입력단 및 출력단이 동심을 이루어 원형 확장관 안으로 연장되어 있는 소음기가 관내 전달 소음저감을 위해 널리 사용되고 있다. 이 소음기의 저주파수 영역에서의 소음저감 효과는 음파 진행 단면의 확장-축소와 입력단 및 출력단의 상대적 위치 등으로 발생되는 소음기의 리액티브 성분에 의해 설명이 된다. 본 논문에서는 입력단 및 출력단에 동심으로 배치된 연장관이 단순 팽창형 소음기 내부에 삽입되어 있는 경우에 대한 음향해석을 수행하였다. 해석방법으로는 음장을 분리좌표계로 표현될 수 있는 몇개의 경계 표면으로 나누고, 각 표면에서의 음압 및 입자속도를 정규화 된 음향 고유 모드로 전개하여 간단한 대수식으로 표현하였다. 이 해석적인 방법을 사용하여 소음기의 투과손실을 예측하였으며, 실험과도 잘 일치함을 관찰할 수 있었다.
전자 및 디스플레이 기술의 진보에 따라 공간정보 분야는 급속히 발전되고 있으며, 다양한 공간정보 콘텐츠의 3차원 입체화가 기술이 상용화되고 있다. 공간정보기술은 여러 분야에서 의사결정에 중요한 역할을 하고 있지만, 3차원 데이터 및 결과물은 2차원 평면상에서 시각화되고 있다. 그러나 실세계 공간에 존재하는 지형지물 등 다양한 3차원 객체들을 2차원 평면에서 시각화한 결과를 기반으로 의사결정에 활용하는 것은 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 3차원의 객체를 실감적이고 입체적으로 디스플레이 하기 위하여 가상의 3차원 공간 좌표계를 형성하였다. 입체 디스플레이를 위한 공간좌표계상에서 관측자의 위치, 방향, 영상의 크기 및 중복도, 축척 등을 동적으로 설정할 수 있도록 공선조건식을 적용하여 관측자의 동적인 시점을 고려하여 신속하게 입체영상을 생성하고 디스플레이 할 수 있는 방법을 개발하였다. 생성된 3차원 대상물의 회전, 이동 및 축척변화에 대응되는 다양한 관측자 시점에서 실시간 입체영상을 생성하였으며, 또한 flying-trough 및 walking-trough를 시뮬레이션할 수 있는 입체 동영상 제작 알고리즘을 구현하였다. 3차원 대상물을 입체로 디스플레이하기 위해서는 양안시차의 원리에 의해 대상물을 좌안 및 좌측영상으로 분리하고 무안경식, 편광식, 여색방식 등의 입체시 기법을 적용하여 동시에 디스플레이하여야 한다. 본 연구는 입체 모니터상에서 실감적 입체 디스플레이 기법을 구현하여 실세계에 존재하는 3차원 대상물을 효율적이고 실감적으로 생성하므로써 지형공간 데이터의 입체 시각화를 향상시킬 수 있다. 특히 차세대 모니터인 무안경식 입체 모니터에 디스플레이 할 수 있는 지형공간 데이터의 입체 콘텐츠 제작 방법을 개발하여 무안경식 모니터의 GIS 분야에서의 활용 가능성을 연구하는데 목적이 있다.
본 논문에서는 로그폴라 (log-polar) 영상 평면에서의 Hough 변환을 위하여, 잘 알려진 unboundedness 문제를 해결하는 새로운 폴라 형태의 로그 직선 (log line) 매개변수 방정식을 제안한다. 직각 좌표상의 영상으로부터 로그폴라 영상을 생성하기 위하여, 황반부와 주변 영역으로 분리되는 Bolduc의 방법을 이용한다. 그리고 Hough 변환의 입력으로 이용되는 로그폴라 에지 영상은 Sobel 연산자로부터 추출되는 황반부 에지 영상과 본 논문에서 제안하는 공간변형 가중치가 고려된 새로운 그래디언트 연산자가 적용되어 추출되는 주변 영역을 결합하여 생성한다. 그런데 LPM (log-polar mapping; LPM)의 고유한 특성인 비선형 표본화로 인하여 시선고착점으로부터 멀리 떨어진 주변 영역에 포함되는 로그 직선들을 구성하는 화소들은 매우 산재되어 분포된다. 이러한 로그 직선들을 효과적으로 검출하기 위하여 Hough 누적 셀의 값이 공간변형 가중치가 고려되어 계산되도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법이 황반부와 주변 영역을 동시에 지나는 직선들뿐만 아니라 시선고착점으로부터 멀리 떨어진 주변 영역에 존재하는 직선들도 검출될 수 있음을 실험을 통하여 확인한다.
TOPO/TOP로 안정화된 CdSe 반도체 발광 나노입자를 용해열 방법을 이용하여 합성하였다. 합성 온도 및 시간 조절을 통하여 540 nm 녹색 발광과 620 nm 적색발광 CdSe 나노입자를 얻었다. 형광체 변환 백색 발광다이오드(LED)는 460 nm 발광 InGaN 발광다이오드(LED) 여기원(excitation)과 540, 620 nm 발광 CdSe 나노입자 형광체를 결합하여 제작하였다. CdSe 나노입자 형광층은 녹색과 적색이 혼합된 단층과 분리된 다층구조로 이루어졌으며, 형광층 구성에 따른 백색 LED 소자의 특성 차이를 비교하였다. 단층구조 백색 LED는 20 mA에서 5.78 lm/W의 효율을 가지며, 형광층 내에서의 에너지 전이로 인하여 적색광이 강한(0.36, 0.45)의 색좌표를 보였다. 반면 다층 구조 백색광 LED는 20 mA에서 7.28 lm/W의 효율과 순수 백색광 영역인(0.32, 0.34)의 색좌표를 나타냈다. 또한, 400 nm의 청자색 LED를 여기원으로 적용 시, 소자의 효율이 8.76 lm/W로 증가하였다.
실무에서 지진해석법으로 널리 쓰이는 방법은 등가정적해석법과 응답스펙트럼해석법이다. 이 중 등가정적해석법에 의한 밑면전단력은 구조물의 주축을 해석좌표축에 어떻게 배치하는가와 상관없이 일관된 값을 나타낸다. 그러나 응답스펙트럼해석은 해석좌표 축에 구조물의 주축을 다르게 배치하여 해석을 수행하면 밑면전단력이 각기 다르게 발생한다. 이는 엔지니어가 구조물을 설계함에 있어 구조물의 주축을 해석좌표축에 어떻게 설정했는지에 따라 설계부재력이 모두 달라질 수 있음을 뜻한다. 또한 응답스펙트럼해석은 지진을 가한 방향의 직각방향에서 적지 않은 응답이 발생하는 경우가 생긴다. 한방향 해석에 대한 X와 Y축을 따라 분리되는 이러한 양방향 응답은 보정계수 산정시 쓰이는 밑면전단력을 작게 만들며 이는 결과적으로 보정계수를 크게하여 과다설계의 우려가 생긴다. 내진설계시 발생하는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 수평의 강성 차이에 따라 구조물을 크게 세 가지(양방향 대칭 구조물, 한방향 비대칭구조물, 양방향 비대칭구조물)로 분류하여 각각의 경우에 대하여 간단한 모델을 선정하고 구조물의 주축을 회전시켜가면서 지진해석을 수행하였다. 각 경우의 예제구조물이 가지는 동적특성과 설계부재력을 살펴보았다. 현재 실무에서 적용되는 보정계수 산정법에 의한 설계부재력과 앞선 문제들을 해결하고자 본 논문에서 제안하는 새로운 보정계수 산정법에 의한 설계부재력을 비교하여 제안하는 보정계수 산정법의 효율성을 검토하였다. 그 결과로 새로 제안된 보정계수 산정법에 의하여 설계부재력을 산정하는 것이 내진설계시 엔지니어들이 겪을 수 있는 혼란을 덜어주며 경제적인 부재설계가 가능함을 알 수 있었다.
FBG센서로 변형율을 계측하고 추정 가능한 일부 저차모드를 중첩하여 교량의 동적변위를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 모드별 진동형상은 단순보의 이론식에서 유도하였고, 일반화좌표는 FBG센서에서 계측한 변형율에서 유도하였다. 일반 교량의 저차모드에서 발생하는 휨 및 비틀림모드는 각 거더별 혹은 구간별로 분리하여 단순보의 이론적 휨모드로 고려함으로써 다양한 형식의 교량에 적용할 수 있도록 하였다. 알고리즘의 적용에 고려해야 할 진동모드의 개수 및 변형율 센서의 개수를 결정하는 기준은 이론적으로 제시되었다. 제안된 방법의 효용성을 다양한 형식의 교량에 대한 수치예제, 모형교량에 대한 실내실험 및 자기부상열차용 PC Box 거더교에 대한 현장실험을 통해 검증하였다. 수치예제에서는 교량 진동형상의 오차 및 변형률 측정 오차가 동적변위 추정 결과에 미치는 영향을 분석하였다.
실시간으로 입력되는 영상으로부터 이동객체의 움직임 특징을 이용하여 움직임 분석에 적합한 디스크립터를 제안한다. 배경과 이동객체를 분리하기 위하여 배경학습을 행한다. 연속적으로 추출된 이동객체의 1차 모멘트를 이용하여 각 객체별로 이동 궤적을 추출한다. 연결 리스트를 이용하여 객체별로 추출된 1차 모멘트를 관리한다. 디스크립터는 격자 형태로 미리 지정된 9개의 지점 근방에 포함되는 이동객체의 1차 모멘트 좌표와 객체가 화면에 출현하는 시작 프레임 번호, 화면에서 사라지는 마지막 프레임 번호로 구성된다. 제안하는 전역 및 지역 특징 융합 디스크립터에 의한 비디오 검색은 둘 중 하나의 특징을 사용하는 기존의 방법에 비하여 효과적임을 확인하였다.
칼라 입출력 장비의 가격이 점차로 저렴해짐에 따라 영상으로부터 물체의 형상뿐만아니라 칼라까지도 인식하여 보다 정밀한 정보를 이용하고자하는 요구가 증대되고 있다. 이를 위해서는 칼라 입출력 시스템의 정확한 칼라 표현 및 재현을 위해 칼라 보정에 관한 연구가 선행되어져야한다. 따라서, 본 논문에서는 칼라 입출력장비 중 칼라 스캐너의 칼라 보정에 관하여 연구하였다. 칼라 스캐너의 특성은 gray-balancing과 칼라 변환의 두과정을 나뉜다. 칼라 변환으로부터 gray-balancing을 분리함으로써 칼라 변환을 위해 유도되어진 변환 행렬은 모든 형태의 스캐너에 적용될 수 있어 스캐너 특성의 portability를 가능하게 한다. 또한, gray-balance된 RGB값을 얻기위한 선의 적합을 위해 최소자승법을 이용하였고, 칼라 변환을 위해 gray-balance된 RGB로부터 CIE-XYZ로 비선형적 좌표 변환 문제를 저장공간이 많이 필요하지 않고, 빠른 변환결과를 제공할 수 있는 장점이 있는 신경망 기법을 이용하여 해결 하였다. 삼차원 3자극치 공간에서 신경망 출력은 원하는 출력의 근사치를 제공하는 것을 알 수 있었다. 제안된 칼라 보정 방법은 모듈별로 분해되었기 때문에 스캐너 특성의 portability를 가능하게 하여 모든 형태의 스캐너 보정에 이용될 수 있으리라 기대된다.
실시간으로 입력되는 영상으로부터 이동객체의 움직임 특징을 이용하여 움직임 분석에 적합한 디스크립터를 제안한다. 배경과 이동객체를 분리하기 위하여 배경학습을 행한다. 연속적으로 추출된 이동객체의 1차 모멘트를 이용하여 각 객체별로 이동 궤적을 추출한다. 연결 리스트를 이용하여 객체별로 추출된 1차 모멘트를 관리한다. 디스크립터는 격자 형태로 미리 지정된 9개의 지점 근방에 포함되는 이동객체의 1차 모멘트 좌표와 객체가 화면에 출현하는 시작 프레임 번호, 화면에서 사라지는 마지막 프레임 번호로 구성된다. 제안하는 전역 및 지역 특징융합 디스크립터에 의한 비디오 검색은 둘 중 하나의 특징을 사용하는 기존의 방법에 비하여 효과적임을 확인하였다.
본 연구는 디지털 카메라로 자연광 상태에서의 사과나무 영상을 획득한 영상에서 사과를 인식하기 위한 알고리즘을 개발할 목적으로 수행되었다. 자연광의 조건에 따른 영향을 줄이기 위하여 L*a*b* 색 변환을 수행한 결과 a*, b* 색 인자가 매우 유의한 것으로 나타났으며 이를 인자로 하는 선형판별함수를 개발하였다. 추출한 사과 화소로부터 사과를 인식하기 위하여 복잡도에 따라 4가지 패턴으로 나눈 후, 형태학적 필터링을 수행하여 사과를 분리시키고 인식하는 방법을 개발하였다. 군집을 이루지 않으면서 잎에 가려있지 않았던 개체 상태의 사과는 100% 인식이 가능하였으나, 잎에 가려있던 사과는 약 80% 정도의 인식률을 보였다. 그러나 군집을 이루면서 잎과 줄기가 사과를 가린 경우는 실제 사과의 개수와 최종 인식 결과는 평균 2개 이하의 오차를 갖는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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