차실 음향 공동의 특성을 유한요소법에 의해 해석하고자 할 때, 과거에는 차실 음향공동과 트렁크 음향공동과의 상호연성을 고려하지 않고, 두 공동의 경계면을 강체 경계조건으로 생각하여 해석 대상 모델을 차실 음향 공동만으로 국한시켰다. 이러한 해석 방법을 통해서는, 차실과 트렁크 공동이 완전히 밀폐되어 있지 않고 단지 뒷좌석에 의해 두 공동이 구별되어지는 차종에 대해서는 실험과 근접하는 유한요소해석 결과를 얻을 수 없다. 그러므로 차실 공동과 트렁크 공동의 경계면을 가상의 탄성벽 경계조건으로 생각하여 그 탄성벽을 통한 두 공동의 상호 연성을 고려하는 유한요소 모델을 구현하여야 한다. 실제로 트렁크가 차실에 미치는 연성효과를 고려하여 유한요소해석을 수행할 경우 차실의 고유진동수와 고유모드에 미치는 영향이 상당히 큰 것을 확인할 수 있었다. 이하 본 내용에서는 차실과 트렁크 공동, 그 사이의 탄성벽을 이론적으로 해석 가능한 1차원으로 모델링하여 실험 결과와 근접하는 3차원 유한요소 모델링 기법을 제시한다.
층화 추출법에서 층의 경계점을 정하는 문제는 추정의 효율에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 매우 실제적이고 중요한 문제이다. 층화변수가 일변량 연속변수인 경우 널리 알려진 방법으로는 누적도수제곱근법과 Ekman법이 있는데 이 두 방법은 모두 나름의 약점을 지니고 있다. 본 논문에서는 Breiman 등(1984)이 제시한 CART 기법 중 회귀나무(regression tree)모형을 이용하여 층의 경계점을 정하는 방법을 소개한다. 그리고 통계청의 어업총조사 자료를 사용하여 층의 경계점을 정하는 여러 다른 방법들의 효율을 비교한다.
경계선 추출(edge detection)은 영상처리 및 인식 분야의 여러 응용분야에서 쓰이는 중요한 전처리과정 중 하나이다. 경계선이란 두 영역 사이의 경계에 위치한 점들[12]을 말하며, 경계선 추출은 영상 속에 위치한 이런 경계점들을 찾는 작업을 말한다. 경계선 추출 방법에 대해서는 많은 연구가 진행되어 왔지만 사물의 실제 경계선을 정확히 추출해내는 것은 여전히 어려운 문제로 남아있다. 이에 본 논문에서는 인간의 시각 정보처리 방법을 기존 문헌을 통해 분석하고 이를 기반으로 한 경계선 추출 모형을 제안한다. 제안된 모형은 기존의 수학적인 시각 모형에서 불가피하게 제외되는 시각 특징 및 인간의 시각기관의 특징을 포함할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 동일 환자에 대하여 시간차론 두고 촬영한 복부 CT 영상에서 환자의 움직임에 따른 두 영상 간 차이를 보정하기 위하여 지역적 거리전파를 이용한 자동 폐 정합 방법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 구성된다 첫 번째, 일련의 두 볼륨데이타에서 폐 경계를 추출한 후, 폐를 포함하는 최적경계볼륨을 생성하여 초기정합을 수행한다 두 번째, 초기에 촬영한 볼륨데이타에서 지역적 거리전파를 이용하여 폐 경계로부터 3차원 거리맵을 생성한다. 세 번째, 선택적 거리 측정을 통해 두 경계간에 거리차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 3명의 환자 데이타에 대하여 영상정합을 하였고, 기존의 챔퍼매칭 정합 방법과 수행속도와 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 본 제안방법은 지역적 거리전파를 사용하여 생성된 3차원 거리맵을 이용한 선택적 거리측정을 통하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합된다.
빙판파괴 형태는 여러 모드의 합성이며 실제로 한 가지 양식으로 파괴되는 경우는 거의 일어나지 않는다. 이제까지 빙하중 해석 이론이나 방법은 한 가지 양식에 기준하는 것이었다. 이 논문에서는 합성모드로 빙판이 파괴될 때 해양구조물에 작용하는 빙하중 추정방법을 소개하여 모형 실험결과치와 그 결과를 비교하였다. 두 가지 합성모드에 대한 빙하중 추정방법인 비례파괴해석법 (Proportional Failure Method)과 국부경계해석법(Local Ice boundary Method)을 본논문에 소개하였으며, 이 두가지 방법과 함께 널리 알려진 Crushing 해석방법을 적용하여 정적 및 동적 구조물에 작용하는 빙하중을 산출/비교하였다. 동적구조물은 쇄빙선을 이용하였고, 쇄빙선이 SPM 터미널에 monopod로 연결되어있는 형태를 선택하였다. 모형 실험은 Finland의 Wartsila 실험실에서 실시 하였고, 이 실험을 통하여 쇄빙선에 작용하는 빙력 및 시간별 쇄빙선의 동적 움직임을 측정하였다. 이 논문에서는 위에서 소개된 세가지 방법으로 계산된 빙하중과 실험측정결과를 비교하였고, 이론적으로 추정한 쇄빙선의 운동을 실혐결과치와 비교하였다. Crushing방법으로 산출한 빙하중은 실제치보다 상당히 높았고, 비례파괴해석법은 Crushing 방법보다 정확한 결과를 보여주었으며, 국부경계해석법은 상당히 모형실험측정치와 가까웠다. 물론 쇄빙선의 움직임도 빙하중에 따라 변화가 심했고, 국부 경계해석법을 적용했을 때 실제 쇄빙선의 동적움직임을 가장 가깝게 추정할 수 있었다.
기존의 지역기반 스테레오 정합 방법은 정합에 사용하는 정합창 크기에 따라 다양한 결과를 갖게 된다. 특히 사용하는 정합창의 크기가 커질수록 영상의 잡음에 강인하지만 객체의 경계부분이 모호해지는 단점을 갖고 있다. 본 논문은 고정된 크기의 정합창을 사용하는 지역기반 스테레오 정합 방법과 다른 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상의 경계를 검출하는 알고리즘을 이용하여 경계부분에는 작은 크기의 정합창을 사용한 변이값을 적용하고 경계가 없는 부분은 큰 크기의 정합창을 사용하여 얻은 변이값을 적용하도록 하였다. 경계를 검출하는 과정에서 본 논문은 AND 연산을 사용하여 최대한 객체의 테두리만을 나타내는 경계값을 구하도록 하였다. 또한 두 가지 크기의 정합창을 이용함으로써 발생하는 복잡도 증가를 감소시키기 위해 기존의 SAD 연산 알고리즘을 수정하여 복잡도를 감소시켰다. 본 논문에서 사용한 정합창의 크기는 $5{\times}5$와 $15{\times}15$이며 실험결과 제안한 방법은 $15{\times}15$ 정합창을 사용한 결과와 비교하여 변이지도에서 객체의 경계부분은 더 잘 살리면서 수행시간을 줄여 효율적인 정합결과를 얻어냈다.
이 논문에서는 지반과 기초를 일반적인 3차원 유한요소로 모델링하고, 유한요소의 바깥영역은 일반적인 모드의 축대칭 유한요소와 축대칭 Hyperelement를 사용하여 전달경계로 모델링하여, 유한요소와 전달경계의 경계에서 두 요소간의 연계에 의하여 기초에서의 동적강성행렬을 구한다. 이를 위하여 3차원 유한요소와 축대칭 요소간의 연계방법을 제안한다. 제시되는 기초의 동적강성행렬은 x,y,z방향의 병진성분과 x,y,z축에 관한 회전성분의 6자유도로 표현된다. 이 논문에서 사용한 3차원 유한요소와 축대칭 요소의 연계 방법의 검증을 위하여 구형기초와 등가의 강성을 갖는 강체원형기초의 동적강성행렬을 구하고 이를 비교하였다.
본 논문에서는 퍼지 추론 방법을 이용하여 비디오 데이터에서 샷(shot)의 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 컷(cut), 페이드(fade), 디졸브(dissolve)와 같은 샷의 경계들을 검출하고, 이들을 그 종류별로 분류하기 위해 기본적으로 퍼지 연상 기억장치를 확장한 퍼지 추론 방법을 이용한다. 본 논문에서는 연속적인 두 영상 사이의 차이를 나타내는 여러 특징들을 입력 퍼지 집합으로 사용하고, 샷 경계들을 출력 퍼지 집합으로 사용한다. 본 논문의 퍼지 추론 시스템은 크게 학습 단계와 추론 단계의 두 단계로 구성된다. 학습 단계에서는 퍼지 소속 함수의 결정을 통해 시스템의 기본 구조를 초기화하고 이를 바탕으로 퍼지 연상 기억장치의 학습 기능을 이용하여 퍼지 규칙을 조건부와 결론부를 연결하는 가중치의 형태로 생성한다. 그리고 추론 단계에서는 구성된 퍼지 추론 모델을 이용하여 실제 추론을 수행한다. 실험에서는 제안된 샷 경계 검출 방법의 성능을 확인하기 위해서 뉴스, 영화, 광고, 다큐멘터리, 뮤직 비디오 등의 비디오 데이터들을 활용하였다.
비디오 데이타 스트림을 tit (shot) 혹은 장면 (scene) 단위로 나누는 자동 비디오 인덱싱 기법은 VoD나 디지털 비디오 라이브러리와 같이 비디오 데이타를 이용하는 응용 분야를 개발하기 위하여 꼭 필요한 기능이다. 본 논문에서는 줄거리(stary line)를 갖는 영화나 드라마와 같은 비디오 데이타에서의 장면 단위 인덱싱을 위해 장면의 경계를 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 일반적으로 영화에서 시간적으로 인접한 두 샷이 유사할 때 샷의 중간 부분은 움직임에 따라 변하는데 똑같은 움직임이 반복되지 않는다는 특성을 가진다. 제안한 검출 방법에서는 이러한 특성을 이용하여 각 샷의 처음과 마지막 프레임을 대표 프레임으로 선택하고 이들의 칼라 히스토그램으로 샷을 추상화한다. 이렇게 추상화한 샷에 대하여 영화에서의 장면은 일반적으로 비슷한 내용의 샷이 반복된다는 특성을 이용하여 장면의 경계를 검출하였는데, 하나의 장면에 해당하는 샷들을 묶어줄 때 시간적으로 인접한 이전 샷들과의 유사도만 측정하는 간단한 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 영화나 드라마에 대한 장면 경계 검출 방법은 MPEG 형식의 비디오 데이타를 이용한 디지털 라이브러리 등의 구축에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
대용량의 음성합성용 데이터베이스를 용이하게 구축하기 위해 음성인식 시스템을 이용한 음소 경계 분할이 이루어지고 있다. 그러나 자동 분할 결과를 직접 이용하여 합성음 을 생성할 경우 음소 경계 에러로 인하여 접합 왜곡이 많이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 연구에서는 단위 접합시 경계 에러를 고려하여 적합한 접합 위치를 찾 고자 하였다. 여기서 적합한 접합 위치는 스펙트럼의 불연속이 최소화된 접합점을 의미한다. 합성음에 대한 MOS(Mean Opinion Score) 테스트와 스펙트로그램(spectrogram)의 모양을 비교하므로써 제안된 방법의 성능을 평가하였다. 제안된 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫째, 레퍼런스 패턴(reference pattern)과 두 개의 테스트 패턴(test pattern)을 선택하는 단 계와, 둘째, 앞과 뒤 테스트 패턴 사이의 적합한 접합위치를 찾는 단계이다. 본 연구에서는 패턴 사이의 스펙트로그램 비교를 위해 켑스트럼(cepstrum) 피라미터와 패턴 분류기 (pattern classifier)인 DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하였다. 제안된 알고 리즘을 평가한 청취 테스트의 결과에서 제안된 알고리즘을 적용하여 합성된 합성음의 음질 이 자동 분절로 생성된 단위를 그대로 이용한 경우의 음질보다 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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