녹색기술 및 친환경 공정의 필요성이 급증함에 따라 재료이용률 향상을 지향하는 차세대 압출공정의 대두가 필요하게 됨에 따라 유압 CNC(Servo) 제어를 이용한 가변단면 압출기술을 개발하게 되었다. 이러한 가변단면 압출(Varied section extrusion, VSE)기술은 공정 중에 압출구를 빠져 나가는 소재의 단면 형상을 변화시켜 재료이용률을 향상을 도모하였으며, 후가공 공정의 생략도 가능하여 국내 압출업체의 생산원가 절감 및 글로벌 기술경쟁력 확보에 큰 도움을 줄 수 있을 것이다. 아직은 소수의 선진국에서 시도한바 있으나 양산품 적용에는 생산원가 및 생산속도, 상품성 등에 문제가 있어 자동차 부품 적용에 한계를 보이고 있는 기술이다. 따라서 본 연구팀이 가변단면 압출용 금형을 포함한 최적의 압출공정 및 양산성 문제의 해결점을 거의 확보하고 있는 단계로 세계를 선도하는 리딩기술(Leading technology)을 보유하게 됨으로써 국가의 기술경쟁력 향상에 중요한 역할을 수행할 수 있을 것이다. 본 연구의 내용을 요약하여 정리해 보면 첫째로는 CNC 제어 가변단면 압출공정에 대하여 자세하게 소개하고 특징 및 장 단점을 설명하였으며, 자동차 부품군에로의 적용에 많은 이점들을 갖고 있음을 설명하였다. 두 번째로는 가변단면 압출을 위한 이동 금형(Moving die)부품을 갖는 구조의 압출금형에 관하여 기존의 압출금형과 비교하여 설명하였으며, 가변단면 압출용 금형의 구조 및 메커니즘의 최적화를 이루고자 하였다. 세 번째로는 가변단면 압출공정을 실현하기 위한 CNC 제어 압출시스템에 대하여 간략히 설명하였다. 네 번째로는 자동차 부품 적용을 위한 정밀 압출공정으로서 가변단면 압출공정에 대하여 유한요소해석을 통하여 가변단면 압출공정 변수 및 금형 변수 등에 대한 엄격한 검토를 선행적으로 수행하여 양산성 확보를 위한 정보들을 분석 정리하였다. 끝으로는 세 가지 단면형태를 갖는 가변단면 압출제 시제품에 대하여 CNC 제어 가변 단면 압출공정의 상용화 가능성을 확인 적용성 검토를 완료하였다. CNC 제어 가변단면 압출기술은 압출공정에 있어서 많은 경험과 기술적 검토가 선행되어져야 하는 고부가가치 성형공정으로써 재료 이용률을 획기적으로 향상시킬 수 있는 압출공법으로 향후 자동차 부품 뿐만아니라 다양한 알루미늄 제품군에 적용이 가능하다고 판단된다.
본 논문은 주성분 분석으로 시점 기반 고유얼굴(view-based eigenface)을 생성하고, 그에 기반한 얼굴 인식을 수행하고자 한다. 주성분 분석을 통한 고유얼굴 생성은 얼굴 인식의 어려운 문제 중 하나인 특징 선택과 추출이라는 문제를 해결해 준다. 또한 얼굴 표정이나 방향의 변화에도 인식률이 저하되는 것을 방지할 수 있다. 얼굴 영상을 특징공간(고유공간)으로 변환할 때, 원 얼굴영상의 정보를 최대한으로 나타낼 수 있는 최적의 고유치 개수 선택은 얼굴 데이터베이스의 크기와 인식 속도에 영향을 끼친다. 따라서 본 논문에서는 고유치 개수를 고유치의 누적기여율을 이용해서 구한다. 이는 64$\times$64(=4096)차원의 원 얼굴 영상을 5~7차원으로 표현 가능하게 하였다. 그리고, 각 얼굴 방향에 따라 특징공간을 분리해서 생성함으로써 얼굴 방향의 변화에 따라 오인식률을 줄였다. 축소된 차원과 분리된 특징공간은 메모리 사용과 인식속도의 향상에 기여한다. 본 논문에서 얼굴의 인식은 Mahalanobis distance와 재구성 오차율을 고려해서 이루어졌다. 실험은 개인당 세가지 다른 방향을 가지는 얼굴 영상을 이용하여 이루어졌고, 실험결과, 약 93%의 인식률을 보여주었다.
최근 지능형 차량에 대한 관심이 늘어나면서 차선검출에 대한 관심도 많이 늘어나고 있다. 그 중에서도 실시간 적용을 위하여 연산량이 적은 허프변환을 이용한 차선검출 방법이 많이 연구되고 있다. 하지만 허프변환은 안개와 같은 열악한 환경에서와 같이 에지성분이 두드러지게 나타나지 않은 경우에 대해서는 정확한 차선검출이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 열악한 환경의 영상에 차선의 에지를 강조하는 전처리를 수행하고 허프변환을 이용하여 차선검출을 수행하는 방식을 제시한다. 제안하는 전처리 방법은 처리 속도와 성능에서 기존의 전처리 기법과 비교하여 높은 처리속도와 차선 검출률을 보였다. 특히 안개와 같은 열악한 영상에서의 결과에서 기존의 전처리 방법보다 제안한 전처리 방법이 더 높은 검출률을 보였다.
벤더엘리먼트가 장착된 삼축압축시험장비를 이용하여 모래에 대한 일련의 압밀배수시험을 수행하였다. 상대밀도 및 유효구속응력 조건을 달리하여 각각의 조건별 응력-변형률 관계를 측정하였으며, 압밀이 종료된 시점에서의 전단파 속도를 측정함으로써 전단파 속도와 간극비, 유효응력, 그리고 전단강도와의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과, 미소변형률에서의 전단파 속도로부터 계산된 최대전단탄성계수와 파괴 시의 축응력과 압밀 시의 구속응력의 합으로 정의되는 유효수직응력간에는 고유한 상관관계가 존재하는 것으로 나타났다. 도출된 전단탄성계수와 유효수직응력간의 상관관계는 유효구속응력을 정규화시킴으로써 정확도를 향상시켰다. 본 연구를 통해 제시된 상관관계를 통해 전단강도 및 내부 마찰각을 예측하였을 시, 실제 실내 시험을 통해 산출된 내부 마찰각을 정확하게 예측할 수 있는 것으로 나타났다. 이는 미소변형률에서의 전단파 속도를 기반으로 신뢰성 높은 파괴 시 전단강도, 나아가 내부 마찰각까지 예측이 가능하다는 것을 의미하며 기존 SPT-N value와 경험식을 통해 내부 마찰각을 예측하여 설계에 적용하는 방식의 불확실성을 개선해 줄 수 있는 매우 유용한 방법이라고 판단된다.
본 논문은 ROI가 적용된 HOG 특징을 적용한 보행자 인식에 대해서 제안한다. 기존의 HOG 방법은 높은 인식률을 갖지만 처리 속도가 느린 단점이 존재한다. 처리 속도가 느린 기존의 HOG 방법에 ROI를 적용하여 불필요한 영역에 대한 연산을 줄여 처리 속도를 향상시켰다. ROI 영역을 설정하기 위해 영상 전체를 연산하는 홀수 프레임과 설정된 ROI 영역만을 연산하는 짝수 프레임을 조합한 구조를 사용하였다. 구현 결과 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 방법과 동일한 정확도를 유지하면서 처리 속도측면에서 약 20% 향상된 초당 8.3 프레임의 성능을 보였다.
플래시 메모리의 수요가 증가하면서, 플래시 메모리를 기반으로 한 SSD는 빠른 I/O 속도를 보이며 충격에 강하고, 저전력과 비휘발성인 특징을 가지고 있다. 하지만 플레시 메모리는 지우기와 쓰기 성능이 읽기 작업에 비해 현저히 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 버퍼에서 각 논리 페이지가 hot 또는 cold 인지를 정확히 예측할 수 있는 PSO 기반의 버퍼 관리 모델을 제안한다. 이러한 모델을 통하여 기존 모델에서의 기법보다 읽기 및 쓰기 적중 횟수와 적중률이 향상되는 것을 증명하였다.
본 논문에서는 무제약 필기체 숫자 인식에 있어서 향상된 RBF(Radial Basis Function) 신경망을 이용한 새로운 접근 방법을 제시하였다. RBF 신경망은 인식률과 인식 속도를 향상시키기 위해 기저 함수로서 Raised Cosine RBF를 사용하였다. Raised Cosine RBF 신경망 분류기의 성능 평가를 위하여 캐나다 몬트리올 Concordia 대학의 무제약 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하였고, 실험 결과 98.05%의 인식률을 보였다.
전자문서에서 개인정보를 보호하기 위한 방법으로 서식 인식과 광학 문자 인식 기법이 많이 이용되고 있으나 OCR 엔진의 저조한 인식률로 인해서 개인정보를 탐지하지 못하거나 오탐이 많이 발생하고 있고 또한 대량의 전자문서를 분석하는데도 오랜 시간이 걸린다. 본 논문에서는 기존의 방법을 개선하여 전자문서의 이미지 분석 속도와 OCR엔진의 글자 인식률, 그리고 개인정보의 탐지율을 향상할 수 있는 방안을 제시한다. 서식 인식 방법을 이용하여 분석 속도를 높이고, 이미지 보정을 통해 OCR 엔진 분석 속도 및 글자 인식률을 향상한다. 이미지에서의 개인정보 분석 알고리즘을 제안하여 개인정보의 탐지율을 높였다. 실험을 통하여 이미지 서식 인식 시료 1755개를 분석하여 평균 0.24초가 소요되어 기존의 PAID 시스템 서식 인식 방안보다 0.5초 향상되었으며 이미지 서식 인식률은 평균 99%를 기록하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 전자문서에서 개인정보를 보호할 수 있는 시스템으로서 공공, 통신사, 금융, 관광, 보안 등 여러분야에서 활용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 실시간으로 보행자를 추적할 때 배경 제거를 이용하여 변형된 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징 추출을 제안하였다. 기존의 HOG 특징 추출은 연산량이 많아 추적 속도가 느린 문제가 있다. 배경 제거를 통해 연산량 감소와 추적률을 향상시키기 위해 연구하였다. 불필요한 영역에서의 특징 추출을 감소시키기 위해 HSV 색공간에서 S 채널과 V 채널을 이용하여 영역 제거를 진행하였다. 영상의 평균 S 채널과 V 채널로 배경 제거 후 입력 영상이 전체적으로 어두워 객체 추적에 실패하는 경우가 있다. 이러한 경우를 방지하기 위해 히스토그램 평활화를 하였다. 제거된 영역에서 추출되는 HOG 특징이 감소되고, 객체에서는 명확한 HOG 특징이 추출되어 객체 추적 속도와 추적률이 향상되었다. 본 실험에서는 다수의 보행자나 한명의 보행자가 존재하는 영상, 배경이 복잡한 영상, 흔들림이 심한 영상을 가지고 실험하였다. 제안하는 방법은 기존의 HOG-SVM 방법과 비교하여 처리 속도는 약 41.84% 향상되었으며 오 추적률은 약 52.29% 감소되어 개선된 추적률을 보였다.
PSTN(Public Switch Telephone Network)에서 동영상을 전송하기 위해 H.263이라는 표준이 발표되었다. 저속의 전송률을 가지는 PSTN을 이용해서 영상회의나 영상전화 등을 구현하기 위해서는 기존의 코딩방식으로는 데이터를 전송하는데 문제점이 많았다. 이를 위해서 개발된 것이 H.263이다. H.263은 H.261에 기반을 두고 있으며 .261에 비해서 동일화질을 제공하는데 반정도의 데이터 양으로도 가능하게 해준다. 영상 압축 Encoder는 일반적으로 Decoder에 비하여 영상을 처리하는데 많은 시간이 소요된다. 그러나 VOD등과 같은 실시간으로 압축할 필요가 없는 경우에 대해서는 인코더가 많은 시간을 소비하더라고 큰 문제가 없는 반면에, 영상 회의나 영상 전화 등은 실시간 영상 Encoding, Decoding을 수행해야 한다. 그러기 위해서 고가의 하드웨어를 사용하게 된다. 이와 같은 이유에서 본 연구에서는 H.263을 소프트웨어만으로 Encoding 속도향상을 꾀하고자 하는 것이 이 논문의 목표이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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