대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 양봉 형태의 히스토그램이 나타나며 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있다. 반면에 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다 본 논문에서는 RGB 컬러 모형의 각 색상에 대하여 퍼지 소속 함수를 적용하고, 그 결과를 이용해 배경에 비해 가독성이 높은 특징들을 배경과 분리하는 방법을 제안한다. 제안된 이진화 방법은 RGB의 각 색상에 퍼지 소속 함수를 적용하여 얻은 값들을 이용해 이진화한다. 기존의 임계치를 이용한 이진화 방법에 비해 잡음 영역을 상당히 제거 할 수 있으며, 운송 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인하였다.
자유수면을 항주하는 선박에 의하여 발생되는 비선형 조파현상을 해석하기 위한 수치해석법을 개발하였다. 유동은 비점성, 비압축성으로 가정하고 선체 및 자유수면 형상과 일치하는 좌표계의 생성을 위하여 타원형 편미분방정식을 수치해석하여 물체적합 좌표계를 생성하였으며 변환된 정규격자 물체적합 좌표계에 대한 Euler방정식을 유한차분법(Finite Difference Method)을 이용하여 계산하였다. 수치해석을 위하여 시간에 대한 미분항은 전진차분, 공간에 대한 미분항은 중심차분법으로 이산화하였고 대류항에는 수치계산의 안정을 위해 인위적인 소산(dissipation)항을 첨가하였다. 자유수면의 형상은 매 시간 단계마다 자유수면 경계조건들을 만족하도록 다시 계산되었고 격자점들은 자유수면형상의 변화에 적합하게 다시 생성되도록 하였으며 압력에 대한 Poisson방정식은 반복연산법에 의하여 풀고 그 결과를 이용하여 속도를 외삽하였다. 개발된 수치해석법의 검증을 위해 수식선형인 Wigley 모형에 대한 계산을 Fn=0.250-0.408에 대하여 수행하고, 그 결과를 실험 결과와 비교하여 잘 일치함을 보였다.
파의 왕복운동을 지속적인 일방향 회전운동으로 유도하여 발전기의 가동에 있어 기계적인 손실 에너지를 감소시켜 발전효율을 극대화시킬 수 있는 파의 수평왕복운동을 직접 이용하는 가동물체형 파력발전장치가 개발되었다. 그리고 실제 전력생산에 관한 수리실험이 수행되었고 그 결과가 토의되었다. 수리실험에서 부력 탱크의 형상에 따른 발전장치의 발전효율은 파력판의 무게를 충분히 지탱하는 직경 9 cm의 고정식 부력 탱크가 평균발전효율 14.6%로 좋은 결과를 보였으며 효율이 좋을 것으로 기대되었던 부력 탱크가 자유로이 승강하는 경우는 발전효율이 8.5%로 좋지 못한 결과를 보였다. 그리고 여러 파랑조건에 따른 직경 9 cm의 고정식 부력 탱크형 발전모형의 평균발전 효율이 수심 90 cm에서 기어비 2단 3.9%, 3단 4.9%, 4단 4.9%, 5단 12%, 6단 10.0%, 7단 3.1%, 그리고 8단 3.0%를 나타냈으며, 수심 80 cm의 기어비 5단에서 15%의 발전효율이 계측되었다. 따라서 이 파력발전장치는 수심 80~90 cm의 기어비 5단에서 비교적 높은 13.5%의 평균발전효율을 얻을 수 있었다.
목적: 호흡게이트PET(이하 RGPET)을 이용하여 호흡에 의한 PET영상의 인공산물의 감소 효과를 호흡모형 팬톰을 제작하여 분석하였다. 특히 4D-CT를 시행하여 얻은 동일 호흡위상의 CT영상을 이용하여 RGPET의 감쇠 보정에 이용할 수 있도록 CT영상을 재구성하는 방법을 제시하였다. 대상 및 방법: 반복주기 6초, 진동 폭 26mm의 운동 팬톰에 각각 3 ml syringe와 10, 30 ml의 vial에 18.5 MBq (0.5 mCi) 18-F FDG를 주입한 후, 게이트의 유무에 따라 Discovery ST (GE Medical System, Milwaukee. WU) PET-CT 스캐너를 사용하여 PET/CT스캔을 시행하였다. 이때 호흡추적장치로는 적외선 CCD카메라 방식의 Real-Time Position Management (Varian Medical Systems, Palo Alto, CA)을 사용하였다. 호흡게이트PET 및 4D-CT스캔은 10% 호흡위상백분위 별로 총 10세트의 영상을 각각 획득하였다. 이와 같이 운동주기를 10개의 소 구간으로 분할하여 얻은 PET과 CT영상으로부터 각 물체의 위치를 분석하였고, 물체의 크기에 따른 운동 인공산물의 크기와 PET 계수 값의 감소간의 상관관계를 분석하였다. 결과: RGPET과 4D-CT상에서 물체의 중심위치를 호흡위상별로 분석한 결과, 오차범위 내에서 실제 위치와 잘 일치하였다. 게이트를 시행하지 않은 PET에서 관측된 물체의 크기는 상대적 운동크기에 비례하여 증가하여, 운동범위가 물체 크기의 2배가 되면 부피를 2.5배 가량 과대 평가하였다. 반면, 최대 uptake수치는 50% 가량 줄었다. 결론: RGPET을 통해 PET영상에서 나타나는 호흡으로 인한 인공산물의 대부분을 제거할 수 있음을 확인할 수 있었으며, 4D-CT스캔을 통해 획득한 동일위상의 CT 영상을 이용하여 보다 정확한 감쇠 보정 및 영상융합 결과를 얻었다.
본 논문에서는 연직 2차원 파랑의 회절 및 방사문제를 효율적으로 해석할 수 있는 무한요소 개발에 대해서 연구하였다. 물체 주변의 내부영역은 통상의 유한요소로 모형화 하였으며, 외부영역은 본 연구에서 제시한 무한요소로 모형화하였다. 이 무한요소의 형상함수는 외부영역의 산란파의 거동을 고유함수의 급수해로 표시하였을 때 나타나는 진행파 항과 첫번째 산란파 항을 사용하여 결정하였으며, 수치해석 상의 효율을 증가시키기 위하여 무한요소의 요소행열 구성시 나타나게 되는 무한방향으로의 적분을 해석적으로 수행하였다. 본 무한요소의 효율성을 입증하기 위하여, 단면이 직사각형인 경우와 반원형인 부체를 대상으로 예제 해석을 수행하였다. 또한, 해석의 효율성 및 해의 정확도에 직접적으로 영향을 미치는 무한요소 위치의 기준 설정을 위한 수치실험도 수행하였다.
본 논문에서는 비교사학습법을 통해 영상의 방대한 정보를 효율적으로 모델링 하는 방법을 제안하고자 한다. 여기서 이동궤적들은 자연어 처리에 사용되는 알고리즘인 잠재 디리클레 할당 모형(Latent Dirichlet Allocation)에 의해 직진, 좌회전, 우회전등 각 상황 별로 주제에 따라 그 영역을 효과적으로 분류할 수 있다. LDA를 이용해 주제별로 의미 있는 영역을 분류한 후, 각 주제별로 분류된 궤적을 관측열로 보고 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)의 바움-웰치 알고리즘을 사용하여 학습한다. 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 비교함으로써 영상내의 행동이 정상인지 비정상인지를 효과적으로 판단할 수 있다. 실험결과 다양한 영상에 대해 의미있는 주제별로 영역이 잘 분류되며 추적에러로 인한 궤적의 노이즈에도 강인하게 물체의 무단횡단, 신호위반과 같은 상황을 효과적으로 탐지하는 것을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 무한요소의 개념을 선형파의 회절 및 방사문제에 적용하는 방법에 대해서 연구하였다. 유체의 동압에 의한 하중은 관성력이 중요하다고 가정하여, 점성효과는 무시하였다. 물체 주변의 내부영역은 통상적인 유한요소를 사용하여 모형화하였으며, 외부영역은 특수한 형상함수를 갖는 무한요소로 모형화하였다. 본 연구에서 개발된 무한요소의 형상함수는, 외부영역의 속도포텐셜을 보다 잘 나타내기 위하여, 외부영역의 해를 해석적 고유함수로 표시하였을 때 나타나는 진행파항과 첫번째 산란파항의 점근적인 형태를 사용하여 결정하였으며, 수치해석상의 효율성을 증가시키기 위하여, 무한요소의 시스템행렬 구성시 나타나게 되는 무한방향으로의 적분을 해석적으로 수행하였다. 본 무한요소의 효율성 및 타당성을 입증하기 위하여, 실제 많이 응용되고 있는 연직 축대칭 구조물을 대상으로 수치해석을 수행하였다. 수치해석결과, 아주 적은 수의 요소로 유체영역을 분할했음에도 불구하고, 적분방정식을 이용한 기존의 여러결과들과 아주 잘 일치함을 알 수 있었다. 또한, 해석의 효율성과 해의 정확도에 직접적으로 영향을 주는 무한요소의 위치와 유한요소의 크기에 대한 기준설정을 위한 수치실험도 수행하였다.
건설업은 업무상 재해 발생빈도와 사망자 수가 다른 산업군에 비해 높아 가장 위험한 산업군으로 불린다. 정부는 건설 현장에서 발생하는 산업 재해를 줄이고 예방하기 위해 CCTV 설치 의무화를 발표했다. 건설 현장의 안전 관리자는 CCTV 관제를 통해 현장의 잠재된 위험성을 찾아 제거하고 재해를 예방한다. 하지만 장시간 관제 업무는 피로도가 매우 높아 중요한 상황을 놓치는 경우가 많다. 따라서 본 연구는 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모형 중 개체 분할인 YOLACT와 다중 객체 추적 기법인 SORT을 적용하여 다중 클래스 다중 객체 추적 시스템을 개발하였다. 건설 현장에서 촬영한 영상으로 제안한 방법론의 성능을 MS COCO와 MOT 평가지표로 평가하였다. SORT는 YOLACT의 의존성이 높아서 작은 객체가 적은 데이터셋을 학습한 모형의 성능으로 먼 거리의 물체를 추적하는 성능이 떨어지지만, 크기가 큰 객체에서 뛰어난 성능을 나타냈다. 본 연구로 인해 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기법들의 안전 관제 업무에 보조 역할로 업무상 재해를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 마커 기반의 증강현실 시스템을 이용하여 사용자의 지능 개발을 위한 게임형 인지 재활 시스템을 제안한다. 기존의 인지 재활은 타인의 도움을 받거나 키보드나, 마우스 조작을 필요로 하는 불편을 해소 하고자, 마커 카드 제어만을 통해 진행 되는 방식을 적용하였다. 이를 위해 카메라를 통해 얻은 영상의 보정을 위한 영상처리 과정과 마커 검출 및 증강 표현이 가능하도록 하였다. 제시된 완성 모형의 회전을 통해 전체 형태를 확인하고, 멀티 마커의 조합을 통해서 원하는 오브젝트 완성이 가능하며, 대화형 방식으로 처리되어 사용자에게 흥미와 치료에 대한 집중도를 증진할 수 있도록 하였다.
자유수면을 갖는 2차원 탱크내 유동현상의 규명을 위하여 수치해석법 및 실험적 방법을 제사하였다. 수치해석 방법으로는 전유동장에 대하여 Lagrangian 표현법 개념의 유한요소법을 적용하였으며, 유도의 비압축성 조건을 이용하여 Navier-Stokes 방정식을 fractional step method로 속도수정하는 방법을 도입하였다. 유한요소 내부의 유체는 항상 그 요소 안에 머물러 있고 유체의 경계는 항상 요소의 경계에 따라 이동하고 벽면에서 미끄러짐이 일어난다고 가정한다. 이 방법은 유동이 심한 경우 유동장의 이산화를 재조정해야 하므로 물체 적합좌표계를 사용한 절점 재조정법을 개발하였다. 실험은 한국해사기술연구소가 보유하고 있는 MTS유압시스템을 이용하여 슬러싱 탱크 모형실험이 수행되었으며, 이를 위하여 슬러싱 전용시험기를 제작하였다. 2차원 단순 직사각형 탱크에 대하여 수심의 변화 및 기진진폭의 변화에 따른 유동현상의 변화를 관찰하였고 이론해석 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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