전산유체역학을 사용하는 일반적인 선박의 저항성능 평가는 많은 시간과 비용이 필요하며, 이를 줄이기 위한 다양한 방법이 연구되고 있다. 선박의 주요 치수나 단면을 이용하는 기존의 방법들은 선형에 크게 좌우되는 저항성능을 추정하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 선형 격자의 기하학적 정보를 입력으로 선체 표면의 저항성능을 빠르게 추정할 수 있는 심층신경망 모델을 제안한다. Perceiver IO 기반의 제안하는 심층신경망 모델은 시간 단계별로 계산이 필요한 전산유체역학 기법과 달리 바로 저항성능 추정이 가능하며, 저속비대선의 일종인 50K 탱커 선박을 대상으로 한 데이터집합에서 평균 1% 미만의 오차로 저항성능을 추정하는 결과를 보인다.
다수의 2차원 객체 영상으로부터 3차원 형상을 복원하는 방법은 컴퓨터 비젼 분야에서 널리 연구되고 있다. 복원된 3차원 형상의 정확도 개선을 위해서는 잡음 영향을 줄이거나 영상 프레임 수를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 그렇지만 특징점 추정 시 잡음은 잠재적으로 내포되고, 관측행렬을 구성하는 영상 프레임 수는 특징점 추적 실패, 장애요소 또는 낮은 해상력 등에 의해 일반적으로 감소하게 된다. 그래서 잠음 환경 하에 손실된 특징점을 보다 정확히 보정하여 사용 가능한 영상 프레임 수를 확보하는 것이 필수적이다. 따라서 우리는 잡음 분포 하에서 기하학적 특성을 이용해 손실 특징점의 오차 거리와 방향을 직접 제어할 수 있는 분석적 접근방법을 제안한다. 제안한 방법의 우수성은 합성과 실제 객체에 대한 실험 결과를 통해서 검증한다.
본 논문에서는 F-투영과 기하학적인 성장 기준을 이용하여 모듈화된 웨이블렛 신경망(MWNN)의 적응구조를 설계하기 위한 성장과 소거 알고리즘을 제안한다. 기하학적인 성장 알고리즘은 지역 오차를 고려한 추정 에러 기준과 이미 존재하는 다른 웨이블렛 함수와 근사적인 직교성을 보장하도록 웨이블렛 함수를 배열할 수 있는 각도 기준으로 구성되어 있다. 이러한 기준은 망의 설계자가 설계자의 의도대로 MWNN을 구성할 수 있는 방법론을 제시한다. 제안한 성장 알고리즘은 모듈과 모듈의 크기를 성장시킨다. 또한 소거 알고리즘은 MWNN의 모듈에 사용되는 웨이블렛 신경망의 지역화 특성에 기인한 문제점을 극복하기 위해 구성된 MWNN에서 불필요한 모듈의 노드나 모듈을 제거한다. 제안한 MWNN의 적응 구조 설계 알고리즘을 1, 2차원 대상 함수에 적용하여 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 위치오차는 가공전 밀링베드를 수치제어 장치를 이용하여 가공 면에 수직한 방향으로 움직여 수치제어 장치인 스텝모우터의 분해능 한계 내에서 보정 하고 또한 공구휨에 상당하는 만큼 이 송속도를 더함으로써 제어하며, 파형오차는 이 송속도와 공구처짐 사이의 관계를 수정된 Taylor의 공구식으로 모형화하고 절삭공정중 이송속도를 적절히 조절하여 공구의 휨양을 제어함으로써 스텝모우터를 갖는 밀링머시 인에서 길이 508mm,두께 20mm의 두꺼운 철판을 평면절삭하는 경우 직진도오차를 최소 로 하는 GAC 방법을 개발하였다.측정은 밀링머시인 자체의 구조적, 동적변화나 절삭 조건의 변화, 공구의 재질 및 마멸상태의 변화, 공작물의 재질 변화등에 적응할 수 있 도록 Fig. 2에 보인 바와 같이 등간격으로 배열된 100개의 위치에서 가공후(post-pro- cess)측정을 통하여 취하였고, 절삭계수의 추정은 측정점을 각각 10개씩 10개의 구간 으로 묶어 각 구간에서의 계의 특성이 변하지 않는다는 가정하에서 계수를 지수가중 반복최소 자승(exponentially weighted recursive least squares, EWRLS)법을 이용하 여 추정하였고, 실제 절삭작업중 모델의 계수변화에 대한 사전 지식이 없이도 이들 계 수들을 보정시킴으로써 최적의 직진도를 얻을 수 있는 절삭조건을 제시하였다. 그리 고 이 방법의 도입으로 단일(SINGLE-PASS)밀링작업이 가능함을 보였고 또한 방법의 타 당성을 증명하기 위하여 여러 경우의 절삭상태에서 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 마이크로폰 어레이를 통해 수신한 화자의 음성신호를 이용하여 추출된 공간정보를 통해 화자의 위치를 실시간으로 추적하는 알고리듬을 개선하고 이를 실시간으로 구현하였다. 기존의 대표적인 화자 위치 추정 알고리듬인 CPSP (Cross Power, Spectrum Phase) 함수는 상호 상관관계 (Cross Correlation)가 정규화 되어있는 형태를 갖는데, CPSP 함수의 최대값 인덱스로부터 화자의 공간정보인 TDOA(Time Difference Of Arrival)를 추출하게 된다. 그러나 CPSP함수를 이용한 공간정보 추정 알고리듬은 실내환경에서 심각하게 일어나는 반향신호에 대해서 취약한 단점을 갖고 있다. 본 논문에서 제안하는 저주파 위상 복원 알고리듬은 주파수 측면에서 반향신호가CPSP함수에 미치는 영향을 분석하여 반향으로 인하여 왜곡된 위상 성분을 복원함으로써 보다 신뢰도 있는 TDOA 추정을 가능하게 한다. 반향신호로 인한 CPSP의 위상은 저주파보다 고주파에서 심하게 왜곡되는데, 각각의 반향신호의 도달 시간을 기하학적 분포를 갖는 확률변수로 모델링하여 이를 수학적으로 증명하였다. 제안한 시스템의 성능분석을 위해 DSP를 이용한 실시간 시스템을 구현하여 기존 CPSP 알고리듬과 제안된 알고리듬을 적용한 시스템을 실제 환경에서 비교 실험을 수행한 결과 제안된 알고리듬을 적용한 시스템에서 약 15샘플 이상 TDOA 추정 오차가 줄어들고 있음을 확인하였다.
정보화 성장과 함께 인간의 생활도 발전하면서, 정보의 접근이 보다 간편한 시스템들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 한대의 카메라를 사용하여 3차원 신발 모델을 발에 정합하는 시스템을 제안한다. 인체 움직임 분석에서 전신 움직임에 대한 연구가 대부분인 것과 달리, 우리는 발의 움직임을 기반으로 한 새로운 움직임 분석 시스템을 제안한다. 본 논문은 시스템이 구현되는 과정과 결과를 설명한다. 3차원 신발모델을 이미지의 발에 투영하기 위해 발 추적, 투영, 자세 추정 과정으로 구성했다. 이 시스템은 2차원 영상 분석과 3차원 자세추정으로 나눠진다. 먼저 발 추적을 위해 발의 형태학적 특성에 따라 특징점을 찾는 방식을 제안한다. 그리고 별도의 영상 교정 없이 한 대의 카메라로 2차원 좌표와 3차원 좌표의 관계를 설정하는 기하학적 수식을 제안한다. 제안한 방법에 따라 응용 시스템을 구현하고 거리 오차를 측정한 결과 거의 유사한 위치로 정합 되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 모니터 위에 설치된 카메라를 통해 입력된 사용자의 2차원 얼굴 영상을 이용하여, 사용자가 모니터 상에 쳐다보고 있는 응시 위치를 파악하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사용자의 눈동자 움직임은 고려하지 않고 얼굴의 회전 및 이동만을 고려하였다. 제안하는 방법은 얼굴의 회전에 의한 응시위치와 얼굴의 좌우상하 이동량을 각각 계산하여 이 둘을 결합함으로써 모니터상의 응시위치를 추정하는 것이다. 얼굴 특징점의 기하학적 형태변화를 입력으로 하는 신경망(다층 퍼셉트론)을 이용하여 얼굴의 회전에 의한 응시위치를 구하였으며 영상처리 알고리즘을 이용하여 입력영상으로부터 실시간으로 얼굴의 이동량을 추정하였다. 실험결과 19인치 모니터를 사용하고 사용자가 모니터와의 거리를 50~70cm 정도 유지하며 얼굴의 이동 및 회전을 통하여 모니터를 바라볼 때 약 2.11인치의 응시 위치 추정 오차를 보이는 것으로 나타났다. 처리시간은 Pentium PC(233MHz)환경에서 320${\times}$240 화소 크기의 영상을 사용할 때 약 0.7초가 소요되었다.
본 논문에서는 INS/GPS결합 시스템에서 GPS가 기만신호 또는 지형지물에 의한 가시선이 제한되어 위성의 기하학적 배치가 저하되는 조건을 고려하였고, 통합항법 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안하였다. 먼저 GPS의 DOP에 측정 공분산 이 연동되는 가변 공분산 확장 칼만필터(VCEKF)를 제시하였다. 그리고 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 EKF와 VCEKF를 사용한 통합항법 시스템의 항법성능을 분석하였다. DOP 값이 낮은 경우보다 DOP값이 높을 경우에 VCEKF가 확정 공분산을 사용하는 EKF보다 우수한 추정 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
방사성 요오드 갑상선 섭취율은 거대갑상선 환자의 경우 그 체적에 의한 유효 갑상선 깊이가 깊어짐으로 인한 기하학적 변동이 있는 것이 사실이다. 본 연구는 방사성 요오드갑상선 섭취율에 있어 검출기와 선원 간 거리와 유효 갑상선 깊이에 따른 기하학적 요인의 영향을 고찰하고자 하였다. $^{131}I$ 370 kBq 선원을 검출기로부터 거리를 20 cm부터 30cm까지 1 cm 간격으로 변화시키며 Captus 3000 thyroid uptake system(Capintec, NJ, USA)으로 측정하였다. 유효갑상선 깊이를 재현하기 위해 목 팬텀을 이용하여 팬텀 내 선원의 깊이를 1 cm, 2 cm, 5 cm으로 변화시키며 같은 방법으로 측정하였다. 실험 결과, 곡선추정 회귀분석 결과 모든 실험군이 거듭제곱곡선에 높은 상관관계를 보이는 것으로 나타났다($$R2{\geq_-}0.915$$). 그러므로 검출기-선원 간 거리가 20 cm보다 30 cm에서 오차가 크게 감소됨을 예상할 수 있다. 모든 실험군에서 팬텀을 쓰지 않았을 때와 유효 갑상선깊이가 1 cm이 적용되었을 때의 계수율이 서로 유의할 만한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.01). 선형회귀분석 결과 깊이에 따른 계수율의 변화는 모두 감소되는 것으로 나타났으나,$284.3keV{\pm}10%$ 영역에서 깊이에 따른 계수율의 변화는 증가되는 것으로 나타났다. 이 회귀식을 통해 환자의 예상 갑상선 섭취율을 산출해 보았을 때, $364.4keV{\pm}10%$에서 1 cm 당 -6.42%, $364.4keV{\pm}20%$의 영역에 서 -5.09%의 더 낮은 오차를 보였다. 또한 거리에 따른 계수율의 변동계수는 모든 실험군에서 선형으로 증가되는 것으로 나타났다. 그 중 $364.4keV{\pm}20%$, $364.4keV{\pm}10%$ 영역은 비교적 낮은 변동계수와 증가폭을 보였다. 곧, 유효 갑상선 깊이에 따른 오차를 줄이기 위해서는 $364.4keV{\pm}20%$의 영역의 사용이 더 적절할 것으로 보인다. 그러므로 갑상선 깊이에 따른 오차는 갑상선 깊이에 따른 보정계수 적용,$364.4keV{\pm}20%$ 에너지 영역 설정, 디텍터와 선원과의 거리를 연장하였을 때 감소시킬 수 있다고 생각된다.
스마트폰 사용자의 증가와 함께 다양한 응용분야에서 정밀한 3차원 위치정보가 요구되고 있다. 단일 주파수 민간용 코드 자료를 이용한 위치결정 정확도는 10m 내외이지만, 향후 스마트폰 응용프로그램은 서브미터 수준의 위치정확도를 안정적으로 확보할 필요가 있다. 따라서 일반적인 절대측위 대신 가상기준점을 기반으로 하는 상대측위 방식을 적용하였으며, 면보정계수를 이용하여 이중차분 오차를 보정하였다. 가상기준점은 로버 가까운 지점에 설정하고, 주 기준점 관측자료를 바탕으로 기하학적인 거리를 반영하였다. 이중차분으로 제거되지 않은 오차는 일반적으로 기선거리와 비례하므로, 로버 외부의 상시관측소 네트워크를 평면에 접합하여 면보정계수를 추정하였다. 이중차분 오차를 보정한 가상기준점과 로버의 24시간 C/A 코드 자료를 이용한 로버의 위치측정 결과 위도, 경도방향의 평균제곱근(RMS) 오차가 각각 37cm, 28cm 였으며, 높이 방향의 오차는 76cm 수준이었다. 또한 평면좌표의 성분별 오차는 전체의 약 90%에서 ${\pm}0.5m$ 이내의 결과를 보였으며, 특히 네트워크 기반의 오차모델링을 통해 평면좌표의 바이어스가 2-3cm 수준으로 크게 향상되었다. 따라서 가상기준점과 이중차분 오차모델링을 통해 단일 주파수코드 자료로부터 안정적인 서브미터 정확도의 위치결정이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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