하여 수치적인 경계층 두께가 거의 일정하도록 만들었다. 이와 같은 변환변 수들은 또한 쌍-포물선형인 현 지배방정식의 초기조건들을 쉽게 구할 수 있도록 허용 해 준다.
최근 사용 가능한 고해상도 위성 SAR 영상이 다양해지면서, 변화 탐지를 포함한 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 높아지고 있다. 다중 관측각 환경에서의 고해상도 SAR 영상간 정합은 SAR 영상의 특성상 발생하는 스펙클 노이즈, 기하 왜곡 등에 의해 어려움이 있다. 본 연구에서는 독일 TerraSAR-X의 staring spotlight 모드로 촬영된 고해상도 SAR 영상을 활용하여, 개략정합 단계와 정밀정합 단계의 2단계에 걸친 영상정합 알고리즘을 제안하였다. 개략정합 단계에서는 적응형 샘플링 기법과 SAR-SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 결합하여 정합을 수행하였고, 정밀정합 단계에서는 3가지의 강성 정합 기법인 NCC(Normalized Cross Correlation), PC (Phase Congruency)-NCC, MI (Mutual Information) 기법과 비강성 정합 기법인 Gefolki (Geoscience extended Flow Optical Flow Lucas-Kanade Iterative)를 적용하여 정합 성능을 비교 분석하였다. 정합 결과는 RMSE (Root Mean Square Error)와 FSIM (Feature Similarity) 지수를 사용하여 정량적인 비교를 수행하였다. 사용한 모든 영상 조합에서 강성정합 기법은 Gefolki 알고리즘에 비해 저조한 정합 성능을 보였다. 강성정합 모델들은 지형기복이 큰 지역에서 정합오차가 크게 발생함을 확인할 수 있었다. Gefolki 알고리즘 적용 결과, RMSE 1~3화소를 보이며 가장 우수한 결과를 확인하였으며, FSIM 지수 또한 다른 기법에 비해 0.02~0.03 이상 높은 값을 취득했다. 다중 관측각 영상에서의 고해상도 SAR 영상 간 정합 성능을 비교하였으며, 강성정합 기법에 비해 Gefolki 알고리즘을 통해 지형효과를 충분히 줄일 수 있음을 확인했다. 이는 추후 변화탐지를 포함한 다양한 분야의 전 처리 과정에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 고속 지수 선택기를 이용한 여분 부동 소수점 이진수의 제산/스퀘어-루트 설계 및 구현에 관하여 기술하였다. 본 제산/스퀘어-루트는 처리 속도 25㎒를 갖는 여분 이진수의 가산 방식을 사용하여 올림수 지연을 제거함으로써 비트 크기에 관계없이 일정한 시간으로 가산을 수행한다. 각각의 반복 단계에 널리 사용된 제산과 스퀘어-루트에 대해 16-비트 VLSI 회로를 설계하였다. 이것은 매번 16개 클럭마다 시프트된 이진수를 여분 가산하여 제산 및 스퀘어-루트를 실행한다. 또한 이 회로는 비복원 방법을 사용하여 지수 비트를 얻는다. 지수 선택 논리의 간단한 회로를 구현하기 위하여 나머지 비트의 주요 세 자리를 사용하였다. 결과적으로, 이 회로의 성능은 새로운 지수 선택 가산 논리를 적용하여 지수 결정 영역을 병렬 처리함으로써 한층 더 연산 처리 속도를 높인 것이다. 이전에 동일한 알고리즘을 사용하여 제안된 설계보다 13% 빠른 속도 증가를 보였다.
자기지전류(MT) 자료의 3차원 역산에 대해 소개한다. MT 자료의 역산 문제는 기본적으로 악조건이므로 유일한 해가 존재하지 않는다. 이러한 비유일성을 줄이고 정확한 역산해를 구하기 위해서는 역산 시 사전정보를 추가하는 제약조건을 가해야 한다. 물리탐사 분야에서 비선형 역산에 사용되는 가장 일반적인 방법은 일련의 선형화된 역산문제를 푸는 Gauss-Newton법이다. 이 알고리듬은 수렴 시, 모델 공간에서 역산문제에 대한 목적함수를 최소화하는 최적해를 준다. 그러나 이러한 반복적 선형화기법은 3차원 MT 역산의 경우 Jacobian 행렬을 구하기 힘들기 때문에 그 유용성에 한계가 있다. 이러한 어려움은 CG법에 의해 완화할 수 있다. 선형 CG법은 Gauss-Newton 반복의 각 단계를 근사적으로 풀기 위해서 사용된다. 한편 비선형 CG법은 목적함수의 최소화에 직접적으로 적용된다. 이들 CG법은 Jacobian 행렬의 계산 및 대형 선형방정식의 해를 반복 당 세 번의 모델링으로 대치할 수 있어서 3차원 역산에 적합하다.
지표면의 공간 정보를 정확히 추출하기 위해서는 고 해상도의 다중 분광 영상 자료를 사용할 필요가 있다. 범색 영상에 비해 상대적으로 낮은 공간 해상도를 갖는 다중 분광 자료의 해상도를 범색 영상 급으로 높이기 위해 PAN-sharpening 융합 기술을 사용한다. 이러한 고해상도 자료를 분석하기 위해서는 화소기반보다는 객체 기반 분석이 주목을 받고 있다. 객체 기반 영상 분석을 위해서 영상을 구성하는 화소들의 집단으로 영상 객체를 생성하는 영상 분할 과정이 선행되어야 한다. RAG(Regional Adjancy Graph)에 의해 형성된 인접 지역을 합병하는 지역 확장을 통해 효과적으로 영상 분할을 할 수 있다. 위성 원격 탐사에서 불 완전한 관측 환경으로 수집한 영상 자료에 질 저하가 일어 난다. 정확한 영상 분할을 위해서 동일 지역으로 관측된 분광 값의 변이가 최소화되도록 질의 개선이 필요하다. 동일 지역에 속하는 공간적으로 인접한 이웃들의 화소 값과 차이를 반복적으로 줄여 나가는 과정을 통해 동일 지역에서의 화소 값의 변이를 감소시킬 수 있다. 영상 객체를 단위로 사용하는 영상 분류에서 오류를 감소시키기 위해 영상 분할 결과에서 적정한 분할 지역 크기를 생성하여야 한다. 분할 지역 크기는 지역 확장 과정에서 합병을 중지하는 단계에 의해 정해지므로 중지 규칙은 영상 분할 결과의 품질을 결정한다. 본 연구에서는 모의 자료 실험을 통하여 분할의 정확성에 대해 정량적 평가를 실시하였으며 3개의 PAN-sharpened 고해상도 다중 분광 영상 자료에 대해 적용하여 복원의 효과에 대해 실험하였다. 실제 자료의 분석에서는 중지 규칙과 관련된 분할 지역 크기에 대해 정성적으로 평가 하였다. 사용된 원격 탐사 자료는 1m급의 미국 LA지역에서 수집된 Dubaisat-2 자료와 0.7 m급의 한반도 대전 지역과 충청남도 지역에서 각각 수집된 KOMPSAT-3 자료이다. 실험 결과는 영상 복원은 PAN-sharpened 고해상도 다중 분광 자료의 영상 분할 결과의 정확성을 상당히 제고시킬 수 있다는 것을 보여준다.
최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화는 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여 줄 것으로 기대되고 있다. 현재까지 자동 뼈 영역화를 위한 연구들이 다양하게 진행되었지만 2차원 영상과는 달리 많은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 의료영상의 특성 때문에, 실제 진단에 사용할 수 있을만한 성능을 얻지 못하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 다중 해상도를 기반으로 하여 수행속도가 빠르고 영역화 성능이 좋은 자동 뼈 영역화 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서는 학습된 집합의 뼈 정보들을 바탕으로 최근 제안된 제한된 브랜치 앤 민컷 기법을 이용하여 대략적인 뼈 위치 및 비슷한 템플릿을 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 제안하는 기법의 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며, 100개의 학습 데이터들을 바탕으로 50개 영상에서 뼈들을 영역화 하였다. 제안하는 기법은 정확성 및 수행속도 측면에서 제한된 브랜치 앤 민컷에 비해 향상된 결과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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