탄성파동방정식에서는 변위가 수직 및 수평방향으로 정의된다. 실제 탐사에서는 수직변위와 수평변위를 모두 측정할 수 있기 때문에 이를 이용하여 방향성을 갖는 변위벡터를 구성할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 변위벡터의 크기를 목적함수로 이용하는 주파수 영역 탄성파 파형역산 기법을 제안하고자 한다. 변위벡터 목적함수는 주파수 영역 파형역산 알고리듬에 적용할 경우 기존의 역전파 알고리듬과 동일한 방식으로 역산을 수행할 수 있다. 변위벡터 목적함수를 이용하여 Marmousi 모델과 SEG/EAGE 암염 모델의 합성탄성파 자료를 역산한 결과, 기존의 역산기법에 비해 RMS 오차가 안정적으로 감소하였다. 특히, Marmousi 모델의 밀도와 SEG/EAGE 암염 모델의 암염 하부의 저속도층을 실제 모델에 더 가깝게 구현할 수 있었다. 변위벡터의 크기를 목적함수로 사용할 경우 경사방향이 수치적으로 불안정한 형태로 정의되므로 이를 안정화시키기 위한 추가적인 연구가 필요할 것이다. 또한 본 논문에서 제안한 변위벡터 목적함수를 이용한 파형역산을 수행하기 위해서는 다성분 탐사자료 획득이 필수적이므로 육상탐사에서의 다성분 탐사나 해저면 다성분탐사(OBC, Ocean Bottom Cable) 등의 연구와 병행되어야 할 것이다.
본 논문에서는 3차원 비디오 압축을 위한 표준으로서 3D-AVC와 3D-HEVC에 채택된 주위 블록의 변위 벡터정보를 이용한 블록 기반의 변위 벡터 추정 기법 (Neighboring block-based disparity vector, NBDV)을 설명하고 성능을 평가하여 분석한다. NBDV에서는 시간적 공간적으로 인접한 주위 블록에서 부호화를 완료한 변위 움직임 벡터 (disparity motion vector)를 이용하여 변위 벡터로 변환한다. 변위 벡터는 인접 시점에서 현재 블록에 대응하는 블록을 지시하는 벡터로 시점간 통계적 연관성을 이용함으로써 3차원 동영상의 부호화 효율을 증대하는데 중요한 기능을 제공한다. 제안 기술은 저 복잡도와 동일 화질에서 약 20%의 부호화 효율 증가, 그리고 네트워크 내 미디어 게이트웨이의 효율적인 동작을 제공하는 텍스쳐 비디오 우선 부호화 방식을 지원하여 3차원 비디오 압축 표준 기술로 최종 채택되었다.
본 논문에서는 목조 문화재 영상에서의 변위 현상 중 하나인 크랙이 발생하는 영역을 감지하기 위한 임베딩 유사도 기반 모델을 제안한다. 우선 변위가 존재하지 않는 정상으로만 구성된 학습 이미지는 사전 학습된 합성 곱 신경망을 통과하여 임베딩 벡터들을 추출한다. 그 이후 임베딩 벡터들을 가지고 정상 클래스에 대한 분포의 파라미터 값을 구한다. 실제 추론 과정에 사용되는 테스트 이미지에 대해서도 마찬가지로 임베딩 벡터를 구한다. 그런 다음 테스트 이미지의 임베딩 벡터와 이전에 구한 정상 클래스를 대표하는 가우시안 분포 정보와의 거리를 계산하여 이상치 맵을 생성하여 최종적으로 변위가 존재하는 영역을 감지한다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 임베딩 유사도 기반 모델이 목조 문화재에서 크랙이 발생하는 변위 영역을 잘 감지함을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 크랙 현상에 대한 변위 영역 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.
본 연구에서는 급수전개를 이용한 추계론적 유한요소해석법의 개선을 위한 등가몬테카를로 추계장함수를 제안하고 1차 Taylor전개를 이용한 추계론적 유한요소해석법인 가중적분법에 적용하였다. 일반적으로 1차 Taylor전개를 이용하는 수치해석법에서의 응답변화도는 고려하고 있는 추계장의 분산계수에 대하여 선형거동을 보인다. 그러나 몬테카를로 해석의 경우 추계장 분산계수에 대하여 비선형 거동을 나타낸다. 이는 급수전개법의 1차 Taylor전개에 따른 선형특성에 기인한다. 따라서, 가중적분법에서 사용되는 Taylor전개된 변위벡터와 몬테카를로 해석에서의 변위벡터를 비교하고 이들 두 변위벡터 사이에 상호 불일치 하는 점을 고찰하여 몬테카를로 해석에서의 변위벡터와 등가의 변위벡터를 구성하고 이를 가중적분법에 적용하였다. 제안한 등가몬테카를로 추계장은 본래의 추계장 함수에 대한 고차함수로 주어진다. 평면구조에 대한 수치해석을 통하여 제안한 등가몬테카를로 추계장을 이용한 정식화의 타당성을 고찰하였다 새로운 정식화는 기존의 l차 가중적분법을 위한 정식화 과정과 유사하게 수행할 수 있었다.
프랙탈의 특성에 알맞은 변형 방법을 고려하였다. IFS 프랙탈에서 점의 위치 특성은 공간적 좌표뿐만 아니라 코드에 의해서도 표현된다. 코드는 프랙탈 내에서의 점의 주소로 볼 수 있는데, 코드값을 바꾸어 생기는 점의 이동에 프랙탈적 특성이 있으므로, 코드의 정보를 이용한 세 가지 변형 방법을 제안하였다. 즉, 한점의 이동에 사용될 벡터로서 1) 코드 변환을 통해 얻어지는 다른 점에서의 벡터장 값을 이용하는 방법과 2) 코드 정보를 활용하여 변위 벡터를 정하는 방법을 구현하여 본 결과, 연속적 변형의 특징과 프랙탈적 특징을 모두 갖는 변형을 얻을 수 있었다. 또한 3) 변형이 가해질 영역을 코드를 활용하여 제한함으로써, 고사리의 경우, 보다 자연물에 적합한 변형을 얻을 수 있었다.
전동기와 같이 가동부를 갖는 전기기기는 힘이나 토크를 발생시키기 위하여 고안되었고, 힘이나 토크는 이들 기기의 해석과 설계에 중요한 요소이다. 지금까지 유한요소법을 이용한 전자력 계산 방법으로는 여러가지 방법들이 제시되어 왔고, 그 중 널리 사용되는 방법으로는 맥스웰 응력법과 가상변위법이 있다. 맥스웰 응력법은 맥스웰 스트레스텐서를 이용하여 표면 전자력 밀도를 구하고 이의 표면 적분으로 전자력을 구하는 방법이고, 가상변위법은 물체에 변위가 일어났을 때 발생하는 에너지의 변화량을 이용하여 전자력을 구하는 방법이다. 전류원이 포함된 문제에서는 정확도를 높이기 위하여 벡터포텐셜을 주로 이용하여 자장해석을 하여 왔으므로 본 논문에서는 유한요소법으로 3차원 자장 문제를 해석한 결과인 자기벡터포텐셜을 맥스웰 응력법과 가상변위법에 적용하여 전기기계의 각 요소의 전자력을 구하는 방법을 제시한다. 제시한 방법의 검증을 위하여 해석 모델을 솔레노이드로 하여 제시한 방법으로 구한 전자력을 3차원으로 해석한 결과와 비교하여 그 유용성을 증명한다.
기존의 High Efficiency Video Coding(HEVC)기반의 다시점 비디오 부호화 기법은 종속 시점의 픽쳐를 부호화 할 때, disparity compensation prediction(DCP)을 위해 추가적인 참조 영상을 사용하기 때문에 높은 부호화 복잡도를 가지고 있다. 본 논문에서는 MV-HEVC에서 변위 움직임 벡터 탐색 복잡도를 줄이기 위한 빠른 변위 움직임 벡터 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 어파인 변환을 이용한 초기 탐색 지점 결정 방법과 적응적인 탐색 영역 크기 결정 방법을 포함한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 부호화 효율의 저하가 거의 없이 변위 움직임 탐색 복잡도를 90.78%까지 줄일 수 있는 것을 보여준다. 또한, 실험 결과는 제안하는 방법이 다른 복잡도 감소 기술들 보다 효과적으로 복잡도를 줄이는 것을 보여준다.
본 논문에서는 목조 문화재 영상에서의 변위를 효율적으로 감지하기 위한 객체 중심 증강 기법을 사용한 모델을 제안한다. 우선 객체 중심 증강 기법을 적용하여 변위 객체들이 이미지 공간상의 어느 곳이든 위치할 수 있게끔 데이터를 구성한 이후 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 이미지에 대한 심층 특징 벡터를 추출한다. 그 이후 심층 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위가 존재하는지 아닌지에 대한 예측을 수행하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 객체 중심 증강 기법을 사용한 모델이 객체 중심 증강 기법을 사용하지 않은 모델보다 목조 문화재에서 변위 영역을 더 잘 감지함을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 변위 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.
이 연구에서는 사장교의 시공 중 장력보정을 위한 최적 변위계측 위치(OLD) 결정법을 제안한다. 변위 민감도를 구하여 Fisher Information Matrix(FIM)를 정식화하였고, 이를 이용한 유효독립분포벡터(EIDV)를 계산하여 최적 변위계측 위치의 우선순위를 결정하였다. 결정된 최적 변위계측 위치의 효율성과 신뢰성을 검증하기 위하여 사장교에 대한 수치예제를 수행하였다. 변위를 사용한 FIM을 정식화하여 이의 결과를 변위 민감도를 사용한 결과와 수치예제를 통해 비교하였다. 또한 변위 측정오차와 케이블 길이오차가 장력 보정에 미치는 영향을 Monte Carlo 기법을 사용하여 통계적으로 분석하였다.
본 논문에서는 목조 문화재의 변위량을 감지할 수 있는 앙상블 딥러닝 모델 모델을 제안한다. 우선 총 2개의 서로 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 2개의 서로 다른 심층 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한다. 그 이후 합쳐진 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위의 심각 단계에 대한 예측을 수행하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 앙상블 딥러닝 기법을 사용한 모델이 앙상블 기법을 사용하지 않는 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 변위량 예측에 있어서 매우 적합함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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