• 대한기계학회논문집
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• 제12권5호
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• pp.944-951
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• 1988

본 연구에서는 두꺼운 복합적층판에 대한 응력해석을 할 수 있는 통합-세부 변분 모델(globallocal Variational Model)을 이용하여, 이 방법으로 섬유각도와 적 층순서가 다른 여러 유한폭을 가진 복합적층판의 층간응력해석을 수행하여 층간수직 응력의 거동을 살펴 보았다. 그리고 0, 90, 45, -45도 층들로 이루어진 준등방성 (quasiisotropic) 복합적층판에 대한 응력해석 결과로 층간수직응력의 근사해에 의한 결과와 상호 비교하며 근사해의 한계성을 검토 설명하였다. 또한, 층간분리에 큰 영향을 주는 층간수직응력을 고려한 두꺼운 복합적층판에 대한 최적의 적층방법으로 포와송 비에 대하여 대칭인 부적층판을 반복하는 적층방법을 제시하였으며, 통합-세부 변분 모델을 이용한 해로 이 적층방법에 의한 적층판의 층간수직 응력의 거동을 살펴 보았다. 그리고 이 적층방법에 의한 적층판과 다른 적층순서를 가진 적층판의 층간 수직응력을 서로 비교하여, 이 적층방법에 의한 적층판의 층간수직응력의 감소를 조사 하여 그 유용성을 보였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제36권1호
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• pp.94-100
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• 2012

본 연구는 벽면 근처에 놓인 정방형주의 모서리에 수직 분할판을 부착하여 유체력 제어 효과를 양항력 측정실험 및 PIV에 의한 가시화 실험으로 조사한 것이다. 분할판의 폭은 정방형주 폭의 10% 로 했다. 실험변수로서는 수직 분할판의 부착 위치 및 벽면과 사각주 사이의 간격으로 하였다. 정방형주 중심에서 후류방향으로 3.0B(B: 정방형주 한 변 길이) 떨어진 곳에서 와도의 변화가 가장 명확했다. 수직 분할판의 위치 및 유무와 관계없이 간격비 0.4~0.6에서 평균양력계수 및 Strouhal 수의 변곡점이 나타났다. 정방형주 윗면의 뒷 모서리에 수직 분할판을 설치한 경우 항력이 감소하였으며 각 간격비 평균 5.0%의 항력 저감 효과를 얻었다. 정방형주 윗면 박리영역의 크기는 앞쪽 모서리에 수직 분할판을 설치한 경우가 가장 컸고, 원형의 정방형주, 뒷쪽 모서리에 수직 분할판을 설치한 순서로 작았으며, 평균항력계수는 이 박리영역의 크기에 비례했다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.459-462
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• 2001

본 논문에서는 하이브리드 패턴벡터를 이용하여 자동차의 고유 마크와 차량 번호를 실시간으로 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 차량 입력 영상에서 차량의 마크와 번호판의 수평 및 수직 명암값 빈도수 변화를 이용해 마크와 번호판 영역을 추출한다. 또한, 추출된 알고리즘으로부터 수평 수직 패턴을 적용해 자동차의 마크를 인식하고 하이브리드 패턴벡터를 이용하여 번호판의 문자 및 숫자를 인식하도록 하였다. 제안한 자동차 마크 및 번호판 추출 과정에서는 마크와 번호판 영역의 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 상대적인 크기의 특성과 수평 및 수직 빈도수와 패턴 벡터를 사용하여 마크 및 번호판 영역을 추출, 인식하도록하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과, 차량 번호판의 크기에 관계없이 잡음에 영향을 받지 않고 차량의 종류와 번호를 실시간으로 처리할 수 있으며 차량번호판 추출 및 인식뿐 아니라 차량의 마크 추출 가능성을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.192-197
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• 2004

본 논문에서는 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 RBF 네트워크를 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 트루 컬러 차량 영상 155개와 그레이 컬러 차량 영상 100개를 대상으로 실험한 결과, 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제23권4호
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• pp.455-464
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• 2011

본 논문에서는 곡선 보강 복부판의 좌굴해석을 대체전단변형률 장을 갖는 8, 9절점 평면 쉘요소를 이용한 유한요소해석을 통하여 수행하였다. 수평보강재 및 수직보강재를 갖는 경우의 수직면내 곡선 복부판의 좌굴거동을 조사하기 위해 면내 모멘트 하중을 받는 경우에 대해서 복부판의 폭(b)의 변화, 보강재와 복부판의 휨-강성비(${\gamma}=EI/bD$)의 변화에 대한 변수연구를 수행하였다. 보강재를 갖지 않는 경우의 수직면내 곡선 복부판의 정적거동에 대해서도 조사되었다. 또한 모멘트 하중을 받는 경우에서 수평 보강재 및 수직 보강재의 좌굴능력이 비교 되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.610-612
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• 2003

일상 생활에서 자동차의 수가 증가함에 따라 최근 자동차 번호판을 자동으로 인식하는 시스템이 다양한 곳에서 이용되고 있다. 일례로 공항이나 아파트 단지에서 자동으로 문을 개폐해주는 시스템을 도입하고 있다. 기존에 주차권을 통한 개폐기와의 차이점 달려오던 자동차가 일정 속도만 유지하면 자동으로 번호를 인식하는 점이다. 또한 번호판을 통해 정확한 자동차에 대한 정확한 정보를 관리할 수 있다. 이러한 시스템을 위해서 자동차 번호판 영역의 정확한 추출이 필요하다. 본 논문은 자동차 번호판 영역을 RGB영역으로 인식하던 시스템에 수직, 수평 선분을 포함하여 기존에 RGB영역으로 인식하던 시스템의 단점을 보완하고 더 나은 인식시스템 구현하고 실험 하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.342-345
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• 2002

차량 번호판 인식에 대한 여러 가지 방법들이 제시되고 있다. 기존 연구들의 문제점은 번호판 영역의 밝기 변화 둥에 영향을 많이 받았으며 그로 인하여 번호판 영역 추출률에 영향을 미치는 것은 물론 문자 인식에서도 많은 문제점들이 존재하였다. 따라서 본 연구에서는 색상 정보를 이용하여 밝기를 보정한 후 마스크 적용을 통한 수평ㆍ수직 에지 검출과 형태학적 정보를 이용하여 번호판을 추출하고 변형된 특징 매칭을 이용하여 문자를 인식함으로써 인식률을 향상시킬 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.352-357
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• 2006

매년 도로와 주차공간의 확장보다 차량의 수가 빠르게 증가하여 그에 따라 불법 주차 관리의 어려움이 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 주차 관리 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드를 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하여 학습 및 인식한다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크를 적용하여 수직 에지를 찾고, 차량 번호판의 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후에 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역은 반복 이진화방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 수직 분포도와 수평 분포도를 이용하여 번호판의 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드는 제안된 퍼지 신경망 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Composites Research
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• 제13권5호
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• pp.37-43
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• 2000

본 연구는 면내 전단력을 받으며 수직보강재가 설치된 직교이방성판의 탄성좌굴거동해석에 관한 것으로서, 판의 네 변은 단순지지 되었다고 가정하였으며, 등간격으로 배치된 보강재는 비틀림강성을 무시한 보요소로 간주하였다. 수직보강된 직교이방성판의 좌굴해석식은 Rayleigh-Ritz법을 사용하여 유도하였다. 유도된 좌굴해석식을 사용하여 수직보강된 직교이방성판의 좌굴응력의 한계값을 구해 그래프로 제시하였으며, 이 결과를 사용하여 수직보강재가 한 개 또는 두 개 설치된 판의 전단좌굴응력이 최대가 되도록 하기 위해 보강재에 요구되는 휨강성을 구하여 그래프로 제시하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.153-156
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• 2001

본 논문에서는 하이브리드 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 실시간으로 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 차량 입력 영상에서 전처리 과정을 거쳐 번호판의 수평 및 수직 명암값 빈도수 변화를 이용해 번호판 영역을 추출하고 하이브리드 패턴을 적용해 더 정확한 번호판 문자 및 숫자를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 번호판 추출 과정에서는 번호판 영역의 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 특성 및 번호 판 영역의 상대적인 크기의 특성과 수평 및 수직 빈도 수를 추하여 입력된 차량영상에서 번호판 영역을 추출한다. 또한 번호판 영역에서 잡음 제거와 세선화(Thinning)를 적용해 문자 및 숫자를 하이브리드 패턴 벡터를 적용하여 문자의 크기, 문자와 문자 사이의 밀집도의 특성, 이동에 무관한 특성을 이용해 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 기존의 원형 패턴 벡터 보다 훨씬 계산 속도가 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이 잡음에 영향을 받지 않고 차량 번호를 실시간으로 처리할 수 있는 가능성을 제시하였고, 번호판 영역이 불규칙한 조명 상태에서도 더 정확한 차량 번호를 인식 할 수 있는 알고리즘을 본 논문에서 제안하였다.