심장 질환의 정량적 분석을 위해서 자기공명 심장 영상에서 좌심실의 경계를 추출하는 것이 중요하다. Snake 또는 active contour 모델은 좌심실 경계 추출을 위해서 사용되어 왔다. 그러나 이 모델을 사용하는데 있어서 좌심실의 경계선이 좌심실 내부에 생긴 결절 때문에 경계선이 지역최소값으로 빠져서 원하는 경계선에 수렴하지 못 할 수도 있다. 그러므로 본 논문에서는 active contour 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 k 평균 군집화와 병합 알고리즘을 이용한 전처리 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로 지역 최소값 수렴 문제를 해결함을 확인하였다.
본 연구는 지반과 말뚝 사이의 경계면 물성치에 따른 말뚝의 거동을 파악하기 위하여, 말뚝 모형시험 결과와 유한요소해석 결과를 이용하여 비교 분석하였다. 모형시험은 말뚝이 침하함에 따른 주변 지반의 거동을 파악하기 위하여 근거리 사진계측 기법을 적용하였으며, 강재와 콘크리트로 제작 된 각각의 말뚝으로 시험을 수행하였다. 수치해석은 모형시험을 근거로 모델링 하였으며, 지반과 말뚝 사이의 미끄러짐을 모사하기 위하여 경계면 요소를 이용하였다. 또한 경계면 강도감소계수 $R_{inter}$를 이용하여 경계면 요소의 물성치를 나타내었으며, 이 값을 바꿔가며 모형시험 결과와 비교하였다. 본 연구를 통해 근거리 사진계측 기법과 수치해석 결과가 어느 정도 잘 일치하는 것을 확인 할 수 있었다. 또한, 말뚝의 재료에 따른 경계면 강도감소계수 $R_{inter}$ 값이 말뚝 거동에 영향을 주는 것을 확인하였다.
의료영상에서 사용하는 MIP 볼륨 렌더링은 CT나 MR 등의 볼륨데이터에서 시각 광선으로부터 높은 밝기 값을 추출하여 혈관과 뼈와 같은 환자의 조직을 보여주는 볼륨 렌더링 기법이다. 최근 GPU를 MIP 볼륨 렌더링에 사용하여 대용량 의료영상 데이터에 대해서도 속도가 빠른 렌더링이 가능하게 되었다. 볼륨데이터를 여러 각도에서 관찰하면, 일반적으로 시각과 동일한 방향의 텍스쳐 평면과 볼륨 경계평면이 비스듬하게 교차한다. 볼륨데이터의 외부에는 값이 존재하지 않으므로 경계부분에서 공간 주파수가 높게 나타난다. 기존의 MIP 렌더링은 샘플링 간격이 일정하기 때문에 경계부분에서 데이터의 손실이 생겨 알리아싱이 나타나는 문제가 있다. 화질을 개선하기 위해 샘플링 간격을 줄여 슬라이스수를 증가시킬 수 있으나, 이때는 렌더링 수행 시간이 길어지게 된다. 이 논문에서는 기존 렌더링 결과에 볼륨 경계 평면을 추가로 렌더링하는 방법을 제안한다. 이 방법은 주파수가 높은 경계 부분의 샘플링 간격을 줄여 화질을 향상시킨다. 한편 MIP는 샘플링 순서에 무관하므로 추가된 슬라이스는 기존 렌더링 영상을 손실시키지 않는다. 증가된 슬라이스는 경계부분인 여섯 평면에 불과하므로 렌더링 수행시간에는 거의 영향을 주지 않고 화질을 개선할 수 있다.
해안지역의 지하수 개발 및 관리를 위하여 해안지하수 최적모델이 개발되었다. 최적모델은 해안지하수 흐름 모델과 최적화 기법으로 구성된다. 본 논문은 최적모델의 중요 구성요소인 경계면 수치모델을 검정하는 것이 목적이다. 염수체 위에 담수체가 부양하는 현상인 담수렌즈를 실험하기 위하여 실험실 수리모형이 제작되었다. 담수-염수 경계면 위치와 관정에서의 염분 농도의 실험 결과 값들이 수치모델의 결과 값들과 비교되었다. 경계면의 위치는 평균 상대오차율은 2.91%~4.39%로써 결과 값들이 잘 일치하였다. 관정에서의 염분 농도에 대한 비교 결과 또한 적절한 값을 나타내었다. 따라서 경계면 수치모델에 의한 해안지하수 흐름 거동 평가는 적절한 결과 값을 도출할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 능동형상모델(Active Shape Model: ASM)을 사용하여 손바닥의 형상을 추출하고 경계형상을 추적하기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 경계추적을 위한 초기위치를 입력하기 위해 컬러영상에서 피부색영역의 위치 정보를 통해 중심점을 찾고 그 값을 통해 ASM을 이용하여 손바닥의 영역을 찾는다. ASM은 다양한 경계형상의 학습을 통해 평균값과 형상의 지배적 변형을 나타내는 형상벡터를 추출하기 위한 방법론이며 생체조직과 같은 형상이 일정하지 않고 평균형상을 기준으로 변화하는 형상의 외형을 추출, 추적하기에 적합한 기술이다. 본 논문에서는 피부색 특징을 이용하여 초기 손바닥의 위치를 찾고 이러한 위치정보를 이용하여 손 경계형상의 변화를 추적하는 방법을 실험을 통해 검증하였다
유한요소법과 경계요소법의 합성으로 전자계 해석을 하는 기법은 각 방법의 장점을 수용하여 경계가 없는 무한영역의 전자장을 분석하는 기법으로서 어떤 복잡하고 어려운 기하학적 구조의 문제도, 비선형이나 비균질성 재질의 문제도 쉽게 formulation이 가능하여 용이하게 해석할 수 있지만 전체 System matrix방정식이 비대칭이며 부분적인 full matrix를 형성하여 계산시간이 길어 진다는 단점도 있다. 적용예에서 보여 준 것과 같이 합성요소법은 그 해가 실제에 근사한 값을 가질수 있다고 생각되며, 계산시간을 단축시키기 위하여 직접법이나 반복법을 사용한 새로운 해법들이 도입되고 있다. 최근에는 system전체 node의 순서를 고려한 NDRA(Nested Dissection Reordering Algorithm)이 도입되고 있고, System matrix자체를 유한 요소법의 형태로 유지시키며 풀수 있는 방법으로 알려진 Absorbin 경계조건을 사용하여 전자파에 대한 해석을 하고 있다. 유한 및 경계요소 합성법은 초고압 옥외용 전력기기의 전자장 해석과 설계, 레이다나 안테나 등의 전자파 해석문제, 초전도 응용, 전력기기의 전자장해석과 설계, 우주공간에서의 전력전송문제 등을 쉽게 model화하여 적용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 이중 푸리에 사인시리즈를 통한 해석법으로 경계조건과 내부 구속조건을 라그랑지 상수들과 스토크 변환법으로 해결하는 방법이며 내부에 변위가 구속되는 평판의 경우에 대하여 FEM 프로그램인 NASTRAN과 본 방법으로 계산한 결과를 고찰하였으며 S-S-S-S의 경계조건에 내부구속조건이 있는 경우 FEM 계산값과 거의 일치하며 F-C-F-F 경우는 5차 모우드에서 최대 3% 정도의 오차를 보이고 있다. 그리고 그 밖의 다른 경계조건의 경우에도 진동해석시 적용이 가능하다. 위의 해석 결과들을 통해 여러 경계조건을 갖는 평판에 내부 구속조건을 갖는 경우 진동해석시 타당한 접근 방법이라 할 수 있다. 앞으로 본 방법을 이용하여 보강판에 여러 경계조건이 구속되어 있는 경우 진동해석에도 이용되어질 수 있다.
본 논문에서는 입체 영상 시스템 중 전송단에서의 영상의 입체감 분석을 위한 변이추정 방식에 대해 중점적으로 연구하였다. 변이추정은 기본적으로 MAE(mean absolute error)를 최소가 되도록 하는 동시에 변이를 각 방향에서의 경계값의 크기에 반비례한 정도로 평활화하는 반복적 블록 매칭 방식을 적용하였다. 수신단에서는 복원된 영상과 변이 정보를 이용하여 IVR(Intermediate View Reconstruction)을 수행하였으며, 보간법(interpolation)을 사용하는 동시에 occlusion 영역에서의 좌우 영상중 한 영상에서 외삽법(extrapolation)을 택하였다. 이 알고리즘으로 영상의 smooth 영역에서 일정하게 평활화된 변이를 추정하였고, 경계부분에서는 평활화방식에서 흔히 발생하는 oversmoothing 문제를 해결하였다. 또한 IVR에서는 다른 알고리즘에 비해 영상의 경계 부분을 살리며, occlusion 영역을 잘 보존하는 특성을 보였다.
본 고에서는 형상최적설계에 대한 기초이론이 소개되었다. 재료도함수와 변분법 및 보조변수법에 기초한 형상설계민감도해석 절차는 까다로우며 함수론 등 많은 수학적인 배경을 필요로 한다. 설계민감도가 구해지면 이 정보를 필요로 하는 최적화 알고리즘을 사용하여 형상에 대한 최적해를 구할 수 있으며 그 과정은 재래식 최적설계시와 같다. 구조물 형상최적설게에 있어 형상(영역)변화의 효과는 대부분 경계에서 수직이동의 형태로 나타난다. 따라서 경계면에서 변위나 응력값 등에 대한 정확한 수치해는 성공적인 형상최적화의 중요한 관건이 된다. 따라서 구조해석을 위한 정확한 유한요소해석방법과 형상함수 그리고 경계를 나타내는 적절한 함수들을 지속적으로 개선할 필요가 있다. 반복설계과정 중에서 영역과 경계가 계속 바뀌므로 설계민감도 수치해의 정확도를 높이기 위해 경계요소법과 유한요소법에 기초를 둔 영역법 등을 사용하기도 한다.
홍채인식 시스템에 있어서 동공 검출은 가장 먼저 이루어져아 할 전처리 과정이다. 현재 홍채인식 시스템에 있어서 사용되는 동공 검출은 영상의 모든 위치에서 원형돌출부(circular projection)를 구한 후, 경계선을 검출하여 원형의 경계 성분이 가장 강한 위치를 찾는 방법으로 연산량이 너무 많은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 같은 고주파성분에 해당 되더라도 경계선의Amplitude는 잡음의 경계선에 비해 그 값이 크다는 것을 이용하여, 경계선과 잡음을 구별할 수 있게 되고, 따라서 잡음 제거 성능을 기존의 방법에 비하여 상당히 향상시킨 웨이블렛 변환을 이용하여 동공의 특징을 추출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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