표면영상유속계는 하천 표면의 영상을 분석하여 유속을 산정하는 매우 실용적이며 간편한 장비이다. 그러나, 표면영상유속계를 이용하여 유량을 산정하고자 할 경우, 하천 표면의 평면 측량 자료와 하천의 단면 측량 자료가 반드시 필요하다. 이 때문에 표면영상유속계의 간편성과 유용성에도 불구하고, 이용자들이 쉽게 이용하기 어렵다는 그릇된 인식을 줄 수 있다. 만일 효율적이고 간편하게 하천의 단면을 추정할 수 있다면, 표면영상유속계를 마치 일반적인 프로펠러 유속계처럼 쉽게 이용할 수 있을 것이다. 이 연구는 일반적인 평면 측량없이, 두 대의 비디오 카메라로 이루어진 표면 영상 유속계를 이용하여 하천 평면을 계측하는 방법을 개발하는 것이다. 이를 통하여 표면 영상 분석 과정을 반자동화할 수 있게 된다. 두 대의 카메라를 이용한 평면 측량은 사진 측량 분야이나 컴퓨터 비전 분야에서 오랫 동안 연구되어 왔다. 이 기법을 표면영상유속계에 적용함으로써 간단하게 하천의 평면 좌표를 구할 수 있도록 하였다. 두 대의 카메라에 대해서는 직접 선형 변환법을 이용하여 내부 표정과 외부 표정을 수행하여 변환의 매개 변수들을 추정하였다. 추정된 변수들과 공간 전방 교회법을 이용하여 하천의 고정된 기준점들의 좌표를 측정한다. 측정된 좌표점들은 기울어진 영상을 연직으로 사영된 평면으로 변환하는 데 이용되며, 이 과정을 통하여 번거로운 하천의 평면 측량 과정을 생략할 수 있게 되었다. 온천천에 실제 적용하여 본 결과, 결과는 아직은 만족할 만한 정도는 아니나, 보다 정밀한 카메라의 보정 등을 통하여 보다 나은 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
단사진을 이용한 측량은 교통, 산업, 산림, 범죄수사 및 일상생활에서 많은 활용면이 있으므로 본 논문에서는 이와같은 단사진 측량방법중 공간후방교회법(Space Resection)을 이용하는 방법과 2차원 사영변환을 이용하는 방법으로 나누어 해석기법을 제시하였다. 또한 측량용 비측량용 사진기를 사용한 단사진의 정확도를 비교분석 하였으며, 정확도를 향상시킬 수 있는 최적의 상태를 알기 위하여 기준점 수 및 배치형태를 변화시키면서 좌표 및 길이의 오차에 대하여 분석하였다. 그 결과 초점거리가 긴 측량용사진기 Wild P31이나 중형사진기 ASAHI PENTAX 6$\times$7의 경우 기준점 수 및 배치형태가 오차에 미치는 영향이 작았으나 초점거리가 짧은 비측량용 사진기 NIKON FM2는 기준점수 및 배치형태가 오차에 미치는 영향이 컸다. 따라서 이러한 단점을 극복하고 오차가 수렴하기 위해서는 최소한 기준점수 6점 이상을 측량대상 지역에 고루 분포시키고 또한 측량대상물을 촬영축에 직각방향으로 배치하여야 한다는 것을 알 수 있었다.
차량대수, 속도, 대기행렬길이, 정체 및 유고 검지 등의 실시간 교통 정보를 얻기 위하여 현재 영상처리기술(Image Processing technique)이 기존의 루프검지기(Loop Detector)가 갖는 여러 단점들을 보완하는 효과적인 대체검지기로 널리 인식되고있다. 그러나 현재 사용되는 대부분의 영상검지기는 아주 작은 영역에서의 흑백 강도값(gray level)를 사용하며, 따라서 검지기의 정확도는 취급하는 영상의 화질에 크게 영향을 밭을 뿐만 아니라 3차원 실제 공간이 2차원 영상평면으로 표출되므로 생기는 투시사영(perspective projection)문제에 효과적으로 대처할 수 없다. 이런 문제 때문에 현재 영상검지기는 가능한 한 높게 그리고 도로면에 수직으로 카메라를 설치하여 가능한 한 평면화 된 2차원의 영상을 얻어 처리한다. 그러나 이는 한대의 검지기가 포함할 수 있는 영역이 매우 작을 뿐만 아니라, 가능한 한 카메라를 높게 설치해야 하므로 현실적으로 많은 어려움이 따른다. 본 연구에서는 카메라의 설치 위치 또는 각도에 따라 인식율의 정확도에 큰 차이를 보이는 기존의 알고리즘에서 탈피하여, 낮은 위치에 설치할 때 나타나는 투시사영 문제 및 물체 영상의 일부가 가려져 다음 물체의 인식이 곤란한 문제 등을 해결하기 위한 새로운 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 차량의 검지뿐만 아니라 차량의 위치, 3차원 공간에서의 차량의 관계 등에 관한 정보를 얻을 수 있으며, 사용된 알고리즘은 3차원 공간에서의 물체 인식에 우수한 확장된 Hough Transform에 기초하고 있다.
$Cu(InGa)Se_2$ (CIGS) 태양전지는 박막형 태양전지 중 가장 높은 에너지 변환 효율이 보고 되고 있다. CIGS 태양전지를 제조하는 방법은 3 단계 동시 증착법, 금속 전구체의 셀렌화 공정법, 전기 증착법 등이 있다. 이 중 금속 전구체의 셀렌화 공정법은 다른 제조 방법에 비해 대면적 생산에 유리하고, 비교적 공정 과정이 간단하다는 장점이 있다. 하지만 금속 전구체의 미세구조 및 제조 방법, 셀렌화 공정의 최적화에 대한 연구가 부족하다. 본 실험에서는 후면전극으로 사용되는 Mo 층이 증착된 소다회 유리(soda-lime glass)를 기판으로 사용하였다. Cu-In(4:6), Cu-Ga(6:4) 타겟을 DC 스퍼터링 시스템을 이용하여 금속 전구체를 증착하였다. 이 후 미국 Delawere 대학교의 IEC 연구소와 한국전자통신연구원 (ETRI)에서 금속 전구체의 셀렌화 공정을 진행하였다. 셀렌화 공정 전후의 금속 전구체의 결정 크기와 미세구조의 변화를 관찰하기 위하여 주사전자현미경 (SEM)과 X선 회절 분석기 (XRD)를 사용하였다. 센렌화 공정이 진행된 금속 전구체 위에 버퍼층으로 사용되는 CdS와 전면전극으로 사영되는 ZnO, ITO 층을 합성한 후 에너지 변환 효율을 측정하였다. 최고 효율은 9.7%로 관찰되었다.
해슁(hashing)을 기반으로 한 근사 최근접 이웃 탐색(approximate nearest neighbors search, ANN search) 방법에서는 데이터 샘플들을 k-비트 이진 코드로 변환하는 해쉬 함수들을 이용함으로써 근접 이웃 탐색이 이진변환 공간에서 이루어지게 된다. 본 논문에서는 PCA 기반 군집화 방법인 Principal Direction Divisive Partitioning(PDDP)를 이용한 해슁 방법을 제안한다. PDDP는 가장 큰 분산을 가지는 클러스터를 선택하여 그 클러스터의 첫 번째 주성분 방향을 이용하여 두 개의 클러스터로 분할하는 과정을 반복적으로 시행하는 군집화 방법이다. 제안하는 해슁 방법에서는 PDDP에서 분할을 위해 사용하는 주성분방향을 바이너리 코딩을 위한 사영벡터로서 사용한다. 실험결과는 제안하는 방법이 다른 해슁 방법들과 비교하여 경쟁력 있는 방법임을 입증한다.
본 논문은 복합적인 상황을 고려한 데이터를 이용하여 얼굴인식을 하는 연구로서, 이산 웨이블렛을 기반으로 하는 다 해상도 분석 방법을 사용하고, 각 해상도로 분해된 영상 중, 스케일 함수에 의해 사영되어진 영역에 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 적용하여, 도출된 결과가 기존의 방법들에 비해 더 안정된 성능을 나타냄을 보이고자 한다. 이를 위해, 웨이블렛을 적용하지 않은 이미지에 PCA, LDA, ICA를 이용한 결과와 웨이블렛을 적용한 이미지에 통계적 방법들을 이용한 경우, 그리고 웨이블렛의 각 대역에 통계적인 방법을 적용한 후, 대수적인 합을 하였을 때의 인식율을 학습과 검증의 이미지배열을 바꾸어 가며 총 열여덟회 실험하였다. 이에, 본 논문에서 제안한 방법이 이미지 배열에 영향을 덜 받는 안정적인 성능을 가지고 있음을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 실내 공간을 촬영한 다수의 텍스쳐 영상이 존재 할 때, 영상혼합을 통해 실내 공간 표현의 품질을 향상시키는 기법을 제안한다. 우선 실내 공간을 메쉬로 표현하기 위해 건물 구조에 대응하는 평면을 포인트 클라우드로부터 추출하여 대응하는 메쉬를 생성한다. 메쉬의 각 면에 대해 좌표계 변환을 통하여 사영 가능한 텍스쳐 영상들을 판별한다. 판별된 텍스쳐 영상들에 대해 거리와 방향요소를 고려하여 영상혼합 가중치를 결정한 뒤, 가중치에 따라 영상을 혼합하여 최종적인 텍스쳐로 이용한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 더 좋은 화질로 실내공간을 표현함을 보여준다.
데자르그 정리와 무한원점이라는 사영기하학의 내용에 대하여, 반례의 수학사적 역할에 대한 Lakatos의 관점을 반영한 중등 영재학생용 교수단원을 개발하였다. 본 교수단원에서는 먼저 데자르그 정리의 반례를 인식하고, 이러한 반례를 제거하기 위해 무한원점을 도입하여 정리를 일반화한다. 그리고 다시 변환을 도입하여 반례가 사실 일반적인 경우와 대등한 것임을 재인식하도록 전개하였다. 이 교수단원에서 영재학생들은, 반례로 인하여 데자르그 정리라는 수학적 지식이 어떻게 변화하고 성장할 수 있는가를 경험할 수 있었다.
The segmentation of moving object in video sequence is a core technique of intelligent image processing system such as video surveillance, traffic monitoring and human tracking. A typical method to segment a moving region from the background is the background subtraction. The steps of background subtraction involve calculating a reference image, subtracting new frame from reference image and then thresholding the subtracted result. One of famous background modeling is Gaussian mixture model (GMM). Even though the method is known efficient and exact, GMM suffers from a problem that includes false pixels in ROI (region of interest), specifically shadow pixels. These false pixels cause fail of the post-processing tasks such as tracking and object recognition. This paper presents a method for removing false pixels included in ROT. First, we subdivide a ROI by using shape characteristics of detected objects. Then, a method is proposed to classify pixels from using histogram characteristic and comparing difference of energy that converts the color value of pixel into grayscale value, in order to estimate whether the pixels belong to moving object area or shadow area. The method is applied to real video sequence and the performance is verified.
반무한 영역을 유한영역에 사영한 다음 반무한지반의 비선형동적응답해석에 대한 특수한 유한 차분법을 제안하였다. 해석대상의 주요 부분은 동일 길이로 하고, 주변은 축소, 사영함으로서 무한영역을 유한영역으로 변환 후 차분하였다. 우선 반무한 지반의 선형모델의 응답으로서 계산값과 이론값의 결과를 비교하였다. 선형모델에 대한 제안법의 계산결과는 Lamb의 해석결과와 양호하게 일치했다. 또 간단한 모델에 의한 선형, 비선형해석도 소규모 mesh에 의한 응답결과와 대규모 mesh에 의한 응답결과는 일치하고 제안법의 유효성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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