다상흐름 모델링 기법과 하이브리드 난류 모델링 기법을 결합한 수치모형을 이용하여 사각형 수로에서의 중력류를 수치모의 하였다. 이 연구에서 적용한 다상흐름 해석기법은 밀도가 큰 중력류 유체, 상대적으로 밀도가 작은 주변류 유체 그리고 자유수면 위에서 흐르는 공기를 3개의 상으로 처리하며, 각 상에 대해서 분리된 흐름 지배방정식을 적용한다. 난류흐름은 벽경계 근처에서는 RANS 모드로 모의하고 벽에서 떨어진 영역에서는 LES 모드로 해석하는 하이브리드 RANS/LES 방법의 일종인 IDDES 기법을 이용하여 해석한다. 이 연구에서 적용한 모델링 기법은 중력류의 머리의 전파속도를 실험값과 일치하게 잘 예측하는 것으로 나타났다. 수치해석 결과는 아울러 낮은 레이놀즈수 난류모형을 이용한 RANS 수치모의에서 이용되는 정도의 격자해상도에서도 큰 규모의 Kelvin-Helmholtz 형식의 경계면 와의 발달과 이들 와가 지속적으로 3차원 형식의 붕괴를 거쳐 작은 난류구조로 분해되면서 난류에너지가 소산되는 현상을 성공적으로 예측함을 보여준다. 적용한 수치모의 기법은 공학적으로 접근 가능한 격자해상도에서 돌출-쪼개짐 흐름 불안정을 동반한 중력류 머리부분의 3차원 거동 특성을 잘 재현하며, 이 결과는 보다 높은 격자해상도에서 구해진 LES 결과에 상응하는 것으로 나타났다. 이 연구결과는 하이브리드 난류모델링 기법과 다상흐름 해석기법을 병합한 수치모형이 자연상태에서 복잡한 중력류의 물리적 거동을 예측하는데 공학적으로 유망한 방법임을 보여준다.
3D 음장 재생을 위한 기존의 방법 중 HCI(Human Computer Interface)에서 가장 효과적인 방법으로는 HRTF를 이용한 재생방법을 들 수 있다. 하지만 이 방법의 문제점은 표준 HRTF가 없다는 것이며 따라서 평균값을 가진 HRTF를 사용할 수밖에 없다. 이는 많은 부분에서 음상정위의 문제점으로 나타내어진다. 본 논문은 기하학적 인체 모델링을 통한 구조적인 HRTF 모델로 기존의 Pole/Zero, Series expansion(PCA) 모델링의 문제점인 유용성, 시스템의 복잡성을 극복할 수 있는 최근 이론을 소개하고 구현 방법에 대해 알아보고자 한다. 또한 본 연구팀에서 개발한 측정 HRTF를 이용한 3D 음장 재현 시스템으로 기존 스테레오 시스템에서는 불가능했던 머리 밖 음상정위 실험 결과를 보여주고 개선점에 대해 조사해 보았다.
이 연구에서는, 반사 음파 전달 특성에 의한 공간감 효과를 이용하여 음상 정위를 개선할 수 있는 HRTF 모델링 방법을 제안하였다. 실험 결과, 최적으로 평가된 반사 음파 전달 특성을 갖는 HRTF 모델은, 직접 음파 전달 특성만으로 구성된 HRTF 모델과 비교하여 음상 전위가 약 23% 이상 개선되었다. 그리고, 적절한 공간감이 음상 정위의 정확도를 증가시킬 수 있는 요소임을 알았다.
사이버상의 의사소통의 도구로 사용되는 아바타나 캐릭터의 3차원 얼굴 모델링에 대한 연구로서 한국인의 안면형태소를 지닌 모델생성으로 인터넷을 즐겨 사용하는 현대인과 청소년들에게 민족적 구체성과 국민적 정체성을 지닌 아바타의 활용에 도움이 되고자 한다. 임의의 20대 남, 녀 각각 40인으로부터 스켄을 하고 머리뼈와 근육 구조를 바탕으로 눈, 코, 눈썹, 뺨, 입, 턱, 아래턱, 이마, 귀 등 각 형태소로 나누고 참조모델을 생성한다. 임의로 생성된 안면형태소 3차원 모델이 한국인의 형상을 갖는지에 관한 평가를 정량적인 치수측정에 의해서 검증 분석하여 입증한다. 이들 안부, 비부, 구순부, 얼굴형의 각 형태소로부터 각 형태소틀 간에 보간 되어 변형된 형태의 형태소 생성이 가능하고, 이 변형 형태소들 간의 임의의 조합된 모델의 안면 생성이 가능하게 한다.
A principal components analysis (PCA) of the median-plane head-related impulse responses (HRIRs) in the CIPIC HRTF database reveals that the individual HRIRs in the median plane can be adequately reconstructed by a linear combination of 12 orthonormal basis functions. These basis functions can be used to model arbitrary median-plane HRIRs, which are not included in the process to obtain the basis functions. Memory size can be reduced up to 5-fold depending on the number of HRIRs to be modeled. To clarify whether these basis functions can be used to model other set of arbitrary median plane HRIRs, a numerical error analysis for modeling and a series of subjective listening tests were carried out using the measured and modeled HRIRs. The results showed that the set of individual HRIRs in the median plane, which were measured in our lab using different measurement conditions, techniques, and source positions, can be modeled with reasonable accuracy. All subjects, involved in the subjective listening test, reported not only the accurate vertical perception but also the front-back discrimination with the modeled HRIRs based on 12 basis functions.
영상에서 사람의 머리위치를 찾는 문제에 있어서 어깨선 정보를 이용하는 것은 아주 유용하다. 영상에서 머리 외곽선과 어깨선의 형태는 일정한 변형을 유지하면서 같이 움직이므로 이를 ASM(Active Shape Model) 기법을 사용해서 통계적으로 모델링 할 수 있다. 그러나 ASM 모델은 국부적인 에지나 그래디언트에 의존하므로 배경 에지나 클러터 성분에 민감하다. 한편 AAM(Active Appearance Model) 모델은 텍스쳐 등을 이용하지만, 사람의 피부색, 머리색깔, 옷 색깔 등의 차이로 인해서 통계적인 학습방법을 쓰기가 어렵고, 전체 비디오에서 외모(Appearance)가 시간적으로 변한다. 따라서, 본 논문에서는 외모(Apperance) 모델을 변화에 따라 바꾸는 대신, 영상의 각 화소를 머리, 어깨, 배경으로 구분하는 분별적 외모 모델(discriminative appearance)를 사용한다. 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 기법에 비해서 포즈변화와 가려짐, 조명의 변화 등에 강인함을 보여준다. 또한 제안된 기법은 실시간으로 작동하는 장점 또한 가진다.
본 논문은 단체 급식용 동결 생선을 일정한 중량으로 절단하기 위하여, 생선의 외형 및 부피 예측 모델링 기법을 제안하고, 실제 생선에 대한 절단 실험을 수행한다. 단체 급식용 동결 생선은 동결 하는 시점에서 발생한 생선의 휘어짐과, 머리를 절단하고 내장을 제거할 때에 발생하는 중공이 존재한다. 이외에도 동결의 영향으로 나타나는 표면의 반짝임이나 수분 량에 따른 무게의 차이로 인해 측정 및 추정의 어려움이 크다. 따라서 동결 생선의 외형과 부피를 정확히 추정하기 위해서는 상기의 특성과 문제점들을 반영한 복합적인 추정 알고리즘이 필요하다. 이를 위해, 중공 예측, 신경망을 이용한 꼬리부분 패턴 분류 및 모델링, 그리고 적분 기법 기반의 부피 예측 알고리즘을 각각 제안하고, 삼치, 꽁치, 고등어 3종류의 생선에 대해서 3차원 계측, 부피 예측 및 절단 실험을 수행한다.
다수의 말뚝을 캡(확대기초)으로 연결하여 하중을 지지하는 다주식 기초에 대하여 캡의 연결부를 강결합 조건과 힌지결합 조건으로 구분하여 말뚝 반력 해석의 합리성을 분석하였으며, 널리 사용 중인 탄성변위법과 라멘식 프레임 해석에 기반한 비선형 해석기법을 비교하여 검토하였다. 특히 실제 해상 장대교량의 조건을 대상으로 상부구조와 기초를 연계한 전체 구조계 해석 결과를 분석하여 말뚝머리 구속 조건에 대한 기초 부재 단면력 산정의 적정성을 파악하였다. 이를 위해 캡과 연결된 각 말뚝에서 발생하는 휨모멘트, 전단력, 압축력 등 반력을 산정하고 PM상관도 분석과 지지력 산정을 통해 말뚝 부재의 안정성을 검토하였다. 일반적인 규모의 교량, 또는 강성이 크지 않은 말뚝을 적용한 기초에서는 말뚝-캡 결합 조건에 따른 말뚝 단면 설계의 차이가 현저하지 않으나, 말뚝이 지면 위로 일정 길이 이상 돌출되는 다주식 기초의 해상교량에서는 말뚝머리를 힌지로 고려할 경우 지중부에서 매우 큰 휨모멘트와 전단력이 유발되며, 말뚝머리의 수평변위량이 극단적으로 증가하였다. 해상 장대교량에 대해서는 비현실적 가정조건에 기반한 탄성변위법 보다는 말뚝머리를 캡에 강결합하고 말뚝이 탄성판에 지지된 보로 간주하는 라멘(rahmen) 모델링을 통해 상부구조와 연계한 전체 구조계 해석을 수행하는 것이 바람직하다.
미국의 National Library of Medicine에서 제공하는 Visible human 컬러영상을 이용하여, 신체 장기의 3차원 모델링 및 가시화 하기 위한 영역 분할 방법 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 다른 신체 장기 분할에 비해 뼈분할은 주위의 영역들과 모호한 경계를 지니고 있어 컬러영상만을 가지고 구분해 내기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Visible human CT영상을 가지고 뼈 영역을 분할하고 분할 된 뼈 영역의 경계를 추출하여 그 경계를 컬러영상의 최적화된 위치로 변환해 최종적인 뼈 영역 분할을 시도한다. 제안된 방법은 Visible human 단면영상의 머리부분에 적용하여 좋은 결과를 얻음을 실험을 통해 효율성을 검증하였다.
뇌전위 측정에 의해 흥분 뉴런군의 위치를 추정하는 source localization problem은 Evoked Potential 해석법에 있어서 매우 중요한 의미를 갖는다. 이번 논문에서는 EEG실험에서의 전극 배치가 S/N(signal to noise ratio)과 추정 오차 사이에 어떤 영향을 미치는 가를 Monte Carlo 시뮬레이션으로 조사하였다. 머리 모델은 3중 구각 모델을 사용하였고 이론 이용하여 forward problem을 계산하였다. 쌍극자 파라미터를 minimization 하는 문제는 simplex method를 이용하여 계산하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 특이한 점은 전극의 밀도와 입체각에 의해 쌍자 파라미터 오차가 변화했다는 사실이다. 이것은 곧바로 전극 배치와 연관이 된다. 실제 EEG 실험에서 전극 배치를 어떻게 했는가에 따라 그에 따른 오차가 변화한다. 이러한 오차의 원인을 제거하기 위해서 새로운 전극 배치를 모델링하여 기존의 전극 배치와 비교해 보았다. 그 결과 전극 밀도와 입체각에 대한 오차를 크게 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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