• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권1호
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• pp.39-48
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• 2005

전통적인 2차원 애니메이션 제작기법에 의하면, 애니메이션의 기대효과(Anticipation)는 동작에 대한 준비단계로서 사실적이고 풍부한 표현을 하는데 중요한 역할을 한다고 알려져 있다. 얼굴 표정 애니메이션 데이타가 충분히 길다고 가정하면, 특정한 얼굴 표정에 대한 기대효과가 주어진 애니메이션 데이타에 존재할 가능성이 높다. 본 논문에서는 주어진 얼굴 표정 애니메이션 데이타로부터 얼굴 표정의 기대효과를 자동으로 추출하여 추가하는 방법을 제시한다. 먼저 애니메이션 데이타에 대해 중요요소분석법(Principal Component Analysis)을 적용하여 얼굴 모델의 모든 정점을 비슷한 움직임의 방향을 갖는 요소(Component)의 집합으로 분류한다. 각각의 요소에 대하여, 반대 방향의 움직임을 갖는 보정 애니메이션 데이타를 파 요소에 대한 기대효과로서 추출하고, 이 중에서 얼굴 모델의 위상정보를 보존하는 최적의 기대효과를 주어진 보정의 기대효과로 선택한다. 선택된 기대효과는 애니메이션 데이타의 연속성과 재생 시간을 유지하도록 주어진 표정과 적절히 합성(Blend)한다. 모션캡쳐 및 키프레임 작업에 의한 3차원 얼굴 보정 애니메이션 데이타를 입력으로 하여 기대효과론 자동으로 생성하는 실험격과를 제시한다. 본 논문은 전통적인 2차원 애니메이션 제자방법 중 하나인 기대효과를 3차원 얼굴 표정 애니메이션에 적용하는 새로운 방법을 제시하여, 애니메이션 제작자가 얼굴 표정을 선택하는 간단한 상호작용만으로도 기대효과가 추가된 3차원 얼굴 보정 애니메이션을 손쉽게 얻을 수 있다.

• 정보학연구
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• 제7권2호
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• pp.93-104
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• 2004

스포츠 중계 영상과 같은 동영상은 카메라의 줌과 팬에 의한 화면 전역 이동이 크게 발생하며, 적은 수의 특징점 및 다수의 불규칙 운동 개체들로 인하여 이동 해석이 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 다이나믹한 동영상의 전역 이동 계수를 추출하기 위한 새로운 알고리듬을 제안하고, 이를 개체 추적 시스템에서의 이동 보상과 파노라마 합성에 이용할 수 있도록 하였다. 인접 프레임 사이의 이동을 연속적으로 적용할 때, 누적되는 오차를 최소화하기 위하여, 다중 프레임 간의 이동으로부터, 사이 프레임들 간의 이동을 보간하는 방법을 제안하였다. 여기서 아핀 변환 또는 원근 투영 변환을 하나의 정방 행렬로 보고, 미소 이동을 갖는 행렬의 거듭제곱으로 분할하는 문제를 제시하고, 뉴튼 랩슨 방법을 벡터와 행렬 행태로 변형하여 풀이하는 방법을 제안하였고 매우 효율적으로 계산할 수 있음을 보였다. 이를 다수의 프레임 사이에서 재 계산된 이동과의 오차의 분할에 이용하고, 같은 방법을 계층적으로 수행하는 이동 계수의 향상 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 방송용 특수 효과의 연출과 비디오 인덱싱 등의 응용 분야에 활용할 수 있다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.194-194
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• 2011

현대 사회에서 차량을 비롯한 선박, 항공기와 같은 각종 수송수단들은 그 용도와 형태도 다양하고 널리 보급되어있을 뿐만 아니라 각 분야에서 없어서는 안 될 필수품이 되어 있다. 그러나 수송수단의 수와 활용빈도수가 증가함에 따라 그로 인한 차량화재, 선박화재 그리고 항공기화재 등과 같은 특수화재의 발생에 따른 재산 및 인명피해의 문제점들도 함께 늘어나고 있는 실정이다. 2009년 기준, 1년 동안의 전체 화재발생건수 47,071건 가운데 차량화재의 발생건수가 5,958건으로서 전체의 12.6% 정도를 차지하였다. 그뿐만 아니라 차량 내장재의 주 재질은 가연성을 지닌 열가소성 합성수지들로서 화재가 발생하였을 경우, 다량의 가연성 가스 및 독성가스를 방출하기 때문에 인명 및 재산 피해를 증가시키는 문제점을 갖고 있다. 하지만 아직까지도 이와 같은 수송수단에 대한 화재를 예방하거나 피해를 최소화할 수 있는 화재진압대책 등에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고 과학적이며 체계적인 대응방안을 수립하기 위한 기초 자료를 확보하고 이를 통한 수송수단의 화재안전성을 분석하고자 각종 수송수단에서 사용되는 오일을 대상으로 연소특성 분석 및 화재하중에 관한 연구를 수행하였다. 분석 대상 오일은 연료용과 부속용 오일로 크게 분류되며, 연료용 오일로는 차량용 경유와 휘발유 그리고 군용차량용 경유, 항공기용 백등유와 제트유, 선박용 고유황경유 등을 선정하였다. 부속용 오일로는 브레이크오일, 파워오일, 엔진오일, 자동변속기오일, 수동변속기오일을 대상으로 각각 일반용과 고급형 2가지씩 시료를 선정하여 분석을 수행하였다. 분석방법은 대상오일들의 기초물성을 고찰하기 위해서 비중계를 이용하여 각 시료들의 비중을 측정하였으며, 문헌으로부터 끓는점, 어는점 및 점도 등을 조사하였다. 또한, 대상오일들의 착화특성을 살펴보고자 콘칼로리미터와 인화점 측정기 및 발화점 측정기 등을 이용하여 발열량, 착화시간, 발연량, 발화점, 인화점 등을 측정하였다. 대상오일들의 물성 및 착화특성에 대한 측정결과를 살펴보면, 비중은 $725.8{\sim}1072.0kg/m^3$ 정도의 값을 나타냈고, 인화점은 영하의 인화점을 갖는 휘발유의 경우, 장비의 특성상 분석이 곤란하여 측정하지 못하였으며, 다른 시료들은 $45.3{\sim}266.6^{\circ}C$정도의 값을 나타냈다. 발화점은 $325.7{\sim}600.6^{\circ}C$정도의 값을 갖는 것으로 나타났다. 따라서 이와 같은 결과들을 활용하면 차량, 선박, 항공기 등에 대한 화재발생과 관련된 화재안전성을 분석하고 이를 통한 수송시스템의 화재에 대한 예방 및 대응 방안의 효율성을 높일 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.634-643
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• 2020

본 연구에서는 고체윤활제 중 가장 널리 사용되는 폴리테트라플루오로에틸렌(PTFE) 분말의 종류와 투입량에 따른 우레아 그리스의 윤활 및 유변학 특성 변화를 연구하여 최적의 윤활시스템을 구축하고자 하였다. 4,4'-메틸렌 다이페닐 다이아이소사이아네이트(MDI), 올레일아민과 시클로헥실아민을 사용하여 우레아 그리스를 합성하고, 분산법 혹은 현탁법으로 중합된 PTFE 분말을 함량별로 투입하여 그리스를 제조하였다. 제조된 그리스의 기본물성, 유변학적 및 트라이볼로지 특성을 비교하였다. 그 결과, PTFE의 첨가량에 따라 우레아 그리스의 주도값은 감소하지만 변화폭은 분산형 PTFE가 상대적으로 더 큰 것으로 확인되었다. 내열성과 동판부식 영향성에서는 두 가지 PTFE 분말 모두 큰 변화가 없는 것을 확인하였다. PTFE 분말의 함량 증가에 따라 전단점도는 상승하였으며, 분산형 PTFE가 점도 상승에 더 효과가 있음을 확인하였다. 손실계수의 값이 1인 점에서 전단응력은 PTFE 분말이 첨가되지 않은 그리스 보다 첨가된 그리스가 더 높았고, 분산형 PTFE가 현탁형 PTFE보다 더 큰 것을 확인하였다. 두 가지 PTFE 분말 모두 우레아 그리스의 마모 감소 효과에 대한 성능 향상은 낮았지만, 내 하중 성능은 분산형 PTFE는 최대 2.5배, 현탁형 PTFE는 최대 5배의 증대 효과가 있는 것을 확인하였다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제15권1_2호
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• pp.19-29
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• 2000

아세트아닐리드는 의약품과 염료의 합성과정에서 중간체로서 공기와 폐수를 통하여 환경 중에 방출될 수 있다. 아세트아닐리드는 호기적 조건하에서 신속히 생분해되고 OH 래디컬의 존재하에 간접적으로 광분해된다. 생물농축계수는 4.5로 추정되므로 수생생물에서의 생물농축은 낮을 것으로 예상된다. 아세트아닐리드에 관한 생태독성학적 데이터 조사결과 4종 어류에 대한 급성독성치만 보고되어 있으며, EUSES시스템에 의하면 어류에서의 최저 PNEC 값(예상 무작용농도)은 0.01mg/l이고 표면수에서의 PEC값(예상 환경농도)은 지역수준에서 최악의 경우 9.1$\times$$10^{-5}$mg/l이다. 지역수준에서 표면수에 대한 아세트아닐리드의 RCR(위해성지수)은 9.1$\times$$10^{-3}$으로 추정되어 어류에 대한 안전성은 충분하다. 그러나 국지 수준에서의 RCR은 물과 침적물에서 각각 1.3과 1.6이므로 제조공장 주변에서는 생태독성 위험이 존재할 것으로 추정된다. 아세트아닐리드의 환경위해성 평가를 보다 정확하게 하기 위해서는 물벼룩과 조류에 대한 급성독성 자료가 보완되어야 할 것이며, 따라서 이에 대한 실험이 진행되어야 할 것으로 사료된다.

• 자원리싸이클링
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• 제19권5호
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• pp.31-43
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• 2010

석탄가스화 복합발전 시스템의 집진설비용 다공성 탄화수소 캔들 필터 제조를 위해 래밍성형과 진공 압출성형 공정에 외해 캔들필터 성형체를 제조하였다. 다양한 입도를 갖는 탄화규소 분말을 출발원료로 하였으며, 비점토계 무기 소결조제로 뮬라이트와 칼슘 카보네이트 분말을 사용하였다. 래밍성형과 진공 압출성형에 의한 캔들 필터 성형체들은 대기 분위기 $1400^{\circ}C$에서 2시간 소성하여 제조하였다. 캔들 필터 성형공정과 출발원료 입도가 소결된 다공성 캔들 필터 지지층의 기공율, 밀도, 강도 (굽힘강도, 압축강도)와 미세구조에 미치는 영향을 조사하였다. 래밍성형 공정에 외한 제조원 다공성 탄화규소 캔들 필터 소결체가 압출성형된 필터에 비해 높은 밀도 및 강도를 나타내고 있었으며, 그 최고 값은 각각 $2.0\;g/cm^3$과 45 MPa이었다. 한편 캔들 필터 지지층의 장기 내식성 평가 예측을 위하여 소결된 시편에 대해 석탄가스화 복합발전 $600^{\circ}C$의 모사 합성가스 분위기에서 2400시간 부식실험을 수행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.684-688
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• 2008

레이더 강우와 관련한 대부분의 연구나 실무적용이 제한을 받는 이유는 레이더 반사도 등의 원시자료를 획득하기가 어려울 뿐만 아니라 이를 처리하여 수문해석에 적용하는 과정이 간단하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 다음과 같은 내용을 연구하였다. (1) 레이더 영상자료를 실용적으로 활용하기 위한 '레이더 영상 디지털 변환법(RAIDOM)'을 연구 개발하였다. 또한 오프라인상에서도 기상청 레이더 합성 CAPPI 이미지 자료를 디지털 강우자료로 직접 변환할 수 있는 방법을 제시하였다. 이러한 기술은 앞으로 레이더 강우 연구와 레이더 강우의 활용성을 넓히는데 크게 기여할 것으로 기대된다. (2) RAIDOM 레이더 강우와 연계한 분포형 강우유출모형을 구축하였다. 본 연구에서는 DEM, 토지피복도, 토양도로부터 분포형 강우-유출모형의 매개변수를 산정하는 방법을 상세히 연구하여 제시하였다. 이러한 연구결과는 앞으로 분포형 강우유출모형에 대한 연구와 활용성을 넓히는데 기여할 것으로 기대된다. (3) 주요 관측 레이더 호우사상을 이용하여 RAIDOM 강우와 구축된 분포형 모형의 적용성을 검증하였다. 이를 위하여 먼저 강우유출자료가 체계적으로 관리되고 있는 평창강 국제수문개발계획(IHP) 시범유역의 자료를 이용하여 모형의 매개변수 보정을 수행하였다. 강우 전 하천의 기저유량과 유역의 초기함수조건을 제외한 나머지 매개변수는 유역특성을 나타내는 인자들이므로 모든 강우사상에 대하여 일정한 것으로 가정하여 매개변수 보정을 수행하였다. 6개 주요 호우사상에 대하여 보정한 결과 4개의 호우사상에 대하여 강우-유출과정을 거의 완벽하게 재현하였으며, 2개의 호우사상에 대해서는 수문곡선의 상승과 하강은 비교적 일치하나 첨두부에서 다소차이가 발생하였다. (4) 보정된 분포형 모형을 2006년 7월에 발생한 국지성 집중호우와 한강유역 중상류지역에 걸쳐 큰 홍수량을 발생시킨 2개의 호우사상에 대하여 레이더 강우자료를 적용하여 검토하였다. 검토결과 임진강유역 3개 수위관측소와 우이천수위관측소 및 중랑교수위관측소에서 모의된 홍수수문곡선은 실측치와 잘 일치하는 것으로 나타나 본 연구에서 제시한 RAIDOM과 이를 적용한 분포형 모형이 강우유출 모의를 위하여 활용될 수 있음을 보여주었다. 앞으로 태풍에 수반된 강우와 장마전선 등을 포함한 다양한 유형의 여러 가지 강우에 대한 적용을 통하여 모형의 검증과 보완을 수행하여 RAIDOM 레이더 강우와 분포형 강우유출모형을 연계한 홍수 예보 시스템으로 발전시켜 나갈 예정이다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제56권1호
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• pp.19-28
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• 2017

폴리드나바이러스(polydnavirus: PDV)는 일부 내부기생봉에 공생하는 이중나선형 DNA 바이러스 분류군이다. Cotesia plutellae bracovirus (CpBV)는 프루텔고치벌(C. plutellae)에 공생하는 일종의 PDV이다. 프루텔고치벌은 어린 배추좀나방(Plutella xylostella) 유충에 기생한다. 기생 초기에 발현하는 CpBV-ELP1 유전자는 혈구세포에 세포독성을 발휘하면서 기주의 세포성 면역을 억제하여 기생에 중요한 역할을 담당하고 있다. 본 연구는 이 유전자를 담배 식물에서 발현하여 해충에 대한 경구독성을 분석하는 데 목적을 두었다. 재조합 CpBV-ELP1 단백질이 배큘로바이러스 발현시스템을 통해 합성되어 세포배양액에 분비되었다. 수거된 세포배양액은 일련의 단백질 분리과정(ammonium sulfate 단백질 분획, size exclusion 크로마토그래피, 이온교환 크로마토그래피)을 통해 CpBV-ELP1 단백질을 분리하는 데 이용되었다. 분리된 rCpBV-ELP1 단백질은 파밤나방(Spodoptera exigua) 혈구에 대한 뚜렷한 세포독성을 보였다. CpBV-ELP1은 파밤나방 5령충에 대해서 혈강 주입하여 살충력을 나타냈고, 엽침지법을 이용하여 경구독성을 갖고 있는 것을 확인하였다. CpBV-ELP1 유전자를 CaMV 35S 유전자 프로모터와 opaline synthase 유전자 전사종결신호를 갖는 pBI121 벡터에 클로닝하여 Agrobacterium tumefaciens LBA4404 세균에 형질전환을 유도하였다. 형질전환된 세균은 담배(Nicotiana tabacum Xanthi)잎에 감염하여 캘러스를 유도하게 하였고 이후 차세대(T1)를 확보하였다. T1 세대 담배는 파밤나방에 대한 해충저항성을 갖고 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 CpBV-ELP1 유전자가 형질전환작물을 통해 해충방제에 응용될 수 있다는 것을 제시하고 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.15-22
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• 2002

영상분할이란 영상내의 이미지 상의 특정한 의미가 있는 영역으로 나누는 영상처리 방법을 일컫는다. 이미지 합성이나 분석을 위해서는 구분된 영역이 최대한 인간이 의미를 부여할 수 있는 물체를 나타내는 것이 바람직하나, 현재의 컴퓨터에의한 자동 영상이해 기법으로는 그 학문적 및 기술적인 한계로 인하여 영역의 분할이 수치적인 의미 이상을 가지게하기 어렵다. 따라서, 사용자가 결정적인 물체 경계의 정보를 제공하고 그에 기반하여 처리하는 HCI(Human Computer Interaction)개념을 도입하면 효과적인 결과를 얻을 수 있다. 기존의 "지능형 가위" (Intelligent Scissors)나 스네이크 (Snake) 방법 등에서도 사용자의 입력이 결과에 결정적인 역할을 하는 것을 보여준다 [1][2]. 본 논문은 기존의 방법에 비하여 미세한 영역의 경계를 추출 및 추적을 향상할 수 있는 효율적인 대화형 영상분할 기법을 제안한다. 제시된 방법은 지능형 가위의 개념에 일부 기반하나 안정된 경계선 추출을 위하여 이미 영상처리분야에서 확립된 캐니 경계 검출법(Canny Edge Detector)을 사용한다. 그리고 캐니 경계 검출법으로 잘 탐지되지 않는 경계선 부분에 대한 검출을 위하여 경계 "재봉법"(Sewing Method)을 제시하였으며, 작업 효과와 효율을 증진 시키기 위하여 인접 화소들을 검색하는 순서와 검색 대상 화소를 지정하는 5-방향 경계 추적 방법(5-Direction Edge-Following Method)을 제안하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권3호
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• pp.18-31
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• 2002

본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.