최근 몇 년간 딥러닝(deep learning)은 음성 인식, 영상 인식, 물체 검출을 비롯한 다양한 패턴인식 분야에서 혁신적인 성능 발전을 거듭해왔다. 그에 비해 네트워크가 어떻게 작동하는지에 대한 깊은 이해는 잘 이루어지지 않고 있다. 본 논문은 효과적인 신경망 네트워크를 구성하기 위해 네트워크 파라미터들이 신경망 내부에서 어떻게 작동하고, 어떤 역할을 하고 있는지 분석하였다. Faster R-CNN 네트워크를 기반으로 하여 신경망의 과적합(overfitting)을 막는 드랍아웃(dropout) 확률과 앵커 박스 크기, 그리고 활성 함수를 변화시켜 학습한 후 그 결과를 분석하였다. 또한 드랍아웃과 배치 정규화(batch normalization) 방식을 비교해보았다. 드랍아웃 확률은 0.3일 때 가장 좋은 성능을 보였으며 앵커 박스의 크기는 최종 물체 검출 성능과 큰 관련이 없다는 것을 알 수 있었다. 드랍아웃과 배치 정규화 방식은 서로를 완전히 대체할 수는 없는 것을 확인할 수 있었다. 활성화 함수는 음수 도메인의 기울기가 0.02인 leaky ReLU가 비교적 좋은 성능을 보였다.
최근 자율주행자동차에 대한 관심이 증가함에 따라 교통 상황을 인식하는 방법에 대한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 특히 교통신호등의 인식은 치명적인 결과를 야기하는 교통사고와 밀접하게 연관된다는 점에서 중요성이 더욱 부각되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 시스템을 기반으로 한 교통신호등 인식 방법을 제안한다. 차선, 표지판 등과는 다르게 교통신호등은 빛을 발하는 특징이 있으며 그 모양과 형태 또한 규격화 되어 있다. 이러한 특징 중 색상과 형태 특징을 이용하여 두 단계의 추출과정을 거쳐 교통신호등을 인식한다. 먼저 HSV 색 공간에서 적색, 녹색, 주황색의 빛을 발하는 영역을 찾아낸 뒤, 신호의 원형 특징을 이용해 가로, 세로 사이즈와 크기로 신호의 후보를 추출한다. 다음, 신호등의 검은 박스 영역을 찾기 위해 추출한 신호 후보군의 주변부가 검정색인지를 확인한다. 최종적으로 신호등의 박스 부분을 검출하여 신호를 발하는 위치를 기반으로 신호를 인식한다. 실험결과 많은 계산량을 요구하는 기계학습을 사용하지 않고도 실시간 처리와 높은 인식률로 교통 신호를 인식할 수 있음을 확인하였다.
캔틸레버 공법으로 시공되는 프리스트레스트 콘크리트 박스거더 교량의 구조적 거동은 단계적 시공에 따른 구조물의 순차적 변화 및 콘크리트의 재료적 특성에 의해 시간 의존적 거동을 나타낸다. 콘크리트의 시간의존적 특성, 즉 콘크리트의 크리프 및 건조수축 특성은 현장타설 세그멘탈 캔딜레버공법으로 가설되는 콘크리트 교량의 설계 및 시공에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 콘크리트의 크리프 및 건조수축 특성이 교량의 시간의존적 거동, 특히 처짐 및 텐던응력예측에 미치는 영향을 연구하였다. 교량해석은 본 연구진에 의해 개발된 프리스트레스트 콘크리트 교량해석기법 및 프로그램을 이용하여 크리프의 ACI 모델, CEB-FIB모델, 그리고 국내 도로교 시방서 모델을 고려하여 해석하였다. 해석결과 최종크리프 값의 크기에 따라 장기처짐의 발생량이 차이가 큰 것으로 나타나고 있으며, 최종건조수축량과 상대습도도 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 ACI 모델과 CEB-FIB모델간에도 차이가 큰 것으로 나타나 실제교량의 크리프 특성 및 건조수축 특성의 정확한 예측이 교량의 정밀시공 및 거동예측에 매우 중요한 것으로 나타나고 있다.
최근 물체를 인식하기 위해 많은 데이터를 기반으로 학습하여 인식하는 연구가 활성화 되고 있다. 본 논문에서는 도로주행 영상에서 장애물이라고 생각되는 객체를 추출하여 자동차, 사람, 오토바이로 구분하여 인식하는 시스템을 제안한다. 이동한 방향과 크기를 고려한 상태에서 광류 추정 알고리즘을 이용하여 객체를 추출하였으며, 추출한 객체를 CNN(Convolutional Neural Network) 인식 모델 중 하나인 AlexNet을 이용하여 인식하였다. 실험을 위해 도로 위의 다양한 영상을 블랙박스로 수집하여 실험하였고, 실험 결과 객체 추출 정확도는 92%, 객체 인식 정확도는 96%의 결과를 보였다.
강-콘크리트 편개형 방폭문은 외피 구조로서의 강재 박스와 내부의 철근콘크리트 슬래브 부재로 구성된 방호 구조물이다. 국내 방폭문 설계의 경우 폭압의 크기, 철근량 및 강박스의 강판두께와 같은 설계변수의 변화가 구조거동에 미치는 영향에 대해서 연구결과가 많지 않은 관계로 방폭문의 구조가 효율적으로 설계되지 않고 있다. 본 연구에서는 배근 간격 및 강재 박스의 강판 두께, 하중조건 등을 변수로 하여 유한요소 해석에 의한 구조거동 특성을 분석하였으며, 또한 방폭문의 구조성능을 구분하기 위해 산정되는 회전연성도 및 변위연성도를 재검토하고자 하였다. 유한요소해석 결과에 따르면, 배근 간격을 변수로 할 때 보다 강재 박스의 강판 두께가 변할 경우가 처짐과 같은 구조거동에 있어서 더 큰 변화를 나타내고 있음을 알 수 있었다. 이와 같은 결과는 외피의 강재 박스의 강판 두께를 증가시킬 때 방폭문에 흡수된 변형 에너지가 더 큰 폭으로 감소하고, 결과적으로 전체적인 구조거동으로서의 처짐이 더 작게 발생하기 때문인 것으로 분석되었다. 또한, 방폭문의 구조성능을 구분하기 위한 방법으로서 회전 연성도 및 변위 연성도를 비교한 결과, 해석 대상 방폭문들의 성능은 회전 연성도 1도 및 변위 연성도 3을 기준으로 분류될 수 있었다. 폭발압에 대한 방폭문의 손상 수준을 분류하기 위해서는 향후 다수의 폭발시험 및 해석적 연구가 필요할 것으로 사료된다.
소니컴퓨터엔터테인먼트의 플레이스테이션(R)이나 마이크로소프트의 엑스박스(R)등의 비디오 게임기가 차지하고 있는 시장의 크기가 점점 커지고 있고, 이에 적용되는 기술도 점점 발전하고 있다. 최근에는 무선랜이나 블루투스 등의 기술을 통한 네트워크 연결을 통해 인터넷 접속이 가능해졌고, 간단한 문서 편집이나 개인 정보 관리 기능도 추가되었다. 이러한 기능들이 추가되면서 비디오 게임기에 문자를 입력하는 방법의 필요성이 일어나고 있다. 하지만 비디오 게임기의 기본 입력 장치인 아날로그 스틱을 이용하여 한국어를 입력하는 방법에 대한 연구는 부족한 상태이다. 본 논문에서는 한글의 창제원리를 이용하여 자음과 모음을 각각 아래쪽, 위쪽, 왼쪽, 오른쪽의 네 가지 기본 그룹으로 분류하고, 시계 방향 회전과 반시계 방향 회전을 이용해서 자모를 매핑하는 새로운 한국어 입력 방법인 ASK-HIM을 제안한다. ASK-HIM 은 화면 키보드와 비교를 하였을 때 좀 더 좋은 결과를 보여주었고, 단순한 방식으로 사용이 편리하다는 장점을 지니고 있다.
본 논문에서 연구하고자 하는 팬은 대형 차량용 라디에이터 냉각팬으로써 수치해석을 통한 일반적인 팬의 성능 평가시 팬과 쉬라우드의 형상만을 이용하여 시뮬레이션 하지만 라디에이터를 거쳐 공기가 유입되는 실제 현상에 좀 더 가깝게 모사하고자 라디에이터의 압력 부하를 고려한 시뮬레이션을 수행하였고 기존 해석 결과와 비교하였다. 연구된 냉각팬은 쉬라우드의 전방에 라디에이터가 설치되며 라디에이터를 통하여 공기가 유입되기 때문에 라디에이터의 압력 부하에 따라 팬 성능에 영향을 준다. 라디에이터의 압력 부하 성능을 모사하기 위하여 쉬라우드 입구에 박스 형태로 라디에이터의 외부 크기를 모델링 한 후 수치해석 시 porous media model을 사용하여 풍속에 따른 압력 강하 곡선을 적용하였다. 수치해석에서 porous media model을 적용할 경우 실제적인 형상 모델링 없이도 실험으로부터 도출한 성능곡선을 조건으로 입력하여 실제 현상에 가까운 시뮬레이션을 할 수 있다. 그리고 팬 날개수 증가에 따른 해석을 수행하여, 날개수 변경에 따른 성능개선의 여지를 확인 하였다.
표면 실장 기술은 자동차 정션박스 등에 삽입되는 릴레이를 칩 마운터를 이용하여 실장 하는 경우와 0402, 0603과 같은 소형의 부품을 실장 하는 경우가 있다. 본 논문에서는 무거운 무게로 인해 문제가 발생하는 릴레이를 공급하기 위한 스틱 튜브의 개발과 반대로 너무 크기가 작아 발생하는 미 오삽 방지를 위한 파이버 센서를 이용한 기술을 제시하여 얼마나 생산성이 향상되었는지 실험을 통해 보여준다.
본 논문은 고정된 카메라를 통해 들어오는 도로연상에서 추적되는 다중 차량들의 겹침(occlusion)발생시 칼만 필터와 차량의 특징정보를 이용하여 개별 차량을 분할하고 추적 가능한 시스템을 제안하고 구현하였다. 다중 차량을 추적할 시 가장 큰 문제점이 되고 있는 차량 겹침을 해결하기 위해 카메라와의 거리를 이용하여 해결하는 방법 3D 모델을 이용하여 해결하는 방법, 겹침 추론 등 차량 겹침을 해결하기 위한 여러 가지 방법들이 제시되고 있다. 그러나 영상에 연속적으로 나타나는 다중 차량의 겹침을 단일 차량으로 인식할 수 는 단점이 있다. 따라서 칼만 필터와 차량의 특징 정보로서 차량의 높이와 넓이의 비, 추적에 사용되는 박스에서 차량과 여백의 비를 이용함으로서 연속적으로 나타날 수 있는 차량 겹침을 분할하고 추적 가능하게 하는 시스템을 구현하고 실험하였다. 본 시스템에서는 256X 256의 크기로 15 frames/sec로 저장된 AVI 파일 형식의 동영상을 사용하여 실험에 이용하였으며, 시내 도로에서의 차량들의 실험 결과 기존의 방법 보다 차량 특징 정보를 이용한 방법이 연속적 겹침에 대한 처리에 우수함을 보였다.
서브타이틀 데이터는 비트맵으로 된 텍스트로 MPEG-2 전송 스트림형식으로 전송된다. 본 논문에서는 셋톱박스(SetTopBox)에 사용되는 서브타이틀 분석기를 구현하는데 필요한 표준 기술을 분석하고, 윈도우 환경에서 사용가능 한 응용프로그램을 구현하는 방법을 제안한다. 특히 DVB-T용으로 제한하여 디스플레이 크기는 표준인 $720{\times}576$이다. 실제 유럽에서 방송되던 스트림을 가지고 테스트해본 결과 성공적으로 처리함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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