실제 규모 ISO 9705 표준 화재실에서 액체연료를 대상으로 연소효율 개념에 관한 실험적 연구가 수행되었다. 특히 구획 외부에서 측정되는 총괄연소효율과 구획 내부의 고온 상층부에서 측정된 국부연소효율 개념을 비교 검토하였다. 주요 결과로서, 총괄연소효율은 총괄당량비 증가에 따라 비교적 선형적인 감소경향을 보였다. 반면에 국부연소효율은 총괄당량비가 증가함에 따라 2차 곡선의 형태로 크게 감소됨을 확인하였다. 위 결과를 통해 국부연소 효율에 대한 정보는 구획 내부의 화재현상을 이해하는데 유용한 변수임을 알 수 있었다. 또한 국부연소효율은 구획화재의 상사과정에서 중요한 변수로 사용될 수 있음을 논의하였다.
본 연구에서는 비국부 적분 연산기로 표현되는 페리다이나믹 방정식의 수렴성을 검토한다. 정적/준정적 손상 해석 문제를 효율적으로 해석하기 위해 페리다이나믹 방정식의 implicit 정식화가 필요하다. 이 과정에서 페리다이나믹 비국부 적분 방정식으로부터 대수방정식 형태가 나타나게 되어 시스템 행렬 계산을 위해 많은 시간이 소요되기 때문에, 효율적인 계산을 위해 수렴성이 중요한 요소가 된다. 특히 radial influence 함수를 적분 kernel로 사용하는 경우 fractional Laplacian 적분 방정식이 유도된다. 비국부 적분 연산기의 교윳값 성질에 의해 대수방정식의 condition number가 radial influence 함수의 차수 및 비국부 영역의 크기에 영향을 받는 것이 수학적으로 확인되었다. 본 연구에서는 이를 토대로 균열이 있는 페리다이나믹 정적 해석 문제를 Newton-Raphson 방법으로 해석할 때 적분 커널의 차수, 비국부 영역의 크기 등이 대수방정식의 condition number와 preconditioned conjugate gradient (PCG) 방법으로 계산 시 수렴성 및 계산 시간에 미치는 영향을 수치적으로 분석한다.
안개는 매우 작은 물방울이 대기 중에 떠돌아다니는 국지적인 기상현상으로 지역에 따라 안개 양과 특성이 다를 수도 있다. 특히 이러한 안개로 인해 가시거리가 줄어들어 항공 교통 방해와 차량 교통사고를 유발할 수 있으며, 보안용 CCTV 등 의 화질을 저하시킨다. 따라서 최근 10년간 안개로 인한 피해를 줄이기 위해 안개제거 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 안개가 없을 경우, 안개가 고르게 분포한 경우, 그리고 안개가 국지적으로 다른 경우에 적응적으로 대응할 수 있도록 흐릿함 농도 평가기를 이용한 가중치 생성을 통해 국부적인 안개 제거를 수행한다. 그리고 입력 영상에 안개가 있다고 가정하고 안개를 제거하는 기존의 정적인 방식의 안개제거 방법의 한계점을 개선시킨다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 정량 및 정성적 성능 평가를 통해 제안하는 방법의 우수성을 증명한다.
본 논문에서는 공간 영역의 제약 정보를 이용한 적응 영상 복원 방식을 제안한다. 공간 영역의 제약 정보로는 국부 정보의 평균, 분산 및 최대 값을 이용하였다 반복 기법을 이용하여 매 반복 해에서 얻어진 복원 영상으로부터 상기 제약 정보를 설정하게 되고, 위의 제약 정보는 임의의 입력 값에 의해 정의되는 매개 변수와 더불어 복원 영상의 국부 완화 정도를 결정하게 된다. 제안된 방식을 이용하여 복원 영상을 얻기 위해 비적응 복원 방식보다 빠른 수렴 속도를 갖게 됨을 알 수 있었다. 또한, 국부적으로 제어된 완화 정도를 지닌 복원 영상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 국부 통계 특성을 이용한 임펄스 노이즈 영상의 적응적 노이즈 검출 및 변형된 형태의 Gaussian 노이즈 제거 기법에 대해 제안한 다. 노이즈 검출을 위한 제약 조건을 결정을 위하여 국부 평균, 국부 분산 그리고 국부 최대값을 이용하였다. 또한 검출된 노이즈 제거를 위한 변형된 형태의 Gaussian 필터를 사용하기 위해 노이즈 정도를 조절하기 위한 튜닝 매개변수(tuning parameter)를 사용하였다. 실험 결과를 통해 제안된 방식이 기존 방식보다 효과적으로 노이즈 검출 및 제거 되었음을 확인할 수 있었다.
적색편이 공간에서 보이는 국부 요동지역 주변의 초면은 프리이드만 배경 우주에 포함된 툴만 시공간 모형 관점에서 보면 국부 중력장에 유도된 국부 팽창율이 원인이 됨을 알고 있다. 초면은 국부적인 것으로서 요동지역에 포함된 질량에 크게 지배되고 물질들의 동력학적 상태와 밀접한 관계가 았다. 은하단의 밀도 분포 모형으로 광학 관측과 X-선 관측을 잘 맞추는 아벨 윤곽과 폴리트로프적 밀도 분포 윤곽을 택하여 틀만 시공간 모형으로 계산한 적색편이 공간에 나타나는 초면과 코마 은하단과 페르세우스 은하단 성분은하들에서 관측되는 적색편이-중심거리 형태와 비교하였을 때, 초면은 은하단의 크기와 질량에 한계값을 설정할 수 있었고, 뜨거운 기체의 물질 상태를 짐작할 수 있는 단서를 제공한다.
본 논문에서는 노이즈에 의해 왜곡된 영상의 다운 스케일 영상들을 이용한 적응적인 비국부 평균 노이즈 제거 방식에 대해 제안한다. 다운 스케일 영상을 활용하여 국부 활동성이 높은 영역과의 유사도가 높은 패치 수를 증대시켜 비국부 평균 노이즈 제거 방식의 문제점인 국부 활동성이 높은 영역에서의 왜곡 현상 및 윤곽선 손실 현상을 감소시키기 방식에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 비국부 평균 방식과 비교하여 제안 방식이 평균 1.5 (dB) 성능 향상이 있음을 확인할 수 있었다.
전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없거나 가려짐이 있는 군용차량을 인식할 수 있는 자동 표적인식 알고리즘을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 광역적인 형상 특징을 찾기 위해 표적의 경계선에 대해 물체의 중심을 기준으로 방사함수 (radial function)를 정의한다. 또한, 형상 정보가 집중되어 있는 표적의 윗 부분으로부터 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 두 개의 특징점과 경계선으로부터 거리함수를 정의한다. 두 개의 함수와 경계선으로부터 4개의 광역적 형상 특징과 4개의 국부적 형상 특징을 제안한다. 이 특징들은 병진, 회전 그리고 크기변화에 대해 기존의 특징 벡터들 보다 좋은 불변성을 가진다. 이 특징들을 이용하여 가려짐이 있는 표적과 가려짐이 없는 표적을 구분하여 인식하기 위한 새로운 분류 방식을 제안한다. 실험을 통해 제안한 특징들의 불변성과 인식 성능을 기존의 특징벡터들과 비교하여 제안한 표적 인식 알고리즘의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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