비유선형 물체 주위의 유동은 정체유동, 경계층 박리 및 재부착, 주기적 와열의 생성등의 복잡한 유동현상이 공존한다. 이와 같은 유동의 2-방정식 난류모델을 이용한 정확한 예측은 일반적으로 불가능 하다고 인식되어 왔으나, 본 연구에서는 기존의 비교적 단순한 난류모델을 활용한 정사각주 주위의 비정상 난류유동의 예측 가능성을 체계적으로 규명하였다. 적절한 난류모델의 선정과 더불어 시간 정확도, 공간 정확도 및 대류항 처리법 등이 해석의 결과에 미치는 영향을 살펴 보았다. 기존의 표준 κ-ε모델은 정체점 주위에서 난류생성항의 과도한 예측으로 말미암아 재부착 및 와열생성의 정확한 예측이 불가능 하였으나, RNG κ-ε 모델을 사용한 경우 이와 같은 현상을 제거 할 수 있었다. 그러나 이 경우에도 예측의 정확도가 시간 증분, 격자의 크기 및 대류항 처리법 등에 영향을 받았으며, 특별히 대류항 처리법에 따라 상당히 민감하게 변하는 것을 알 수 있었다.
목적: 다섯 종류의 치간 세정 용품들을 이용하여, 지르코니아 크라운으로 수복된 치아의 치간공간에서 치면세균막 제거 효과의 임상적 차이를 살펴보는 것이다. 재료 및 방법: 하악 우측 제2소구치, 제1대구치 부위에 지대치를 형성한 모형을 제작하고, 두 지대치에 장착할 지르코니아 크라운을 각 10개씩 제작하였다. 인공 치면세균막을 제2소구치 원심면, 제1대구치 근심면에 도포한 후, 1인 실험자가 실제 구강 내에서 사용하는 모습을 재현하여 치간칫솔, 엔드터프트칫솔, 치실, 이지픽, 워터픽으로 군 당 10회 실험하였다. 디지털 카메라로 촬영된 이미지를 이용하여 제거된 양상 및 면적을 분석하였다. 통계 분석으로는 일요인 분산분석을 시행하였고, Scheffé 방법으로 사후검정 시행하였다 (P < .05). 결과: 치간 세정 용품에 따른 인공 치면세균막 제거 양상을 비교한 결과, 용품의 특성에 따라 제거되는 부위와 양상에 차이가 나타났다. 치실에서 변연 경계부를 포함하여 가장 넓은 면적이 제거되었다. 치간칫솔에서는 변연 경계부 위주로 제거가 되었으며, 이지픽은 치간칫솔보다 좁은 부위가 제거되었다. 엔드터프트칫솔은 협설면에서 인접면으로 이행되는 부분이 치간칫솔, 이지픽에 비해서 넓은 부위가 제거된 양상을 보였으나, 접촉점 직하방 부위는 거의 제거되지 않은 양상을 보였다. 워터픽에서는 거의 제거 되지 않은 양상을 보였다. 인공 치면세균막 제거율은 치실(69.47%), 엔드터프트칫솔(49.36%), 치간칫솔(44.20%), 이지픽(13.04%), 워터픽(0.59%) 순으로 나타났다. 결론: 지르코니아 크라운으로 수복된 치간공간에서의 치면세균막 제거율은 치실이 가장 높게 나타났으며, 변연경계부에서의 치면세균막 제거는 치간칫솔이 가장 효과적으로 나타났다.
본 논문은 항공사진과 위성영상의 서로 다른 해상도를 지닌 이종센서 영상들에 대한 효율적인 특이점 자동 매칭 기법에 대한 알고리즘에 관한 연구이다. 본 연구의 자동 매칭 알고리즘은 매칭 정확도 및 속도를 향상시키기 위해 다양한 영상 처리 방법을 적용하였다. 특이점을 추출하기 위하여 전처리 과정, 필터링, 세선화, 특이점 추출 방법을 사용하였으며, 특이점에 대한 키서술자(Key-descriptor)를 비교하여 매칭의 정확도를 향상시켰다. 특히 본 연구에서 제안된 이종센서간의 정확도 높은 자동 영상 매칭을 위해 센서마다 지닌 기하학적 및 방사학적인 영상의 특징을 활용하였다. 아울러 매칭 속도를 높이기 위해 센서 모델을 이용하여 탐색 영역을 최소화 하고 매칭이 잘못된 특이점을 제거할 수 있는 방법을 제시하고 있다.
본 논문에서는 컬러영상에 존재하는 문자들을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 빛 또는 조명성분의 영향에 의해 획득된 영상 내에 존재하는 반사성분은 문자 또는 관심객체들의 경계가 모호해 지거나 관심객체와 배경이 서로 혼합 되었을 경우, 문자추출 및 인식을 함에 있어서 오류를 포함시킬 수 있다. 따라서 영상 내에 존재하는 반사성분을 제거하기 위해 먼저. 컬러영상으로부터 Red컬러 성분에 해당하는 히스토그램에서 두개의 pick점을 검출한다. 이후 검출된 두 개의 pick점들 간의 분포를 사용하여 노말 또는 편광 영상에 해당하는지를 판별한다. 노말 영상의 경우 부가적인 처리를 거치지 않고 문자에 해당하는 영역을 검출하며, 편광 영상에 해당하는 경우 반사성분을 제거하기 위해 호모모픽필터링 방법을 적용하여 반사성분에 해당하는 영역을 제거한다. 이후 문자영역을 검출하기 위해 최적전역임계화방식을 적용하여 전경과 배경을 분리하였으며 문자영역 추출 및 인식의 성능을 향상시켰다. 널리 사용되고 있는 문자 인식기를 사용하여 제안한 방식 적용 전과 후의 인식결과를 비교하였다. 편광영상에서 제안된 방법 적용 후, 문자인식을 한 경우 인식률이 향상되었다.
본 논문에서는 자연영상에 존재하는 문자들을 효율적으로 검출하기 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 빛 또는 조명의 영향에 의해 획득된 영상 내에 존재하는 반사성분은 문자 또는 관심객체들의 경계가 모호해 지거나 관심객체와 배경이 서로 혼합되었을 경우, 문자추출 및 인식을 함에 있어서 오류를 포함시킬 수 있다. 따라서 영상 내에 존재하는 반사성분을 제거하기 위해 먼저, 영상으로부터 Red컬러 성분에 해당하는 히스토그램에서 두개의 피크 점을 검출한다. 검출된 두 개의 피크 점들 간의 분포를 사용하여 노말 또는 편광 영상에 해당하는지를 판별한다. 노말 영상의 경우 부가적인 처리를 거치지 않고 문자영역을 검출하며 편광 영상인 경우 조명성분을 제거하기 위해 호모모픽 필터링 방법을 적용하여 반사성분에 해당하는 영역을 제거한다. 그리고 문자영역을 검출하기 위해 색 병합과 세일런스 맵을 이용하여 각각의 문자 후보영역을 결정한다. 마지막으로 두 후보영역을 이용하여 최종 문자영역을 검출한다.
이 논문에서는 얼굴 영상에 대해 rank order 필터와 화소 값 차이를 사용하여 강인하게 눈동자를 찾는 방법을 제안한다. 개선된 rank order 필터를 사용하여 얼굴 영상에서 눈동자 후보점을 찾는다. 눈동자와 흰자위의 경계에서 화소값 변화가 크다는 사실을 이용하여 눈썹 등 눈동자가 아닌 위치에 있는 눈동자 후보점들을 제거한다. 눈동자 후보점을 두 점간의 거리와 각도를 이용하여 쌍으로 묶고 눈동자 영역에서의 밝기 정보를 이용한 적합도 함수를 적용하여 최종 눈동자를 추출한다. BioID 얼굴 데이터베이스에 있는 얼굴 영상 400개에 대한 실험 결과 90.25%의 눈동자 추출율을 보여 기존 방법보다 4% 개선된 결과를 얻었으며, 특히 안경을 착용한 얼굴 영상의 경우 기존 방법보다 약 12% 개선된 결과를 얻었다.
ADCP는 3차원 유속과 수심을 관측하여 유량을 정확하게 계산하는 데 널리 이용되고 있는 최신계측기기로 국내에서도 유량조사사업단 등 기관에 도입되어 수위-유량관계곡선식의 보정 등에 적용되고 있다. 하지만 ADCP 관측값 중 수심관측 자료를 별도로 활용하는 부분도 많은 관심을 받고 있다. 특히 최근 4대강 사업으로 인한 하상변동 측정에 기존 유량관측용으로 구매된 ADCP를 수심관측용으로 활용할 수 있다. ADCP는 일정한 각도로 경사진 4개의 초음파 빔을 활용하여 사선 방향으로 수심을 각각 관측한다. 최근에는 별도의 수심관측용의 수직 빔을 추가 설치하여 한번 관측에 초당 5개 지점의 수심을 동시에 관측할 수 있어 수심관측용으로도 기존 단독빔 음향측심기에 비해 효율적으로 수심을 관측할 수 있다. 그리고 ADCP는 GPS와 연동되어 수심관측의 3차원 공간정보 (x, y, z)를 창출할 수 있어 기존 GIS 자료와 융합될 수 있다. 하지만 기존의 음향 측심기의 수직빔과 다르게 ADCP의 빔이 일정한 각도로 경사져 있고 선박 활용 관측 시 요동에 의해 흔들려 각각의 빔이 계측한 수심의 수평위치를 정확하게 추출하기 어려운 점이 있다. 특히 경사빔에 의한 수심관측지점에 GPS 정보를 추정하여 부여하는 작업도 까다롭다고 하겠다. 그리고 수심관측자료 자체의 오차나 특이점 제거 등의 보정작업을 거쳐야 하는 문제도 있다. 따라서 원자료를 직접 활용할 수 없고 별도의 후처리 과정을 거쳐야 한다. 따라서 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 다음의 알고리즘을 개발하였다: 1) 경사빔에 의한 관측지점의 수평위치 산정, 2) ADCP의 흔들림 (피치와 롤링) 보정, 3) 경사빔의 관측위치에 지리정보부여, 4) 수심관측치 오차와 특이점 보정, 5) 관측자료의 GIS 파일 전환. 이러한 알고리즘은 GUI와 연동되어 적용되었으며 편리하게 이용되도록 구성되었다. 그리고 본 연구는 이러한 ADCP의 수심관측 자료와 하천 및 저수지 등 경계 GIS 파일을 연동시켜 전체 혹은 국부 저수량과 하상변동량을 계상하는 알고리즘도 추가하여 관측자료의 실무에서의 활용성을 증대시키고자 하였다.
본 논문에서는 깊이 영상만을 이용하여 손 영역 추적 및 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 조명 조건의 영향을 제거하고 빠르고 안정적인 정보 획득을 위해 깊이 정보만을 이용하는 추적 방법을 제안하고, 영역 확장 방법을 통해 추적 과정 중에 발생할 수 있는 오류에 대한 판단 방법과 다양한 제스처 인식에 응용이 가능한 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 먼저 추적점을 찾기 위해 중심점 전이 과정을 통해 최근접점을 찾고 그 점으로부터 영역 확장을 통해 손 영역과 경계선을 검출한다. 그리고 영역 확장을 통해 획득한 무효경계선의 비율을 이용하여 추적영역에 대한 신뢰도를 계산함으로써 정상 추적 여부를 판단한다. 정상적인 추적인 경우, 검출된 손 영역으로부터 윤곽선을 추출하고 곡률 및 RANSAC, 컨벡스 헐(Convex-Hull)을 이용하여 손 끝점을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 상황에 따른 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 추적 및 손 끝점 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.
본 논문에서는 참외 수확로봇을 위한 비전 기반 참외 위치인지 알고리즘을 제시하였다. 입력된 영상의 RGB값을 HSI값으로 변환 후 Hue 값을 이용하여 이진화를 수행한 후에 참외 영역을 추출하였다. 형태학적 필터링을 이용하여 잡음을 제거한 후에 경계선 검출과 convex hull 기법을 이용하여 최외각 정점을 검출하였다. RANSAC 알고리즘에 의하여 참외에 대한 타원 정합을 수행하고 참외의 중심점, 장축 및 단축의 길이, 회전각도에 대한 정보를 획득하였다. 참외 모델에 대한 다양한 시뮬레이션 실험에 의해 제안한 방법의 유효성을 검증하였고, 실제 참외에 적용시켜 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.
지문영상에서 신뢰할 만한 특징을 추출하기 위한 세선화 알고리즘은 전처리 과정에 있어서 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서 제안하는 세선화 알고리즘은 2치화된 지문영상의 연결성을 파괴하지 않고, 중심선에 가장 관접한 골격선을 최소 1화소 두께로 만들 수 있는 강건한 병렬 세선화 알고리즘을 제안하는 것이다. 제안한 기법은 3개의 부반복에 의해 반복 수행되며, 첫 번째 부반복은 내부점에 의해 최외각 경계 화소만을 제거하는 것이며, 두 번째 부반복은 2화소 두께의 골격선을 찾아 한쪽 골격선만을 추출한다. 세 번째 부반복은 골격선에 여분으로 존재하는 2화소 두께의 화소를 제거한다. 따라서 제안하는 세선화 방법은 회전과 잡음에 강건하며 균형 잡힌 중심선을 만들어낸다. 세선화 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 이전에 발표된 알고리즘들과 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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