지금까지 분포형 모형 개발에 대한 많은 노력이 있음에도 불구하고 여러 제약사항들에 의해 잠재력을 보여주는 정도로 활용되어 왔으나, 최근 급속도로 발전하는 컴퓨터의 계산능력, DEM 등 디지털정보의 구축이 진행되어 오고 있고, GIS 및 인공위성 영상기법의 발달로 공간적인 비균질성을 고려하여 유출과정에서 운동역학적인 이론을 기반으로 물의 흐름을 수리학적으로 추적해 나가는 물리적기반의 분포형 유출모형의 활용도가 높아지고 있다. 본 모형개발에 있어 이론적 배경이 된 모형은 1998년부터 일본 교토대학 방재연구소 코지리 연구실에서 개발 중인 Hydro-BEAM으로 유역 물순환의 건전성을 평가하기 위하여 장기간의 유역 내 유량, 수질을 시계열 및 공간적으로 파악하여 유역의 영향평가를 위해 개발된 물리적 기반의 격자구조를 가진 분포형 장기유출 모형이다. 유출량 계산은 유역내 수평 유출량산정 모듈로서 평면 분포형의 격자형을, 연직 분포형으로는 $A{\sim}B$층의 수평유출량은 하천으로 유입하고, C층은 하천유량에 영향을 미치지 않는 지하수층으로 가정하는 다층모형을 이용해서 A층, 지표 및 하도흐름은 운동파 법(kinematic wave)으로, $B{\sim}C$층의 유출량은 선형저류법으로 계산하는 모형이다. 본 연구에서는 격자흐름방향을 4방향에서 8방향으로 개선하였고, 모형의 각종 수문매개변수들을 GIS와 연계하여 직접 입력할 수 있도록 하였으며, 물리적기반의 침투과정을 모의할 수 있도록 Green & Ampt모듈을 추가하고, 향후 레이더 강우 및 수치예보강우의 홍수유출예측을 염두에 두고 격자강우량을 활용할 수 있도록 하는 등 홍수유출해석을 위한 분포형 강우-유출모형으로 개선 하였고, 이를 남강댐유역에 적용해 봄으로써 모형의 적용성을 검토해 보고자 하였다. 홍수기동안의 지표흐름과 지표하 흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있었으며, 전처리과정으로서 ArcGIS 혹은 ArcView등의 GIS 프로그램을 이용하여 모형에 필요한 ASCII형태의 입력 매개 변수 자료들을 가공하였다. 또한 후처리과정으로서 모형의 수행결과인 유역내의 유출량 분포 등을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 ASCII형태로 출력하도록 구성하였다. 남강댐유역을 대상으로 유역을 500m의 정방형 격자로 분할하고 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파이론에 의해 추적 계산하였으며, 수문곡선 비교결과 재현성 높은 결과를 보여주었다. 모형의 정확성 및 실용성에 대한 보다 정확한 평가를 위해서는 향후 다양한 강우 사상 혹은 다양한 크기의 유역에 대한 유출량의 재현성 및 매개변수 등에 검증이 이루어져야 할 것이다.
GFDL의 진단적 모형인 MOM(Modular Ocean Model)을 이용한 전구 해수순환이 연구되었다. 모형의 수평 해상도는 1/2$^{\circ}$이며, 수직으로는 21개의 층을 가지고 있다. 열염 관측자료로는 Levitus등(1994)의 자료를, 바람응력자료는 Hellerman과 Rosenstein(1983)의 자료를 사용하였다. 대표적인 분할지역을 가로지르는 수평적 유량 및 열염이송이 모형결과로부터 계산되었다. 초기결과로서 다음과 같은 사실을 알 수 있었다. 대서양, 인도양 및 태평양에서 적도를 통한 수송량이 매우 작았지만 적도를 횡단하는 대서양지역의 열수송은 관측결과에 의하면 북향이었는데 이는 명백히 상층의 난류를 보상하는 북대서양 심해에서의 남향 흐름의 영향이다. 본 연구에서 계산된 태평양 적도지역의 연평균 열수송량은 Philander등(1987)에 의해 계산된 값보다는 작은 값을 보였는데 태평양의 열수송에서 Indonesian Throughflow의 중요성을 말해주는 것으로 보인다. 본 연구에서는 인도네시아 군도를 통한 열수송량이 -0.5PW 정도로 계산되었는데 북대서양과 태평양에서의 극방향 열수송과 비견될 만한 양이다. 구획5와 구획6해역의 열수송의 차이는 아굴라스 해류가 전구 해양의 열평형에서 차지하는 중요한 역할을 제시하였다.
기존의 많은 장면 전환 검출 알고리즘은 점진적 장면 전환을 검출하기보다는 급격한 장면 전환 검출에 중점이 맞추어졌다. 일반적으로 점진적 장면 전환 검출에 중점을 둔 알고리즘은 많은 연산량을 필요로 한다. 또한 장면 전환 검출에 오류 요소인 플래쉬 라이트, 카메라 움직임 및 특수효과 등의 다양한 오류 요소를 고려하지 못하는 경우가 많다. 또한 기존의 많은 방법들은 히스토그램 기반의 알고리즘을 제시하였지만 좋은 성능에 비해 처리속도에서 취약하다. 본 논문에서는 저장된 동영상으로 부터 수직과 수평 블록의 시간적 슬라이스 영상과 슬라이스 영상 내 매크로 블록에 해당되는 정보를 이용한 빠르고 정확한 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 슬라이스 영상으로부터 시, 공간 상관관계의 히스토그램을 구성하고, 이를 그래프 컷 분할 알고리즘에 적용하였다. 처리속도 향상을 위해 영상 전체가 아닌 각각 영상 내 수직, 수평 방향의 중심 부분의 해당되는 위치의 블록에서만 시공간 정보를 추출하여 히스토그램을 구성하였다. 또한 카메라, 물체의 움직임 및 특수효과 변화 등을 효과적으로 검출할 수 있도록 매크로 블록의 움직임과 형태 정보를 이용하여 상당한 변별력 향상을 보였다.
본 논문에서는 ASC(Area Scan Camera)를 이용한 비젼시스템과 belt type xy-table을 사용하여 metal mask의 홀 생성유무 검사시스템을 개발하고, 적용할 수 있는 알고리즘을 소개한다. Metal mask의 전체 영역을 일정한 크기의 검사영역으로 분할한다. 각각의 검사영역의 크기는 ASC의 FOV(Field of View)와 동일하다. 이때 belt type xy-table에서 발생하는 위치오차를 고려하여 일정영역을 중첩하여 분할한다. 검사블록에 대한 카메라이미지는 gerber 파일을 이용하여 생성한 기준이미지와 비교된다. 검사장치에 장착된 metal mask의 회전각도를 계산하기 위하여 존재하는 가장 큰 홀에 대한 카메라이미지를 획득하고, 홀의 수평 에지를 추출한 후 직선의 방정식을 이용한다. Belt type xy-table의 backslash와 같은 기계적 결함에 의해 기준 이미지와 카메라이미지에 존재하는 홀 사이에는 위치오차가 존재한다. 두 이미지를 일치시키기 위해 각 이미지에 존재하는 홀의 무게중심점을 이용한 HT(Hough-Transform)을 사용하여 위치오차정보를 추출하고, 기준이미지의 중심점을 이동시킨다. 각각의 이미지에 존재하는 홀에 대한 무게중심점, 면적, 가로길이, 세로길이 등의 정보를 레이블링을 통하여 구한다. 두 이미지에 존재하는 홀의 무게중심점과 면적을 이용하여 홀의 생성 유무를 판단한다. 그리고 실제로 시스템을 제작하여 위 알고리즘을 적용한다.
JPEG 표준에 의거한 정지 영상 압축을 위하여, 영상은 겹치지 $8{\times}8$ 블록 단위로 분할된다. 카메라 모듈로부터는 라스터 스캔 순서로 화소 데이터를 입력되기 때문에 JPEG 인코더와의 사이에 화소 순서 정렬을 위한 스캔 순서 변환기가 위치한다. 일반적으로 카메라와 인코더 동작을 병렬로 수행하기 위하여 8 라인에 해당하는 화소 데이터를 저장하기 위한 로컬 메모리를 2개 필요하다. 그러나 이와 같이 2개의 메모리를 사용하는 구조는 영상의 수평 해상도에 정비례하여 메모리 용량이 증가하는 문제 때문에 고해상도 영상 압축에는 적합하지 않게 된다. 본 논문에서는 하나의 메모리를 사용하여 스캔 순서 변환을 수행할 수 있는 록 메모리 주소 생성 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 가산기와 감산기와 같은 기본 연산 소자로 구현되기 때문에, JPEG 인코더를 내장한 시스템을 효과적으로 구성할 수 있게 한다.
본 논문에서는 인쇄체 텍스트 영상에 대한 문자열 분리 방법과 어절 분리 방법을 제안한다. 문자열 분리 방법은 수평 투영 프로파일을 분석하고, 오분리된 문자열에 대하여 재귀적 투영 프로파일 (Recursive Projection Profile) 분석을 수행한다. 어절 단위 분리는 문자열에 대한 연결요소 분석을 통하여 gap을 검출한 후, 계층적 군집화 기법에 의해 어절과 어절 사이에 존재하는 gap을 판별하여 어절 분리점을 결정한다. 또한 어절과 어절 사이에 존재하는 특수기호를 검출하여 어절 분리점을 추가하기 위해서, 연결요소의 종횡비와 골격선(skeleton)의 형태적 특징을 고려한다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 총 84 개의 텍스트 영상에 대하여 실험하였고, 국내 상용 OCR 소프트웨어인 아르미와 성능 비교하였다. 최종 어절 분리에 대하여 제안 방법과 아르미가 각각 99.92%와 97.58%의 성능으로 측정됨으로써 제안 방법이 아르미에 비해 우수함을 보였다.
Purpose: Many attempts have been made to describe ideal facial proportions for over two thousands year and constantly lasted till now. Dr. Marquardt has derived supposedly ideal facial proportions from the facial golden mask using golden ratio of 1 : 1.618. On the other hand, facial reducing surgeries such as mandible angle reduction are popularized in Asia because the width of mid and lower face of Korean is recognized to be wider. The purpose is to analyze characters of Korean university students' faces in horizontal plane and establish the objective data for facial width distributions and clinical applications. Methods: We applied the facial golden mask to the photographs in 1000 cases, compared the width of mid and lower face between the facial golden mask and Korean university students' faces. And we first calculated the horizontal ratio(HR) of middle and lower face each for using comparative scale of width, facial golden mask. We divided 1,000 cases into 3 groups by degrees of HR and analyzed data of HR on each groups. Using calculated horizontal ratio, we newly invented the cumulative frequency of distribution graphs in Korean university students' faces. Results: Mean data of HR were over 1.0 in all groups, which means that Korean university students' faces are typically wider than facial golden mask in horizontal planes. And this study was statistically significant(p- value < 0.05). Clinically using the cumulative frequency distributions of Korean university students' face width, we can easily explain changes of facial width to patient after facial reducing surgery and describe the changes into objective data. Conclusion: This study concludes thatKorean university students' faces are wider than facial golden mask is significantly true and the cumulative frequency of distribution graphs are expected to be widely used for comparison of results in facial reducing surgery.
최근 빈번히 건설되고 있는 비정형 건축물들은, 개별부재의 수직/수평적 연결방식 에서 벗어나, 외관 및 내부 구성요소들의 단면이 자유롭게 변화되는 곡선의 형태를 띠고 있다. 이러한 구조물의 안정성 평가를 위해서 고전적 방식의 유한요소 해석기법이 적용된 상용프로그램이 사용되고 있으나, 과도한 절점분할 방식 또는 유한요소망(Finite Element Mesh)의 도입으로 인하여 해석시간이 길어지고 사용성 및 해석 정밀도가 낮은 문제점을 안고 있다. 따라서 본 연구에서는, 전술된 문제점을 개선하기 위하여, 임의의 곡률을 가진 단위 부재 및 단위요소에 대한 수학적 해석모형을 활용하여 비정형구조물에 대한 구조안정성 평가를 효과적으로 수행할 수 있는 전후처리 모듈을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 전후처리 모듈은 곡선형 부재의 곡률을 NURBS 제어점을 이용하여 제어할 수 있도록 개발되었으며, 그로 인해 상용프로그램보다 빠른 형상 모델링이 가능하였다. 또한, 자유로운 형상에 대한 시각적 확인이 가능하여 비정형 건축물의 형상과 거동양상의 현실적인 묘사가 가능하였다.
저수지 수질모형의 기초자료로서의 수체의 수리학적 인자는 물리적인 자료이므로 많은 실측 자료를 필요로 한다. 이러한 자료의 취득을 위하여 수체의 수심을 측정하고, 대상구역의 수계특성을 잘 반영할 수 있도록 수체를 분할하여 각 구간별 수체 중심, 특성길이, 연직 및 수평 단면적, 수표면적, 수체적, 수로경사 등을 구하여 사용한다. 이러한 자료의 취득은 여러 가지 어려움으로 인하여 조사지점이 조밀하지 못하거나 계간방법이 개발되지 못하는 등의 이유로 인하여 실제값과 상당한 차이를 나타내기도 하므로 이를 개선할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 최근에 개발된 다중 음향탐사기 (MBES)는 초음파를 발사하여 하상에서 반사한 파의 시간을 측정하고 거리로 환산하여 수심을 측정하는 것으로 여러 지점의 수심을 동시에 스캔할 수 있다는 장점이 있다. 또한 MBES는 수신기의 지향각이 존재하므로 파의 반사지점을 정확하게 파악할 수 있다. 단일 음향측심기는 측선을 따라 수심을 측정하므로 조사간격이 넓어 정확한 수로정보를 얻기에는 미흡한 점이 있으나 MBES는 수체 전체를 $1\times1m$ 당 $4\~5$ 번의 측정하고, 변화가 심한 호저면에서도 수심오차 $5\~8 cm$의 고분해능을 갖는다. 이를 이용하면 하상의 수심에 내한 3차원의 연속분포를 생성하고, 하상의 지형적인 특징을 조사${\cdot}$ 분석할 수 있으며 하상의 성상과정에 관한 기초자료로도 활용한 수 있다. 수체정보를 산정할 때 단일 음향측심법은 간접적으로 자료를 취득하므로 주관적인 견해 및 큰 오차를 내포하고 있으나, MBES는 Hypack Max를 이용하여 구획한 구간에 따른 수표면적과 연직단면적 및 수체적을 자동으로 계산한다. 그리고 측정한 자료의 raw data를 이용하면 각 구간에 대한 무게중심을 구하여 중점으로 사용 가능하고, 종방향의 구축을 산정하여 수로의 깊이 및 중심간 길이를 정확하게 계산할 수 있다.
말레이시아 차량 번호판에는 플라스틱으로 제작된 영문 및 숫자들이 엠보싱 형태로 부착되어있으며 수평 수직방향 문자들 사이 간격이 조밀하게 배치된 경우가 많다. 따라서 조도가 낮은 차량 영상에서는 번호판 문자 획 정보 추출이 어려워질 수 있다. 본 논문에서는 저 조도에서 촬영된 말레이시아 차량 영상에서 번호판을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 저 조도에서 촬영된 차량 영상에서도 문자 획 연결 요소를 정확하게 추출하기 위해 DoG 필터링 기반 문자 획 생성 기법을 도입하였다. 문자 획 연결요소 해석을 통한 번호판 후보 영역을 추정한 다음 문자 영역을 분할하고 인식을 하였다. 쿠알라룸푸르 도로상에서 조명이 부착되지 않은 IR 카메라를 사용하여 주야로 촬영한 6,046장의 차량 영상을 대상으로 번호판 인식 실험을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 실험해 본 결과 번호판 인식 성능이 96.1%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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