저자는 기존의 연구에서 대용량-비선형성을 가지는 유체의 최적화를 수행하기 위해 몇 가지 강력한 방법들을 제시한 바 있다. 즉, 최적화 과정에서 수렴성을 높이기 위해 step by step기법을 사용하였고, 또한 수렴속도를 높이기 위하여 최적화이터레이션 과정에서 얻어지는 민감도정보를 이용하여 시스템 평형방정식의 해석을 위한 좋은 초기치를 제공하는 방법과, 평형방정식을 구속조건으로 사용하는 동시기법(simultaneous technique)에서 착안하여 해석과 최적화 수렴 판정치를 조작하는 방법을 제시한 바 있다. 그러나 그들 기법은 기본적으로 유사뉴턴법에 기본을 두고 있다. 현재까지 최적화에서 SQP기법을 사용할 때는 정확한 헤시안 매트릭스의 유도가 매우 까다롭고 힘들기 때문에 유사뉴턴법을 사용하고 있는 실정이다. 그러나 3차원 문제와 같이 더욱 큰 용량의 문제를 위해서는 진정한 의미에서의 뉴턴법, 트루 뉴턴법(true Newton method)을 사용할 필요가 있다. 본 연구에서는 트루 뉴턴법을 사용하기 위해 헤시안 매트릭스의 정확치를 얻는 과정을 유도하고 이를 기본으로 트루 뉴턴법을 이용한 최적화 루틴을 만들었다. 그리고 이를 3차원 문제에 적용하여 그 효과를 검증하였다.
본 논문에서는 MCT(Modified Census Transform) 특징과 개선된 아다부스트 분류기를 이용한 번호판 검출 알고리즘을 제안한다. MCT 특징은 영상의 국소 지역 패턴을 정수화하여 표현하는 특징으로서 조명 변화에 강인하고 메모리 효율이 높은 장점이 있다. 그러나 패턴을 표현하는 정수형의 MCT 특징값들이 이산적인 특징을 가지기 때문에 아다부스트 훈련 방법을 적용하기 위해서는 룩업테이블 (Lookup Table)을 이용하여 분류기를 설계해야 한다. 그동안의 아다부스트 훈련 방법에 대한 최적화 연구는 지수 기준(exponential criterion)을 최소화 하는 방법에 대한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 MCT 특징을 이용하고 지수 기준의 뉴턴 최적화를 통해 아다부스트 훈련 방법을 개선하여 번호판 검출성능을향상 시키는 방법을 제안한다. 번호판샘플 영상과 필드 테스트 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 고찰하고, 기존의 일반 아다부스트 훈련을 이용한 검출 방법과의 비교 실험을 통해 그 효용성을 입증한다.
본 연구의 목적은 Navier-Stokes 유체와 같은 대용량 문제를 위한 최적화 기법의 개발에 있다. 이를 위해 본 연구에서는 reduced Hessian sequential quadratic programming을 개발하였다. 첫째, 유체의 해석을 위한 평형 방정식을 최적화 과정에서 제거하여 변수를 줄였고, 또한 평형방정식과 최적화 과정에서 연속기법을 사용하여 최적해를 보장하면서 더욱 해에 쉽게 접근하도록 하였다. 그리고 각 단계에서는 테일러 시리즈를 이용한 근사치를 이용하여 각 단계에서 대단히 좋은 초기치 값을 제공하여 최적해에 더욱 빠르게 접근하게 하고 아울러 유체의 평형방정식을 풀 때에도 해에 더욱 빠르고 쉽게 접근하도록 하였다. 이 기법을 항력을 줄이기 위한 유체의 최적 제어를 위한 문제에 적용하였다. 유체의 흐름을 제어하기 위하여 물체의 경계면에서 유체의 흡입(suction)과 방축(injection)이라는 기법을 사용하여 경계면에서 속도를 제어하였고, 목적함수로써 항력을 표현하기 위하여 에너지 소실의 변화율을 사용하였다. 예제를 통해 본 연구에서 개발한 최적화 기법의 효용성을 입증하였다.
본 연구의 목적은 Navier-Stokes 유체의 최적 제어 문제의 해를 얻을 수 있는 효과적인 수치해석기법을 개발하고, 이를 물체의 항력(drag)을 최소화하는 문제에 적용하는데 있다. 본 연구는 항력을 줄인다는 산업적인 중요성과 함께 최적 제어를 위한 하나의 효과적인 최적화 기법의 모델을 제공하고 있다. 항력을 줄이기 위한 방법으로써 물체의 경계면에서 유체의 흡입(suction)과 방출(injection)이라는 기법을 사용하여 경계면에서 속도를 제어하였고, 목적함수로써 항력을 표현하기 위하여 에너지 소실의 변화율을 사용하였다. 컴퓨터 용량을 최소화하고 최적화에서의 해의 보장성과 경제성을 위하여, Navier-Stokes의 해석을 위하여 페널티 방법을 사용하였고 최적화 기법을 위해서는 SQP 방법을 사용하였다. 그리고 Navier-Stokes 유체는 대단히 비선형성을 나타내기 때문에 최적화를 수행하기에는 매우 힘들다. 이를 위하여 연속기법(continuation technique)을 사용하였다.
영상의 임펄스 잡음을 제거하기 위해 최근 2단 구조의 알고리즘이 제안되었다. 2단 구조의 잡음제거 알고리즘은 잡음후보(noise candidate) 화소들을 찾은 뒤 이들 화소에 대해서만 최적화 알고리즘을 반복 수행하여 화소 복원을 시도한다. 그러므로 잡음후보를 정확히 가려내는 전처리 알고리즘이 필수적이며 복원시 계산시 간을 줄일 수 있는 방법이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 잡음검출의 정확도를 높인 검출기를 제안하고 이를 사용하여 검출된 잡음 후보를 복원하여 영상에서의 임펄스 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 잡음후보의 복원에 사용되는 경계 보존 정규화 방법을 분석하여 최적해를 찾는 방법과 수렴성을 살펴보고 연산시간을 줄일 수 있는 방안을 제시한다.
바람에 저항하는 초고층 건물, 비행기나 자동차, 물에 저항하는 선박 등은 동일한 거동을 보여준다. 즉, 유속이 빨라 질경우, 건물 혹은 비행기, 자동차, 선박 뒤편에는 마이너스 압력과 와류가 발생하게 되는데 이로 인해 건물에서는 변위가 크게 발생하게 되고, 비행기나 자동차, 선박 등에서는 속력이 저하된다. 본 연구에서는 흡입과 방출이라는 기법을 이용하여 유체의 흐름을 우리가 원하는대로 적극적으로 제어하고자 한다. 그렇게 할 수만 있다면 초고층 건물에서의 변위를 대폭 줄일 수 있을 것이고, 자동차나 비행기 선박 등은 더 빠른 속도로 달릴 수 있을 것이다. 그렇다면 문제는 유체를 제어하기 위한 최적의 흡입 혹은 방출량을 구하는 것이고, 이 최적의 양들을 어떤 방법으로 구하는 것이냐 하는 것이다. 본 연구는 최적화 기법을 사용하여 Navier-Stokes 유체를 받는 물체의 표면에서 최적의 흡입, 그리고 방출량을 결정하려는 시도에서 출발하였다. 그러나 이 문제는 큰 Reynols Number 상태에서는 높은 비선형성으로 인하여 직접 한번에 Navier-Stokes 유체의 해석조차 불가능하였고, 더군다나 너무나 많은 변수로 인하여 기존의 방법으로는 최적화는 도저히 불가능 하였다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 최적화 알고리즘을 제안하고, 또한 수렴속도도 대폭 증가시키기 위한 매우 효율적인 몇 가지 방법들을 제안하였다.
도시부 도로에서 버스정류장의 위치는 이용자가 이용하기 편리하고 버스의 정차가 기존 교통류에 주는 영향이 최소화되는 지점에 설치하여야 한다. 하지만 교차로로부터 버스정류장까지의 적정 이격거리에 대한 연구가 미흡하여 여유 공간 확보 등 현장여건에 따라 버스정류장의 위치가 결정되고 있다. 본 연구에서는 버스정류장 부근의 교통 및 기하구조 변수를 활용하여 교통사고 예측모형을 개발하였고, 최적화 기법을 통해 교통사고를 최소화시킬 수 있는 교차로로부터 버스정류장까지의 적정 이격거리를 산정하였다. 연구 결과, 교통량이 1,000대/시에서 3,000대/시 수준에서 주도로 차로수가 2~4차로인 도로구간에서는 버스정류장을 교차로에서 약 87~166m 정도 떨어진 미드-블록(mid-block) 형태로 설치하는 것이 적정하고, 주도로 차로수가 5~6차로인 구간에서는 교차로에서 약 42~97m 정도로 근접하게 설치하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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