본 논문에서는 조영제 투입이전의 초기영상과 조영제가 투입된 현재 프레임을 감산하는 방법을 사용하여 영역 분할을 하고 심장조영상을 압축하는 기법을 제안한다. 차영상에서 안정영역을 얻기 위하여 다중 임계값을 도입하며, 안정영역의 영상에서 의미영역을 추출하고 이를 경계와 질감정보로 분류한다. 경계정보는 경계 부호화하고, 질감정보는 2차원 근사 다항식으로 근사화하여 그 계수를 부호화한다. 실험결과, 심장조영상에 대해 고압축율을 이룩하였고, 0.02∼0.04 bpp의 전송율로 좋은 재생영상을 얻었다.
압력 $10^{-9}$ Torr 이하의 초고진공(ultrahigh vacuum) 영역에서의 압력 측정에는 수 mA의 열전자로 잔류 가스를 이온화시켜 그 이온 전류를 측정하는 이온게이지를 주로 사용한다. 압력이 $10^{-12}$ Torr영역 이하인 극고진공(extreme high vacuum: XHV) 영역에 진입하면, ESD (electron stimulated desorption) 효과 등에 의한 이온 게이지 자체의 가스방출률이 커져 정확한 압력 측정이 곤란해 진다. 극고진공 영역에서 이온 게이지는 수 와트(W) 이상의 전력을 사용하여 수 mA의 열전자를 방출시키나, 신호인 이온 전류의 양은 1pA 이하이기 때문에 열전자에 의해 발생되는 백그라운드 전류에 묻혀 신호 전류가 측정되지 않는다고 할 수 있다. 100 nm 이하의 곡률을 가진 뾰족한 금속 탐침에 강한 전기장을 걸어주면 고체 내부의 전자가 터널링 효과에 의해 진공 중으로 방출되며, 이를 전계방출(Field Electron Emission) 효과라 부른다. 전계 방출 전류량은 탐침 표면의 일함수에 의존하며, 일함수가 클수록 지수함수 적으로 감소한다. 금속 표면에 진공 중의 잔류 가스가 부착하면 일함수가 증가한다. 가열에 의해 전계방출 탐침의 표면을 세정한 후에 전자 빔을 방출 시키면, 표면에 가스 분자가 흡착하여 방출 전류량은 점점 감소한다. 감소 속도는 압력에 비례하며, W(310) 탐침의 경우 $10^{-10}$ Torr 영역에서는 수분만에 최초 전류값의 1% 이하로 감소한다. 전계방출 전류의 감소속도가 압력에 비례하는 현상을 이용하여 압력을 측정하였다. Extractor Ionization Gauge 측정값 $5{\times}10^{-12}-3{\times}10^{-10}$ Torr의 범위에서 (111) 방향으로 정렬된 텅스텐 단결정 탐침을 사용하여 방출전류의 로그값을 시간의 함수로 semilog그래프를 그리면, 그래프는 직선을 그리며 그 기울기가 압력에 비례함을 알 수 있었다. 기울기 값과 게이지 측정값은 $10^{-11}{\sim}10^{-10}$ Torr 영역에서 거의 완벽한 비례관계를 보여주었으나, $10^{-12}$ Torr 영역에서 게이지 측정값은 기울기 값에서 추출한 압력치보다 높은 값을 보여주었으며, 이는 게이지 백그라운드 전류에 의한 차이라고 생각된다. W (310) 탐침의 방출전류는 그 감소속도가 W (111) 탐침과 마찬가지로 압력에 비례하였으나, 전류-시간 그래프는 가열 세정 직후에 전류가 거의 감소하지 않는 $2{\times}10^{-10}$ Torr에서 약 10분간 지속되는 '안정 영역'이 존재함을 보여주었다. '안정 영역'은 $10^{-11}$ Torr 영역에서는 수십분, $10^{-12}$ Torr 영역에서는 수시간 이상으로 증가하였다. 초-극고진공 영역에서의 잔류가스 주성분인 수소에서 물, 일산화탄소등의 가스로 바뀌면 '안정 영역'은 사라졌고, 이는 '안정 영역'이 수소 흡착에 의해서만 나타나는 고유 현상임을 말해준다.
본 논문은 LCL 필터를 사용하는 계통연계형 인버터의 안정적인 전류제어를 위한 공진주파수와 샘플링주파수의 관계 분석을 통해 주파수 및 이산시간영역에서 전류제어 안정도를 해석, 시뮬레이션 및 실험을 통해 검증하였다. 능동댐핑을 포함하지 않는 계통전류 제어의 경우, 공진주파수가 샘플링주파수의 1/6이 되는 $f_{base}$보다 높은 영역에 위치하면 안정, 낮은 영역에 위치하면 불안정한 특성을 분석하였고, 공진주파수 변화에 따른 전류제어루프의 안정도 해석을 기반으로 7kW 계통연계형 인버터 Psim 시뮬레이션 및 실험을 통해 동일한 결과를 도출함으로써 주파수간의 관계 분석 및 안정도 해석의 타당성을 검증하였다.
터널을 굴착하게 되면, 터널주변지반에 이완영역이 발생하게 된다. 시공 중에 발생되는 이완영역을 파악하는 것은 터널의 안정성 및 록볼트의 개수, 길이 등을 검토하는 데 중요하다. 이완영역의 추정법은 실측에 의한 방법과 해석에 의한 방법 등이 있다. 본 논문에서는 일본에서 많이 활용되고 있는 사쿠라이 교수에 의하여 제안된 현장계측변위로부터 역해석방법에 의한 터널의 안정성을 평가하는 방법에 대하여 검토하였다.
비디오객체 추출 기법은 MPEG-4 및 MPEG-7의 응용을 목표로 최근 활발하게 연구되고 있다. 이들 연구는 객체 추출의 전체적인 구조와 정확한 윤곽선 검출 알고리즘의 개발에 초점을 맞추고 있으며 제한적인 조건하에서 만족할 만한 성능을 내고 있다 그러나, 카메라 움직임, 객체의 빠른 움직임, 비강체 운동 등 보다 일반적인 상황에서는 객체 추출의 안정성이 떨어진다. 본 논문에서는 객체 추출의 안정성을 높이기 위해 칼라, 움직임 정보 등의 특징정보(feature)가 균일한 영역으로 사전분할하고, 분할된 균일영역을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 추적된 균일 영역간의 경계는 각 영역의 통계적 분포와 영역경계의 윤곽선으로 정의된 에너지를 레벨셑 방법으로 최소화함으로 조정된다.
이 논문에서는 매개변수(parameter)들이 시간에 따라 변하는 선형 시변 시스템(linear time-varying system)에서 시스템의 안정도(stability)를 보장할 수 있는 매개변수들의 변동영역(perturbation region of parameters)에 대한 충분조건을 시간영역에서 Lyapunov 방법을 사용하여 구하였다. 그리고 이 충분조건을 만족하는 매개변수 변동영역을 비선형 계획법(nonlinear programing)을 이용하여 구하는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션 결과 이 방법으로 지금까지 이루어져 왔던 다른 연구 결과들보다 더 넓고 다양한 매개변수 변동영역을 구할 수 있었다.
본 논문에서는 이산시간 LQ 조절기의 안정도 강인성을 주파수 영역및 시간영역에서 고찰하고 그 향상책을 제시하낟. 주파수영역에서 강인성 척도인 궤환차행렬(return difference matrix) 의 최소특이치가 상태가중치 행렬과 제어가중치 행렬의 비와 반비례함을 보이고, 시간영역에서 매개변수의 변화에 대한 안정도 강인성 범위들을 얻는다. 이 범위들의 점근적 성질을 밝히기 위하여 LQ 궤환이득의 특이치들이 상태가중치 행렬과 제어기중치 행렬의 비의 증가함수 임을 보인다. 몇가지 조건하에서 시스템 행렬(입력행렬)에 대한 안정도 강인성 범위가 상태 가중치 행렬과 제어가중치 행렬의 비가 증가(감소)함에 따라서 증가함을 보이고, 이러한 사실들을 예제를 통하여 검증한다.
본 논문에서는 동적 프로젝션 맵핑을 구현하기 위하여 3차원 공간의 깊이 정보와 대상 객체의 색상영상에서의 특징점을 추출하여 3차원 공간상에서 움직이는 2차원 평면 객체의 자세를 안정적으로 추정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 타겟 이미지를 출력하여 타겟 이미지 보다 큰 평면 패널에 부착하고, 이 평면 패널을 3차원 공간상에서 움직이는 환경에서 타겟 이미지의 자세를 안정적으로 추정하기 위하여 고안되었다. 제안 기법에서는 우선 패널이 움직일 수 있는 깊이 영역을 지정하여 해당 깊이 영역에 존재하는 2차원 패널을 추출하고, 패널의 사각영역을 추출한다. 또한, 색상 영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 2차원 평면상에 부착된 타겟 이미지의 영역을 색상 특징을 기반으로 함께 추출하여 패널의 사각 영역과 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 추출한다. 셋업 단계에서 추출된 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 이용하여, 조명의 변화에 의하여 순간적으로 타겟 이미지의 특징점 추적에 실패한 경우, 패널의 사각 영역에 의해 계산된 타겟 이미지의 상대적 위치 정보를 계산하여 자세 추정에 사용함으로써 움직이는 타겟 이미지의 3차원 자세를 안정적으로 추정할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 3차원그래픽스를 이용하여 영상검지기에서의 교통정보를 얻기 위한 검지영역 설정시 안정된 검지영역을 찾기 위한 시뮬레이터를 개발하였다. 기존의 영상검지기에서는 사용자가 임의로 검지영역을 설정하여 교통정보를 수집함으로 인하여 안정된 교통정보를 얻기가 어려웠으며, 영상카메라의 설치시 과다한 설치규격의 설정으로 비효율적 측면이 발생될 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서는 영상검지기를 현장에 설치하기 전에 영상검지기 설치를 위한 사전 모의실험을 토대로 최적의 안정된 설치위치 결정이 매우 중요하다. 본 연구에서 개발한 모의 실험기는 도로의 기하구조와 차량을 모델화 하고 이를 3차원으로 좌표화하여 좌표변환식과 원근변환식을 이용하여 3차원좌표를 2차원으로 변환시키고 컴퓨터 모니터에 투영하여 대상 설치위치에서의 결과를 가시화하였다. 본 연구는 개발된 모의실험기의 적용성 검토를 위하여 현재 영상검지기를 운영중에 있는 한 접근로를 대상으로 사례연구를 수행하였다. 수행결과 교통량과 통행속도계측시 최적검지영역 설정을 위한 영상검지기의 설치규격은 높이가 각각 7m, 12m이상이며, 수직각은 각각 $30^{\circ}$, $80^{\circ}$인 것으로 나타났다.
사용자가 원격으로 가상환경에 접속하여 가상물체를 조작할 때 현실감을 증강시키기 위해서 햅틱 시스템이 사용된다. 그러나 원격 시스템 환경에는 통신시간지연이 발생하며, 발생된 통신시간지연은 햅틱 시스템을 불안정하게 만들 수 있다. 본 논문에서는 종래의 샘플-홀드 방식인 영차홀드 (ZOH; Zero-Order-Hold)가 아닌 일차홀드 (FOH; First-Order-Hold)를 포함하는 햅틱 시스템에서 시뮬레이션을 통해 통신시간지연과 햅틱 장치의 물성치 변화에 따른 가상 스프링상수의 안정성 영역을 분석하고 이를 통해 안정적인 햅틱 시스템을 구현하고자 한다. 통신시간지연이 없으면 일차홀드 (FOH) 방식이 영차홀드(ZOH) 방식보다 가상 스프링상수의 안정성 영역을 증가시킬 수 있었다. 그러나 통신시간지연이 증가하면, 샘플-홀드 방식보다 통신시간지연이 시스템 안정성에 더 큰 영향을 끼치므로, 샘플-홀드 방식에 따른 가상 스프링상수의 안정성 영역 크기에는 차이가 없어진다. 또한 통신시간지연과 일차홀드 방식이 포함되면 가상 스프링상수의 안정성 영역은 통신시간지연 크기에 반비례하고, 햅틱 장치의 댐핑상수 ($B_d$)에 정비례하여 증가하지만, 햅틱 장치의 질량 ($M_d$)에는 영향받지 않음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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