본 논문에서는 다양한 조도의 영향에도 본질적인 특성이 변하지 않는 고유영상을 이용한 그림자 검출과 멀티 스케일 감마 보정 기반의 그림자 복원 방법을 제안하였다. 그림자 검출은 컬러 영상의 그레이스케일 영상과 고유영상 간의 화소 변화 정보를 이용하여 추정하였으며, 그림자 복원 과정에서는 감마 보정을 통해 영상의 밝기를 조절하는 방법을 적용하였다. 감마 보정은 개별적 화소값에 대한 비선형 조정으로 채도가 변경될 수 있으므로 컬러 영상의 채널별로 수행되는 멀티 스케일 감마 보정을 수행한다. 멀티 스케일 감마 값은 컬러 영상에서 그림자와 그림자가 아닌 영역의 교차 윤곽을 획득한 후 이 정보를 기반으로 추정되며, 결과적으로 서로 다른 유형의 영역 특징을 멀티 스케일 감마 값으로 보정하여 그림자를 복원하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 그림자가 포함된 단일 자연 영상에서 그림자를 효과적으로 복원함을 보였다.
폐기물 등을 열분해 가스화한 합성가스로부터 효과적으로 고순도의 수소를 회수하기 위하여 WGS(수성가스전환반응) 및 $CO_2$ 회수 PSA 공정을 적용하였다. 벤치스케일 열교환형 WGS반응기를 개발하여 기존 단열방식에 비하여 단순화한 반응시스템을 구축하였으며 출구 CO농도 4%대를 달성하였다. 또한 3베드로 구성된 벤치스케일의 $CO_2$ PSA운전을 수행한 결과, 2.5barg 흡착 및 진공재생단계를 적용하여 회수되는 $CO_2$의 농도가 95%이상, 회수율 80%이상을 기록하는 효율적인 $CO_2$ 회수공정을 개발하였다. 한편, 흡탈착 모사프로그램인 ADSIM을 통해서도 실험과 비교적 일치한 결과를 얻을 수 있었는데 향후 스케일업 설계자료 확보시 유용할 것으로 판단되었다.
최근 여러 산업 분야에서는 품질의 향상과 생산성을 높이기 위해 자동화 검사 장치 개발이 활발하게 연구 되고 있다. 본 연구에서는 비전을 이용한 신뢰도 높은 슬라브(Slab) 표면 검사 자동화 알고리즘의 전처리 단계인 오실레이션 마크(Oscillation mark) 검출을 목표로 한다. 슬라브 영상의 경우 조업시에 발생하는 산화 물질인 스케일(Scale)이 영상 전체에 분포하고 있으며, 이러한 스케일은 형태적 특징 및 밝기 특징이 일정치 않기 때문에 오실레이션 마크 검출 성능을 저하 시킨다. 따라서 스케일의 영향을 최소화 하고 효과적으로 오실레이션 마크를 검출하기 위해 가버 필터(Gabor filter)와 수직 투영 프로파일(Vertical projection profile)을 이용한 노이즈 제거 방법을 사용한다.
본 논문에서는 동일한 체적분율 가지는 탄소나노튜브 나노복합재의 기계적 특성을 규명하였다. 동일한 chirality를 가지는 서로 다른 크기의 탄소나노튜브를 이용하여 탄소나노튜브의 크기가 복합재의 물성에 미치는 영향을 규명하였다. 복합재료의 분자동역학의 결과 탄소나노튜브의 길이방향의 물성은 크게 증가하나, 전단특성의 물성 강화효과를 나타나지 않았다. 이는 통해 탄소나노튜브와 기지재료 사이의 상호작용력이 복합재료의 전단력을 전달하고, 변형을 유지할 만큼 강하지 않다는 것을 확인하였다. 이와 같은 분자동역학 결과를 바탕으로 멀티스케일 모델을 개발하여 복합재료에서 나타나는 현상을 묘사하였다. 제안된 멀티스케일 모델을 이용하여 다양한 조건의 복합재료에 대한 특성 예측이 가능하다.
노후화된 터널에서 배수공의 막힘현상은 중요한 문제점으로 대두되며, 장기적으로는 배수시스템에 폐색현상을 일으킨다. 배수시스템에서의 침전물 방지를 위한 요소기술 검증을 위해 본 연구에서는 도로터널의 토사층 및 라이닝을 모사하여 배수공의 유출수에서의 침전현상을 살펴보았다. 또한 기존의 배수공들은 대부분$5^{\circ}$ 이하로 설치되었기 때문에 배수공의 기울기를 변화시켜가며 시험하였다. 배수공의 기울기를 $2^{\circ}$로 한 경우에는 퀀텀스틱은 스케일의 생성을 방지하는 데 효과가 있었으나 자화장치는 효과가 없는 것으로 나타났다. 배수공의 기울기를 $5^{\circ}$로 한 경우에는 퀀텀스틱과 자화장치 모두 배수공내 스케일의 생성을 방지하는 데 효과가 있었으나, 특히 퀀텀스틱이 자화장치보다 더욱 효과가 있는 것으로 나타났다.
사용자의 감성을 측정하기 위한 심리적 측정방법 중에서 사용자가 느끼는 감성을 형용사와 같은 어휘를 통해 간접적으로 측정하는 방법, 즉 감성어휘를 추출하여 사용자의 감성을 측정하는 방법이 가장 보편화되어 있는 방법이다. 본 연구의 선행연구에서는 사용자가 제품을 사용하는 도중에 유발되는 인간의 감성 변화를 나타낼 수 있는 감성어휘들과 대표감성들을 추출하여 제품을 사용하는 도중에 표출되는 사용자의 감성을 측정하기에 적합한 주관적 평가스케일을 도출하였다. 사용자의 감성을 측정하기 위한 심리적 측정방법에는 감성어휘를 이용한 체크리스트 외에도 자기-보고 질문지형 스케일도 널리 사용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 선행연구를 통해 도출한 주관적 평가스케일을 보다 더 효과적으로 활용하기 위하여 자기-보고 질문지형 스케일을 제안하였다. 또한 개발한 자기-보고 질문지형 척도의 Cronbach's ${\alpha}$ 계수 분석을 통해 신뢰도를 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시한 자기-보고 질문지형 척도는 제품을 사용하면서 자연스럽게 표출되는 사용자의 감성을 효과적으로 측정하기 위한 척도로 활용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 브리징 스케일 분해를 기반으로 멀티스케일 문제에 대한 설계민감도 해석법을 개발하였다. 나노 기술의 급속한 발전으로 인해 나노 수준의 해석의 필요성이 지속적으로 증가하고 있다. 최근 분자동역학과 연속체역학의 연성문제에서 많은 해석 방법들이 개발되었다. 본 논문에서는 연성시스템 해석을 위해 브리징 스케일 기법을 사용한다. 전체 영역의 분자동역학 시스템의 해석은 많은 양의 계산 비용이 들기때문에 분자동역학과 연속체 시뮬레이션의 연성시스템을 선호한다. 분자동역학과 연속체 수준 사이의 정보 교환은 분자동역학과 연속체의 경계에서 일어난다. 브리징 스케일 법에서 일반화된 랑지벵 방정식은 축소된 영역의 분자동역학 시스템 해석을 위하여 요구되고, 시간이력 커널을 사용하여 구한 GLE 힘은 분자동역학 시스템에서 경계에 있는 원자들에 작용한다. 그러므로 분자동역학과 연속체 수준의 시뮬레이션을 분리해서 해석할 수 있으며 계산 과정을 가속시킬 수 있다. 연성문제의 시뮬레이션 이후에는 설계의 최적화를 위해 설계민감도 해석의 필요성이 자연스럽게 나타나며 전체 시스템의 성능은 나노 스케일의 효과를 고려해서 최적화된다. 설계구배 기반 최적화에서 설계민감도가 요구되지만 유한차분법으로 구한 민감도는 문제가 대형화될 때 계산비용의 제한때문에 비실용적이나 해석적 설계민감도는 효율적인 강점을 갖는다. 본 연구에서는 연성된 분자동역학-연속체 멀티스케일 문제에서 해석적 설계민감도를 유도하여 정확성과 향후 최적설계로의 활용 가능성을 확인하였다.
스케일러블 비디오 코딩(SVC, Scalable Video Coding)은 MPEG(Moving Picture Expert Group)과 VCEG (Video Coding Expert Group)의 JVT(Joint VIdeo Team)에 의해 현재 표준화 되고 있는 새로운 압축 표준 기술이며 시간, 공간 및 화질의 스케일러빌리티를 지원하기 위해 계층 구조를 가지고 있다. 공간적 스케일러빌리티를 위해 기본 계층으로부터 텍스처, 움직임 그리고 잔차신호 정보를 예측하여 사용한다. 그러나 고효율의 압축효과를 얻기 위해 기존의 방식에서는 기본계층에서 얻은 세가지 정보이외에 현재 향상 계층에서 자체적으로 얻은 부호화 정보를 비교하여 최소의 RD(Rate Distortion) 비용을 가지는 정보를 이용하여 부호화 하도록 되어 있다. 하지만 이러한 방식은 향상 계층에서 인터 모드 결정 시 $16\times16,\;16\times8,\;8\times16,\;8\times8,\;4\times4,\;4\times8,\;4\times4$ 블록 모드에 대한 움직임 벡터 예측 및 보상 과정을 거쳐야 하기 때문에 향상 계층에서의 부호화 복잡도는 기본 계층에 비해 상당히 증가하게 된다. 본 논문에서는 기본계층에서 예측한 움직임 벡터 정보를 이용하여 항상 계층에서 모드 결정을 고속화하는 방법에 대해 소개한다. 제안된 방법은 기본 계층에서 예측한 블록모드 중에서 큰 블록인 $16\times16$ 블록에서 움직임 벡터가 (0, 0) 일 경우에 대하여 향상 계층에서는 $16\times16$매크로 블록에 대해서만 움직임 예측 및 보상을 수행함으로써 향상 계층에서 움직임 모드 결정을 조기에 완료하게 된다. 이것은 하위 공간 계층에서 예측한 움직임 벡터 정보가 아주 작을 때는 큰 블록 크기로 모드로 결정되는 일반적인 원리를 이용한 것이고 이 제안 방법을 이용하였을 경우 향상계층에의 모드 결정과정을 고속화함으로써 전체 스케일러빌 비디오 부호하기의 연산량 및 복잡도를 최대 70%까지 감소 시켰다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.
본 연구는 예술적 장르인 르네마그리트의 초현실주의 작품 레슬러의 무덤의 소재인 장미를 모티브로 활용하여 VR콘텐츠를 제작하였다. 현재 시장은 VR콘텐츠의 대중화로써 게임, 체험형 전시로 활성화 되고 있다. VR콘텐츠의 문제점은 관람자에게 게임, 단순 체험형 전시보다 예술적 장르인 콘텐츠 개발이 필요하다. 데페이즈망 기법을 공간의 변조(왜곡), 모순된 이미지의 결합(중첩), 물체의 변형과 변화(스케일) 3가지 키워드로 분류하고 프랙탈 구조의 왜곡, 중첩, 스케일의 3D 착시 패턴을 데페이즈망에 대입하였고, 이미지스케일 도구를 활용하여 장미를 대입하였다. 결론으로 이미지 스케일의 왜곡(공간의 변조)은 Dynamic-curve, Texture-soft 영역에 연결하였고, 중첩(모순된 이미지의 결합)은 Big-size, Irregular-depth영역, 스케일(물체의 변형과 변화)은 big-size, Irregular-space영역의 포지션에 연결하였다. 타임라인별 방안에 식물과 장미패턴을 제작하여 Overlap, Scale, Distortion, Overlap, Distortion, Scale 순으로 진행이 되었고, 착시효과의 다양성을 활용하여 문제점을 보완하였다. 본 연구를 바탕으로 인지적, 물리적, 기능적, 감각적 어포던스 오감을 활용한 완성도 높은 예술적 VR 영상 콘텐츠를 제작할수 있을것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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