2계 선형 상미분방정식의 경계치 문제는 보통 해를 구하고자 하는 구간의 양 끝점에서 도함수의 값을 임의로 선정한 후 각 점에서 초기치 문제의 해를 구한 다음 적절한 1차 결합을 이용하여 구하게 된다. 이 경우 초기값과 도함수 값을 사용한 반복연산이 수반되며 따라서 오차의 누적이 불가피 하게 된다. 이 논문에서는 이같은 오차의 누적을 피할 뿐 아니라 3차 Spline 함수를 사용함으로써 오차가 O( $h^2$)인 해를 구하는 방법에 대하여 기술한다 두 개의 경계조건과 근사값을 구하고자 하는 점에서의 함수 값을 "If x is $B_{i}$, then f is $C_{i}$"와 같은 Fuzzy Rule들로 변형하고 주어진 미분방정식을 상수 $C_{i}$들의 관계식으로 변형하여 해를 구하였다. 산출된 결과로부터의 보간 연산은 Fuzzy System사용에 의하여 대체되었다. 이상의 방법으로 산출한 해의 근사오차가 O( $h^2$).임을 증명하였으며 3개의 예제에 대한 계산결과를 4계 Runge-Kutta 방법에 의한 해와 비교하여 기술하였다였다였다였다
본 논문에서는 홍채 인식을 할 때 여러 가지 자세 변화에 민감한 홍채 패턴을 일정한 기준에 따라 항상 고정된 형태로 추출하기 위해 눈꺼풀의 윤곽을 검출하여 눈의 모양을 바로잡는 방법을 소개한다. 이와 더불어 효과적인 홍채 영역 검출을 위한 정확한 동공의 경계 측정과 공막 경계 측정을 위한 새로운 방법을 제시한다. Template Matching과 Mean Shape을 이용하여 여러 가지 다양한 눈의 형태와 눈썹의 영향 때문에 판단이 까다로운 눈꺼풀의 경계를 검출하였다. 동공 경계의 자세한 검출은 Hough Transform을 이용하였고 공막의 경계는 최소 자승법을 이용하였다.
실제의 음성 인식 및 음성 통신 등의 음성 처리 시스템에서는 음성 신호를 손상시키는 배경 잡음 신호의 존재로 그 성능이 많이 저하된다. 특히 차량 내와 같은 잡음이 극심한 상황에서는 전처리 부분에서 이러한 잡음을 제거시켜 주어야한다. 본 연구는 자동차 내의 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성 정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 추정하는 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법 사용의 전제 조건은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재한다. 이러한 이유에서 본 연구는 잡은 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화하는 차감법을 제안한다. 이러한 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 정용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.
홍채인식 시스템에 있어서 동공 검출은 가장 먼저 이루어져아 할 전처리 과정이다. 현재 홍채인식 시스템에 있어서 사용되는 동공 검출은 영상의 모든 위치에서 원형돌출부(circular projection)를 구한 후, 경계선을 검출하여 원형의 경계 성분이 가장 강한 위치를 찾는 방법으로 연산량이 너무 많은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 같은 고주파성분에 해당 되더라도 경계선의Amplitude는 잡음의 경계선에 비해 그 값이 크다는 것을 이용하여, 경계선과 잡음을 구별할 수 있게 되고, 따라서 잡음 제거 성능을 기존의 방법에 비하여 상당히 향상시킨 웨이블렛 변환을 이용하여 동공의 특징을 추출할 수 있었다.
전정색영상과 달리 컬러영상에서 개체를 추출할 경우 밴드별 분광특성을 이용하여 특정지물을 효과적으로 인식할 수 일고 밝기값만으로 구별해낼 수 없는 개체를 추출할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 컬러영상에서 지형지물을 추출하기 위해 컬러정보를 이용하여 경계를 추출하는 연구를 수행하기 위해 일반적으로 사용하는 RGB 색체계가 아닌 CIEL*Ch 색체계로 변환한 후 L*에서 경계를 추출하고 C, h값으로 특정지물을경계를 추출하는 기법으로 컬러영상의 경계를 추출하였다.
IEEE Std.1149.1 표준의 제정으로 경계주사는 규격화되었다. 그러나 이러한 표준의 제정에도 불구하고 실제 보드 테스트를 수행하는 데에는 아직도 많은 어려움을 가지고 있다. 본 연구에서는 IEEE Std.1149.1의 표준을 만족하면서도 기존의 방법보다 안전성에서 우위를 보임과 동시에 보다 높은 고장 검출률을 가지는 경계주사 테스트 시스템의 새로운 구현 기법을 제시한다.
현재 우리나라에서 설계 및 시공되는 대부분의 철근콘크리트 벽식구조 공동주택은 상부벽체-하부골조 시스템으로 구성되어 있으며 서로 다른 상하부 구조시스템의 결합을 위해 전이보를 이용한다. 상부의 하중을 하부의 기둥 부재에 효율적으로 전달하기 위해 전이보가 큰 강성을 지녀야 하고 이로 인해 부재의 춤이 커져 많은 물량의 투입되고 전반적인 경제성이 떨어지게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기둥을 벽체요소로 대체하고 일반적인 콘크리트 전이보에 비해 규모가 작은 경계보를 수평 구조요소로 활용한 새로운 경계보-벽체 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 축하중에 대한 성능 평가를 위해 3차원 비선형 유한요소해석을 수행하였다. 주요 설계변수로 상하부벽체 길이비, 경계보 부재의 전단보강근 간격, 하부벽체로 연속되는 상부벽체 수직근의 꺾임 비율, 슬래브 길이를 설정하고 제안된 시스템의 성능에 얼마나 기여하는지 분석하였다.
이 논문에서는 델타연산자를 사용하는 단일접근법에 의해 단일분산시스템에 대한 변동경계치의 새로운 결과를 제시하였다. 시스템 불확실성이 존재하는 경우에 대한 새로운 장인 안정성 경계치를 이용하여 단일 분산시스템의 강인 안정성 해석이 수행되었다. 새로운 단일 안정성 경계치는 단일 리아프노프 행렬 방정식에 근거하여 개발되었다. 또한 새로운 단일 경계치가 적용되었을 때 시스템이 그 안정성을 유지함을 나타내었고 예제가 이 제안된 결과를 입증하기 위해 제시되었다.
현행 지적도에는 건물 위치가 표시되지 않아 지적도 활용 시 건물 위치 식별이 어렵고, 지적현황측량에 따른 비용과 시간의 소요와 불편을 격고 있으며, 지상 건물의 경계 침범으로 인한 분쟁과 소송이 일어나고 있다. 건축물 경계 추출에 관한 선행연구에서 수치정사사진과 LiDAR를 이용한 건물 경계를 추출은 원칙적으로 지적측량의 원리와 상이한 기준으로 실제 지상의 외벽 경계선이 아닌 건축물의 옥상층 경계선을 추출하였다. 따라서 본 연구에서는 건물등록을 위해 시도해 보지 않았던 건축도면을 이용하여, 기존연구에서 고려되지 못한 지붕선이나 처마선이 아닌 실제 지적측량에서 기준이 되는 외벽의 경계선을 등록하기 위해 건축도면을 활용하였으며, 등록하는 과정에서 ArcGIS 엔진을 이용하여 개발한 자동 등록 방법을 사용하였다. 지적도 필지 경계선과 건축도면의 필지 경계선을 기준으로 등록한 결과 지적현황측량 성과와 수치지역에서 연결오차로 RMSE가 0.10m, 도해지역에서 0.16m로 나타났다. 따라서 건축도면을 이용하여 지적도에 건축물의 경계를 등록함으로써 지상측량을 보완할 수 있으며, 3차원 지적구축을 위한 기반을 조성하고, 지적재조사사업에서 시간과 경비를 획기적으로 절감할 수 있을 것이다.
무인 운반설비의 자동화 시스템 개발의 한 부분으로써 여러 Vision 센서 중 레이저 센서를 이용하여 작업공간상에 있는 판재류와 코일류의 경계부분을 인식한다. 다음으로 인식한 물체의 경계를 이용하여 3차원 공간상의 위치좌표를 추출하여 무인크레인에 이동해야할 위치좌표를 전달한다. 본 연구에서는, 첫 번째 레이저 센서를 이용한 물체의 경계 추출, 두 번째 레이저 센서의 z축 기울기 각 추출, 세 번째 인식한 경계를 이용하여 물체의 2차원 위치좌표 추출, 네 번째 레이저 센서를 이용하여 판재와 코일의 판별, 다섯 번째 물체 판별의 결과에 따른 판재와 코일의 3차원 위치좌표 추출을 목적으로 한다. 본 연구의 결과는 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발에 상당한 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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