초음파를 사용해 음속도, 감쇠 계수, 밀도, 비선형 B/A 파라미터 등을 측정하여 인체 조직의 특성을 정량적으로 영상화하고자 하는 연구가 1980년대부터 많이 진행되어 왔으나 아직 상용화 단계에는 도달하지 못했다. 하지만 1990년대 초에 시작된 탄성 영상법은 최근 들어 초음파 진단기에 상용화되어 임상에서 B-모드 영상법과 함께 전립선, 유방, 갑상선, 간, 혈관 등을 진단하기 위한 보완적이며 더 정량적인 모드로 사용되고 있는 단계에 진입하였다. 본고에서는 주로 준정적 또는 정적탄성 영상법에 사용되는 여러 가지 알고리듬을 소개하고 특성을 비교하고자 한다. 대부분의 알고리듬은 상호상관함수 또는 자기상관함수 방법에 그 기반을 두고 있으며 전자는 래그를 변화시켜가면서 시간 이동량을 찾지만 후자는 보간 과정 없이 고정된 래그에서의 위상차로부터 시간 이동량을 바로 구해 변위를 추정하는 점이다.
응답면기법, 유한요소법, 일차신뢰도법 그리고 반복 선형보간기법을 합리적으로 결합한 정교한 신뢰성해석 기법이 지진하중을 포함하는 단기 동적하중을 받는 복잡한 실제 비선형 동적구조계의 신뢰성 평가를 위하여 제안되었다. 기법은 하중 및 저항과 관련된 랜덤변수의 비선형성과 불확실성의 모든 중요 원천을 명시적으로 고려한다. 본 기법의 특징은 전통적 랜덤진동방법의 대안으로서 지진하중을 시간영역에서 적용하는 것이다. 실제 강프레임의 연결부에 대한 유연성을 표현하기 위하여 4-매개변수 리차드 모델을 사용하였다. 리차드 매개변수의 불확실성에 대한 고려도 알고리즘에 포함하였다. 다음으로 횡방향으로 유연한 강프레임을 철근콘크리트 전단벽으로 보강하였다. 균열 발생 후 전단벽에서의 강도저감 또한 고려되었다. 강절 연결부를 갖는 횡방향으로 유연한 강프레임, 각기 다른 강성의 부분강절 연결부를 갖는 강프레임, 그리고 콘크리트 전단벽으로 보강된 강프레임의 세 구조물을 고려함으로써 실제 구조물의 신뢰성평가를 위한 기법의 적용성을 검증하였다.
현재 국내에서 개발되어왔던 중형항공기 후보엔진인 터보팬 엔진의 성능해석과 성능최적화를 위한 제어기법을 연구하였다. 선행된 연구에서 동적모사 및 실시간 선형모사를 수행한 결과 지상 정지조건 하에서 70% 엔진로터 회전수에서 100% 엔진로터 회전수로 급상승하는 경우 고압터어빈 입구온도에서 오버슈트가 발생하여 제한온도인 3105 $^{\cire}R$ 을 넘어감을 확인할 수 있었다 또한 압축기의 서지여유도 협소하여 엔진에 손상을 가져올 수 있다. 이에 본 연구에서는 보다 빠른 가속성능과 함께 엔진 성능의 최적화를 위해 LQR 제어기를 설계하였다. 제어기의 설계를 위해서는 선형모델을 구성해야하며 엔진의 비선형 거동에 보다 근접한 선형화를 위해서는 실시간 선형모사가 요구된다. 선형모델에 필요한 행렬은 자동점에 %의 섭동을 주어 5% 간격으로 구하였으며, 최소자승법을 이용하여 저압 엔진로터 회전수의 함수로 보간하는 방법으로 실시간 선형모사를 수행하였다. 제어변수는 연료유량의 증가속도와 압축기 블리드 공기유량으로 하였으며, 제어 결과 고압 터빈입구온도의 오버슈트를 제거하였으며 최대 압축기 서지여유도 0.55 이하로 확보였다. 비연료소모율도 0.353에서 0.43으로 안정됨을 확인할 수 있었다.
ES 시스템에서 레이더를 식별하는 능력을 향상하기 위해서는 주파수, 펄스반복주기 및 펄스폭 등과 같은 기본 식별변수 이외에 스캔특성을 추정하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 원형스캔 레이더의 스캔특성인 스캔주기와 스캔빔폭을 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 주기함수의 자기상관관계 특징을 이용하여 스캔주기를 추정한다. 그리고 제안된 스캔주기추정기법과 선형 보간법을 이용하여 스캔빔폭을 추정한다. 제안한 방법의 성능을 입증하기 위해 다양한 모의신호에 대한 실험결과를 제시하였다.
Pipe welding is used in various ranges such as civil engineering and ship building engineering. Until now, many technicians work for pipe welding manually under harmful, dangerous and difficult conditions. So it is necessary to install automation process. For automation pipe welding, relation between welding parameters & bead shape should be considered. Using this relation, bead shape could be expected from welding parameters. FCAW was used in this study. Instead of pipe workpiece, fillet joint plate is used, which were inclined 0,45,90,135,180 degree. By analyzing between welding parameters (current, welding speed, voltage) and bead shape parameters with non-linear multiple regression, bead shape parameters could be expected. Piecewise Cubic Hermite Interpolation was used to expect smooth curved bead shape with bead shape parameters. From these processes, bead shape could be expected from welding parameters.
미토콘드리아의 수송은 치매, 다형성 경화증, 알츠하이머병 등의 신경성 질환과 관련하여 활발하게 연구되고 있다. 하지만 미토콘드리아 영상의 경우 일반 영상에 비해 노이즈(noise)가 많고 초당 프레임 수(frame-persecond)가 낮기 때문에 분석이 쉽지 않다. 이에 따라 미토콘드리아의 수송 통로인 축색돌기(axon)를 사전에 검출하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 배경을 바탕으로 미토콘드리아 영상에서 축색돌기를 자동으로 분리, 검출해내는 알고리즘을 제안한다. 배경이 비해 밝게 착색되어 있다는 미토콘드리아의 특성을 이용하여 축색돌기를 구분하는 데에 최대 화소값 기법(maximum intensity)과 혈관 증폭 필터(vessel enhancement filter)를 이용한다. 두 기법을 통해 얻은 축색돌기의 파편들은 로젠펠드 세선화(rosenfeld thinning)와 선형 보간법(linear interpolation)을 이용하여 연결되고 최종적인 검출 결과를 얻어낸다. 제시된 실험결과는 영상에서 전체적인 축색돌기가 성공적으로 검출되고 있음을 보여준다.
본 논문에서는 MPEG-4 Version2 Audio 표준에 근거하여 낮은 연산부담을 갖는 독자적인 엘고리즘을 적용한 MPEG-4 BSAC Audio 디코더를 개발하였다. 개발된 BSAC 디코더는 32bit RISC 구조를 갖는 Intel Xscale Processor 기반 시스템에 최적화하여 구현 및 평가를 수행하였다. 수행속도 증가 및 연산 정밀도 향상을 위해 각 기능 블록별 기능 및 구현 원리 연구와 32 bit 연산 구조를 파악하여, 이를 고정소수점 연산 구조로 구현함으로써 성능을 향상시켰다. 유한비트에 따른 오차 영향을 최소화하기 위해 데이터의 표현 범위에 대한 연구를 통해 근사한 오차를 최소화 하여 연산 정밀도를 향상 시키고자 하였다. 비선형 양자화기 및 filter bank 등 상대적으로 높은 연산 부담을 갖는 기능 블록은 Table look-up, 보간법, 지수연산 제거, pre/post scrambling 기법 등을 적용하여 최적화 하였다. 최종적으로 개발된 BSAC 디코더는 32 bit 연산 구조의 X-scale 프로세서를 탑재한 Development Board와 WindowsCE OS로 구성된 타겟 system에 이식하여 performance 평가하였으며, 높은 연산 정밀도 및 다른 수행속도를 확인할 수 있었다. 주관적인 청각 평가에서도 MPEG-4 reference 디코더와의 음원의 차이가 거의 없음을 확인하였다.
본 논문에서는 영상의 움직임 정보를 반영한 계층적 삼각형 메쉬의 생성 방법과 이를 위한 노드의 수렴 고속화 방법을 제안한다. 영상의 차의 분산을 이용하여 세분화가 필요한 영역을 판단하고 적합한 삼각화 방법에 의해 연속적인 계층화가 가능하도록 한다. 또한 초기의 움직임 추정시 배경영역과 객체영역을 분리하고 쌍선형 보간법에 의해 메쉬 구조를 유지하도록 함으로써 노드의 수렴고속화를 위한 재정렬 방법을 사용한다. 실험을 통해 제한한 방법이 기존의 BMA이나 다른 메쉬 구조를 사용한 방법보다 높은 PSNR을 나타냄을 보이고 메쉬의 크기가 작은 구조에 적합한 재정렬 방법임을 보인다.
한글문자패튼의 인식율을 향상시키기 위해서 Gaussian 확율밀도 함수를 이용한 형태정규화의 한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력패튼의 패튼 영역을 추출하여 2변수보간법으로 패튼의 크기를 정규화 한 후, 크기 정규화된 패튼의 상관계수를 0으로 하는 선형변환을 시켜 문자패튼의 기하학적 기울어짐 변형을 정규화시켰다. 입력패튼과 형태정규화된 패튼간의 관계를 이론적으로 해석하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 이론의 타당성을 확인하였다.
시선의 추출을 통해 사용자의 관심 방향을 알고자하는 연구는 여러 분야에 응용될 수 있는데, 대표적인 것이 장애인의 컴퓨터 이용이나, 다중 윈도우에서 마우스의 기능 대용 및, VR에서의 위치 추적 장비의 대용 그리고 원격 회의 시스템에서의 view controlling등이다. 기존의 대부분의 연구들에서는 얼굴의 입력된 동영상으로부터 얼굴의 3차원 움직임량(rotation, translation)을 구하는데 중점을 두고 있으나 [1][2], 모니터, 카메라, 얼굴 좌표계간의 복잡한 변환 과정때문에 이를 바탕으로 사용자의 응시 위치를 파악하고자하는 연구는 거으 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 일반 사무실 환경에서 입력된 얼굴 동영상으로부터 얼굴 영역 및 얼굴내의 눈, 코, 입 영역 등을 추출함으로써 모니터의 일정 영역을 응시하는 순간 변화된 특징점들의 위치 및 특징점들이 형성하는 기하학적 모양의 변화를 바탕으로 응시 위치를 계산하였다. 이때 앞의 세 좌표계간의 복잡한 변환 관계를 해결하기 위하여, 신경망 구조(다층 퍼셉트론)을 이용하였다. 신경망의 학습 과정을 위해서는 모니터 화면을 15영역(가로 5등분, 세로 3등분)으로 분할하여 각 영역의 중심점을 응시할 때 추출된 특징점들을 사용하였다. 이때 학습된 15개의 응시 위치이외에 또 다른 응시 영역에 대한 출력값을 얻기 위해, 출력 함수로 연속적이고 미분가능한 함수(linear output function)를 사용하였다. 실험 결과 신경망을 이용한 응시위치 파악 결과가 선형 보간법[3]을 사용한 결과보다 정확한 성능을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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