본 논문은 점진적 증가하중에 의한 철근 콘크리트 구조물의 전반적인 거동을 고찰하기 위한 것으로써 콘크리트의 인장균열, 철근 및 콘크리트의 응력-변형을 관계의 비선형성을 고려하였다. 콘크리트는 인장영역에서는 선형 탄성체로 가정하였으며 압축영역에서 탄소성체로 가정하였다. 압축영역의 콘크리트 거동을 파악함에 있어 Kupfer가 제안한 파괴표면 식을 항복한계로 사용 하였으며 associated flow rule에 의해 거동한다고 가정하였다. 철근은 일축응력을 받는 선형의 변형경화 재료로 모델링하였다. 콘크리트의 균열 발생시 인접한 균열 사이의 tension stiffening effect를 고려하였으며 콘크리트 구조물의 해석시 나타나는 유한요소의 크기에 따른 수치해석 오차를 콘크리트 인장부분의 변형연화 영역의 기울기를 보정함으로써 감소시키는 에너지 개념에 의한 ${\epsilon}_0$의 결정 모델 제안하였다.
본 논문에서는 하나 또는 그 이상의 얼굴, 기울어진 얼굴들이 존재하는 칼라 영상에 대해서 색상 및 코의 길이와 턱의 위치를 이용하여 측면 얼굴만을 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. RGB 영상을 YCbCr 좌표계로 변환한 후, 피부색 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출하였다. 추출된 후보 영역은 형태학적 필터링을 거치고 최종적으로 남게된 영역들은 레이블링된다. 또한 코의 돌출 부위의 특성을 이용하여 기울어진 얼굴 영상에 대한 기울기 보정을 하였다. 그리고 코 영역 부분의 수직 거리와 턱까지의 거리와 같은 지형적인 특성을 이용하여 수직축을 기준으로 좌우 45도 이내로 기울어진 측면 얼굴에 대해서도 강건하게 검출하였고 100개의 실험영상을 사용하여 92%의 검출율을 얻었다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 본 논문의 구성은 여권 인식과 얼굴 인증 부분으로 구성되며, 여권 인식 부분에서는 소벨 연산자, 수평 최소값 필터 등을 적용한 후, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출하고 기울기를 보정한다. 추출된 문자열은 반복 이진화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화 한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한 후에 SOM(Self-Organizing Maps) 알고리즘을 적용하여 여권 코드를 인식한다. 얼굴 인증 부분에서는 여권 사진 영역의 특징을 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출한 후, RGB와 YCbCr 색공간에서 피부색 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 추출된 얼굴 영역은 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용하여 특징 벡터를 구하고 여권 코드가 인식된 결과를 바탕으로 여권 소지자의 데이터 베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능 평가를 위하여 원본 여권의 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 실제 도로환경의 신호등 및 속도표지판 영역 검출 및 인식 방법을 제안하였다. 밝기정보 및 HIS 컬러모델에기반한 색상정보를 이용하여 신호등을 인식하였다. 또한 HSI 컬러정보로부터 적색강도를 추정함으로써 속도 표지판을 검출하였다. 표지판의 경사여부를 판단하여 시계방향, 반시계방향으로 각각 표지판을 회전시켜 기울기를 보정한 후 인식을 행함으로써 인식률을 제고하였다. 도로환경의 동영상을 대상으로 인식을 행한 결과 신호등과 속도표지판이 혼합된 영상에서도 매우 강건한 인식 결과를 보인다.
본 논문은 자동차 번호판 인식 시스템의 전반적인 성능을 향상시키기 위한 전처리 방법과 신경회로망을 이용한 문자 인식기를 제안한다. 먼저 자동차 번호판 영상에서 번호판의 외곽 직선을 가상 직선 매칭에 의해 검출하고 검출된 직선의 교점을 구하여 4개의 외곽 꼭지점을 구한다. 4개의 꼭지점 좌표에 의해 양선형 변환으로 직사각형 모양의 번호판 영상으로 정규화한다. 정규화된 번호판 영상으로부터 문자를 추출한 뒤 Delta-bar-delta 알고리즘에 의해 학습된 신경 회로망 기반 인식기로 번호판을 인식한다. 다양한 환경에서 획득된 자동차 번호판 영상을 대상으로 실험한 결과 제안된 번호판 이미지의 정규화에 의해 인식 성능이 16%까지 향상됨을 확인하였다.
본 연구의 목적은 음파를 이용하는 유속계로부터 관측된 후방산란강도와 실측된 부유사농도의 상관관계를 해석하여, 두 인자 사이의 관련 매개변수를 정량적으로 산정하고 관계식을 도출하는데 있다. 이를 위해 층별 유속계인 Aquadopp Profiler를 사용하여 사질 퇴적물 및 고령토 부유퇴적물 관측센서 검보정 챔버 실험을 수행하였다. 두 인자의 상관관계는 선형회귀분석을 통해 해석하였으며 그 결과로 도출된 접합곡선의 기울기는 각각 안목 A1 이 2.065, 안목 A2가 1.576, 고령토시료일 때 2.588의 값을 갖는데 이러한 차이는 시료 특성으로 설명될 수 있다. 서로 다른 입경을 갖는 시료는 후방산란 민감도에 차이가 있으며 이러한 영향으로 두 시료에서 산정된 계수 값에 차이가 발생한다. 본 연구를 통하여 도출된 측정 결과들은 후방산란강도에 미치는 수층 부유입자들의 영향이 매우 큼을 잘 보여준다. 일반적으로 수층 부유입자는 저면 퇴적물이 부유된 것으로 간주될 수 있으며, 또한 저면 퇴적물은 각 해역별로 site-specific 하다고 할 수 있다.
본 연구에서는 현재까지 경험적인 방법으로 적용되어 왔던 G/R 비를 선형 회귀선, 원점을 통과하는 선형 회귀선 및 원점과 관측자료의 무게중심을 지나는 추세선 등으로 구분하여 이론적으로 검토하였다. 이러한 검토에는 독립변수로 어떤 강우자료를 선택하느냐에 따른 문제와, 무강우 자료의 고려여부에 따른 영향 검토가 포함되었다. 이렇게 검토된 내용은 2003년에 발생한 태풍 매미 사상에 적용하여 평가하였다. 마지막으로 본 연구에서 유도된 회귀선 및 추세선을 이용한 레이더 강우의 보정결과와 관측된 우량계 강우 사이의 RMSE를 비교함으로서 최적의 G/R 비를 선정하였다. 그 결과는 다음과 같다. 먼저, 독립변수로 레이더 강우를 사용하는 것 보다는 우량계 강우를 사용하는 경우에 레이더 강우의 보정결과가 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 무강우 자료의 영향은 레이더 및 우량계 자료의 구조에 따라 다르게 나타나는 것으로 확인되었다. 마지막으로 유도된 선형 회귀선 및 추세선의 평가 결과, 홍수 유출해석을 주목적으로 한 경우에는 독립변수에 우량계 자료를 적용하여 유도된 원점을 통과하는 선형 회귀선의 기울기를 G/R 비로 사용하는 것이 무난할 것으로 나타났다. 이 경우 무강우 자료의 영향은 상대적으로 미미한 것으로 나타났다.
해수면의 장주기변동을 알기 위하여 우리나라, 일본, 러시아의 103개 조위관측점의 월평균 해수면을 분석하였다. 기압보정에는 조위관측점 부근의 기상관측점에서 관측된 월평균 해수면기압을 사용하였다. 계절변화는 대부분의 해역에서 지배적이며, 대마해류역 해안에서 가장 크고 러시아 해안에서 가장 작다. 계절변화의 상호상관관계는 대마해류역 해안 사이에서 가장 크다. 이 부속해에서는 계절변화가 대마해류와 관계를 갖고 있는 것으로 보인다. 계절변화는 남쪽에서 북쪽 뿐만 아니라 서쪽에서 동쪽으로도 전파되고 있다. 반면에, 계절변화보다 장주기의 변화는 태평양 연안에서 가장 큰 진폭과 가장 빠른 위상을 보여, 장주기의 변화는 태평양에서 부터 전파되어 오는 것을 보여준다. 계절변화보다 짧은 주기의 변화는 일반적으로 상관관계가 낮다. 이들의 상관관계 값들은 해역사이에 특별한 차이를 보이지 않으며, 거리에 반비례하는 공통적인 경향을 보이고 있다. 이것은 짧은 주기의 파들이 전해역에 걸쳐 발생하여 모든 방향으로 전파되고 있으며 빨리 소멸한다는 것을 의미한다. 1965부터 1985년 동안 이 해역에서 해수면변화의 경향은 일반적으로 태평양연안에서 음의 기울기를 다른 해역이 양의 기울기를 갖는다. 이러한 경향으로 인해 제주와 Sasebo사이의 평균 해수수송량은 이 기간동안 약 1 Sv의 유량이 줄어들 수 있다. 해수면 차이로부터 계산한 수송량의 계절변화는 대한해협에서 2 Sv 정도로 이미 발표된 다른 연구 보고와 비슷하다.
본 논문에서는 투영면 컨벌루션과 결정트리 분류기법을 사용하여 주변 환경이 복잡한 차량영상으로부터 실시간으로 번호판을 추출하고 인식하는 적응적 차량번호판 인식 시스템을 제안하였다. 일반적으로 고속도로 톨게이트와 주차장 출입구에서의 차량영상은 설치 카메라와 도로 환경에 따라 차량번호판의 크기, 각도변화, 주변잡음 등으로 매우 다양하므로 번호판 추출과 분할이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 차량 영상을 획득한 후 번호판 후보영역을 검출하고 진입 위치 변화에 따라 번호판의 기울기와 크기를 자동으로 보정하여 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 인식 방법은 차량의 에지누적 분포와 번호판의 일정한 명암값 변화 빈도수를 누적한 투영면 컨벌루션과 체인코드를 사용하여 크기와 기울기가 일정하지 않은 번호판으로부터 번호판영역을 정확히 추출하고, 적응적 이진화 기법을 이용하여 문자를 분할하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로써 실험한 결과 복잡한 영상에서 전방 및 후방 차량영상으로부터 번호판 인식이 가능하였으며 각각 $98.8\%$와 $95.5\%$의 추출률과 분할된 문자영역에서 $97.3\%$와 $96\%$의 인식률 개선 결과를 나타내었다.
역상 액체 크로마토그래피에 의하여 Ni(IEAA-NH)(IEAA-NR)(R = H, $CH_3,\;C_2H_5,\;n-C_3H-7,\;n-C_4H9-,\;CH_5-CH_$) 킬레이트의 동시 분리 및 분석을 위한 최적조건을 Micropak MCH-5 분리관을 사용하여 조사하고, 이들의 용리거동에 대한 인자들과의 관계를 검토하였다. 용리액에서 methanol/water의 이성분 용매를 사용하였으며, 모든 금속 킬레이트의 용매 세기 인자는 $0{\le}logk'{\le}1$의 범위임을 확인하였고, 각 금속 킬레이트의 logk'값과 이성분용매계 중의 물의 부피분율을 도시한 결과 직선 관계가 성립하였다. 또한 뱃치법으로 측정한 분포비(Dc)값과 k'값을 도시하여 본 결과 직선 관계가 성립됨으로써 금속 킬레이트의 용리 메카니즘이 주로 소용매성 효과 즉 소수성효과에 기인함을 확인하였다. 한편 금속 킬레이트의 머무름에 미치는 용량 인자와 온도와의 관계를 조사한 결과 좋은 직선성을 나타내고 있으며, 뿐만 아니라 직선의 기울기로부터 엔탈피(${\delta}H$)와 엔탈피(${\delta}S$)를 구하고, 엔탈피와 용량 인자와의 값을 도시한 결과도 직선관계가 성립하였다. 직선의 기울기로부터 구한 보정 온도(${\beta}$)는 $773.47^{\circ}K$이었다. 이 결과 역상 HPLC에서 Ni(II)-Isonitrosoethylacetoacetate imine 킬레이트의 용리 메카니즘의 주로 소수성 효과에 기인함을 재확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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