• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.29-37
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• 2021

본 논문에서는 안저영상의 다중 스케일 정보를 다루기 위한 딥러닝 기반의 망막 혈관 분할 모델을 제안한다. 제안 모델은 이미지 분할 딥러닝 모델인 U-Net과 선택적 커널 합성곱을 통합한 합성곱 신경망으로 안저영상에서 눈과 관련된 질병을 진단하는데 중요한 정보가 되는 망막 혈관의 다양한 모양과 크기를 갖는 특징 정보를 추출하고 분할한다. 제안 모델은 일반적인 합성곱과 선택적 커널 합성곱으로 구성된다. 일반적인 합성곱 층은 같은 크기 커널 크기를 통해 정보를 추출하는 반면, 선택적 커널 합성곱은 다양한 커널 크기를 갖는 브랜치들에서 정보를 추출하고 이를 분할 주의집중을 통해 적응적으로 조정하여 결합한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 안저영상 데이터인 DRIVE와 CHASE DB1 데이터셋을 사용하였으며 제안 모델은 두 데이터셋에 대하여 F1 점수 기준 82.91%, 81.71%의 성능을 보여 망막 혈관 분할에 효과적임을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제22권6호
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• pp.750-757
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• 2016

본 연구에서는 파 주기와 기울기에 따른 단일 실린더와 다중 실린더의 wave run-up을 추정하였다. 3차원 비압축성 점성 난류 유동이며 서로 다른 상을 가지는 이상유체에 대한 수치해석을 수행하기 위하여, 본 연구에서는 전산 유체 역학 상용코드인 "STAR-CCM+"을 기반으로 하여 VOF기법과 realizable $k-{\varepsilon}$ 난류 모델을 사용하였다. 모델스케일에 대한 파 주기는 단일 실린더의 경우 1.269초와 1.692초이고, 다중 실린더의 경우 1.716초이다. 각 케이스 별로 1/30, 1/16의 파 기울기를 가진다. 최종적으로 파 기울기와 주기에 대한 wave run-up 추정 결과는 관련 실험 결과와 비교하였다. 수치해석 결과는 실험과 비교하여 정성적으로 유사함을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제22권4호
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• pp.343-348
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• 2009

본 연구에서는 분자동역학 전산모사와 미시역학 모델을 이용하여 나노입자의 체적분율이 높은 경우 나노 입자의 크기효과와 체적분율 효과가 나노복합재의 기계적 물성에 미치는 영향을 효과적으로 묘사할 수 있는 순차적 브리징 해석기법을 제안하였다. 체적분율이 12%로 고정된 상태에서 나노입자의 크기변화에 따른 영률과 전단계수를 분자동역학 전산모사를 통해 예측한 후, 이를 연속체 모델에서 구현하기 위해 다중입자모델을 적용하였다. 나노입자의 크기효과를 반영하기 위해 입자와 기지 사이에 유효계면을 추가적인 상으로 도입하였고, 12%의 체적분율 조건에서 나타날 수 있는 체적분율 효과는 나노복합재를 둘러싸는 가상의 영역인 무한영역의 물성값의 변화를 통해 조절되도록 하였다. 유효계면과 무한영역의 물성을 입자의 반경에 대한 함수로 근사한 후 다양한 입자의 크기에서 나타나는 나노복합재의 물성변화의 예측이 가능하도록 하였다. 제안된 브리징 해석기법의 적용을 통해 분자동역학 해석결과와 잘 일치하는 결과를 연속체 모델에서 효율적이고 정확하게 얻을 수 있었다. 또한 유효계면의 두께와 물성 변화가 나노복합재의 기계적 물성에 미치는 영향을 고찰하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.349-357
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• 2019

유한요소법(finite element method)은 다양한 분야에서 재료의 역학적 거동을 더욱더 현실적으로 해석하고 예측하는 방법으로 다양한 분야의 제품 개발에 적용되고 있다. 하지만 섬유배향과 변형률 속도가 역학적 특성에 영향을 미치는 유리섬유 강화 플라스틱 복합재료에 관한 수치해석을 이용한 접근 방법은 현재까지 다소 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 고분자, 고무, 금속 등과 같은 다양한 복합재료를 위한 선형, 비선형 다중스케일 재료 모델링 프로그램인 Digimat의 수치해석 재료 모델을 활용하여 유리섬유 강화 플라스틱 복합재료의 역학적 특성을 정의하고 검증하는 것에 있다. 또한 이를 통해 좀더 현실적으로 고분자 복합재료의 거동을 예측하고자 한다. 이를 위해 다양한 고분자 중 30wt%의 단섬유 질량 비율을 갖는 폴리부틸렌 텔레프탈레이트(polybutylene terephthalate, PBT)의 섬유배향과 변형률 속도에 따른 인장 특성을 참고문헌을 통해 조사하였다. 또한 Moldflow 프로그램을 사용한 사출해석을 통해 유리섬유 배향 정보를 계산하였으며 이를 매핑(mapping) 과정을 통해 유한요소 인장 시편 모델에 전달하였다. 대표적인 유한요소 상용 프로그램 중 하나인 LS-DYNA는 유리섬유 배향과 변형률 속도에 따른 복합재료의 인장 특성을 연구하기 위해 Digimat과의 연성해석(coupled analysis)에 활용되었다. 그리고 유리섬유 강화 플라스틱 복합재료를 해석하기 위한 LS-DYNA의 다양한 비등방성(anisotropic) 재료 모델들의 장단점을 서로 비교하고 평가하였다.

• 한국조경학회지
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• 제37권3호
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• pp.54-60
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• 2009

본 연구의 목적은 토지피복의 입체적 분포가 도시기온의 변화에 작용하는 영향을 구명하여 열섬현상 완화에 기여할 도시조경의 전략을 모색하는 것이다. 연구대상지는 서울시 24개 AWS 지점별 직경 300m 공간이었고, 대상공간의 여름철 에너지 수지 및 기온에 영향을 미칠 수 있는 다양한 변수의 자료를 구득하였다. 또한, 춘천시에서 연구목적을 고려한 6개 지점을 선정하여 기온을 실측하고, 기온변화에 더 민감하게 반응할 30m 소공간의 지점별 토지피복을 실사하여 서울시 의 경우와 비교하였다. 서울시 AWS 지점의 여름철 기온을 추정하는 단순회귀모델을 도출한 결과, 식생체적, 녹지면적, 건물체적, 건물면적, 인구밀도, 포장로면적 등의 변수가 통계적으로 유의하게 여름철 기온변화에 기여하는 것으로 나타났다. 이들 중 기온변화의 설명력이 가장 높은 변수는 식생체적과 건물체적이었다. 기온변화에 유의한 변수들을 조합하여 유도한 다중회귀모델에서도 식생체적과 건물체적의 양 변수가 통계적으로 가장 적합한 모델을 생성하였다. 이 다중회귀모델에 따르면 식생체적의 10% 증가는 기온을 약 0.14% 감소시킨 반면, 건물체적의 10% 증가는 기온을 0.26% 증가시켰다. 소공간스케일에서 실측한 춘천시의 여름철 기온과 토지피복 간의 상관성 역시, 기온은 식생체적, 녹지면적 등의 증가에 따라 감소하는 반면 하드스케이프 면적의 증가에 비례하여 상승하는 경향이었다. 식생체적 변수를 적용하여 가장 적합한 단순회귀모델을 도출한 결과, 소공간스케일의 여름철 기온은 서울시 AWS 지점의 단순회귀모델과 유사하게 식생체적을 10% 증가시킴에 따라 0.32%($0.08^{\circ}C$)씩 감소하였다. 본 연구에 근거하면, 여름철 기온저감을 지향하는 도시조경은 식생체적을 증가시키면서 동시에 건물체적을 감소시키는 전략이 요구된다. 서울시 AWS 지점의 기온변화에 기여하는 건물체적의 영향력은 식생체적보다 약 2배 큰 것으로 분석된다. 따라서, 자연지반에서는 다층식재를 추진하여 식생체적을 확충하되, 건물의 입체적 표면에 의한 대기 가열을 제어하기 위해 벽면과 옥상의 녹화로 식물의 차양 및 증발산 효과를 증진해야 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.281-289
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• 2013

HDR (High Dynamic Range) 영상 렌더링을 위하여 다중 노출 영상 기반의 iCAM06 영상 재생 모델이 많이 사용되고 있다. iCAM06은 HDR 영상을 표현하기 위하여 여러 단계의 색 공간 변환 및 스케일 변환을 거치게 된다. 이러한 여러 단계의 변환 중에서 높은 휘도 범위의 영상을 낮은 휘도 범위를 갖는 디스플레이에 출력하기 위한 톤 압축 (tone compression) 과정이 반드시 필요하다. 하지만 iCAM06에서의 톤 압축 시 자극치 간섭 및 색 절단 (color clipping)으로 인한 색 왜곡 (color distortion)이 발생하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 톤 압축 과정에서 발생된 색 왜곡을 IPT (Image Processing Transform)공간에서의 색차 정보를 이용하여 색 보상 (color correction)을 하는 방식을 제안하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 색 보상 방식이 iCAM06를 비롯한 기존의 개선된 모델보다 우수한 결과를 나타냄을 확인할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.77-84
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• 2022

본 논문은 객체 위치식별 알고리즘의 성능을 향상하기 위한 레이블 재할당 방법을 제안한다. 제안한 방법은 추론 단계와 재할당 단계로 구분한다. 추론 단계에서는 학습된 모델로부터 사전 지정된 크기에 따라 다중 스케일 추론을 수행한 뒤, 이를 마스킹한 영상을 다시 한번 추론하여 강인한 클래스 종류의 추론 결과를 얻는다. 재할당 단계에서는 박스간의 IoU를 계산하여 중복 박스를 제거하고, 박스와 클래스의 빈도를 계산하여 지배적 클래스를 다시 할당하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 공사현장 안전장비 인식 영상 데이터 세트에 레이블 재할당 방법을 적용하고 이를 YOLOX-L 객체 탐지 모델에서 학습하였다. 실험 결과 적용 전 대비 mAP가 3.9% 향상하여 51.07%를 달성하였으며 AP_S를 3배 이상 향상하여 14.53%를 달성하였다. 실험 결과를 통해 레이블 재할당 알고리즘이 더 우수한 성능의 모델을 훈련해 냄을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.655-658
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• 2021

The purpose of multimodal medical image fusion (MMIF) is to integrate images of different modes with different details into a result image with rich information, which is convenient for doctors to accurately diagnose and treat the diseased tissues of patients. Encouraged by this purpose, this paper proposes a novel method based on a two-scale decomposer and detail preservation model. The first step is to use the two-scale decomposer to decompose the source image into the energy layers and structure layers, which have the characteristic of detail preservation. And then, structure tensor operator and max-abs are combined to fuse the structure layers. The detail preservation model is proposed for the fusion of the energy layers, which greatly improves the image performance. The fused image is achieved by summing up the two fused sub-images obtained by the above fusion rules. Experiments demonstrate that the proposed method has superior performance compared with the state-of-the-art fusion methods.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.794-801
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• 2017

본 논문에서는 DTV(Digital Television) 기반의 수동형 레이다와 다중 채널 융합 기법을 이용한 항공기 표적 인식 방법을 제안하였다. DTV에서 송신되는 다수의 채널을 융합하여 표적인식에 필요한 해상도의 HRRP(High Resolution Range Profile)를 획득하였다. HRRP는 AR(Auto Regressive) 기법 또는 제로 패딩 기법을 이용하여 획득하였다. 획득한 HRRP로부터, 경사하강법을 이용한 CLEAN 기법을 통해 산란점을 추출한 후 특성벡터를 생성하였으며, 이를 신경망 구분기에 학습시켜 표적 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 실제 국내에서 운용되고 있는 3개의 송신소(관악산, 용문산, 견월악)의 주파수 대역을 가정하고, 4종의 항공기 실스케일 3D 캐드 모델을 이용하여 제안된 방법과 각 송신소의 단일 채널 주파수를 이용하였을 때의 표적인식 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 3개의 송신소 모두에서 각 송신소의 단일 채널 주파수를 이용하였을 때보다 높은 표적 인식 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권4B호
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• pp.422-428
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• 2011

본 논문에서는 n개의 균등하게 위치한 센서 노드를 가지는 수중 애드 혹 음향 네트워크에서의 시스템 및 채널 모델링, 그리고 이를 바탕으로 유도한 용량 스케일링 법칙을 소개한다. 특히 협 대역 모델에서 캐리어 주파수가 n의 함수로 스케일 되는 것을 허용하는 상황을 가정한다. 가정하는 네트워크에서, 전송 거리 뿐 아니라 주파수 스케일링에도 의존하는 감쇠 변수의 특성을 분석한다. 이를 바탕으로 단일 노드 밀도를 가지는 확장 네트워크 하에서 용량 스케일링에 대한 cut-set 기반 상향 경계선을 유도한다. 상향 경계선은 감쇠 변수에 역으로 비례한다는 결과물로부터, 전 영역에 대해 전력 제한된 네트워크가 생성됨을 보인다. 뿐만 아니라 간단한 최 근거리 다중 홉 전송에 기반 하여 용량 달성 가능한 기술을 소개한다. 확장 네트워크에서 다중 홉 기술은 감쇠 변수의 함수로 표현되는 모든 동작 영역에서 order 측면 최적임을 보인다.