하천에서의 용존물질의 혼합거동을 신속하게 예측하기 해석하기 위하여 1차원 추적모형이 개발되어 왔다. 그 중 저장대모형(Transient Storage Model, TSM)은 자연하천의 복잡하고 불규칙한 수리·지형적인 특성을 단순하게 반영할 수 있다는 장점때문에 가장 많이 사용되는 1차원 추적모형이다. 하지만 TSM의 정확도는 본류대 및 저장대의 면적, 물질교환계수 등 모형의 매개변수에 의존하며 이들은 직접적으로 측정될 수 없다는 단점이 있다. 또한 TSM은 농도곡선의 꼬리에 나타나는 저장대특성의 형태를 지수함수형태로 반영하는데 이는 실제 추적자실험을 통해 관측되는 꼬리는 형태와 다르다는 평가가 제기되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 1차원 확률론적 저장대모형에 대한 수치모형을 개발하여 자연하천에 적용하고 그 결과를 TSM의 모의결과와 비교하였다. 상기의 모형을 검증하기 위하여 낙동강의 1차 지류 중 하나인 감천의 4.85 km의 구간에서 추적자 실험을 실시하였다. 본 추적자 실험을 통해 측정한 농도곡선과 본 연구에서 제시된 확률론적 저장대모형의 모의 곡선의 꼬리부 멱함수 기울기를 비교해본 결과, 오차율은 평균 0.24으로 나타났는데, 이는 1차원 이송-분산 모형과 TSM로부터의 오차율인 14.03과 1.87에 비해 보다 정확한 값이다. 본 연구 결과, 감천에서의 저장대 특성을 나타내는 하상의 체류시간분포는 지수함수분포보다는 멱함수 분포에 가까운 것으로 밝혀졌다.
본 논문에서는 복잡 배경을 포함한 비디오 영상에서 객체 변형 및 겹침에 강건한 칸투어 추적 방법을 제안한다. 복잡 배경에서의 칸투어 추출 문제를 해결하기 위해 텍스처 분석과 노이즈 필터링 과정을 거치며, 보다 객체 원형에 가까운 칸투어 추출을 위해 각 칸투어 포인터 간 최소 경로 측정 알고리즘을 적용한다. 객체 추적 방법에 있어서 추출된 칸투어 정보는 연속된 프레임 상에서 객체 움직임이 발생했을 때 추적 위치를 판별하기 위한 모션 벡터로 사용되며, 시점에 따라 형태가 변하는 상황을 포함한 팬, 틸트, 줌에도 안정적 추적이 가능하게 하기 위해, 폐곡선을 이루는 각 칸투어 포인터들의 움직임 벡터와 칸투어내 면적의 변화에서 측정되는 이동도 측정을 통하여 객체 위치 추적을 가능하게 하였다. 또한 매 추적 과정을 진행함에 있어서 다른 객체의 겹침 및 모양변형 발생여부 검사과정을 통하여, 안정적인 추적이 가능하게 하였다. 본 논문에서 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 다양한 배경을 갖는 복잡 배경에 존재하는 비정형 객체를 대상으로 실험하였고, 제안된 방법이 효율적임을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 카메라 자세 정보가 없는 무인헬기에 탑재된 카메라로부터 취득된 연속영상을 등록하기 위한 개량형 KLT기법을 제시하였으며 그 절차는 다음과 같이 구성된다. 초기 특징점은 연속영상에서 모서리점을 검출하고 동적프로그래밍에 의한 특성곡선매칭에 의해 특징점을 추적하였다. 추적된 특징점 중 오류점은 RANSAC추정법에 의해 제거되며 호모그래피이론에 의해 나머지점은 정확한 정합점으로 분류되었다. 영상등록에 의한 편위보정영상모자이크생성은 쌍일차보간법에 의해 생성하였으며, 결과분석을 통해 제시된 방법이 흔들림이 있는 연속영상을 등록하는데 적합한 방법임을 제시하였다.
한강하류부(漢江下流部) 팔당댐으로부터 인도교 지점에 이른 구간의 홍수추적(洪水追跡) 수치모형(數値模型)이 Preissmann의 선형(線型) 4점(點) Implicit 유한차분법(有限差分法)을 적용하여 수립되었다. 본(本) 모형(模型)을 선정된 4개의 홍수사상(洪水事象)에 적용한 결과 모형(模型)의 상류단(上流端) 경계조건(境界條件)으로서 팔당댐의 방류량(放流量) 수문곡선(水文曲線)을 사용하는 것이 고안의 유량수문곡선(流量水文曲線)을 사용하는 것 보다 우수한 것으로 나났으며, 이는 고안 수위표(水位標) 지점(地點)의 수위(水位)-유량관계곡선(流量關係曲線)의 신뢰성(信賴性)이 떨어지기 때문이다. 본(本) 모형(模型)을 통하여 고안 수위표 지점의 수위(水位)-유량(流量) 관계곡선(關係曲線)을 새로이 제시(提示)하였다. 본(本) 모형(模型)의 적용에 있어서 조도계수변동(粗度係數變動)이 홍수추적(洪水追跡) 결과에 미치는 영향은 미소(微小)하였다.
현재 조선 산업의 대형 블록제작 용접공정에서 용접용 캐리지(Carriage)를 이용한 반자동 용접 방법이 많이 사용되고 있다. 여기서의 캐리지는 수평 필렛 용접에서 용접 토치를 이송해 주는 장치이지만, 로봇 용접방법처럼 용접선을 추적하는 기능이 없어 곡선용접에는 사용이 불가능하며, 단순히 직선용접에만 사용할 수 있다. 또, 용접선을 추적하는 기능이 없기 때문에 직선용접에서도 용접오류가 자주 발생하여 이를 수정하는데 많은 시간과 비용이 소요되고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 사용하고 있는 캐리지에 스트레인 게이지를 이용한 용접선 추적 센서와 80C196KC 마이크로컨트롤러를 추가 설치하여 직선 및 곡선용접에서 용접선을 자동으로 추적할 수 있는 시스템을 개발하여 사선 모형 및 컨테이너 박스 모형 용접선을 제작하여 추적현상에 대해 고찰하여 보았다.
영상에서 경계선 추적은 영상내에 존재하는 특정 물체가 배경과 구분되어지는 외각선을 검출하기 위해 사용되어지는 알고리즘이다. 이렇게 해서 얻어진 외각선의 데이터는 물체를 분석하는데 사용되어 질 수 있다. 본 논문에서는 물체의 외각선 데이터를 획득하기 위해 사용되어지는 경계선 추적 알고리즘중 검색윈도우의 중심점 이동 횟수를 개선한 이동벡터 윈도우 알고리즘과 간단한 경계 추적자(SBF:Simple Boundary Follower)알고리즘을 부분적으로 적용하여 검색윈도우의 중심점 이동횟수 및 검색픽셀의 수를 줄이기 위한 방법을 제안한다. 제안한 경계선 추적 방법은 직선보다는 곡선이 많이 포함되어 있는 물체의 경계선을 추적하는데 보다 효과적임을 실험을 통하여 확인 할 수 있었다.
실천공학 교육을 위하여 피교육자에 대한 많은 실습과정이 요구되고 이 과정에서 여러 종류의 실습장비가 활용될 수 있다. 다양한 실습장비에 대한 다양한 피교육자들의 장비활용에 관한 학습능력을 나타낼 수 있는 방법으로 학습곡선이론의 적용방안을 모색하였다. 학습곡선이론은 기본적으로 생산관리 분야에서 활용되었던 이론으로, 인간공학적 측면에서 인간의 수행능력에 기반한 이론이다. 본 연구에서는 디자인 분야에서 활용되고 있는 시선추적장비를 대상으로 피교육자의 학습과정에 대한 학습곡선이론의 적용방안을 연구하였다. 시선추적장비의 하드웨어 셋업과 주시영역 기록의 두가지 실습과제를 교육한 후, 반복수행에 따른 과제수행시간을 측정하여 학습곡선모델을 적용하였다. 예측된 수행시간과 실제 수행시간과의 비교분석을 통하여 학습곡선모델의 적용가능성을 분석하였다. 그 결과 학습곡선모델은 실습장비를 활용한 실습교육에서 피교육자의 학습과정을 적합하게 묘사하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 하중 적분 PDC 제어 기법과 T-S 퍼지 외란 관측기를 이용한 강인하면서도 보다 정확한 이동 로봇의 궤도 추적 제어 방법을 제안한다. 하중 적분 PDC 제어 기법은 PDC 제어 기법에 하중 적분 항을 추가함으로써 정상상태 오차를 감소시켜 준다. T-S 퍼지 외란 관측기는 T-S 퍼지 모델로 표현된 비선형 시스템에 대해 외란을 추정하고 상쇄시킬 수 있도록 한다. 따라서, T-S 퍼지 외란 관측기에 기반한 궤도 추적 제어기는 강인한 궤도 추적 성능을 보여준다. 또한, 본 연구에서는 $B\acute{e}zier$ 곡선에 의한 가속도 제한을 갖는 경로 설계 방법에 의해 초기 접근 경로를 설계함으로써, 이동 로봇의 초기 위치가 기준 궤도의 초기 위치와 다를 때 제어 입력이 매우 커지게 되어 실제적으로 사용할 수 없게 되는 문제를 해결한다. 제안된 궤도 추적 제어기의 성능을 시뮬레이션을 통해서 입증하였다.
모노펄스 추적 알고리즘은 대국의 송신 신호를 기반으로 대국의 위치를 추정하는 추적 알고리즘이다. 모노펄스 추적 알고리즘에 의한 추정 위치는 안테나의 합 및 차 신호 패턴에 의한 모노펄스 비율 곡선(MR-C; Monopulse Ratio curve)을 기반으로 산출된다. 따라서 MR-C의 선형 구간에 비례하여 높은 정확도의 추정 위치를 산출할 수 있는 범위가 증가하게 된다. 본 논문에서는 능동위상배열안테나가 적용된 추적 안테나 시스템에 있어, 능동위상배열안테나의 빔 형성 기법을 적용하여 MR-C의 선형 구간을 확장하는 방법을 제안하였다. 동일한 안테나 시스템을 기반으로 모의실험을 수행한 결과, 제안된 기법의 적용 유/무에 따라 MR-C의 선형 구간이 약 2배 정도 차이가 남을 확인하였다.
하천은 용수공급, 관개, 친수활동, 산업활동 등 인간의 활동에 중요한 역할을 한다. 이에 따라 수질관리는 필수적이며 유기물, 중금속, 화학물질 등의 용존물질들은 수질문제에 직접적으로 영향을 미친다. 따라서 하천에서의 용존물질의 혼합 거동을 파악하기 위한 연구가 지난 수십년간 이루어지고 있다. 하천 흐름에 따른 오염물질의 이동 및 확산 거동을 예측하기 위하여 1차원 추적모형이 활용되는데, 그 중 하천저장대 모형(Transient Storage Model, TSM)은 자연하천의 복잡하고 불규칙한 수리·지형적인 특성을 단순하게 반영할 수 있다는 장점때문에 가장 많이 사용된다. 하지만 TSM은 매개변수에 대한 의존성과 불확도가 크며, TSM의 저장대에서의 농도분포에 대한 지수함수형태의 모델링이 하상간극수역(Hyporheic zone)에서의 저장대 특성을 반영하기에 구조적으로 부정확하다는 단점이 제기되고 있다. 최근 이러한 TSM의 단점을 보완하고 하천에서의 저장대 메커니즘을 보다 정확하게 구현하고자 체류시간분포(residence time distribution)를 이용한 확률론적 저장대 모델링 프레임워크가 등장하고 있다. 본 연구에서는 본류대와 저장대에서의 오염물질의 체류시간분포를 분리하여 해석하고 이를 전달함수(transfer function)를 이용한 합성곱으로 결합한 형태의 프레임워크를 적용하여 모델링하였다. 상기의 모형을 검증하기 위하여 2019년 감천의 4.85km 구간에서 추적자 실험을 실시하였다. 실험 당시 유량은 12.9 m3/s로 풍수기에 해당되며 평균 유속은 약 0.6 m/s로 측정되었다. 모형의 매개변수는 추적자 실험으로부터 최적화 기법을 통해 역모델링기법으로 결정하였다. 제안된 모형에 의한 모의 결과를 추적자 실험에서의 농도측정자료와 비교한 결과, 평균 0.988의 결정계수를 보여 매우 높은 정확도를 보이고 있음을 알 수 있었다. 저장대특성을 나타내는 농도곡선의 꼬리부에 대하여 같은 조건에서 1차원 이송-분산(ADE) 모형, TSM의 모의결과와도 비교한 결과 본 모형은 추적자 실험 농도측정 결과와 평균 0.195의 오차율을 보이며, 이는 ADE 모형과 TSM의 오차율인 14.03과 1.866에 비해 매우 정확한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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