본 연구에서는 다수의 키넥트 센서를 이용하여 효율적인 실시간 운동 자세 추정 시스템을 설계하고 개발하였다. 이 시스템은 정면과 측면에 키넥트 센서를 사용하여, 한 개로 추적이 어려웠던 사용자의 특정 자세 (예를 들어, 무릎컬 또는 런지)를 보다 정확하게 측정하고 인식하는 것을 목적으로 한다. 그리고 추후 다양한 자세를 지원할 수 있도록 확장 가능하고 모듈화 된 방법으로 설계되었다. 이 시스템은 여러 클라이언트와 유니티 3D 서버로 구성된다. 클라이언트는 키넥트 골격 데이터를 처리하여 서버로 전송한다. 서버는 다중 키넥트를 보정하고, 각도와 거리를 기반으로 한 특징 값 추출하며 여러 대의 키넥트로부터 계산된 특징 값의 가중 평균을 사용하여 자세 인식 모델을 기반으로 자세 추정 알고리즘을 적용한다. 본 논문은 다중 키넥트 센서를 이용한 인간 운동 자세 추정 시스템의 설계 및 구현 방법을 제시하고, 체험형 유니티 3D 운동 게임에 적용한 예시를 설명한다.
본 연구에서는 크리깅 기법을 이용하여 엇갈린 핀휜이 부착된 회전하는 내부냉각유로의 형상 최적화를 수행하였다. 냉각유로 형상의 여러 매개변수 중 핀의 지름과 높이의 비, 핀의 지름과 핀과 핀 사이의 거리의 비를 최적설계를 위한 설계변수로 선택하였다. 열전달 관련 목적함수와 마찰손실 관련 목적함수를 가중계수를 이용하여 선형적으로 결합한 목적함수를 정의하였다. 크리깅 모델을 구축하기 위해 라틴하이퍼큐브 샘플링기법에 의해 생성된 20개 실험점에서 목적함수가 SST난류모델을 사용한 삼차원 레이놀즈평균 나비어-스톡스(RANS) 유동해석법에 의해 계산되었다. 크리깅 기법을 통하여 예측된 목적함수값은 RANS해석을 이용해 계산된 값과 매우 작은 오차 범위 내에서 일치하였으며, 최적설계를 통해 목적함수가 11% 감소하는 결과를 얻었다.
수중음향 시스템에서는 빔형성 (Beamforming) 기법을 이용하여 목표물로부터 신호를 수신하고 이에 대한 정보를 얻어 낼 수 있는데, 이러한 빔형성에 있어서는 주엽 (Mainlobe)의 빔폭 (Beamwidth)과 부엽 (Sidelobe)의 크기 (Level)를 설계자가 목표하는 값에 최적화 시킬 수 있는 방법을 찾는 것이 무엇보다도 중요하다. 최근 연구된 빔형성 기법의 대표적인 결과 중 하나로는 Philip의 가중함수 방법을 들 수 있다. 이러한 Philip의 방법은 목표 주엽폭과 부엽 준위를 정하고 이를 적응필터 설계방식과 유사하게 적응시켜 나가는 과정을 이용한다. 그러나 이 방법은 주엽폭과 부엽 준위 간의 상관관계로 인해서 원하는 부엽준위에 다다르지 못하거나 결과값을 얻는데 상당한 시간이 소요되는 경우가 자주 발생하게 되는데, 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 부엽 준위에 미치지 못하는 일부에 대하여 부분 최적화를 하여 비교적 쉽게 설계요건을 만족시키는 새로운 알고리듬을 제안하고자 한다 제안된 알고리듬은 설계자의 의도에 따라 주엽의 빔폭과 부엽의 크기를 쉽게 조절이 가능하며 기존의 방법에 비해 계산량이 감소됨을 실험을 통해 알수 있을것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1327-1336
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2017
본 연구에서는 단기 예측을 위한 자기회귀누적이동평균모형, 역전파 신경망 및 유전자 알고리즘의 결합 적용에 대하여 논의하고 이를 통한 유전자-신경망 알고리즘의 효용성을 살펴본다. 일반적으로 역전파 알고리즘은 지역 최소값에 수렴될 수 있는 단점이 있기 때문에, 여기서는 예측 정확도를 높이기 위해 역전파 신경망 구조를 최적화하고 유전자 알고리즘을 결합한 유전자-신경망 알고리즘 기반 예측모형을 구축한다. 실험을 통한 오차 비교는 KOSPI 지수를 이용한다. 결과는 이 연구에서 제안된 유전자-신경망 모형이 역전파 신경망 모형과 비교할 때 예측 정확도에서 어느 정도 유의한 효율성을 보여주고자 한다.
Infrared signals are frequently used to detect objects exposed to wide variety of environmental conditions. Detection by infrared signature is accomplished by distinguishing objects by using the IR radiant contrast between objects and the background. There are several methods of estimating the IR radiant contrast. The inverse distance weighting method, which is one of the IR radiant contrast estimation method using the effect of distance from objects, is known to be an effective way to analyze radiant contrast for complex backgrounds. However this method has a disadvantage of requiring a long calculation time. In this study we propose a statistical method of estimating the IR radiant contrast by using randomly selected pixels of arbitrary number among background pixels to reduce calculation time. Some measured IR images in MWIR and LWIR regions are used to test the applicability of the method proposed and we found that the proposed method is very effective in determining the IR radiant contrast showing very rapid estimation with minar accuracy loss.
합류식 하수도는 오수와 우수를 동시에 배제하는 하수관거 시스템으로 시공이 쉽고 건설비용이 저렴한 반면에 강우시 차집되지 않고 월류되는 유출량으로 인해 수체에 악영향을 초래한다. 관거에서 유출되는 유출수는 강우 초기에 유역에서 집중적으로 유출되는 비점오염원과 하수 및 관거내 오염물질 등을 동반하여 수질 개선을 어렵게 하고 수질 악화를 가중시킨다. 본 연구에서는 기존 유역에 설치된 합류식 하수관거를 분류식으로 개선하고 강우시 초기 세척에 의해 유입하는 비점오염원을 삭감하기 위한 초기우수 처리시설 설치에 따른 M 저수지 수질개선 효과를 수치모델을 사용하여 모의하였다. 저수지의 수질예측은 횡방향 평균 2차원 저수지 수리 및 수질모델인 CE-QUAL-W2를 사용하였다. 저수지 유입량은 군산기상대에서 관측한 일별 강우량 자료를 이용하여 일별 유출량을 산정하였고, 댐 방류량 자료는 M저수지의 2006년 일별 관측수위를 이용하여 유입량과 수위-체적 곡선으로부터 산정하였다. 모델의 보정은 2005년 5월과 8월에 측정한 수질자료를 이용하여 수행하였으며, 저수지의 관측값과 모의결과는 저수지 중앙부 대표지점에서 이루어졌으며, 모델은 관측값을 잘 반영하였다. 모의 결과 M 저수지의 연평균 BOD농도는 합류식(1.25 mg/L)에 비해 분류식 하수 관거(0.91 mg/L)를 도입할 경우 27.2% 개선되었으며, 초기우수 처리시설(0.84 mg/L)을 추가 할 경우 32.8%까지 개선효과가 상승하였다. 기존 합류식 하수관거의 경우 연간 유출부하량은 7,713 kg/yr이었으며, 분류식으로 전환할 경우 2,256 kg/yr, 초기우수처리시설을 추가할 경우 902 kg/yr로 삭감되는 것으로 예측되었다. 분류식하수관거와 초기우수처리를 모두 이행할 경우, BOD와 COD 기준이 호수 수질 기준 II등급 이내로 유지되며, T-P 농도는 0.02mg/L 이하로 유지되어 6월 이후 여름철에 저수지내 조류성장 억제에 효과가 클 것으로 예측되었다. 하수관거 정비사업을 통해 M 저수지는 기존의 농업용 저수지의 목표수질뿐만 아니라, 친수공간으로써 적합한 II등급 수질을 유지할 수 있을 것으로 판단되었다.
하천관리 및 수공구조물의 설계 등을 위한 빈도별 홍수량 산정 시 이용되는 방법에는 Clark 단위도법, Snyder 단위도법, KICT 단위도법 등이 있다. 이 중 대표적인 합성단위도법인 Clark 단위도법은 실무에서 가장 많이 사용되는 방법으로 꼽을 수 있으나, Clark 단위도법 매개변수인 집중시간$(T_c)$과 저류상수(K)를 추정하는 것은 단순하지 않다. Clark 단위도법의 매개변수 추정은 계측 유역인 경우와 미계측 유역인 경우로 나눌 수 있는데 대부분의 경우 미계측 유역의 도달시간 및 저류상수를 추정하는 방법으로 홍수량을 산정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 감천유역을 대상유역으로 선정하였으며, 김천수위표 지점을 유출지점으로 선정하여 홍수량을 산정하였다. 호우사상은 김천수위국의 수위-유량 곡선식으로 유출량의 검정이 가능한 년도를 고려하여 1998${\sim}$2005년 사이의 호우사상 중 분석이 가능한 것으로 판단되는 부항2와 김천 강우관측소의 시강우 자료를 선정하였다. 선정된 호우사상은 1999년, 2002년, 2004년에 대한 총 6개의 시우량 자료로 WAMIS(국가수자원종합정보시스템)와 한강홍수통제소(www.hrfco.go.kr)의 자료실에서 제공하는 한국수문조사연보 자료를 이용하였다. 선정된 호우사상과 WMS모형을 이용하여 산정된 유역면적 및 강우관측소 별 Thiessen 가중계수를 이용하여 HEC-1모형의 최적화기법으로 Clark 단위도법의 집중시간$(T_c)$과 저류상수(K)를 산정하였으며, 계측유역의 매개변수를 산정하는 방법 중 저류방정식을 이용하는 방법을 이용하여 저류상수를 산정하여 비교하였다. 집중시간의 경우 1999년과 2002년에 비해 2004년의 결과값이 작게 산정되었으며, 저류상수의 경우 2004년의 결과값이 크게 산정되었다. 그러나, 저류방정식을 이용하여 저류상수를 결정하는 방법으로 산정한 저류상수는 비교적 일관성 있게 산정되었다.
적응제어의 한 방식인 자기동조제어(STR) 방식이 비선형 노심 모델의 출력 조정에 적용된다. 적응제어는 비선형, 시변 및 확률(Stochastic) 시스템을 위한 준최적 제어기를 설계하기 위한 적절한 제어 방식이다. 제어계통은 미지의 시변 파라메타를 갖는 3차 선형 모델에 기초한다. 파라메타는 가변 망각계수를 도입한 늑장 최소자승법에 의하여 매시간(Time Step) 순환적으로 평가된다. 평가된 파라메타를 이용하여 한 스텝 먼저 냉자재 평균온도가 예측되고 이 예측된 값과 Setpoint 값과의 차이를 최소화함은 물론, 제어봉의 움직임을 막고자 가중(Weighted) One-step-ahead 제어기가 설계된다. 또한 적분동작이 첨가되어 정상상태 에러가 제거된다. 넓은 운전영역을 포괄하는 비선형 PWR 모델이 원자로 출력 조정을 위한 본 제어기를 시뮬레이션하는데 이용되었다. 시뮬레이션 결과로부터 본 제어기의 성능이 우수한 것으로 판명되었다.
본 논문에서는 독립변수들의 특징을 추출하여 패턴층 뉴런의 중앙값을 이용함으로써 일반회귀 신경망의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습 알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 회귀분석에 이용되는 데이터의 각 독립변수들의 집합으로 변환시키는 특징을 살려 일반회귀 신경망의 성능을 더 개선하기 위함이다. 제안된 기법의 일반회귀 신경망을 2개의 독립변수 집합을 가진 Solow의 경제문제와 4개의 독립변수 집합을 가진 국내 유선전화문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 중심값을 각 독립변수들의 평균이나 가중평균을 이용하는 일반회귀 신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 신경망의 뉴런 수나 평활요소의 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.
방사선 치료에 있어서 정상 조직에는 방사선을 최소화 하고 종양 부위에 정확한 방사선을 집중해서 조사하여 국소 종양 제어율(Local Tumor Rate)을 극대화 하는 것이 가장 중요하다. 이를 위해서 초기에는 치료사들이 직접 환자의 움직임을 감지했으나 정확도가 떨어지고 치료사들의 피로가 가중되는 문제점들이 있었다. 또한 웹카메라를 이용하여 기준영상과 갱신되는 영상의 차분값을 계산하여 그 결과가 기준값을 초과하면 움직임이 발생한 것으로 판단하는 시스템을 사용하였다. 그러나 이 시스템은 환자의 움직임을 정량적으로 분석할 수 없고 토모치료기의 치료베드 이동시 변화되는 배경을 환자와 가려낼 수 없었다. 이에 본 논문에서는 이러한 한계점을 해결하고자 지수가중치(${\alpha}$) 필터를 이용하여 환자의 움직임을 정량화 하고 환자와 치료환경의 배경이미지를 분리하여 치료중 환자의 움직임만을 감지하여 환자의 움직임으로 인한 문제를 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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