변형 다중양자우물은 전자 소자와 광전자 소자에 응용할 수 있는 가능성 때문에 연구가 많이 진행되고 있다. 합성 물질들의 초격자를 연속적으로 증착, 성장하는 디지털 합금은 다중양자우물을 활용한 광전자 소자에서 응용가치가 상당히 높다. 현재 디지털 합금을 이용한 다중양자우물의 성장과 관련한 연구가 활발히 진행되고 있고, 특히 InzGaxAl1-z-xP/InAlP 다중양자우물은 광전자 소자로서의 응용가치가 부각되고 있다. 그러나 InzGaxAl1-z-xP/InAlP 다중양자우물의 성장 및 광학적 성질에 대한 연구는 많이 진행되었으나, InzGaxAl1-z-xP/InAlP 다중양자우물에서의 변형효과를 고려한 전자적 성질에 대한 연구는 미흡하다. InzGaxAl1-z-xP/InAlP 다중양자우물에 대한 전자적 성질의 연구는 광소자의 성능 향상을 위해 매우 필요하다. 본 연구에서는 디지털 합금 성장 방법으로 형성한 InzGaxAl1-z-xP/InAlP 다중양자우물의 부띠 사이 천이와 전자 분포를 고찰하였다. 온도에 따른 광루미네센스의 측정을 통해 InzGaxAl1-z-xP/InAlP 다중양자우물에서 나타나는 부띠 사이의 천이를 관찰하였다. 가변 메시 유한 차분법을 이용한 이산적 모델을 통해 변형효과가 다중양자우물 구조에서 부띠에 주는 영향을 조사하였다. 격자의 불일치로 인한 변형 효과와 8-band envelope function approximation을 고려한 슈뢰딩거 방정식을 사용하여 InzGaxAl1-z-xP/InAlP 다중양자우물에서의 전자 부띠 에너지와 에너지 파동 함수를 계산하였다. 계산한 부띠 사이 천이 에너지와 광루미네센스 측정에서 보인 엑시톤 천이 에너지를 비교하였을 때, 작은 차이 값이 나타났다. 증착과정에서의 이종접합사이에서 발생하는 불확실성을 고려한다면 이 차이 값은 오차범위 안에 포함되며, 계산 값과 실험 값이 잘 일치하는 것으로 볼 수 있다.
비디오 영상으로부터 카메라의 움직임과 3차인 구조를 복원하는 기술은 다양한 분야에 응용되고 있다. 특히 비교정(un calibrated) 동영상을 해석하기 위해서는 대상 영상의 정보만을 이용하는 카메라의 자동 보정(auto-calibration)기술이 필수적이다. 그러나 비디오 상의 많은 프레임에 안정적으로 이를 적용하려면 기존의 자동 보정기술은 무기조정(bundle adjustment) 또는 비선형 최적화 등의 매우 복잡한 과정이 요구된다. 본 논문에서는 최적화 과정 없이도 정확하게 대상 카메라의 궤적과 3차원 구조를 복원하는 새로운 방법이 제안된다. 첫 번째 단계에서 대상 시퀀스에서 카메라 궤적의 해석에 적절한 키프레임(key-frame)을 선택하여 전체 연산 시간을 줄이며, 두 번째 과정에서 보다 정확한 카메라 자동 보정을 하기 위해 이미 추출된 키프레임 가운데 적대 2차 원추곡면(absolute quadric)의 추정을 통해 오차가 많이 포함된 키프레임을 제거한다. 가상 및 실사영상에 대한 실험결과로부터 제안된 방법의 성능을 확인하였으며, 다양한 실사 영상을 대상으로 가상의 3차원 모델을 합성한 결과도 제시하였다.
It is very difficult to determine suitable cutting conditions in order to obtain accurate cutting profiles because machining errors caused by tool deflection depend upon cutting conditions. In this study the relationship between real cutting profiles (inclined shapes and machining errors) and cutting conditions was modeled in order to fabricate draft angle on micro molds. CCD (Central Composite Design) of DOE (Design Of Experiment) and RSM (Response Surface Method) were applied in order to model the relationship between cutting conditions and machining errors. In order to use CCD the range of radial depth of cut was chosen by $10-90{\mu}m$ and the range of feedrate was chosen by 200-300mm/min, and 9 points of cutting conditions were chosen inside determined ranges. Then, actual cutting processes were carried out as respect to 9 points of cutting conditions, draft angles and real cutting profiles were measured on cutting profiles, each response surface function was determined by conducting response surface analysis and the functions were represented by 3-dimensional graphs, contour lines and $101{\times}101$ matrices. Consequently it is possible to determine suitable cutting conditions in order to obtain arbitrary given draft angles and cutting profiles by using modeling. To validate proposed approach in this study suitable cutting conditions were determined by modeling in order to obtain arbitrary given draft angle and cutting profile, and actual cutting processes were carried out. About 95% of good agreement between predicted and measured values was obtained.
감시 및 로보트 분야 등에서 다양하게 사용되는 전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 넓은 시야각을 제공한다. 전방향 카메라의 사영모델과 외부변수를 추정하는 대부분의 기존 연구에서는 사전에 설정된 영상 간의 대응관계를 가정한다. 본 논문에서는 두 장의 전방향 영상으로부터 투영곡선을 자동으로 정합하여 카메라의 외부변수를 추정하는 새로운 알고리즘이 제안된다. 먼저 두 영상에서 대응되는 특징점으로부터 에피폴라 구속조건을 계산하여 초기 카메라 변수를 계산한다. 검출된 특징점과 투영곡선을 대상으로 능동적(active) 정합방법으로 대응관계를 결정한다. 최종 단계에서 대응 투영곡선을 구성하는 양 끝점의 에피폴라(epipolar) 평면과 3차원 벡터의 각도 오차를 최소화하는 카메라 변수를 추정한다. 합성영상과 어안렌즈(fisheye lens)로 취득된 실제 영상을 대상으로 제안된 알고리즘이 기존 방법에 비해 카메라의 외부변수를 정확하게 추정함을 확인하였다.
스마트팩토리의 구축을 위해서는 제조환경에서 여러 센서 및 기기 등을 연결하여 데이터를 수집하고, 데이터 분석을 통해 생산설비 등의 장애를 진단하거나 예측하여야 한다. 본 논문에서는 공작기계에서 제품을 가공하기 위해 사용되는 절삭용 인서트의 잔여 유효 수명을 예측하기 위해 진동 신호를 기반으로 한 가중화 k-최근접이웃(Weighted k-NN) 알고리즘, 의사결정나무(Decision Tree), 서포트벡터회귀(SVM), XGBoost, 랜덤포레스트(Random forest), 1차원 합성곱신경망(1D-CNN), 그리고 진동 신호를 FFT한 주파수 스펙트럼에 대해 알아보았다. 연구결과, 주파수 스펙트럼으로는 잔여 유효수명의 정확한 예측에 대해서는 신빙성있는 기준을 제공하지 못한다는 것을 알수 있었고, 예측 모델 중 가중화 k-최근접이웃 알고리즘이 MAE가 0.0013, MSE가 0.004, RMSE가 0.0192로 가장 우수한 성능을 나타내었다. 이는 가중화 k-최근접이웃 알고리즘에 의해 예측되는 인서트의 잔여 유효 수명의 오차가 0.001초 수준으로 평가되어, 실제 산업현장에 적용이 가능한 수준으로 사료된다.
미약한 광원 및 조명이 존재하는 환경에서 획득된 저조도 영상에는 많은 색 왜곡이 발생한다. 이러한 색 왜곡은 해당 비전 시스템의 성능 저하를 발생시킬 수 있는 원인이 된다. 따라서 저조도 영상의 원래 색을 찾는 과정은 비전 시스템의 성능 향상을 위한 중요한 과정이다. 이를 위해 본 논문에서는 저조도 영상을 대상으로 한 이색도 반사 모델 기반의 색 복원 기법을 제안한다. 제안한 기법은 이색도 반사 모델을 기반으로 저조도 영상을 확산 반사와 정반사의 영향을 받는 영역으로 구분한다. 이후 각 영역에 미치는 조명 효과를 제거하기 위하여 grey world 기법과 MSRCR 기법을 적용한다. 마지막으로, 두 기법을 적용하여 생성된 결과 영상에 대해 위치별 가중치를 이용하여 두 영상을 조합하여 최종 결과 영상을 생성한다. 본 논문에서는 성능 평가를 위하여 저조도 합성 영상을 사용하였고, 유클리드 거리 및 각 오차를 성능 평가 요소로 활용하였다. 또한 기존에 연구되었던 다양한 기법과의 성능 비교를 수행하여 성능 평가의 객관성을 확보하였다. 다양한 영상 셋을 이용한 실험에서 제안한 기법은 기존의 기법들에 비해 두 성능 평가요소 관점에서 GTD 영상에 가까운 색 복원이 가능함을 보였다.
항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 해수면에 후방산란 된 전자기파 이미지를 분석하여 이루어진다. 1분당 42개의 해수면 시계열 이미지로부터 3차원 FFT를 계산하고 변조전달함수(Modulation Transfer Function)를 구하여 파랑정보를 추출한다. 따라서 레이다 파고계로 계측한 유의파고의 정확도는 X-band 레이다 영상의 상태에 따라 결정된다. 2020년 여름 태풍 마이삭과 하이선 내습 시 강릉 안인 해안에 설치된 X-band 레이다 파고계로 관측한 유의파고의 오차가 크게 발생하였다. 이는 태풍 내습 시 급격히 유의파고가 증가하는 한편 강한 강우가 동반되어 X-band 레이다 영상의 품질이 저하되었기 때문이다. 최대 오차 발생 이전까지 많은 강우가 있었음이 확인된다. 본 연구에서는 convolution neural network(CNN)을 이용하여 레이다 이미지로부터 강우 여부를 분류하고 강우여부에 따라 강우시 인공신경망 모델을 적용하여 태풍 시 유의파고 관측 정확도를 향상시켰다. 폭우를 동반한 태풍 시 레이다 자료 특성에 기반하여 인공신경망 유의파고 산출 알고리즘을 개선하고 이를 통해 X-band 레이다 파고계의 정확도를 향상시키는 방법을 제시하였다.
본 연구에서는 천연오일인 cashew nut shell liquid (CNSL)의 구성성분인 cardanol을 이용하여 내화학성이 향상된 에폭시계 수지용 반응성 희석제 제조 공정을 최적화하였다. 이를 위해 반응표면분석법 중 중심합성계획법을 이용하여 최적화과정를 설계하였다. 계량인자로는 cardanol/ECH 반응몰비, 반응시간, 반응온도이고, 반응치는 수율, 에폭시 당량(EEW), 점도이다. 기초실험으로부터 계량인자 범위를 각각 cardanol/ECH 반응몰비(2~4), 반응시간(4~8 h), 반응온도(100~140 ℃)로 설정한 후 최적화과정을 진행한 결과 최적의 조건은 cardanol/ECH 반응몰비(3.33), 반응시간(6.18 h), 반응온도(120 ℃)로 산출되었으며, 이 조건에서의 예측값은 수율(100%), EEW (429.89 g/eq.), 점도(41.65 cP)로 나타났다. 실제 실험을 통해 알아본 결과 오차율은 0.3% 이하로 나타나 중심합성계획모델을 이용하여 cardanol 원료 반응성 희석제의 제조 공정을 최적화할 수 있었다.
본 논문에서는 기하학적인 3차원 모델을 사용하지 않고 정면이 얼굴 영상 및 2차원 메쉬만으로 얼굴의 포즈 변형을 수행하는 영상기반 렌더링(Image Based Rendering; IBR) 기법을 제안한다. 3차원 기하학적 모델을 대신하기 위해, 먼저 표준 인물의 정면, 좌우 반측면, 좌우 측면의 얼굴 영상에 대한 표준 메쉬를 작성한다. 합성하고자 하는 임의의 인물에 대해서는 주어진 정면 얼굴 영상의 메쉬만을 작성하고, 그 밖의 메쉬는 표준 메쉬 집합을 근거로 자동 생성된다. 그런 다음, 메쉬 제어점들의 중첩 및 역전을 허용하도록 개선한 역전가능 메쉬워프 알고리즘(invertible meshwarp algorithm)을 이용하여 얼굴의 입체적인 회전 변형을 수행한다. 또한, 눈이나 입의 개폐 변형도 동일한 워핑 알고리즘으로 구현한다. 얼굴 변형 성능을 평가하기 위해, 총 10명으로부터 머리를 수평으로 회전하면서 동영상을 취득한 후, 실제 영상과 변형 영상마다 양 눈의 중간 위치인 기준점에서 각 특징점까지의 거리를 계산하여 평균 차이를 구하였다. 그 결과, 기준점에서 입의 중간 위치까지의 거리에 비해 약 7.0%의 평균 위치 오차만이 발생하였다.
본 연구에서는 아리랑위성 2호 영상자료를 이용하여 한반도 전역에 대한 정사모자이크영상을 생성하고 정확도 평가를 실시하였다. Rational Polynomial Coefficient(RPC) 모델링 결과 지상기준점(Ground Control Point : GCP) 선점이 힘든 산악지역 등을 제외하고는 대부분 2화소 이내로 나타났다. 정사영상 제작에는 축척 1:5,000 수치지형도를 이용하여 제작한 수치고도모델(Digital Elevation Model : DEM)이 사용되었는데, 수치지형도가 존재하지 않는 접근불능지역의 경우 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) DEM이 사용되었다. 한편 한반도 정사모자이크영상은 정사영상 집성과 색상보정을 통해 생성되었으며, 모자이크영상에 대한 정확도 분석은 1m 칼라 합성영상에 대해 실시하였다. 위치정확도 검증을 위하여 남한지역에서 현지측량을 통해 확보한 813 검사점(Check Point)이 사용되었으며 Root Mean Square Error(RMSE) 계산을 통하여 최대 5m 이내의 오차가 확인되었다. 한편 접근불능지역 경우 참조영상(Reference Image) 에서 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 실시하였는데 3m(RMSE) 이내의 위치정확도를 가지는 영상이 약 69% 정도 되는 것으로 확인되었다. 또한 인접영상과의 접합정확도 육안평가에서는 일부 산악지역에서의 약 1~2 화소 이격을 제외하고는 잘 일치하고 있는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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