인체측정학(Anthropometry)은 자동차, 가전제품, 의료기기 및 스포츠 용품 등 다양한 분야에서 소비자의 만족도와 사용 효율성을 최적화하기 위해 조사되고 연구되어 왔다. 하지만 아직까지 인체 측정 방식은 계측자를 이용한 직접측정 또는 스캐너나 디지털 측정기 등 고가의 장치에 의존적인 방법에서 벗어나지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 사진으로부터 신체인식 알고리즘을 이용하여 신체사이즈를 자동으로 추출하고, 의류추천 및 자전거 피팅사이즈 서비스 등에 활용가능성을 제시한다. 이를 위해 Haar-like features와 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 빠른 속도와 높은 정확도로 영상콘텐츠 내에서 신체 영역을 검출한다. 이후 AAM(Active Appearance Model)을 이용하여 특징점을 검출하고 도출된 측정치에 최적화된 상품을 추천하는 지능형 모듈 시스템을 구현하고 성능평가를 제시한다.
This study suggests a generalized availability and safety evaluation model to evaluate the influences to the system's fault tolerant capabilities depending on automatic fault detection function such as the automatic periodic testings. The conventional evaluation model of automatic fault detection function deals only with the self diagnostics, and supposes that the fault detection coverage of self diagnostics is always constant. But all of the fault detection methods could be degraded. For example, the periodic surveillance test has the potential human errors or test equipment errors, the self diagnostics has the potential degradation of built-in logics, and the automatic periodic testing has the potential degradation of automatic test facilities. The suggested evaluation models have incorporated the loss or erroneous behaviors of the automatic fault detection methods. The availability and the safety of each module of the safety grade platform have been evaluated as they were applied the automatic periodic test methodology and the fault tolerant evaluation models. The availability and safety of the safety grade platform were improved when applied the automatic periodic testing. Especially the fault tolerant capability of the processor module with a weak self-diagnostics and the process parameter input modules were dramatically improved compared to the conventional cases. In addition, as a result of the safety evaluation of the digital reactor protection system, the system safety of the digital parts was improved about 4 times compared to the conventional cases.
이 연구의 목적은 대형 구조물의 상설 감지를 위한 감지기의 최적 위치의 알고리즘을 개발하는데에 있다. 구조물의 진동을 이용한 감지 시스템은 장기적으로 계속해서 구조물을 자동으로 감지하는데에 좋은 방법중의 하나이다. 하지만 구조물의 진동을 정확히 계측하기 위해서는 감지기의 위치나 감지기의 숫자에 큰 영향을 받는데, 이와 같은 일은 대형 구조물에 있어서 쉽지가 않다. 최적의 감지기 위치와 최소의 감지기로 가장 정확한 데이터를 획득하기 위하여 최적합한 감지기의 위치를 위한 알고리즘이 개발되어 수치적 그리고 실험적으로 유용성을 보인다. EOT가 개발되어 모형 교량에 적용하여 EIM과 비교 분석된다. 이들의 비교를 통하여, 이 연구에서 제안되어진 EOT가 적은 수의 감지기로 좋은 결과를 보여, 상설감지의 목적에 적합함을 보여준다.
본 논문에서는 구조물의 안전성을 목적으로 변위를 감시하는 자동화된 시스템을 제안한다. 사진측량 기법은 서로 다른 각도에서 촬영된 2차원 이미지로부터 대상물의 정밀한 3차원 형상을 얻어내는 기법으로써 구조물의 변형을 분석하기에 매우 정확하면서도 편리하다. 본 논문은 카메라보정, 표정점(coded target)을 이용한 특징점의 획득, 획득된 특징점의 3차원 복원 및 정확도 분석의 과정으로 구성된다. 논문에서 사용되는 다시점 카메라 각각의 카메라는 일정한 거리와 시차로 배치하였다. 카메라 보정은 다시점 카메라로부터 획득된 3장의 영상에서 7개 이상의 대응점들로부터 트라이포컬텐서를 구하고 이로부터 유클리드 카메라를 구하는 자기교정(self-calibration) 방법을 사용하였다. 특히 특징점 획득 과정에서, 정확한 좌표를 구하기 위하여 외곽형상으로부터 중심점의 좌표를 정확하게 계산해내는 서브픽셀 기법을 사용하고 패턴 인식 기법을 이용하여 특징점을 자동으로 검출하였으며, 실세계 좌표상에서의 실측값을 구하기 위하여 스케일 바를 사용한다.
1. 난중(卵重) 및 진동량 계측 시스템은 로드셀 1개를 이용한 기존의 방법을 로드셀 배치 I, 계란의 이송방향과 평행하게 같은 방향으로 부착한 방법을 로드셀 배치 II 로 하였고 로드셀 2개를 이용하여 서로 마주보도록 부착한 방법을 로드셀 배치 III, 2 개의 로드셀이 계란의 이송방향과 평행하게 같은 방향으로 부착한 방법을 로드셀 배치 IV로 구성하여 난중(卵重) 및 진동량을 측정, 분석 하였다. 2. 4가지의 로드셀 배치에 따른 난중(卵重)측정결과 로드셀 배치 I, 로드셀 배치 II, 로드셀 배치 III, 로드셀 배치 IV에 의한 난중(卵重)평균 오차가 각각 1.2128g, 0.5953g, 0.7786g, 0.2793g으로 로드셀 2개를 계란 이송방향과 평행하게 부착한 방법이 난중(卵重) 평균 오차가 가장 낮게 나와 정밀도가 매우 높음을 알 수 있었다. 3 계란 자동 선별기를 이용하여 대란 등급의 계란 선별시 X, Y, Z축 방향에서 평균 진동량이 각각 $5.1937{\times}10^{-3}G$, $9.3604{\times}10^{-3}G$, $16.8657{\times}10^{-3}G$로서 Z축방향의 진동값이 X, Y방향보다 상대적으로 크다는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 터널 조명 시스템을 적절하게 운영하기 위하여, 터널 내부/외부의 휘도를 측정하는 영상휘도계의 개발 내용을 소개한다. 터널을 측정하는 국제규격 CIE88의 L20법 및 광막법이 구현 가능하도록 개발하였으나 현재 주로 적용되는 L20법을 위주로 실험하였다. 독립적 운영을 위하여 컴퓨터가 내장되었으며 외부와는 이더넷 통신으로 연결된다. 내부에 자동 온도조절 기능과 앞면유리의 열선과 와이퍼 시스템이 구축되었다. 정확한 휘도 측정을 위하여 노출시간과 휘도량에 따른 비선형 특성을 보정하는 수식이 적용되었다. 개발된 휘도계의 공인기관 교정결과는 1%미만의 오차를 보여주었다. 개발된 휘도계를 이용하여 실제 터널에서 실험을 하였고, 실험결과 기준 휘도계측기들과 유사한 특성을 보였으며, 매우 안정적으로 작동함을 볼 수 있었다. 다만, 부분적 고휘도로 인한 센서 포화에 의한 측정오차를 해결하는 과제는 남아 있다.
보안토큰 기반의 사용자 인증 시스템에서 사용자의 지문정보를 이용하는 방법이 대두되고 있다. 그러나 지문정보가 타인에게 도용된다면 패스워드와 달리 변경이 불가능하거나 제한적이기 때문에 사용자의 지문정보는 더욱 안전하게 보관되어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나로 지문 퍼지볼트(Fuzzy Fingerprint Vault)가 보고되었다. 본 논문에서는 비밀분산 기법을 이용하여 지문 인식률의 성능저하 없이 보안토큰 기반 지문 퍼지볼트 시스템의 보안성을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 퍼지볼트 이론이 적용된 사용자의 지문 템플릿을 지문 인식률과 보안성을 모두 고려하여 두 부분으로 나누어 각각 보안토큰과 서버에 저장한다. 또한, 퍼지볼트 이론을 지문에 적용하였을 때 발생하는 자동 정렬(Auto-Alignment) 문제는 기하학적 해싱 방법을 분산 적용하여 해결한다. 실험을 통하여 지문 인식률의 성능저하는 무시할 수준이고 보안성은 향상됨을 확인하였다.
본 연구에서는 파라매트릭 모델링 기법을 통해 다양한 대안을 고려할 수 있도록 개발된 StrAuto(이하 전산플랫폼)을 이용하여 감쇠장치에 따른 감쇠비 증가 효과와 풍하중 저감효과를 평가하였다. 비정형 초고층구조물의 수많은 구조시스템 대안 선정을 지원하는 전산플랫폼은 설계자 또는 엔지니어에게 초기 대안을 결정하는데 있어 유용한 도구가 된다. 감쇠장치의 용량 및 추가 요구감쇠비의 크기를 산정하는 과정에서 중요한 원 구조물의 감쇠비에 대한 추정은 풍하중에 대한 실계측 자료를 기반으로 수행된 국내외 관련 연구의 결과를 사용하였다. 감쇠장치는 층간 설치형 수동형 감쇠장치와 질량형 능동형 감쇠장치 두 가지 유형을 고려하였다. 감쇠장치에 의해 추가되는 감쇠비는 FEMA에서 제안한 식을 이용하여 등가 정적 해석을 수행하여 산정하였다. 전산 플랫폼 내부에 감쇠장치의 용량을 최적화하는 알고리즘을 내장함으로써 최적의 감쇠장치 설계안을 자동적으로 도출할 수 있다. 감쇠장치 설치에 따른 물량저감 효과는 풍하중 저감계수로 평가될 수 있으며, 455m 높이의 초고층구조물을 대상으로 제안한 방법의 유효성을 검증하였다. 제안한 방법을 사용하여 비선형 시간이력 해석을 통해 얻어진 지붕층 변위와 층별 전단력을 근사적으로 추정할 수 있음을 확인하였다.
전기성문전도는 발성시에 성문의 진동이 전기적 임피던스를 이용하여 검출되는 신호이다. 본 연구는 이러한 전기성문전도를 기록하기 위한 장비를 구현하고 음성분석 및 후두질환 진단에 대한 적용생을 평가하고자 하였다. 전기성문전도의 하드웨어는 2 쌍의 링전극, 동조증폭기, 검파기, 저역통과필터, 자동이득조절부 등으로 구성되며, 2.7MHz의 반송파 신호를 이용하고 진폭 변조 방식의 검파를 통해 임피던스 신호를 추출하도록 하였다. 추출된 신호는 PC 사운드 카드의 라인 입력을 통해 샘플링되고 양자화되었다. 검출 신호를 분석하기 위한 파라미터는 패래 시간을(CQ), 개폐 속도율(SQ), 개폐속도지수(SI), 성대진동 주파수(F0), 성대진동 주파수변동지수(Jitter), 성대진동 진폭변동지수(Shimmer) 등을 추출하였다. 전기성문전도를 분석한 결과, F0가 증가할수록 CQ는 커지고, SQ와 SI는 작아지는 경향을 보였으며, 전기성문전도와 음성 선호의 기본주파수가 일치함을 알 수 있었다. CQ, SQ, SI는 정상인과 후두암 환자를 비교한 결과 유의한 차이를 보였다. 이러한 결과는 성대의 운동을 관찰할 수 있는 휴대용 전기성문전도 계측기의 구현이 가능하게 하였고, 성대 기능 이상 검사가 가능함을 시사하였다.
표면영상유속계를 이용한 유속 측정 시 하천의 넓은 영역을 경사지게 촬영하기 때문에 필연적으로 영상 왜곡이 발생하게 된다. 이와 같이 경사영상을 정사영상으로 변환하는 방법으로 수표면과 동일한 평면상의 참조점 좌표를 이용하는 2차원 투영 좌표 변환법을 사용할 경우 홍수 시 수위가 변할 경우 대응이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 수위가 변하더라도 참조점을 재설정할 필요가 없는 경사영상 왜곡 보정 방법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 높은 위치에 설정한 참조점의 좌표와 카메라의 좌표, 그리고 카메라의 수표면 사이의 연직거리 간의 기하학적인 관계를 이용해 수위 변화에도 대응할 수 있는 경사영상 보정 기법이다. 본 연구에서 개발한 영상 왜곡 보정 방법의 검증을 위해 실규모 하천 실험을 수행하였으며, 참조점 변환식에 대한 검증과 표면유속 측정 결과에 대한 검증을 수행하였다. 검증 결과 개발 기술의 경사영상 보정 정확도는 97% 이상을 나타냈고, 유속 검증 결과 개발 기술을 적용하여 산정한 유속을 비교한 결과 약 4% 이내의 차이를 보이는 것으로 나타나 높은 정확도 확보가 가능한 것으로 나타났다. 따라서 개발 기술을 영상 기반의 고정형 자동유량계측 시스템에 적용한다면 수위가 급변하는 홍수 시 유량측정의 정확도를 개선할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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