본 연구는 광섬유 브래그 격자 센서를 이용한 텐서그리티 구조물의 실시간 모니터링 결과를 보고한다. 기존의 간접적인 계측방식에서 탈피하여 케이블에 직접적으로 센서를 부착하여 케이블의 변형율을 측정하였다. 우선, 텐서그리티 구조모형을 시험체를 제작하고, 시험체에 광섬유 브래그 격자 센서를 부착하여 외력을 가하였다. 그 결과 하중의 증가에 따라 광섬유 브래그 격자센서는 케이블의 변형을 정밀히 측정할 수 있었으며, 계측의 안정성 측면에서 탁월함을 알 수 있었다. 또한 텐서그리티 구조물과 같이 케이블로 구성된 구조물의 변형측정 및 상시모니터링에는 광섬유 브래그 격자 센서가 유용함을 확인하였다.
본 논문에서는 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 다양하게 응용되고 있는 텐서보팅(tensor voting)의 특징을 고찰하고자 한다. 일반적으로 텐서보팅은 점 (points), 곡선 성분 (curve elements), 그리고 표면 조각 성분 (surface patch elements)로 주어진 n-차원의 데이터들로부터 교차점 (junction), 곡선 (curve), 영역 (region), 그리고 표면 (surface)과 같은 구조 특징을 추론할 수 있다. 영상 및 장면에서 구조적 추론을 이용한 지각기반 그룹핑 (perceptual grouping) 방법들이 다양한 분야에서 연구되어 응용되고 있다. 텐서보링은 잡음에 강건한 특징을 제공하며 다양한 응용을 통하여 효율성을 보여주고 있다.
이 논문에서는 축 방향 대칭성을 가지는 원통형 이상체에 대한 자력 변화율 텐서의 해석해를 유도하였다. 일정한 방향으로 자화된 원통형 이상체에 대한 3성분 벡터 자력 반응식을 기존 연구에서 이미 유도하였으므로, 이를 직교좌표계에서 각 축 방향으로 미분하여 자력 변화율 텐서 반응식을 유도하였다. 원통형 이상체가 가지는 축 방향 대칭성 때문에 벡터 자력 반응식은 원통 좌표계의 변수를 포함한 식으로 표현되어 있으므로 직교 좌표계와 원통 좌표계 사이의 변수 미분 관계를 적용하여 자력 변화율 텐서를 유도하였다.
생체데이터란 인간개체로부터 얻을 수 있는 고유의 생체신호를 통틀어 일컫는 것이다. 본 연구에서는 생체데이터를 위한 팩터 분석 모델에 텐서 개념을 적용하여, 2차 텐서로 표현된 데이터를 위한 생성모델을 제안한다. 이 모델을 바탕으로 데이터로부터 분류에 핵심이 되는 정보를 안정적으로 추출하여 유사도 함수를 만들고 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 벡터형태의 데이터에 대한 생성 모델을 사용한 경우보다 우수한 성능을 가짐을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 재료의 이방성을 고려한 점소성 모델을 제시하였다. 공학적 인 견지에서 볼 때 이방성 재료의 기계적 거동을 표한하기 위해서는 단순화 이론(si- mplified theory)의 개발이 필요하게 되었으며 이에따라 Betten은 등방성 소성 포텐셜 (isotropic plastic potential)에서 응력텐서를 재료의 이방성을 포함하는 변환 응력 텐서(mapped stress tensor)로 대체함으로써 이방성을 고려하였다. 그러므로 실제 이방성 재료의 비탄성 거동은 가상의 등방성 상태로 치환되며 여기에 소성 포텐셜 이 론을 적용하게 된다.
목적: 기능적 자기공명영상과 확산텐서영상기법을 이용하여 전음성 난청과 감각신경성 난청에서의 뇌활성화 양상 그리고 청신경경로상의 차이점을 비교 연구하고자 하였다. 대상 및 방법: 전음성 난청군 (n=4)과 감각신경성 난청군(n=5) 그리고 정상군(n=5)에서의 기능적 자기 공명영상과 확산텐서영상을 획득하였다. 기능적 자기공명영상의 경우 1.5T Siemens MR scanner에서 BOLD 기법을 이용하여 500 Hz 순음 청각자극에 대한 뇌활성화 영역을 검출하였고 영상촬영시 발생하는 기계적 소음을 차폐하기 위한 청각자극기를 특별히 제작하여 사용하였다. 뇌백질신경로를 영상화하는 확산텐서영상은 3.0T GE whole body MR scanner를 사용하였으며 미세한 확산운동을 검출하기 위해 초고속 영상기법인 EPI 기법을 사용하였다. 영상의 화질을 높이기 위해 공간적으로 25개의 다른 방향으로 확산경사자장을 가하였다. 청신경로의 비등방성 영상, 신경로 방향 영상등을 구현하기 위해 획득한 확산영상들에 대한 영상 후처리과정을 시행하였다.
일반적으로 얼굴 인식 방법에는 템플릿 기반 통계적 기법들이 사용되고 있다. 이 방법들은 2차원 영상을 고차원 벡터로 표현하여 특징을 추출한다. 그러나 많은 이미지와 비디오 데이터는 본래 텐서로 표현된다. 따라서, 본 논문에서는 벡터 표현보다는 직접적인 텐서 표현으로 특징들을 추출하기 위해 텐서 얼굴의 다선형 주성분 분석(MPCA: Multilinear Principal Component Analysis) 기법을 이용한 동영상 기반 얼굴인식에 대해 다룬다. 마지막으로, u-로봇 테스트베드 환경에서 구축된 얼굴 인식 데이터 베이스를 이용하여 제안된 방법과 기존 방법들의 인식처리시간과 성능을 비교한다.
본 논문에서는 구조텐서와 모폴로지 연산을 이용한 유방 MR 영상에서 흉근을 제거하기 위한 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 그레디언트 정보를 나타내는 구조텐서와 복잡한 구조텐서를 평활화하기 위한 모폴로지 연산을 적용하여 영상 진단 및 영상 정합시 불필요한 흉근부분을 자동으로 분할하고자 한다. 실험결과에서 확인할 수 있듯이 정확한 분할의 결과는 향후 컴퓨터 보조 진단 시스템에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 영상 데이터의 효율적인 표현 및 처리를 위해 텐서를 사용하는 연구가 관심을 모으고 있다. 본 연구에서는 2차 텐서로 표현된 데이터를 효과적으로 분류하기 위한 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저 일반적인 벡터 데이터에 대해 개발되어진 클래스 요인과 환경 요인으로 이루어진 데이터 생성 모델을 확장하여 2차 텐서로 표현된 영상에 적합한 데이터 생성 모델을 정의하고, 이에 적합한 유사도 함수를 제안하였다. 제안하는 유사도 함수는 행렬정규분포를 이용하여 환경 요인의 확률분포를 추정함으로써 얻을 수 있다. 여러 벤치마크 데이터들을 이용하여 실험한 결과 2차 텐서를 사용함으로써 벡터 형태의 표현방식을 사용하는 것에 비해 분류율이 향상되었음을 확인하였다. 또한 제안하는 유사도 함수가 다른 기존의 유사도 함수에 비해 영상 데이터에 적합함을 확인할 수 있었다.
시멘틱 검색은 검색 사용자의 인지적 노력을 최소화하면서 사용자 질의의 문맥을 이해하여 의미에 맞는 문서를 정확히 찾아주는 기술이다. 아직 시멘틱 검색 기술은 온톨로지 또는 시멘틱 메타데이터 구축의 난제를 갖고 있으며 상용화 사례도 매우 미흡한 실정이다. 본 논문은 기존 시멘틱 검색 엔진의 한계를 극복하기 위하여 이전 연구에서 고안한 위키피디아 기반의 시멘틱 텐서공간모델을 활용하여 새로운 시멘틱 검색 기법을 제안한다. 제안하는 시멘틱 기법은 문서 집합에 출현하는 '단어'가 텐서공간모델에서 '문서-개념'의 2차 텐서(행렬), '개념'은 '문서-단어'의 2차 텐서로 표현된다는 성질을 이용하여 시멘틱 검색을 위해 요구되는 온톨로지 구축의 필요성을 없앤다. 그럼에도 불구하고, OHSUMED, SCOPUS 데이터셋을 이용한 성능평가를 통해 제안 기법이 벡터공간모델에서의 기존 검색 기법보다 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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